--- title: "はじめに" url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/nosql/introduction/ description: "Catalyst NoSQLは、非リレーショナル・非SQLのデータストレージ手段を提供するフルマネージドで強力なデータベースです。NoSQLテーブルでのデータの作成、管理、クエリを簡単に行い、Java、Node.js、PythonでCRUD操作を実行できます。" last_updated: 2026-02-23T12:39:41Z service: Cloud Scale type: general --- # 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](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/)の従来のリレーショナルデータベースである[Data Store](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/data-store/introduction/)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](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/nosql/introduction/#catalyst-data-store-vs-nosql)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](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/cloud-scale/help/nosql/working-with-data/introduction/#the-catalyst-custom-json-format)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](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/java/v1/cloud-scale/nosql/get-table-metadata/) * [Node.js](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/nodejs/v2/cloud-scale/nosql/get-component-instance/) * [Python](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/cloud-scale/nosql/get-component-instance/) 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](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/api/code-reference/cloud-scale/nosql/insert-item/#InsertNewItem)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。