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は関係データベース以外の形式（キーバリュー型・ドキュメント型・グラフ型など）でデータを扱うデータベースの総称で、大量データの高速な読み書きと分散に向く。ビッグデータは量・多様性・速度の3Vが大きいデータ群で、データマイニングはそこから規則性を見つけ出す技術である。支援士試験では、NoSQLの認証やアクセス制御の既定設定と、集約した個人データの保護が問われる。
最終更新：2026-10-06
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SNSの投稿やセンサのログのように単純な形式で大量に発生するデータは、厳密なトランザクションを前提とした関係データベースでは書き込み性能と拡張が追いつかない。整合性を一時的に緩めて（結果整合性）分散のしやすさを優先する設計がNoSQLである。急速に普及した分、初期の製品には認証が無効な既定設定のものがあり、インターネットに直接公開された事例が問題になった。支援士には性能の話とは別に「既定設定の確認」と「集約データの権限設計」が問われる。
具体例
MongoDBはドキュメント型、Redisはキーバリュー型でキャッシュやセッションIDの保管に使われる。Apache Cassandraは大量の書き込みを複数ノードへ分散する。購買データを分析して売場配置を改善する取組みがデータマイニングの一例で、その基盤には個人データが集まるため、MongoDBなら認証の有効化とインターネットからの遮断を初期設定で確認する。
試験での引っ掛け
NoSQLは「SQLが使えない」ではなく「Not only SQL」の意味で、関係モデルに限らないという趣旨である。ACID特性より可用性と分散を優先し、一時的に古い値が返る結果整合性を許容する設計が多く、勘定系のような厳密な整合性には向かない。ビッグデータの3Vは量・多様性・速度で、「量が多ければビッグデータ」ではない。
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。