NOSQLの基礎知識

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NOSQLの一般的な解説から、データモデルとアーキテクチャによる各DBの分類、さらにNOSQLを選択する際の基準などもまとまっている。
とりあえず、技術的に興味があって何か触ってみようという段階では最適かな。

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NOSQLの主要製品とアーキテクチャーを解りやすく説明しています。NoSQLではなくNOSQLである。

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ビッグデータの時代到来として、なぜNOSQLなのかを皮切りにデータモデル、アーキテクチャーの基本を押さえて主な製品とその選択基準を指南するまさにICT関係者必携の書。

GoogleやAmazonのような膨大なデータを扱う会社がコストダウンしたIAサーバーをクラスタ化して使おうとしたのがことの始まりで、現在主流をなすアーキテクチャーもGoogleのBigtableのマスタ型とAmazonのDynamoのP2P型の二つ大別される。データモデルは基本的なキーバリュー型からカラム指向型、ドキュメント指向型、グラフ型などがある。

このアーキテクチャーやデータモデルはやや難解であるものの豊富な図によりだいぶ分かりやすくなっており、更にアーキテクチャーとデータモデルのマトリクスで製品が紹介されその認識とともにより一層NOSQLへの理解が深まる。

自力でやろうとすると気を失いそうなくらい大変そうな性能テストの実例もあり、この辺りも重宝します。また、エンタープライズ系の適用領域として、JSOX法関連として従業員のメールやビジネス文書についての言及もありましたが、JSOX法関連だとIT統制での様々なログ管理などにも使えそうです。もちろん、JSOX以外にも色々と夢は広がります。

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インフラ・ハードウェア関連、環境構築系の技術者、或いはそれらに興味がある人にとっては良書かもしれません。

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NOSQLって、SQL以外のいろいろなDB(風)システムの総称なのか。それからして知らなかった。

読み進めていくと、自分がいかにRDBの思想に「毒されて」いるかわかる。
データをRDB風に格納する必要性なんかほとんど無かったのに。

中でもAP(可用性+分断耐性)重視するシステムに魅力感じるのはそれがいかにもNOSQLっぽく思えるからか。
サーバーというと堅牢でCP(整合性+分断耐性)重視という印象が強いので、全体的にバランスとって最終的に辻褄合わせるやり方は斬新で夢を感じる。

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NOSQLの概要を知ることができるいい本。

それぞれのNOSQL製品がどういった場面で使用されているか知ることができます。RDBはわかるけど、NOSQLはまだよくしらん、でもこれから勉強しな、、、という人にはピッタリではないかと思います。

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【入手前のコメント】2012/10/24
NOSQLのデータベースがBig Dataの関連で注目されている。入門ということなので、どんな技術なのか知るために読んでみようかな

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* 分かりやすくてよかった。さくっと読める。
* 基礎知識というタイトル通り、非常に基本的な所から、各種用語、概念等の説明があり、それらも分かりやすくまとまっていた。
* NoSQL 系の DB の一覧や性質による分類もあり、俯瞰して捉えられるようになってよかった。
* まぁ、 Hibari 寄りの内容が一部あるのはしかたないかなと言った感じ。全面に押し出す感じではなかったので、気になる程ではなかった。
* かなり薄くてさくっと読めるので、もう少し厚くして詳細まで書いてくれると嬉しかった。

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知っている人には退屈な、知らない人には短時間でさっと理解できる本。
基礎知識が無く、これからNOSQLに関係する仕事に就こうという人が全体を俯瞰するには調度良い本だと思います。
仕事に関係なくても、さらっと舐めておくだけで、ビッグデータの技術的な動向を知ったような気分になれます。

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「こんなもんかな」感が半端無い。表面をひと撫でしました、これで資料作ってくださいっていうか。
検索してヒットするネット記事をいちいち全部見る必要が無くていいね、ってとこだが代わりに鮮度は落ちてるし、このレベルの情報は今や書籍で有料で出すもんじゃないと思うが。

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NOSQLとは何ぞやを理解するためにザーッと読んだ．

世の中のデータの在り方が変わってきたことで，求められるデータ処理の仕方が変わってきたということがわかった．

分散処理関連の様々な概念が出てきたが，１度読んだだけでは頭に入れるのは難しい．

それよりも膨らむデータに対して，どういうことが求められていて，それをどう実現していくかという全体像を掴むのにはとても役立つ本だと思う．

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NOSQLを俯瞰できる良書。詳細は論文や実装を読むにしろ、とっかかりに便利。CassandraやHBaseなどの実装だけでなく、その背景にあるCAP定理やQuorum、LSM-Treeなどの概要もつかめる。

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データベースとしてのNOSQLについて、その技術要素とビジネス的価値について述べた本。



NOSQLというのがどういうものなのかについて客観的に大枠を捉えた知識を手に入れて、自分の断片的な知識とすり合わせ、補おうと考えて、本書を手にした。結果は、想像以上によく書けていて驚いた。「さすが後発」という評価レベルを超えてるｗ



NOSQLという言葉はクラウドの枠組みの中で語られることがほとんどで、純粋にデータベースの技術要素として語られることは少ない。また、RDBを扱う言語としてのSQLとその対称としてのNOSQLという語られ方をすることがほとんどで、純粋にデータベースという切り口で語られることは少ない。さらに言えば、よくNOSQLデータベース一覧みたいな資料やサイトを見かけるが、「このリストを見た後この情報で何か意味のあることにつなげられるのか？」という当然の疑問を解消してくれる有意義なまとまった情報は見たことがない。道具の本質を的確に捉えた資料はみかけない、という感じ。。

しかし、本書では、アプリケーションから見たときのデータベースのあり方という前提を当然のように踏まえて、NOSQLという技術要素に代表されるデータベースを類型化し、類型化したデータベースごとの特徴を実体としてのデータベースを引き合いに出しながら、非常に簡潔に述べている。さらには、そのビジネス価値へのつなげかたまで。

結構な量の技術書を読んで、大概の技術書は数ページに1箇所は確実に首をかしげるような表現が見られ、「技術書はこんなものなんだな」という認識でいたのが、本書を読んできれいにくつがえされた。相当よくまとまってる。ありがちな偏見も見られない。



内容自体は、CAP定理、Hadoop、Dynamo、Bigtable、Memcached、HBase、Cassandra、Neo4jなど、これが書いてないとまずいだろ的な内容をすべて含んだものだ。これだけ見ればオーソドックスな内容だが、正直これらの内容を過不足なく含んだ上、脱線せずに一定の客観性を保ちながらまとまった資料は本書以外に見たことがない。すごい。

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★★★★☆
NoSQLの基礎がわかる良書
【内容】
本書はビッグデータの中心的な技術基盤であるNOSQLを
平易かつ包括的・体系的に整理しています。

【感想】
すっきりしました。
NoSQLってバズワードすぎてなんとなくレベルだったのですが、しっかり理解出来ました。
100種類以上あるNoSQLもそのうち集約されていくんだろうな。

特にどの製品を選ぶべきかという観点は参考になった。
NoSQLに興味のある人が最初に読むべき本であろう。

個人的には、CassandraとMongoDBが気になるし良さそう。

【引用】
NoSQL
　"SQLだけでなくて、新しいDB技術も利用する必要がある"というムーブメント
　Not only SQLの略
　"RDBでうまく動いているならそれをNoSQLにする必要はない"
　→NoSQLは銀の弾丸ではない。利用目的を絞り込んだDBである。

BIG DATAへの対応
　Volume(膨大な量)
　Velocity(速く処理する)
　Variety(構造が複雑化)
　→処理するにはRDBでは限界がある。

NoSQL
　DBクラスタを水平拡張
　汎用的なハードで使える
　複雑で多種多様に変化するデータ構造に対応
　高可用性と高信頼性

NoSQLの欠点
　機能が弱い（joinすらない)
　データの整合性が弱い(結果整合性：最終的に一致すればOK）

Hadoop
　並列分散処理を行うためのフレームワーク
　Hadoop Distributed File System(HDFS)
　　分散ファイルシステム
　MapReduce
　　並列分散バッチ処理プログラム
　　MapタスクとReduceタスクに別れる
　　Map・・・元データを分解・抽出・変換→出力
　　Reduce・ Mapデータを集約→出力

NoSQLのデータモデル
　100種類以上ある。
　主に以下の４つに分類される
　　キー・バリュー型
　　カラム指向型
　　ドキュメント指向型
　　グラフ型
　複数ノードで動く分散システムである。
　　マスタ型
　　Ｐ２Ｐ型

キー・バリュー型(KVS)
　キーとバリュー(値)が１対１の関係。
　２列のテーブルのイメージ
　製品：Dynamo,Voldemort,Riak,Redisなど

カラム指向
　行キーが、複数の列を持つことができる。
　列は動的に追加できる。
　行を増やすだけでなく列も増やせるDB
　製品：Bigtable,Cassandra,HBaseなど

ドキュメント指向型
　JSONなどドキュメントの形で管理する。
　ビッグデータ対応というより、使いやすさに重点。
　分散とか速度では、KVSやカラム指向にはかなわない
　製品：CouchDB,MongoDBなど

グラフ型
　データとデータの繋がりを管理できる。
　製品：InfiniteGraph,Neo4jなど

CAP定理
　分散システムは最大２つしか満たせない
　C:整合性・・・データが常に同じか
　A:可用性・・・どのクライアントも読み書きできる(Lockしない)
　P:分断耐性・・ネットワーク切れても平気か
　
　NoSQLはまずPが大切(分散型なので)

CA
　整合性と可用性
　REBMS(Oracle/SQLServer)

AP
　可用性と分断耐性
　Dynamo,Cassandra,Vodemort,CouchDB,Riak

CP
　整合性と分断耐性
　Bigtable,MongoDB,HBase,Redis

NoSQL選定基準
　利用目的を明確にすること
　→それにあったNoSQLを選定する

整合性重視
　◎HBase
　○Cassandra,Riak,Voldemort
　×MongoDB,CouchDB,Neo4j

拡張性重視(スケールアウト)
　◎HBase,Cassandra,Riak
　○MongoDB,Voldemort,InfiniteGraph
　×CouchDB,Neo4j,Redis

柔軟性重視
　データモデルを簡単に設計できる
　◎MongoDB,CouchDB,Neo4j,InfiniteGraph
　○Riak,Cassandra,HBase

機能性重視
　・Neo4j,InfiniteGraph・・ソーシャルグラフ
　・CouchDB,MongoDB,Riak・ MapReduceで分散高速大量データ集計
　・Cassandra,HBase・・・・Hadoopで分散高速大量データ集計
　・Neo4j,Redis,Riak・・・ 全文検索
　・Neo4j,Redis・・・・・・トランザクション
　・Cassandra,MongoDB・・・索引を付けられる
　
永続性重視
　◎Cassandra,HBase,InfiniteGraph,Neo4j,Voldemort,Riak
　○MongoDB,CouchDB,Redis

商用サポート
　◎HBase,Cassandra
　○MongoDB,CouchDB,Riak,Neo4j,InfiniteGraph

コミュニティ
　◎Cassandra,CouchDB,HBase,MongoDB,Riak,Neo4j

総合評価
　◎Cassandra
　◎HBase
　◎MongoDB
　
パッケージ製品
　Cloudian(Cassandra,Redis)
　
HBase
　カラム指向・マスタ型
　Hadoop環境で稼働する
　MapReduceも可能
　強い整合性
　難易度が高いらしい
　Facebookのリアルタイム分析で使用

Cassandra
　カラム指向・Ｐ２Ｐ型
　Hadoopでも動作可能
　結果整合性のレベル調整が可能
　ギリシャ神話の悲劇の預言者Cassandra王妃が由来

MongoDB
　ドキュメント指向型・マスタ型
　レプリカセットも使える（マスタ死んでも平気）
　MapReduce適用可能
　インデックス機能あり
　N.Y.Timesで使用
　英語で「ばかでかい」を意味する "humongous" に由来