今やリレーショナルデータベース全盛の時代である。 どんなシステムもRDBなしには成り立たなくなっている。 しかし、RDBは本当に便利なのだろうか？ 例えば、いまはやりのSNSを考えてみよう。 それぞれのユーザーは他のユーザーとネットワーク的につながりをもっている。 そして、そのつながりは友人関係だったり仕事仲間だったりする。 RDBではそれぞれの表の属性もあらかじめ定義される必要があり、後で属性を追加することは難しい。 しかし、SNSのような人間関係を表現するようなもので事前にデータ構造を予測することができるだろうか。 例えば最初は仕事で知り合った人間でも友人になることがあるし、恋人同士だったのが別れてしまって他人同士になってしまうこともあるだろう。 このようなダイナミックなデータ構造はRDBでは表現するのが難しいだろう。 しかし、グラフDBはこのような用途に向いたDBである。 例えば、T
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
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