1. NoSQL入門 MOC
- NoSQLとは
- NoSQLの定義 (“Not Only SQL”, 非リレーショナルデータベース)
- NoSQLが登場した背景 (インターネットの普及, ビッグデータ, Webスケールの要求)
リレーショナルデータベース (RDB) の限界 (スキーマの柔軟性、水平スケーラビリティ)
- NoSQLの利点
高いスケーラビリティ (水平分散 - Scale-out)柔軟なデータモデル (スキーマレス、動的スキーマ)高い可用性と耐障害性特定のユースケースにおける高いパフォーマンス
- NoSQLの課題
一貫性モデルの複雑さ (結果整合性)標準化されたクエリ言語の欠如 (SQLのような)トランザクション (ACID) サポートの制限データモデリングの難しさエコシステムとツールの成熟度 (RDB比)
- CAP定理 (CAP Theorem) MOC (Eric Brewer)
CAP定理の定義 (分散システムは3つのうち最大2つしか同時に保証できない)- 一貫性 (Consistency - C)
- 可用性 (Availability - A)
- 分断耐性 (Partition Tolerance - P) (現代の分散システムでは必須)
CPシステム (一貫性と分断耐性)APシステム (可用性と分断耐性)- CAP定理のトレードオフとデータベース選択への影響
- BASE特性 (BASE Properties) MOC
BASE特性の定義 (結果整合性を重視するシステムの特性)Basically Available (基本的に利用可能)Soft State (状態は時間とともに変化しうる)Eventually Consistent (最終的に一貫性がとれる)ACID特性 (RDB) vs. BASE特性 (NoSQL)
- 結果整合性 (Eventual Consistency) MOC
- NoSQLデータベースの選択基準
2. NoSQLデータベースの種類 (データモデルによる分類) MOC
- キーバリューストア (Key-Value Stores) MOC
キーバリューストアのデータモデル (単純なキーと値のペア)キーバリューストアの特性 (シンプル、高速、高いスケーラビリティ)主な操作 (Get, Put, Delete)ユースケース (キャッシュ、セッション管理、設定情報保存)代表的な製品 (Redis, Amazon DynamoDB, Riak)
- ドキュメントデータベース (Document Databases) MOC
ドキュメントデータベースのデータモデル (JSON/BSON形式のドキュメント)ドキュメントの構造 (ネストされたオブジェクト、配列)ドキュメントデータベースの特性 (柔軟なスキーマ、豊富なクエリ機能)クエリ言語 (ドキュメント内のフィールドに対するクエリ)ユースケース (Webアプリケーション、コンテンツ管理、プロファイリング)代表的な製品 (MongoDB, Couchbase, Amazon DocumentDB)
- カラム指向データベース (Column-Family / Wide-Column Stores) MOC
カラム指向データベースのデータモデル (行キー、カラムファミリ、カラム)カラム指向データベースの特性 (大量書き込み、高いスケーラビリティ、疎なデータ)データ配置 (列指向ストレージとの違い)ユースケース (大規模時系列データ、IoT、ログ分析)代表的な製品 (Apache Cassandra, HBase, Google Cloud Bigtable)
- グラフデータベース (Graph Databases) MOC
グラフデータベースのデータモデル (ノード、エッジ、プロパティ)グラフデータベースの特性 (リレーションシップの高速なトラバース)クエリ言語 (Cypher, Gremlinなど)ユースケース (ソーシャルネットワーク、推薦エンジン、不正検知、ナレッジグラフ)代表的な製品 (Neo4j, Amazon Neptune, JanusGraph)
- (オプション) 時系列データベース (Time-Series Databases) (InfluxDB, Prometheus)
- (オプション) 検索エンジンデータベース (Search Engine Databases) (Elasticsearch, Apache Solr)
3. MongoDB MOC (ドキュメントデータベース)
3.1. MongoDB入門 MOC
MongoDBの概要と特徴 (柔軟なドキュメントモデル、高いスケーラビリティ、豊富なクエリ)- MongoDBのデータモデル
BSON (Binary JSON) フォーマットデータベース (Database), コレクション (Collection), ドキュメント (Document)ドキュメント内の埋め込みドキュメントと配列_idフィールドとObjectId
3.2. MongoDBのクエリとデータ操作 MOC
- MongoDB Query Language (MQL)
CRUD操作 (Create, Read, Update, Delete)
insertOne()`, `insertMany()find()`, `findOne()updateOne()`, `updateMany()`, `replaceOne()deleteOne()`, `deleteMany()
- クエリセレクタ (Query Selectors) (
$eq, $ne, $gt, $lt, $in, $and, $orなど)
- プロジェクション (Projection) (返すフィールドの選択)
- 更新演算子 (Update Operators) (
$set, $unset, $inc, $push, $pullなど)
findAndModify`, `findOneAndUpdate
- インデックス (Indexes) MOC
インデックスの役割と重要性シングルフィールドインデックス複合インデックス (Compound Index)マルチキーインデックス (Multikey Index) (配列フィールド)テキストインデックス (Text Index) (全文検索)地理空間インデックス (Geospatial Index)インデックスの作成と管理 (createIndex, getIndexes)クエリの実行計画 (explain())
- 集計フレームワーク (Aggregation Framework) MOC
集計パイプラインの概念主要なステージ (match‘,‘group, project‘,‘sort, limit‘,‘unwind, $lookup)集計演算子 (sum‘,‘avg, max‘,‘min, $pushなど)
3.3. MongoDBのアーキテクチャと運用 MOC
- レプリケーション (Replication) - レプリカセット (Replica Set) MOC
レプリカセットの構成 (プライマリ、セカンダリ)自動フェイルオーバーと高可用性読み取り設定 (Read Preference)
- シャーディング (Sharding) MOC (水平スケーラビリティ)
シャーディングのアーキテクチャ (Shard, mongos, Config Server)シャードキー (Shard Key) の選択シャーディング戦略 (Ranged Sharding, Hashed Sharding)
- 書き込み懸念 (Write Concern) と読み取り懸念 (Read Concern) (一貫性の調整)
- (オプション) トランザクション (Multi-document ACID Transactions)
- MongoDBの管理とツール (
mongosh, MongoDB Compass, MongoDB Atlas)
4. Apache Cassandra MOC (カラム指向データベース)
4.1. Cassandra入門 MOC
Cassandraの概要と特徴 (分散型、高い可用性と耐障害性、線形スケーラビリティ、チューニング可能な一貫性)- Cassandraのアーキテクチャ MOC
分散リング構造とノードゴシッププロトコル (Gossip Protocol) (ノード間通信)スニッチ (Snitch) (トポロジ認識)レプリケーション戦略 (Replication Strategy) (SimpleStrategy, NetworkTopologyStrategy)パーティショナ (Partitioner) (データの分散方法)マスターレスアーキテクチャ (リーダーなし)
4.2. CassandraのデータモデルとCQL MOC
- Cassandraのデータモデル
キースペース (Keyspace)テーブル (Table)- 主キー (Primary Key)
- パーティションキー (Partition Key) (データの配置場所を決定)
- クラスタリングキー (Clustering Key) (パーティション内でのソート順を決定)
静的カラム (Static Columns)
- CQL (Cassandra Query Language) MOC
SQLライクな構文CRUD操作 (INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE)- “WHERE
句の制約 (パーティションキーが必須)
バッチ操作 (BATCH)軽量トランザクション (Lightweight Transactions - LWT) (Compare-And-Set)(オプション) ユーザー定義型 (UDT), コレクション型 (list, set, map)
4.3. Cassandraの内部動作と運用 MOC
- 書き込みパス (Write Path) (
Commit Log, Memtable, SSTable)
- 読み込みパス (Read Path) (
Memtable, Row Cache, Key Cache, Bloom Filter, SSTable)
- コンパクション (Compaction) (SSTableのマージ)
- 一貫性レベル (Consistency Level)
- “ANY
, ONE, QUORUM, LOCAL_QUORUM, EACH_QUORUM, ALLなど
書き込みと読み込みで異なる一貫性レベルを設定可能一貫性とレイテンシのトレードオフ
- Hinted Handoff と Read Repair (ノード障害時のデータ一貫性維持)
- Cassandraの管理とツール (
cqlsh, nodetool, DataStax Astra)
5. Redis MOC (キーバリューストア / インメモリデータ構造サーバー)
5.1. Redis入門 MOC
Redisの概要と特徴 (インメモリ、高速、豊富なデータ構造、単一スレッド)- Redisの主要なユースケース MOC
キャッシュ (Caching)セッションストア (Session Store)メッセージブローカー (Message Broker) / Pub/Subリアルタイム分析 (カウンター, ランキング)[[キュー (Queue)]]分散ロック (Distributed Lock)
5.2. Redisのデータ構造 MOC
- Strings (文字列、数値、ビットマップ)
- Lists (両端キュー、スタック)
- Hashes (オブジェクトのフィールド格納)
- Sets (一意な要素の集合)
- Sorted Sets (スコア付きのソートされた集合、ランキングやリーダーボードに利用)
- Streams (ログ形式のデータ構造、Kafkaライク)
- HyperLogLogs (巨大な集合の濃度を推定)
- Geospatial Indexes (地理空間データ)
各データ構造の主要コマンド
5.3. Redisの機能と運用 MOC
- 永続化 (Persistence) MOC
RDB (Redis Database) - スナップショット方式AOF (Append-Only File) - ログ追記方式RDBとAOFの比較と選択
- レプリケーション (Replication) MOC
- 高可用性 (High Availability) - Redis Sentinel MOC
- スケーラビリティ - Redis Cluster MOC
データのシャーディングマスターレスアーキテクチャ
- トランザクション (
MULTI, EXEC, WATCH)
- Pub/Sub (Publish/Subscribe) MOC
- Luaスクリプティング (アトミックな複合操作)
- Redisのメモリ管理
- Redisの管理とツール (
redis-cli, RedisInsight)
6. NoSQLデータモデリング MOC
- RDBモデリングとの違い (正規化 vs. 非正規化)
- クエリ駆動モデリング (Query-Driven Modeling) (アプリケーションのアクセスパターンを先に考える)
- 非正規化 (Denormalization) とデータ重複
- 埋め込み (Embedding) vs. 参照 (Referencing) (1対多、多対多関係の表現)
- キー設計の重要性
キーバリューストアにおけるキー設計カラム指向データベースにおけるパーティションキーとクラスタリングキーの設計
- 集約 (Aggregates) の事前計算
- インデックス戦略 (セカンダリインデックスなど)
- データモデリングのアンチパターン
7. NoSQLデータベースの選択と利用 MOC
- プロジェクト要件に基づくデータベース選択
データモデルの適合性読み書きのパターンとパフォーマンス要件一貫性の要件 (強整合性 vs. 結果整合性)スケーラビリティと可用性の要件運用コストとチームのスキルセット
- ポリグロットパーシステンス (Polyglot Persistence) MOC
複数のデータベースを適材適所で使い分けるアプローチマイクロサービスアーキテクチャとポリグロットパーシステンス
- NoSQLデータベースの移行戦略
- NoSQLデータベースの監視とチューニング
8. NoSQLの将来とトレンド MOC
- NewSQLデータベースとの関係
- マルチモデルデータベース (Multi-model Databases)
- サーバーレスNoSQLデータベース (DynamoDB On-Demandなど)
- クラウドネイティブデータベース
- トランザクションサポートの強化
- AI/MLワークロードとNoSQL