データの仮想化とは

• 既存のデータベースに格納されているデータの仮想ビューを作成する。
• データを物理的に移動せず、新たな仮想データレイヤーで複数ソースからのデータを統合ビューとして表現する。
  →この手法はしばしば「データフェデレーション」（または「仮想データベース」）と呼ばれる。
  →基となる複数のデータベースがフェデレーションの対象（「フェデレート」と呼ばれる）
• データの仮想化では、基となっているデータベースに対してクエリが実行される。
  →新しいデータの仮想化技術の多くでは、データの読み取りだけでなく書き込みもできる。
• データの仮想化は、主にデータ分析用途で利用される。

メリット

• データを物理的に移動しないため、データへのクエリ前にやらなくてはならない作業やコストが少なく、既存のインフラへの影響も抑えることができる。
• 非構造化データソースと構造化データソースの両方に対してアドホックな（特定の目的の）SQLクエリを実行できる。
  →データの仮想化ではこれが主なユースケース

デメリット

• 仮想データベースではデータがインデックス付けされず、インデックス格納用の独立したデータストレージもない。
  →基となるソースシステムで付けられたインデックスに依存する。
• 仮想データベースでは、すべてのリクエストを、個々のソースシステム用の別のリクエストにマッピングしてから、すべてのソースシステムに対して実行する。
  →ネットワーク全体でパフォーマンスの問題が発生する可能性があり、システムは常にネットワーク容量の問題に悩まされる。
• データのリネージや履歴をトラッキングできる場所がない。
  →「single source of truth」（信頼できる唯一の情報源）は得られない。
• 一般に、仮想データベースではセキュリティ制御に制約がある（少なくとも実装が複雑）。
  →例えば、仮想データベースでは、レコード単位ではなくテーブル単位でのみデータを保護できる。
• 仮想データベースの容量は、常に基となるソースシステムのデータ量に制限される。

参考