Guinguette Marais Poitevin

SQLとNoSQLの大きな違い

言語

誰もが同じ言葉を話す町（A町とします）を思い浮かべてみてください。 すべてのビジネスはこの言語を中心に構築され、あらゆる通信手段がこの言語を使用しています。 つまり、住民が周囲の世界を理解し、交流するための唯一の手段なのです。

さて、すべての家が異なる言語を話すことができる別の町、B町を考えてみましょう。 世界との関わり方は人それぞれで、「世界共通」の理解や決まった組織はありません。

これは、SQL (リレーショナル) データベースと NoSQL (ノンリレーショナル) データベースの基本的な違いの 1 つを示すもので、この違いは大きな意味を持っています。

SQLデータベース。 SQLデータベースは、データの定義と操作に構造化問い合わせ言語（SQL）を使用します。 一方で、これは非常に強力です。 SQLは最も汎用性が高く、広く利用されている選択肢の1つであり、安全な選択であり、特に複雑なクエリには最適です。 その一方で、制限が多いことも事実です。 SQLでは、データを扱う前にあらかじめ定義されたスキーマを使ってデータの構造を決定する必要があります。 さらに、すべてのデータが同じ構造になっていなければなりません。 また、すべてのデータが同じ構造でなければならず、A町のように、構造を変更することは困難であり、システム全体に影響を与えることになります。 一方、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、データは様々な方法で保存されます。 列指向、ドキュメント指向、グラフ ベース、またはキーバリュー ストアとして整理されます。

• 最初に構造を定義しなくても、ドキュメントを作成することができます
• 各ドキュメントは独自の構造を持つことができます
• 構文はデータベースごとに異なり、
• 進行中にフィールドを追加することができます。

スケーラビリティ

ほとんどの状況で、SQLデータベースは垂直方向にスケーラブルであり、CPU、RAM、SSDなどを増やすことで単一のサーバーの負荷を高めることができます。 一方、NoSQLデータベースは、水平方向のスケーラビリティを備えています。 つまり、シャーディング、つまりNoSQLデータベースにサーバーを追加することで、より多くのトラフィックを処理することができます。 同じビルの階数を増やすのと、近所にビルを増やすのとでは、後者の方が最終的に大きくなります。 後者は最終的にはより大きく、より強力になることができ、NoSQLデータベースは大規模なデータセットや常に変化するデータセットに適した選択肢となります。

構造

SQLデータベースはテーブルベースであるのに対し、NoSQLデータベースはドキュメントベース、キーバリューペア、グラフデータベース、ワイドカラムストアのいずれかです。

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

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

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最高のSQLデータベースシステム

SQLデータベースとNoSQLデータベースの主な構造上の違いを確認したところで、このトピックをもう少し掘り下げて、現在利用可能な最高のSQLデータベースとNoSQLデータベースのオプションを検討してみましょう

まずはSQLデータベースシステムから。

まず、SQLデータベースシステムについてですが、現在、最高のSQLデータベースシステムはNoSQLとの互換性を提供しています。

MySQL

MySQLの利点や強みは以下のとおりです。

• Oracleが所有しています。 MySQLはフリーでオープンソースですが、データベースシステムはOracle社が所有し管理しています。 MySQL は非常に確立されたデータベースです。つまり、巨大なコミュニティ、広範なテスト、そしてかなりの安定性があるということです。 MySQL は、Linux、Windows、Mac、BSD、Solaris など、すべての主要なプラットフォームに対応しています。 また、Node.js、Ruby、C#、C++、Java、Perl、Python、PHPなどの言語へのコネクタを備えており、SQLクエリ言語に限定されないことを意味しています。
• コスト効率の良さ。 このデータベースはオープンソースで無料です。
• 複製可能。 MySQL データベースは複数のノードに複製することができます。つまり、作業負荷を軽減し、アプリケーションのスケーラビリティと可用性を高めることができます。
• シャーディング。 シャーディングはほとんどのSQLデータベースではできませんが、MySQLサーバーでは可能です。
• 誰が使うべきか？ MySQLは、事前に定義された構造とセットスキーマの恩恵を受けるあらゆるビジネスにとって、強力な選択肢です。

Oracle Database

もう1つの人気のあるSQLデータベースシステムは、特にエンタープライズレベルの組織ではOracle Databaseです。

• 専門的に開発・管理されている。 オラクルは、Oracle Databaseシステムを開発・管理しています。 商用オプションとして、このリレーショナル データベース管理システムは、頻繁な更新と優れたカスタマー サポートの恩恵を受けています。
• 独自の SQL 「方言」。 Oracle Databaseは、PL/SQL（Procedural Language/SQL）と呼ばれる独自のSQLの方言を使用しています。 この言語は、主にストアド プロシージャ、組み込み関数、および変数の扱い方において、従来の SQL とはわずかに異なります。
• 高価。 専門的に開発・管理されたデータベースシステムであるため、Oracleは最も高価な選択肢の1つです。
• DBMS の構成。 Oracle はデータベース オブジェクトのサブセットであるスキーマによってオブジェクトをグループ化します。
• 大規模なデータベース サイズ。
• アップグレードが容易：Oracle Databaseでは、システムを完全にオーバーホールすることなく、アップグレードを完了することができます。
• トランザクション制御。 Oracleでは、新しいデータベース接続は新しいトランザクションです。 コミット前に値が変更されることがないため、ロールバックや変更を行うことができます。
• その他の利点。 Oracle は、ビットマップ インデックス、パーティショニング、ファンクション ベースのインデックス、リバース キー インデックス、スター クエリ最適化を提供します。 Oracle Databaseは優れたデータベースの選択肢ですが、コストのために中小規模の組織が活用できない可能性があります。

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Serverは、中堅・中小企業に人気のあるオプションです。 以下のような利点やメリットがあります。

• 専門的に開発・管理されている。 マイクロソフトは、Microsoft SQL Serverデータベースシステムを開発・管理しています。 商用のリレーショナル データベース管理システムとして、顧客は頻繁な更新と優れたユーザー サポートの恩恵を受けることができます。
• 独自の SQL 「方言」。 SQL Serverは、T-SQL（Transact SQL）と呼ばれる独自のSQLの方言を採用しています。 Oracle と同様に、組み込み関数、ストアド プロシージャ、および変数の扱い方が従来の SQL とは異なります。
• 互換性。 SQL Server は Windows と Linux ベースのシステムでのみ動作します。
• トランザクション制御。 SQL Server は各コマンドを個別に実行するため、エラーが見つかってもプロセスの途中で調整することは困難です。
• DBMS の構成。 SQL Server はテーブル、プロシージャ、およびビューをデータベース名に従って整理します。
• 使いやすさ。 SQL Server は使いやすいという評判があります。 このレビュアーによると “インターフェイスはわかりやすく、エラーチェックもしっかりしている（何が悪いのかを実際に教えてくれる）」
• 優れたサポート。 Microsoft の製品である SQL Server には、生きた製品サポートと優れたドキュメントが含まれています。 SQL Server には、BI ツール、Database Tuning Advisor、SQL Server Management Studio、SQL Server Profiler などの優れたツールや機能があります。
• 誰が使うべきか？

PostgreSQL

PostgreSQLをSQL DBMSの中で最後に挙げたのは、PostgreSQLがSQLとNoSQLのハイブリッドデータベースシステムであり、これら2つの選択肢の中間に位置するからです。

• 費用対効果。 PostgreSQLは、フリーでオープンソースのデータベースシステムです。 PostgreSQL Global Development Groupが開発と管理を行っています。
• 互換性。 PostgreSQLは、HP-UX、FreeBSD、Linux、OpenBSD、NetBSD、OS X、Unix、Solaris、Windowsなど、さまざまなオペレーティングシステムで利用できます。 また、.Net、C++、C、Java、Delphi、Perl、PHP、JavaScript (Node.js)、Python、Tslといった言語もサポートしています。
• ORDBMS: PostgreSQLは、単なる「リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)」ではなく、「オブジェクト指向データベース管理システム(ORDBMS)」です。 これは、厳密なリレーショナルモデル(SQL)と厳密なオブジェクト指向モデル(NoSQL)のハイブリッドとして機能することを意味します。 PostgreSQLはそれ自体、独自のカスタマーサポートを持っていませんが、無料のサポートを容易に提供してくれる活発なコミュニティがあります。
• 高いACIDコンプライアンス。 PostgreSQLは最高レベルの原子性、一貫性、分離性、および耐久性を提供することで知られています。 これらは、専門家がデータベース設計の品質を判断するために使用する4つの基準です。 ACID準拠についてはこちらを参照してください。
• 純粋なSQL。
• 純粋なSQL: PostgreSQLのもう1つの利点は、ユニークな差異を持つ他のデータベースシステムとは対照的に、利用可能な最も純粋な形式のSQLの1つを利用しているという事実です。 リレーショナルデータベースとオブジェクト指向データベースのハイブリッドとして、PostgreSQLは、データが完全なリレーショナルモデルとうまくかみ合わない場合に優れています。

NoSQL非リレーショナルデータベースシステム

さて、ここからは様々なNoSQL非リレーショナルデータベースシステムについて説明します。 これらのシステムを理解するには、もう少し専門的な知識が必要になります。 まずはMongoDBから始めましょう

MongoDB

MongoDBのメリットや強みは以下の通りです：

• 無料で使える。 2018年10月以降、MongoDBのアップデートはSSPL（Server Side Public License）v1で公開されており、データベースは無料で使用することができます。
• ダイナミックなスキーマを採用しています。 前述したように、既存のデータを一切変更することなく、データスキーマを柔軟に変更することができます。
• スケーラビリティ。 MongoDBは水平方向にスケーラブルなので、作業負荷を軽減し、簡単にビジネスを拡大することができます。
• 管理性。 このデータベースは、データベース管理者を必要としません。
• 速度：単純なクエリに対して高いパフォーマンスを発揮します。
• 柔軟性。 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、MongoDBに新しいカラムやフィールドを追加することができます。
• Acid Compliant。 NoSQLデータベースであるMongoDBは、ACIDに準拠していません。 ACID準拠については、上記のPostgreSQLを参照してください。
• MongoDB Atlas (新機能)。 MongoDBは最近、グローバルクラウドデータベース技術「MongoDB Atlas」を提供製品に追加しました。 この機能により、完全に管理されたMongoDBをAWS、Azure、GCP経由で展開することができます。 MongoDB Atlasでは、ドライバ、統合、ツールを使用して、データベースの管理に必要な時間を短縮することができます。 Atlasの価格情報はこちらです。
• 誰が使うべきか？ MongoDBは、急速な成長を遂げているビジネスや、明確なスキーマ定義がないデータベース（つまり、非構造化データが多い）に適しています。 データベースのスキーマを定義できない場合、データスキーマを非正規化していることに気付いた場合、あるいはデータ要件やスキーマが常に進化している場合（モバイルアプリ、リアルタイム分析、コンテンツ管理システムなどでよく見られるケース）。 –

Apache Cassandra

Apache Cassandra（またはCassandra DB）はもともとFacebookの製品でしたが、2008年にFacebookが無料のオープンソースNoSQLデータベースシステムとして世界に公開しました。 ここでは、Cassandraのメリットや強みを紹介します。

• 無料でオープンソース。 FacebookがCassandraをオープンソースにした後、2010年にApacheがこのプロジェクトを引き継いだ。
• 高いスケーラビリティ。 Cassandraは “マスターレス・デザイン “を採用しています。 これは、すべてのノードが同一であることを意味します。これにより、運用のシンプルさが生まれ、大規模なデータベースアーキテクチャへのスケールアップが容易になります。
• どこでもアクティブ。 ユーザーはすべてのCassandraノードから書き込みや読み取りができます。
• 高速な書き込みと読み取り。 Cassandraのデザインは、大規模なプロジェクトの場合でも、その分散型で可用性の高い組織を介して、読み取りと書き込みのコマンドを驚異的に高速化します。
• ACID準拠ではない。 NoSQLデータベースとして、CassandraはACIDに準拠していません。その代わり、Cassandraは原子的、分離された、耐久性のあるトランザクションを提供し、最終的な一貫性を保ちます。 ACID準拠ではないものの、CassandraはSQLライクなDDL、DML、SELECTステートメントを介してSQLをある程度サポートしています。
• データの更新と削除が苦手。
• データの更新や削除に弱い：Cassandraはデータの更新や削除に最適化されていません。 Cassandraは、データが失われないようにするコミット・ログ・デザインを採用しています。
• データとノード機能の冗長性。
• データとノード機能の冗長性：Cassandraは常に稼働しており、単一障害点を排除しています。 Cassandraは、高速でリアルタイムなインサイトを提供するため、IoT（モノのインターネット）技術での使用に最も人気があります。 時間ベースのログアクティビティ、エラーログ、センサーデータの書き込みに優れています。 高速な読み書き処理が必要な場合は、Cassandraがデータベースになるでしょう。

Google Cloud BigTable

Google製品であるGoogle Cloud BigTableは無料ではありませんが、使用するために必要な価格に見合うだけの明確な利点があります。

• 低レイテンシー。 Googleによると、BigTableは10ms以下の安定したレイテンシーを提供しています。
• レプリケーション: レプリケーションにより、BigTable は、ゾーン障害が発生した場合に、より高い可用性、耐久性、および回復力を提供します。 レプリケーションはまた、「ライブサービングアプリケーションの高可用性、サービングとアナリティクスのワークロード分離」を提供します。 BigTableは、機械学習アプリケーションで使用するためのストレージエンジンを備えています
• 統合が容易。
• 統合が容易： オープンソースのデータ分析ツールとの統合が容易です。 Google BigTableは、数百ペタバイト規模の巨大なデータソースを扱うことができます。
• Integrationsで完全に管理されています。 MongoDB Atlasのように、BigTableは完全に管理されているため、必要な作業量を減らすことができます。 また、多くのプラットフォームと即座に統合できるため、データのロードに必要なETLプロセスを効率化することができます。
• Googleサービスとの高い互換性。
• Googleの製品であるBigTableは、Google傘下の他のサービスとの統合性に優れています。
• どのような場合に使用すべきか？ Googleによると、BigQueryはフィンテック、IoT、広告技術のほか、その他のユースケースにも最適です。 フィンテックでは、詐欺のパターンのチェックを作成したり、リアルタイムの取引情報を見たりすることができます。 また、金融市場のデータや取引活動などを保存して統合することもできます。 IoTでは、センサーから記録された大量のリアルタイム時系列データを取り込み、理解することで、ダッシュボードや価値ある分析を行うことができます。

Apache HBase

Google BigQueryをモデルにしたデータベースとして、Apache Hbaseは大規模なデータセットを扱うために作られました。 HBaseの利点と強みをご紹介します：

• オープンソースで無料。 Apache HBaseは、Apacheが管理するオープンソースでフリーのNoSQLデータベースシステムです。 Hadoop Distributed File System（HDFS）の上でBigTableのような機能を提供するために、Google Cloud BigTable（上図）をモデルとしています。
• 大規模なテーブル。 HBaseは特に大規模なデータセットを管理するために作られました。
• Scales across a cluster: Hbaseはクラスタ間でのスケーリングに優れています。 クラスタは、データから機械学習のインサイトを導き出すために使用されるクラスタリングアルゴリズムに関連しています。
• データ管理。 HBaseは行を “領域 “に整理します。 リージョンは、クラスターを構成する複数のノードにテーブルをどのように分割するかを決定します。
• 非構造化データと半構造化データの両方に対応。 NoSQLデータベースであるHBaseは、半構造化情報と構造化情報の両方を保存するのに適しています。
• Consistency（一貫性）。 HBaseは、読み取りと書き込みのコマンドを高速かつ一貫して処理します。
• フェイルオーバー。 HBase はレプリケーションを使用してフェイルオーバーを提供し、システム障害によるユーザーへの悪影響を軽減または排除します。
• シャーディング：HBase はテーブルに対して自動および設定可能なシャーディングを提供します。
• いつ使うべきか？ Apache HBaseのウェブサイトでは、HBaseを “ビッグデータへのランダムでリアルタイムな読み書きアクセスが必要な場合 “に使用することを勧めています。

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