ノーSQL

NoSQL（元々は「Not only SQL」または「非リレーショナル」の意味）[ 1 ]は、リレーショナルデータベースの従来のテーブルベースの構造とは異なる方法でデータを格納および取得するデータベース設計の一種を指します。スプレッドシートのように行と列にデータを整理するリレーショナルデータベースとは異なり、NoSQLデータベースは、キーと値のペア、幅の広い列、グラフ、ドキュメントなど、単一のデータ構造を使用して情報を保持します。この非リレーショナル設計は固定のスキーマを必要としないため、大規模で構造化されていないことが多いデータセットの管理に簡単に拡張できます。[ 2 ] NoSQLシステムは、 SQLのようなクエリ言語をサポートしたり、複数のデータベースタイプが組み合わされたポリグロットパーシステントセットアップでSQLデータベースと並行して動作したりできるため、 「Not only SQL」と呼ばれることもあります。 [ 3 ] [ 4 ]非リレーショナルデータベースは1960年代後半にまで遡りますが、「NoSQL」という用語はソーシャルメディアプラットフォームなどのWeb 2.0企業のニーズに後押しされて2000年代初頭に登場しました。 [ 5 ] [ 6 ]

NoSQLデータベースは、そのシンプルな設計、マシンのクラスタにわたるスケーリング機能（水平スケーリングと呼ばれる）、およびデータ可用性の正確な制御により、ビッグデータおよびリアルタイムWebアプリケーションで人気がある。[ 7 ] [ 8 ]これらの構造は特定のタスクを高速化することができ、多くの場合、固定データベーステーブルよりも適応性が高いと見なされる。[ 9 ]しかし、多くのNoSQLシステムでは、厳密な一貫性（CAP定理による）よりも速度と可用性を優先し、結果整合性を使用している。結果整合性とは、更新が最終的にすべてのノードに届く（通常は数ミリ秒以内）が、最新データへのアクセスに短い遅延（古い読み取りと呼ばれる）が発生する可能性がある整合性である。[ 10 ]ほとんどのシステムでは完全なACIDトランザクションサポートが欠如しているが、MongoDBなど一部のシステムでは、ACIDトランザクションが主要機能として含まれている。[ 11 ]

導入の障壁

NoSQL の普及を阻む要因としては、SQL ではなく低レベルのクエリ言語を使用していること、テーブル間でアドホック結合を実行できないこと、標準化されたインターフェースがないこと、リレーショナル データベースに既に多額の投資を行っていることなどが挙げられます。 [ 12 ] NoSQL システムの中には、書き込みの欠落などによってデータが失われるリスクがあるものもありますが、先行書き込みログ(変更を適用する前に記録する方法) などの機能によってこれを防ぐことができます。[ 13 ] [ 14 ]複数のデータベースにまたがる分散トランザクション処理では、データの一貫性を保つことが NoSQL システムとリレーショナル システムの両方にとって課題となります。リレーショナル データベースでは、別々のデータベースをリンクするルールを適用できず、分散更新を管理するためのACIDトランザクションとX/Open XA標準の両方をサポートするシステムはほとんどありません。 [ 15 ] [ 16 ]インターフェース環境内の制限はセマンティック仮想化プロトコルを使用することで克服され、NoSQL サービスはほとんどのオペレーティング システムからアクセス可能になります。[ 17 ]

歴史

Last.fm プレーヤー
Last.fm プレーヤー

NoSQLという用語は、1998年にカルロ・ストロッツィによって、標準的な構造化照会言語（SQL）インターフェースを公開していないものの、リレーショナルデータベースである軽量オープンソースリレーショナルデータベース「ストロッツィNoSQL」の名称として用いられました。[ 18 ]彼のNoSQL RDBMSは、2009年頃のNoSQLデータベースの一般的な概念とは異なります。ストロッツィは、現在のNoSQLの動きは「リレーショナルモデルから完全に逸脱しているため、『NoREL』と呼ぶ方が適切だった」と述べています。 [ 19 ]これは「リレーショナルではない」という意味です。

当時Last.fmの開発者だったヨハン・オスカーソンは、2009年初頭に「オープンソースの分散型非リレーショナルデータベース」について議論するイベントを開催し、NoSQLという用語を再導入しました。[ 20 ]この名前は、GoogleのBigtable / MapReduceやAmazonのDynamoDBのオープンソースクローンを含む、非リレーショナル分散型データストアの増加を示すために付けられました。

種類と例

NoSQLデータベースの分類には様々な方法があり、異なるカテゴリとサブカテゴリに分類されますが、一部は重複しています。以下は、データモデルによる分類ですが、網羅的ではありません。例を挙げます。[ 21 ]

タイプこのタイプの注目すべき例
キーバリューキャッシュApache Ignite、Couchbase、Coherence、eXtreme Scale、Hazelcast、Infinispan、Memcached、Redis、Velocity
キーバリューストアAzure Cosmos DB、ArangoDB、Amazon DynamoDB、Aerospike、Couchbase、ScyllaDB
キーバリューストア（結果整合性）Azure Cosmos DB、Oracle NoSQL データベース、Riak、Voldemort
キーバリューストア（順序付き）FoundationDB、InfinityDB、LMDB、MemcacheDB
タプルストアApache River、GigaSpaces、Tarantool、TIBCO ActiveSpaces、OpenLink Virtuoso
トリプルストアAllegroGraph、MarkLogic、Ontotext-OWLIM、Oracle NoSQLデータベース、Profium Sense、Virtuoso Universal Server
オブジェクトデータベースObjectivity/DB、Perst、ZODB、db4o、GemStone/S、InterSystems Caché、JADE、ObjectDatabase++、ObjectDB、ObjectStore、ODABA、Realm、OpenLink Virtuoso、Versant Object Database、Indexed Database API
ドキュメントストアAzure Cosmos DB、ArangoDB、BaseX、Clusterpoint、Couchbase、CouchDB、DocumentDB、eXist-db、Google Cloud Firestore、IBM Domino、MarkLogic、MongoDB、RavenDB、Qizx、RethinkDB、Elasticsearch、OrientDB
ワイドカラムストアAzure Cosmos DB、Amazon DynamoDB、Bigtable、Cassandra、Google Cloud Datastore、HBase、Hypertable、ScyllaDB
ネイティブマルチモデルデータベースArangoDB、Azure Cosmos DB、OrientDB、MarkLogic、Apache Ignite、[ 22 ] [ 23 ] Couchbase、FoundationDB、Oracle Database、AgensGraph
グラフデータベースAzure Cosmos DB、AllegroGraph、ArangoDB、Apache Giraph、GUN (Graph Universe Node)、InfiniteGraph、 MarkLogic、Neo4J、OrientDB、Virtuoso
多値データベースD3 Pick データベース、Extensible Storage Engine (ESE/NT)、InfinityDB、InterSystems Caché、jBASE Pick データベース、mvBase Rocket Software、mvEnterprise Rocket Software、Northgate Information Solutions Reality (オリジナルの Pick/MV データベース)、OpenQM、Revelation Software の OpenInsight (Windows) および Advanced Revelation (DOS)、UniData Rocket U2、UniVerse Rocket U2

キーバリューストア

キーバリュー（KV）ストアは、連想配列（マップまたは辞書とも呼ばれる）を基本的なデータモデルとして用います。このモデルでは、データはキーと値のペアのコレクションとして表現され、各キーはコレクション内で最大1回しか出現しません。[ 24 ] [ 25 ]

キーバリューモデルは最も単純かつ非自明なデータモデルの一つであり、より高度なデータモデルはしばしばその拡張として実装される。キーバリューモデルは、キーを辞書式順序で維持する離散順序モデルに拡張することができる。この拡張は計算力が非常に高く、選択的なキー範囲を効率的に取得することができる。[ 26 ]

キーバリューストアは、結果整合性からシリアル化可能性まで、幅広い一貫性モデルを使用できます。一部のデータベースはキーの順序付けをサポートしています。ハードウェア実装には様々な種類があり、データをメモリ（RAM）に保存するユーザーもいれば、ソリッドステートドライブ（SSD）や回転式ディスク（ハードディスクドライブ（HDD）とも呼ばれます）に保存するユーザーもいます。

ドキュメントストア

ドキュメントストアの中心的な概念は「ドキュメント」です。この定義の詳細はドキュメント指向データベースによって異なりますが、いずれの場合も、ドキュメントはデータ（または情報）を何らかの標準形式またはエンコーディングでカプセル化し、エンコードすることを前提としています。使用されるエンコーディングには、XML、YAML、JSON、そしてBSONのようなバイナリ形式が含まれます。ドキュメントは、データベース内でそのドキュメントを表す一意のキーによってアドレス指定されます。ドキュメント指向データベースのもう一つの特徴は、ドキュメントの内容に基づいてドキュメントを取得するためのAPIまたはクエリ言語を備えていることです。

実装によって、ドキュメントを整理およびグループ化する方法が異なります。

  • コレクション
  • タグ
  • 非表示のメタデータ
  • ディレクトリ階層

リレーショナルデータベースと比較すると、コレクションはテーブル、ドキュメントはレコードに類似していると考えることができます。しかし、両者は異なります。テーブル内のすべてのレコードは同じフィールドの順序を持​​ちますが、コレクション内のドキュメントは全く異なるフィールドを持つ場合があります。

グラフ

グラフデータベースは、有限数の関係で接続された要素からなるグラフとして、関係が適切に表現されるデータのために設計されています。データの例としては、社会関係、公共交通機関のリンク、道路地図、ネットワークトポロジなど が挙げられます。

グラフデータベースとそのクエリ言語
名前言語注記
エイジェンズグラフサイファーマルチモデルグラフデータベース
アレグログラフスパーQLRDFトリプルストア
アマゾンネプチューングレムリン、SPARQLグラフデータベース
アランゴDBAQL、JavaScript、GraphQLマルチモデル DBMSドキュメント、グラフデータベース、キーバリューストア
Azure Cosmos DBグレムリングラフデータベース
DEX/スパークシーC++、Java、C#、Pythonグラフデータベース
フロックDBスカラグラフデータベース
GUN（グラフユニバースノード）JavaScriptグラフデータベース
IBM DB2スパーQLDB2 10 で追加された RDFトリプル ストア
無限グラフジャワグラフデータベース
ヤヌスグラフジャワグラフデータベース
マークロジックJava、JavaScript、SPARQL、XQueryマルチモデルドキュメントデータベースとRDFトリプルストア
ネオ4jサイファーグラフデータベース
オープンリンク ヴァーチュオーソC++、C#、Java、SPARQLミドルウェアとデータベースエンジンのハイブリッド
オラクルSPARQL 1.111gで追加された RDFトリプルストア
オリエントDBJava、SQLマルチモデルドキュメントおよびグラフデータベース
オウリムJava、SPARQL 1.1RDFトリプルストア
プロフィウムセンスJava、SPARQLRDFトリプルストア
レディグラフサイファーグラフデータベース
Sqrrlエンタープライズジャワグラフデータベース
ターミナスDBJavaScript、Python、データログオープンソースRDFトリプルストアとドキュメントストア[ 27 ]

パフォーマンス

NoSQLデータベースのパフォーマンスは通常、 1秒あたりの操作数で測定されるスループットという指標を用いて評価されます。パフォーマンス評価では、本番環境の構成、データベースのパラメータ、予想されるデータ量、同時ユーザーワークロードといった適切なベンチマークに注意を払う必要があります。

ベン・スコフィールドは、NoSQLデータベースのさまざまなカテゴリーを次のように評価しました。[ 28 ]

データモデルパフォーマンススケーラビリティ柔軟性複雑データの整合性機能性
キーバリューストア高い高い高いなし低い変数（なし）
列指向ストア高い高い適度低い低い最小限
ドキュメント指向ストア高い変動（高）高い低い低い変動（低）
グラフデータベース変数変数高い高い低中グラフ理論
リレーショナルデータベース変数変数低い適度高い関係代数

パフォーマンスとスケーラビリティの比較は、YCSBベンチマークを使用して行われるのが最も一般的です。

リレーショナルデータの処理

ほとんどのNoSQLデータベースはクエリ内で結合を実行できないため、データベーススキーマの設計は一般的に異なります。NoSQLデータベースでリレーショナルデータを処理するには、主に3つの手法があります。（結合をサポートするNoSQLデータベースについては、テーブル結合とACIDサポートを参照してください。）

複数のクエリ

1回のクエリですべてのデータを取得するのではなく、複数のクエリを実行して目的のデータを取得するのが一般的です。NoSQLクエリは従来のSQLクエリよりも高速であることが多いため、追加のクエリにかかるコストは許容範囲内です。過剰な数のクエリが必要な場合は、他の2つのアプローチのいずれかが適しています。

キャッシュ、レプリケーション、非正規化データ

外部キーのみを保存するのではなく、モデルのデータと共に実際の外部値を保存するのが一般的です。例えば、各ブログコメントにはユーザーIDに加えてユーザー名が含まれる場合があり、これにより、別の検索を必要とせずにユーザー名に簡単にアクセスできます。しかし、ユーザー名が変更されると、データベース内の多くの場所でユーザー名を変更する必要があります。したがって、このアプローチは、書き込みよりも読み取りがはるかに多い場合により効果的です。[ 29 ]

ネストデータ

MongoDBのようなドキュメントデータベースでは、より多くのデータをより少数のコレクションに格納するのが一般的です。例えば、ブログアプリケーションでは、ブログ投稿ドキュメント内にコメントを保存することで、1回の検索ですべてのコメントを取得できます。つまり、このアプローチでは、特定のタスクに必要なすべてのデータが単一のドキュメントに含まれます。

ACIDと結合のサポート

データベースのドキュメントにACID特性（原子性、一貫性、独立性、永続性）または結合操作のサポートが記載されている場合、そのデータベースはACID特性または結合操作をサポートしているとみなされます。ただし、これは必ずしも、ほとんどのSQLデータベースと同様に、その機能が完全にサポートされていることを意味するわけではありません。

データベース酸結合
エアロスパイクはいいいえ
エイジェンズグラフはいはい
アパッチイグナイトはいはい
アランゴDBはいはい
Amazon DynamoDBはいいいえ
カウチベースはいはい
カウチDBはいはい
IBM DB2はいはい
インフィニティDBはいいいえ
LMDBはいいいえ
マークロジックはいはい[注 1 ]
モンゴDBはいはい[注 2 ]
オリエントDBはいはい[注 3 ]
  1. ^結合は必ずしもドキュメントデータベースに適用されるわけではありませんが、MarkLogicはセマンティクスを使用して結合を行うことができます。 [ 30 ]
  2. ^ MongoDBはバージョン5.1までシャードコレクションからの結合をサポートしていませんでした。 [ 31 ]
  3. ^ OrientDBは外部レコードへの直接リンクを保存することで、リンクを使用した1:1結合を解決できます。 [ 32 ]

NoSQLデータベースにおけるクエリの最適化とインデックス作成

DynamoDB、MongoDB、Cassandra、Couchbase 、HBase、Redisなどのさまざまな NoSQL データベースは、インデックスが作成されていないフィールドをクエリするときにさまざまな動作を示します。多くのデータベースでは、このようなクエリに対してテーブル全体のスキャンまたはコレクション スキャンが実行され、データを取得した後にフィルター操作が適用されます。ただし、最新の NoSQL データベースには、クエリ パフォーマンスを最適化するための高度な機能が組み込まれていることがよくあります。たとえば、MongoDB は複合インデックスとクエリ最適化戦略をサポートし、Cassandra はセカンダリ インデックスとマテリアライズド ビューを提供し、Redis は特定のユース ケースに合わせたカスタム インデックス メカニズムを採用しています。Elasticsearch などのシステムでは、効率的なテキストベースの検索に転置インデックスを使用しますが、インデックスが作成されていないフィールドに対してはフル スキャンが必要になることがあります。この動作は、多くの NoSQL システムの設計が、任意のフィールドに対する最適化されたクエリではなく、スケーラビリティと効率的なキーベースの操作に重点を置いていることを反映しています。その結果、これらのデータベースは基本的なCRUD操作とキーベースの検索には優れていますが、結合やインデックスなしのフィルタリングを含む複雑なクエリへの適合性は、データベースの種類（ドキュメント、キーと値、ワイドカラム、グラフ）と特定の実装によって異なります。[ 33 ]

参照

参考文献

  1. ^ http://nosql-database.org/「NoSQL 定義: 非リレーショナル、分散型、オープンソース、水平スケーラブルといった点に主眼を置いた次世代データベース」
  2. ^ 「NoSQLデータベースとは？ | IBM」 www.ibm.com 2022年12月12日2024年8月9日閲覧。
  3. ^ 「NoSQL (Not Only SQL)」。NoSQLデータベース、Not Only SQLとも呼ばれる
  4. ^ Fowler, Martin . 「NosqlDefinition」。NoSQLの支持者の多くは、NoSQLはSQLに「ノー」という意味ではなく、むしろSQLだけではないという意味だと主張している。
  5. ^ Mohan, C. (2013). 「歴史は繰り返す：NoSQL騒動の賢明な側面とそうでない側面」（PDF） . Proc. 16th Int'l Conf. on Extending Database Technology.
  6. ^ 「Amazonが『NoSQL』データベースで未来へ回帰」 WIRED、2012年1月19日。 2017年3月6日閲覧。
  7. ^ Leavitt, Neal (2010). 「NoSQLデータベースは期待に応えられるか？」(PDF) . IEEE Computer . 43 (2): 12– 14. Bibcode : 2010Compr..43b..12L . doi : 10.1109/MC.2010.58 . S2CID 26876882 . 
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  12. ^ Grolinger, K.; 東野, WA; Tiwari, A.; Capretz, MAM (2013). 「クラウド環境におけるデータ管理：NoSQLとNewSQLのデータストア」（PDF） . Aira, Springer . 2014年1月8日閲覧。
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  24. ^ Sandy (2011年1月14日). 「キーバリューストアとNoSQLムーブメント」 . Stackexchange . 2012年1月1日閲覧.キーバリューストアは、アプリケーション開発者がスキーマレスなデータを保存することを可能にします。このデータは通常、キーを表す文字列と、「キーバリュー」関係において値とみなされる実際のデータで構成されます。データ自体は通常、プログラミング言語のプリミティブ型（文字列、整数、配列）か、プログラミング言語のバインディングによってキーバリューストアにマーシャリングされたオブジェクトです。この構造により、固定データモデルの必要性がなくなり、適切なフォーマットが可能になります。
  25. ^ Seeger, Marc (2009年9月21日). 「キーバリューストア：実践的概要」(PDF) . Marc Seeger . 2012年1月1日閲覧.キーバリューストアは、データの保存とアクセスに関して、リレーショナルデータベースシステムに代わる高性能な選択肢を提供します。本稿では、現在利用可能なキーバリューストアのいくつかと、それらのRubyプログラミング言語とのインターフェースについて簡潔に概説します。
  26. ^ Katsov, Ilya (2012年3月1日). 「NoSQLデータモデリングテクニック」 . Ilya Katsov . 2014年5月8日閲覧。
  27. ^ 「TerminusDB オープンソースのインメモリドキュメントグラフデータベース」terminusdb.com . 2021年12月16日閲覧。
  28. ^ Scofield, Ben (2010年1月14日). 「NoSQL - リレーショナルデータベースの終焉(?)」 . 2014年6月26日閲覧。
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  30. ^ 「MarkLogicで結合ができない？それはセマンティクスの問題だ！ - General Networks」 . Gennet.com . 2017年3月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2017年3月6日閲覧。
  31. ^ 「シャードコレクションの制限」 . docs.mongodb.com . 2020年1月24日閲覧。
  32. ^ 「SQLリファレンス・OrientDBマニュアル」 . OrientDB.com . 2020年1月24日閲覧。
  33. ^サリバン、ダン. NoSQL for Mere Mortals . ISBN 978-0134023212。

さらに読む

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