content企業の中で最も重要な資産の一つである“データ”の多くは1990年代以降、多くがリレーショナルデータベース(RDB)で管理されてきました。Things:IoT)”のデータを取り扱う企業やウェブ系、一般企業で従来から利用しているRDBではなく、NoSQLを利用する企業が増えてきています。NoSQLが話題になるようになって数年経ちますが、今なぜNoSQLなのか、日本で利用者が増加しているオープンソースの主なNoSQL製品を研究しながら探っていきたいと思います。今回、この企画をするにあたって、各ベンダーや各方面の専門家が賛同し協力してくれています。製品の特徴、強み、そして、どの分野に利用するのがよいのか、最も重要なこととしてどのような利用に向いているのか、また商用版が存在する場合にはその違いについてシリーズで説明して頂きます。Cassandra(DataStax)第8回:Neo4j(Neo4jユーザグループ)第9回:まとめNoSQLの主なカテゴリNoSQLはさまざま種類の膨大なデータ量を高速かつ動的に整理し分析することを可能にする、非リレーショナルな分散データベースシステムです。知られているだけでも100を超えるさまざまな製品がありますが、大きく分けて4種類のカテゴリに分けられます。各製品にはそれぞれに特徴があり、向き不向きがありますので、製品選定の際には、特徴の違いを理解しておくことがとても重要になります。今回のシリーズで紹介する7つについても、どのカテゴリに分類されるか覚えておいてくださいキーバリュー型:Riak、Redis多くのNoSQLがKey(キー)を持っていることから、基本はキーバリューに属しているとも言えます。データの管理、アクセスはキーに対して行い、そのキーに対してバリューが存在します。高速なパフォーマンスとデータ分散が行えるため拡張性に優れています。HBase列指向とも言われることもありますが、データはRDBのようにレコード(行)で管理されます。アクセスはキーバリューと同じようにキーを使用して列単位になります。列に対して数億件というデータの追加が可能で、RDBより柔軟性とパフォーマンス、拡張性で優れていていると言われ、データの書き込みが高速であることが特徴ですドキュメント型:Couchebase、MongoDBキーに対してバリューではなく、より複雑なドキュメントとしてデータを格納します。JSONといったデータ記述書式で取り扱うことが可能で、半構造化データの取り扱いを得意とします。複雑なデータ構造を扱うアプリケーションにおいては、生産性高く柔軟に開発できるメリットがありますグラフ型:Neo4jグラフ理論に基づき、相互に結びついた要素で構成され、それぞれの間に任意の数の結びつきのあるデータ同士の関係をグラフとして表すのが適切なデータを対象とするように設計されます。グラフデータベースは、従来のRDBでは不可能だった形でデータの関係をモデル化し探索するのに役立つように作られており、データをグラフ型で格納した場合、RDBと比較して高速に横断検索をすることが可能です以下の表は、NoSQLデータベースを評価する際に考慮すべきいくつかの重要な特性を示します(表1)。グラフ理論NoSQLへの動きデータベースは1959年にW.C.McGee氏による論文で初めてその言葉が定義されたと言われています。1960年代に入るといくつかデータベースが発表され、1970年代から1990年代頃までは、メインフレームの全盛期時代がありました。発展した、この時代のデータベースは階層型データベース(HDB)やネットワークデータベース(NDB)といったものです。Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。ついて運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。