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LASSIC IT事業部｜元請（プライムベンダー）としてシステム開発・検証を受託

新規システムの設計やデータ基盤の刷新を検討する場面で、「データベースはSQL（リレーショナルデータベース）とNoSQLのどちらを選ぶべきか」という論点に直面する発注担当者は少なくありません。両者は「データを保存する」という目的こそ共通していますが、データモデル・一貫性の考え方・スケールのさせ方といった観点で設計思想そのものが異なります。この違いを整理しないまま選定を進めると、後から想定外の改修が必要になったり、性能や整合性の面で要件と合わない基盤を選んでしまったりする恐れがあるでしょう。

本記事では、SQL（リレーショナルデータベース）とNoSQLという二つの方式の仕組みの違いを整理したうえで、システムの発注担当者・PM・設計者が基盤選定の判断軸として押さえておきたいポイントを解説します。MySQLやPostgreSQLといった特定製品への移行手順、既存データベースのライセンスコスト最適化そのものには踏み込みません。あくまで「SQLとNoSQLという二つの方式の違い」と「どちらを選ぶべきかの判断基準」が本記事の焦点です。

なお、特定製品のバージョンアップやクラウド移行の実務手順については、本記事の主題ではありません。データモデルと使い分けの考え方を中心にご覧ください。

SQL（リレーショナルDB）とは

SQL（リレーショナルデータベース、RDB）とは、データを行と列からなる「表（テーブル）」の形式で管理し、あらかじめ定義したスキーマ（表の構造）に従ってデータを格納する仕組みです。テーブル同士は主キー・外部キーで関連付けられ、複数のテーブルにまたがるデータを結合（JOIN）して取得できる点が特徴といえます。

表とスキーマによるデータ管理

RDBでは、データを登録する前にテーブルの列（カラム）と型をあらかじめ定義しておく必要があります。この固定スキーマにより、データの形式が統一され、重複や矛盾を排除する「正規化」という設計手法と組み合わせることで、データの整合性を保ちやすくなるのです。売上・在庫・顧客情報のように、項目同士の関連が明確で構造化されたデータを扱う業務システムと相性がよい設計思想でしょう。

SQLという問い合わせ言語

SQL（Structured Query Language）は、RDBに対してデータの検索・追加・更新・削除を行うための標準的な問い合わせ言語です^*1。複数のテーブルを結合した複雑な集計やトランザクション処理を、宣言的な文法で記述できる点が広く採用されてきた理由の一つといえます。MySQL・PostgreSQL・Oracle DatabaseなどはいずれもこのSQLを用いるRDB製品です。

NoSQLとは（4つのタイプ）

NoSQL（Not only SQL）とは、RDBのような固定スキーマの表形式に縛られない、多様なデータモデルを持つデータベースの総称です。「NoSQL」という単一の方式があるわけではなく、代表的なものとして次の4タイプに大別されます。

キーバリュー型（KVS）

キー（識別子）と値（データ本体）を組で保存する、最もシンプルな構造のデータベースです。値の中身をデータベース側が解釈しないため読み書きの構造が単純になりやすく、セッション情報やキャッシュのように、キーを指定して素早く値を取り出したい用途で使われることが多いモデルです。

ドキュメント型

JSONに似た形式で、階層構造を持つ「ドキュメント」単位でデータを保存するモデルです。ドキュメントごとに項目構成が異なっていてもよく、スキーマを事前に固定しない、あるいは緩やかにしか固定しない設計が可能になります。商品カタログやCMSのコンテンツのように、項目が製品ごとに異なりうるデータの管理に向く場面があります。

列指向型（ワイドカラム型）

行ではなく列（カラム）単位でデータを格納するモデルで、大量データに対する特定列の集計処理を効率よく行える構造です。アクセスログやセンサーデータのように、書き込み件数が非常に多く、時系列で蓄積・集計するようなデータの取り扱いに用いられることがあります。

グラフ型

データを「ノード（頂点）」と「エッジ（関係）」の組み合わせで表現するモデルです。人と人のつながりや商品の関連性のように、要素間の関係性そのものを辿る処理を得意とし、レコメンデーションや不正検知の関係性分析などで採用されることがあります。

両者の違い：対比表で整理する

SQL（RDB）とNoSQLは、どちらも「データを永続化して業務に活用する」という目的は共通していますが、データモデル・スキーマの扱い・一貫性の考え方が異なります。次の表に主要な観点を整理します。

対比表からわかるとおり、SQLとNoSQLは優劣で語れるものではなく、データモデルと一貫性に対する設計思想の違いに起因する得意分野の違いです。次の図で、NoSQLの4タイプとの関係を確認しておきましょう。

一貫性とスケールの考え方

SQLとNoSQLは、データの一貫性をどこまで厳密に保証するか、また負荷増加にどう対応するかという点でも設計思想が異なります。

ACIDと結果整合性（BASE）

RDBの多くは、原子性・一貫性・独立性・永続性を指す「ACID特性」を重視した設計になっています^*1。複数の更新処理を一つのトランザクションとしてまとめ、途中で失敗した場合はすべて取り消すことで、在庫と売上の数字がずれるといった不整合を防ぎやすい仕組みです。一方、多くのNoSQL製品は、更新直後は一時的にデータが古い状態で参照される可能性を許容しつつ、最終的には整合が取れる「結果整合性（BASE）」という考え方を採用しています。どちらが優れているという話ではなく、強い整合性を優先するか、可用性やスケールのしやすさを優先するかというトレードオフです。

垂直スケールと水平スケール

RDBは伝統的に、サーバー1台の性能（CPU・メモリ）を強化する「垂直スケール」を中心に設計されてきました。複数台にまたがる分散構成も可能ですが、テーブル結合やトランザクションの整合性を保ったまま分散させる設計には相応の考慮が必要になります。対してNoSQLの多くは、サーバー台数を増やして負荷を分散する「水平スケール」を前提に設計されており、データ量やアクセス数の増加に対して台数を追加する形で対応しやすい構造です。ただし、これは製品や構成によって差があり、NoSQLであれば常に水平スケールが容易とまでは言い切れない点には注意が必要でしょう。

使い分けの基準（ユースケース別）

基盤選定にあたっては、次のような判断軸を確認しておくと、SQLとNoSQLのどちらが適しているかを整理しやすくなります。

• データ構造――項目同士の関連が明確で、テーブル結合による集計が中心になるか
• 一貫性要件――金額や在庫のように、強い整合性（ACID）が必須な処理を含むか
• データ量とスケール――将来的にデータ量やアクセス数が急増し、水平スケールで対応したいか
• スキーマの変化――項目構成が事業の進展に伴って頻繁に変わりうるか
• 問い合わせの複雑さ――複数条件を組み合わせた柔軟な検索・集計が必要か
• 運用体制――NoSQL製品固有の運用ノウハウを持つ人員を確保できるか

ユースケース別の傾向

これらの判断軸を踏まえると、システムの性質によって次のような傾向が見えてきます。

• 受発注・会計・在庫管理など整合性が重要な基幹業務――SQL（RDB）向き
• セッション管理やキャッシュのように、キー指定で高速に読み書きしたいデータ――KVS向き
• 商品カタログやCMSのように、項目構成が製品ごとに異なりうるコンテンツ――ドキュメント型向き
• アクセスログやIoTセンサーデータなど、大量データの時系列蓄積・集計――列指向型向き
• レコメンデーションや不正検知など、要素間の関係性を辿る分析――グラフ型向き

あくまで一般的な傾向であり、実際の判断はシステムごとの要件やデータ量の見通し、既存資産の状況を踏まえて個別に検討する必要があります。

併用という選択肢（ポリグロット・パーシステンス）

実務では、SQLかNoSQLかを二者択一で決める必要はありません。一つのシステムの中で、用途ごとに複数のデータベースを使い分ける設計は「ポリグロット・パーシステンス」と呼ばれ、広く採用されている考え方です^*1。

たとえば、受発注や会計といった整合性が重要なコア業務はRDBで管理しつつ、商品検索の高速化にはドキュメント型やキャッシュ用途のKVSを組み合わせ、アクセスログの分析には列指向型のデータベースを別途用意するという構成は、ECサイトなどで見られる設計です。基盤選定の議論を「SQLかNoSQLか」という対立で捉えるのではなく、「どのデータにどちらの方式を充てるか」という設計の課題として捉える視点が、実務では役立つでしょう。

選定でつまずきやすい点と発注時の確認

SQLとNoSQLの選定では、次のような点でつまずきやすい傾向があります。発注時にはあらかじめ確認しておくとよいでしょう。

• 「NoSQLは速い」という前提だけで選定していないか――速さは用途や設計次第であり、一律に断定できるものではありません
• 強い整合性が必要な処理を、結果整合性の製品に安易に載せていないか
• 結合を多用する集計要件を、結合を苦手とするNoSQLで実現しようとしていないか
• NoSQL製品固有の運用・監視・バックアップ体制を、開発会社・自社のどちらが担うか
• 将来のデータ量増加を見据えたスケール方式（垂直・水平）が要件に合っているか

これらは設計段階で確認しておくことで、稼働後の手戻りを減らしやすくなる項目です。開発会社に相談する際は、選定理由とトレードオフの説明を求めることをおすすめします。

まとめ：設計思想の違いを踏まえて選ぶ

本記事では、SQL（リレーショナルデータベース）とNoSQLという二つの方式の違いについて、データモデル・スキーマの扱い・一貫性の考え方・スケールの方向という観点から整理しました。SQLは表形式・固定スキーマでデータを管理し、NoSQLはキーバリュー・ドキュメント・列指向・グラフといった多様なモデルで柔軟にデータを扱う仕組みです。この違いにより、それぞれに適したユースケースが異なります。

基盤選定にあたっては、データ構造・一貫性要件・データ量とスケール・スキーマの変化・運用体制といった判断軸を確認し、必要に応じてSQLとNoSQLを併用するポリグロット・パーシステンスの設計も検討することが、無理のないデータ基盤構築につながります。

よくある質問

著者：テレリモ総研編集部　鈴木 亮佑

ご不明な点はお問い合わせフォームからもご連絡いただけます。

1. *1　出典：IPA（独立行政法人情報処理推進機構）「情報処理技術者試験」シラバスにおけるデータベース関連情報（https://www.ipa.go.jp/shiken/）

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