なぜ RDBMS はスケールアウトが難しいのでしょうか？

Question

RDBMS（リレーショナルデータベース）はスケールアウトが難しく、NoSQL はスケールアウトがしやすいとよく聞きます。

ただ、調べてみるとスケールアウトを難しくしているのは ACID や CAP 定理のような印象を受けます。また、NoSQL のスケールアウトを容易にしているのは BASE や DB 製品固有の機能 (e.g. MongoDB のシャーディング）のような印象も受けます。

思考実験的な質問で恐縮ですが、例えば、BASE 特性に沿った、シャーディング機能のある RDBMS (e.g. スキーマの事前定義、JOIN 機能、etc.）は定義上ありえないのでしょうか？なぜ RDBMS のスケールアウトは難しく、NoSQL のスケールアウトは容易なのか、細かい仕組みから解説している資料などご存知でしたら、教えていただけますと嬉しく思います。

Answer 1

例えば、BASE 特性に沿った、シャーディング機能のある RDBMS (e.g. スキーマの事前定義、JOIN 機能、etc.）は定義上ありえないのでしょうか？

このようなものを作っても「あまり需要がない」ということかと思います。

• RDBMS…厳格なスキーマと厳格なデータ一貫性
• NoSQL…自由度のあるデータ構造と、ある程度のデータ一貫性

仮に「厳格なスキーマとある程度のデータ一貫性」のようなシステムを考えてみたとすると、「一貫性の破綻によって、スキーマも守れない」というような事態を招くことが考えられ、厳格なスキーマである意味がなくなりかねません。

Comments

[afild]

早速のお答えありがとうございます！どのお答えもとても勉強になったのですが、ご質問に直接お答えいただいたこちらをベストアンサーとさせてください。でも、本当にどれもとてもありがたいお答えでした。

Answer 2

古い資料ですね。
昨今では、それぞれの良いところを取り入れ、ハイブリッド化が進んでいます。
なので、スケールアウトを前提とした設計も可能ですよ。

最新の情報ではありませんが、傾向を表すものとして、以下を参考に。
RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データベースに破壊的イノベーションは二度起きるか？

Comments

[afild]

ご回答ありがとうございます！その辺り、それも可能なのではないかと思い始めていたものの、正確なところがわからず、ご質問させていただきました。ご丁寧にありがとうございます。

Answer 3

ググると簡単に見つかりそうですが。

なぜデータベースのスケールアウトは難しいのですか？分かりやすく教えてください。

Comments

[afild]

ありがとうございます！こちらの質問は拝読したのですが、ちょうど私が気になっていた箇所が（多くの他の説明と同じように）所与のものとして扱われており、なぜ難しいのか、例えば、複数サーバーの同期などは NoSQL でも同様の問題に直面しそうだが、とのあたりがわからず、質問させていただきました ><

>ですが、既存のRDBMSソフトウェアは、分散をあまりうまく処理できるようにはなっていません。