ホワイトペーパーとアナリストレポート

Caché と XML ベースのデータ交換規格

はじめに

業務統合に対する実業界と政府系機関からの強い要望を受け、金融サービス業界は、データ交換やその他の共通の機能の規格を多数開発しています。XBRL、FpML、MDDL、RIXML、FIXMLなどの規格はすべて、XML（拡張マークアップ言語）をそれぞれの目的に合わせて改装した規格です。XMLを十分にサポートする金融サービス・アプリケーションであれば、次々と登場する業界標準規格を使用して、効果的なデータ交換が可能です。

データ交換が効率的になると、高速でスケーラブルなデータ維持に対するニーズが高くなります。金融サービス・アプリケーションは、膨大なデータを高速に処理し、長期に渡って保存できる必要があります。しかも、分析とレポート作成のために、データにはSQLを介して簡単にアクセスできることも必要になります。このドキュメントでは、XMLベースの規格との連携における適性の観点から、さまざまなデータベース・テクノロジを考察します。その結果、金融サービス業界のXMLベース規格との親和性に着目すると、統一データ・アーキテクチャおよびシームレスなXML解析機能を備えたCachéが最適なデータベースであることが明らかとなります。

XML形式データの格納に関する課題

XML（およびXMLに基づく規格）は、アプリケーション間でデータを共有する際に便利です。それは、データの表現内容を記述したタグを、データとして保持しているからです。例えば、図1は簡単な情報をXMLで表現する方法を示しています。この例では、"Boston"が人名ではなく都市名であること、"John Smith"がそこに住んでいること、および勤務先は別の場所であることが、タグから読み取れます。

図1：簡単なXMLの例

<person>
<lastname>Smith</lastname>
<firstname>John</firstname>
<home_address>
            <street>1234Jones St.</street>
            <city>Boston</city>
            <state>MA</state>
</home_address>
<work_address>
            <street>56Brown St.</street>
            <city>Cambridge</city>
            <state>MA</state>
</work_address>
</person>

図1からは、XML文書が階層構造を持ち、多次元であること、および通常はデータ自体よりもXML文書のタグの方が、多くの場所を占めることもわかります。さらに、XML形式のデータはSQLでは簡単に検索できません。SQLは、データ分析とレポート作成の面で事実上の標準規格となっているクエリ言語であり、リレーショナル・データベースでの利用を目的として開発されています。XMLベースの規格を使用してデータ交換を行う金融サービス・アプリケーションでは、データベース・テクノロジを選択する際に、上記の点をすべて考慮する必要があります。

さまざまなデータベース・テクノロジの長所と短所

選択肢となるデータベース・テクノロジは、いくつかあります。XMLベース規格との連携における適性の点で、これらのテクノロジにはそれぞれ長所と短所があります。

リレーショナル・データベース

過去30年間、データベースの世界を支配してきたのは、リレーショナル・テクノロジです。これは、わかりやすい表形式を採用していることと、クエリ言語としてのSQLが普及していることが主な理由です。しかし、実際の業務でよく見られる多面的で複雑な情報のモデル化には、リレーショナル・テクノロジはあまり向いていません。例えば、行と列の形式を持つリレーショナル・データベースにXML形式のデータを格納することは困難です。通常は、異なった構造を持つ複数のリレーショナル・テーブルにXML形式のデータを“マップ”する必要があります。多様で膨大なデータを持つXMLスキーマでは、マップ先のテーブルの数が100を超えることもあります。金融サービス業界のデータを記述する場合は、このようなスキーマに該当します。リレーショナル・データベースとの間でXML形式のデータをやりとりする際は、大きな処理オーバーヘッドが発生する可能性があります。その場合は、アプリケーションのパフォーマンスが低下することになります。

純粋なXMLデータベース

マッピングの問題を回避する方法として、XMLを一切変換せずに、ネイティブ形式で格納する手法が考えられます。しかし、このような純粋なXMLデータベースはあまり普及していません。原因の1つは、一般に大規模で扱いにくいことにあります。これは、データと共にタグも保存することから必然的に発生する結果です。また、純粋なXMLデータベースはSQLと互換性がなく、マッピング層を追加しない限り、大半のデータ分析とレポート作成のツールと連携できません。

純粋なオブジェクト・データベース

オブジェクト・テクノロジは、多様なデータ構造を備えており、XMLに適しています。XMLスキーマ（より具体的に言えばタグ）を使用してオブジェクト・クラスを定義し、データ自体をそのクラスのインスタンスとして格納できます。オブジェクトとXMLとの間の解析は簡単で、自動化できます。オブジェクトごとにタグが格納されるわけではないので、データベースは小型で高速なものになります。しかし、純粋なXMLデータベースと同様に、純粋なオブジェクト・データベースをSQLで問い合わせることはできません。

第4の選択肢 – インターシステムズのCaché

Cachéは、上記のいずれとも異なります。その基本的なデータ構造は“グローバル”と呼ばれ、多次元のスパース配列です。複雑な情報を問題なくモデル化でき、SQL互換形式でも表現できます。したがって、Cachéでは、その“統一データ・アーキテクチャ”により、オブジェクト・データベース的で、同時にリレーショナル・データベース的でもある独自の手法で、データにアクセスできます。マッピングなどは一切必要としません。Cachéでは、オブジェクト・データベースのあらゆる利点、およびリレーショナル・データベースのSQL互換性が実現します。

Cachéは、そのオブジェクトとXMLとの間でデータを自動的に解析できます。Cachéオブジェクトは、Java、.NET、C++などのテクノロジに投影することもできるので、短期間でアプリケーションを開発し、あらゆる環境に簡単に組み込むことができます。

結論

インターシステムズが開発したCachéは、XMLまたはXMLベースの規格を使用してデータ交換を行うアプリケーションのデータベース・テクノロジとして、優れた選択肢の1つです。統一データ・アーキテクチャを備えているので、オブジェクトとSQLの両方の手段で、シームレスに同時にデータにアクセスできます。これは、データ分析とレポート作成のツールでデータを利用する際に、Cachéであればパフォーマンスを犠牲にすることなく、多様なXMLスキーマをそのまま複製できることを意味します。

XBRL、FpML、MDDL、RIXML、FIXMLなど、次々と登場するXMLベースのさまざまな規格に基づいてアプリケーションを開発している金融サービス業界の方々には、Cachéの採用を検討されることをお勧めいたします。