【ITニュース解説】What are the core differences between SQL and no SQL like mongodb?

システムエンジニアとしてキャリアをスタートするにあたり、データベースの理解は避けて通れない重要なテーマだ。現代のあらゆるアプリケーションは裏側でデータを扱っており、そのデータを効率的かつ安全に管理するのがデータベースの役割である。データベースには様々な種類があるが、大きく分けると「SQLデータベース」と「NoSQLデータベース」の二種類が存在し、それぞれ異なる特性と得意分野を持っている。これら二つの基本的な違いを理解することは、適切な技術選択の第一歩となる。

まず、SQLデータベースから見ていこう。SQLはStructured Query Language（構造化クエリ言語）の略であり、主に「リレーショナルデータベース」と呼ばれる種類のデータベースで使用される。リレーショナルデータベースは、その名の通り、データを「リレーション（関係）」つまり表形式で管理するのが特徴だ。ちょうどExcelのシートのように、データは行と列からなるテーブル（表）に整理される。例えば、顧客情報であれば「顧客ID」「名前」「住所」といった列があり、各顧客のデータが一行ずつ格納される。

このテーブルには「スキーマ」と呼ばれる、事前に定義された厳格なデータ構造がある。列の名前はもちろん、そこに格納されるデータの種類（テキスト、数値、日付など）も厳密に決められている。新しいデータを追加する際も、既存のスキーマに合致している必要があるため、データの一貫性が非常に高く保たれる。複数のテーブルが存在する場合、それらのテーブル間には「主キー」や「外部キー」といった仕組みを使って関係性を持たせることができる。例えば、顧客テーブルと注文テーブルを顧客IDで関連付けることで、どの顧客がどのような注文をしたかを効率的に追跡できる。この関連付けられたデータは、SQL言語の「JOIN」という強力な機能を使って、複数のテーブルから一度にまとめて取得することが可能だ。

SQLデータベースの大きな強みは、データの「整合性」と「信頼性」が極めて高い点にある。これは「ACID特性」と呼ばれる一連の原則によって保証される。ACIDは、Atomicity（原子性）、Consistency（一貫性）、Isolation（分離性）、Durability（永続性）の頭文字を取ったものだ。例えば、複数の操作が一連の処理として実行されるトランザクション処理では、全て成功するか、全て失敗して元の状態に戻るかのどちらかであることが保証される。これにより、データが途中で不整合な状態になることを防ぎ、常に信頼できる情報を提供できる。

しかし、厳格なスキーマを持つSQLデータベースは、システムの変更や進化に柔軟に対応しにくい側面もある。たとえば、後から新しいデータ項目を追加したい場合、既存のテーブル構造を変更する必要があり、大規模なシステムではこの変更作業が手間となることがある。また、大量のデータや非常に高いアクセス負荷に対応しようとすると、主に一台の高性能なサーバーで処理能力を高める「垂直スケーリング」が一般的だが、これには物理的な限界がある。複数のサーバーにデータを分散させる「水平スケーリング」も可能だが、リレーショナルデータベースの構造上、実装が複雑になりがちだ。代表的なSQLデータベースには、MySQL、PostgreSQL、Oracle Database、SQL Serverなどがある。

次に、NoSQLデータベースについて解説しよう。NoSQLは「Not only SQL」の略で、リレーショナルデータベースとは異なるアプローチでデータを管理するデータベースの総称だ。様々な種類のNoSQLデータベースが存在するが、ここでは特にシステムエンジニアを目指す上で知っておくべき「ドキュメント指向データベース」の代表例であるMongoDBを挙げて説明する。

MongoDBは、データを「ドキュメント」と呼ばれる形式で保存する。このドキュメントは、JSON（JavaScript Object Notation）というデータ形式に似ており、キーと値のペアで構成される。SQLデータベースのテーブルが行と列でデータを管理するのに対し、MongoDBのドキュメントは関連する情報を一つのまとまりとして扱う。例えば、顧客情報であれば、顧客の名前、住所、連絡先、さらにはその顧客が過去に購入した商品のリストまでを、一つのドキュメントの中に柔軟に格納できる。

NoSQLデータベース、特にMongoDBのようなドキュメント指向データベースの大きな特徴は、「スキーマレス」または「柔軟なスキーマ」であることだ。SQLデータベースのように事前に厳格なデータ構造を定義する必要がなく、ドキュメントごとに異なるフィールドを持つことが許される。これにより、開発者はデータの種類や構造が頻繁に変わるようなシステムでも、データベースの設計変更に時間を取られることなく、迅速に開発を進めることができる。例えば、新しい商品属性を追加したい場合、既存のドキュメントのスキーマを変更することなく、新しいフィールドを持つドキュメントを保存するだけで対応できる。

また、NoSQLデータベースは「水平スケーリング」に非常に優れている。これは、データを複数のサーバーに分散させて処理能力を向上させることを意味する。MongoDBでは「シャード」という機能を使って、大規模なデータを複数のサーバーに効率的に分散させ、大量のアクセス要求や膨大なデータ量に対応できる。これにより、システムが成長しても柔軟に拡張できる点が大きな利点だ。SQLデータベースがデータの整合性を最優先する一方で、NoSQLデータベースは「CAP定理」という原則に直面する。これは、一貫性（Consistency）、可用性（Availability）、分断耐性（Partition tolerance）という三つの特性のうち、常に全てを同時に満たすことはできないというもので、一般的にNoSQLデータベースは、高い可用性や分断耐性を保つために、一貫性についてある程度の柔軟性を持つことが多い。MongoDBのようなデータベースは、大規模な分散環境で性能を発揮するため、この特性を受け入れ、データの整合性についてはアプリケーション側である程度の責任を持つことで、高い可用性とスケーラビリティを実現している。

しかし、NoSQLデータベースにも弱点がある。データの整合性保証がSQLデータベースほど厳密ではないため、複雑なトランザクション処理や、複数のドキュメントにまたがる関連性の厳密な保証が必要なケースでは、開発者がそのロジックをアプリケーション側で実装する必要がある。また、SQLデータベースの強力なJOIN機能のような、複数のデータ構造を複雑に関連付けて分析する機能は限定的である。

NoSQLデータベースは、SNSの投稿、ブログの記事、IoTデバイスから送られてくるセンサーデータ、リアルタイム分析のログデータなど、データ構造が頻繁に変わったり、大量のデータを高速に処理する必要があるシステムに適している。

ここまで見てきたように、SQLデータベースとNoSQLデータベースは、それぞれ異なる設計思想と得意分野を持っている。どちらが「優れている」というものではなく、それぞれの特性を理解し、プロジェクトの要件に合わせて適切なデータベースを選択することが、システムエンジニアとしての重要な判断能力となる。

データの構造が固定されており、厳密な整合性が求められる会計システムや金融システムのような場合はSQLデータベースが適しているだろう。一方、データ構造が柔軟に変化し、大量のデータを高速に処理する必要があるSNSやIoTプラットフォームのような場合はNoSQLデータベースが有利だ。近年では、システムの要件が複雑化するにつれて、一つのシステム内でSQLデータベースとNoSQLデータベースを組み合わせて利用する「ポリグロットパーシステンス」という考え方も一般的になっている。それぞれの長所を活かし、短所を補い合うことで、より堅牢でスケーラブルなシステムを構築することが可能になる。