なぜRDBじゃなくてNOSQLを使うのか？

NOSQLとは

• Not Only SQLの略
• 昨今のweb業界などにおけるBigdataを扱う為に研究・開発された
• 早い時期からビッグデータに直面して、対応技術を開発してきたのがAmazon(Dynamo)とGoogle(Bigtable)であり、その後に開発された多くのNOSQLの見本となっている

Bigdataを扱う際に求められるもの・重要な点

3V

• Volume(膨大な量): 一つのサーバ内に収まりきらないほどのデータ量
• Velocity(速さ)：リアルタイムに近い応答性能が求められる。(スーパーコンピュータなどの開発も進んでいるが、コスト面などの問題がまだまだある)
• Variety(多種多様)：様々なサービスが出てきたことにより、多種多様なデータ形式に対応することが求められる

他にも

• コスト：高価なハードウェアではなく、安価な汎用ハードウェアで稼動する
• 信頼性：データに紛失がなく、データは安全な状態に格納されている
• 可用性：システム全体としてはいつでも使用できる状態にある
• 耐障害性：障害が発生しても短時間で復旧できる

これらを満たすものとしてNOSQLが研究・開発されてきた

NOSQLの利点

Volume

• 大量のデータを扱える
  • ラージオブジェク(ひとつひとつのファイルサイズが大きい)ではなく、個々のサイズが大きくても膨大に集まり、データの大きな塊になってしまう

Velocity

• 処理を分散するため、一つ一つのサーバにかかる負荷が少なくなる
• SQLはデータを格納する領域があらかじめ固定され、標準SQL規格で定義された数値や文字といった特定のデータ型に縛られる
• 結果整合性を用いていることが多い
  • (完全排他制御では大量のデータをすばやく処理できない)

Variety

• 複雑な構造に柔軟に対応できる(SQLのような構造化はしない)
• データが多種多様(ログデータ、写真、文章、位置情報・・・・・)なので、相互の関係も複雑
• バースト(突発的)アクセス増加が頻繁に起こり、データの量や質が激しく変化する
• ドキュメント指向型やグラフ型といったSQLでは表現が難しいデータ構造をサポート
• スキーマ定義を持たないため、データ構造を事前に定義する必要がない

低コスト

• SQLなどでBigdataをさばくには高性能で高価なサーバが必要
• NOSQLでは負荷を分散させるので、大量生産で安価に販売されているそこそこのサーバでBigdataを扱うことが出来る

導入の容易さ

• SQLで対応するには都度でーたベース設計を行わなければいけないため、熟練したエンジニアが必要になるが、KVSではそれがない

Hi Scalability

• データベースクラスタを水平拡張出来る

じゃあなんでSQLを使っているのか

• NOSQLが脚光を浴びてきたのはここ数年でRDBに比べると歴史が浅い
• 単体のハードウェア上で利用するには最適
• 機能が豊富
• データ整合性（排他制御の仕組みがしっかりしている）
• ナレッジやエンジニアが一番多い

結局どういう時にNOSQLを選択すればよいのか

• 高い処理能力が欲しい
• 必要に応じて水平拡張したい
• 汎用的なハードウェアを利用したい
• 多種多様なデータを扱わなければいけない
• 高可用性と高信頼性が要求される