NoSQLはスケールアウトしやすいのか(I/Oの観点)

Question

NoSQLはなぜスケールアウトしやすいのか検索すると、
だいたい「一貫性を捨てているから」、「トランザクションを気にしなくてよいから」、という回答がでてきます。
もちろん、その観点ではそのとおりだと納得しています。

ですが、RDBでスケールアウトではなくスケールアップがおこなわれてきたのは
I/Oの負荷の観点もあったと思います。
具体的には、DBのデータがメモリにのりきらず、結果ディスクへのI/Oが発生することで
パフォーマンスが悪化すると。仮に２台構成にしたところでサーバースペックが同じで
データ量も同じならメモリにのる量も変わらず、パフォーマンス向上は見込めないというものです。

この観点で考えたときに、NoSQLだとしてもスケールアウトしたところで各サーバー上で
メモリにのるデータ量は変わらないので、I/Oの観点ではパフォーマンスは上がらないと考えているのですが
この認識で合っているでしょうか。

※業務で困っているわけではないのですが、とても気になったので質問させてもらいました。

よろしくお願いいたします。

Answer 1

NoSQL は、キーに基づいてデータを分散しています。データは、キーごとに各ノードに分散されており、CRUD処理によって、そのキーに対する処理となります。このため、キーをまたがらない処理では、キーに紐付くデータを、キーが格納されているノードでのみ処理が行われます。このため、データ量が増えても、ノード数を増やしていけば、1ノードあたりで処理する量は増えないので、スケールアウトすることができます。
一方、RDBでは、すべてのデータは共有されており、一度計算するサーバーにデータを集約する必要があるため、スケールアウトが難しくなります。
これを解決するために、分析系のRDBでは、シェアードナッシング方式をとり、各ノードで処理するように作られており、パフォーマンスを向上させています。一方、この方式ではデータの整合性をとることが難しくなるため、トランザクション処理が苦手です。