【ITニュース解説】A Short Summary of the Last Decades of Data Management • Hannes Mühleisen

コンピューターシステムにおけるデータ管理技術は、過去数十年にわたり、ビジネスや社会の要求の変化に応じて進化を遂げてきた。その歴史は、一つの技術が他を完全に置き換えるのではなく、新たな課題に対応するために新しい技術が登場し、それぞれの長所を活かして共存していく過程である。

1980年代は、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）がデータ管理の主流となった時代である。この時代に標準化されたSQL（Structured Query Language）という言語を用いることで、開発者は統一された方法でデータを操作できるようになった。RDBMSの最大の特徴は、ACID特性と呼ばれる厳格なルールに基づいている点にある。ACIDとは、原子性（Atomicity）、一貫性（Consistency）、独立性（Isolation）、永続性（Durability）の頭文字を取ったものであり、これらを満たすことで、システムに障害が発生してもデータの矛盾や損失が起こらないように設計されている。この特性により、RDBMSは銀行の勘定系システムのように、データの正確性が極めて重要な業務で広く採用された。データは行と列からなる表形式で厳密に管理され、構造化されたデータを扱うための基盤技術として確固たる地位を築いた。

1990年代に入ると、企業は日々の業務で蓄積されるデータを単に保管するだけでなく、経営判断や意思決定に活用したいと考えるようになった。しかし、業務用のデータベースで複雑な分析処理を行うと、システムの性能が低下し、本来の業務に支障をきたす恐れがあった。この課題を解決するために登場したのが、データウェアハウス（DWH）である。DWHは、分析を目的とした専用の巨大なデータベースであり、様々な業務システムからデータを抽出し（Extract）、分析しやすい形に変換・加工し（Transform）、DWHに格納する（Load）という、ETLと呼ばれるプロセスを経てデータが集約される。これにより、企業は業務システムの性能に影響を与えることなく、過去のデータを横断的に分析できるようになった。

2000年代は、インターネットの爆発的な普及により、扱うべきデータ量が飛躍的に増大した時代である。Webサービスでは、世界中のユーザーから生成される膨大な量のデータを、安価かつ安定的に処理する必要があった。従来のRDBMSは、処理能力を向上させるために、より高性能なサーバーに置き換える「スケールアップ」という手法が一般的だったが、これにはコスト的な限界があった。そこで、安価なサーバーを多数連携させてシステム全体で処理能力を高める「スケールアウト」という考え方が注目されるようになった。このスケールアウトを実現するために生まれたのが、NoSQLデータベースである。NoSQLは「Not only SQL」を意味し、RDBMSが前提としていた厳格なACID特性を緩和する代わりに、システムの可用性や拡張性を重視するBASE特性という設計思想を採用した。これにより、一部のサーバーが故障してもシステム全体が停止することなく、大量のデータを分散して処理することが可能になった。また、RDBMSが苦手としていた、構造が固定されていない非構造化データや半構造化データも柔軟に扱えるという利点もあった。

2010年代以降、NoSQLは大規模データの処理に大きな可能性を示したが、一方でSQLが使えないことや、データの一貫性が保証されない場面があるなど、開発者にとって扱いにくいという課題も浮き彫りになった。この反省から、再びSQLの価値が見直される動きが活発になる。その一つが、NewSQLと呼ばれる新しいカテゴリのデータベースの登場である。NewSQLは、RDBMSの強みであるSQLの利便性やACID特性を維持しながら、NoSQLのような高いスケーラビリティを両立させることを目指した。また、Hadoopのような大規模分散処理基盤に蓄積されたデータに対して、使い慣れたSQLで分析を行いたいというニーズも高まり、「SQL on Hadoop」と呼ばれる技術群が発展した。これにより、データサイエンティストやアナリストは、専門的なプログラミング知識がなくても、SQLを用いてビッグデータを分析できるようになった。さらに、分析用途では、特定の列データのみを高速に読み出すことに特化した列指向データベースも注目を集め、データ分析の速度を劇的に向上させた。

このように、データ管理技術の歴史を振り返ると、それぞれの技術は特定の課題を解決するために登場し、発展してきたことがわかる。RDBMSの厳密さ、DWHの分析能力、NoSQLの拡張性、そしてNewSQLやSQL on Hadoopの統合的なアプローチなど、それぞれに異なる長所がある。万能な解決策は存在せず、現代のシステム開発では、扱うデータの種類、量、求められる処理性能や一貫性のレベルに応じて、これらの技術を適切に選択し、組み合わせて利用することが重要となる。そして、様々なデータベースが登場した現在においても、データを扱うための普遍的なインターフェースとしてのSQLの重要性は、揺らぐことなく受け継がれているのである。