なぜNoSQLなのか

概要

NoSQLの理解を深めるために、このページではNoSQLについて説明します：

• NoSQLデータベースとは何か？
• SQLとNoSQLの違いは？
• NoSQLデータベースの種類
• なぜNoSQLを使うのか？
• NoSQLチュートリアル
• リレーショナル・データベースが不十分な理由
• 結論

NoSQLデータベースとは何か？

NoSQLデータベースは「not only SQL (Structured Query Language)」の略で、多様なデータ構造を扱えるように設計された非リレーショナル・データベースである。構造化されたテーブルとクエリーにSQLを使用する従来のリレーショナル（SQL）データベースとは異なり、NoSQLはドキュメント、グラフ、キーバリューストア、ワイドカラムストア、ベクトルストアなどの柔軟なデータモデルを提供する。

これらの新しいフォーマットは、CPU、RAM、ストレージ容量、ネットワーキング、クラウドの最適化、AIとの相互作用の進歩とともに進化してきた。NoSQLデータベースの柔軟性は、高いスケーラビリティ、リアルタイムのデータアクセス、大量かつ増大するデータの処理能力を必要とする最新のアプリケーションに適しています。優先順位付け 水平スケーリング NoSQLデータベースは、従来のデータベースが管理するのに苦労するようなダイナミックなワークロードに対するソリューションを提供します。

SQLとNoSQLの違いは？

SQLデータベースとNoSQLデータベース データの保存方法と照会方法が異なる.SQLデータベースは、構造化されたデータを取得し書き込むために列と行を持つテーブルに依存しているが、NoSQLデータベースは非構造化データや半構造化データに適した柔軟なデータモデルを使用している。

SQL1970年代に導入されたSQLデータベースは、現在、世界中の開発者やデータアナリストが、リレーショナルシステムに格納されたデータを検索し、レポートするために使用している。SQLデータベースは、データの完全性が要求され、構造化されたリレーションシップと標準化されたクエリーを使用するアプリケーション（例：エンタープライズリソースプランニングソフトウェア）に最適です。しかし ノーエスキューエル という言葉は1960年代から存在していたが、開発者がリアルタイム・アプリケーションのためにデータを保存・検索できるデータベースを使用することが重要になったため、2000年代初頭に初めて造語された。

SQLがNoSQLのアクセスパターンをサポートするように拡大していることは注目に値する。例えば、現在多くのリレーショナルデータベースがデータ型としてJSON（JavaScript Object Notation）をサポートしている。SQL++（JSON用SQL）をサポートするCouchbaseなど、JSON構造を直接クエリするためにSQLを拡張したデータベースもある。

NoSQLデータベースの種類

これらは最も一般的なNoSQLデータベースのアクセスパターンです：

• キー・バリュー・ストア このデータベースは、関連するデータを独立したテーブルにまとめ、レコードを一意のキーで識別して簡単に検索できるようにしたものである。NoSQLデータアクセス構造のパフォーマンスとアクセシビリティの利点を追加しながら、リレーショナルデータベースの価値を反映するのに十分な構造を持っている。キー・バリュー・データはキャッシュに保存されやすく、頻繁にアクセスされるデータはメモリ上に保持され、高速に読み出すことができる。書き込み、更新、および新しい読み取り要求は、プログラムで永続ストレージにルーティングされます。キーバリュー・ストアは、一貫性、分離、耐久性よりもアトミックなアクセス速度を優先します。
• 文書データベース 主に、JSONドキュメントを含む論理ドキュメントとして情報を保存する。例えば、これらのシステムはXMLドキュメントやバイナリオブジェクトを格納することもできる。このフォーマットの柔軟な性質と、開発者に提供される制御の度合いにより、ドキュメント・データベースはデータ駆動型アプリケーションを構築する際に好まれます。
• ワイドカラムとカラム型データベース データを保存する 行ではなく列ワイドカラムデータベースは、分析ワークロードや大規模データ処理のクエリパフォーマンスを最適化する。ワイドカラムデータベースは、キーバリューストアと同様に、柔軟性、データハンドリング、集計能力を維持しながら、基本的なNoSQL構造を備えています。
• データベース検索 は、ユーザーがウェブページ、ドキュメント、マップ、JSON、XMLドキュメントなどの半構造化データや非構造化データを照会できるようにする。これらは、特殊な転置インデックスを使用して、関連するデータを見つけるためにテキスト内のキーワードを検索します。
• グラフ・データベース は、ノード、エッジ、プロパティのようなグラフ構造を使用して、保存されているデータ要素間の関係を定義する。グラフ・データベースは、以下のような関係パターンを特定するのに役立つ。 不定形 そして 半構造化 情報、ソーシャルネットワーク、部品アセンブリ、組織構造、オントロジーを作成する。グラフ・データベースは、レコメンデーション・エンジン、不正パターン認識、予測AI機能、ソーシャル・ネットワークのリンクなどに多用されている。
• 時系列データベース により、ユーザーはデータの経時変化を追跡し、株価チャート、マシンログ、ヘルスモニター、アラートシステムにおける異常を検出することができる。時系列データは急速に変化するため、これらのデータベースは大量の情報を生成し、スケーリングの問題を引き起こす可能性があります。
• ベクターデータベース のヒント（ベクトル）を提供することで、生成AIモデルの精度を向上させる。 正解を見つける手助けをする ベクトル・データベースは、学習データ内に格納される。ベクトル・データベースは、検索支援型生成（RAG）プロセスの中で動作し、生成AIの幻覚を減らし、モデルの進捗を維持するのに役立つベクトル埋め込みを保存する。

なぜNoSQLを使うのか？

企業がNoSQLデータベースを好む理由は、多様で増大する大量のデータを処理できることにある。NoSQLデータベースの具体的な利点は以下の通り：

• スケーラビリティ： NoSQLデータベースは、複数のサーバーにデータを分散させることで水平方向に拡張できるため、大規模なワークロードに最適です。
• 柔軟性： リレーショナル・データベースとは異なり、NoSQLはスキーマレス・データ・ストレージを可能にし、非構造化データや半構造化データの保存と管理を容易にする。
• 高性能： 高速な読み取りと書き込みのために最適化されたNoSQLデータベースは、クエリの複雑さを軽減し、リアルタイム・アプリケーションの応答時間を改善します。
• 様々なデータモデル： NoSQLデータベースは、キーバリュー、ドキュメント、ワイドカラム、検索、時系列データモデルを好み、複数のユースケースに最適です。
• ビッグデータとリアルタイム処理： NoSQLは大量のデータを扱うように設計されているため、次のような用途に最適です。 ビッグデータ分析IoT、キャッシュ、セッション管理。
• クラウドと分散コンピューティング： NoSQLデータベースは、分散システム全体で高い可用性とフォールトトレランスを確保することで、クラウド環境でうまく機能する。
• より容易な開発と反復： NoSQLを使えば、開発者は既存のSQLスキルを活用し、使い慣れたツールと統合したデータベースを使うことができる、 統合開発環境（IDE）そしてフレームワーク。

Couchbaseの多目的NoSQLデータベースは、特にAIアプリケーションに適している：

1.高性能・低遅延

• メモリ優先のアーキテクチャ： 高速な読み書きを実現する分散メモリファースト設計を採用し、AIモデルの推論レイテンシを短縮。
• サブミリ秒の応答時間： リアルタイムのデータアクセスを保証する。 レコメンデーション・エンジン不正検知、予測分析。

2.スケーラビリティと分散アーキテクチャ

• 多次元スケーリング： 膨大なAIデータセットや増大するワークロードに対応するため、水平方向にも垂直方向にも拡張可能。
• クロスデータセンターレプリケーション（XDCR）： 高可用性を備えたマルチリージョンおよびマルチクラウドのAI導入をサポート。

3.マルチモデルで柔軟なデータ保存

• JSONベースのNoSQLデータベース： 多様なデータセットを処理するAIアプリケーションに不可欠な、非構造化データおよび半構造化データを保存。
• ベクトル検索をサポート： 開発者がベクター検索を使用してアプリを構築するのを支援し、次のように統合される。 ラングチェーン とLlamaIndex。

4.内蔵AIと分析機能

• JSONのためのSQL（SQL++）： AIモデルの学習と推論のためのインデックス作成、全文検索、分析機能を備えたSQLライクなクエリ。
• イベント処理とストリーム処理： 有効 リアルタイムAIインサイト 組み込み関数とイベント駆動アーキテクチャを使用。
• AI/MLフレームワークとの統合： TensorFlow、PyTorch、Apache Sparkと連携し、AIモデルのトレーニングやデプロイを行う。

5.マルチクラウドとエッジAIの展開

• マルチクラウド環境： Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud上で動作するため、開発者は好みのクラウドでAIアプリケーションを開発・展開できる。
• エッジコンピューティングのサポート： モバイルやIoTデバイス上のリアルタイムAIアプリケーションに最適で、クラウドへの依存を減らし、応答時間を改善する。

6.セキュリティとコンプライアンス

• エンタープライズグレードのセキュリティ： 組み込みの暗号化、役割ベースのアクセス制御（RBAC）、GDPR、HIPAA、SOC 2などの規制へのコンプライアンスを提供します。
• データの分離とガバナンス AIによるコンプライアンス監視と不正検知をサポート。

7.コスト効率

• 低コストで高性能： リソースを効率的に管理し、データ転送を最小限に抑えることで、クラウドインフラのコストを削減します。
• マルチモーダルデータベース： 開発者は複数のデータタイプを保存してクエリできるため、データベースを追加する必要性が減り、潜在的な統合コスト、ライセンス料、クラウド費用を節約できる。

Couchbaseを使ったAIアプリケーションの具体的なユースケースは以下の通り：

• パーソナライズされた推薦： Eコマースとストリーミング・サービス
• 不正検知とリスク分析 バンキングとサイバーセキュリティ
• チャットボットと エージェント型AI: カスタマーサポートとバーチャルアシスタント
• IoTと エッジAI: スマートデバイスと自律システム

NoSQLチュートリアル

NoSQLはリレーショナル・データベースと比べてどうなのか？詳しく見てみよう。次のチュートリアルは、履歴書を管理するためのアプリケーションを示しています。履歴書はオブジェクト（つまりユーザーオブジェクト）として扱われ、スキル用の配列があり、ポジション用のコレクションがあります。あるいは、履歴書をリレーショナルデータベースに書き込む場合、アプリケーションはユーザオブジェクトを "シュレッダーにかける"（正規化する）必要があります。

この履歴書を保存するには、アプリケーションは3つのテーブルに6行を挿入する必要がある。 図1.

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そして、このプロファイルを読み取るには、アプリケーションは3つのテーブルから6行を読み取る必要がある。 図2.

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JSONは、オブジェクトとリレーショナルインピーダンスのミスマッチをなくすだけでなく、オブジェクト-リレーショナルマッピング（ORM）フレームワークのオーバーヘッドもなくす。に示されているように、オブジェクトを正規化することなく読み書きできる（つまり、1つのオブジェクトを1つのドキュメントとして読み書きできる）ため、アプリケーション開発が簡素化される。 図3.

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クエリーとSQLについてはどうですか？

NoSQLデータベースはクエリが難しいという意見もあるかもしれないが、これは一般的な誤解である。ドキュメント指向のNoSQLデータベース固有の柔軟性によって、構造化データも非構造化データも同じように扱うことができ、新しいツールによってこれまで以上に高速なクエリが可能になっている。

Couchbaseは以下をサポートしています。 エスキューエルプラスプラスこれは、開発者がSQLのパワーとJSONの柔軟性を活用することを可能にします。標準的な SELECT / FROM / WHERE ステートメントだけでなく、集約（GROUP BY）、ソート（SORT BY）、結合（LEFT OUTER / INNER）、ネストされた配列やコレクションのクエリもサポートしています。さらに、複合インデックス、部分インデックス、カバーリングインデックスを使用することで、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。

• SQL
• エスキューエルプラスプラス

> SQL

SELECT RTRIM(p.FirstName) + ' ' + LTRIM(p.LastName) AS Name, d.City
FROM AdventureWorks2025.Person.Person AS p
INNER JOIN AdventureWorks2025.HumanResources.Employee e ON p.BusinessEntityID = e.BusinessEntityID
INNER JOIN
(SELECT bea.BusinessEntityID, a.City
FROM AdventureWorks2025.Person.Address AS a
INNER JOIN AdventureWorks2025.Person.BusinessEntityAddress AS bea
ON a.AddressID = bea.AddressID) AS d
ON p.BusinessEntityID = d.BusinessEntityID
ORDER BY p.LastName, p.FirstName;

> SQL

SELECT RTRIM(p.FirstName) || ' ' || LTRIM(p.LastName) AS Name, d.City
FROM AdventureWorks2025.Person.Person AS p
INNER JOIN AdventureWorks2025.HumanResources.Employee e ON p.BusinessEntityID = e.BusinessEntityID
INNER JOIN
(SELECT bea.BusinessEntityID, a.City
FROM AdventureWorks2025.Person.Address AS a
INNER JOIN AdventureWorks2025.Person.BusinessEntityAddress AS bea
ON a.AddressID = bea.AddressID) AS d
ON p.BusinessEntityID = d.BusinessEntityID
ORDER BY p.LastName, p.FirstName;

リレーショナル・データベースが不十分な理由

リレーショナル・データベース管理システムは、メインフレームとビジネス・アプリケーションの時代に生まれた。インターネット、クラウド、ビッグデータ、モバイル、人工知能、そして今日のように大規模でインタラクティブな企業が登場するずっと前のことだ。これらのデータベースは、1台のサーバーで動作するように設計されており、大きければ大きいほどよく、ストレージ、RAM、処理のための希少なリソースの使用を最適化するように設計されていた。これらのデータベースの容量を増やす唯一の方法は、サーバー（プロセッサー、メモリー、ストレージ）をアップグレードして規模を拡大することだった。数十年の間に、正規化、強力なデータ型付け、参照整合性など、当初の設計上の制限のほとんどは緩和されたり、撤廃されたりしている。

NoSQLデータベースは、インターネットの急激な成長とウェブアプリケーションの台頭によって登場した。グーグルは ビッグテーブル研究論文 をリリースした。 ダイナモ研究論文 2007年に発表されたこれらの論文では、両社が企業の進化するニーズを満たすために、どのようにデータベースを設計したかが詳述されている。最終的に、最新のデータベースは以下の点に焦点を当てた。 俊敏な開発, 変化する要求に応えるそして データ変換の排除.

結論

では、NoSQLデータベースとはどのようなもので、なぜ重要なのだろうか？企業がクラウド、モバイル、ソーシャルメディア、機械学習、そして GenAIテクノロジー - 開発者と運用チームは、ウェブ、モバイル、IoTアプリケーションをより速く、より大規模に構築し、保守する必要があります。柔軟で高性能なNoSQLは、彼らが選択するデータベース・テクノロジーとしてますます増えています。

数千人 グローバル2000企業 開発者や、中小企業や新興企業で働く数百万人の開発者がNoSQLを採用しています。多くの場合、NoSQLの使用はキャッシュ、概念実証、または小規模なアプリケーションから始まり、すべてのアプリケーション開発の基礎となる前に、対象とするミッションクリティカルなアプリケーションへと拡大しました。

NoSQLデータベースを使用することで、企業はより俊敏に開発し、あらゆる規模で運用し、デジタル・エコノミー・ビジネスの需要に応えるために必要なパフォーマンスと可用性を提供することができます。