【図解で比較】SQL vs NoSQL — データベースの2大潮流を徹底解説

ざっくり言うと、SQLは「Excelの表みたいにきっちり行と列で管理するデータベース」で、NoSQLは「もっと自由な形でデータを入れられるデータベース」だよ。SQLはリレーショナルデータベース（RDB）とも呼ばれていて、データを入れる前に「この列にはこういうデータを入れる」っていうスキーマを決めておく必要があるんだ。

いい質問だね。たしかにNoSQLは柔軟だけど、その自由さにはトレードオフがあるんだ。SQLデータベースは「ACID」っていう仕組みで、データの整合性をガッチリ守ってくれる。たとえば銀行の送金で「Aさんの口座から引いたのにBさんの口座に足されてない」なんてことが起きないように保証してくれるんだよ。

ACIDは「Atomicity（原子性）・Consistency（一貫性）・Isolation（分離性）・Durability（耐久性）」の頭文字だよ。一連の処理が全部成功するか全部失敗するか、中途半端な状態にならないことを保証するんだ。NoSQLの多くは代わりに「BASE」っていう考え方を採用していて、「最終的にはデータが一致するけど、一瞬だけ古いデータが見えることもあるよ」っていう緩めの保証なんだよ。

NoSQLが得意なのは「大量のデータを高速にさばきたい」「データの形がバラバラ」「サーバーを横に増やしてスケールしたい」っていうケースだよ。たとえばSNSの投稿データは、テキストだけの人もいれば画像付き・動画付きの人もいるよね。こういうデータ構造がバラバラなものはNoSQLのドキュメント型が向いているんだ。

スケーリングには2種類あってね。SQLが得意な「垂直スケーリング」は、1台のサーバーのCPUやメモリを強化する方法。NoSQLが得意な「水平スケーリング」は、サーバーの台数を増やしてデータを分散させる方法だよ。水平スケーリングのほうが理論上は無限に拡張できるから、TwitterやNetflixみたいな超大規模サービスではNoSQLが活躍しているんだ。

SQL系だと「MySQL」「PostgreSQL」「Oracle Database」「SQL Server」あたりが有名だね。NoSQL系は種類が多くて、ドキュメント型の「MongoDB」、キーバリュー型の「Redis」「DynamoDB」、カラム指向の「Cassandra」、グラフ型の「Neo4j」なんかがあるよ。NoSQLって一口に言っても中身はかなり違うんだ。

判断基準はこんな感じだよ。データの関係性が複雑で整合性が大事なら → SQL。大量データを高速処理したい、スキーマが頻繁に変わるなら → NoSQL。実は最近は「両方使う」のが主流で、ユーザー情報や決済はSQLに、ログやセッション情報はNoSQLに、っていうふうに使い分けるのがベストプラクティスなんだ。

よく知ってるね！NewSQLはSQLの整合性とNoSQLのスケーラビリティを両立しようとするデータベースだよ。Google の「Spanner」や「CockroachDB」「TiDB」が代表例だね。ACIDトランザクションを保ちながら水平スケーリングできるんだ。ただし運用コストが高かったり、レイテンシのトレードオフがあったりするから、銀の弾丸ではないよ。

実はけっこうあるんだ。有名な失敗例だと、初期のTwitterがMySQLで限界を迎えてCassandraに移行したり、逆にUberがPostgreSQLからMySQLに切り替えたケースもある。面白いのは、PostgreSQLが「JSONB」型でドキュメント格納をサポートしたり、MongoDBがACIDトランザクションを追加したりと、SQLとNoSQLの境界がどんどん曖昧になってきていることだね。「SQLかNoSQLか」ではなく「どのデータベースがこのワークロードに最適か」で考えるのが、今のプロの選び方だよ。