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リレーショナル・データベースとは?非リレーショナル・データベースとの違いやメリットを徹底解説!

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リレーショナル・データベースと非リレーショナル・データベースを比較する際、一方が他方より優れているわけではなく、単に異なる点があることを心に留めておくことが重要です。

 

本記事では、リレーショナル・データベースの基本的知識と非リレーショナル・データベースとの違いについて解説します。

 

目次

リレーショナル・データベースは行と列で構成されるデータベースシステム

リレーショナル・データベースはデータを行と表に格納し、必要に応じて情報をリンクします。

 

リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) または SQL データベース (リレーショナル データベース内のデータにアクセスする手段である構造化照会言語 (SQL) を使用する) とも呼ばれます。

 

リレーショナル・データベースという言葉が最初に使われたのは、1970年IBMのサンノゼ研究所のE.F.コッドの論文でした。

 

この時、彼は大規模データベースに格納された情報がどのように構造化されているか、データベース内のどこに格納されているかを知らなくてもアクセスできること「リレーショナル・データベース」と表現したのです。

 

コッドは、特定の情報を取り出すためにコンピューターの専門家が必要な時代は終わり、時間とコストがかかる作業ではなくなったことを指摘します。

 

代わりに、異なるデータベースユーザーが必要に応じてこれらのデータベースを使用できるようになりました。

 

その後、1998年にはカルロ・ストロッツィがSQLを使用しないデータベースに「NoSQL」という略称を初めて使用しました。

 

NoSQLは非リレーショナルデータベース、つまり「SQLだけではない」という意味で使われるようになり、システムはSQL風のクエリ言語をサポートできることを意味しています。

 

NoSQLデータベースは、非構造化データを処理し、より高速に処理したいというニーズに応えて開発されました。

 

No SQLについてこの動画でより詳しく学べます!

ウェビナー視聴フォーム 第1回 NoSQLって何?

 

非リレーショナル・データベースは格納されるデータの種類に合わせたストレージモデルを使用

一方、非リレーショナルデータベースは、NoSQLデータベースとも呼ばれ、リレーショナルデータベースの伝統的なテーブルベースのモデルとは異なる方法でデータを格納および管理します。

 

非リレーショナルデータベースは、柔軟性、スケーラビリティ、高速な処理が求められる大規模なデータセットや非構造化データを扱う場合に特に有効です。

 

非リレーショナル・データベースは主に4種類あります。

  • ドキュメントデータベース
  • キーバリューストア
  • グラフデータベース
  • ワイドカラムデータベース

 

ドキュメントデータベース

ドキュメントデータベースは、アプリケーションで使用されるデータオブジェクトに近い形式でドキュメントを格納・取得します。

 

このようなデータベースは、開発者が必要に応じてドキュメント構造を再構築できるため、柔軟性が高いと考えられています。

 

キーバリューストア

キーバリューストアは、データベース内の各データ要素を格納するためにキーと値を使用します。

 

これはNoSQLデータベースの最も単純なタイプと見なされており、列指向データベースは、行ではなく列のセットとして組織されています。

 

グラフデータベース

グラフデータベースは、データ同士の繋がりを表現するグラフ構造に基づいてデータを格納するデータベースです。

 

リレーショナルデータベースが苦手とする、データ間の関係性をたどる操作を高速に処理することができます。

 

合わせて読みたい

グラフデータベースとは?リレーショナルデータベースとの違いについても解説

 

ワイドカラムデータベース

ワイドカラムデータベースは、複数のサーバーやデータベースノードにまたがる柔軟な列にデータストレージを組織します。

 

時系列データベースは、タイムスタンプを持つデータセットの一部であるデータレコードを取得および格納するように設計されています。

 

リレーショナル・データベースのメリット

リレーショナル・データベースにはいくつかのメリットがあります。

単純さ

リレーショナル・データベースでは、階層的なデータベース構造や定義のような煩雑なアーキテクチャプロセスはありません。

単純な構造はSQLクエリで処理でき、複雑なクエリを必要としません。

一貫性

整理されたテーブルを持つリレーショナル・データベースでは、テーブルのセット全体を再編成することなく、さまざまな方法でデータを管理・操作できます。

SQLクエリは、情報を取得し、レポートや分析のためのデータを収集する対話型クエリに適用されます。

 

関係データベースの例としては、オンラインバンキングがあります。顧客はATMで預金を行い、その取引が個人のスマートフォンで完了したことを確認できます。

 

データは、関係モデルのためにどこで見ても一貫性があります。

 

正確性

リレーショナル・データベースで使用される主キーと外部キーの概念は、複数のテーブルを関連付けることができます。

 

これにより、データの重複がなく、データの複製を防ぎます。

 

信頼性

ACIDコンプライアンス(原子性、一貫性、分離性、耐久性)と呼ばれる標準は、データベーストランザクションの信頼性を保証します。

 

たとえば、変更の一部が失敗した場合、トランザクション全体が失敗します。

 

これにより、データベースは変更されずに残ります。これは、銀行業などの分野では重要です。

 

柔軟性

リレーショナル・データベースは、より多くのデータ、更新、削除をうまく処理できます。

 

行、列、テーブルの数に制限はありません。

 

正規化

正規化は、データベース内のデータを整理するプロセスです。

正規化プロセスには、データベース構造の一連の規則、特性、目的が含まれます。

これにより、データを保護し、冗長性や矛盾を排除することでデータベースをより柔軟にすることができます。

セキュリティ

特定の人員のみが特定のテーブルにアクセスできるように境界を設定できます。

これは、銀行業や金融にとって重要であり、企業情報が公開されるのを防ぐこともできます。

さらに、ネットワークやサーバーが侵害されても、データを安全に保つことができます。

 

非リレーショナル・データベースのメリット

非リレーショナル・データベース、つまりNoSQLデータベースには下記のメリットがあります。

 

低レイテンシー

データを理解しやすい方法で保存できるため、リアルタイム経済において重要な要素であるデータへ高速にアクセスできます。

 

可用性

非リレーショナル・データベースは、リアルタイムのユースケースが即時アクセスを要求するときに、データを利用可能にすることに焦点を当てています。

 

非リレーショナル・データベースは、複数のコピーを作成することで、1つのコピーが利用できなくても別のコピーにアクセスできるようにしています。

 

また、トレードオフは、1つのコピーが利用できなくなったときに、データのコピーが互いに一貫していることを保証しています(ただし、これは常にそうであるとは限らない)。

 

柔軟性

非リレーショナル・データベースには構造の制限がほとんどありません。

 

NoSQLデータベースでは、事前に定義されたスキーマをほとんどまたは全く必要とせずに、データの取得と保存が可能です。

非リレーショナル・データベースは、柔軟で高性能なデータベースを必要とするモバイル、ウェブ、ゲームなどのアプリケーションに適していると考えられています。

 

簡素化

非リレーショナル・データベースはしばしば数行のコードだけを必要とします。

 

開発者はテーブル内のデータ間の関係に焦点を合わせる必要がありません。

 

すべての情報は1つのドキュメントにあり、必要に応じて情報へのリンクが含まれています。これにより分散データの取り扱いが容易になります。

 

メンテナンスの少なさ

リレーショナル・データベースは、非リレーショナル・データベースよりも多くの継続的なデータベース管理を必要とします。

これは、非リレーショナル・データベースがノード間で情報を自動的に分割・複製できるからです。

 

拡張性

非関係データベースは水平および垂直にスケールアップでき、ビジネスのニーズに合わせて変更することができます。

 

これは、広範囲に分散することができることを意味します。

 

リレーショナル・データベースに比べて構造化が少ないため、各アイテムは独立して自己完結しています。

 

各オブジェクトは別々のサーバーに保持され、リンクや結合する必要はありません。

 

リレーショナル・データベースと非リレーショナル。データベースの選択前に知っておくべきこととは?

あなたはどのタイプのデータを扱いますか?

複数のデータタイプやソースを予測していますか?

 

もしそうであるなら、非リレーショナル・データベースがより適しているかもしれません。

 

さらに、非リレーショナル・データベースは無制限のデータセットを保存でき、さまざまな要件に迅速に対応することができます。

 

データベースにどのようなリソースを割り当てることができますか?

小規模なエンジニアリングチームの場合、関係データベースの方が管理が容易であるため、より理にかなっています。

 

さらに、SQL言語は非常に人気があるため、エンジニアが既にSQLを熟知している可能性が高いです。

 

非リレーショナル・データベースはより多くのプログラミング知識を要求するため、一部のメンバーは異なるクエリ言語を学ぶための時間が必要になるかもしれません。

 

しかし、現在では一部の非関係データベースベンダーはSQL互換性を持っています。(または、そのようなスキルを持つ人を雇う必要があるかもしれませんが、これもコストがかかり時間がかかる可能性があります。)

 

リアルタイムデータは必要ですか?

リアルタイムデータは競争上の優位性を得る方法としてしばしば宣伝されます。

 

それは事実ですが、一部の組織にはリアルタイムデータは必要ありません。

 

たとえば、歴史的データを見る場合、リアルタイムデータは必要ありません。

 

リレーショナルまたは非リレーショナル・データセットを見る際に、組織の戦略を考慮し、組織のニーズと目標を最もよく満たす方法を検討することが重要です。

 

スケールする必要がありますか?

データが増加することが予想される場合(例えば、顧客データにより大きな焦点を当てる場合)、それに伴って成長できるデータベースが必要です。

 

この場合、非関係システムは時間の経過とともに成長することに優れています。

 

信頼性とパフォーマンスの要求を満たすことができますか?

クエリ応答のパフォーマンスの要件や予期せぬダウンタイムが発生した場合のことを考慮してください。

 

ベンダーは組織にとって意味のあるサービスレベルアグリーメント(SLA)を持っていますか?

 

 

リレーショナル・データベースと非リレーショナル・データベースに関するFAQ

いつリレーショナル・データベースを使うべきですか?

データを簡単にカテゴリに構造化する必要があり、入力が一貫しており、意味が明確で、簡単にナビゲートできる場合は、関係データベースを使用するべきです。

 

また、データポイント間の関係が簡単に定義できる場合も、関係データベースを使用する時です。

 

非リレーショナル・データベースはいつ使うべきですか?

データが構造化されたグループに限定されていない場合、非リレーショナル・データベースが適切な選択肢です。

 

また、柔軟性の高い機能を実行する必要がある場合や、より多様な入力を行う必要がある場合にも、非リレーショナル・データベースが最適です。

 

非リレーショナル・データベースは、データへのアクセスをより迅速に提供できるため、ビジネスが速度とシンプルなアクセスを信頼性と一貫性よりも重視する場合(通常はそうである)に重要になる可能性があります。

 

リレーショナル・データベースの例を教えてください

リレーショナル・データベースの例には、Microsoft SQL Server、Oracle Database、My SQL、IBM Db2、SQLite、PostgreSQLがあります。

 

非リレーショナル・データベースの例を教えてください

非リレーショナル・データベースにはテーブルがありません。

 

これは、保存されるデータの種類に特化したストレージモデルを使用しています。

 

より知られている非リレーショナル・データベースには、MongoDB、Redis、Apache Cassandra、Couchbase、Apache HBaseなどがあります。

 

Aerospikeのデータベースが、ビジネス目標を達成するためにどのように役立つかを確認してください。

このブログは2022年6月23日Relational vs. non relational databasesの翻訳です。

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