NoSQLとは？データベースとしての基本や特徴を初心者向けに解説

2023年5月28日2023年6月3日

NoSQLデータベースは、現代の複雑かつ大規模なデータニーズに対応するための重要なツールです。

従来のリレーショナルデータベースでは取り扱いが難しい、多様で大量のデータを効率的に扱う能力は、現代のビジネス環境の構築・維持に大きく貢献しています。

しかし、NoSQLデータベースとは何なのでしょうか？その特性や利用方法はどのようになっているのでしょうか？そして、なぜNoSQLがこれほどまでに注目を集めるのでしょうか？

本記事では、これらの疑問に答えるために、NoSQLデータベースの基本的な概念と特性を包括的に分かりやすく解説します。

NoSQLデータベースとは？

NoSQLデータベースとは、非リレーショナル型のデータベースシステムを指します。”NoSQL”とは「Not Only SQL」を略したもので、文字通り「SQLだけではない」データベースを意味します。

NoSQLの定義

NoSQLは、非リレーショナルなデータベースを指す言葉で、実際には「データベースの一種類」を意味します。従来のデータベースはリレーショナルデータベース（RDB）と呼ばれ、表形式でデータを管理してきました。Excelの表がデータを管理するイメージに近いと言えます。

しかし、NoSQLはこのリレーショナルデータベース（RDB）とは異なります。NoSQLデータベースは固定されたスキーマを必要とせず、さまざまなデータ形式を保存・管理することが可能です。つまり、「RDB以外のデータベース」がNoSQLに該当します。

この「Not Only SQL」を意味するNoSQLは、SQLを一切使用しないわけではなく、SQLだけではないということを意味しています。これにより、大量のデータを効率よく、かつ柔軟に扱うことが可能となります。

RDBに代表されるMySQLやOracleなどのデータベースとは異なり、NoSQLは多種多様なデータを柔軟に扱う能力を持つため、今日のデータ駆動型社会において活用されているのです。

NoSQLが生まれた背景

2000年代、インターネットの爆発的な成長とデータ駆動型のビジネスモデルの台頭により、データの量と種類が急速に増えました。一方で、従来のリレーショナルデータベース（RDBMS）は、その設計と構造上、多様で大量なデータを効率的に処理する能力に限界が見え始めていたのです。

さらに、WebサービスやSNSの台頭、IoTの発展等によりリアルタイムで巨大なデータを扱う必要性は増大します。しかし、RDBMSのスケーラビリティと柔軟性は、この新たな要求に十分に対応できませんでした。

これらの課題に対応するため、より高いスケーラビリティと柔軟性を持つ新たなデータベースシステムの必要性が生まれ、それがNoSQLデータベースの誕生につながったのです。

このNoSQL誕生の背景はNoSQLの存在意義そのものであり、重要なポイントです。

リレーショナルデータベースとNoSQLの違い

NoSQLとリレーショナルデータベースは、データの扱い方や構造に大きな違いがあります。それぞれの特性を理解することで、どのデータベースが特有のビジネスやプロジェクトに適しているのかを見極めることができます。

リレーショナルデータベースの特性

リレーショナルデータベース（RDBMS）は、データを表（テーブル）形式で保管し、それぞれのテーブルは行（レコード）と列（フィールド）で構成されます。

各テーブル間は関連性（リレーション）によって結ばれており、これによりデータ間の複雑な関係を効率的に表現することが可能です。しかし、固定のスキーマ（設計）に従う必要があり、スキーマの変更が難しく時間もかかります。

また、大量のデータの管理や、高いパフォーマンスが求められる場合には、リソースを増やす（スケールアップ）必要がありますが、これはコストと時間がかかります。

データベース関連の説明文には「スキーマ」という単語が頻出します。ここでいうスキーマの意味は、Excelでイメージするとよいでしょう。Excelでは用途に応じて、セルの値のデータ型（日付型・文字型・数値型など）を指定することがあります。場合によっては、セル（列）ごとに「空白は許可しない」や「文字数制限」なども設定されているかもしれません。スキーマとはこのような、データを扱ううえでの条件・制約・ルールの設定と解釈しておけば理解しやすいです。

NoSQLが解決する問題

一方、NoSQLはスキーマレス設計が特徴で、データの形式が不定でも保存できます。

これにより、変化しやすいデータを柔軟に取り扱うことが可能になり、スキーマの変更に伴う時間や労力を大幅に節約できます。また、NoSQLデータベースは水平スケーラビリティ（スケールアウト）を持つため、データ量が増えてもパフォーマンスを維持しつつデータベースを拡大することが可能です。

これは大規模なデータを扱う現代のアプリケーション開発にとって大きな利点となります。さらに、NoSQLは多種多様なデータ形式（キー・バリュー、ドキュメント、カラム、グラフなど）を扱うことができ、その適用範囲は広いです。

つまり、「このデータは日付型でなければ保存できない」や「空白があると保存できない」という厳しいルールが必ずしも求められないのです。

選択のポイント

それぞれのデータベースシステムは、異なる特性とメリットを持っています。

RDBMS（従来型）は一貫性と構造性を重視する一方、NoSQLはスケーラビリティと柔軟性を重視します。ビジネスやプロジェクトの要件により、適切なデータベースを選択することが重要です。

データの量や種類、スキーマの変更頻度、性能要求、スケーリングの必要性など、さまざまな要素を考慮に入れてデータベースを選択することが必要です。たとえば、一貫性と安定性が求められ、スキーマの変更が少ない場合はRDBMSが適しています。

一方、大量のデータを高速に処理し、スキーマの柔軟性が必要な場合はNoSQLがよい選択となります。また、今日の多くの企業では、これら2つのデータベースをうまく組み合わせて使うハイブリッドアプローチをとることも多くなっています。

NoSQLの種類とその特性

NoSQLデータベースにはいくつかの主要な種類があります。それぞれが異なる特性とメリットを持ち、その選択はビジネス要件や扱うデータの種類・量によって左右されます。

以下で、主要なNoSQLデータベースの種類とそれぞれの特性について説明します。

キーバリュー型

キーバリュー型のNoSQLデータベースは、その名の通り、キーと値のペアでデータを保存します。これは非常にシンプルなデータモデルで高速なデータアクセスを可能にします。

キーバリュー型データベースの一例としては、RedisやAmazon DynamoDBがあります。

{
  "key1": "value1",
  "key2": "value2",
  "key3": "value3"
}

カラム型

カラム型のNoSQLデータベースは、データを列ベースで保存します。これにより、大量のデータを高速に処理し、列内の値に基づいてデータを集約することが可能になります。これらの特性は、ビッグデータ解析において特に有用です。

カラム型データベースの一例としては、CassandraやHBaseがあります。

{
  "column1": ["value1", "value2", "value3"],
  "column2": ["value1", "value2", "value3"],
  "column3": ["value1", "value2", "value3"]
}

ドキュメント型

ドキュメント型のNoSQLデータベースは、非構造化または半構造化のデータを扱うのに適しています。これはJSONやXMLといったドキュメント形式でデータを保存します。ドキュメントはそれぞれが独自の構造を持つことが可能で、柔軟なデータモデルを実現します。

ドキュメント型データベースの一例としては、MongoDBやCouchDBがあります。

{
  "_id": "1",
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "address": {
    "street": "123 Main St",
    "city": "Anytown",
    "state": "NY",
    "zip": "12345"
  }
}

グラフ型

グラフ型のNoSQLデータベースは、データ間の関係性を強調します。これはノード（エンティティ）とエッジ（関連性）の概念を用いてデータを保存します。これにより、複雑な関係性を持つデータを効率的に扱うことが可能になります。

グラフ型データベースの一例としては、Neo4jやAmazon Neptuneがあります。

Node1 ---edge---> Node2

NoSQLのメリットとデメリット

NoSQLデータベースは従来のリレーショナルデータベースと比較して、多くのメリットを持つ一方、当然ながらデメリットも存在します。ここでは、NoSQLのメリットとデメリットについて説明します。

NoSQLの主要なメリット

NoSQLデータベースは特に大量のデータを扱う用途に適しています。具体的には下記の通りです。

1.スケーラビリティ

NoSQLデータベースは分散システムになっていることが多く、データの量が増えてもシステム全体をスケールアウト（新たなサーバを追加）することで容易に対応できます。これにより、大量のデータを効率良く扱うことが可能です。

2.柔軟性

従来のリレーショナルデータベースでは、テーブルのスキーマ（データ構造）を事前に定義し、それに沿ってデータを厳密に保存する必要がありました。一方、NoSQLデータベースはスキーマレスであることが多いため、柔軟にデータ構造を変更することが可能です。

3.高パフォーマンス

一部のNoSQLデータベースは、特定のデータ処理（例えば、キーバリューの取得）において非常に高速なパフォーマンスを発揮します。これは、大規模なWebサービスやリアルタイムアプリケーションなど、応答時間が重要なシステムでの利用に適しています。

NoSQLの主要なデメリット

NoSQLデータベースには、一部の問題点やデメリットも存在します。ここではその主要なデメリットをいくつか紹介します。

1.標準化の欠如

NoSQLデータベースの種類が多岐にわたるため、その操作方法や機能も一様ではありません。これは、新たなNoSQLデータベースを学ぶ際の学習コストを増加させる可能性があります。また、RDBMSのようにデータの一貫性が保証されないため、データの整合性も保てない場合があります。

2.トランザクションの制約

一部のNoSQLデータベースでは、リレーショナルデータベースのように複数の操作を一つのトランザクションとして扱う機能が制限されている場合があります。これは、一貫性を要求するビジネスロジックを実装する際に考慮が必要です。

3.成熟したツールの不足

リレーショナルデータベースには、データ管理や解析を支援するための成熟したツールが豊富に存在しますが、NoSQLデータベースではこれらのツールがまだ発展途上の場合があります。これにより、管理作業の効率化やデータ解析のための追加的な工夫が必要になることもあります。

それぞれのメリットとデメリットを理解した上で、NoSQLデータベースを採用する際は、その特性が具体的な用途や要求に合っているかを検証することが重要です。

代表的なNoSQLデータベースの例

NoSQLデータベースにはさまざまな種類があり、それぞれに特化した機能や特性を持っています。ここでは、その中から代表的な4つのNoSQLデータベースをピックアップし、それぞれの特性を紹介します。

MongoDB
Cassandra
Redis
Neo4j

1.MongoDBの特徴

MongoDBはドキュメント型のNoSQLデータベースとして広く知られています。JSON形式のドキュメントを保存、管理することに特化しており、柔軟なデータ構造とスケーラビリティが主な特徴です。

MongoDBはスキーマレスのためデータ構造の変更が容易で、さまざまな種類のアプリケーションに対応します。大規模なデータセットを取り扱う場合でも、シャーディングと呼ばれる分散処理機能により、効率的なパフォーマンスを維持します。

2.Cassandraの特徴

Cassandraは、大規模なデータセットをリアルタイムで処理することに優れたカラム型のNoSQLデータベースです。高いスケーラビリティと可用性を持ち、データのロスがないように設計されています。

これは、NetFlixやFacebookなど、大量のデータを扱う企業によく使用されています。Cassandraは複数のノードにデータを自動的に分散する機能があり、これによりデータの損失を防ぎ、ダウンタイムなしでシステムのスケールアップ・ダウンが可能です。

3.Redisの特徴

Redisはキーバリュー型のNoSQLデータベースで、その高速なパフォーマンスで知られています。これは、すべてのデータをメモリ内で処理するインメモリ型のデータベースであるためです。

データ構造としては、文字列、リスト、ハッシュ、セット、ソートされたセットなどをサポートしています。Redisはキャッシュレイヤーとしての利用が一般的であり、Webサーバーの負荷を軽減するために頻繁にアクセスされるデータを一時的に保存します。

4.Neo4jの特徴

Neo4jはグラフ型のNoSQLデータベースで、複雑なリレーショナルデータを効率的に扱うことができます。ノード間の関係性を重視するグラフ型データベースなので、社会ネットワークや推薦システムなど、関係性が重要なシステムに適しています。

1つ1つのノードが直接、他のノードと接続されているため、深いレベルでのクエリも高速に処理できます。また、トランザクションの整合性を保つACID準拠のデータベースでもあります。

NoSQLの選択基準と適用事例

この章では、数あるNoSQLデータベースから最適なものを選択するための基準と、それらがどのように実際の業務で使われているのかを紹介します。いくつかの具体的な例を通じて、NoSQLの選択と利用について理解を深めましょう。

NoSQLデータベースの選択基準

NoSQLデータベースの選択は、下記のようなポイントを考慮することが重要です。

データの種類と量

取り扱うデータの種類（構造化データ、半構造化データ、非構造化データ）やデータの量によって最適なNoSQLデータベースは変わります。大量のデータを高速に読み書きする必要があるなら、キーバリュー型やカラム型が適しています。一方、リレーションシップに重点を置くなら、グラフ型が有用です。

スケーラビリティ

将来的なデータベースの成長に対応できるかどうかは重要な判断基準です。大量のデータを扱う予定であれば、横方向にスケールすることができるNoSQLデータベースが適しています。

一貫性と可用性

データの一貫性とデータベースの可用性も考慮すべき要素です。これは、実運用でどの程度データの一貫性を維持したいか、そしてデータベースがいつでも利用可能であることの重要性によります。

本節で述べた選択基準は、全てのNoSQLデータベースの特性を網羅しているわけではありません。それぞれのNoSQLデータベースは、データモデルだけでなく、一貫性、可用性、スケーラビリティなど、さまざまな特性において異なります。

具体的なデータベースの選択は、ユースケース、ニーズ、技術的な制約などを考慮して行うことが重要です。

NoSQLの実際の使用例

ここでは、具体的なビジネスシーンでのNoSQLデータベースの使用例を見ていきます。

リアルタイム分析： CassandraやRedisは、リアルタイムに大量のデータを読み書きする必要があるシステムでよく使われます。たとえば、ユーザーの行動データをリアルタイムに分析し、パーソナライズされたサービスを提供するために利用されます。
ソーシャルネットワーキング： Neo4jのようなグラフ型のNoSQLデータベースは、ユーザー間の関係性を表現するのに適しています。たとえば、ソーシャルネットワーキングサービスでの友達の友達といった複雑な人間関係を効率よく表現できます。
CMSやブログシステム： MongoDBのようなドキュメント型のNoSQLデータベースは、内容が頻繁に更新されるCMS（コンテンツマネジメントシステム）やブログシステムで利用されることが多いです。各記事やページは一つのドキュメントとして表現され、さまざまな属性（タイトル、内容、作成日など）を持つことができます。
広告テクノロジー：広告テクノロジー業界では、ユーザーの行動データを大量に扱う必要があります。そのため、大量のデータを高速に処理できるキーバリュー型やカラム型のNoSQLデータベースが利用されることがあります。

以上の例からもわかるように、NoSQLデータベースはその特性に応じてさまざまなシーンで活用されています。それぞれのビジネスの要件に最も適したNoSQLデータベースを選択することで、データの活用度を最大限に引き上げることが可能です。

あとがき

今回の記事では、「NoSQLとは？」をテーマに、NoSQLの定義からその仕組み、RDBMSとの違いやその適正、そして実際の使用例について、初心者向けにわかりやすく解説しました。

世間では、表形式でデータを管理する「関係モデル」の認知度が高く、実際に広く利用されていますが、すべての用途において万能なデータモデルは存在せず、ビッグデータの活用適正や厳格な制約を持たないNoSQLのニーズも高いのです。

これから、ビジネスにデータを有効に活用したいと考えている企業や、データベース・データ分析の分野に関心を持って学習に取り組んでいる方は、今回の記事をご自身の知識として蓄えて有益に活用いただければ幸いです。