はじめに

この記事では、スキーマレスなデータベースを使ってきたプロジェクトが、なぜスキーマを持つデータベースへの移行を検討するようになるのかを解説します。

この記事の対象読者

MongoDBやDynamoDBなどのNoSQLデータベースを使っている方
データ分析やBI活用で困りごとを感じ始めている方
スキーマ設計の重要性を理解したい方

想定するシチュエーション

開発初期にスキーマレスなデータベースを採用し、柔軟にデータを保存してきたものの、運用が進むにつれて「データの形がバラバラで集計しづらい」「分析クエリが複雑になりすぎる」といった課題に直面しているケースを想定しています。

スキーマとは何か

スキーマとは、データベースに保存するデータの構造を定義したものです。テーブルにどんなカラムがあり、それぞれがどんな型で、どんな制約を持つのかを事前に決めておくことで、データの一貫性を保ちます。

スキーマあり（RDBなど）の特徴

RDB（リレーショナルデータベース）のようなスキーマを持つデータベースでは、テーブル構造を事前に定義します。

定義例（テーブル設計）

CREATE TABLE users (
  id         INT          NOT NULL PRIMARY KEY,
  name       VARCHAR(100) NOT NULL,
  email      VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
  created_at TIMESTAMP    NOT NULL
);

この例では、カラム名・型・必須/任意・制約（NOT NULL、UNIQUEなど）があらかじめ決まっています。定義に合わないデータは挿入できません。

メリット

データの形が揃う
JOINや集計がやりやすい
型の保証があるため、安全に扱いやすい
長期運用しやすい

デメリット

スキーマ変更にマイグレーションが必要
開発初期の仕様変更に対応しづらい
テーブル設計に時間がかかる

スキーマレス（DocumentDB/MongoDBなど）の特徴

スキーマレスなデータベースでは、ドキュメント（レコード）ごとに異なる構造を持つことができます。

データ例（JSON）

// あるドキュメント
{
  "id": 1,
  "name": "Taro",
  "email": "taro@example.com"
}

// 別のドキュメント
{
  "id": 2,
  "fullName": "Jiro Yamada",
  "mail": "jiro@example.com",
  "tags": ["beta-user"]
}

この例では、name と fullName、email と mail のように、フィールド名がバラバラでも保存できてしまいます。また、後から tags のような新しいフィールドを自由に追加できます。

メリット

開発初期に仕様がコロコロ変わるときに超ラク
アプリ側のオブジェクトをほぼそのまま保存できる
スキーマ変更が不要で柔軟性が高い

デメリット

データの形がどんどんバラける
後で分析するときに「結局どのフィールドを見ればいいの？」問題になる
型が揃っていない、nullだらけ、フィールド名が微妙に違うなどの地獄が起きる

スキーマレスとスキーマありの使い分け

それぞれの特性を理解した上で、適材適所で使い分けることが重要です。

開発初期やプロトタイプではスキーマレスの柔軟性が活きますが、運用が進み組織的なデータ活用が求められるようになると、スキーマありのデータベースが必要になってきます。

なぜ「スキーマレスから脱却したい」と感じるのか

開発初期はスキーマレスが便利

プロジェクトの初期段階では、要件が頻繁に変わるため、スキーマレスなデータベースは非常に便利です。

ユーザーフィードバックに応じて素早く機能追加できる
テーブル設計を気にせず、まずは動くものを作れる
アプリケーション側の変更がそのままデータ構造に反映される

この柔軟性は開発速度を大きく向上させます。

運用が進むと見えてくる課題

しかし、時間が経つにつれて以下のような問題が顕在化してきます。

データの形がバラバラになる問題

// 初期のユーザーデータ
{
  "id": 1,
  "name": "Taro"
}

// 途中で追加された項目
{
  "id": 2,
  "name": "Jiro",
  "email": "jiro@example.com"
}

// さらに後から別の形式で
{
  "id": 3,
  "fullName": "Hanako Suzuki",
  "mail": "hanako@example.com",
  "registeredAt": "2024-01-01"
}

同じ「ユーザー」を表すデータなのに、フィールド名や含まれる情報が異なってしまい、後から処理するのが大変になります。

分析・集計の難しさ

分析クエリを書くたびに以下のような処理が必要になります。

「このフィールドがあるドキュメントだけを抽出して...」
「型が違うデータを変換して...」
「複数のフィールド名のどれかが存在するか確認して...」

BIツールから綺麗に可視化することも難しくなり、結果的に分析のハードルが上がってしまいます。

チーム運用の課題

組織的な課題も出てきます。

新メンバーが来たときに、データ構造がカオスで理解コストが高い
「この数値を公式指標にしたい」と思ったときに、定義が安定しない
データの品質を保証できず、信頼性が低下する

これらの課題から「ちゃんとスキーマを切って、テーブル設計して、分析用のきれいな世界を作ろう」という考えに至るわけです。

脱却する際の典型的なアプローチ

二層構造の考え方

スキーマレスから完全に離れるのではなく、用途に応じて使い分ける二層構造がよく採用されます。

アプリ層：スキーマレスDBで柔軟性を保つ

アプリケーションのトランザクション処理やリアルタイムな読み書きには、引き続きスキーマレスDBを使います。

ユーザーのアクション記録
セッション情報
リアルタイムなデータ更新

これらは仕様変更の可能性が高く、柔軟性が求められるためです。

分析層：DWHでスキーマを定義して整理する

一方、分析用途には以下のようなDWH（データウェアハウス）を使い、スキーマをしっかり定義します。

Amazon Redshift
Google BigQuery
Snowflake
Azure Synapse Analytics

ETL処理（Extract, Transform, Load）を通じて、スキーマレスDBから定期的にデータを抽出・変換・ロードすることで、分析に適した形に整えます。

具体的な移行パターン

典型的な移行の流れを見てみましょう。

ステップ1：現状分析

まず、スキーマレスDBに保存されているデータの構造を把握します。

どんなフィールドが存在するか
データ型はどうなっているか
null値の割合はどれくらいか

ステップ2：スキーマ設計

分析に必要なテーブル構造を設計します。

-- ユーザーテーブルの例
CREATE TABLE users (
  user_id       BIGINT       NOT NULL PRIMARY KEY,
  user_name     VARCHAR(100) NOT NULL,
  email         VARCHAR(255) NOT NULL,
  registered_at TIMESTAMP    NOT NULL
);

-- イベントログテーブルの例
CREATE TABLE event_logs (
  event_id      BIGINT       NOT NULL PRIMARY KEY,
  user_id       BIGINT       NOT NULL,
  event_type    VARCHAR(50)  NOT NULL,
  event_data    JSON,
  occurred_at   TIMESTAMP    NOT NULL,
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id)
);

ステップ3：ETLパイプライン構築

データ変換のロジックを実装します。例えば、Apache AirflowやAWS Glueなどを使って、定期的にデータを同期します。

# 疑似コード例
def transform_user_data(raw_document):
    return {
        'user_id': raw_document.get('id'),
        'user_name': raw_document.get('name') or raw_document.get('fullName'),
        'email': raw_document.get('email') or raw_document.get('mail'),
        'registered_at': raw_document.get('created_at') or raw_document.get('registeredAt')
    }

ステップ4：段階的移行

いきなり全てを移行するのではなく、重要度の高いテーブルから段階的に進めることで、リスクを抑えます。

ステップ5：検証・改善

実際に分析クエリを実行してみて、パフォーマンスやデータ品質を検証し、必要に応じて改善します。

まとめ

スキーマレスとスキーマありは、それぞれ異なる強みを持っています。

スキーマレスが適している場面

開発初期で仕様が流動的
アプリケーションのトランザクション処理
リアルタイム性が求められる用途

スキーマありが適している場面

組織的なデータ活用・分析
長期運用が必要なシステム
データの一貫性と品質が重要

多くの場合、両者を組み合わせた二層構造が現実的な解決策となります。アプリケーション層ではスキーマレスの柔軟性を活かしつつ、分析層ではスキーマを定義してデータの品質を保つことで、それぞれの強みを最大限に引き出すことができますね。

もしあなたが「分析クエリが複雑になってきた」「データの形がバラバラで困っている」と感じているなら、それはスキーマを持つDWHの導入を検討する良いタイミングかもしれません。