本記事で学べること

・NoSQLの概要
・各種サービスの長所・短所やユースケース

はじめに

近年において、NoSQL　の需要が高まりつつあります。これは、NoSQL　がリレーショナルデータベースよりもビッグデータの処理に向いているためです。そこで今回は、NoSQL　の代表である、Amazon DynamoDB　とGoogle Cloud Firestore　について、

1. 可用性

2. 機能性

3. バックアップ

4. データ構造

の観点から比較したいと思います。

はじめに、NoSQL　について説明したいと思います。
NoSQLとは、従来型のRDBMS¹　とは異なる非関係データベースの総称です。NoSQL　は、大規模なデータや複雑なデータ構造を扱うために開発されたデータベースで、スケーラビリティや柔軟性に優れています。
NoSQL　には、以下のような種類があります。

・キーバリューストア

・ドキュメントデータベース

・グラフデータベース

・列データベース

キーバリューストアは、キーと値のペアを格納するデータベースです。キーと値は任意の型を持ち、データの検索や追加が高速です。
ドキュメントデータベースは、ドキュメントと呼ばれる単位でデータを格納するデータベースです。ドキュメントは　JSON　や　XML　などのテキスト形式で記述され、データの追加や変更が容易です。

グラフデータベースは、ノードとエッジと呼ばれる単位でデータを格納するデータベースです。ノードはデータの要素を表し、エッジはノード間の関係を表します。グラフデータベースは、ソーシャルネットワークや金融取引などのデータに適しています。

列データベースは、列と呼ばれる単位でデータを格納するデータベースです。列はタプルと呼ばれる行に格納され、データの検索や追加が高速です。

NoSQL　は、従来型の　RDBMS　では対応できないデータの保存や処理に適しています。大規模なデータや複雑なデータ構造を扱うアプリケーションでは、NoSQL　の使用が検討されます。

Amazon DynamoDB　とは

Amazon DynamoDB　は、AWS　が提供するフルマネージド　NoSQL　データベースサービスです。DynamoDB　は、従来型の　RDBMS　とは異なり、データ量だけでなく、スループットに基づき購入するデータベースです。
DynamoDB　は、スケーラビリティ、耐久性、可用性に優れたデータベースです。DynamoDB　は、自動的にスケーリングし、データの損失を防ぎ、高可用性を実現します。
DynamoDB　は、ウェブアプリケーション、モバイルアプリケーション、IoTアプリケーションなど、さまざまなアプリケーションに使用され、大規模なデータや複雑なデータ構造を扱うアプリケーションに適しています。

Google Cloud Firestore　とは

Google Cloud Firestore　は、Google Cloud Platform　が提供するフルマネージド NoSQL データベースサービスです。Firestore は、ドキュメントベースのデータベースで、JSON　ドキュメントを保存することができます。Firestore　は、スケーラブルで、耐久性が高く、使いやすいデータベースです。
Firestore　も　DynamoDB　同様、ウェブアプリケーション、モバイルアプリケーション、IoT　アプリケーションなど、さまざまなアプリケーションに使用され、大規模なデータや複雑なデータ構造を扱うアプリケーションに適しています。
さらに、Firestore　は、Google Cloud Platform　で提供される他のサービスと統合することができます。たとえば、Firestore　は、Cloud Functions、Cloud Storage、Cloud Pub/Sub　などのサービスと統合することができます。

比較

可用性

• DynamoDB　は、自動でデータを複製し、同じリージョン²内の複数のAZ³に保存します。
• Firestore　は、リージョンレプリケーションを用いることで、同じリージョン内の複数の　AZ　にデータを複製することができます。ロケーションをマルチリージョンに選択した場合は、データを複製して元々それがあったリージョンだけでなく、さらに少なくとも2つの異なるリージョンにも保存することができますが、マルチリージョンに対応したリージョンは、europe　と　united states　のみなので、日本国内での利用を考えると現実的ではありません。

可用性は、どちらも優れていますが、自動で複製できる分だけ　DynamoDB　の方が使いやすいといえます。

機能性

• DynamoDB　は、データセットの大きさに関わらず、1秒ミリ単位でリクエストに応じることができます。
• Firestore　は、高い可用性と耐用性を実現するため、DynamoDB　ほど速い応答を返すことはできません。

機能性に関しては、DynamoDB　がおすすめといえます。

バックアップ

• DynamoDB　において、ユーザーは2つのバックアップ方法を使うことができます。1つ目は、AWS Backup　を使う方法です。Backup　を使うことでユーザーはすべてのテーブルをバックアップをすることができます。2つ目は、Point- in -Time リカバリを使う方法です。これを使うことで、現在のテーブルを過去30日以内の状態に戻すことができます。
• Firestore　において、ユーザーは　Google DataStore　を用いてインポート/エクスポートのワークフローを作らなければいけません。このワークフローは非常に複雑で、作るのが難しいです。

バックアップの観点からは、DynamoDB　がおすすめです。

データ構造

• DynamoDBは、キーバリュー型と呼ばれる、キーとバリューをペアで格納するデータベースです。
• FireStoreは、ドキュメント型と呼ばれる、JSON　などのドキュメントをそのまま格納するデータベースです。

データベースにおいては、キーバリュー型が基本的であり、ドキュメント型は　JSON　などのドキュメントの扱いも学ばなくてはならないため、学習コストは、DynamoDB　の方が低いといえます。ただし、ドキュメント型のデータベースは、データを自由な形式で保存できるというメリットがあります。FireStore　であれば、複雑なデータ設計に対応可能となります。

ユースケース

DynamoDB

• ゲームステートとプレーヤーのデータストアやプレイヤーのセッション履歴のデータストア

Firestre

• オフラインファーストアプリケーションやリアルタイムアプリケーション

まとめ

本記事では、Amazon DynamoDB　と　Google Cloud Firestore　について4つの観点から比較しました。
可用性の観点、機能性の観点、バックアップの観点からは、DynamoDB　がおすすめです。データ構造の観点では、学習コストの低さを選ぶなら　DynamoDB　がおすすめですが、データ設計が複雑な開発を行いたいときはFirestoreを使うと良いと思います。
初めは　DynamoDB　を使ってみて、NoSQL　に慣れてきて複雑なデータ設計を組みたくなったら、ぜひ　Firestore　にも挑戦してみてください。

語句の説明

1. リレーショナルデータベースサービスの略で、表形式の複数データを関連付けて使えるようにしたデータベース。
2. AWSのサービス提供地域を物理ロケーションに分割した単位。
3. アベイラビリティゾーンの略で、あるリージョンに立地するデータセンター群を1つの論理的な管理単位にまとめたもの。