大規模なデータセットを管理するためには、効率的に処理できるデータベースが不可欠です。
分散型NoSQLデータベースは、まさにそのために設計されています。
構造化されたテーブル形式のデータと垂直スケーリングに依存する従来のSQLデータベースとは異なり、NoSQLデータベースは非構造化データを分散システム上で水平方向に処理します。
そのため、多くの高性能アプリケーションにおいて、より柔軟でスケーラブルなソリューションを提供できます。
本ブログでは、分散型NoSQLデータベースが、水平スケーリング、柔軟性、高可用性を活用してどのようにビッグデータを管理するのか解説します。
分散型NoSQLデータベースとは？
分散型NoSQLデータベースには2つの要素があります。
まずは「分散型」について説明しましょう。
スケーラビリティは、ほぼすべてのビジネスアプリケーションにおいて重要です。
アプリケーションが成長し、ユーザーの要求が増加するにつれて、データベースもそれに対応してスケールする必要があります。
分散型データベースは、複数のサーバーにデータを分散させます。
これは水平スケーリングとも呼ばれ、より多くのデータとトラフィックを処理するためにシステムにマシンを追加できる能力を指します。
このアーキテクチャは、ビッグデータやリアルタイムアプリケーションを扱う企業に役立ちます。
対照的に、従来型のデータベースは通常、単一マシンのハードウェアをアップグレードする垂直スケーリングによってこれを実現します。
その結果、従来のリレーショナルデータベースは、特定のユースケースにおいて、入力データの量、速度、多様性に対応しきれないことがあります。
従来のリレーショナルデータベースは、家庭の冷蔵庫1台のようなものだと考えてください。
普段は問題ありませんが、休暇やパーティーなどの使用量が多い時期には、使い切れないほど一杯になり、多くの人が同時にアクセスしようとします。
より大きな冷蔵庫を購入することはできますが、結局のところ、キッチンには冷蔵庫を置けるスペースが限られています。
対照的に、分散型NoSQLデータベースは、パーティー用品や休暇の残り物などを保管できる、ガレージに別の冷蔵庫を置くようなものです。
冷蔵庫が負荷を分散するので、使用量が増えても十分な冷蔵庫スペースがあり、キッチンでの混雑も少なくなります。
さらに、分散システムはレプリケーションを使用してデータ損失なしで障害に対応します。
データはノード間でレプリケートされるため、1台のサーバーがダウンしても、他のサーバーがシステムの運用を維持できます。
このアーキテクチャにより、高可用性データベースは、ほぼ常時稼働とリアルタイムデータアクセスというビジネス要件を満たすことができます。
NoSQLデータベースの種類とユースケース概要
NoSQLデータベースは全て同じではなく、異なる種類が異なるユースケースに適しています。
キーバリュー、ドキュメント、カラムファミリー、グラフなど、異なるタイプのデータモデルを管理します。
この柔軟性により、データ形式が頻繁に変更される場合や、非リレーショナル形式で保存する必要がある場合のアプリケーションに、より適しています。
例えば、多くのNoSQLシステムは、SQLデータベースのような厳格な事前定義されたスキーマではなく、柔軟なスキーマアプローチを可能にします。
この適応性により、データベース構造に大きな変更を加えることなく、必要に応じて異なるデータタイプを追加できるため、時間とコストを節約できます。
NoSQLデータベースの各タイプは、アプリケーションの具体的な要件に応じて、それぞれ長所と短所があります。
キーバリューデータベース
キーバリューデータベースはシンプルなデータベースで、キーはファイル名、URI、ハッシュなどの任意の文字列で表され、値は画像、ユーザー設定ファイル、ドキュメントなど、あらゆるタイプのデータとなります。
高性能キャッシングやセッション管理など、一意のキーに基づいてデータを保存・取得するシナリオに最適です。
ドキュメントデータベース
JSONライクなドキュメントなど、柔軟なドキュメント指向（半構造化とも呼ばれる）情報の保存、取得、操作を行います。
ドキュメントデータでは、データベース内の各オブジェクトが独自の構造を持つことができるため、データベース全体を変更することなく新しいオブジェクトを追加できます。
カラムデータベース
このスタイルのデータベースは、分析やタイムシリーズデータなど、スプレッドシートに似たデータに最適です。
大量のデータの高速な読み書きのために設計されており、ビッグデータ分析でよく使用されます。
グラフデータベース
グラフデータベースは、データポイント（ノード）間の関係（エッジ）を記述するグラフ形式でデータを保存・整理します。
ノード間の関係はデータベースに保存されます。
ソーシャルネットワークやレコメンデーションエンジンなど、データポイント間の関係が重要なアプリケーションに使用されます。
分散型NoSQLデータベースと従来型RDBMSの比較
リレーショナルデータベース（正式名称はリレーショナルデータベース管理システム、または RDBMS）は、金融取引などの構造化データ管理において、長年デフォルトの選択肢でした。
一貫性と強力なトランザクション保証を提供しますが、これはしばしばスケーラビリティと柔軟性を犠牲にします。
多くの場合、RDBMSはデータの定義と操作に構造化クエリ言語（SQL）を使用するため、SQLデータベースとも呼ばれます。
しかし、従来型のリレーショナルデータベースは、分散環境でのスケーリング時に大きな制限に直面することがよくあります。
（ちなみに、「NoSQL」は「SQLではない」という意味ではありません。「SQLだけではない」という意味です。実際、多くのNoSQLデータベースはSQLを扱うことができます。）
対照的に、分散型NoSQLデータベースは、スケーラビリティ、柔軟性、パフォーマンスを重視します。
一部のNoSQLデータベースがこれを実現する方法の1つは、リレーショナルデータベースが使用する厳密な一貫性モデルを緩和することです。
代わりに、最終的な一貫性モデルを採用し、即時の一貫性よりも可用性とパーティション耐性（2つのノード間の接続が一時的に切断されても継続して動作する能力）を優先します。
CAPの定理はこれらのトレードオフを説明し、分散システムでは一貫性、可用性、パーティション耐性の3つのうち2つしか得られないと述べています。
分散型NoSQLデータベースは多くの場合、可用性とパーティション耐性を重視するため、リアルタイム分析、IoT、ソーシャルメディアなど、大規模かつ高速なデータ処理が必要なユースケースに最適です。
NoSQLデータベースにおけるデータモデリングと管理
NoSQLデータベースのデータモデリングは、従来のリレーショナルデータベースとは異なります。
NoSQLシステムのスキーマレスアーキテクチャはより柔軟で、動的で予測不可能なデータ構造を持つアプリケーションに適しています。
NoSQLシステムでは、データモデリングと管理戦略がデータベースのスケーラビリティ、パフォーマンス、信頼性に影響を与えます。
効果的なデータモデリングと水平スケーリングを組み合わせることで、分散型NoSQLデータベースは高可用性と効率的なリソース使用を維持しながら、リアルタイムで大規模なアプリケーションの要件を満たすことができます。
詳しく見ていきましょう。
NoSQLのデータモデリングが従来のデータベースと異なる点
従来のリレーショナルデータベースは、データを行と列に構造化する事前定義されたスキーマを使用します。
これは構造化データの処理には便利ですが、この硬直性により、現代のアプリケーションで一般的となった大量の非構造化データや半構造化データの処理が困難になります。
対照的に、Aerospikeのようなノーエスキューエルデータベースは柔軟なスキーマを可能にし、先に説明したキーバリューペア、ドキュメント、カラムなどの様々なデータモデルでデータを保存します。
この柔軟性により、組織はデータベース構造を全面的に改変することなく、変化するデータニーズにより迅速に適応できます。
例えば、ドキュメントベースのNoSQLシステムでは、各ドキュメントが異なる構造を持つことができ、より自然な形式でデータを保存できます。
これは、ユーザー生成コンテンツ、ソーシャルメディア、eコマースなど、多様なデータセットを扱うアプリケーションで特に有用です。
データベース全体を再構築することなく異なるデータ形式を処理できることで、これらのアプリケーションはより柔軟になります。
NoSQLデータベースソリューションの比較
したがって、データ運用をスケールし、今日のアプリケーションの要求を満たそうとする組織にとって、適切なNoSQLデータベースソリューションを選択することは重要です。
異なるNoSQLデータベースは、高性能な読み書き操作から大規模分散システムの処理まで、ユースケースに応じて独自の強みを提供します。
どれを選ぶかは、アプリケーションの要件によって決まります。
NoSQLデータベースを選ぶ際の考慮要因
特定のユースケースに適したNoSQLデータベースを選択するには、データモデルの柔軟性に加えて、いくつかの要因を評価する必要があります。
これには、パフォーマンス、スケーラビリティ、一貫性、コスト効率が含まれます。
NoSQLデータベースを選択する際、企業は以下の基準を考慮すべきです：
パフォーマンス
AdTech、金融取引、リアルタイム分析など、低レイテンシーのデータアクセスを必要とする業界は、ハイブリッドメモリシステムと効率的なデータパーティショニング戦略を使用するデータベースアーキテクチャの恩恵を受けます。
ハイブリッドメモリシステムは、インデックスを純粋にメモリ内に保存し、ディスクには保存しません。
データは永続ストレージ（SSD）にのみ保存され、ディスクから直接読み取られます。
インデックスへのアクセスにディスクI/Oが不要なため、パフォーマンスはより予測可能です。
低レイテンシーアクセスを念頭に設計されたシステムは、高負荷下でも高速なデータの読み書きを維持し、リアルタイム操作に適しています。
スケーラビリティ
スケールする能力は、今日のほとんどのアプリケーションにとって核となる要件です。
垂直方向と水平方向にスケーラブルなデータベースの区別に加えて、組み込みの自動データレプリケーションとパーティショニングを備えたデータベースは、よりスムーズなスケーリングを提供し、システムの成長に伴ってパフォーマンスを維持します。
ただし、一部のデータベースでは、同じパフォーマンスをスケールで達成するために追加のチューニングとインフラストラクチャが必要となり、運用コストが増加する可能性があります。
一貫性
アプリケーションによって、企業は強力な一貫性と最終的な一貫性のどちらを優先するかを決める必要があるでしょう。
強力な一貫性は、トランザクション後、すべてのノードが即座に同じデータを反映することを意味し、金融取引のような厳密なデータ精度を必要とするアプリケーションには不可欠です。
最終的な一貫性は、ソーシャルメディアやリアルタイムレコメンデーションのように、ノード間の即時のデータ同期よりも高可用性とパフォーマンスが優先されるアプリケーションに適しています。
適切な一貫性モデルの選択は、アプリケーションの具体的なニーズと即時のデータ精度がどれほど重要かによって決まります。
コスト効率
コスト効率は、アプリケーションがスケールする際の重要な考慮事項です。
SSDのような、メモリ内インデックスとディスクベースのストレージを組み合わせたシステムは、完全なメモリ内ソリューションよりも高性能でありながら、コストが低くなります。
このバランスにより、スピードとコスト意識の両方を必要とするアプリケーションにとって、より実行可能なオプションとなります。
さらに、スマートなロードバランシングと効率的なストレージ管理でリソースを最適化するデータベースは、運用コストをさらに削減し、パフォーマンスと信頼性を向上させることができます。
ありがとうございます！では、Aerospikeについての部分から続けさせていただきます：
分散データベースソリューションにおけるAerospikeの役割
Aerospikeは、低レイテンシーで大量のリアルタイムデータを処理できるよう設計された、高性能の分散型NoSQLデータベースです。
その特許取得済みのアーキテクチャは、スケーラビリティ、高可用性、データパフォーマンスに対応し、大規模で効率的なデータ処理を必要とする企業に最適な選択肢となっています。
Aerospikeはどのように分散型NoSQLデータベースのパフォーマンスを向上させるのか？
Aerospikeの高性能の核となるのは、メモリ内技術とフラッシュストレージ技術を組み合わせたハイブリッドメモリアーキテクチャです。
このアーキテクチャにより、Aerospikeはインデックスをメモリに保存しながら、高性能なSSDをデータストレージに使用し、データの読み書き速度を向上させています。
これにより、金融サービス、アドテク、通信アプリケーションに必要な低レイテンシーのデータアクセスが実現します。
RDBMSなどの分散システムでは、ストレージハードウェアの制限によってパフォーマンスが低下する可能性があります。
Aerospikeのハイブリッドアプローチにより、アプリケーションは回転ディスクベースのストレージに関連する遅延なしでデータを取得できます。
さらに、分散システムは数テラバイト以上のデータセットを簡単に処理できます。
Aerospikeの独自機能とスケーラビリティ
Aerospikeの際立った特徴の1つは、組織のデータニーズの成長に応じてクラスターにノードを追加できる水平スケーリング能力です。
Aerospikeは水平スケーリングをサポートし、データ量が増加しても、システムがボトルネックなく効率的に動作し続けることを保証します。
Aerospikeのハイブリッドメモリアーキテクチャは、他の分散型NoSQLデータベースと比較して、効率性と低レイテンシーのパフォーマンスを実現します – TransUnionのSignalは、450台のCassandraサーバーを60台のAerospikeサーバーに置き換えることで、3年間でTCOを68%削減しました。
さらに、Aerospikeの自動データパーティショニングとレプリケーションは、クラスター内のノード全体にデータを均等に分散し、パフォーマンスをさらに向上させます。
また、Aerospikeのクロスデータセンターレプリケーション（XDR）機能により、データベースは複数の地理的位置間でデータを同期し、高可用性と災害復旧を実現できます。
複数のノードとデータセンター間でデータをレプリケートすることで、1つ以上のノードが故障しても高可用性を提供できます。
この組み込みの冗長性により、Aerospikeは99.999%の可用性を提供し、中断のないサービスを必要とするミッションクリティカルなアプリケーションのニーズを満たします。
ダウンタイムを最小限に抑え、分散環境全体でデータの整合性を維持することに焦点を当てているため、Aerospikeは、アップタイムとパフォーマンスを維持する必要があるInmobiやNielsenのMarketing Cloudのようなグローバル企業に最適です。
Aerospikeは両方の一貫性タイプをサポート
Aerospikeは強力な一貫性と最終的な一貫性の両方のモデルをサポートしており、企業は特定のユースケースに基づいてデータベースを設定できます。
即時の一貫性が必要なアプリケーション（金融取引など）では、Aerospikeは強力な一貫性を強制できます。
可用性とパフォーマンスを優先する他のシナリオでは、最終的な一貫性により、システムはノード間でデータを徐々に同期しながら効率的に動作し続けることができます。
分散型NoSQLデータベースは高性能コンピューティングのデータマネジメントを変革する
高性能コンピューティング環境では、従来のリレーショナルデータベースは、特に大規模な非構造化データの処理において、現代のアプリケーションの要求を満たすことが困難な場合が多くあります。
一方、分散型NoSQLデータベースは、柔軟なスキーマ設計、最終的な一貫性モデル、水平スケーリング機能を提供することで、大規模なデータ環境に対応するよう設計されています。
これにより、企業はパフォーマンスや信頼性を犠牲にすることなく、大量のデータを効率的に処理し、リアルタイムの意思決定を行うことができます。
Aerospikeのような分散システムは、複数のノードにデータを分散させ、ノードの障害やネットワークパーティションが発生してもデータが利用可能な状態を保ちます。
地域間でデータをレプリケートすることで、これらのデータベースは、中断のないサービスを必要とする企業の災害復旧戦略に不可欠なものとなります。
Aerospikeが大規模アプリケーションのサポートに好まれる理由
Aerospikeは、大規模なリアルタイムデータ処理を提供する独自の機能により、競争の激しいNoSQLデータベース市場で際立っています。
そのハイブリッドメモリアーキテクチャは、メモリ内インデックスとSSDストレージを使用してデータを処理することで、パフォーマンスとコストの両方を最適化し、高額な費用をかけることなくメモリ内ソリューションの速度を提供します。
さらに、Aerospikeのクロスデータセンターレプリケーションのサポートにより、企業は高可用性とグローバルなデータ同期を維持できるため、リアルタイムで耐障害性のあるデータ管理を必要とするアプリケーションに最適な選択肢となります。
Aerospikeが強力な一貫性と最終的な一貫性の両方をサポートする柔軟性により、企業はニーズに基づいてデータベースを設定できます。
Aerospikeは、金融サービスやeコマースなど、即時の一貫性を必要とする業界に必要なデータ精度を提供しながら、高いパフォーマンスとスケーラビリティも実現しています。
本ブログは、2024年11月5日「Introduction to distributed NoSQL databases」の翻訳です。
