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©2023 IDC #US50243223 2 リレーショナルデータベースはクエリーを実行しやすかったため、当初はデータ分析に利用されてい たが、時が経つにつれ、企業はデータを単一のシステムで管理したいと考えるようになり、リレー ショナルデータベース管理システム（RDBMS：Relational Database Management System）は、分析 機能だけでなくオンライントランザクション処理（OLTP：Online Transactional Processing）も搭載 するまでに進化を遂げた。1990年代初頭には、RDBMSがあらゆるデータ管理手法の標準とみなさ れ、競合する形態はほとんどデータ管理業界の端に追いやられた。 ところが、その後、大きな変化が次々と起こった。その始まりは、64ビットのアドレス指定可能な格 段に高性能なプロセッサーが開発されたことである。つまり、それまでよりもはるかに大量のメモ リー内データを処理できるようになったのである。高速ネットワークによって、それまでよりもはる かに多くのデータを高速で転送できるようになり、ストレージ自体も安価で高速になり、プロセッ サーやメモリーにおいては、容量の増加に対して価格は急落した。 こうした物理的な改善に加え、リレーショナル DBMSでは対応できないほどの柔軟性、スケーラビリ ティ、容量を必要とするさまざまなアプリケーションが登場し始めた。さらに、センサーや IoTのス トリーミングデータ、スマートモバイルデバイスデータ、ログデータなど、リレーショナルテーブル 構造にうまく収まらない形式のデータを処理したいというニーズも生まれていた。多くの場合、ある 業務に必要なビジネスデータ一式を形成するためには、関連する値を抽出するために複数のテーブル を結合するクエリーの実行が必要となる可能性があり、これによって、クエリーが複雑になると同時 に、アプリケーション開発の面でもある程度の硬直性が生じることになる。そこで、さまざまなデー タ管理方法を試そうとする動きが生まれ、NoSQLムーブメントが沸き起こったのである。ドキュメ ントデータベースを皮切りに、XML（Extensible Markup Language）というドキュメント規格を処理 するもの、JSON（JavaScript Object Notation）という別のドキュメント規格をサポートするもの、 データレイク（非常に大きな非構造化データの集合体）向けの Hadoop、そして key-valueストアと ワイドカラムストアが登場した。これらすべては、RDBMSではサポートが難しかった各種ジョブに 対して、より優れたスケーラビリティと柔軟性を提供するものであった。 今では、システムアーキテクチャや仮想化サポートレベルの変化に伴い、パブリッククラウドサービ スが登場し、ハードウェア、ソフトウェア、パッチ適用、メンテナンス等の運用オーバーヘッドを排 除した従量課金サービスという考え方が定着している。これらのパブリッククラウド向けに開発され たアプリケーションは、マイクロサービスアーキテクチャを採用し、アプリケーションのアクション の実行や削除が可能なコンテナ内でコードを実行することで、使用されるリソースを制限する機能を 最大限に利用するよう設計されている。これによって、使用したプロセッサーに対してのみ料金が発 生し、アプリケーションは固定サーバーに常駐することはない。マイクロサービスの共通の目的は、 「サーバーレスアーキテクチャ」（特定のサーバーに常駐するのではなく、さまざまなサーバーで動 的にアプリケーションが動作するアーキテクチャ）を実現することである。マイクロサービスはデー タベースに特別な要求を行うため、処理されるデータの種類だけでなく、サーバーレスアプリケー ションの運用要件も満たすように設計された DBMSを導入することが重要である。 現在では、主にメインフレームをベースとした旧来のナビゲーショナル DBMSやマルチバリュー DBMS（その多くはパブリッククラウドへの移行に当たり、より新しい形式への変換が必要とみられ ている）に加えて、RDBMS、ドキュメント DBMS、ワイドカラムストア、key-valueストア、グラフ DBMSなどがある。これらの運用モデルはいずれも、特定のワークロードに非常によく適合してお り、データ管理に関するあらゆるニーズに対応しようとした場合、1つのアーキテクチャで実現でき るよりも優れたパフォーマンスを発揮できる。 ワークロードを対象としたデータベースシステム データベース間で慎重に制御され、適切に管理された方法でデータを共有できる環境では、リレー ショナルデータ管理、ドキュメント管理、グラフ分析など、特定のワークロードを対象とし、その