MongoDBに代表されるNoSQLの技術がエンタプライズ市場へ本格的に浸透し始めています。従来のRDBMSでは困難になってきている近年のデータの急増、データフォーマットの多様化、モバイルの広がりによりQueryの急増/複雑化など、NoSQLが解決できる課題について、説明、紹介します。

1. MongoDB Inc. Proprietary and Confidential
近年のデータベース技術がもたら
す、3つのビジネス価値
Matt Asay, VP of Marketing

2. 過去40年のデータ：
非常に理路整然と

3. 業界は大きく変化した
一括支払い サブスクリプション
ビジネス
数年 数ヶ月
アプリ開発
PC モバイル
顧客
広告 ソーシャル
顧客開拓
物理サーバ クラウド
ITインフラ

4. • 世界の90%のデータは、過去
2年間で生成されている
• 80%のエンタプタイズデータは
非構造型
• 非構造型データは構造型デー
タの2倍の速度で成長
文献 : IBM, Gartner 2012
データも大きく変わった

5. 逆に変わっていないものは？

6. ビッグデータの最大の課題
ビッグデータを管理する方法
* Fortune100と政府機関の代表 50＋人に対して行ったインタビュー、 Big
Data Executive Summary の情報に基づく
Gartner'の定義する“ビッグデータの3V (volume, velocity, variety)の
内、データのVariety(種類)が最も課題としては大きいが、等しく大きな
ビジネスチャンスを秘めている、と言える”
Forrester, 2014
ストリーミング、等多様なデータ形式
100TB以上のデータ
100TB以下

7. NoSQL ≠ NoSQL

8. 近代的なデータベースがどのように企業の
ビジネスを変えていくのか
スケール
解放
順応

9. スケール

10. • 水平スケール - 汎用的なHW、もしくはク
ラウド上での実装は必須
• 昨今のアプリはTB級のデータを必要とす
るが、PBクラスの許容量は想定する必要
あり。
データベースは急成長の足かせになってはいけない
サービス開始数週間で100万以上のユーザが
登録、月に億単位のeメールを処理
某グローバルメディア企業がMongoDBで4.5
PB規模のデータをパブリッククラウド上で管理
自動フェールオーバと無停止ノード追加機能を
高く評価：さらに性能面での優位性が強み

11. シカゴ市警の犯罪分析／予測システムの初期リリー
スはChief Data Officerのラップトップで開発
段階的な開発／運用…
課題 成果
• 30+以上の政府機関から
収集した異なるフォーマッ
トのデータ統合要件
• 予算縮小：新規システム
が予算内で開発できるこ
とが条件
• 非構造型データと位置情
報データを統合する必要
• 単一ノードから大量の
サーバへのスケーラビリ
ティ
• 柔軟なデータモデルと管
理のしやすさがシステム
拡張を保証
• ad hocクエリーと位置情
報データの降るサポート
• 犯罪防止に寄与した点で
シカゴ市から表彰
• 低コストでの開発運用で
高い性能を発揮
• 新しいデータフォーマット
の統合が非常に容易
MongoDBを選んだ理由

12. 順応

13. イノベーションは常に段階的な成長が必要
新規
テーブル
新規
テーブル
新規
カラム
ペット 電話 Email
新規
カラム
3ヶ月後。。。
名前

14. RDBMS
複雑化から簡素化への転換
MongoDB
{
_id : ObjectId("4c4ba5e5e8aabf3"),
employee_name: "Dunham, Justin",
department : "Marketing",
title : "Product Manager, Web",
report_up: "Neray, Graham",
pay_band: “C",
benefits : [
{ type : "Health",
plan : "PPO Plus" },
{ type : "Dental",
plan : "Standard" }
]
}

15. 新規データタイプの統合が容易になり、新薬開発に
要する時間を大幅に短縮、RDBMSとの統合も容易
• スキーマに縛られた環境からの脱却：
Object/Relationalマッピングやスキーマ
再設計より、アプリケーションの機能開発
にフォーカスを
データベースは新しいデータソースやフォーマッ
トを取り込む能力が必須
RDBMSベースの開発に苦労: スキーマのカスタマ
イゼーションが複雑。MongoDBは “フレキシビリティ
とスケーラビリティを提供”
RDBで数年かかるプロジェクトを4ヶ月いかに短縮：
TCOの大幅削減、セキュリティへの影響なし、“DBA
ノウハウ無しでアプリを開発”

16. 顧客データを一つのシステムで可視化(シングル
ビュー)：RDBMSでは不可能だった統合
多様なデータソース…
• 70以上のシステムのデー
タソースの統合ニーズ(メ
インフレーム, RDBMS)
• RDBMSでは複数システ
ムの異なるデータソース
の連合と集中管理ができ
ない
• ドキュメントモデルが異なる
データソースの統合を容易
に実現
• 性能面、スケーラビリティ
• Query言語のフルサポート
• コストをかけずに高スケーラ
ビリティ、高性能、容易な管
理機能で実現可能
• POCを3週間で完成、プ
ロダクションは90日間で
達成
• 顧客データの統合システ
ム (顧客サービスの向
上、売り上げの向上)
• RDBMSシステムと比較
して71%の開発費コスト
削減
課題 MongoDBを選んだ理由 成果

17. 解放

19. • データベースはデータを保管する事がだけが仕事
では無く、検索ができることがむしろ重要な要件
• データベースはリアルタイムでクエリサポート、イン
デックス、アグリゲーションの機能を提供する事が
要求される。
データベースは充実したクエリ機能をサポートし
ている必要がある
工数の多いデータストレージ管理業務を高性
能なデータ分析サービスに変換
MongoDBベースのIoTプラットホームで多様化
するセンサー収集データを管理し高度な分析
に利用
MongoDBで数百あるウェブサイト上のデータ
を統合運用管理

20. • 95%の性能改善: 250以
上の属性情報を使って、
6000万の複雑な検索か
ら毎日30億の相性マッチ
を算出
• 顧客満足度の増加、有料
ユーザの増加
• システムの運用コストが
大幅に削減
• 管理のしやすさ；自動ス
ケーリング、自動シャーディ
ング、無停止運用
• 250以上の属性を使用した
複雑なQuery要求に対応
• 性能が優れている
• 工数の多いスキーマの再設
計をせずに動的にスキーマ
の変更アップデートが可能
• RDBMSでは大量の双方
向検索ニーズに対応でき
ず
• 数十億に及ぶ相性マッチ
の数に対応できず
• RDBMSのプロダクション
運用が困難(スキーマ変
更に難航、スケーラビリ
ティに課題）
RDBMSと比較して95%の性能向上に伴い、有償の登
録者が50%増加
多様なクエリーサポート
課題 MongoDBを選んだ理由 成果

21. “I have not failed. I've just found 10,000 ways that won't work.”
「私は失敗を経験したことがない。成功につながらない1万以上の方法を
発見しただけだ。」
― Thomas A. Edison

22. 開発者リソースの最適化が愛重要課題
1985 2013
インフラ運用コスト
エンジニアコスト

23. 8,000,000+
MongoDB ダウンロード数
NoSQL業界最大のエコシステム
1,000+
他業界に渡った顧客数：数百万のユーザ
600+
パートナー社数
35,000+
MongoDB Management Service (MMS) ユーザ
数
35,000+
MongoDBユーザグループメンバー
200,000+
オンライン教育登録者

24. MongoDBのカバーする領域
監視
自動化
セキュリティ
コンサル／
トレーニング
商用ライセンス
無停止
アップグレード
障害回復
専門家による
技術サポート