NoSQL データベースとは何ですか?いつ使用する必要がありますか?

SQL データベースと NoSQL データベースには、それぞれ独自の特性と使用例があります。それぞれの構造、拡張性、アプリケーションの範囲を理解することは、特定のニーズに合ったデータベース ソリューションをより適切に選択するのに役立ちます。

デジタル情報の保存に使用されるデータベースには、SQL (リレーショナル データベース) と NoSQL (非リレーショナル データベース) の 2 つの主なタイプがあります。どちらの方法もデータを効果的に保存できますが、アーキテクチャ、スケーラビリティ、データ関係処理、クエリ言語、サポートされるシナリオの点で異なります。

この記事では、各タイプのデータベース、その類似点と相違点、および特定のデータ アプリケーションに最適なデータベース タイプを選択する方法について説明します。

SQLとは何ですか?

構造化照会言語 (SQL) は、技術ユーザーと非技術ユーザーの両方がリレーショナル データベース内のデータをクエリ、操作、および変更できるようにするプログラミング言語です。

SQL データベースはデータを表形式で編成します。データは行と列で表示され、リレーショナル モデルに従います。このモデルは、名前や数量など、さまざまなエンティティ間に既知の関係がある、明確に構造化され、明確に定義されたデータに最適に機能します。 SQL データベースでは、テーブルは「外部キー」によって接続され、顧客と注文間、従業員と部門間など、さまざまなテーブルとフィールド間の関係を確立します。

SQL データベースは垂直方向のスケーラビリティをサポートしています。つまり、RAM や SSD などのストレージ リソースを追加することで処理能力を向上できます。場合によっては、これにより SQL データベースの拡張がサーバーの物理リソースに制限される可能性がありますが、クラウド コンピューティングやその他のテクノロジーの発展により、SQL データベースの拡張性が向上しました。

NoSQLとは何ですか?

NoSQL データベースは、SQL データベースで使用されるテーブル リレーションシップとは異なる方法でデータを保存する非リレーショナル データベースです。 SQL データベースは構造化データの処理に最適ですが、NoSQL データベースは構造化データ、半構造化データ、および非構造化データに適しています。したがって、NoSQL データベースは固定スキーマに従いませんが、代わりに、さまざまな種類のデータに対応するために、より柔軟な構造を使用します。さらに、NoSQL データベースはクエリの実行に SQL 言語を使用せず、代わりに他のクエリ言語を使用します (専用のクエリ言語を持たないデータベースもあります)。 NoSQL データベースは水平方向のスケーラビリティをサポートしています。つまり、クラスターにノードを追加することで、より大きなワークロードを処理できます。

NoSQL 非リレーショナル データベースは、非構造化データの処理に適しており、通常は次のような特徴があります。

• NoSQL データベースはスキーマレスです。つまり、固定されたデータ モデルがありません。
• NoSQL データベースは、非構造化データの動的スキーマをサポートしているため、特定の種類のアプリケーションでのデータの統合がより簡単かつ迅速になります。
• NoSQL は、ドキュメント指向、キー値、またはグラフベースの非表形式データ モデルを使用します。一般的な NoSQL データベースには、MongoDB、Cassandra、HBase、Redis、Neo4j、CouchDB などがあります。

NoSQL データベースは、特に急速に変化する大量のデータを扱う場合に、最新のアプリケーションで遭遇する規模と柔軟性の課題に対処できます。これらの要件は、モノのインターネット、ユーザー分析、パーソナライゼーション サービス、広告テクノロジー、電子商取引、ゲーム、ソーシャル ネットワーキングなど、幅広い垂直産業およびアプリケーション分野にわたって存在します。

NoSQL と SQL の主な違い

大まかに言えば、NoSQL データベースと SQL データベースには多くの共通点があります。

これらはすべてデータのストレージとクエリをサポートし、保存されたデータの取得、更新、削除の機能を提供します。ただし、表面下では、NoSQL データベースと SQL データベースのパフォーマンス、スケーラビリティ、柔軟性に影響を与える大きな違いがいくつかあります。

SQL データベースと NoSQL データベースの主な違いをいくつか示します:

構造

SQL データベースはテーブル構造に基づいていますが、NoSQL データベースはドキュメント ベース、キー値、またはグラフ ベースにすることができます。 NoSQL データベースでは、ドキュメントにキーと値のペアを含めることができ、並べ替えたりネストしたりすることができます。

スケーラビリティ

SQL データベースは通常、単一サーバー上にリソースを追加することで垂直方向に拡張され、ユーザーは物理ハードウェアを追加してストレージ容量を拡張する必要があります。クラウド ストレージ オプションを利用することもできますが、企業が大量のデータを処理する場合、SQL データベースのコストが高くなる可能性があります。

対照的に、NoSQL データベースは水平方向に拡張する機能を備えており、サーバーを追加するだけでデータ処理能力を向上させることができます。したがって、NoSQL データベースは、最新のクラウドベースの分散インフラストラクチャにより適しています。

構文

SQL データベースは構造化照会言語 (SQL) を使用します。 NoSQL データベースは、JSON (JavaScript Object Notation)、XML、YAML、またはバイナリ形式を使用して、非構造化データの処理を容易にします。 SQL には固定的に定義されたスキーマがありますが、NoSQL データベースはより柔軟です。

サポート

SQL は、さまざまなデータベース システムで広くサポートされている人気の標準言語です。対照的に、NoSQL データベースはシステムごとにサポートのレベルが異なります。

サポートの面では、通常、SQL データベースの方が NoSQL データベースよりも多くのサポートを提供していることがわかります。これは、SQL がより成熟したテクノロジーとして、より大規模なユーザーおよび開発者のコ​​ミュニティがあり、より多くのサポート リソースがあるためです。一方、NoSQL は比較的新しいため、フォーラムやコミュニティでのサポートが少ない可能性があります。途中で問題が発生した場合、サポートのオプションが制限される可能性があります。

SQL の長所と短所

SQL は、データベースのクエリや従来のアプリケーション間での構造化データの転送に広く使用されている言語です。これは多くのデータ関連タスクを実行できる強力な言語ですが、いくつかの制限もあります。

SQL の利点:

• SQL は広く使用され認識されているクエリ言語であり、ほとんどの開発者が精通しています。

• SQL は、平均の計算など、大規模なデータ セットに対する単純な集計操作に適しています。

• 入力と出力の両方がリレーショナル データベースである場合、SQL は単純な ETL (抽出、変換、ロード) ジョブのセットアップで適切にパフォーマンスを発揮します。

• SQL は十分に文書化されており、学習曲線が比較的平坦であるため、簡単に習得できます。

SQL の欠点:

• 大規模なデータセットを扱う場合、特にデータの複数のパスや複雑な結合操作を実行する場合、SQL のパフォーマンスが低下する可能性があります。

• SQL エラー メッセージは直観的ではないことが多く、デバッグ プロセスが複雑になります。

• Python や R などのプログラミング言語と比較すると、SQL 構文はより冗長であるため、複雑な変換スクリプトや関数を記述するのがより困難になります。

NoSQL の長所と短所

NoSQL の主な利点は、固定されたデータベース構造 (またはスキーマ) を事前に定義する必要がないことです。つまり、従来のリレーショナル データベースの大規模なデータ テーブルの変更に伴う複雑さを心配することなく、新しい列を簡単に追加できます。さらに、アプリケーションがクエリに SQL に依存しない場合は、SQL の解析とコンパイルのオーバーヘッドを回避できます。これにより、大量のデータを処理する際のパフォーマンスが大幅に向上します。

しかし、NoSQL テクノロジーは SQL データベースに比べてまだ未熟です。 NoSQL の長所と短所は次のとおりです。

NoSQL の利点:

• 柔軟なスキーマ設計: テーブル構造を事前定義する必要がなく、需要の変化に柔軟に対応します。
• 分散アーキテクチャのサポート: 大規模な分散プラットフォームでの拡張が容易です。
• 低コスト: 通常、NoSQL はインフラストラクチャの観点からコストをより適切に制御できます。
• 高可用性と高スループット: 多数の同時リクエストを処理し、より高いシステム可用性を提供できます。

NoSQL の欠点:

• テクノロジーはまだ完全に成熟していません: 複雑な管理とメンテナンス、成熟した SQL エコシステムの欠如。
• 制限されたクエリ機能: 複雑なクエリ シナリオでは、NoSQL のクエリ機能は SQL よりも弱くなります。
• 一貫性とパフォーマンスの問題: 一部の複雑なシナリオでは、データの一貫性とパフォーマンスが理想的ではない可能性があります。

使用する場合: SQL と NoSQL

NoSQL と SQL はデータ構造、機能、アプリケーション シナリオが異なるため、どちらを使用するかを選択することが重要です。アプリケーションがデータ テーブル間の関係に依存している場合、特にデータの一貫性を確保する必要がある場合には、SQL リレーショナル データベースが最適です。ただし、柔軟性と拡張性の点では、リレーショナル データベースが常に最適なソリューションであるとは限りません。

NoSQL データベースは従来の構造化テーブルを使用しませんが、代わりにより柔軟なアーキテクチャを使用して非構造化データを保存するため、拡張が必要な​​プロジェクトにより適しています。一方で、これは、データの一貫性と関係性の制御が比較的弱いことも意味します。

NoSQL が適した一般的なシナリオをいくつか示します。

• 高いパフォーマンス要件、特に読み取りパフォーマンス: Cassandra や Riak などの分散 NoSQL システムは、デバイスを追加することで読み取りパフォーマンスを向上させます。さらに、多くの NoSQL データベースはノード間でデータを自動的にレプリケートし、データのコピーがいつでも利用できるようにするため、読み取り効率が向上します。
• 高可用性要件: NoSQL システムは通常、ノード間でデータをレプリケートすることで高可用性を実現します。ノードに障害が発生した場合でも、他のノードからデータにアクセスできるため、アプリケーションの通常の動作が保証されます。さらに、NoSQL クラスター内のノードは、システム全体の可用性に影響を与えることなく、柔軟に増減できます。

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