面接官：NoSQLについて説明してください。
私：NoSQLは、従来のRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）とは異なり、リレーショナルモデルに従わないデータベース全般を指します。代表的なものに、Key-Valueストア、ドキュメント指向データベース、カラム指向データベース、グラフデータベースなどがあります。
以前のECサイト開発プロジェクトで、商品カタログの表示速度を向上させるために、NoSQLデータベース（MongoDB）を導入しました。
従来のRDBMSでは、商品情報を複数のテーブルに分割して管理しており、複雑なJOIN処理が必要となり、表示速度が遅くなっていました。
そこで、商品情報をJSON形式のドキュメントとしてMongoDBに格納し、検索・表示処理を最適化することで、商品カタログの表示速度を3倍に向上させることに成功しました。 また、MongoDBのスキーマレスな特性により、商品情報の属性が頻繁に変更される状況にも柔軟に対応できました。
現役エンジニアによる深掘り解説
メリット
高いスケーラビリティ: 大量のデータを分散処理するのに適しており、水平方向へのスケールアウトが容易です。トラフィックの増減に合わせて柔軟にスケールできるため、大規模なWebサービスやアプリケーションに最適です。
柔軟なデータモデル: スキーマレスであるため、データ構造の変更に柔軟に対応できます。アジャイル開発のように、データ構造が頻繁に変更されるプロジェクトに適しています。
高いパフォーマンス: 特定の用途に特化したデータモデルを採用することで、高速な読み書き処理を実現します。キャッシュやインメモリデータベースと組み合わせることで、更なるパフォーマンス向上が期待できます。
開発効率の向上: スキーマ定義が不要なため、開発初期段階での設計コストを削減できます。JSON形式のデータを取り扱うことが多いため、Webアプリケーションとの連携が容易です。
デメリット
トランザクションの一貫性: RDBMSのような厳密なトランザクションの一貫性（ACID特性）を保証しない場合があります。最終的な整合性（Eventual Consistency）を採用するものが多く、データの不整合が発生する可能性があります。
JOIN処理の制限: 複数のテーブルを結合するJOIN処理が苦手です。関連するデータを同じドキュメントに格納するなど、データモデリングの工夫が必要になります。
標準化の欠如: SQLのような標準的なクエリ言語が存在しないため、データベースの種類によって操作方法が異なります。
高度な分析処理の不向き: 大量のデータを集計・分析するような処理には、RDBMSやデータウェアハウスの方が適しています。
⚠️ 面接突破のワンポイント
- NoSQLの「CAP定理」について理解しておくこと。Consistency（一貫性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分断耐性）の3つのうち、NoSQLデータベースが何を重視しているかを説明できるように準備しましょう。
- 「RDBMSとNoSQLの使い分け」について、具体的な事例を交えて説明できるようにしておくこと。例えば、「会員情報などの重要なデータはRDBMSで管理し、ログデータなどの大量データはNoSQLで管理する」といったシナリオを想定しておきましょう。
