NoSQL データベースとは

NoSQL データベースには主に 5 つのタイプがあります。

ドキュメント データベースは、ドキュメント指向データベースまたはドキュメント ストアとも呼ばれ、半構造化データの保存とクエリに使用されます。データは、デベロッパーがアプリケーション コードで使用するデータ オブジェクトに似た JSON のようなドキュメントに保存されるため、プライマリ スキーマを参照せずにアプリケーションを簡単に作成、更新できます。ドキュメント データベースは、ブログ プラットフォーム、e コマース、リアルタイム分析、コンテンツ マネジメント システムに最もよく使用されます。

Key-Value データベースは、Key-Value ストアとも呼ばれる、最もシンプルなタイプの NoSQL データベースです。データは「Key-Value」構造で保存されます。この構造では、一意のキーが文字列、数値、ブール値、複合オブジェクトなどの値とペアになります。キーを使用して、関連する値を保存または取得できます。Key-Value ストアは、ウェブ アプリケーションのユーザー設定、ショッピング カート、ユーザー プロファイルに最もよく使用されます。

列指向のデータベース、またはワイドカラム ストア型は、データを行単位で格納して読み取り、一連の列として編成されます。リレーショナル データベースの表形式に似ていますが、ワイドカラム ストア型の列の名前と形式は、単一テーブルの行ごとに異なる場合があります。これは、データベース内の特定の列に対してクエリを実行し、特定の列の値を迅速に集計する必要がある分析のユースケースに最適です。ワイドカラム ストア型は、カタログ、不正行為の検出、レコメンデーション エンジンに最もよく使用されます。

グラフ データベースは、データ要素間の関係に焦点を当てて、データをグラフ内のノードとして整理します。ノード（エッジ）間の接続はファースト クラスの要素として保存されるため、データの関係性をより豊富な表現で表すことができ、保存とナビゲーションがよりシンプルになります。グラフ データベースは、ソーシャル メディア プラットフォーム、予約システム、不正行為検出システム、物流アプリケーションなど、関係をマッピングするシステムで最もよく使用されます。

インメモリ データベースはデータをメモリに保存し、リアルタイム アプリケーションに超低レイテンシを実現します。Redis と Valkey は、インメモリ NoSQL データベースの例です。インメモリ データベースは、キャッシュ保存、メッセージング、ストリーミング、リアルタイム分析に最もよく使用されます。

NoSQL の機能は、選択したデータベースによって異なります。ただし、一般的には次のような特徴が共通しています。

• データの固定スキーマを決定または宣言する必要がない、柔軟なスキーマに従っているため、半構造化データと非構造化データに最適
• 容量を追加するために垂直スケーリングに依存せずに、範囲またはハッシュ分散を使用して水平方向にスケーリングする
• Key-Value、ワイドカラム、インメモリなど、特定のデータモデルやワークロード パターンに合わせて最適化されている
• リレーショナル データベースや SQL データベースのより厳密な ACID 特性（原子性、一貫性、独立性、永続性）に従うのではなく、後のある時点での整合性（結果整合性モデルなど）を示す
• 通常、シャード間のトランザクションや柔軟な分離モードはサポートしていない

このような機能により、非リレーショナル データベースは、大規模、信頼性、高可用性、そして頻繁なデータ変更を必要とするアプリケーションに最適です。

近年、NoSQL データベースの人気が高まっていますが、リレーショナル データベースと比べて使用するデメリットがいくつかあります。これらはまだ比較的新しく、リレーショナル データベースほど成熟していない場合があります。全体的に、NoSQL はデベロッパーの専門知識、利用できるツールやプロダクト、文書化されていない問題が発生した場合のサポートが少ないです。

また、NoSQL には SQL のような共通言語がありません。データベースごとに独自の言語を使用してデータのクエリや管理を行うこともあります。これらの言語はよく似ていますが、SQL 標準と完全には互換性がありません。

多くの場合、NoSQL データベースには、SQL データベースで標準とされているデータの完全性対策や高レベルのデータ整合性がありません。ただし、ACID トランザクションをサポートしている Firestore や Mongo Atlas などがあります。

NoSQL データベースは通常、複雑なクエリや結合を実行するアプリケーションには適していません。複数のノードにまたがって���ンデックスとクエリを管理すると処理に時間がかかり、一貫した結果が返されない可能性があります。

それでも、ミリ秒単位のわずかな遅延が問題にならないほとんどの NoSQL ユースケースには、結果整合性モデルで十分です。多くのアプリケーションでは、グローバルな強整合性のニーズよりも、高可用性と高速性がはるかに重要です。

アプリケーションによって非リレーショナル NoSQL データベースを使用したり、リレーショナル SQL データベースを使用したりするのはなぜでしょうか。適切なデータベースの選択は、多くの場合、ユースケースに左右されます。SQL と NoSQL の使い分け

SQL データベースは、構造化されたリレーショナル データや複雑なクエリの管理に優れています。SQL データベースは ACID に準拠しているため、トランザクション情報に適しています。

SQL のユースケース:

• 金融取引
• 医療データ分析
• お客様とトランザクションの情報

NoSQL データベースは、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために、グローバルに分散された多数のユーザーを必要とするユースケースに優れています。このようなインタラクティブなアプリケーションは、NoSQL データベースのアジリティを最も効果的に活用できます。

NoSQL データベースは高可用性を優先し、一貫したパフォーマンスを提供し、ダウンタイムなしで迅速にスケールアウトします。また、さまざまな種類のデータを大量に処理できます。

このような NoSQL データベースの機能により、非リレーショナル データベースは、大規模で、信頼性、高可用性を必要とするアプリケーションに最適です。

NoSQL の一般的な用途は次のとおりです。

• モバイル アプリケーション、ウェブ アプリケーション、IoT アプリケーション
• リアルタイム ウェブ アプリケーション
• パーソナライズ、レコメンド、リアルタイムのカスタマー エクスペリエンス
• 在庫管理とカタログ管理
• 不正行為の検出と ID 認証
• アドテック