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NoSQLデータベースの長所と短所NoSQLベストプラクティス(3)(2/2 ページ)

本連載では、「NoSQLデータベースの今」を正しく理解し、ビジネス躍進の実現に向けて対策していくための「ベストプラクティス」を掲示していきます。今回は「NoSQLの特性と、種類別の長所と短所」を説明します。

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NoSQLの形式それぞれの長所と短所

 NoSQLと言ってもデータモデル形式やアーキテクチャ別に分類され、それぞれに特徴があります。簡単にまとめた種類別の長所と短所は以下の通りです。

キーバリューストア型
特徴 基本的に、単純な格納と抽出のみの分散ハッシュマップ。インメモリあるいは永続化が可能
長所 単一のスキーマが必要でないので柔軟。単純なキーベースのアクセスとパーティショニング、結果整合性により水平拡張を実現する
短所 結合、検索不可。グローバルインデックスはない。複雑なクエリ不可
主なプロダクト Amazon Dynamo、Oracle Berkeley DB、Oracle NoSQL Database、Voldemort、Riak

ドキュメントストア型
特徴 単一のスキーマが必要でないので柔軟。「行」を「ドキュメント」と置き換えることで疎データ問題に対処できる。インデックスを明示的に設定する必要があり、指定できるインデックスの個数に制限がある。パフォーマンスを維持するためには、できるだけインデックスが少ないほうが良い
長所 ドキュメント内にドキュメントを埋め込めるので、1レコード内に複雑な階層関係を含められる。キーベースのパーティショニングと結果整合性により水平拡張を実現する。キーバリューストア型よりも複雑なクエリが可能
短所 結合に制約がある。マルチドキュメントトランザクション不可。全文検索機能が弱い
主なプロダクト MongoDB、Apache CouchDB

HadoopのMap Reduceバッチ処理
特徴 大規模データセットに対する分散コンピューティングのフレームワークであり、データベースではない。他のNoSQLとは違い、Map Reduceならびに分散ファイルシステムは、基本的にはディスクのリードパフォーマンスの問題を解決するためのものと位置付けられる。RDBMSの欠点を補おうとするものではない。単一データセンター内の専用ハードウェアに依存し、大きな帯域幅を集約した相互接続を行う
長所 書き込みを一度、読み取りは何度も行う処理に適する。オフラインのバッチ処理に適している(ただし、結果はシステム規模によるが数分〜数日後と、すぐには返ってこない)
短所 検索、取得機能はない。グローバルインデックスやトランザクションはない
主なプロダクト Cloudera、Hortonworks

カラムストア型
特徴 複数の次元のキーをサポートすることにより、単純なキー/バリュー(値)のペアよりリッチなデータモデルを扱える。行の代わりに列でデータを格納することにより、疎データ問題に対処できる。マスター/チャンクサーバのパーティショニングにより、水平拡張を実現する
長所 大量の類似データに対する集計が得意
短所 同一種類のデータしか扱えないことが多い
主なプロダクト Apache Cassandra、Apache HBase、Google BigTable、HyperTable

エンタープライズNoSQL
特徴 完全なACID準拠で、データ一貫性を保証する。これは、MVCC(Multi-Version Concurrency Control)、2フェーズコミット、レコードのロックで実現する。ユニバーサルインデックスによる、リアルタイムの更新、検索、結果取得が可能。最大ペタバイトレベルまで拡張が可能
長所 高可用性(99.999%のSLAを実現)、政府レベルのセキュリティ要件を満たす。マルチモデル、つまりテーブル、ドキュメント、セマンティックトリプルの格納、インデックス付け、検索、クエリが可能
短所 極めて大量のストリーミングデータ(データサイズが1KB以下で極めて小さい)を扱うことができない。キャッシュのみの技術が必要な場合は、キーバリューやドキュメントストアの方が適している
主なプロダクト MarkLogic

 皆さんが自社のニーズに合ったNoSQLを選択する上で、以上の情報がお役に立てれば幸いです。

筆者紹介

三浦デニース(Denise Miura)

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マークロジック株式会社日本法人代表。ソフトウェア開発ならびにwebテクノロジーに関して25年以上の経験を持ち、さまざまなエンジニアリング、コンサルティング、管理職などの要職を歴任。前職はSilicon Graphics、E*TRADE Financial、Blue Martini Software(日本法人代表取締役)など。カーネギーメロン大学卒(コンピュータサイエンス専攻)


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