最新のデータベースを選択する際、リレーショナル(SQL)か非リレーショナル(NoSQL)のデータ構造かの選択は最も大きな決断の1つになります。どちらも有効な選択肢ではありますが、ユーザーは決断を下す際に、両者には重要な違いがあることを頭に入れておかないといけません。
ここでは、最も重要な違いを説明し、最適な SQL と NoSQL データベースシステムについて見ていきます。
SQLとNoSQLの決定的な違いは以下の5つです:
- SQLデータベースは「リレーショナル」で、NoSQLデータベースは「非リレーショナル」である。
- SQLデータベースはSQL(Structured Query Language:構造化問い合わせ言語)が使われ、あらかじめ確定されたスキーマがあり、NoSQLデータベースは、非構造化データに対して動的なスキーマがある。
- SQLデータベースは垂直方向に拡張可能で、NoSQLデータベースは水平方向に拡張可能である。
- SQLデータベースはテーブルベースであり、NoSQLデータベースはドキュメント、キーバリュー、グラフ、ワイドカラムストアである。
- SQL データベースは複数行のトランザクションに適しており、NoSQL はドキュメントや JSON のような非構造化データに適している。
目次
- はじめに
- SQLとNoSQLの比較
- データベース・アーキテクチャ
- データベース・スキーマとクエリ言語
- データベースのスケーリング
- データ構造
- ユースケース
- SQLとNoSQLの使い分け
- Integrate.ioがSQL/NoSQLデータベース統合を支援する方法
はじめに
SQLとは
SQLは、データの照会と管理に使用されるドメイン固有言語であり、ユーザーがリレーショナルデータベースのレコードを照会、挿入、削除、および更新できるようにすることで機能します。また、SQLでは、トランザクションやストアドファンクションやビューなどの組み込みプロシージャを使うことで、複雑なロジックを適用することができます。
NoSQLとは
NoSQLとは、「Not only SQL」の頭文字をそれぞれ取ったものであり、ドキュメント、グラフデータベース、キーバリューストアなどの非リレーショナルデータ構造を使ってデータを保存・検索するデータベースの一種です。NoSQLシステムは、従来のリレーショナルデータベースよりも柔軟にデザインされており、使用量や負荷の変化に合わせて簡単にスケールアップやスケールダウンができるため、アプリケーションでの使用に最適です。
SQLよりNoSQLが使われる理由
NoSQLは、より柔軟でスケーラビリティ(拡張性)に優れているため、多くの場合、SQLよりも好まれます。NoSQLシステムを使う主な利点は、デベロッパーが従来のリレーショナル・データベースのオーバーヘッドなしに、サッと簡単にデータの保存やアクセスができる点です。そしてその結果、開発チームは、基礎となるデータストレージの実装を気にすることなく、機能やコアビジネスロジックをより速く提供することに集中することができるのです。
SQL か NoSQLか
SQLとNoSQLのどちらのタイプのデータベースを使うかは、プロジェクトの特定のニーズと要件によって決まります。例えば、Webアプリケーション用に高速でスケーラブル、かつ信頼性の高いデータベースが必要な場合、NoSQLシステムが望ましいかもしれませし、複雑なデータクエリやトランザクションのサポートが必要なアプリケーションでは、SQLシステムの方が適しているかもしれません。結局のところ、万能なソリューションというものは存在せず、データベースに何を求めるか、そしてそれを最も効率的に提供できるのはどのタイプのシステムか、ということになります。どちらの選択肢も、よく調べてから決定するのが一番です。
以下では、SQLデータベースとNoSQLデータベースの最も大きな違いや、市場で入手可能な最良のシステムについて詳しくみていきます。
SQLとNoSQLの比較
SQLとNoSQLの違いを理解した上で、以下の簡単にまとめた比較表を見て、両者の違いを確認しましょう。
SQL |
NoSQL |
「Structured Query Language」の頭文字を取ったもの |
「Not Only SQL」の頭文字を取ったもの |
RDBMS(リレーショナルデータベース管理システム) |
非リレーショナルデータベース管理システム |
スキーマが確定されている構造化データに適している |
非構造化データ、半構造化データに適している |
データは、列と行があるテーブルに保存される |
データはコレクションやドキュメントに保存される |
トランザクション管理のためのACID特性(Atomicity(原子性)、Consistency(一貫性)、Isolation(独立性)、Durability(永続性))に従う |
必ずしもACIDプロパティに従うとは限らない |
JOIN や複雑なクエリに対応 |
JOINや複雑なクエリには非対応 |
正規化されたデータ構造を使用 |
非正規化データ構造を使用 |
大量のデータを扱うための垂直スケーリングが必要 |
水平方向のスケーリングが可能であり、大量のデータを扱うことができる |
例 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server |
例 MongoDB、Cassandra、Couchbase、Amazon DynamoDB |
これで基本的なことはご理解いただけたと思います。ここでは、どちらの技術がデータストレージのニーズに最も適しているかを判断する際に参考にできる、『SQLデータベースと NoSQLデータベースの主な違い』を5つご紹介します。
1.データベース・アーキテクチャ
最も基本的なレベルでは、SQLデータベースがリレーショナルであるのに対し、NoSQLデータベースはノンリレーショナルであるということが、この2つの技術の最大の違いです。
リレーショナル・データベースとは?
リレーショナルデータベースは、SQL(Structured Query Language)を使ってデータの保存と検索を行います。
- 「リレーショナルデータベース管理システム」や「RDBMS」とも呼ばれるリレーショナルデータベースは、データを『行』と『表』に分けて保存します。このシステムは、さまざまなテーブルの情報を、データベースがテーブルのデータ行に割り当てる一意の識別子である『キー』で結びつけ、「主キー」と「外部キー」で、このプロセスがスムーズになります。
非リレーショナルデータベース(NoSQL)とは?
非リレーショナルデータベース、所謂「NoSQLデータベース」はより柔軟で、必ずしもSQLのような厳格な構造を必要としません。
- 非リレーショナルデータベースは、リレーショナルデータベースと同様にデータを保存しますが、『行』、『テーブル』、『キー』は含まれず、保存するデータの種類に応じたストレージモデルを利用します。
さらに読む: ユースケースに適した最新データベースの選び方
2.データベーススキーマとクエリ言語
SQLデータベースは SQL(構造化問い合わせ言語)を使い、データの確定と操作のためにあらかじめ確定されたスキーマがあります。SQLは最も汎用性が高く、広く使われているクエリ言語の1つであり、多くのユースケースで安全な選択肢となります。ただ、複雑なクエリには最適ですが、SQLは制約が多すぎることもあります。事前に確定されたスキーマを使って、データ構造を決定してから作業する必要があり、データは全て同じ構造に従わなければならず、このプロセスにはかなりの事前準備が必要です。もし、データ構造の変更が必要になった場合は、変更が大変になり、システム全体が混乱することになるでしょう。
NoSQLデータベースは、非構造化データに対して動的なスキーマを持ち、様々な方法でデータを保存することができ、データには、列指向、文書指向、グラフベース、または KeyValueストアを使うことができます。つまりこの柔軟性は、以下のようなことであるということです:
- ドキュメントの構造を確定することなく、ドキュメントの作成ができる。
- 各文書は独自の構造を持てる。
- 構文はデータベースによって変わる可能性がある。
- フィールドを自由に追加できる。
3.データベースのスケーリング
SQLデータベースとNoSQLデータベースのもう一つの違いは、スケーリング(拡張性)です。SQLデータベースは、ほとんどの状況において垂直方向にスケーリングが可能です。つまり、CPU、RAM、SSDの容量を追加することで、1台のサーバーの負荷を上げることができます。
NoSQLデータベースは、水平方向にスケーラブルです。NoSQLデータベースにさらにサーバーを追加する「シャーディング」と呼ばれる処理によって、より高いトラフィックを処理することができます。水平スケーリングは垂直スケーリングよりも全体的な容量が大きく、NoSQLデータベースは大規模で頻繁に変化するデータセットに適した選択肢となっています。例えば、画像や動画のような大きなデータオブジェクトがある場合、NoSQLデータベースを使えますが、SQLデータベースでは、そのようなのオブジェクトを効果的に扱うことができず、データ要件を満たしにくくなります。
4.データ構造
SQLデータベースはテーブルベースであり、データレコードの各フィールドはテーブルのカラムと同じ名前を持っています。これは、複数のデータ変換を行う際に有益です。
NoSQLデータベースは、ドキュメント、キーバリュー、グラフ、またはワイドカラムストアです。このような柔軟なデータモデルにより、NoSQLデータベースは一部のデベロッパーにはより使いやすくなっています。
5.ユースケース
SQLデータベースは複数行のトランザクションに適しており、NoSQLは文書やJSONのような非構造化データに適しています。また、SQLデータベースは、リレーショナル構造で構築されたレガシーシステムによく使われています。
結合操作がいくつかあるユーザー指向のアプリケーションに SQL データベースが使われる場合があり、SQLスキーマで、ACIDプロパティを確立し、データの互換性を上げることができます。このようなデータベースは、タスクの完了に必要なデータをサッと見つける場合にも便利です。
NoSQLデータベースは、結合操作のない動的なデータを扱うアプリケーションに使われることがあります。また、ビジネス効率に影響を与えない程度の欠損データセットがあるアプリケーションにもNoSQLは適しています。
SQLデータベースの例としては、MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Serverなどがあり、NoSQLデータベースの例としては、MongoDB、BigTable、Redis、Cassandra、HBase、Neo4j、CouchDB があります。
SQLとNoSQLの使い分け
使い分けは、構築するアプリケーションの種類と、それに伴うデータ要件によって決まります。それぞれのデータベースの特徴を理解することで、プロジェクトに最適なデータベースが決まってくるでしょう。また、SQLとNoSQLのどちらを使うかを決める際には、スケーラビリティとパフォーマンスをよく考えることが重要です。どちらのデータベースが自分のニーズに合っているかを知ることで、パフォーマンスの向上やデータの整合性の保証、ゆくゆくはアプリケーションの成功に繋がるのです。
SQLデータベースは大体、データが一貫しており、テーブル間の関係がハッキリと確定されている構造化データに適しています。一方、NoSQLデータベースは、データが事前に確定されたスキーマに準拠しておらず、データ要素間の関係が十分に確定されていない半構造化データまたは非構造化データに適しています。SQLデータベースは通常、複雑なクエリやトランザクション管理が必要なアプリケーションで使われ、NoSQLデータベースは、Webアプリケーションやモバイルアプリなど、高いパフォーマンスとスケーラビリティが必要なアプリケーションで使われます。
これで「SQLデータベース」と「NoSQLデータベース」の主な違いはお分かりいただけたと思います。次はワークロードに利用できるさまざまな選択肢を探ってみましょう。
SQLデータベースシステム
ここでは、最も一般的なSQLデータベースシステムをご紹介します:
MySQL
- 無料 &オープンソース
- 巨大なコミュニティや広範なテスト、多くの安定性がある、非常に確立されたデータベース
- 主要なプラットフォームに対応
- レプリケーション、シャーディングが可能
- 幅広いユースケースをカバー
Oracle
- 頻繁に更新される商用データベース、専門的な管理、優れた顧客サポート
- 使用されるSQLダイアレクト:プロシージャル言語/SQLまたはPL/SQL
- 最も高価なデータベースソリューションの1つである
- 巨大なデータベースを扱うことができる
- シンプルなアップグレード
- トランザクション制御
- すべてのOSに対応
- 要求の厳しいワークロードを持つ企業や組織向け
Microsoft SQL Server
- マイクロソフトが開発・運営する商用データベース
- 使用されるSQLダイアレクト:Transact SQL、またはT-SQL
- WindowsとLinuxでのみ動作する
- ユーザーに優しい
- エラー発見時の工程途中での調整が難しい
- 優れたドキュメント
- Oracleのようなコストをかけずに商用データベースソリューションを求める中小規模の組織に最適
PostgreSQL
- オブジェクト指向データベース管理システム、つまりSQLとNoSQLのハイブリッドデータベースソリューション
- 無料 &オープンソース
- 幅広いOSとの互換性
- 活発なコミュニティと多くのサードパーティ製サービスプロバイダー
- 高いACIDコンプライアンス
- 純粋なSQLを使用
- データがリレーショナルモデルをサポートしていないユースケースに最適であり、非常に大きなデータベースや複雑なクエリを実行する場合にも有効。
さらに読む: データベースとデータウェアハウス:7つの違い
NoSQL データベースシステム
ここでは、最もよく使われている NoSQL データベースシステムをいくつかご紹介します:
MongoDB
- NoSQLデータベースとして圧倒的に人気があり、それなりの理由がある。
- 使用料無料
- 動的スキーマ
- 水平方向へのスケーラビリティ
- シンプルなクエリで優れたパフォーマンスを発揮
- 既存の列やアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えることなく、新しい列やフィールドを追加できる
- 急成長する企業や非構造化データを多く抱える企業に最適
- MongoDB の代替品としてあまり知られていないものに、Apache Cassandra、Google Cloud BigTable、Apache HBas がある
Cassandra
- コモディティサーバで大容量データを扱う
障害点のない高可用性 - P2P(ピア・トゥ・ピア)アーキテクチャに準拠
- スケーラブル
- オープンソース
さらに読む: データベーススキーマ設計の完全ガイド
Integrate.ioがSQL/NoSQLデータベース統合を支援する方法
SQL または NoSQL データベースを決めたら、データをその中に移動させる必要がありますが、データ統合は複雑なプロセスであり、深刻な問題を引き起こす可能性があります。また、データ統合を誤ると、貴重なデータセットが失われたり、 GDPR や CCPA などのデータガバナンスの枠組みを遵守していないとして、罰金を科されることもあり得ます。
Integrate.io は、データ統合の課題克服のお手伝いをします。このノーコードのデータパイプラインプラットフォームが、プログラミングやデータエンジニアリングを行うことなく、データセットを「サイロ化したソース」から「選択したサポートデータベース」に移動させます。
Integrate.io には何百もの統合機能が内蔵されており、SQL または NoSQL システムのどちらを選択しても、新しいデータベース技術で簡単に作業することができます。例えば、このプラットフォームがすぐに使える MongoDB コネクタは、ゼロからデータパイプラインを構築したり、追加のエンジニアを雇ったりする必要なく、この人気のあるデータベースへデータをソースから ETL することができます。ネイティブコネクターは、ソースからデータを抽出し、MongoDBに適した形式に変換してデータベースに格納します。また、MongoDBのデータをデータウェアハウスにETLして分析し、ビジネスに関するインテリジェンスを生成して、より良い意思決定を行うこともできます。
他にも、Integrate.io には以下のような特典があります:
- 世界規模のカスタマーサービス
- データ変換が簡単
- データガバナンスのフレームワークへの準拠
- オンラインチュートリアル、FAQ、その他リソース
Integrate.io で、対応する SQL または NoSQL データベースとの間のデータ統合ができるようになります。コードなしのデータパイプラインプラットフォームは、特定のユースケースに合わせて統合を効率化し、2つ以上の場所間でデータを移動する際のペインポイントをなくします。ご覧になりたい方は、ぜひ今すぐデモをご予約ください。