「データベースにはどのような種類があるのか」「それぞれの特徴はどのようなものか」はなかなかイメージしづらいですよね。
最終更新日: 2024年06月28日
データベースの種類は「階層型」や「リレーショナル型」などが存在し、さまざまな製品が提供されています。
この記事ではデータベースの種類やそれぞれの特徴、選び方について解説します。
データベースとは？
データベースとは利用者によって簡単に保管・検索ができるように整理されたデータの集まりです。企業が日常業務で使用する顧客情報を蓄積したデータベースなどが例として挙げられます。
データベースとDBMSの違いは？
データベースの活用に使われるのが、データベース管理システム(Database Management System、DBMS)です。DBMSはコンピューター上に蓄積された各種データベースにアクセスし、データの検索や更新などを行う専用のソフトウェアを指します。データベースとDBMSはセットで言及される場合が多いです。一般的にデータベースと言えば、情報の集まりであるデータベースに、DBMSをまとめた概念として使われます。
また「RDBMS」と書かれることもありますが、これはリレーショナル型の管理システムです。現在データベースはリレーショナル型が主流のため、DBMSと混同して使われることも多くあります。
データベースの種類
データベースの種類は構造によって以下の4種類に分類できます。
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データのアクセス速度や処理性能の一貫性など、それぞれにメリットとデメリットが存在します。
階層型
階層型のデータベースは、ノードと呼ばれる特定情報の集まりでデータを蓄積します。いわゆる家系図のような構造になっており、特定のノード(親ノード)の下に複数のノード(子ノード)がつながっていて、ツリー状に派生していきます。
メリット
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デメリット
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ノード同士の親子関係が明確であるため、必要なデータにたどり着きやすいのが特徴です。
しかし1つの子ノードに対して親ノードは1つだけなので、複数の親ノードにつながるデータがある場合、親ノードごとに情報の重複登録が必要になります。
ネットワーク型
ネットワーク型のデータベースは、情報の集まりであるノード同士が網目状につながる構造になっています。
メリット
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デメリット
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ノードの親子関係は保持しつつも、子ノードは複数の親ノードを持つことができます。そのためデータの重複が起こらず、階層型よりもスムーズな検索ができるのが特徴です。
ただし、ユーザー側がデータの構造を理解しなければ必要なデータの検索が難しく、データベースの運用に相応の専門知識が求められます。
リレーショナル型
リレーショナル型のデータベースは、各データを行と列から構成される表形式で蓄積するのが特徴です。複数の表を関連させることで、複雑なデータを柔軟に整理・保管できるようになります。
メリット
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デメリット
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Excelのような体裁を取っており、ほかのデータベースに比べて一貫したデータ処理ができるのがメリットですが、プログラムが複雑になって処理が重くなってしまう場合も少なくありません。
現在、データベースといえば、このリレーショナル型を意味することが多いです。
NoSQL
基本構造はリレーショナル型と同じですが、リレーショナルデータベースを制御する一般的なデータベース言語であるSQLを使用しないタイプです。
メリット
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デメリット
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データの値(バリュー)とそれを取得するキーのみを格納する「Key-Value型」と呼ばれるデータベースが代表例で、単純な構造のデータ管理に適しています。
データ量が増えても問題なく対応できますが、構造が複雑なデータ群の管理はどうしても難しくなってしまうのが欠点です。
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リレーショナル型とNoSQLの違い
現在普及しているデータベースは、ほとんどがリレーショナル型とNoSQLです。そもそもNoSQLはNot only SQLの略で、リレーショナル型が対応しきれないところに対応する目的で開発されています。
そのため拡張性や検索性、処理速度などそれぞれ得意、不得意が存在します。
各要素の比較
| リレーショナル型 | NoSQL | |
|---|---|---|
| 分散性 | × | ○ |
| 拡張性 | × | ○ |
| 一貫性 | ○ | × |
| 検索性 | ○ | × |
【分散性】
分散性とはデータテーブルを別々のサーバーに分ける能力です。リレーショナル型では別々のサーバーに分けると、一貫性を保てなくなり、分散ができません。
【拡張性】
拡張性とはデータが大規模になった時に拡張する能力です。NoSQLでは分散が可能なので、データが大規模になっても自由に拡張できます。
【一貫性】
一貫性は常に同一のデータを引き出せる能力です。リレーショナル型ではACIDというデータの不整合が起きない技術が実装されています。NoSQLでは分散できるようにした分、一貫性については仕様としてあきらめています。
【検索性】
検索性は複雑なデータ構成での検索能力です。リレーショナル型ではSQLを用いて正確な検索をすることができます。NoSQLではSQLを使用しないため複雑な検索ができません。
処理について
| リレーショナル型 | NoSQL | |
|---|---|---|
| 処理方法 | トランザクションの処理 | 結果整合性に基づく処理 |
| 処理速度 | × | ○ |
| データの型 | 複数の表でデータ管理 | 多くの型が存在 |
リレーショナル型とNoSQLではデータベースとしての処理の方法が異なります。
リレーショナル型はトランザクションと呼ばれる単位で処理が実行されます。処理には時間がかかるのですが、処理完了後には整合性の保証された結果が閲覧可能です。
NoSQLは処理自体は素早く終わりますが、整合性については一定期間後に担保されます。
NoSQLのデータ型には代表的なキー・バリュー型のほかに、カラム指向型やドキュメント指向型、グラフ型が存在します。
| 特徴 | |
| キー・バリュー型 |
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| カラム指向型 |
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| ドキュメント型 |
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| グラフ型 |
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データベースの選び方
現在普及しているリレーショナル型とNoSQLの中から選ぶことになります。それぞれの特徴からどのような場合におすすめなのか解説します。
リレーショナル型がおすすめな場合
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上記のような要望がある場合には、リレーショナル型がおすすめです。
SQL言語の活用によって、正確にデータベースを活用できるため、作業の精度を高められるでしょう。
NoSQLがおすすめな場合
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このような場合にはNoSQLがおすすめです。大容量データでも高速処理が可能なので効率よく作業を進めることができるでしょう。
リレーショナル型の主なデータベース7選
「使いたいデータベースの型は決まったけれど、どのデータベースを選んだらいいかわからない」と悩んでいませんか？ここではリレーショナル型の主要なデータベース7つと、その特徴を解説します。比較検討して目的に合った製品を見つけましょう。
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MySQL
MySQLはOracle社が管理しているオープンソース型のデータベース管理システムです。基本無料で利用でき、オープンソースであるためユーザーが自由に使用・変更ができます。
大容量データの高速処理が可能で、検索エンジンや数多くのレンタルサーバーなどで利用されていることから、世界で最も有名なデータベース管理システムとも言われています。
Oracle Database
Oracle Databaseは、Oracle社が1979年に開発した世界初の商用データベースです。高い堅牢性を持つと言われており、数多くのユーザーが同時に利用しても、動作に影響が出にくいのが特徴です。
ほかのオープンソース型のデータベースと比べて有償での提供となる分、ベンダーのサポート体制が充実しており、複雑な処理にも問題なく対応できるため、世界的に高いシェアを持っています。
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL ServerはMicrosoft社が開発・提供している法人向けのリレーショナルデータベースです。大規模ネットワークやビジネス向けに開発されており、競合であるOracle Databaseに次ぐ人気があります。
堅牢性が高く機能も豊富ですが、Microsoft社の製品のため、プラットフォームはWindowsのみとなっています。同社の製品や開発言語との親和性が高いのも特徴です。
Microsoft Access
MicrosoftAccessはMicrosoftOfficeに含まれるリレーショナルデータベースです。他のデータベースに比べて操作が簡単であることから、データベースの入門として使われます。
複雑な処理や高速処理は難しいですが、プログラミング言語の習得のハードルも低く、使用者も多いため、インターネットで検索すれば参考になる情報が多いのもうれしいポイントです。
PostgreSQL
PostgreSQLはUnix系のOSにも対応している、オープンソース型のリレーショナルデータベースです。
幅広いプラットフォームに利用でき、複雑な処理にもある程度までは対応できますが、オープンソースであるため、サポート体制はほかの有償のデータベースに比べると充実しているとは言えません。
しかし、基本無料で利用できるうえ、さまざまな機能や関数が使えるなど、バランスのよい設計になっているのが特徴です。
SQLite
SQLiteはオープンソース(パブリックドメイン)のデータベース管理システムです。その名の通り動作が非常に軽く、アプリケーションに組み入れて運用するのが特徴です。
特別な設定をすることなく簡単に利用でき、WindowsやMac、Linuxなど、さまざまなプラットフォームで利用できます。小規模な開発であれば、ほかのデータベースと遜色ない処理能力を発揮します。
Amazon Aurora
AmazonAuroraはAWS(Amazon Web Service)が、クラウド向けに開発したリレーショナルデータべースです。処理能力が高く、互換性のあるMySQLに比べ5倍、PostgreSQLに比べ3倍の処理能力があります。
ストレージが必要に応じて最大64TBまで自動で拡張される拡張性も特徴です。
データベース保護のセキュリティも複数段階用意されており、移動中のデータも暗号化されるため安心して使用できます。
NoSQLの主なデータベース5選
「NoSQLのデータベースを使いたいけれど、製品選びで困っている」という方におすすめのデータベースを5つ紹介します。それぞれの製品の特徴を比較して、自社に合ったものを見つけましょう。
MongoDB
MongoDBはドキュメント型のNoSQLです。そのため自由に構造を変更することができ、拡張性や処理速度が速いなどの特徴があります。
MongoDBはNoSQLの中では最も多く採用されており、クラウド型のアプリやブロックチェーンのデータベースとして活用されています。
HBase
HBaseはキーバリュー型のNoSQLです。高速処理と高い拡張性があり、Yahoo!では計7PB以上のデータを格納しているといわれています。ここまでの規模で利用されているNoSQLはHBaseの他にありません。
Cassandra
Cassandraはキーバリュー型のNoSQLです。書き込み速度が速く、マスターレスなのでどこかのノードがダウンしてしまっても処理を続けることができます。
またCassandraのクエリ言語であるCQLはSQLに似ているため、これまでRDBMSを扱ってきた人でもデータベースを操作することが可能です。
Amazon Dynamo DB
AmazonDynamoDBはAWSというAmazonが展開するWebサービスの1つです。サーバーが自動管理なので、手動での管理が不要でストレージが無制限で使用できます。
またAWSでは「PartiQL」というSQL互換のクエリ言語が提供されています。これを利用すると、SQLでAmazonDynamoDBのデータ操作が可能です。
Amazon ElastiCache
AmazonElastiCacheは、AWSのサービスの中で最も高速なデータベースサービスです。大きな特徴は、インデータメモリストアというHDDやSSDのデータを読み込まず、メモリ上で動作する点です。これにより応答が飛躍的に速くなります。
リアルタイム入札やオンラインゲームのランキング表示など、多数の人がアクセスし、リアルタイムで情報が入れ替わるものに利用されています。
主要データベースの特徴を理解しよう
データベースの種類と主要なデータベースをリレーショナル型とNoSQLに分けて解説しました。それぞれの特徴を理解すれば、目的にあったDBMSを選択できます。
オープンソースの無料で利用できるデータベースも多いので、自社にシステム技術者がいる場合は導入を検討してもよいでしょう。種類によって強みを発揮できる分野が違ってくるため、自社の業務環境にあったものを選択することが重要です。
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