「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。

公開 2020年11月17日 05時01分

更新 2020年11月26日 10時48分

著者

Jeff McCormick

[TechTarget]

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　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。

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DBMSの選び方

DBMSの活用事例

　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。