多様化するデータへの挑戦【前編】
「RDBMS」でも「NoSQL」でも解決できないデータベースの課題とは?
データの多様化が進むにつれて、従来の主流だったRDBMSで全てのデータを取り扱うことが難しくなってきた。NoSQLはそうした課題の一部を解決するものの、依然として解決が難しい課題は残る。それは何なのか。
データが多様化する中、データベース業界でデータマネジメントに関する混乱が生じている。一般的に「データベースは単一のデータモデルのみを取り扱う」というのが少し前の共通認識だった。データの多様化が、この考え方に対して変化を迫っている。
データモデルにはさまざまな種類がある。
- データを2次元の表で表現するリレーショナル型
- 特定のデータ形式を持たないドキュメント型
- データをキーと値(バリュー)の組み合わせで保持するキーバリュー型
- 要素同士の関係をデータとして扱うグラフ型
などだ。異なるデータモデルのデータを同一データベースに格納し、処理するのは困難を極める。これまで新しいデータモデルに遭遇したときには、そのデータを既存のデータベース管理システム(DBMS)が準拠しているデータモデルに無理やり合わせるか、適切なデータモデルを取り扱えるDBMSを購入しなければならなかった。
RDBMSでも、NoSQLでも解決できない“あの問題”
構造化データに関するニーズに長年応え続けているのが、リレーショナル型のデータモデルに準拠したリレーショナルDBMS(RDBMS)だ。一方で最適ではないにもかかわらず、非構造化データの格納先としてもRDBMSが使用されてきた。
ビッグデータやリアルタイム処理といった新しいデータおよびデータソースの登場によって、半構造化データ、非構造化データは存在感を増している。この状況を受けて、特定用途のための非リレーショナル型DBMSに関心が寄せられている。このようなDBMSは一般的に「NoSQL」と呼ばれ、それが準拠するデータモデルは表とは異なる構造でデータを表現する。
このようなデータの変化とNoSQLへの関心の高まりは、ジレンマをもたらした。複数のDBMSを使用すれば多様なデータモデルを取り扱えるが、管理は複雑になるというジレンマだ。
いかに複数データモデルを効率良く取り扱うか
単一のデータモデルを取り扱う特定用途のDBMSは、より適切な方法でデータを処理できる仕組みを持つ。複数のDBMSを利用する場合、開発、保守、運用に関する作業が増加し、システム構成が複雑になる。このような状況から、多様なデータモデルを取り扱うためのより良い方法に対するニーズが生じている。
RDBMSあるいはNoSQLは、複数データモデルの取り扱いを含め、互いの機能を採用することでこの状況に対処している。DBMSがどのデータモデルに準拠するのかは、以前は他製品と差をつける要素だったが、いまやDBMSの共通項目になりつつある。
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