SQLとNoSQL：決定的な違い５点

最新のデータベースを選択する際に、最も大きな決断のひとつとなるのは、リレーショナル（SQL）か非リレーショナル（NoSQL）かのデータ構造の選択です。どちらのシステムにも独自の利点があり、異なるニーズに対応しているため、最適なデータ管理を行うためには、どちらを選択するかが非常に重要になります。

SQL（Structured Query Language）は、事前に定められたスキーマをモデル化するリレーショナル データベースで行やテーブルなどの構造化データを管理できるようにする、従来のアプローチを採用したプログラミング言語です。対する NoSQL（Not Only SQL）は、より柔軟で非リレーショナルなアプローチを提供し、非構造化データや動的データを扱うのに理想的です。ビジネスが進化し、データがますます多様化する中、SQL と NoSQL の決定的な違いを理解するのは重要です。

そこで本記事では、最も重要な違いを確認し、利用可能な最高の SQL データベースシステムと 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６つが挙げられます：

• SQL データベースはリレーショナルであり、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（構造化問い合わせ言語）を使用し、あらかじめ定められたスキーマがあるが、NoSQLデータベースには非構造化データ用の動的スキーマがある。
• SQL データベースは垂直方向に拡張可能だが、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だが、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型である。
• SQL データベースは複数行のトランザクションに適しているが、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。
• 多くの現代的なアーキテクチャでは、トランザクションの整合性にはSQLを、拡張性と柔軟性にはNoSQLを併用しています。

要約：SQLとNoSQLの比較概要

SQLデータベースは構造と一貫性を確保するため、データの関係性が明確に定義されており、ACID準拠が求められる場合には最適な選択肢となります。一方、NoSQLデータベースは、厳格な構造を犠牲にして柔軟性と水平スケーラビリティを重視しているため、大規模で急速に変化するデータや非構造化データのワークロードに適しています。現在、実稼働環境のアーキテクチャの多くは、この両方を併用しています。

はじめに

SQL とは

SQL は、データの照会と管理に使われるドメイン固有の言語であり、これでユーザーは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、更新できるようになります。また、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用することで、複雑なロジックを適用することもできます。

NoSQL とは

NoSQL（Not only SQL ）は、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の保存や検索を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設計されており、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 の方が多くの場合で柔軟性と拡張性が高いことから、SQL よりも好まれます。また、NoSQL システムを使う主な利点に、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、さっと簡単にデータを保存してアクセスすることができる点が挙げられ、それによって、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の迅速な提供に集中することができます。

SQL と NoSQL のどちらがいいか

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変わってきます。例えば、Web アプリケーション用に速くてスケーラブル、かつ信頼性の高いデータベースが必要な場合は、NoSQL システムが望ましいかもしれません。一方、アプリケーションに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場合は、SQL システムを選ぶ方がいいでしょう。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、データベースから何が必要であり、どのタイプのシステムが最も効率的な方法でそれを提供できるかということに尽きます。決断を下す前に、両方の選択肢を徹底的に調査するのがベストだということですね。

以下で、SQL と NoSQL データベースの最も重要な違いと、市場で入手可能なおすすめのシステムについて詳しく見ていきましょう。

SQL と NoSQL の比較

SQL と NoSQL について基本的に理解したところで、両者の違いを以下の比較表で見てみましょう：

基本を理解したところで、データストレージのニーズに最適なテクノロジを決定するのに役立つ SQL データベースと NoSQL データベースの主な違いを５つ見てみましょう。

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、両者の最大の違いは、SQL データベースがリレーショナルであるのに対し、NoSQL データベースは非リレーショナルであるという点です。

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：構造化クエリ言語）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（リレーショナルデータベース管理システムまたは RDBMS とも呼ばれる）は、データを「行」と「テーブル」に格納する。これらのシステムは、さまざまなテーブルの情報を、データベースがテーブル内のデータ行に割り当てる一意の識別子である「キー」を使って接続し、「主キー」と「外部キー」により、このプロセスが促進される。

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（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が必要というわけではありません。

• 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するが、行やテーブル、キーは含まれない。このタイプのデータベースは、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する。

さらに読む：最新データベースの選び方：ユースケースに適した

２．データベーススキーマとクエリ言語

SQL データベースは構造化されたクエリ言語を使い、データの確定と操作のためにあらかじめ定め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において安全な選択肢となり、複雑なクエリには最適ですが、制限が多すぎることがあり、事前に定められたスキーマを使ってデータ構造を決定してからでないと使えません。また、データは全て同じ構造でなければならず、このプロセスにはかなりの事前準備が必要です。そしてデータ構造を変更しなければいけない事態が生じた場合、それは大変なことになり、システム全体を混乱させることになります。

対する NoSQL データベースには非構造化データ用の動的スキーマがあり、様々な方法でデータを保存します。その際、カラム指向、ドキュメント指向、グラフベース、あるいはキーバリューストアをデータに使うことができます。つまりこの柔軟性は、以下のようにできるということです：

• 最初に構造を定めることなく文書を作成することができる
• それぞれのドキュメントは独自の構造を持つことができる
• 構文はデータベースによって異なる場合がある
• 必要に応じてフィールドを追加できる

ACID準拠とは？

ACIDとは、Atomicity（原子性）、Consistency（一貫性）、Isolation（隔離性）、Durability（永続性）の頭文字をとったものです。これは、エラーやシステム障害が発生した場合でも、データベーストランザクションが確実に処理されることを保証する一連の特性です。SQLデータベースは、ACID準拠を中核的な設計原則として構築されているため、金融システムや医療記録、そしてデータの整合性を決して損なうことができないあらゆるワークロードにおいて、デフォルトの選択肢となっています。

MongoDB（バージョン4.0以降）を含む一部のNoSQLデータベースは、現在、トランザクションレベルでのACID準拠をサポートしています。しかし、ほとんどのNoSQLシステムは、CAP定理のトレードオフに従い、厳密な一貫性よりも可用性とパーティション耐性を優先しています。アプリケーションで複数のレコードにわたるトランザクションの整合性が保証される必要がある場合は、SQLの方がより安全な選択肢となります。

続きを読む：データベーススキーマ設計の完全ガイド

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ひとつの違いはスケーリング（拡張）です。SQL データベースは、ほとんどの状況で垂直方向にスケーラブル（拡張可能）です。つまり、CPU、RAM、SSD の容量を追加することで、１つのサーバーの負荷を増やすことができるということです。

対する NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルであり、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」と呼ばれるプロセスによって、より高いトラフィックに対応することができます。また、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いため、NoSQL データベースは大規模で頻繁に変更されるデータセットに適しています。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 データベースを使うのがいいかもしれません。SQL データベースではこのようなオブジェクトを効率的に扱うことができず、データ要件が満たされにくいですからね。

垂直スケーリングと水平スケーリングの比較（図解）：

SQL (Vertical Scaling) NoSQL (Horizontal Scaling)
 [Server] [Server] [Server] [Server]
 | | | |
 Add CPU/RAM Add more servers as needed
 (limited by hardware) (scales to any volume)

たとえば、数百万もの動画ファイルを保存しているメディアストリーミングプラットフォームでは、データ量やオブジェクトのサイズが、単一の垂直スケーリングされたSQLサーバーで処理できる範囲をすぐに超えてしまうため、NoSQLデータベースが採用されます。

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列と同じ名前を持ちます。 これは、複数のデータ変換を実行する場合に有益であることがわかります。

一方 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あり、このような柔軟なデータモデルにより、NoSQL データベースの方が使いやすいというデベロッパーもいます。

５．ユースケース

SQLデータベースは複数行にわたるトランザクションに適している一方、NoSQLはドキュメントやJSONなどの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を基盤とするレガシーシステムでも広く利用されています。

SQLユースケース

• 金融およびトランザクションシステム：銀行プラットフォーム、POSシステム、会計ソフトウェアでは、トランザクションが部分的にしか適用されないことがないようにするため、ACID準拠が求められます。
• ERPシステム：人事データベース、サプライチェーン管理、在庫管理システムは、エンティティ間の明確に定義された関係に依存しています。
• 規制コンプライアンスのシナリオ：GDPR、HIPAA、またはSOX監査の対象となるワークロードは、SQLが保証する監査可能性と一貫性の恩恵を受けます。
• 結合操作を伴うユーザー指向のアプリケーション：SQLスキーマは、ACIDプロパティの確立を支援し、関連テーブル間のデータ互換性を向上させます。

ちなみに SQL データベースの例としては、MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server などがあります。

NoSQLユースケース

• IoTプラットフォーム：スマートホームシステム、交通管理ネットワーク、産業用機器から得られるリアルタイムのセンサーデータは、NoSQLがネイティブに処理できる、大容量でスキーマフリーのストリームを生成します。
• デジタル資産管理：メディアストリーミングプラットフォームや写真共有アプリケーションは、リレーショナルテーブルの構造には収まらない大規模なバイナリオブジェクト（画像、動画、音声）を保存しています。
• ソーシャルネットワークおよび不正検知：Neo4jのようなグラフデータベースは、エンティティ（ユーザー、アカウント、トランザクション）間の関係をモデル化し、数百万もの接続をトラバースして、ミリ秒単位で異常を検知することができます。
• 非構造化ファイルを含む医療記録：患者の診療記録、X線写真、スキャン画像を構造化された人口統計データとともに保存する病院システムでは、NoSQLが混合データ型を処理できるという利点を活かしています。
• 動的なデータを含むアプリケーション：NoSQLは、データ構造が急速に変化し、フィールドが欠けていてもアプリケーションが動作し続けるようなワークロードに適しています。

NoSQL データベースの例としては、MongoDB、BigTable、Redis、Cassandra、HBase、Neo4j、CouchDB などがあります。

ハイブリッド手法

多くの現代的な生産環境アーキテクチャでは、同じスタック内でSQLデータベースとNoSQLデータベースの両方が使用されています。一般的なパターンとして、ACID準拠が求められるトランザクションデータにはSQLデータベース（PostgreSQL、MySQL）を、大容量・柔軟性・非構造化データにはNoSQLデータベース（MongoDB、Redis、Cassandra）を使用します。たとえば、eコマースプラットフォームでは、注文トランザクションをPostgreSQLに保存し、属性が可変的な商品カタログデータをMongoDBに保存する場合があります。一方を選択しても、もう一方が排除されるわけではありません。

続きを読む：データベースとデータウェアハウス：7つの違い

NoSQLデータベースの種類

すべてのNoSQLデータベースが同じように動作するわけではありません。主に4つの種類があり、それぞれが異なるデータモデルやクエリパターンに最適化されています。

ドキュメントデータベース

ドキュメントデータベースは、データをJSONのようなドキュメントとして格納します。各ドキュメントは、ネストされたフィールドや配列を含む独自の構造を持つことができ、非常に柔軟性が高いのが特徴です。各レコードが異なる属性を持つ可能性のあるコンテンツ管理システム、ユーザープロファイル、製品カタログなどに適しています。

例：MongoDB。製品ごとに異なる仕様セットを持つ製品カタログ（ノートパソコンにはRAMやCPU、Tシャツにはサイズや色など）は、ドキュメントデータベースに最適です。

キーバリューストア

キーバリューストアは、一意のキーとそれに対応する値のペアとしてデータを保存します。極めて高速な検索に最適化されており、最もシンプルなNoSQLデータモデルです。セッション管理、キャッシュ、リアルタイムのランキングなどに適しています。

例：Redis、DynamoDB。高速な認証のためにユーザーセッショントークンをキャッシュするWebアプリケーションは、典型的なキーバリューストアのユースケースです。

カラムファミリー型ストア（ワイドカラム）

ワイドカラム型データベースは、行ではなくカラム単位でデータを整理します。これは、ほとんどの行で値が入力されているカラムがわずかしかない、大規模で疎なデータセット向けに最適化されています。時系列データ、分析ワークロード、および書き込み負荷の高いアプリケーションにおいて優れた性能を発揮します。

例：Apache Cassandra、HBase。1日あたり数十億件のIoTセンサー測定値を取り込むテレメトリプラットフォーム（各測定値にはタイムスタンプと少数のメトリック値が含まれる）は、ワイドカラムの代表的なユースケースです。

グラフデータベース

グラフデータベースは、データをノード（エンティティ）とエッジ（関係）として格納します。これらは、SQL ではコストのかかるマルチテーブル結合を必要とするような、関係性を多用するクエリに最適化されています。ソーシャルネットワーク、レコメンデーションエンジン、不正検知において、第一の選択肢となります。

例：Neo4j、Amazon Neptune。数百万件のレコードの中から、2つの銀行口座が同じデバイス、電話番号、またはIPアドレスを共有しているかどうかを特定する必要がある不正検知システムは、グラフデータベースを使用することで、これらの関係をミリ秒単位で探索できます。

SQL 対 NoSQL：決定チェックリスト

このフレームワークを活用して、ワークロードに適したデータベースの種類を決定してください。

次のような場合は SQL を使用してください：

• データが構造化されており、テーブル間の関係が明確に定義されている場合。
• ACID 準拠が必要な場合（金融、医療、または法務データなど）。
• アプリケーションで複雑なマルチテーブル結合やクエリが必要な場合。
• データスキーマが頻繁に変更される可能性が低い場合。
• リレーショナル構造を基盤とするレガシーシステムを運用している場合。

NoSQLを使用すべき場合：

• データが非構造化、半構造化、または急速に変化している場合。
• 大容量または予測不可能なトラフィックに対応するための水平スケーラビリティが必要な場合。
• アプリケーションが大きなオブジェクト（画像、動画、センサーストリーム）を扱う場合。
• スキーマの厳格さよりも開発スピードを重視する場合。
• データモデルがレコードごとに大きく異なる場合。

以下の場合は両方を使用してください：

• 同じアプリケーション内で、トランザクション処理と分析処理という異なるワークロードが存在する場合。
• システムの一部で厳密な一貫性が求められ、別の部分でスケーラビリティと柔軟性が求められる場合。
• 運用データと分析データを分離した最新のデータスタックを構築している場合。

SQLデータベースシステム

以下に、最も普及しているSQLデータベースシステムをいくつか紹介します。

MySQL

• 無料かつオープンソース
• 大規模なコミュニティ、徹底したテスト、高い安定性を備えた、極めて定評のあるデータベース
• 主要なプラットフォームをすべてサポート
• レプリケーションとシャーディングに対応
• 幅広いユースケースに対応

Oracle

• 頻繁なアップデート、専門的な管理、優れたカスタマーサポートを備えた商用データベース
• SQL方言としてPL/SQL（Procedural Language/SQL）を採用
• 市場でも比較的高価なデータベースソリューションの一つ
• 非常に大規模なデータベースや、要求の厳しいエンタープライズワークロード向けに設計
• アップグレードやトランザクション制御が容易
• 主要なオペレーティングシステムすべてに対応

Microsoft SQL Server

• Microsoftが開発・管理する商用データベース
• SQL方言としてT-SQL（Transact-SQL）を採用
• WindowsおよびLinuxに対応
• ユーザーフレンドリーで、充実したドキュメントが用意されている
• Oracleほどのコストをかけずに商用データベースソリューションを導入したい中小規模の組織に適している

PostgreSQL

• オブジェクトリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLとNoSQLを融合したハイブリッド型データベースソリューションです。
• 無料かつオープンソース
• 幅広いオペレーティングシステムに対応
• 活発なコミュニティと多数のサードパーティサービスプロバイダーが存在
• ACID準拠性が高く、純粋なSQLを採用
• データが厳密なリレーショナルモデルに適合しないユースケース、超大規模データベース、および複雑なクエリ処理に最適です。

NoSQL データベースシステム

最も広く使われている NoSQL データベースシステムを以下にいくつか挙げてみましょう：

MongoDB

• 最も広く使われている NoSQL データベース
• 無料で使える
• 動的スキーマ
• 水平方向にスケーラブル
• シンプルなクエリでの優れたパフォーマンス
• 既存の行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、新しいカラムやフィールドを追加可能
• 急速な成長段階にある企業や、非構造化データが多い企業に最適
• MongoDB の代替としてあまり知られていないものに、Apache Cassandra、Google Cloud BigTable、Apache HBase などがある。

Cassandra

• コモディティのサーバーで大量のデータを処理
• 障害点のない高可用性
• ピアツーピアアーキテクチャに従っている
• 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

SQL/NoSQL データベース統合で Integrate.io ができること

SQL データベースか NoSQL データベースを決めたら、その中にデータを移動させる必要があります。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、これを誤ると、貴重なデータセットが失われたり、GDPR（EU一般データ保護規則）や CCPA （カリフォルニア州消費者プライバシー法）のような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たりする可能性があります。

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SQL と NoSQL データベースの比較に関するQ&A

Q. SQL データベースと NoSQL データベースの主な違いは何ですか。

A. SQL データベースはリレーショナル型であり、構造化されたクエリ言語を使用して、あらかじめ定められたスキーマがある構造化データをテーブルで管理します。対する NoSQL データベースは非リレーショナルデータベースであり、固定スキーマがない非構造化データや動的データを扱うための柔軟なアプローチを提供します。

Q. なぜ SQL データベースよりも NoSQL データベースを使う方が好ましい場合があるのでしょうか。

A. NoSQL データベースはその柔軟性と拡張性から好まれ、特に大規模な非構造化データセットや急速に変化するデータ構造を持つアプリケーションに適しています。また、NoSQL データベースは、事前に定められたスキーマを必要とせず、より早く簡単にデータを保存してアクセスすることができるため、開発サイクルの短縮になります。

Q. SQL データベースは NoSQL データベースと同じ種類のデータを扱えるのでしょうか。

A. SQL データベースは構造化データ用に設計されており、リレーショナルデータを使った複雑なクエリやトランザクションの管理に非常に効果的です。また、SQL データベースは構造化データを効率的に扱うことができますが、スキーマが固定されているため、非構造化データや半構造化データを扱う際には NoSQL データベースほど柔軟ではありません。

Q. SQL データベースと NoSQL データベースはどのようにスケールが違うのでしょうか。

A. SQL データベースは垂直方向に拡張するため、負荷の増加に対応するためにより強力なハードウェアが必要になります。一方、NoSQLデータベースは水平方向に拡張するため、複数のサーバーにデータを分散して大量のトラフィックやデータを管理することができ、Web スケールのアプリケーションに適しています。

Q. SQL と NoSQL データベースシステムの例を教えてください。

A. SQL データベースシステムの例としては、MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server などがあり、強固なトランザクションサポートと複雑なクエリ機能で知られています。対する NoSQL データベースの例としては、MongoDB、Cassandra、Redis、Amazon DynamoDB などがあり、非構造化データに対するスケーラビリティと柔軟性が支持されています。