データベースを選択する場合、リレーショナル（SQL）データ構造か非リレーショナル（NoSQL）データ構造かを選択することは最も重要な決定事項の1つです。どちらも実行可能なオプションではありますが、ユーザーが決断を下す際に念頭に置いておかなければならない重要な違いがあります。

ここでは、最も重要な違いを分解し、現在利用可能な最高のSQLとNoSQLデータベースシステムについて説明します。

SQLとNoSQLの違い

言語
誰もが同じ言語を話す町Aを例に考えてみましょう。すべてのビジネスはその言語を中心にして成り立っており、あらゆるコミュニケーションにそれが使われています。要するに、住民が自分たちの周りの世界を理解し、交流する唯一の方法がその言語だと言えます。ある町でその言語を変えることは、誰にとっても混乱を招くことになります。

さて、誰もが別々の言語を話すもう１つの町、町Bについて考えてみましょう。誰もが世界との関わり方が違っていて、「普遍的な」理解や組織は存在しません。仮にある家が違っていても、他の誰かに全く影響を与えることはありません。

これは、SQL（リレーショナル）データベースとNoSQL（非リレーショナル）データベースの根本的な違いの1つを説明するのに役に立ちますが、この違いには大きな意味があります。早速見ていきましょう。

SQL データベース： SQLデータベースは、データの定義と操作に構造化クエリ言語（SQL）を使用します。一方では、これは非常に強力です。SQLは最も汎用性が高く、広く利用されているオプションの一つであるため、安全な選択であり、特に複雑なクエリには最適です。一方で、制約があることもあります。SQLを使用するには、事前に定義されたスキーマを使用してデータの構造を決定する必要があります。さらに、すべてのデータは同じ構造に従わなければなりません。これにはかなりの前準備が必要で、先ほどの例で述べた町Aと同様に、構造の変更が困難であると同時に、システム全体を混乱させることにもなりかねません。

NoSQLデータベース：一方、NoSQLデータベースは、構造化されていないデータのために動的なスキーマを持ち、データは様々な方法で保存されます。列指向、文書指向、グラフベース、またはKeyValueストアとして構成されています。この柔軟性は以下のことを意味します。

最初に構造を定義しなくてもドキュメントを作成することができます。
各ドキュメントは、独自の構造を持つことができます。
構文（syntax）はデータベースごとに異なります。
そのままフィールドを追加することができます。

スケーラビリティ
ほとんどの場合、SQL データベースは垂直方向にスケーラブルで、CPU、RAM、SSD などを増やすことで単一のサーバーの処理能力を増やすことができます。一方、NoSQL データベースは水平方向にスケーラブルです。これは、シャーディングやNoSQLデータベースのサーバーを増やすことで、より多くのトラフィックを処理できることを意味します。別の例に例えると、同じ建物に階数を増やすのと、近隣に建物を増やすような感じです。後者の方が最終的には大規模で強力なものになる可能性があり、大規模なデータセットや常に変化するデータセットにはNoSQLデータベースが適しています。

構造
SQL データベースはテーブルベースですが、NoSQL データベースはドキュメントベース、キー・バリューペア、グラフデータベース、またはワイドカラムストアのいずれかです。このため、会計システムのような複数行のトランザクションを必要とするアプリケーションや、リレーショナル構造のために構築されたレガシーシステムには、リレーショナルSQLデータベースの方が適しています。

SQLデータベースの例としては、My SQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Serverなどがあります。NoSQLデータベースの例には、MongoDBMongoDB、BigTable、Redis、RavenDB Cassandra、HBase、Neo4jおよびCouchDBがあります。

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ベストなSQLデータベース

SQLデータベースとNoSQLデータベースの主要な構造的な違いを確認したところで、現在利用可能な最高のSQLデータベースとNoSQLデータベースのオプションをレビューすることで、このトピックを少し深く掘り下げていきましょう。

まずはSQLデータベースシステムから始めたいと思います。現在、最高のSQLデータベースシステムではNoSQLとの互換性を提供していることを覚えておいてください。にもかかわらず、リレーショナルSQL構造として使用した場合には最高の働きをします。

MySQL

My SQLのメリットと強みをご紹介します。

オラクルが所有している：MySQLはフリーでオープンソースですが、データベースシステムはオラクルが所有・管理しています。
成熟度：MySQLは非常に確立されたデータベースであり、巨大なコミュニティがあり、広範なテストが行われており、安定性が高い。
互換性：MySQL は、Linux、Windows、Mac、BSD、Solaris などの主要なプラットフォームに対応しています。また、Node.js、Ruby、C#、C++、Java、Perl、Python、PHPなどの言語へのコネクタも備えており、SQLクエリ言語に限定されません。
コストパフォーマンスに優れている：データベースはオープンソースで無料です。
複製可能：MySQLデータベースは複数のノードにまたがって複製することができるため、作業負荷を軽減し、アプリケーションのスケーラビリティと可用性を高めることができます。
シャーディング：シャーディングはほとんどのSQLデータベースではできませんが、MySQLサーバでは可能です。これは費用対効果が高く、ビジネスに適しています。
どんなシステムにおすすめ？：MySQLは、あらかじめ定義された構造とセットスキーマの恩恵を受けるあらゆるビジネスに強い選択肢です。例えば、会計システムや在庫を監視するシステムのような複数行トランザクションを必要とするアプリケーションや、レガシーシステム上で実行されるアプリケーションは、MySQLの構造を利用することで成功を収めることができます。

Oracle Database

もう一つの特にエンタープライズレベルの企業で人気のあるSQLデータベースシステムは、Oracle Databaseです。Oracle Databaseには、以下のような強みとメリットがあります。

専門的に開発・管理されている： OracleはOracle Databaseシステムを開発・管理しています。商用オプションとして、このリレーショナルデータベース管理システムは、頻繁なアップデートと優れたカスタマーサポートといったメリットがあります。
独自のSQL言語： Oracle Databaseは、PL/SQL（Procedural Language/SQL）として知られる独自のSQL言語を使用しています。この言語は、ストアドプロシージャ、組み込み関数、および変数をどのように扱うかという点で、従来のSQLとは少し異なります。
高価：専門的に開発・管理されたデータベースシステムとして、Oracleは最も高価なオプションの一つです。
互換性： Oracle Databaseは、どのオペレーティング・システムでも利用可能です。
DBMSの構成： Oracleは、データベースオブジェクトのサブセットであるスキーマごとに複数のオブジェクトを１つのグループにまとめます。
データベースのサイズが大きい： Oracleは非常に大規模なデータベースを扱うことができるため、大規模なデータを必要とする企業に最適です。
アップグレードが容易：Oracle Databaseでは、システムを完全にオーバーホールすることなくアップグレードを完了することができます。
トランザクション制御： Oracleでは、新しいデータベース接続は新しいトランザクションです。コミット前に値が更新されることはないため、ロールバックや変更を行うことができます。
その他のメリット：Oracleは、ビットマップインデックス、パーティショニング、関数ベースのインデックス、リバースキーインデックス、スタークエリの最適化を提供しています。
どんな企業におすすめ？：Oracle Databaseは優れたデータベースの選択肢ですが、コストが高いために中小規模の企業が利用できない可能性があります。大規模なデータ・ニーズがあり、予算に余裕のある企業組織にとっては、このソリューションがマッチするでしょう。

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Serverは、中小企業に人気のあるオプションです。以下のようなメリットと利点があります。

PostgreSQL

PostgreSQL をSQL DBMSの中で最後に挙げたのは、SQLとNoSQLのハイブリッドデータベースシステムであり、これら2つのオプションの中間に当たるからです。

PostgreSQLには以下のような強みとメリットがあります。

費用対効果：PostgreSQLはフリーでオープンソースのデータベースシステムです。PostgreSQLのグローバル開発グループがシステムの開発と管理を行っています。
互換性： PostgreSQLは、HP-UX、FreeBSD、Linux、OpenBSD、NetBSD、OS X、Unix、Solaris、Windowsを含む様々なオペレーティングシステムで利用できます。また、.Net、C++、C、Java、Delphi、Perl、PHP、JavaScript（Node.js）、Python、Tslという言語もサポートしています。
ORDBMS：PostgreSQLは「オブジェクト指向データベース管理システム」（ORDBMS）であり、単に「リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）」ではありません。これは、厳密なリレーショナルモデル（SQL）と厳密なオブジェクト指向モデル（NoSQL）のハイブリッドとして機能することを意味します。
ユーザのサポート：PostgreSQLには独自のカスタマーサポートはありませんが、無料のサポートを提供してくれる活発なコミュニティがあります。さらに、サードパーティのサービスプロバイダから優れた有償サポートオプションが提供されています。
高いACIDコンプライアンス： PostgreSQLは最高レベルの原子性、一貫性、分離、耐久性を提供することで知られています。これらは、専門家がデータベース設計の品質を判断するために用いる4つの基準です。ACID準拠についての詳細はこちらをご覧ください。
ピュアSQL：PostgreSQLのもう一つのメリットは、多くの場合、固有の違いを持つ他のデータベースシステムとは対照的に、利用可能な最も純粋な形式のSQLを利用しているという事実です。
どんな企業におすすめ？：リレーショナルデータベースとオブジェクト指向データベースのハイブリッドとして、PostgreSQLはデータがリレーショナルモデルと全くうまく噛み合わない場合に優れています。PostgreSQLは非常に大規模なデータベースや複雑なクエリーを実行するのに適しています。

NoSQL:非リレーショナルデータベース

さて、様々なNoSQL非リレーショナルデータベースシステムに移りましょう。これらのシステムを理解するには、もう少し技術的な専門知識が必要です。まずはMongoDBから始めましょう。

MongoDB

MongoDBのメリットや強みを紹介します。

無料で利用できる： 2018年10月以降、MongoDBのアップデートはServer Side Public License (SSPL) v1で公開されており、データベースは無料で利用できるようになっています。
動的スキーマ：前述の通り、既存のデータを一切変更せずにデータスキーマを変更できる柔軟性があります。
スケーラビリティ：MongoDBは水平方向にスケーラブルなので、スケールアップに関する作業負荷を軽減し、ビジネスを簡単にスケールさせることができます。
管理性：データベースはデータベース管理者を必要としません。ユーザーフレンドリーなので、開発者と管理者の両方が利用できます。
スピード：シンプルなクエリに対して高いパフォーマンスを発揮します。
柔軟性：既存の行やアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えることなく、MongoDBに新しいカラムやフィールドを追加することができます。
ACIDに準拠していない：NoSQL データベースであるMongoDBはACID に準拠していません。ACID 準拠については上記のPostgreSQLを参照してください。
MongoDB Atlas (新機能)： MongoDBは最近、MongoDB Atlasグローバルクラウドデータベーステクノロジー　を製品リストに追加しました。この機能により、AWS、Azure、GCP経由でフルマネージドのMongoDBを展開することができます。
MongoDB Atlasを利用することで、ドライバーや統合機能、ツールを利用して、データベースの管理にかかる時間を短縮することができます。Atlasの価格情報はこちら。
どんな企業におすすめ？：MongoDB は、急速に成長しているビジネスや、スキーマが明確に定義されていない (つまり、構造化されていないデータをたくさん持っている) データベースに向いています。データベースのスキーマを定義できない場合、データスキーマが非正規化されていることに気づいた場合、データの要件やスキーマが常に進化している場合など、モバイルアプリやリアルタイム分析、コンテンツ管理システムなどでよくあるケースです。MongoDBは、あなたにとって強力な選択肢となるでしょう。

Apache Cassandra　

Apache Cassandra （またはCassandra DB）は元々Facebookの製品でしたが、2008年にFacebookがフリーのオープンソースNoSQLデータベースシステムとして世に送り出しました。ここでは、Cassandraのメリットと強みを紹介します。

フリーでオープンソース： FacebookがCassandraをオープンソース化した後、2010年にApacheがプロジェクトを引き継ぎました。
高い拡張性：Cassandraは「マスターレス・デザイン」の恩恵を受けています。これは、すべてのノードが同一であることを意味し、運用がシンプルになるため、大規模なデータベース・アーキテクチャへのスケールアップが容易になります。
どこでもアクティブ：ユーザーはすべてのCassandraノードから書き込みと読み取りができます。
高速な書き込みと読み取り： Cassandraの設計は、大規模なプロジェクトの場合でも、その分散された高可用性の構成を介して、読み取りと書き込みコマンドを大幅に高速化します。
ACIDに準拠していない：CassandraはNoSQLデータベースとして、ACIDに準拠していません。その代わり、Cassandraはアトミックで分離された耐久性のあるトランザクションを提供し、最終的には整合性を保ちます。（結果整合性）
SQLをサポート：ACID準拠ではありませんが、CassandraはSQLのようなDDL、DML、SELECT文を介してSQLをサポートしています。
データの更新と削除に弱い：Cassandraはデータの更新と削除に最適化されていません。
優れたデータ保護を提供： Cassandraは、データが失われないようにするコミット・ログ設計を特徴としています。また、バックアップ/リストア機能を備えており、追加のデータ保護を提供します。
データとノード機能の冗長性：Cassandraは一定のアップタイムを提供し、単一障害点を排除します。
どんな企業におすすめ？：Cassandraは、高速でリアルタイムなインサイトを提供するため、IoT（モノのインターネット）技術での使用に最も人気があります。時間ベースのログアクティビティ、エラーログ、センサーデータの書き込みを得意としています。高速な読み書き処理が必要な場合、Cassandraはデータベースの選択肢になるでしょう。また、Cassandraは、NoSQLデータベース上でSQLに似たデータ型を使って作業したい人にも向いています。

Google Cloud BigTable

Google の製品として、Google Cloud BigTable は無料ではありませんが、それを使用するのに必要な価格に見合うだけの明確な利点があります。早速、BigTable のメリットを見ていきましょう。

レイテンシーが低い：Google によると、BigTable は一貫して 10ms 以下のレイテンシを提供しています。
レプリケーション：レプリケーションによって、BigTable はより高い可用性、耐久性、および帯状障害が発生した場合の回復力を提供します。また、レプリケーションは、"ライブ配信アプリの高可用性と、配信対分析のワークロード分離 "を提供します。
機械学習：BigTableは、機械学習アプリケーションで使用するためのストレージエンジンを備えています。
統合が容易：オープンソースのデータ分析ツールとの統合が容易です。
高い拡張性：Google BigTable は、数百ペタバイト規模の大規模データソースを扱うことができます。
フルマネージドと複数のインテグレーション機能：MongoDB Atlasと同様に、BigTable はフルマネージドのため、求められる作業負荷が軽減されます。また、多くのプラットフォームとすぐに統合できるため、データのロードに必要なETLプロセスが効率化されます。
Google サービスとの高い互換性：Googleの製品であるBigTableは、Googleの傘下にある他のサービスとの統合性に優れています。
どのようなケースに向いているか？：Google によると、BigTable は、フィンテック、IoT、アドテクノロジーのほか、その他のユースケースにも最適だとしています。フィンテックであれば、不正行為のパターンをチェック機能を作成し、リアルタイムの取引情報を監視することができます。
また、金融市場のデータや取引履歴などを保存・統合することもできます。IoTでは、センサーから記録された大量のリアルタイム時系列データを取得して理解し、ダッシュボードや価値あるアナリティクスを作成することができます。広告では、大量の顧客行動データを収集して、マーケティング活動に役立つパターンを見つけることができます。

Apache HBase　

Google BigTableをモデルにしたデータベースとして、Apache HBaseは大規模なデータセットを扱うために作られました。ここでは、HBaseの利点と強みを紹介します。

オープンソースで無料：Apache HBaseは、Apacheが管理するオープンソースで無料のNoSQLデータベースシステムです。Google Cloud BigTable（上記）をモデルにしており、Hadoop Distributed File System（HDFS）上でBigTableのような機能を提供しています。
大規模なテーブル：HBaseは大規模なデータセットを管理するために特別に作成されました。
クラスター全体でのスケーリング： Hbaseはクラスター全体のスケーリングに優れています。ここで言うクラスターはクラスター分析に関連しており、データから機械学習のインサイトを導き出すために使用されます。
データ管理：HBaseは行を "リージョン"に整理します。リージョンは、複数のノード間でテーブルをどのように分割するかを決定します。リージョンの1つが大きすぎる場合、HBaseは自動的にリージョンを分割し、複数のサーバーに負荷を均等に分散します。
非構造化データと半構造化データの両方で動作：NoSQL データベースとして、HBase は半構造化情報と構造化情報の両方を保存するのに理想的です。
一貫性：HBaseは、読み取りコマンドと書き込みコマンドを高速かつ一貫して処理します。書き込みを実行した後、データに対する読み取り要求はすべて同じ応答を返します。
フェイルオーバー： HBaseはレプリケーションを使用してフェイルオーバーを提供し、システム障害によるユーザーへの悪影響を軽減または排除します。
シャーディング：HBaseはテーブルのシャーディングを自動で設定可能です。
どのようなケースに向いているか？：Apache HBase のウェブサイトでは、"ビッグデータへのランダムなリアルタイムの読み書きアクセスが必要な場合"にHBase を使用することを推奨しています。このデータベースは、何十億行、何百万列もの情報を含む巨大なテーブルをホストできるように設計されています。

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