[論文レビュー] SQL and NoSQL Databases Software architectures performance analysis and assessments -- A Systematic Literature review

Wisal Khan, Teerath Kumar+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 14, 2022

Cloud Computing and Resource Management被引用数 16

ひとこと要約

本システマティックレビューでは、クラウドプラットフォーム間でのデータポータビリティおよび相互運用性の課題に対処するため、SQLおよびNoSQLデータベースのソフトウェアアーキテクチャを分析している。NoSQLデータベースは水平スケーラビリティのおかげでビッグデータ分析において優れた性能を示す一方、SQLデータベースはOLTPワークロードにおいて最適な性能を発揮し続ける。統合APIの導入が、ベンダーロックインの削減およびクロスプラットフォーム間のデータ移動効率の向上に寄与するとされている。

ABSTRACT

Context: The efficient processing of Big Data is a challenging task for SQL and NoSQL Databases, where competent software architecture plays a vital role. The SQL Databases are designed for structuring data and supporting vertical scalability. In contrast, horizontal scalability is backed by NoSQL Databases and can process sizeable unstructured Data efficiently. One can choose the right paradigm according to the organisation's needs; however, making the correct choice can often be challenging. The SQL and NoSQL Databases follow different architectures. Also, the mixed model is followed by each category of NoSQL Databases. Hence, data movement becomes difficult for cloud consumers across multiple cloud service providers (CSPs). In addition, each cloud platform IaaS, PaaS, SaaS, and DBaaS also monitors various paradigms. Objective: This systematic literature review (SLR) aims to study the related articles associated with SQL and NoSQL Database software architectures and tackle data portability and Interoperability among various cloud platforms. State of the art presented many performance comparison studies of SQL and NoSQL Databases by observing scaling, performance, availability, consistency and sharding characteristics. According to the research studies, NoSQL Database designed structures can be the right choice for big data analytics, while SQL Databases are suitable for OLTP Databases. The researcher proposes numerous approaches associated with data movement in the cloud. Platform-based APIs are developed, which makes users' data movement difficult. Therefore, data portability and Interoperability issues are noticed during data movement across multiple CSPs. To minimize developer efforts and Interoperability, Unified APIs are demanded to make data movement relatively more accessible among various cloud platforms.

研究の動機と目的

• クラウド環境におけるSQLおよびNoSQLデータベースソフトウェアアーキテクチャの性能特性を調査すること。
• 複数のクラウドサービスプロバイダー（CSP）間でデータを移動する際のデータポータビリティおよび相互運用性に関する課題を分析すること。
• 特に、相互運用性を制限するプラットフォームベースのAPIを含む、データ移動の既存のアプローチを評価すること。
• 現在の解決策におけるギャップを特定し、開発者の作業負荷を軽減し、クロスプラットフォーム間のデータ移動性を向上させるために統合APIの必要性を提起すること。
• 両方のデータベースパラダイムにおけるスケーリング、一貫性、可用性、シャーディング動作について包括的な評価を提供すること。

提案手法

• SQLおよびNoSQLデータベースアーキテクチャに関する学術論文を対象としたシステマティックレビュー（SLR）を実施した。
• クラウドプラットフォーム間でのパフォーマンス、スケーラビリティ、データ移動に関する57ページの文献を収集・分析した。
• 垂直スケーリング対比水平スケーリング、一貫性モデル、シャーディング技術、負荷下での可用性といった基準に基づき、研究を評価した。
• 特に、相互運用性を制限するプラットフォーム固有のAPIを含む、既存のデータ移動メカニズムをレビューした。
• 傾向、制限要因、統合データアクセスインターフェースの機会を特定するため、知見を統合した。
• クロスクラウド間のデータポータビリティを向上させ、ベンダーロックインを低減するため、標準化された統合APIの導入の必要性を提起した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ビッグデータワークロード下でのスケーリング、一貫性、パフォーマンスの観点から、SQLおよびNoSQLデータベースアーキテクチャにはどのような相違があるか？
• RQ2 複数のクラウドサービスプロバイダー間でのデータポータビリティおよび相互運用性を達成するにあたり、主な課題は何か？
• RQ3 プラットフォーム固有のAPIは、クラウドデータベース間でのデータ移動をどの程度妨げているか？
• RQ4 OLTPおよびビッグデータ分析ワークロードにおいて、SQLおよびNoSQLデータベースのパフォーマンス上のトレードオフは何か？
• RQ5 クロスクラウドデータベースの相互運用性を向上させるために、どのようなアーキテクチャ的・インターフェース的改善が必要か？

主な発見

• NoSQLデータベースは、水平スケーリングのサポートと非構造化データの効率的処理のおかげで、ビッグデータ分析に適している。
• SQLデータベースは、強力なACIDプロパティと構造化データの処理能力のおかげで、OLTPワークロードにおいて依然として好まれる選択肢のままである。
• プラットフォームベースのAPIは、データの相互運用性を著しく妨げており、クロスクラウドデータ移動における複雑さとベンダーロックインを増加させている。
• 標準化されたインターフェースの欠如は、マルチクラウドデプロイメントにおける開発作業負荷の増加と柔軟性の低下を引き起こしている。
• 統合APIは、異なるクラウドプラットフォーム間でのデータ移動を簡素化し、ポータビリティを向上させるために不可欠な要件であると特定された。
• シャーディングおよび一貫性モデルは、SQLおよびNoSQLシステム間で顕著に異なるため、パフォーマンスとシステム設計選択に影響を与える。