NoSQL のユースケースを一般論と具体論で整理する

Posted in .Selected, NoSQL by Agile Cat on February 6, 2011

The Big List of NoSQL Use Cases
By Klint Finley / February 3, 2011 9:00 PM
http://www.readwriteweb.com/hack/2011/02/the-big-list-of-nosql-use-case.php

“In the NoSQL space this kind of real-world data is still a bit vague,” writes Todd Hoff at High Scalability. “When asked, vendors tend to give very general answers like NoSQL is good for BigData or key-value access. What does that mean for for the developer in the trenches faced with the task of solving a specific problem and there are a dozen confusing choices and no obvious winner? Not a lot.”

『 NoSQL の領域において、現実世界のデータとなると、まだ漠然としたところが残っている。そして、ベンダーたちは質問を受けると、たとえば NoSQL は Big Data に適し、Key-Value アクセスを持、、、というような、きわめて一般的な回答に終始する傾向がある。特定の問題解決をいうタスクに直面するデベロッパーにとって、この深い溝は何を意味するのだろうか？そして、1 ダースもの紛らわしい選択肢があり、明白な勝者も見つからないのだろうか？いや、そんなに多くはない』と High Scalability の Todd Hoff は書いている。

He’s set out to help solve that problem by compiling a list of NoSQL use cases, both general and specific.

彼は、一般と特定の視点における NoSQL ユースケース･リストを編集することで、この問題の解決方法を提示している。

Here’s the list of general use cases, Hoff’s commentary omitted:

以下は、一般的な視点でのユースケースだが、Hoff のコメントは割愛している：

Bigness

Massive write performance

Fast key-value access

Flexible schema and flexible datatypes

Schema migration

Write availability

Easier maintainability, administration and operations

No single point of failure

Generally available parallel computing

Programmer ease of use

Use the right data model for the right problem

Avoid hitting the wall

Distributed systems support

Tunable CAP tradeoffs

膨大さに対応できること

大量書込み時のパフォーマンス

高速の Key-Value アクセス

スキーマの移行

書込みの可用性

容易な運用／管理／操作

シングル･ポイント･フェイルの排除

大まかなところでパラレル･コンピューティングが可能なこと

プログラマにとって、使いやすいものであること

問題解決に適したデータ･モデルを利用できること

量的な限界を回避できること

分散システムをサポートすること

CAP トレードオフを調整できること

He also provides a long list of more specific use cases, here are the first few:

さらに、特定のユースケースに関しても、彼は長いリストを提供している。以下は、その一部分である：

Managing large streams of non-transactional data: Apache logs, application logs, MySQL logs, clickstreams, etc.

Syncing online and offline data. This is a niche CouchDB has targeted.

Fast response times under all loads.

Avoiding heavy joins for when the query load for complex joins become too large for a RDBMS.

Soft real-time systems where low latency is critical. Games are one example.

ノン･トランザクショナル･データによる、膨大なストリームの管理（例：Apache および MySQL、App のログや、チェックサムなど）

オンライン･データとオフライン･データの同期。 CouchDB がターゲットにしている、ニッチな領域。

負荷量に影響されない、高速でのレスポンス。

複雑な Join のためのクエリー負荷が、RDBMS にとって過大になる際の回避策として。

レイテンシーが許されない、ソフトウェアによるリアルタイム･システム（例：ゲーム）