SQLデータベースとNoSQLデータベース。その違いとは？

11月 02, 2022 8 ミン

内容

SQLデータベースは、データの保存、検索、操作にSQL（Structured Query Language）を使用するリレーショナルデータベースである。プログラミング言語の一種です。SQL データベースは、リレーショナルデータベースの中で最も一般的なタイプで、さまざまな企業や組織で使用されています。

構造化言語（StructuredQuery Language: SQL）データベースは、使用と保守が簡単で、さまざまな用途に適した多くの機能を備えています。例えば，SQL データベースには以下のような特徴があります．

堅牢なデータセキュリティ
スケーラビリティ
高いパフォーマンス
使いやすさ

NoSQLデータベース(非リレーショナルデータベース)とは？

NoSQLデータベースは、従来のリレーショナルデータベースのテーブルベースの構造を使用しない非リレーショナルデータベースです。NoSQLデータベースは、リレーショナルモデルには適さない大量データの処理によく利用される。

NoSQLデータベースは、大きく4つに分類される。

キーバリューストア

NoSQLデータベースは、データをキーと値のペアの集合体としてスキーマレスで保存する。NoSQLデータベースは、データをキーと値のペアの集まりとしてスキーマレスで保存する。値は、単純なテキストからより複雑なデータ構造まであり、キーを使って検索する。キー・バリュー・ストアの例としては、DynamoDB やRiak などがある。

列指向型ストア

これらはデータを行ではなく列で保存する。列指向のストアは、データウェアハウスや分析アプリケーションによく使われる。列指向型ストアの例としては、Cassandra とHBase があります。

ドキュメントストア

このようなNoSQLデータベースでは、データは文書として保存される。ドキュメントはどのような構造でも可能であり、非常に柔軟性が高い。ドキュメントストアの例としては、MongoDB とCouchbase がある。

グラフストア

データをノードとエッジでつないだグラフ構造で保存するデータベース。グラフストアは、複雑な関係を分析するようなアプリケーションによく使われる。グラフストアの例としては Neo4jやOrientDB などがあります。

neo4j

SQLの長所

SQLデータベース（リレーショナルデータベース管理システム）は、何十年も前から存在し、現在最もよく使われているデータベースです。SQLデータベースがこれほどまでに普及している理由は以下の通りです。

SQLデータベースは使いやすい。データベースの経験がない人でも、ほんの少しのトレーニングで SQL データベースの使い方を習得できます。
また、汎用性が高く、個人用の小さなデータベースから、データ保存を必要とする大規模な企業レベルのデータベースまで、あらゆる用途に使用することができます。
SQLデータベースは信頼性が高いです。SQLデータベースは信頼性が高く、大量のデータやトランザクションを処理しても、データベースの損失や破損が発生しないように設計されています。また、分散型データベースを利用すれば、セキュリティを確保することができます。分散型データベースは、類似のデータベースを異なる場所に配置します。
拡張できる。必要に応じて、より多くのデータやユーザーを収容するために簡単に拡張することができる。より多くのデータストレージを得ることができる
ほとんどの主要なデータベースベンダーは、SQLデータベースをサポートしています。つまり、SQLデータベースを選択する際に、企業にとって多くの選択肢があるのです。
開発者の強力なコミュニティがバックアップしてくれる。このコミュニティは、SQLデータベースを使用する企業や個人に対してサポートやリソースを提供しています。

SQLとNoSQLの比較。主な相違点

SQLデータベースとNoSQLデータベースは、最も人気のある2つのタイプのデータベースです。どちらも強力で、それぞれの方法で価値があります。ここでは、主な違いを説明します。

SQLデータベースはリレーショナル・データベースです。つまり、データはテーブルに整理され、各テーブルは特定の構造を持っています。テーブルはリレーションシップによって互いに接続されています。このため、SQLデータベースは、特定の方法でアクセスする必要があるデータを保存するのに非常に強力です。
NoSQLデータベースは、非リレーショナルデータベースです。つまり、データはドキュメントの集合体に保存されます。これらの文書には特定の構造がなく、関係によって互いに接続されているわけでもない。そのため、特定の方法でアクセスする必要のないデータの保存に適しています。
SQLデータベースとNoSQLデータベースの大きな違いの1つは、拡張性です。SQLデータベースは垂直スケーリングアプローチを採用しており、サーバーのパワーを増やすことで拡張します。一方、NoSQLデータベースは、水平方向のスケーリングアプローチを採用しており、サーバーを追加することでスケーリングします。
もうひとつの違いは、一般的にSQLデータベースはNoSQLデータベースよりも維持費が高いということです。SQLデータベースは、インデックスやViewの作成・管理など、より多くの管理が必要です。NoSQLデータベースは、管理の手間が少ないため、コストが低く抑えられることが多い。
また、一般的にSQLデータベースはNoSQLデータベースよりも複雑です。これは、SQLデータベースがACID のルール（原子性、一貫性、分離、耐久性）に従わなければならないため、より遅く、より複雑になる可能性があるためです。一方、NoSQLデータベースは、ACID のルールに従う必要がないため、より分かりやすく、より高速に動作することが多い。

SQLのACID のルール。

ACIDとは、atomicity（原子性）、consistency（一貫性）、isolation（分離）、durability（耐久性）の頭文字をとったものです。つまり、データは安全かつ確実に保存され、トランザクションは確実かつ一貫性をもって処理されるということです。一方、NoSQLはACIDのルールに従わない。つまり、データの保存や処理において、より柔軟性があるということです。しかし、データが常に安全・確実に保管されるとは限らず、トランザクション処理に信頼性や一貫性がない可能性があることも意味します。

では、どちらが良いのでしょうか？それは、お客様のニーズ次第です。多くのデータを扱える柔軟なデータベースが必要な場合は、NoSQLが適しています。信頼性と一貫性のあるデータベースが必要なら、SQLの方がよいでしょう。クエリーが容易で、垂直方向に拡張できるデータベースが必要な場合は、SQLデータベースが適しています。水平方向に拡張しやすく、維持費が安いデータベースが必要な場合は、NoSQLデータベースが適しています。

MongoDB 対MySQL

MongoDB とMySQLは、データベースの世界ではどちらもよく使われる選択肢です。しかし、あなたのプロジェクトにはどちらが適しているのでしょうか？この記事では、と MySQL を、パフォーマンス、スケーラビリティ、使いやすさの観点から比較します。MongoDB

mongodb

MongoDBは、ドキュメント指向のデータベースで、拡張が容易です。動的スキーマを持つJSONライクなドキュメントを使用し、データの保存やクエリーが容易です。また、ログファイルやソーシャルメディアデータなどの非構造化データにも適している。
MySQLはリレーショナルデータベースであり、拡張が困難である。固定スキーマを使用するため、データの保存とクエリーがより困難です。しかし、MySQLは財務データなどの構造化されたデータには適している。パフォーマンス面では、MongoDBは一般的にMySQLより高速です。また、MySQLよりもスケーラブルです。
使いやすさの面では、MongoDBはMySQLよりも使いやすい。

では、あなたのプロジェクトにはどのデータベースが適しているのでしょうか？それは、あなたのプロジェクトの要件によります。非構造化データ用に高速でスケーラブルなデータベースが必要な場合はMongoDBが適しています。構造化データ用のリレーショナルデータベースが必要な場合は、MySQLが適しています。

クラウドとSQL・NoSQLの未来

クラウドは、私たちの個人的な生活や仕事において、不可欠なものとなっています。クラウドのない世界を想像するのは簡単ではありません。クラウドによって、私たちはいつでもどこでも情報やアプリケーションにアクセスできるようになりました。また、データをより効率的に保存・共有することも可能になりました。データの保存がより簡単になりました。

クラウドは、データベースの世界にも大きな影響を与えています。かつては、ほとんどの企業がSQLなどのリレーショナルデータベースを使用していました。しかし、クラウドによって、企業はNoSQLデータベースを利用することも可能になった。NoSQLデータベースは、SQLデータベースに比べ、硬直的でなく、拡張性に優れています。また、ビッグデータの処理にも適しています。

SQLデータベースの例

SQLデータベースは、複数のSQL言語を使用する、世界で最も広く使われているデータベースの一つです。中小企業から大企業まで、さまざまな用途で使用されています。

使い勝手がよく、柔軟性に富んでいます。企業は、データの保存、操作、検索にこれらを使用することができます。

SQLデータベースには多くの種類がありますが、最も一般的なのはMySQL、Microsoft SQL Server、MariaDB 、そしてOracleです。

MySQL は、中小企業や Web アプリケーションで人気のある、無償のオープンソースデータベースである。

Microsoft SQL Server は、大企業が利用する商用データベースである。Oracle も商用データベースである。

NoSQLデータベースの例

MongoDB は、人気のある NoSQL データベースである。ドキュメント指向のデータベースで、使いやすく、拡張性に優れています。MongoDBは柔軟性も高く、さまざまな種類のデータを保存することができます。ビッグデータも扱える。

Cassandraも人気のNoSQLデータベースです。列指向のデータベースで、高可用性とスケーラビリティを重視して設計されている。Cassandraは大量のデータを保存するためによく利用される。

HBaseはHadoopファイルシステム上に構築されたカラム指向データベースである。HBaseはスケーラビリティとパフォーマンスのために設計されています。HBaseはリアルタイムのデータ分析によく利用される。

Redisはインメモリで堅牢なデータベースで、キャッシュによく使われます。Redisは高速で、様々な用途に利用することができます。

NoSQLデータベースは、スケーラビリティと柔軟性の必要性が高まるにつれて、ますます人気が高まっている。NoSQLデータベースにはいくつかの種類があり、それぞれに長所と短所がある。この記事では、最も人気のあるNoSQLデータベースをいくつか取り上げ、その特徴について探ってきました。次に、どのような場合にどのデータベースを使用するかを説明します。

ビジネスでSQLとNoSQLを使い分けるタイミング

ビジネスでSQLとNoSQLをいつ使うかという質問に対する万能の答えはない。どのデータベース技術を使うかは、データの性質、パフォーマンス要件、スケーラビリティ要件、予算など、いくつかの要因によって決まります。

ビジネスによっては、どちらかのデータベース技術を明らかに好む場合があります。たとえば、大量の構造化データを扱う企業では、SQL データベースの方が適している場合があります。一方、迅速な拡張性と大量の非構造化データを扱う必要がある企業は、NoSQLデータベースの方が適しているかもしれません。

また、データを最大限に活用するために、SQLデータベースとNoSQLデータベースを使い分ける必要がある企業もあるでしょう。例えば、トランザクションデータにはSQLデータベースを使用し、分析にはNoSQLデータベースを使用するといった場合です。

つまり、SQLデータベースとNoSQLデータベースのどちらを選ぶかについて、正解はないということです。あなたのビジネスにとって最適な判断は、あなたの特定の立場によって異なります。

データベースAppMaster

あなたが開発者なら、仕事の本質的な部分の1つがデータベースの作成と保守であることを知っているでしょう。そして、MySQLを使っているのであれば、これが大変な作業であることはご存じでしょう。しかし、最小限のコーディング経験しかない人でも、データベースの設計と管理を簡単にできるツールがあったらどうでしょう？

AppMaster Database

さらに、データベースの種類はそれぞれユニークな特徴を持っていますが、データベーススキーマの設計という共通の課題もあります。これは、データを格納するテーブル、フィールド、およびそれらの間のリレーションシップを開発するプロセスです。

特に、複数の種類のデータベースに対応する必要がある場合は、複雑で時間のかかる作業になることがあります。そこで、AppMaster の出番です。

これは no-codeデータベース設計ツールで、データベースに依存しないモデルやリレーションを簡単に作成することができます。どのようなリレーショナルデータベースでも動作するように設計されているので、一度スキーマを計画すれば、あとは必要なデータベースタイプに展開することができます。
このビジュアルデータベースデザインツールは、あなたの生活をより簡単にします。AppMaster を使えば、プログラミング言語がなくても、簡単にデータベースを作成し、テーブルを設計し、データを管理することができます。これらはすべて、強力なAIアシストの助けを借りて行われます。
AppMaster を使えば、データベースの作成はとても簡単です。複雑なコードを書く必要はありません。 drag and dropのテーブルをダイアグラムに組み込んで、データベースを構築・視覚化し、それらの間を接続することができます。

テーブルとフィールドを追加すれば、AppMaster が必要なコードを自動的に生成します。また、後でデータベースを変更する必要がある場合、AppMaster があなたをカバーします。