以前から気になっていたNoSQLについて調べてみた。
SQLは良く目にする言語なので、使用経験もあるのだが、NoSQLは使った事もないし、よくわからなかったで調べてみることにした。
ちなみに、NoSQLに対する私の知識は、AmazonのDynamo DBやGoogleのBigTableなどで使われる最近出てきた言語という事くらいしか知らない。
以降、調べてみた結果。
NoSQL（ "Not only SQL" と言われている）
関係データベース管理システム (RDBMS) 以外のデータベース管理システムを指すおおまかな分類語である。 関係データベースを杓子定規に適用してきた長い歴史を打破し、それ以外の構造のデータベースの利用・発展を促進させようとする運動の標語としての意味合いを持つ。
NoSQLという用語は1998年、SQLインタフェースを持たない軽量な関係データベースのオープンソースソフトウェアの名前として最初に用いられた。
(一部抜粋)ウィキペディアより：NoSQL - Wikipedia
まず、これを読んで思ったことは「用語の定義がかなり幅広い」ということ。しかも、1998年から存在していたとは・・・てっきり最近出てきた言語だと思っていた。
また、てっきりSQLのような新しいQuery言語を指すのかなと思いきや、全然違くて「RDBMS以外のデータベース管理システムを指す分類語」らしい。これは大きな勘違いをしていた。
少し自分の過去を振り返る
むかーし、XMLを扱うデータベースを使って仕事をした事があったのだが、もしかしすると、それもNoSQLになるのだろうか・・・・調べてみた。
ドキュメント指向（Document-oriented、Document store） - XMLやJSONといった、 スキーマレスでデータ構造が柔軟なもの。MongoDB、Apache CouchDB、Amazon DynamoDBなど。XMLデータベースなどのシステムでは、XQueryを利用できるものもある。
(一部抜粋)ウィキペディアより：NoSQL - Wikipedia
なるほど。XMLを扱うデータベースもNoSQLの1つらしい。ということは、私は昔、NoSQLを使って仕事をしていたという事になる。（NoSQLを使ったことがないというのは嘘だという事が発覚した |||orz）
こんな事を言うと偉い人に怒られるかもしれませんが、XMLを扱うデータベースは、XMLタグを含めるすべてのデータをDBに格納するので、データ量が1000件程度でQueryからのレスポンスが非常に遅くなり、大変扱いにくかった思い出があります。（ええっ、炎上案件でしたとも・・・）
また、データもXMLで非常に見辛く、とても辛いオシゴトでした。
気を取り直してNoSQLの話
NoSQLはRDBMS以外のデータベース管理システムを指すという幅広い定義であるため、多くのNoSQLのデータベースが存在する。これをデータモデルとアーキテクチャでデータベースの種類を分けることができる。
以下記事がとても参考になった。
NoSQLといっても色々な種類のデータベースがあるのがわかる。
NoSQLで有名なのはAWSのDynamoDBやGoogleのBigTable、あとはMongoDBだと思うのだが、上記分類分けを見るとまったくの別物であることがわかる。NoSQLのデータベースを選定する時は、よく調べる必要がありそうです。
NoSQLを使ってみよう
私の場合、AWSを仕事で使っているので、DynamoDBについて学ぶのが良さそうです。AWS DynamoDBはAWSとDockerのアカウント、AWS-CLIさえあれば、簡単にローカル環境を構築できるので、ちょっと使ってみる分にはオススメです。
https://hub.docker.com/r/amazon/dynamodb-local
というわけで、さっそく使ってみる。
（事前にAWSとDockerアカウントの登録、AWS-CLIのインストールは必須です）以下コマンドを入力すれば、aws dynamodb-localが起動します。
docker run -d -p 8000:8000 amazon/dynamodb-local
"-d"オプションをつけることで、デーモン化してdaynamoDBが立ち上がるのでオススメです。
$ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE amazon/dynamodb-local latest 26ea09a4a680 5 months ago 446MB $ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 7e92210ebb4a amazon/dynamodb-local "java -jar DynamoDBL…" 32 seconds ago Up 30 seconds 0.0.0.0:8000->8000/tcp tender_newton
テーブルの作り方、データ挿入方法はamazonのマニュアルを参考にしました。
試しに、上記作り方に記載しているMusicテーブルを作成してみます。
なお、dynamodb-localを操作するには"--endpoint-url http://localhost:8000"オプションが必須です。
このオプションをつけていないと、自分のAWSアカウントのDynamoDBにテーブルを作るので注意が必要です。（ちゃんとAWSの設定をしている場合に限る）
$ aws dynamodb create-table \
> --endpoint-url http://localhost:8000 \
> --table-name Music \
> --attribute-definitions \
> AttributeName=Artist,AttributeType=S \
> AttributeName=SongTitle,AttributeType=S \
> --key-schema \
> AttributeName=Artist,KeyType=HASH \
> AttributeName=SongTitle,KeyType=RANGE \
> --provisioned-throughput \
> ReadCapacityUnits=1,WriteCapacityUnits=1
{
"TableDescription": {
"TableArn": "arn:aws:dynamodb:ddblocal:000000000000:table/Music",
"AttributeDefinitions": [
{
"AttributeName": "Artist",
"AttributeType": "S"
},
{
"AttributeName": "SongTitle",
"AttributeType": "S"
}
],
"ProvisionedThroughput": {
"NumberOfDecreasesToday": 0,
"WriteCapacityUnits": 1,
"LastIncreaseDateTime": 0.0,
"ReadCapacityUnits": 1,
"LastDecreaseDateTime": 0.0
},
"TableSizeBytes": 0,
"TableName": "Music",
"TableStatus": "ACTIVE",
"KeySchema": [
{
"KeyType": "HASH",
"AttributeName": "Artist"
},
{
"KeyType": "RANGE",
"AttributeName": "SongTitle"
}
],
"ItemCount": 0,
"CreationDateTime": 1548505321.099
}
}
データを挿入してみます。
$ aws dynamodb put-item \
> --endpoint-url http://localhost:8000 \
> --table-name Music \
> --item \
> '{
> "Artist": {"S": "No One You Know"},
> "SongTitle": {"S": "Call Me Today"},
> "AlbumTitle": {"S": "Somewhat Famous"}
> }' \
> --return-consumed-capacity TOTAL
scanコマンドを使って、挿入したデータの確認。
ちゃんと追加されていますね。
$ aws dynamodb scan \
> --endpoint-url http://localhost:8000 \
> --table-name Music
{
"Count": 1,
"Items": [
{
"Artist": {
"S": "No One You Know"
},
"SongTitle": {
"S": "Call Me Today"
},
"AlbumTitle": {
"S": "Somewhat Famous"
}
}
],
"ScannedCount": 1,
"ConsumedCapacity": null
