データベースの種類一覧！主要なサービスやDBMSとの違いを紹介

データベースとは？

データベースとは、特定の情報を集めて整理し、使いやすい形で保存した情報群のことです。例えば、顧客情報や商品情報を一つの場所でまとめて管理することで、必要に応じてすぐに確認できるようにすることができます。

ビジネスにおいて、データベースは情報を効率的に管理するための重要なツールです。データベースを活用することで、業務の効率化やデータの正確性向上につながります。

データベースとDBMSの違い・関係性

データベースが特定の情報が集められた情報群を指す一方、DBMSはデータベースを管理するシステムのことで、「Data Base Management System」の略称です。

具体的には、データをどのように保存するか、検索するか、または更新するかといった操作を効率的に行うためのツールがDBMSです。つまり、データベースの情報をうまく扱うための仕組みだと考えるとわかりやすいでしょう。

RDBMSの違い・関係性

RDBMSは「Relational DataBase Management System」の略で、リレーショナル型データベースを管理するシステムのことです。このシステムはSQLというデータベース言語によって操作を行います。

RDBMSによって管理するリレーショナル型データベースでは、データがテーブル形式で整理され、テーブル同士を関係させることで効率的なデータ管理が可能です。データの検索や操作を容易に行え、複雑なクエリも簡単に実行できます。

データベースの種類一覧を比較

ここでは、4種類のデータベースを比較しながら紹介していきます。

階層型

階層型データベースは、データを親子関係に基づいて整理するシステムです。データは組織図や家系図のようなツリー構造で表されます。

このような構造では、上位のデータが親、下位のデータが子となり、明確な上下関係が存在します。階層型データベースは、データの関係性が一対多である場合に適しており、データの検索や更新を効率的に行える点がメリットです。

ただし、柔軟性に欠けるため、複雑なデータ関係の管理には向いていません。

ネットワーク型

ネットワーク型データベースは、データを複雑な親子関係で管理するシステムです。この構造では、1つの子ノードを複数の親ノードと直接結びつけることができます。つまり、子が複数の親に関連付けられるため、階層型よりもデータ関係が複雑になるのです。

例えば、社員が複数のプロジェクトに参加するようなケースに適しているでしょう。ただし、その複雑さゆえに、設計や管理が難しくなることもあります。

リレーショナル型

リレーショナル型データベースは、データを表形式で管理するシステムです。各データは列と行を使ってテーブルに格納され、それぞれのテーブルが特定の情報を表します。

複数のテーブル間で関連付けを行うことができるのも、この形式の特徴です。例えば、顧客情報のテーブルと注文情報のテーブルを結びつけることで、特定の顧客の注文履歴を簡単に参照できます。

リレーショナル型は柔軟で強力なデータ管理方法であり、特にビジネスにおけるデータ分析や報告に適しています。

NoSQL

NoSQLは、リレーショナル型とは異なり、SQLを使用しないデータベースです。データの基本構造はリレーショナル型と同じですが、データの格納や検索に特化した異なる方法を使用します。

NoSQLは、大量のデータを高速で処理する必要がある場合や、データの種類が多様である場合に適しています。NoSQLであれば柔軟なデータ管理が可能となるのです。

NoSQL系データベースにはさまざまな種類があるため、以下で個別に紹介します。

キー・バリュー型

キー・バリュー型データベースは、キーとバリューのペアでデータを保存するシンプルな形式です。

キーは一意の識別子であり、バリューはそのキーに対応するデータを指します。例えば、キーが「社員ID」でバリューが「社員名」といった具合です。

この形式は処理が高速なため、データの検索や挿入を迅速に行えます。特に、キャッシュやセッションデータの管理などに適しているといえるでしょう。シンプルながら柔軟性が高く、大規模なデータ処理においても効果的です。

カラム指向型

カラム指向型データベースは、キー・バリュー型の発展形で、バリューが1つ以上の列(カラム)になった形式です。つまり、キーに対して複数の列データを格納できます。

例えば「商品ID」というキーが、「商品名」「価格」「在庫数」などの複数のカラムの情報を持つことができます。この形式は、特定の列だけを抜き出して検索・更新する際に非常に効率的です。

大量のデータを扱う分析作業やリアルタイムのデータ処理に適しているため、ビジネスインテリジェンスの分野で広く利用されています。

ドキュメント指向型

ドキュメント指向型データベースは、キーに紐づくデータをドキュメント形式で格納する方式です。データ部分は主にJSONやXMLといった形式で記述され、柔軟で階層的なデータ構造を持つことができます。

例えば、「顧客ID」というキーに対して、バリュー部分に「名前」「住所」「購入履歴」などを含むJSONドキュメントを保存できます。この形式は、データの構造が頻繁に変わるアプリケーションに適しており、開発速度を向上させることが可能です。

複雑なデータ操作も簡単に行えるため、モバイルアプリやWebアプリに広く利用されています。

グラフ指向型

グラフ指向型データベースは、ノード、エッジ、プロパティの3つの要素を使ってデータ同士の関係性を表現する形式です。ノードはデータの個々の単位を表し、エッジはノード間の関係を示します。また、プロパティはノードやエッジに付随する属性情報です。

ソーシャルネットワークを例とすると、ユーザーがノード、友達関係がエッジ、ユーザーのプロフィール情報がプロパティです。グラフ指向型は、複雑な関係性を持つデータを効率的に管理・検索するのに適しており、ネットワーク分析や推薦システムで広く利用されています。

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データベースの主要サービス

ここでは、データベースソフトの主要サービスについて紹介していきます。

Microsoft Access

Microsoft Accessは、Microsoft社が提供するWindows専用のデータベース管理ソフトウェアです。ユーザーのビジネスに最適な形式のデータベースアプリを作成できます。

アプリは一から作成する以外に、テンプレートから作成することも可能で、開発者以外もアプリを作成して共有できるというメリットもあります。また、ビジネスと顧客の状況に併せてカスタマイズでき、複数のデータソースと統合できる点も利便性が高いといえるでしょう。

Oracle Database

Oracle Databaseは、世界初のリレーショナルデータベース管理システムとしてリリースされ、現在も世界最大規模のシステムとして利用されています。

このシステムは、さまざまな言語に対応していることが特徴で、高度な機械学習機能も備えています。大規模なデータ処理や高度な分析機能が得意なため、特に大企業や金融機関での利用に適しているでしょう。

Oracle Databaseは、高い堅牢性と移植性を誇り、複雑なデータベース管理を効率的に行えるため、多種多様なビジネスニーズに対応可能です。また、セキュリティ機能も充実しているため、機密性の高いデータの保護にも適しています。

Amazon RDS

Amazon RDS(Relational Database Service)はマネージドリレーショナルデータベースで、Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディションやRDS for PostgreSQL、RDS for Oracleなどの人気の8種類のデータベースエンジンから選択可能です。

既存のデータベースですでに使用しているコードやアプリケーションなどを引き続き利用できるというメリットがあります。プロビジョニングやパッチ適用、障害検出・修復といった管理タスクを処理できることも魅力です。

初期費用が不要で、利用したリソースについてのみ支払いが発生する料金体系である点もコスト削減に役立つでしょう。

MySQL

MySQLは、オープンソースのフルマネージドデータベースサービスで、世界中で広く利用されています。クラウドネイティブアプリケーションを構築するために利用され、スケーラビリティやセキュリティ性能、信頼性に優れているのが特徴です。

2,000を超えるソフトウェア開発企業などがMySQLを製品の組み込みデータベースとして利用していることからも、その利便性や汎用性がわかります。

Azure SQL Database

Azure SQL Databaseは、Microsoft社が提供するフルマネージドリレーショナルデータベースサービスで、SQL Serverと高い互換性を持っているのが特徴です。

可用性が高く、障害発生時にも自動フェイルオーバー機能でサービスの継続が可能です。また、自動バックアップや自動チューニングなどの機能も搭載されており、スケーラビリティにも優れています。セキュリティ機能としてはデータ暗号や監査ログ、脅威検出があり、データを保護します。従量課金制のためコストを最小限に抑えられるのもメリットといえるでしょう。

データベースの種類ごとの違いを理解しよう

データベースにはさまざまな種類があり、それぞれに特徴と用途があります。どの形式のデータベースを選ぶかは、扱うデータの性質やビジネスのニーズによって異なります。それぞれの特徴を理解することで、最適なデータベースを選択し、効果的にデータを管理しましょう。