【サーバー】RDBとNoSQLのデータベース比較

2023.05.12

こんにちは、ウェブスピード サポートデスクです。

ウェブスピードのデータベースの種類は「RDB(MySQL)」ですが、それとは別に、「NoSQL」というデータベースの種類も存在します。

RDB と NoSQL は異なるデータベースで、主な違いはデータの構造と操作方法にあります。

RDB は、データをテーブルとして構造化し、SQL を使用して操作しますが、NoSQL は、非構造化データを保存するために設計されており、JSON や XML などのドキュメント形式でデータを保存されます。

今回は、RDB と NoSQL との機能の違いや用途などを、比較しながら詳しく見ていきます。

RDB の概要

RDB(Relational Database・関係データベース)は、テーブルに関連するデータを保持するためのシステムです。データは、テーブルに行と列の形式で格納され、SQL を使用して操作されます。代表的な RDB には、MySQL や PostgreSQL・Microsoft SQL Server などがあります。

RDB の仕様・機能

● データ構造

データをテーブルの形式で保存し、テーブル同士をリレーションシップで結合することでデータを操作できる。

● スキーマ

データの構造をあらかじめ定義したスキーマに基づいた保存。

● トランザクション

ACID(原子性 / 一貫性 / 独立性 / 耐久性)のトランザクションをサポートしており、データの整合性の維持。

● スケーラビリティ

垂直方向のスケーリングに対応した、単一のサーバーでの処理能力の拡張。

RDB の利点

● 信頼性の高さ

トランザクションによるデータの整合性を保ち、信頼性の高いデータ管理ができる。

● リレーショナルデータ管理

テーブルと関係性を利用してデータを管理できるため、複数のテーブルを結合して複雑なクエリを実行できる。

● 拡張性の向上

垂直方向のスケーリングに対応しているため、サーバーのスペックを上げることで、データベースの処理能力の向上が期待できる。

RDB の欠点

● フレキシビリティの低さ

あらかじめ定義されたスキーマに従ってデータを管理するため、柔軟性に欠ける場合がある。

● スケーラビリティの限界

垂直方向のスケーリングにしか対応していないため、大量のデータを扱う場合にはコストが発生する場合がある。

RDB を選択するケース

● データの整合性が重要な場合

トランザクション管理やデータの整合性が不可欠な場合は、RDB が適しています。金融や銀行業界・在庫管理など、厳密な整合性が求められる領域での使用が一般的です。

● 複雑なクエリやデータの結合が必要な場合

複数のテーブルを結合して、複雑なクエリを実行する必要がある場合は RDB が有利です。関係性を持つデータの操作や集計には適しています。

NoSQL の概要

NoSQL(Not Only SQL)は、データをキーと値のペアで保存する、キーバリュー型(KVS・Key-Value Store)・ドキュメント型・カラム型・グラフ型の、4つの主要なカテゴリに分類されます。代表的な NoSQL には、MongoDB や Redis・Cassandra などがあります。

NoSQL の仕様・機能

● データ構造

JSON や XML などのドキュメント形式でデータを保存し、ドキュメント同士を階層構造で結合することでデータを操作できる。

● スキーマ

データの構造をあらかじめ定義する必要がなく、柔軟にデータを保存することができる。

●トランザクション

BASE(基本可用性 / 柔軟性 / 最終一貫性)のトランザクションをサポートしており、データの整合性を犠牲にする代わりに、高い柔軟性とスケーラビリティを実現。

● スケーラビリティ

水平方向のスケーリングに対応しているため、複数のサーバーをクラスター化することによる、処理能力の拡張。

NoSQL の利点

● 柔軟性とスケーラビリティ

自由なデータ構造を持つことができるため、データモデルの変更や拡張が容易です。また、水平方向のスケーリングに対応しており、複数のサーバーをクラスター化することで処理能力を拡張することができる。

● 高速なデータアクセス

データをキーバリュー形式やドキュメント形式で格納するため、データの取得や操作を高速に実行できる。また、大量の読み取りや書き込みを効率的に処理できる。

● スキーマの柔軟性

スキーマをあらかじめ定義する必要がないため、データモデルの変更が容易。新しいフィールドやデータ構造の追加にも対応。

● ビッグデータ処理

大量のデータやビッグデータの処理に向いている。分散データベースやクラウドベースの処理フレームワークと組み合わせることで、高速なビッグデータ処理が可能。

NoSQL の欠点

● データの一貫性

BASE(基本可用性 / 柔軟性 / 最終一貫性)トランザクションを採用し、データの整合性を犠牲にしているため、データの一貫性を重視する場合には適さない場合がある。

● クエリの制約

柔軟なデータモデルを持つ一方で、複雑なクエリを実行する際には制約があります。RDB に比べて柔軟性に欠けることがある。

● 学習コストとツールの不足

RDB とは異なるアプローチを取るため、学習コストが掛かることがあり、また RDB と比較しても、ツールやエコシステムが発展途上の場合がある。

NoSQL を選択するケース

● 大量のデータ処理や高速な読み書きが必要な場合

水平方向のスケーリングが容易であり、大規模なデータ処理に適しています。Webアプリケーションのログデータやセンサーデータなど、大量のデータを迅速に処理する必要がある場合に適しています。

● データ構造が変動する場合

柔軟なスキーマを持つため、データ構造が頻繁に変更される環境に適しています。開発プロセスがアジャイルであり、データの形式が変更されることが予想される場合に適しています。

まとめ

以上、RDB と NoSQL のデータベースの比較についてご紹介しました。

RDB と NoSQL の適切な選択は、具体的な要件やプロジェクトの性質によって異なります。

しかし、一つだけのデータベースだけを使用する必要はなく、両方の技術を組み合わせることも可能であり、プロジェクトの要件に応じて適切な組み合わせが可能です。また、近年では、RDB と NoSQL を統合したハイブリッドデータベースも登場しており、柔軟なデータ管理を実現することができます。

このようなことから、最終的には、具体的な要件やプロジェクトの性質、データの整合性や柔軟性、スケーラビリティのバランスなど、様々の要素を総合的に考慮し、最適なデータベース管理システムを選択することが重要です。

データモデルの適合性

プロジェクトのデータモデルに合わせて、適切なデータベース管理システムを選択することが重要です。

RDB は、関係性を持つデータを表現するのに適しており、NoSQL は、柔軟なデータ構造を扱うのに適しています。データの構造や関係性の特性に基づいて、どちらが最適かを判断しましょう。

スケーラビリティの要件

プロジェクトが将来的に大規模なデータ処理やトラフィックを想定している場合、NoSQL のスケーラビリティが有利です。

大量のデータやトランザクションを効率的に処理できる能力が必要な場合には、NoSQL を選択することが適しています。

データの一貫性と可用性

データの一貫性と可用性のバランスも重要です。

RDB は、ACIDトランザクションにより高い一貫性を提供しますが、可用性に制約があります。その一方で NoSQL は、柔軟性や可用性を重視しており、データの一貫性を柔軟に調整することができます。

チームのスキルセットと開発効率

チームのスキルセットや開発効率も考慮に入れるべきです。

すでに RDB に精通しているチームや、関連ツールや技術スタックが整備されている場合には、RDB の利用が適しています。一方、NoSQL の学習コストや開発ツールの不足がボトルネックになる場合は、RDB の方が効率的かもしれません。

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