今回は、AWSのデータベースサービスを通じて、SQLとNoSQLの違いについて深掘りしていきます。特に、AWSにおけるSQLとNoSQLの具体的な実装方法に焦点を当て、それぞれのサービスの特徴や使い分けについて解説します。
また、AWSが提供するSQLサービスとNoSQLサービスの一覧表を追加し、より分かりやすく比較できるようにしました。
SQLとNoSQLの基本的な違い
まずは、SQLとNoSQLの基本的な違いをおさらいしましょう。
SQLデータベース：
- リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）を使用
- 構造化されたスキーマと固定のテーブル構造
- 複雑なジョインや集計が可能
- ACID（原子性、一貫性、分離性、耐久性）トランザクションをサポート
NoSQLデータベース：
- 非リレーショナルデータベース管理システムを使用
- スキーマレスまたは柔軟なスキーマ
- 水平スケーリングに優れている
- 大量のデータを高速に処理可能
AWSにおけるSQLサービスとNoSQLサービスの一覧
以下の表は、AWSが提供する主要なSQLサービスとNoSQLサービスの一覧です。
| サービス名 | タイプ | 特徴 |
|---|---|---|
| Amazon RDS | SQL | 複数のエンジン（MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server等）をサポート |
| Amazon Aurora | SQL | RDSと互換性があり、高性能・高可用性を実現 |
| Amazon Redshift | SQL | データウェアハウス向けの列指向データベース |
| Amazon DynamoDB | NoSQL | キーバリューストアとドキュメントストア |
| Amazon DocumentDB | NoSQL | MongoDB互換のドキュメントデータベース |
| Amazon Neptune | NoSQL | グラフデータベース |
| Amazon Keyspaces | NoSQL | Apache Cassandra互換のワイドカラムストア |
AWSにおけるSQLサービス：Amazon RDS
AWSでSQLデータベースを利用する際の主要なサービスが、Amazon Relational Database Service (RDS)です。
RDSの特徴：
- マネージドサービスとして提供され、運用の負担を軽減
- 複数のデータベースエンジンをサポート（MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server等）
- 自動バックアップやスナップショット機能を提供
- マルチAZ配置による高可用性の実現
RDSの基本的な設定方法を見てみましょう。
# AWS CLIを使用してRDSインスタンスを作成する例
aws rds create-db-instance \
--db-instance-identifier mydbinstance \
--db-instance-class db.t3.micro \
--engine mysql \
--master-username admin \
--master-user-password mypassword \
--allocated-storage 20
このコマンドでは、MySQLエンジンを使用したRDSインスタンスを作成しています。
AWSにおけるNoSQLサービス：Amazon DynamoDB
AWSでNoSQLデータベースを利用する際の主要なサービスが、Amazon DynamoDBです。
DynamoDBの特徴：
- フルマネージドのNoSQLデータベースサービス
- キーバリューストアとドキュメントストアの両方をサポート
- 自動的にスケールアップ・ダウンし、パフォーマンスを維持
- グローバルテーブル機能によるマルチリージョン展開が可能
DynamoDBのテーブル作成例を見てみましょう。
# AWS CLIを使用してDynamoDBテーブルを作成する例
aws dynamodb create-table \
--table-name MyTable \
--attribute-definitions AttributeName=Id,AttributeType=S \
--key-schema AttributeName=Id,KeyType=HASH \
--provisioned-throughput ReadCapacityUnits=5,WriteCapacityUnits=5
このコマンドでは、「Id」をプライマリキーとするDynamoDBテーブルを作成しています。
SQLとNoSQLの選択基準
AWSでデータベースを選択する際、以下のような基準で判断することができます。
SQLの選択基準：
- 複雑なクエリや結合操作が必要な場合
- トランザクションの整合性が重要な場合
- 既存のアプリケーションがSQLを前提としている場合
NoSQLの選択基準：
- スキーマレスまたは頻繁にスキーマが変更される場合
- 大量のデータを高速に読み書きする必要がある場合
- アプリケーションの水平スケーリングが必要な場合
パフォーマンスと拡張性の比較
RDSとDynamoDBのパフォーマンスと拡張性を比較してみましょう。
RDS：
- 垂直スケーリング（インスタンスのスペックアップ）が主
- 読み取りレプリカの追加による水平スケーリングも可能
- 複雑なクエリの実行に強い
DynamoDB：
- 自動的な水平スケーリングが特徴
- 読み取り/書き込みキャパシティユニットの調整が可能
- シンプルなクエリの高速実行に強い
ユースケース別の選択例
具体的なユースケースを元に、SQLとNoSQLの選択例を見てみましょう。
- Eコマースサイトの商品カタログ
選択：DynamoDB
理由：頻繁な更新と大量の読み取りに対応しやすい - 金融取引システム
選択：RDS（PostgreSQL）
理由：トランザクションの整合性が重要であり、複雑な集計が必要 - IoTデバイスのデータ収集
選択：DynamoDB
理由：大量のデータを高速に書き込む必要があり、スキーマの柔軟性が求められる - 従業員管理システム
選択：RDS（MySQL）
理由：データ間の関係性が複雑であり、正規化されたデータ構造が適している
まとめ
AWSにおけるSQLとNoSQLの違いを、主にRDSとDynamoDBを例に見てきました。また、AWSが提供する他のデータベースサービスについても一覧表で紹介しました。どのサービスが「より優れている」というわけではなく、アプリケーションの要件や特性に応じて適切に選択することが重要です。
これらの違いを理解した上で、実際のプロジェクトでどのサービスを選択すべきか、またはハイブリッドな構成を取るべきかを判断できるようになることをお勧めします。
コメント