[db tech showcase Tokyo 2015] A27: RDBエンジニアの為のNOSQL, 今どうしてNOSQLなのか？

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DataStax 原沢滋

今どうして、NOSQLなのか？

RDBエンジニアの為のNOSQL

NOSQLとは？

NOSQLとは???

NOSQLとは？

NOSQL（一般に”Not Only SQL”と解釈される）とは、リレー
ショナルデータベース管理システム (RDBMS) 以外のデータ
ベース管理システムを指すおおまかな分類語である。リレー
ショナルデータベースをやみくもに使用してきた長い歴史を
打破し、それ以外のデータベースの利用・発展を促進させよ
うとする運動の標語としての意味合いを持つ。 
 
有名な実装として、GoogleのBigTable、アマゾンのAmazon
DynamoDBなどがある。オープンソースの実装も数多く存在
し、例えばMongoDB、 Redis、Apache HBase、Apache
Cassandraなどがある。
出典：Wikipedia, NOSQL

NOSQLとは？

NOSQLという用語は1998年、SQLインターフェイ
スを持たない軽量な関係データベースのオープン
ソースソフトウェアの名前として最初に用いられた。
2009年初頭に開催されたオープンソースの分散デー
タベースについての会合において、Rackspaceの従
業員Eric Evansによって再導入された
出典：Wikipedia, NOSQL

一つ脱線・・・

NOSQL or NoSQL
大文字で全部書く NOSQLと NoSQLとの違いを気にする人もいます。
それは大文字だと Not Only SQLの NOSQLだけど、
NoSQLだと “No SQL” になると・・・

NOSQL = Not Only SQL
Database = RDBMS
or 
リレーショナルデータベース以外のデータベース
乱暴にまとめちゃうと
NOSQLとは？

NOSQLの種類

NOSQLタイプ説明
キーバリュー型多くの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がデータの管理、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
ワイドカラム型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、アクセスはキーバリューと同じ
キーを使用して列単位でアクセス
ドキュメント型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
グラフ型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

http://blogs.the451group.com/information_management/2012/11/02/updated-database-landscape-graphic/
データベースの分類とNOSQLの分類

NOSQLはどこで使うの？

そもそも、NOSQL(RDBMSでないもの）なんてどこで使うの？
（Facebook, Amazon, Google, AppleがそもそもなぜNOSQLを使っているのか）
LAMPの例：MEAN(MongoDB, Express, AngularJS, Node.js)とは？
Webの例：JSON
ゲーム会社の例：スキーマレス
パフォーマンスチューニングの例：そもそも、リレーショナルモデル？
金融例：トランザクション履歴データをどう保存するか
IoT例：センサーデータ、複数ディバイスはどう扱うか
MtoM例：どのくらいの量と、スピードが必要ですか？
パフォーマンス例：今までのアプリケーションは遅すぎませんか？
営業例：文鎮

OLTP
(RDBMS)

DWH

(RDBMS)

NOSQL

OLTP
(RDBMS)

DWH

(RDBMS)

Hadoop

分析・データベース

オペレーショナル
データベース

既存システム(RDB)
新システムへの要求
＊データ量
＊パフォマンス
＊柔軟性
＊可用性
＊値段
分析・データベース

オペレーショナル
データベース

既存システム(RDB)
新システム(NOSQL)
今までRDB では不可能、又は実現するのに
コストが膨大にかかった領域
NOSQLはどこで使うの？

オペレーショナル DB(NOSQL) vs. 分析 DB(Hadoop)
オペレーショナルl Database：
オンライントランザクション処理に代表される、日々のトラ
ンザクション処理を取り扱うデータベース:
例：
POSシステム
Webの入力システム
ATM 等
分析Database：
オペレーショナルで集めたデータを一カ所に集約さ
せ、データ分析を行う
例：データマイニング、
スコアリング
BIOperational
Database
オペレーショナルの世
界で最近になってやっ
と新技術が必要な事が
認識され始めた
(2006&2007 Google BigTable論文
とAmazon Dynamo論文)
NOSQL
Analytic
Database
分析データベースの世
界は実は10年前から
新技術がどんどん出て
きていた。
(2003&2004
Google GFS, MapReduce論文)
Hadoop

Relational なのかNOSQLなのか？
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
7369 SMITH CLERK 7902 80-12-17 800 20
7499 ALLEN SALESMAN 7698 81-02-20 1600 300 30
7521 WARD SALESMAN 7698 81-02-22 1250 500 30
7566 JONES MANAGER 7839 82-04-02 2975 20
7654 MARTIN SALESMAN 7698 81-09-28 1240 1400 30
7698 BLAKE MANAGER 7839 81-05-01 2850 30
7782 CLARK MANAGER 7839 81-06-09 2450 10
7788 SCOTT ANALYST 7566 87-04-19 3000 20
7839 KING President 81-11-17 5000 10
7844 TURNER SALESMAN 7698 81-09-08 1500 0 30
7876 ADAMS CLERK 7788 87-05-23 1100 20
7900 JAMES CLERK 7698 81-12-03 950 30
7902 FORD ANALYST 7566 81-12-03 3000 20
7934 MILLER CLERK 7782 82-01-23 1300 10
DEPTNO DNAME LOC
10 ACCOUNTING NEW YORK
20 RESEARCH DALLAS
30 SALES CHICAGO
40 OPERATIONS BOSTON
Relationalの場合
EMP表
DEPT表
select
e.empno, e.ename, e.job, e2.ename Mgr, e.hireda
te, e.sal, e.comm, e.deptno, d.dname, d.loc
from emp e, emp e2, dept d
where empno=7369 and
e.mgr=e2.empno and e.deptno=d.deptno
7369,‘SMITH’,‘CLERK’,‘FORD’,’80-12-17’,800,NULL,20,’RESEARCH’,’DALLAS’

Relational なのかNOSQLなのか？
コンテンツ、データを中心とした場合
INSERT INTO EMPLOYEE (EMPNO,ENAME,JOB,MGR,HIREDATE,SAL,COMM,DEPTNO,DNAME,LOC)
Values (7369,‘SMITH’,‘CLERK’,‘FORD’,’80-12-17’,800,NULL,20,’RESEARCH’,’DALLAS’)
EMPLOYEE表
SELECT
EMPNO,ENAME,JOB,MGR,HIREDATE,SAL,COMM,DEPTNO,DNAME,LOC
FROM EMPLOYEE
WHERE EMPNO=7369;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO DNAME LOC
7369 SMITH CLERK FORD 80-12-17 800 20 RESEARCH DALLAS

NOSQLって使えるの？
こんな声を聞きませんか？
NOSQL は安全でない…
NOSQL は信頼できない…
NOSQL は拡張できない…
NOSQL は誰も使っていない…
っていうかそもそも、NOSQLは分からない！
ここがスタート・ポイント（今ここ）

データベースマーケット（２０年前）
トラディショナルオープンシステム
汎用機DB RDBMS
どちらでも
よいケース

規模
小
大
トラディショナル
RDBMS
実はEarly Adapterが
NOSQL利用
データベースマーケット（今）
汎用機DBは未だに健在
オープンシステム

データベースマーケット（これから）
トラディショナル
NOSQLRDBMS
どちらでも
よいケース
モノのインターネット(IOT)

ビッグデータ、IoT、クラウド、NOSQL？

バズワード！！

繋がるネット時代の新技術
LAN/WAN 

クライアント/
サーバー 

リレーショナル
DBMS(RDBMS)
SNA 

階層DB
Terminal 

NOSQL DBMS
オープンシステム時代
（Oracle,Informix,
Sybase等)
メインフレーム時代
（IMS,DB2等)
もののインターネット(IoT)時代（クラウド、ネットワーク、分散）
(Bigdata, Hadoop, Open Source)
1970 年代
1990 年代
2010年以降
IoT, コンテンツの時代
クラウド 

アプリケーションの時代
大きなコンピューターの時代

繋がるネット時代の新技術
オープンシステム時代
（Oracle,Informix,
Sybase等)
メインフレーム時代
（IMS,DB2等)
もののインターネット(IoT)時代（クラウド、ネットワーク、分散、IoT）
(Bigdata, Hadoop, Open Source)
1970 年代
1990 年代
2010年以降
IoT, コンテンツの時代
アプリケーションの時代
大きなコンピューターの時代

リレーショナル
DBMS(RDBMS)
階層DB
NOSQL DBMS
シンプルな作り
と単純な業務の
置き換え、記録
のためのデータ
ベース
アプリケーション構造を
中心としたリレーショナ
ルデータモデルのデータ
ベース
コンテンツ、データを中心に
したデータセントリック・
データベース

第２次
NOSQLブーム？
（IoT時代）
幻滅期NOSQL創生
(Bigdata, Web)
日本におけるNOSQLの動き（ブーム？）
2010 2011 2012 2013 2014 2015

NOSQLはあなたの身近にすでにあります
テレビを見たり
買い物をしたり
Webページをクリックしたり
Facebookをしたり、
Twitterをしたり
Appleのサービスを利用したり
音楽をオンラインで聞いたり
温度を調整したり
すべてのアクションにNOSQLが使われています

最後に宣伝
明日
9時30分∼ 
NOSQL パネルディスカッション
15時30分∼ Cassandraの話をします
E35:ポストRDB: Web, IoT, モーバイル時代のデータベース、
Apache Cassandraを学ぼう
16時30分∼ ワークスアプリケーションの新ERP「HUE」
Oracle ->Cassandraののリプレース事例

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