時代はポストRDBへ--NoSQL徹底研究：2015年はNoSQL元年、今なぜ必要なのか

　企業の中で最も重要な資産の一つである“データ”の多くは1990年代以降、多くがリレーショナルデータベース（RDB）で管理されてきました。ところが最近のビッグデータの潮流の中で、インターネットやモバイル端末を利用する“モノのインターネット（Internet of Things：IoT）”のデータを取り扱う企業やウェブ系、一般企業で従来から利用しているRDBではなく、NoSQLを利用する企業が増えてきています。NoSQLが話題になるようになって数年経ちますが、今なぜNoSQLなのか、日本で利用者が増加しているオープンソースの主なNoSQL製品を研究しながら探っていきたいと思います。

　今回、この企画をするにあたって、各ベンダーや各方面の専門家が賛同し協力してくれています。製品の特徴、強み、そして、どの分野に利用するのがよいのか、最も重要なこととしてどのような利用に向いているのか、また商用版が存在する場合にはその違いについてシリーズで説明して頂きます。

• 第1回：NoSQL徹底研究
• 第2回：Apache HBase（MapR Technologies）
• 第3回：MongoDB（野村総合研究所）
• 第4回：Riak（Basho Japan）
• 第5回：Couchbase（Couchbase）
• 第6回：Redis（アイレット）
• 第7回：Apache Cassandra（DataStax）
• 第8回：Neo4j（Neo4jユーザグループ）
• 第9回：まとめ

NoSQLの主なカテゴリ

　NoSQLはさまざま種類の膨大なデータ量を高速かつ動的に整理し分析することを可能にする、非リレーショナルな分散データベースシステムです。知られているだけでも100を超えるさまざまな製品がありますが、大きく分けて4種類のカテゴリに分けられます。

　各製品にはそれぞれに特徴があり、向き不向きがありますので、製品選定の際には、特徴の違いを理解しておくことがとても重要になります。今回のシリーズで紹介する7つについても、どのカテゴリに分類されるか覚えておいてください

• キーバリュー型：Riak、Redis
  多くのNoSQLがKey（キー）を持っていることから、基本はキーバリューに属しているとも言えます。データの管理、アクセスはキーに対して行い、そのキーに対してバリューが存在します。高速なパフォーマンスとデータ分散が行えるため拡張性に優れています。データの読込がRDBと比較して高速であることが特徴としてあります
• ワイドカラムストア型： Apache Cassandra、Apache HBase
  列指向とも言われることもありますが、データはRDBのようにレコード（行）で管理されます。アクセスはキーバリューと同じようにキーを使用して列単位になります。列に対して数億件というデータの追加が可能で、RDBより柔軟性とパフォーマンス、拡張性で優れていていると言われ、データの書き込みが高速であることが特徴です
• ドキュメント型：Couchebase、MongoDB
  キーに対してバリューではなく、より複雑なドキュメントとしてデータを格納します。JSONといったデータ記述書式で取り扱うことが可能で、半構造化データの取り扱いを得意とします。特に、複雑なデータ構造を扱うアプリケーションにおいては、生産性高く柔軟に開発できるメリットがあります
• グラフ型：Neo4j
  グラフ理論に基づき、相互に結びついた要素で構成され、それぞれの間に任意の数の結びつきのあるデータ同士の関係をグラフとして表すのが適切なデータを対象とするように設計されます。グラフデータベースは、従来のRDBでは不可能だった形でデータの関係をモデル化し探索するのに役立つように作られており、データをグラフ型で格納した場合、RDBと比較して高速に横断検索をすることが可能です

　以下の表は、NoSQLデータベースを評価する際に考慮すべきいくつかの重要な特性を示します（表1）。

NoSQLへの動き

　データベースは1959年にW.C.McGee氏による論文で初めてその言葉が定義されたと言われています。1960年代に入るといくつかデータベースが発表され、1970年代から1990年代頃までは、メインフレームの全盛期時代がありました。大型コンピュータによって計算処理の高速化、記憶、記録装置が発展した、この時代のデータベースは階層型データベース（HDB）やネットワークデータベース（NDB）といったものです。