NoSQLとは？

NoSQL（Not Only SQL）とは、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）ではないデータベース（DB）を指す分類用語である。リレーショナルデータベースが属する関係モデル以外に属するデータベースの展開、発展する運動という意味もある。

並列処理を行うことでパフォーマンスを向上させやすく、サーバの数を増やしていて処理性能の向上ができるスケールアウトがしやすい。また、RDBMSと比べインデックスを作成するコストが低いため、ビッグデータ解析などの分野で利用されることが多い。

NoSQL DBの特徴はデータストア（データを決められた形式で蓄積するソフトウェア）にある。具体的には、（1）データベース構造（スキーマ）が固定されずしばられないこと、（2）関係モデルで利用される各項目の結合操作を用いないこと、（3）クラスタ化や分散システム化で論理単位を追加するスケールアウトが容易であること（4）トランザクションを利用できないことが多いことなどがある。

NoSQL系データベース管理システムが有用なのは、関係モデルが必要ない非構造化データなど、大量のデータの利用時である。用途として例えば数百万のキーバリュー形式のデータを格納したり、キーとキー自身に対応した値の対が集まったデータ構造である「連想配列」を複数格納する場合や、大量の構造型データを格納することなどがある。

非構造化データを含む大規模データ解析や、増えつづける情報を即時に解析する必要がある際に使われることが多い。

NoSQLにはキーバリュー型、カラム指向型、ドキュメント指向型、グラフ型などがある。

キーバリュー型は、キーに対してバリュー（値）をあてがうという単純な構造である。AWSではAmazon DynamoDBなどにも使われている。大半は単純なバイナリデータ（BLOB）のみが格納可能である。一部リスト、マップ、ソート済みセットなどリッチなデータをサポートするものもある。

カラム指向型は、行キーに対してカラム（名前と値の組み合わせ）の集合を持つ。行ごとに好きな名前のカラムを好きな数だけ格納できる。カラムはカラム名によってソートされるため、例えばカラム名に時刻を使うことで1行の中に時系列のデータを格納することができる。

ドキュメント指向型は、RDBのように固定されたデータ設計（スキーマ）が不要であることから「スキーマレス」と言われ、データ構造が柔軟なものである。データベースとアプリケーションから、ドキュメントのいくつかの内部構造が分かるようになっている。MongoDB、Apache CouchDBなどがある。ニュースサイトやブログなどの記事を表現するのに適していると言われる。

関連記事

• 

  クラウドデータベースは成長の勢いに陰り？--ロックイン回避の傾向か

  クラウドデータベースの人気はますます上昇しているが、予想されていたほどのペースではないかもしれない。その原因はどこにあるのか。

• 

  グーグルがRDBとNoSQLの「いいとこ取り」--DBサービス「Cloud Spanner」発表

  グーグルがリレーショナルデータベースでありながら、水平的に拡張可能で高可用性を実現した、ミッションクリティカルな用途にも利用できる分散データベースサービス「Cloud Spanner」のパブリックベータサービスを開始した。

• 

  「MongoDB」を選んだ理由--世界の旅行業界を支えるアマデウスに聞く

  Amadeusの旅行予約システムは、世界中の数多くの航空会社や旅行代理店によって利用されている。同社の最高技術責任者（CTO）にインタビューし、「MongoDB」を選択した理由などについて話を聞いた。

• 

  データを活用できる組織になれるか--分析官に期待される役割とキャリア

  前回はデータの民主化を推進する際の話を書きました。これまでの話のようにさまざまな職種のメンバーが自社のデータに手軽にアクセスができるようになり、それぞれの分析が可能になった後、データ分析者としてはどのような役割を担っていくことが良いのでしょうか。今回の記事ではデータ分析者が期待されてる役割、その評価とキャリアについて考察します。

• 

  データ活用を阻む、情報のサイロ化とその解決

  前回の記事では、データの取得から活用までを幅広く説明しました。全体像をおわかりいただけたところで、個別の事象にフォーカスをしていくことにしましょう。

• 

  データの前処理が最小限で済むNoSQLこそが市場を変える--マークロジックCEO

  オペレーショナルでありトランズアクショナルな、基幹業務に対応したエンタープライズNoSQLデータベースのプラットフォームを提供するマークロジック。今回は、同社のCEOであるゲイリー・ブルーム氏に話を聞いた。

• 

  「Google Cloud Platform」の3つのデータベースサービスが一般提供開始

  グーグルは「Cloud SQL Second Generation」「Cloud Bigtable」「Cloud Datastore」の3つのデータベースサービスをベータ版から正式サービスに移行した。同時に、「Google Compute Engine」の機能強化についても発表している。

• 

  事業者がデータを基にサービスを改善する方法--分析の実際

  ウェブサービスやアプリを提供している会社はどのようにデータを活用しているか、 またどんな役割の人がデータを扱うべきなのかを解説する。

  SQL
• 

  グラフデータベースがアナリティクスに有効な理由とは

  大企業はグラフデータベースを、バッチ処理の高速化や、組織内外の詐欺の発見などに利用し始めている。この記事では、グラフデータベースの特長と、どのような分野を得意としているかについて説明する。

  アナリティクス ビッグデータ
• 

  パナマ文書で注目されたNeo4jとグラフデータベースの未来とは？--CEOに聞く

  パナマ文書の流出でグラフデータベースが注目されるようになり、同分野で高いシェアを持つNeo4jへの感心が高まっている。米ZDNetはNeo4jのCEOにインタビューし、同社の今後について聞いた。

キーワードアクセスランキング

1. 1 日本株展望

   IT企業の戦略や業績、顧客動向はマクロとしての経済のゆくえに影響を受けざるを得ない。重要な指標の1つと言える日本株の指数の先行きについて解説...(続きを読む)

2. 2 スプリント

   アジャイル開発プロジェクト管理用語。イテレーションに似たスクラムベースのアジャイル開発方式(続きを読む)

3. 3 制約条件

   プロジェクト管理用語として使用する場合、プロジェクトチームの制御が及ばない制限のことを指す。これらは管理される必要があるが、必ずしも問題であ...(続きを読む)

4. 4 ユーザーストーリー

   アジャイル開発におけるプロジェクトの要求事項のことだ。ユーザーストーリーは、特定の要求事項の「誰が」「何を」「どうして」という要素を定義する...(続きを読む)

5. 5 Oracle OpenWorld

   米Oracleが毎年秋に実施している年次カンファレンス。9月もしくは10月にかけて、米サンフランシスコで開催される。...(続きを読む)

6. 6 リレーショナルデータベース（RDB）

   すべてのデータを表（テーブル）形式（行と列）で表現するデータ管理方式を持つデータベース。 （リレーショナルデータベースの）“リレーション”...(続きを読む)

7. 7 サービタイゼーション

   製造業において、これまでのように生産した製品を販売することで稼ぐのではなく、製品をサービスとして提供することによって稼ぐ時代に変わってきてい...(続きを読む)

8. 8 サプライチェーンマネジメント（SCM）

   原材料の供給から商品が顧客に販売されるまでのプロセス（サプライチェーン）を最適化し、経営効率を高めるための管理手法。またはそのための情報シス...(続きを読む)

9. 9 アルゴリズム

   ソフトウェアプログラムに組み込まれ、データセットの分析を実行する算法。複数の計算などの手順で構成されることが多い。アルゴリズムの目的はデータ...(続きを読む)

10. 10 デジタル変革

    小売りや卸、製造業などさまざまな業種を横断して、ものづくり、物流、購買などのプロセスが急速にデジタル化していくこと。既存の仕組みと異なること...(続きを読む)

注目のキーワード

データリポジトリ

データを一元的に格納する領域。

続きを読む

マイルストーン

プロジェクトのスケジュール上のイベントであり、主要な成果物や、関連する一連の成果物の完成などを示...

続きを読む

ミドルウェア

アプリケーションとOSの間を取り持つソフトウェアレイヤ（層）であり、アプリケーション間でのデータの...

続きを読む

M2M

Machine to Machineの略で、モノとモノがインターネットでつながることを意味する。インターネットのつ...

続きを読む

仮想アプライアンス

仮想化用語。何らかのアプリケーション（たいていの場合は特定の単一アプリケーション）をホストするう...

続きを読む

キーワード解説とは