• 従来のリレーショナルデータベース(RDBMS)とは異なる、非リレーショナルなデータベース管理システム
• 一般には、Not only SQLの略称とされている

垂直スケーリング

• 対応方法の例：サーバのスペックアップ
• スペックの上限があるため、スケールに限界がある
• 設計難易度は低い

水平スケーリング

• 対応方法の例：サーバの台数増加
• 理論上スケールの上限がない（ただし無限には増やせない）
• 設計難易度は高いが、対応自体は設計次第で容易

• 拡張性
  • 水平スケーリングに適しており、負荷の増減に対して柔軟
• 高速
  • データ量が増えてもキーアクセスの速度が劣化しにくい
    • Bツリー（RDB）：ツリーをたどって探索→ 計算コストは $O( \log n)$
    • KVS（NoSQLの一種）：ハッシュ関数でキーから直接格納先を計算 → $O(1)$で完結
• 柔軟性
  • テーブルの構造を厳密に指定せず、そのままの形で拡張可能
• 分散処理
  • 複数のノード(サーバ)に処理を分散することが可能
• 可用性
  • 複数ノード運用に適しているためマルチゾーンの構成が用意、高い耐障害性

• 複雑な検索が苦手
  • KVSやドキュメント指向型では集計クエリ（JOIN）、ソートが使えない
• データの一貫性を確保できないモデルもある
  • 一部のモデルでは、トランザクションが使えない
  • 同時並行で処理が実行された場合、整合性が取れなくなる可能性（結果整合性）
• 設計の難易度が高い
  • スキーマレスのため、命名や項目定義を決めないとカオス化しやすい
  • 命名規則なしにデータを入れるとデータの管理や検索が大変
  • 厳密なスキーマ定義などが決められていないので、システムに合わせた対策（ドメイン知識）が必要

• データと一緒にキーを保存する形式
  • Pythonの辞書型が近い
• IoTセンサのデータ記録、株価・為替データの管理などに適している
• キーバリュー型の枠組みの中に、時系列型
  • キー(時間)
  • バリュー(データ)

• ドキュメントでデータを管理するNoSQL
• XMLやJSONなどの形でデータを保存可能
• 後述のMongoDBにはレプリケーション機能があるので、耐障害性が高い
• SQLが書けなかったり、トランザクションが制限される
  (MongoDB 4.0以降はマルチドキュメントトランザクションに対応しているが、RDBほど強力ではない)などのデメリットもある

• リレーション型が「行」ごとでデータを管理するのに対し、カラム指向型では「列」単位でデータを管理する
  • 1つのキーに対して複数のカラムを作る
• RDSと違い、データが無かったりしても良いし、カラムごとの型指定もない
• 圧縮や分散処理に向いている

• データをグラフ(ノード、エッジ、プロパティの３要素で構成される)で管理
• 目的のデータを検索するのは得意だが、全体から絞り込みをするなどの検索方法は苦手

• 親ノードと子ノードを使ってツリーでデータを管理
• ルートがグラフ型より限定されるため検索は非常に高速な一方で、柔軟性や拡張性に欠ける

一部メインフレームで使われているため、めったに使われることはない

• redis
• memcahed

• mongoDB

• Apache Cassandra

• neo4j

などなど……

さまざまなNoSQLの中で、今回はDynamoDBについて説明する。

Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB は、フルマネージド、サーバーレスの key-value NoSQL データベースで、内蔵されたセキュリティ、継続的なバックアップ、自動化されたマルチリージョンレプリケーションにより、あらゆる規模でハイパフォーマンスなアプリケーションを実行します。

https://aws.amazon.com

• KVSおよびドキュメント型をサポートするNoSQL
  • シンプルなキーでの読み書きはKVS
  • ネストしたJSON属性を持つデータの格納・検索はドキュメント型
• スケーリングが容易なため、小規模~大規模まであらゆる規模のアプリケーションに対応可能

AWSのチュートリアルで使われているサンプル（PeopleテーブルとMusicテーブル）を利用しながら用語を整理

• テーブル
  • パーティションの集合
• 項目（パーティション）
  • データ（キー+バリュー）の集合
    • {...} のブロック
  • プライマリキーが設定される
• 属性
  • キー+バリューの1つの組み合わせ
  • データの最小単位

• プライマリキー
  • パーティションを一意に識別するためのキー
• プライマリキーには2パターン
  • パーティションキーのみ
    • 1つの属性だけで構成
    • パーティションキーがテーブル内で組み合わせは
      一意でなければならない
  • パーティションキー + ソートキー（複合プライマリキー）
    • 2つの属性で構成（2つより多くは指定できない）
    • パーティションキーは重複OKだが、組み合わせは
      一意でなければならない
    • ソートキーは同じパーティション内の並べ替え・範囲検索に使う
      • Artist：パーティションキー
      • SongTitle：ソートキー

• セカンダリインデックス
  • パーティションキーやソートキーに加え、代替キーを用いて検索できる機能
  • DynamoDBでは以下の2種類をサポート
    • グローバルセカンダリインデックス
      • 今あるテーブルから、パーティションキーとソートキーを新たに作成してインデックスを作成
      • 1つのテーブルに付き、20個まで作成可能（参考）
    • ローカルセカンダリインデックス
      • ソートキーのみ新たに設定したインデックス
      • テーブル作成時のみ作成可能
      • 1テーブルあたり5個まで（参考）

DynamoDBでは以下のオペレーションをサポート

• GetItem
  • プライマリーキーを使用して、単一項目を取り出す
  • データに直接アクセスするため、最も効率的にデータにアクセスできる
• Query
  • 特定のパーティションキーがあるすべての項目を取り出す
• Scan
  • 指定されたテーブルで、すべての項目を取り出す
  • 大量のリソースを消費するので、使用は必要最低限に留めること

※ソートキーだけで検索することはできないので、検索したい場合はインデックスを作成する

• NoSQL（Not Only SQL）｜用語解説｜野村総合研究所
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