リレーショナルデータベースとNoSQLデータベース

従来のリレーショナルデータベース管理システムには何の問題もありません。実際、多くのNoSQLデータベースはSQLスタイルのクエリをサポートしています。

しかし、モバイル、ソーシャル、クラウド、センサーなど、様々なソースから非構造化データが企業に大量に流入する世界では、NoSQLの方が断然優れています。リレーショナルデータベースと比較して、NoSQLは膨大な量の非構造化データの管理、水平方向の柔軟性、そしてスキーマの柔軟性に優れています。

NoSQLデータベースはデータ構成においてより柔軟であり、非構造化データの処理においてより使いやすいです。したがって、リレーショナルデータベースとNoSQLクラウドデータベースのどちらを選択するかは、スキーマ構造（データの種類）、データ構成、スケーリングのニーズ、そして以下で検討するその他の要素といったニーズによって決まります。

参照: リレーショナル データベースから NoSQL クラウド データベースへの移行 (TechRepublic)

リレーショナルデータベースとNoSQLデータベースの比較表

参照: RDBMS からの移行に役立つ NoSQL リソース

NoSQLデータベース

NoSQLデータベースは、高い操作速度と、保存するデータの種類や構造化方法の柔軟性を実現するように設計されています。主に大規模な分散データセットに使用され、特にビッグデータやリアルタイムアプリケーションの処理に効果的です。

リレーショナル データベースとは異なり、NoSQL データベースは急速に変化する非構造化データを処理するために特別に構築されているため、動的で多様なデータ形式を扱う組織に最適です。

長所

• スケーラビリティ:水平方向に拡張できるため、膨大な量のデータを処理するのに最適です。
• データ モデリングの柔軟性:スキーマレスであるため、ドキュメント ストア、キー値ストア、グラフ データベースなど、さまざまな種類のデータ形式に最適です。
• 高可用性:分散環境向けに設計されており、継続的な運用に不可欠な高可用性を維持するための堅牢なソリューションを提供します。
• 使いやすさ:リレーショナル データベースの厳格な構造に当てはまらない非構造化データを管理するという点では、よりユーザーフレンドリーです。
• 非構造化データでのパフォーマンス:非構造化データと半構造化データの管理に非常に優れており、さまざまなシナリオで高いパフォーマンスを提供します。
• 大規模でもコスト効率が高い:従来のリレーショナル データベースと比較すると、特にクラウド環境ではコスト効率が高くなる傾向があります。

短所

• 標準化の欠如による学習曲線:統合 SQL を使用するリレーショナル データベースとは異なり、NoSQL データベースには、データベース プロフェッショナルが学習して理解する必要がある独自のクエリ言語があります。
• データの一貫性の複雑さ:分散型の性質と最終的な一貫性モデルのため、データの一貫性を実現することはより複雑になることが多いです。
• 制限されたトランザクション サポート:多くの場合、完全なアトミック性、一貫性、分離性、および永続性のトランザクション サポートが提供されないため、一部のアプリケーションでは制限となる可能性があります。
• バックアップとリカバリの課題:分散アーキテクチャでは、バックアップとリカバリのプロセスが複雑になる可能性があり、リレーショナル アーキテクチャに比べてより高度な戦略が必要になります。

参照: データマイニングとは? (TechRepublic)

リレーショナルデータベース

リレーショナルデータベースは、はるかに古くから存在しています。NoSQLデータベースとは異なり、リレーショナルデータベースは、相互に関連するデータポイントを保存し、それらへのアクセスを提供します。リレーショナルデータベースは、データ間の依存関係を表す定義されたリレーションシップによってリンクされたテーブル構造を使用するモデルに基づいて構築されています。

リレーショナルデータベースは、主にデータの正確性、一貫性、整合性が最も重要となるアプリケーションにおけるデータの保存と取得に使用されます。幅広いビジネスアプリケーションの基盤となっています。

長所

• 強力な一貫性:信頼性が高く、予測可能なデータ トランザクションを備えています。これは、多くのビジネス アプリケーションにとって重要な要件です。
• 構造化データの整合性:データの種類と関係を強制する明確に定義されたスキーマを使用して、構造化データの整合性を維持することに優れています。
• 成熟し標準化されています:テクノロジは成熟しており、特に SQL などの標準が確立されています。
• 堅牢なトランザクション サポート:高いレベルのデータ精度と信頼性を必要とするアプリケーションにとって不可欠な ACID トランザクションを強力にサポートします。
• 高度なセキュリティ機能:多くの場合、十分に開発されたセキュリティ機能とアクセス制御が付属しています。
• 包括的なツールとサポート:長年にわたり市場に存在しているため、幅広いツール、詳細なドキュメント、強力なコミュニティとベンダーのサポートが備わっています。

短所

• スケーラビリティの課題:通常、垂直スケーリング (より強力なハードウェアの追加) が必要であり、コストがかかり、制限もあります。
• 厳格なスキーマ設計：事前定義されたスキーマは、データ構造の変更への柔軟性を低下させる可能性があります。既存のスキーマを変更するには、多大な労力が必要です。
• 大容量データによるパフォーマンスの問題: ビッグデータ アプリケーションなどで見られるような、非常に大量のデータや高速データを扱う場合、パフォーマンスのボトルネックが発生する可能性があります。
• 非構造化データの処理の複雑さ:本質的に、非構造化データや半構造化データを処理するように設計されていません。
• コストとリソースの消費が大きい:特に高性能ハードウェアを必要とする大規模データベースの場合、メンテナンスとスケーリングには大量のリソースとコストがかかる可能性があります。

参照: データ品質とは? (TechRepublic)

リレーショナルデータベースとNoSQLデータベースの選択

メリットとデメリットをまとめてみましょう。

強力な一貫性、構造化されたデータ整合性、そしてトランザクションサポートを備えたリレーショナルデータベースは、データの整合性と秩序性が最優先される状況に最適です。複雑なクエリと正確なデータ管理が求められるシナリオにおいて有用であることが証明されています。しかしながら、スケーラビリティの課題があり、データが常に急激に変化する場合には柔軟性が低くなります。

対照的に、NoSQLデータベースは、データモデリングにおいて比類のないスケーラビリティと柔軟性を提供します。また、NoSQLデータベースは非構造化データの処理にも優れているため、迅速な開発と大量の多様なデータタイプの処理を必要とするアプリケーションに適しています。

ただし、NoSQL への移行を決定する前に、標準化が不十分なため、NoSQL の学習曲線は急峻になることが多く、データの一貫性とトランザクション サポートの確保に課題が生じる可能性があることに留意する必要があります。

参照: データ ガバナンス チェックリスト (TechRepublic Premium)

検討すべきトップリレーショナルデータベースとNoSQLデータベース

リレーショナルデータベースやNoSQLクラウドデータベースは、どれも同じではありません。それぞれに独自の特徴があり、特定のユースケースで最適に機能します。以下は、組織で検討すべきオプションです。

NoSQLデータベース

• Amazon DynamoDBは、メンテナンスの必要性を最小限に抑えながら、高い信頼性と拡張性を備えたNoSQLデータベースを必要とする組織やプロジェクトに最適です。Webアプリケーション、ゲーム、モバイルアプリ、IoT（モノのインターネット）などで広く導入されています。
• MongoDB Atlasは、フルマネージドのクラウドNoSQLサービスです。多様で急速に変化するデータ形式に対応する柔軟なスキーマを必要とするアプリケーション、特にWebアプリケーション、モバイルアプリケーション、IoTアプリケーションに最適です。
• 高い柔軟性とフォールトトレランスが求められるシナリオには、 Apache Cassandraが最適です。複数のデータセンターやリアルタイムのビッグデータアプリケーションに導入され、成功を収めています。
• Couchbase は、モバイルやエッジ コンピューティングなど、高スループットと低レイテンシを要求するインタラクティブ アプリケーションを扱う場合に役立ちます。

リレーショナルデータベース

• Oracle Cloud は、堅牢なパフォーマンス、セキュリティ、信頼性を必要とする大規模なエンタープライズ アプリケーションに最適です。
• Microsoft SQL Server は、 Microsoft 製品およびサービスとの強力な統合を備えた包括的なソリューションを求めている組織に最適です。
• PostgreSQL は、標準準拠と拡張性を重視したオープンソース オプションを求める組織に最適です。

この記事はもともと2024年1月に公開されました。2025年6月にAntony Peytonによって更新されました。

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