データベースの種類

データベースとは、電子的に保存、管理、アクセスされる組織化されたデータの構造化された集合体である。データベースは、特定の情報の検索、傾向の分析、レポートの作成、データの完全性の確保を容易にする。データベースは通常、データベース管理システム（DBMS）によって管理される。DBMSは、ユーザーやアプリケーションがデータベース内に保存されたデータを操作するためのインターフェースを提供するソフトウェア・アプリケーションである。

このページで取り上げるのは

• データベースの種類は？
• データベースの例
• 結論
• よくあるご質問
  

データベースの種類は？

データベースにはさまざまな種類があります。なぜなら、データの種類やアプリケーションの要件によって、データの保存や検索に求められるアプローチが異なるからです。データベースの種類はそれぞれ、特定のユースケース、データモデル、スケーラビリティのニーズ、パフォーマンス特性に合わせて最適化されています。後述するように、特定のデータベースが複数のカテゴリーに分類されることはよくあることです。また、Couchbaseのようなマルチモデルデータベースは、特に以下をサポートするように設計されています。 複数のデータモデル 複雑さ、管理、データの乱立、コストを最小限に抑えながら、汎用性を高める。

リレーショナル・データベース

リレーショナル・データベースは、データを保存・整理するための構造化されたデジタル・リポジトリであり、通常、ビジネス・システムやウェブ・システムを含む様々なアプリケーションを動かすために使用される。リレーショナル・データベースはデータを格納するためにテーブルを使用し、各テーブルは行（レコード）と列（フィールド）で構成される。各テーブルは行（レコード）と列（フィールド）で構成されている。テーブル間の関係はキーを使って確立され、データの整合性を確保し、効率的なクエリーを可能にする。データの管理と操作にはSQL（構造化問い合わせ言語）が一般的に使用され、ユーザーは情報の検索、挿入、更新、削除を行うことができる。リレーショナル・データベースは、データを管理しアクセスするための一貫性のある論理的な方法を提供し、幅広い業界や状況で構造化された情報を扱うための重要なツールとなっている。

NoSQLデータベース

NoSQL（SQLだけではない）データベースは、柔軟でスキーマのない構造を採用することで、従来のリレーショナル・データベースとは一線を画すDBMSである。ソーシャルメディア・コンテンツ、センサー・データ、マルチメディアなど、膨大な量の非構造化または半構造化データを扱うように設計されている。 リレーショナル・データベースとは異なるNoSQLデータベースは、パフォーマンスとスケーラビリティを最適化するために、ドキュメント・ベース、キー・バリュー、SQL++、カラム・ファミリー、グラフ・ベースなど、さまざまなデータ・モデルを使用する。NoSQLデータベースは分散環境とクラウド環境に最適で、水平スケーリングと高可用性を提供する。NoSQLデータベースは、スピード、スケーラビリティ、柔軟性といった利点を提供する一方で、従来のリレーショナル・データベースのような構造化された厳密さを欠いており、すべてのデータベースが次のような機能をサポートしているわけではない。 ACID (原子性、一貫性、分離、耐久性) 複数の文書にまたがるトランザクション。

クラウドデータベース

クラウドデータベース は、クラウド・コンピューティング・プラットフォーム上でホストされるデータベース・システムであり、ユーザーはローカル・サーバーではなく、インターネット上でデータの保存、管理、アクセスを行うことができる。クラウドデータベースは、ワークロードの変化に合わせてリソースを簡単に追加・削減できるため、高いスケーラビリティを提供する。また、インターネット接続さえあれば、どこからでもデータにアクセスできるグローバルなアクセシビリティも備えている。これらのデータベースには、リレーショナルやNoSQLなどさまざまなモデルがあり、多様なデータ構造やアプリケーションのニーズに合わせることができる。クラウドデータベースプロバイダーがインフラ管理、バックアップ、メンテナンスを行うため、ユーザーは複雑なハードウェア管理から解放される。クラウド・テクノロジーは、あらゆる規模の企業にとってシームレスなデータ・アクセス、高可用性、管理の簡素化を可能にし、データ管理に革命をもたらした。

データベース・アズ・ア・サービス（DBaaS）

DBaaSは、管理されたデータベース環境をユーザーに提供するクラウド・コンピューティング・ソリューションである。DBaaSでは、サービス・プロバイダーがインストール、設定、スケーリング、バックアップ、アップデートなどのデータベース・メンテナンス・タスクを処理する。ユーザーは、基盤となるインフラを気にすることなく、ウェブベースのインターフェイスやAPIを使用してデータベースにアクセスし、管理することができます。このモデルにより、企業は複雑なデータベース管理よりも、データやアプリケーションに集中することができる。DBaaSは、リレーショナル・データベースやNoSQLデータベースを含む様々なデータベース・タイプに対応し、柔軟なストレージ、コンピューティング・パワー、スケーラビリティを提供する。このアプローチは多くの場合、データベース管理の複雑さをクラウドの専門家にアウトソーシングすることで、効率を高め、コストを削減し、企業の開発プロセスを加速させる。

分散データベース

分散データベースとは、複数の物理的な場所やコンピュータシステムにまたがって相互接続されたデータベースの集合体である。すべてのデータを一箇所に保存する集中型データベースとは異なり、分散型データベースはデータを分散的に分割して保存します。複数のユーザーやアプリケーションが、地理的に分散した場所に大量のデータを保存、アクセス、更新する必要がある場合、組織は一般的にこのシステムを使用する。このアーキテクチャには、スケーラビリティの向上、フォールトトレランス、パフォーマンスの向上など、いくつかの利点がある。また、分散データベースは、複数のノードから同時にデータにアクセスし、操作することができるため、効率性も向上する。しかし、分散化はデータの一貫性、同期、ネットワーク通信の管理をより複雑で困難なものにします。

インメモリデータベース

アン インメモリデータベース はDBMSの一種で、ディスクストレージからではなく、主にコンピュータのメインメモリ（RAM）にデータを保存し、操作する。このアプローチでは、メモリからのデータアクセスがディスクからの読み込みよりもはるかに速いため、データへのアクセスと検索時間が大幅に速くなります。インメモリデータベースは、低レイテンシ応答、高速トランザクション、迅速なリアルタイムデータ処理を必要とするアプリケーションに特に適しています。インメモリデータベースは、卓越したパフォーマンスメリットを提供する一方で、利用可能なRAMによって処理できるデータ量が制限されます。インメモリデータベースは、キャッシング、リアルタイム分析、迅速なクエリ処理を必要とするアプリケーションに適しています。

組み込みデータベース

組み込みデータベースは、アプリケーションのコードベースに直接統合された自己完結型のデータベースシステムで、別途データベースサーバーを用意する必要がありません。データベースはアプリケーションと緊密に結合し、アプリケーションのメモリ空間に常駐します。このアプローチは、複雑さを軽減し、より高速なデータアクセスを提供し、データベースがアプリケーションの配布に不可欠になるため、デプロイメントを簡素化します。組み込みデータベースは、従来のクライアント・サーバー型データベースのスケーラビリティやネットワーク機能よりも、軽量なデータストレージやローカルアクセスが優先されるデスクトップアプリケーション、モバイルアプリケーション、シングルユーザーシナリオで一般的に使用されています。

文書データベース

ドキュメント・データベースは、柔軟な半構造化フォーマットでデータを保存・管理するNoSQLデータベースの一種であり、多くの場合JSONドキュメントを使用する。テーブルと行を使用する伝統的なリレーショナルデータベースとは異なり、ドキュメントデータベースはデータを自己完結型のドキュメントとして格納し、それぞれにさまざまな属性と値が含まれる。各ドキュメントには、テキスト、数値、配列、入れ子構造など、さまざまなデータタイプを含めることができる。このスキーマレスデザインにより、動的で適応性の高いデータモデルが実現され、開発者は複雑なデータ、階層化されたデータ、非構造化データを容易に格納、検索、更新することができます。ドキュメント・データベースは、コンテンツ管理システム、リアルタイム分析、eコマース・プラットフォームなど、拡張性、敏捷性、迅速な開発サイクルを必要とするアプリケーションに適しています。

キー・バリュー・データベース

キー・バリュー・データベースはNoSQLデータベースの一種であり、キーと関連する値のペアとしてデータを格納・検索する。各キーは一意の識別子であり、対応する値は単純なデータ項目、より複雑なデータ構造、あるいはバイナリ・オブジェクトであることもある。この設計は、検索がキーの直接参照に基づいているため、高速で効率的なデータアクセスを促進します。キー・バリュー・データベースは、キャッシュ、リアルタイム分析、セッション管理など、高速な読み取りおよび書き込み操作を必要とするシナリオに優れています。しかし、従来のリレーショナル・データベースのような高度なクエリ機能やリレーショナル機能がないため、データ構造がシンプルであらかじめ定義されており、スピードが最大の関心事であるようなユースケースに適しています。

グラフ・データベース

グラフデータベースは、相互接続されたデータを効率的に保存・管理するために設計された特殊なデータベースである。データをノード（実体）とエッジ（関係）として表現し、グラフ構造を形成する。各ノードは属性を保持することができ、エッジはノード間の接続とプロパティを定義する。この設計により、グラフ・データベースは、ソーシャル・ネットワーク、レコメンデーション・システム、ナレッジ・グラフのような、複雑な関係を扱い、つながりを伴うデータ・パターンをクエリするのに最適なものとなっている。従来のリレーショナル・データベースとは異なり、グラフ・データベースは、より高速で直感的なデータ・クエリを可能にする関係性のトラバースに優れている。グラフ・データベースは、他のデータベース・モデルでは実現が困難であったり、時間がかかったりするような、洞察の発見やつながりをアプリケーションに与える。

カラム型データベース

カラム型データベースは、データの保存と検索を最適化するために設計されたデータベース管理システムの一種である。データを行単位で保存・検索する従来の行ベース・データベースとは異なり、カラム型データベースはデータを縦方向に整理し、各列の値をグループ化してまとめて保存します。このアーキテクチャーはデータ圧縮を強化し、I/Oオペレーションを最小化するため、クエリーのパフォーマンスが向上し、データ分析が改善されます。カラム型データベースは、大規模なデータセットに対する複雑なクエリや集計を伴う分析ワークロードに特に適しています。レポーティングやデータ分析など、書き込み操作よりも読み出し操作の頻度が高いシナリオで威力を発揮します。カラム型データベースは、データウェアハウス、ビジネスインテリジェンス、データ分析アプリケーションに適しています。

階層型データベース

階層型データベースは、情報がツリー状の構造で構成され、各データ要素が親と複数の子を持つ可能性のあるデータ格納モデルである。このモデルは、家系図のような親子関係を表します。各親は複数の子を持つことができますが、子は1つの親しか持つことができません。階層型データベースでデータを取得するには、通常、親子関係のレベルをナビゲートする必要があります。階層型データベースは、ファイルシステムのような厳密な階層を持つ特定のアプリケーションには適していますが、リレーショナルデータベースやドキュメントデータベースのような他のデータベースモデルと比較すると、より複雑なデータ関係に対しては柔軟性に欠ける場合があります。

オブジェクト指向データベース

オブジェクト指向データベースは、複雑なデータ構造をオブジェクトとして格納・管理するように設計されたDBMSの一種であり、データとそれを操作するメソッドの両方をカプセル化する。行と列を持つテーブルを使用する従来のリレーショナル・データベースとは異なり、オブジェクト指向データベースは現実世界の実体とその関係をより自然に表現する。この文脈でのオブジェクトは、属性（データ）と、その振る舞いを定義するメソッド（関数）を含むことができる。このアプローチは、複雑なデータモデルを持つアプリケーションにとって特に有益であり、実世界のシナリオをより適切にモデル化し、オブジェクト指向プログラミングの継承、カプセル化、ポリモーフィズムなどの概念をサポートします。オブジェクト指向データベースは、マルチメディアシステム、地理情報システム、およびデータ構造が本質的に階層的または相互接続的である複雑なアプリケーションに適しています。

データベースの例

以下のリストは、上記のデータベース・タイプの例を示している：

リレーショナルデータベースの例 Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle Database

NoSQLデータベースの例： CouchbaseApache Cassandra、MongoDB™、Redis

クラウドデータベースの例： Amazon DynamoDB、Couchbase Capella™、MongoDB Atlas

Database-as-a-Serviceの例： Amazon DynamoDB、 Couchbase カペラMongoDBアトラス

分散データベースの例 Amazon DynamoDB、Apache Cassandra、Couchbase

インメモリデータベースの例： Couchbase、Memcached、Redis

組み込みデータベースの例： Couchbase LiteSAP HANA Cloud, SQLite

文書データベースの例： Amazon DynamoDB、Couchbase、Elasticsearch、MongoDB

キー・バリュー・データベースの例： Amazon DynamoDB、Apache Cassandra、Couchbase、Redis

グラフデータベースの例 アマゾンネプチューン、JanusGraph、Neo4j

カラム型データベースの例： Amazon Redshift, Apache Cassandra, ClickHouse

階層型データベースの例： IBM情報管理システム、RDMモバイル、Windowsレジストリ

オブジェクト指向データベースの例 IBM Db2、インターシステムズ IRIS、ObjectStore

結論

データベースには、主にリレーショナル（SQL）とノンリレーショナル（NoSQL）の2種類がある。この2つのカテゴリーには多種多様なサブカテゴリーがあり、時には重複することもある。リレーショナル・データベースは構造化されたテーブルでデータを整理し、複雑なクエリやトランザクションに適している。NoSQLデータベースは、より柔軟な形式でデータを保存し、大量の非構造化データまたは半構造化データを高い拡張性で処理するのに理想的です。最適なデータベース・タイプを選択するには、データ構造、クエリの複雑さ、スケーラビリティ、プロジェクト要件などの要素を考慮する。データの関係が明確に定義されており、一貫性が重要な場合は、リレーショナル・データベースが望ましいでしょう。ダイナミックで急速に進化するデータや大規模なアプリケーションには、俊敏性とスケーラビリティを備えたNoSQLデータベースが適している。

Couchbaseのユニークな点は SQLとNoSQLの長所を組み合わせる 1つの強力なマルチモデルデータベースで、複雑さとTCOを削減します。

その他のリソース

NoSQLを選ぶ理由

データベース開発者ガイド

SQLとは何か？

データベースとデータウェアハウス

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よくあるご質問

スプレッドシートはデータベースか？

スプレッドシートは情報を行と列に整理するため、単純なデータベースのように見えるかもしれないが、真のデータベースではない。データベースには生のデータしか含まれておらず、スプレッドシートのように書式を設定することはできません。また、伝統的なデータベースは、データのリレーションシップ、インデックス、クエリなど、より高度な機能を備えていますが、スプレッドシートには通常欠けています。

データベースにはどのような情報が保存されているのか？

データベースは、テキスト、数値、画像などの情報を保存する。異なる種類のデータベースは、異なる種類のデータを保存するために使用される。リレーショナル・データベースはテーブルを使用し、例えば財務データ、在庫管理データ、医療記録など、定義された関係を持つ構造化データを保存する。NoSQLデータベースは、非構造化データまたは半構造化データに対する柔軟性を必要とするアプリケーションのために、ドキュメント、キーと値のペア、グラフなどの多様なデータタイプを格納します。

どのデータベースを学ぶべきか？

学習すべきデータベースは、具体的な目標や作業するアプリケーションの種類によって異なります。データベースを選択するには、プロジェクトのニーズと、スケーラビリティ、データモデル、クエリ要件に対するデータベースの適合性を調査します。リレーショナル・データベースは依然として最も使用されているデータベースですが、NoSQLデータベースは最も急速に成長している種類のデータベースであり、特にドキュメント・データベースのサブカテゴリーです。

リレーショナル・データベースと非リレーショナル・データベースのどちらを選ぶべきか？

リレーショナル・データベースと非リレーショナル・データベースのどちらを選択するかは、プロジェクトの要件によって決まります。リレーショナル・データベースは、構造化データ、複雑なクエリー、ACIDコンプライアンスに適しています。非構造化または半構造化データ、スケーラビリティ、柔軟性には、非リレーショナル・データベース（NoSQL）が適しています。決定する前に、データモデル、パフォーマンスニーズ、スケーラビリティ要件を評価してください。