NoSQLとビッグデータ活用とは？のーえすきゅーえるとびっぐでーたかつよう
NoSQLとビッグデータ活用とは、NoSQL（Not only SQL）は、関係モデルに限らないデータ構造を扱うデータベースの総称で、キーバリュー型・列指向型・ドキュメント型・グラフ型に大別される。厳密な整合性よりも、台数を増やして性能と可用性を伸ばせること（水平分散）を優先する設計が多い。
最終更新：2026-10-07
高度試験の午前Iを最短で暗記する →背景
関係データベースは1台の中で一貫性を保つことに最適化されており、分散させると更新の整合を取る待ち合わせが性能を食う。分散環境では一貫性・可用性・分断耐性を同時には満たせないという制約（CAP定理）があり、どれを捨てるかを用途ごとに選び直したのがNoSQLである。ビッグデータの文脈で語られるのは、その割り切りが大量データ側で成立するからにすぎない。
具体例
AmazonのDynamoDBはキーバリュー型で、注文が集中する時期でも台数の追加で捌ける。一方、勘定系のように振替の一貫性が絶対条件の処理は関係データベースが担い続けている。ビッグデータの特徴は量（Volume）・多様性（Variety）・速度（Velocity）の3Vとして整理される。
試験での引っ掛け
「SQLが使えないデータベース」という読み方は誤りで、Not only SQL＝関係モデルに限らない、の意味。多くの製品はSQL風の問合せ言語を持つ。書いた直後の読み出しで古い値が返り得る結果整合性を許す点が最大の分岐点で、「速いDB」として無条件に選ぶと不整合がそのまま業務障害になる。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。