Catalyst NoSQL

はじめに

Catalyst Cloud Scale NoSQLは、非リレーショナルなデータストレージアプローチを提供するフルマネージドで強力なデータベースです。従来のSQLモデルに依存することなく、非構造化、半構造化、異種混合のデータを扱うことができます。Catalystを基盤とした高度にスケーラブルな独自インフラストラクチャにより、プロビジョニング、設定、スケーリングなどのバックエンドタスクを気にすることなく、データベースの作成と管理を簡単に行えます。この柔軟性により、現代のデータ駆動型アプリケーションに最適です。

Catalystは、CloudScaleサービスの従来のリレーショナルデータベースであるData Storeに加えて、NoSQLを提供しています。ビジネス要件やデータベースの固定スキーマの可能性、読み取り集中型システムの必要性などの各種要因に応じて、ユースケースに最適なデータストレージオプションを決定できます。詳しくは、Data StoreとNoSQLの比較セクションを参照してください。

Catalystは、NoSQLでキーバリューペアベースのドキュメント型データストレージをサポートしており、多数のデータ型をサポートするカスタムJSON形式でデータを格納する機能を備えています。クラスター全体にデータをパーティショニングする機能により、NoSQLは大容量のストレージオプションを提供し、マルチレベルのスケーラビリティも実現します。

Catalyst NoSQLでアプリケーションを構築する場合、Catalystコンソールからプロジェクトにテーブルを簡単に作成し、設定し、データを追加し、データをクエリできます。また、既存のNoSQLデータベースをサードパーティソースからCatalystに数回の簡単な手順で移行することもできます。

Catalystは、データの追加やクエリなど、さまざまなNoSQL CRUD操作を実行するためのサーバーサイドSDKを以下のプログラミング環境で提供しています:

• Java
• Node.js
• Python

利用可能なSDKメソッドについては、リンクされたSDKドキュメントを参照してください。これらの操作にはCatalystのNoSQL APIも利用できます。詳細については、APIドキュメントを参照してください。

Catalyst Data Store vs NoSQL

Catalystは、Data StoreとCatalyst NoSQLの2つの異なるデータストレージオプションを提供しています。前者はSQLおよびリレーショナルデータベースであり、後者は非リレーショナルデータベースです。ビジネスロジック、アプリケーションのデータ構造、使用状況などのさまざまな要因に基づいて、ニーズに適したデータベースを選択できます。

非構造化データをリレーショナルデータベースに格納すると、スキーマの整理に問題が生じ、データの冗長性につながることがよくあります。そのため、ユースケースに適したストレージプラットフォームを選択する必要があります。

以下は、要件に最適なデータベースオプションを決定するのに役立つガイドです。

Catalyst Data Store

以下の条件を満たす場合、Catalyst Data Storeを選択してください:

• アーキテクチャ: データベースのアーキテクチャがリレーショナルである、つまりデータポイントが互いに関連している場合。

• データ構造: データが適切に構造化されており、行と列に整然と整理してテーブルを形成できる場合。

• スキーマ: データベースのスキーマが統一されており、事前に判明しており、データ操作の前に静的に設計・確定できる場合。

• クエリ言語: データベースのクエリ、更新、メンテナンスにSQLの使用が必要な場合。SQLはリレーショナルで構造化されたデータベースに適しています。

• 優先事項: データベースの優先事項が水平スケーラビリティではなく、ACIDコンプライアンス（原子性、一貫性、分離性、耐久性）である場合。

• 読み取り/書き込みスループット: 読み取り集中型データベースに対して、最小限のラグとオーバーヘッドで高速、エラーフリー、効率的なクエリが必要な場合。

Catalyst NoSQL

以下の条件を満たす場合、Catalyst NoSQLを選択してください:

• アーキテクチャ: データベース内のデータポイント間に相互依存関係やリレーションシップがなく、独立したエンティティとして存在する場合。

• データ構造: データベースに半構造化または非構造化の異種データが含まれており、従来の表形式で格納できず、緩やかに整理されている場合。

• スキーマ: データベースのスキーマが非常に柔軟で、すべてのアイテムが同じ構造に準拠する必要がなく、セットアップが容易であるか、事前に設計できない場合。

• データ形式: データが主にJSON形式であり、複数のデータ型のサポートが必要な場合。

• 優先事項: 垂直および水平の両方の高いスケーラビリティが優先事項であり、動的リソース割り当てを伴う複数のデータベースノードにまたがるストレージが必要な場合。

• 読み取り/書き込みスループット: ピアツーピアレプリケーションを伴う分散クラスター全体にストレージをパーティショニングすることが有益な、書き込み集中型システムを構築する場合。