ビジネスにおいてデータの分析・活用が重要ですが、扱うデータ量が増え、非構造化データなど、データも多様化したことで、膨大で多様なデータをいかに管理できるかが最重要課題となっています。そこで、ビッグデータをはじめとする、膨大で多様なデータを格納するデータベースとして、RDB(リレーショナルデータベース)に代わって「NoSQL」を利用・検討するケースも増えています。
しかしなぜビッグデータの処理は、NoSQLの方が適しているのでしょうか。本記事ではNoSQLについて、基礎からRDBとの違い、注目される背景、種類などを中心に解説しています。ぜひ今後の参考にしてください。
NoSQLとは?
NoSQL(Not only SQL)とは、RDB(リレーショナルデータベース)ではないデータベースを管理するシステムの総称です。特定のデータベースを指す用語ではありません。データベース管理システムといえば、表形式でデータを格納・管理するRDBMSが主流ですが、ビッグデータなどはRDBMSでは対応しきれないケースが増えたことで、RDBMSに代わってNoSQLが利用されることが増えています。NoSQLは、「Not Only SQL」の略称ですが、SQLとはRDBを操作するためのデータベース言語です。
RDBMSとは?
RDBMSとは、RDBを管理するシステム、つまり、Excelのように、行と列で構成された表形式のデータ同士を互いに関連づけてデータを管理するシステムです。上の図に示したように、同じ属性のデータがあれば複数の表を関連づけられるため、複雑なデータも管理することができます。RDBMSが普及した主な理由としては、主に次の2つが考えられます。
- 表形式でデータを管理でき、直観的に理解しやすい
- 扱いやすいデータベース言語「SQL」を用いる
- 複雑なデータを管理できる
こういった点でRDBMSは個人から企業の根幹システムまで、幅広く利用されています。代表的なものにはOracle DatabaseやMySQLなどがあります。
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NoSQLとRDBMSの違いは?
NoSQLとRDBMSの違いをもとに、比較した時の強みやそれぞれを利用するメリットについて紹介します。
RDBMSを利用するメリット
データの一貫性が保たれる
RDBはデータの一貫性が担保されています。これは、常に最新で正確なデータを参照できることです。RDBでは「トランザクション」という、データの整理を厳密に行う機能があるのでデータの一貫性を保っています。
複雑な処理が可能
また、複雑な処理を行えるという点でNoSQLより優れています。
NoSQLを利用するメリット
高速処理
RDBと比較してNoSQLは処理速度が優れています。RDBはデータの一貫性を保つトランザクション処理を行いますが、データが膨大になるほど処理速度が落ちます。その点、NoSQLにトランザクション処理を行わないので、データの一貫性は保てない代わりに高い処理スピードを実現でき、膨大なデータを順すばやく処理できます。
構造化データ以外も扱える
また、NoSQLは、構造化データ以外も扱えます。構造化データとは、ExcelやCSVファイルのような、その名のとおり構造化されたデータのことです。一方で「構造化データ」以外のデータとは画像や動画、PDFといった、決まった構造を持たないデータを指し、非構造化データと半構造化データがそれに属します。
RDBMSは構造化データしか格納できませんが、NoSQLはそれ以外にも非構造化データ・半構造化データも格納できます。
NoSQLが注目される背景とは?
NoSQLが注目される背景には、昨今、ビッグデータの重要性が高まっていることがあります。ビッグデータは膨大で多様なデータ群のことです。
IoTやAIなどの先端技術の発展により、ビッグデータを活用した効率的なデータの収集・分析の重要性が増しました。しかし、RDBMSは高速で多用なデータを処理するのが苦手です。
その点、NoSQLであれば、処理速度に優れ、データ構造も問わないので非構造化データや半構造化データも格納できます。このような背景でNoSQLが用いらているのです。
しかし、だからといってRDBの需要が無くなるわけではありません。逆に、金融データやECサイトの販売データのように、データの一貫性が求められる場合はRDBが適任です。
用途によって使い分けることが求められます。
NoSQLの種類
NoSQLの種類のなかでも代表的なものを4つを紹介します。
シンプルな「キーバリュー型」
キーバリュー型はデータを識別するのに必要な一意の「キー」と、その「キー」と組になる「バリュー」のみで構成される、シンプルなタイプのデータベースです。バリューの内容はデータごとに違っても問題ありません。
キーバリュー型はシンプルな構造をしている分処理も高速ですが、複雑な検索には不向きです。また、データが揮発性で、停止した場合にデータが消えてしまいます。
キーバリュー型のNoSQLには「Redis」や「Amazon DynamoDB」などがあります。Redisは一定期間ごとにスナップショットを録ることでデータの永続性を保っています。また、データをメモリ上に格納するので、高速なデータアクセスが可です。
キーバリュー型にカラムを追加した「カラム指向型」
カラム指向型は、キーバリュー型のバリューの各項目を1つ以上のカラム(列)にしたタイプのデータベースです。キーごとに任意のカラムを追加できます。なお、すべてのカラムに値がある必要はありません。
カラム指向型はカラムごとに処理を行うため、任意のカラムをまとめて処理する集計処理に適しています。カラム指向型のNoSQLには「BigTable」や「Apache HBase」、「Cassandra」などがあります。Cassandraは、Meta社が提供するオープンソースのDBMSで、高可用性と高拡張性が特徴があります。
複雑なデータをそのまま格納できる「ドキュメント型」
キーに紐づくデータをJSONやXMLといった、ドキュメント形式でデータを管理するタイプのデータベースです。ドキュメントごとに、異なるデータ形式にしても問題ありません。複雑なデータをそのまま格納できます。
ドキュメント型のNoSQLには「MongoDB」や「MarkLogic」などがあります。MongoDBはJSON形式のデータに対応しており、その可用性や拡張性の高さから、世界的にも人気のある製品です。
検索性に優れた「グラフ型」
グラフ型とは、次の3つの要素からデータ間の関係性を表現する、「グラフ理論」に基づくデータベースです。ノードをまたぐ場合でも素早く検索できます。Facebookのユーザ同士のつながりもこのグラフ型が利用されています。
- ノード:データの実体
- エッジ:ノード同士の関係性
- プロパティ:ノードやエッジの属性
グラフ型のデータベースは、検索性に優れているのが特徴で、グラフ型のNoSQLには「Neo4j」や「InfiniteGraph」などがあります。
まとめ
NoSQLはRDBMS以外のデータベース管理システムの総称です。RDBMSと比較して処理が高速で拡張性や柔軟性が高いという特徴があります。
NoSQLではテーブル構造(スキーム)にとらわれず、さまざまなデータモデルを利用できます。
膨大なデータを扱う場合や非構造データや半構造データを扱う場合などに備え、NoSQLという選択肢を持っておけるといいですね!
NoSQLの習得方法は?
書籍やインターネットで学習する方法があります。昨今では、YouTubeなどの動画サイトやエンジニアのコミュニティサイトなども充実していて多くの情報が手に入ります。
そして、より効率的に知識・スキルを習得するには、知識をつけながら実際に手を動かしてみるなど、インプットとアウトプットを繰り返していくことが重要です。特に独学の場合は、有識者に質問ができたりフィードバックをもらえるような環境があると、理解度が深まるでしょう。
ただ、NoSQLに限らず、ITスキルを身につける際、どうしても課題にぶつかってしまうことはありますよね。特に独学だと、わからない部分をプロに質問できる機会を確保しにくく、モチベーションが続きにくいという側面があります。独学でモチベーションを維持する自信がない人にはプログラミングスクールという手もあります。費用は掛かりますが、その分スキルを身につけやすいです。しっかりと知識・スキルを習得して実践に活かしたいという人はプログラミングスクールがおすすめです。
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