AWSのNoSQLデータベースで見るべきこと

ビジネスに適したAWSデータベースの選び方

それは、お客様のビジネス・ニーズによって異なります。データ管理について、直線的であらかじめ定義されたアプローチで満足するのか（SQL）、収集したデータの状態が時間とともに変化することを想定しているのか（NoSQL）などの条件が挙げられます。幸いなことに、十分な情報を得た上で決断するために使える公式がいくつか存在します。

RDBMSとNoSQLの比較

RDMBSは、関連するデータ要素を連結した行ベースのテーブル構造でデータを保存するデータベースの一種です。RDMBSは、認識できるACIDの特性として、以下のような特徴があります：

• 原子性 - 各タイプのトランザクションは必ず成功しなければなりません。そうしなければトランザクション全体がロールバックされます。
• 一貫性 - 各トランザクションは、完了前も完了後もデータベース内で有効な状態を維持し、矛盾した状態でデータベースを離れることはできません。
• 独立性 - まだコミットされていないトランザクションは、他のトランザクションに干渉してはならず、分離されたままでなければなりません。
• 耐久性 - コミットされたトランザクションはデータベースに残り、データベースが故障した場合に回復することができます。

これらの特徴は表面上では良いように思えますが、データ管理に対するこのアプローチには、水平方向のスケーリングの欠如、パフォーマンスの低下、フォールトトレランス、可用性という点でいくつかの欠点が存在します。

そこで登場するのがNoSQLです。ACIDの特徴に代わるものとして、NoSQLが従うBASEモデルがあります：

• 基本的に利用可能 - システム障害が発生しても、システムの可用性が保証されている。
• 厳密ではない状態遷移 - 他のアプリケーションに干渉することなく、データの状態を変更することができる。
• 結果整合性 - システムは、入力の受信を停止すると、最終的に一貫性を持つようになります。

要するに、NoSQLモデルはACIDの特性による制限を緩和し、即時一貫性や完全な分離といった特定の品質を引き換えにして、データ収集に対するより柔軟なアプローチを採用しています。

その結果、特に様々な新しいソースからデータを収集する際に、より柔軟で大規模な成長を実現する可能性が高まります。

Amazon NoSQLデータベースの種類

ということで、豊富なNoSQLデータベースの選択肢をご紹介しましょう。NoSQLデータベースは、一般的に以下の4つのタイプに分類されます：

• キーバリュー型
• ドキュメントベース
• カラムベース
• グラフベース

AWSのNoSQLデータベースには、それぞれ利点があります。Eコマースストアのように、大量の顧客データを保存し、一度に多数のオンライントランザクションを処理するWebサイトに向いているものもあります。一方、NetflixやSpotifyのようなリアルタイムストリーミングサービスに適しているものもあり、その理由は、いつでもユーザーが利用できるコンテンツ量を素早く増減させることができるためです。

以下は、Amazon NoSQLデータベースの種類を簡単に説明したものです。

キーバリュー

Key-Valueデータベースは、従来のSQLデータベースと最も共通点があります。そして、NoSQLデータベースの中で最もシンプルなタイプだと思われがちです。なぜでしょうか？データベース内の各データ要素は、属性名（または「キー」）と値からなるキーと値のペアとして保存されるからです。この意味で、このデータベースは、2つのカラムだけを持つ従来のSQLデータベースとして機能します。このような理由から、Key-Valueデータベースは、オンラインショッピングカートのような消費者向けの用途によく使用されます。

ドキュメントベース

ドキュメントベースのNoSQLデータベースは、キーデータを値のペアとして保存・取得し、値の部分はドキュメントとして保存されます。これは何を意味するのでしょうか。値は、JSON（JavaScript Object Notation）やXML（Extendable Markup Language）のような、データベースの他の部分とは異なるフォーマットで保存されます。これにより、データベースの要素に対するインデックス作成とクエリが高速化されるとともに、特定のデータを異なるアプリケーションで使用する際の翻訳が少なくて済むようになります。

カラムベース

ワイドカラムデータベースは、従来のSQLデータベースと同様に、テーブル、行、カラムを使用します。ただし、カラムの名前や形式は、同じテーブルの行ごとに異なることがあるという違いがあります。このユニークな構造により、カラムベースのデータベースはデータ圧縮率が高く、ディスクスペースの節約やクエリプロセスのスピードアップに貢献します。

グラフベース

グラフデータベースは、各データの関係性に着目しています。各要素はノードとして格納され、各要素（またはノード）間の接続は、リンクまたは関係と呼ばれます。グラフデータベースでは、ノードは第一種要素に分類され、それは言語内の他のエンティティとして動作する言語エンティティである。これにより、開発者は「データの処理を抽象化」することができ、プログラム実行中に個々のデータに新たな機能を持たせることができるようになります。