組織が自社のITインフラの維持・改善に取り組む際には、事業継続性の確保、テクノロジーへの不十分な資金配分、従業員のトレーニング、パフォーマンスなど、さまざまな課題に対処しなければなりません。大きな決断の一つが、自社のビジネスに最も適したデータベースはSQLかNoSQLかという問題です。
以下では、SQLとNoSQLのデータベースを比較し、デジタルトランスフォーメーションを計画する際に、ビジネスに適した方を判断できるようにします。
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SQLとは？
SQLはStructured Query Language（構造化クエリ言語）の略です。1970年代にIBMがリレーショナルデータベースに保存されたデータの検索、更新、操作を行うために設計しました。SQLはすぐに業界標準となり、現在でも多くの組織で利用されています。
NoSQLとは？
NoSQLデータベースは、スケーラビリティやパフォーマンスなど、SQLの限界に対処するために設計されました。NoSQLデータベースは、非リレーショナルデータベースまたは分散データベースとも呼ばれます。SQLデータベースに見られる従来のテーブル構造は使用しません。代わりに、キーバリューストア、ドキュメントストア、カラムストア、またはグラフ形式を使用します。
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SQLとNoSQLの主な違い
SQLとNoSQLには、いくつかの重要な違いがあります。
クエリ言語
おそらく最も大きな違いは、クエリ言語にあります。SQL（Structured Query Language）は、リレーショナルデータベースへのクエリに広く使われている標準的な宣言型プログラミング言語です。一方、NoSQLデータベースでは、一般により専門的なクエリ言語が使われます。
例えば、MongoDBはJavaScriptをベースにした独自のクエリ言語を使用します。NoSQLデータベースで使われるその他の一般的なクエリ言語には、Apache CassandraのQuery Language（CQL）やAmazon DynamoDBのQuery Languageがあります。
各クエリ言語には独自の構文と機能がありますが、いずれもユーザーがデータベースにクエリを送信してデータを取得できます。一般に、NoSQLデータベースのクエリ言語はシンプルで使いやすいように設計されており、複雑な構文を学ばなくても必要な情報を取得できます。
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データ構造
もう一つの重要な違いは、データの整理方法です。SQLデータベースは通常、データを行と列で構成する表形式を使用します。一方、NoSQLデータベースでは、ドキュメント指向やキーバリューペアなど、より柔軟な構造が使われることが多くなっています。この違いにより、新しいデータ項目に対応して容易に拡張できるため、NoSQLデータベースはスケールさせやすくなります。
トランザクション
SQLデータベースはトランザクションをサポートします。つまり、複数のSQL文をまとめて一つの単位として扱えます。この機能により、データをアトミックに更新できるため、データベースの整合性を維持するうえで不可欠です。NoSQLデータベースは通常、トランザクションをサポートしませんが、近年になって限定的にサポートするものも登場しています。
インデックス
SQLとNoSQLの主な違いの一つが、インデックスです。SQLでは、階層構造を使ってデータを保存するB-treeインデックスを使用します。一方、NoSQLでは、キーバリューストアにデータを保存するハッシュインデックスを使用します。B-treeインデックスではデータが順序付けて保存されるため、ツリー内の位置に基づいて特定の値を簡単に取得できます。ただし、新しいデータの正しい位置を見つけるためにツリー全体をたどる必要があり、更新や挿入に時間がかかる場合もあります。
一方、ハッシュインデックスでは、データを任意の順序で保存できます。この機能により、関連するキーだけを見つければよいため、挿入や更新を高速化できます。ただし、データが特定の順序で並んでいないため、取得が難しくなる場合もあります。そのため、どちらのインデックスにも長所と短所があります。
最終的に、どのインデックスを使うかは、アプリケーション固有のニーズによって決まります。
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スケーラビリティとパフォーマンス
従来のリレーショナルデータベースでは垂直スケーリングを使用します。つまり、ユーザーが増えたりデータセットが大きくなったりすると、データベースサーバーをより高性能なマシン（CPUとRAM）にアップグレードします。
一方、NoSQLデータベースでは水平スケーリングを使用します。ユーザーが増えたりデータセットが大きくなったりすると、システムにデータベースサーバーを追加します。
さらに、NoSQLデータベースは分散システム上で動作するように設計されているため、一般にSQLデータベースよりもスケーラブルです。その結果、複数のマシンの処理能力を活用できます。
パフォーマンスについては、通常SQLデータベースに分があります。これは、構造化データを扱い、宣言型クエリ言語を使用するように設計されているためです。その結果、開発者は簡潔で効率的なクエリを記述できます。
一方、NoSQLデータベースは、大規模な非構造化データセットを扱うように設計されています。そのため、NoSQLのクエリ言語は効率が低い傾向にあります。ただし、NoSQLデータベースはより容易にスケールできるため、このパフォーマンスの差は相殺されることが少なくありません。
ACID準拠
SQLとNoSQLデータベースの違いを論じる際、ACID準拠について触れなければ不十分です。ACIDに準拠するには、データベースが各トランザクションについて、原子性、一貫性、独立性、永続性を保証しなければなりません。
- 原子性：原子性のあるトランザクションとは、大きなトランザクション内のすべてのサブトランザクションが、1）すべて完了するか、2）一つも完了しないことを意味します。
- 一貫性：一貫性のあるトランザクションでは、データがすべてのルールと制約に照らして有効であることが求められます。
- 独立性：独立したトランザクションでは、現在のトランザクションがコミットされるまで、その結果は他のトランザクションから見えません。
- 永続性：最後に、永続性のあるトランザクションは、いったんコミットされると取り消せないことを意味します。
SQLデータベースは通常ACIDに準拠していますが、NoSQLデータベースは準拠していません。
データベース構造の選び方
では、このような違いを踏まえて、データベース構造をどのように選べばよいのでしょうか。SQLか、NoSQLか、それとも両者の組み合わせでしょうか。
テクノロジーの世界ではよくあることですが、答えは「場合による」です。具体的なニーズと要件によって異なります。
大量の非構造化データを処理でき、容易にスケールでき、高度な分析機能を備えたデータベースが必要なら、NoSQLデータベースが適している可能性があります。
トランザクションをサポートし、容易にクエリを実行でき、ACIDに準拠したデータベースが必要なら、SQLデータベースの方が魅力的な選択肢かもしれません。
ただし、リレーショナルの概念とNoSQLの概念を組み合わせ、両方の長所を活かすことも可能です。重要なのは、決定を下す前に自社の具体的なニーズを慎重に検討することです。
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