SQLとNoSQL：違いは何ですか？

はじめに

データベースの選択に関して、最大の決定の1つは、SQLまたはNoSQLデータベースソリューションのどちらかを選択することです。

この記事では、SQLデータベースとNoSQLデータベースの主な違いについて学習します。この記事の終わりまでに、どのタイプのデータベース構造がニーズに最も適しているかを判断できるようになります。

NoSQLとSQLの違い

SQL 構造化照会言語の略です。 SQLは、リレーショナルデータベースシステムでデータを保存、操作、および取得するための標準言語です。

NoSQL または「non-SQL」は、固定スキーマを必要とせず、拡張が容易な非リレーショナルデータベースです。

どちらも実行可能なオプションですが、決定する際に留意しなければならない11の重要な違いがあります。

比較	SQL	NoSQL
クエリ言語	構造化照会言語（SQL）	宣言型クエリ言語はありません
データベースタイプ	テーブル	Key-Value、ドキュメント、ワイド列、グラフ
スキーマ	事前定義	動的
データモデル	リレーショナル	非リレーショナル
人気のあるデータベース管理システム	MySQL、PostgreSQL、Oracle、およびMS-SQL	MongoDB、Apache HBase、Amazon DynamoDB、Redis、Couchbase、Cassandra、Elasticsearch
スケーリング機能	垂直	水平
ハードウェア	専用DBハードウェア（Oracle Exadataなど）	コモディティハードウェア
ACID vs BASE	ACID	ベース
オープンソース	PostgresやMySQLのようなオープンソースと、OracleDatabaseのような商用の組み合わせ。	オープンソース
利点	クロスプラットフォームのサポート、安全で無料	使いやすく、高性能で、柔軟なツール
短所	ビッグデータを処理する場合は複雑で非効率的です。複雑なリレーショナルデータベースシステムは他のシステムにエクスポートするのが難しく、さまざまなデータ型の処理には適していません。	データの構造化が進んでおらず、NoSQLデータベースの信頼性は低く（ACIDサポートなし）、NoSQLデータベースは新しく、SQLデータベースよりも機能が少ない可能性があります
ユースケース	ACIDサポート、複雑なクエリ、変更や拡張なし	リアルタイムデータ、構造のない大量のデータ、アジャイルビジネス、クラウドコンピューティング

データベースタイプ

データベースの種類は、データの保存方法によって異なります。

SQLにはテーブルベースのデータベースがあります。テーブルデータベースは、データを固定の行と列を持つテーブルに格納します。

NoSQLには4種類のデータベースがあります：

キー値データベース –すべてのデータ要素をその値とともに属性名またはキーとして保存します。
ドキュメントデータベース–データをJSON、BSON、またはXMLドキュメントに保存します。
ワイドカラムデータベース –データを行ではなく列に格納およびグループ化します。
グラフデータベース–データ要素間の接続をキャプチャして検索するように最適化されています。

注： NoSQLデータベースタイプの詳細については、NoSQLデータベースタイプの記事を参照してください。

スキーマ

データベーススキーマは、データベースの構築方法を定義する構造です。これは、データがどのように編成され、データ間の関係がどのように関連付けられるかを定義します。スキーマには次の2つのタイプがあります。

事前定義
動的

SQLには事前定義されたスキーマが必要です非構造化データの場合。 SQLを使用してデータを操作する前に、テーブルの形式でデータ構造を事前に定義する必要があります。

ただし、NoSQLデータベースには事前定義されたスキーマは必要ありません。 NoSQLは動的スキーマを使用します非構造化データの場合。動的スキーマを使用すると、スキーマを適用する前にデータを保存できます。スキーマは、データの保存方法によって完全に異なります。

注：記事「NoSQLとは」でNoSQLデータベースがどのように機能するかを学びましょう。

データモデル

データモデルは、データベースの論理構造を示しています。データの要素を整理し、それらが互いにどのように関連するかを標準化します。データモデルには次の2種類があります。

リレーショナル
非リレーショナル

複数のエンティティを調べることで、これらのデータモデル間の違いを観察できます。例としてレストランからの注文と、注文と配送先住所の2つのエンティティについて考えてみます。

SQLはリレーショナルデータモデルを使用します。 SQLリレーショナルモデルは、多対多の関係を使用します。多対多の関係では、単一の注文行を複数の配送先住所行に関連付けることができます。同様に、各配信アドレス行は複数の注文行に関連付けることができます。

NoSQLは非リレーショナルデータモデルを使用します関係を使用しません。 NoSQLデータベースは、配送先住所を含む各注文行の配送先住所を複製することにより、データを非正規化します。したがって、データは複数回保存されます。これにより、保存とデータの取得が容易になり、クエリの速度が向上します。 NoSQLデータベースモデリング手法の詳細をご覧ください。

スケーリング機能

データベースのスケーラビリティとは、パフォーマンスを犠牲にすることなく、増加する量のデータを保持する機能です。スケーラビリティには次の2つのタイプがあります。

垂直
水平

SQLデータベースは垂直方向にスケーラブルです。垂直スケーリングでは、データは単一のノードに存在し、スケールアップする唯一の方法は、CPUやRAMなどのハードウェアリソースを1台の既存のマシンに追加することです。これにより、垂直スケーリングのコストが高くなります。垂直スケーリングのもう1つの欠点は、1台のマシンで実行されるため、サーバーがダウンすると、アプリケーションもダウンすることです。

NoSQLデータベースは水平方向にスケーラブルです。水平スケーリングでは、各ノードにはデータの一部のみが含まれているため、既存の分散システムグループにマシンを追加できます。これにより、水平スケーリングがより安価かつ迅速になります。

ACID vs BASE

最も一般的な整合性モデルは、ACIDとBaseです。。

SQLデータベースはACIDを使用します一貫性モデル。 ACIDの略：

アトミック –トランザクション内のすべての操作が成功するか、すべての操作がロールバックされます。部分的な成功は許可されていません。
一貫性がある –各トランザクションは、データベースを1つの有効な状態から別の有効な状態に移動します。トランザクションは、データベースを一貫性のない状態のままにすることはできません。
分離 –トランザクションは相互に干渉できません。
耐久性 –トランザクションを適用した結果は、障害が発生した場合でも永続的です。

ACIDモデルの主な機能は一貫性です。トランザクションを完了すると、そのデータは一貫性があり安定しています。

NoSQLデータベースはBASEを使用します一貫性モデル。 BASEの略：

基本的に利用可能 –すべてのユーザーがクエリを実行できます。データベースはデータを複数のシステムに分散しているため、データのセグメントに障害が発生した場合でも、データベースが完全に停止することはありません。
ソフトステート –データベースの状態は時間の経過とともに変化する可能性があります。
結果整合性 –システムが機能していて、十分長く待つと、データベースは最終的に一貫性のあるものになります。

BASE整合性モデルの利点は、トランザクションがより高速にコミットされることです。 BASEモデルを使用するデータベースは、複製されたデータの一貫性よりも可用性を優先します。

最も人気のある2つのデータベーストランザクションモデルとそれらの違いについては、ACIDとBASEの記事をご覧ください。

ユースケース

すべてのデータベースがすべてのビジネスニーズに適合するわけではありません。両方のタイプのデータベースのユースケースを詳しく見てみましょう。

SQLデータベースを使用する理由：

ACIDサポートが必要な場合 – ACIDのサポートにより、データの整合性と100％のデータの整合性が得られます。
複雑なクエリやレポートを処理している場合 – SQLは、NoSQLと比較した場合、複雑なクエリ環境に適しています。
多くの変化や成長が見込めない場合 –ビジネスが指数関数的に成長していない場合、データ量の増加をサポートするように設計されたシステムを使用する理由はありません。

NoSQLデータベースを使用する理由：

リアルタイムデータが必要な場合 – NoSQLはスキーマを必要としないため、情報処理が高速化されます。
構造のない大量のデータを保存する場合 –NoSQLはすべてのデータ型をサポートします。
アジャイルビジネスを運営する場合 – NoSQLは準備プロセスを必要としないため、ダウンタイムが短縮されます。
クラウドコンピューティングとストレージを最大限に活用したい場合 –クラウドソリューションをスケーラブルにするには、データを複数のサーバー間で簡単に共有できる必要があります。