2009年4月10日に開催されたITproテクノロジ・カンファレンス「徹底理解『Amazonクラウドサービス』」で講演のトリを飾ったのは，NTT未来ねっと研究所 研究主任の井上武氏（写真）。現在クラウドサービスに利用されているデータベース技術は，伝統的なリレーショナル・データベースからどのように進化したか，順序立てて説明した。
まず井上氏は，従来のリレーショナル・データベースの特徴に言及。データの不整合性を排除するリレーショナル（関係）モデルや，経過的な状態を排除するためのトランザクション処理は「データベースが主に金融機関の帳票データを保管していた時代のニーズに合致したものだった」（井上氏）と説明した。
「データベースが進化するきっかけは，管理対象データが変わったことだ」（井上氏）。インターネットが普及するにつれて，データベースの管理対象の主役が，定型の帳票データから不定型のWebデータへ移行した。同時にデータ量も増加した。「Webデータ管理のための努力が，クラウド時代の新しいデータベースを生んだ」（井上氏）。
データベースで多量のWebデータを管理するために，まず，パフォーマンス向上が課題になった。リレーショナル・データベースは，整合性管理が容易になるよう，データの重複値を正規化して保管する。データを参照する場合は，正規化したデータを再び結合する。「Webデータは帳票データほど整合性を必要としない」（井上氏）ため，新しいデータベースでは，この正規化・結合（関係モデル）の処理をなくし，重複値もそのまま保管するようにした。
次の課題は，データ構造の変化への対応である。Webデータのような不定型のデータを保管するために考案されたのが「キーバリュー・ストア」だ。キーバリュー・ストアは，すべてのデータをBLOB（Binary Large Object，属性のないレコード）として保存できる。データにアクセスするには，キーを指定する。属性ごとの索引付けができないために起こる検索速度の低下は，主表のほかに，索引用の表を用意することで解決した。「主表と索引表が不一致の可能性があるが，Webデータなので妥協できる」（井上氏）。
ここまでの努力で，パフォーマンスと不定型データの課題は解決した。しかし，リレーショナル・モデルから，レコードごとにスキーマを保持するキーバリュー・ストアへの移行に伴い，データセンターで扱うデータ量は増加した。この問題は，「データ量の増加に合わせてコンピュータを増やし，処理を分散すれば解決する」（井上氏）。幸い，キーバリュー・ストアの構造は，参照関係を考慮せずに任意のレコードで分割できるため，複数のコンピュータで処理を分散するのに適している。
ここで，新たな課題が浮上する。処理を分散するコンピュータを追加する場合や，1台が故障した場合，効率良くデータを再配置するにはどうすればよいかだ。この課題の解決案として登場したのが「コンシステント・ハッシング」という技術である。
この技術は，(1)データのキーとコンピュータのハッシュ値を計算し，(2)そのハッシュ値を昇順に並べてリング上に配置，(3)各キーを後続のコンピュータに保存する。これにより，コンピュータを追加した際のデータ再配置は，追加機と後続機の間のキーの設定だけで済む。故障した場合の再配置も同様である。この技術を使った場合，「コンピュータの台数が増えれば増えるほど，再配置するデータ量は減少する」（井上氏）。
このようにして，現在のクラウドサービスを支えるデータベース技術が作られてきた。クラウド時代のデータベースと，従来のリレーショナル・データベースの特徴的な違いは「経過的な状態を許容するかどうか」（井上氏）。
たとえば複数レコードにまたがる更新処理が発生した場合，リレーショナル・データベースでは，経過的な状態を完全に排除するために，処理が対象データのすべてに反映されるまで全対象データへのアクセスをロックする（排他的ロック）。それに対して，クラウド時代のデータベースは，更新処理中でも対象データの読み書きが可能だ。タイムスタンプを比較して古いデータによる上書きを禁止するだけの楽観的ロックを実行する。楽観的ロックの考え方について，井上氏は「ブログを更新した際に，過去の処理で上書きされるのは困るが，反映に多少時間がかかるのは問題ない」と例示した。
井上氏は「リレーショナル・データベースとクラウド時代のデータベースは，将来的に共存していく」と考える。Webデータの増加にともない，クラウド時代のデータベースのニーズが今後拡大していくが，金融データのように，完全な整合性が重要視される場面では，「従来どおりリレーショナル・データベースが利用される」と井上氏は予想する。
