【種類別】データベース総合11選!リレーショナル型とNoSQL型を紹介

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データベースとは


データベースとは、情報やデータを構造化して検索しやすい形式にしたものです。

通常はデータベース管理システムによって制御し、データと関連するアプリケーションも含めてデータベースと称します。データの処理を効率化するため、テーブルの行と列の形式が一般的です。

データベースにはいくつかの種類がありますが、多くの場合データの書き込みには構造化クエリ言語(SQL)が使われます。

現在のデータベースのシェア

データベースのシェアはOracle、MySQL、Microsoft SQL Serverの3強が上位を独占しています。

4位はPostgreSQL、5位はElasticsearchです。上位3つに開けられた差が少しずつ減っています。

人気順位は2020年から上位6つの変化はありません。1位から4位まではシェアと同じですが、5位がMongoDB、6位はIBM Db2です。

出典:DB-Enginesランキング|DB-Engines
参照:https://db-engines.com/en/ranking

データベースの主な種類4つ


データベースの主な種類は、リレーショナル型とNoSQL型、ネットワーク型、階層型です。

現在利用されているデータベースは数十種類あります。オブジェクト指向やネットワークに分散させる型、高速分析に特化したデータ・ウェアハウス、入力が簡単なカード型などです。

新しい種類は、オープンソース型やクラウド型、多様なデータに対応するマルチモデル型、行や列を使用しないJSON・ドキュメント型などがあります。

1:リレーショナル型

リレーショナル型は、テーブルに行と列の表を使ってデータを構成したデータベースです。

表計算ソフトのようなテーブルの集合体のため、効率良く目指す情報にアクセスできます。1つのデータとして登録し、関連付け機能により重複データをなくすため、関係型とも呼びます。

見た目がわかりやすく、複雑なデータ管理向きですが。データ量が膨大になると処理スピードが遅くなる可能性もあります。

2:NoSQL型

NoSQL型はSQL言語を使用しないデータベースの種類です。

非リレーショナル型とも呼ばれ、リレーショナル型より単純な構造です。データの構成形式にきまりがないため、ビッグデータなど大量のデータに適しています。リレーショナル型で扱えない2つの条件での検索が可能です。

比較的新しい種類でWebアプリケーションに多く使用されますが、複雑な構造のデータには不向きです。

3:ネットワーク型

ネットワーク型データベースは、網状に互いにリンクする構造です。

データの重複登録を避けつつ、ツリー構造を採用しています。検索方法が限定されず、階層の上位からも下位からも検索可能です。データが多数対多数の関係になり、管理が複雑な面もあります。

データベース初期の頃に開発されました。リレーショナル型のほうが使いやすく、現在ではあまり見られない種類です。

4:階層型

階層型データベースは、組織図のような1対多数のツリー構造が特徴です。

1番初めに開発されたデータベースの種類です。データを検索するルートが1つしかないため、素早く検索できます。データの削除や追加など編集を行うとルートも再構築し、データによって重複登録も必要です。

情報の更新に合わせた柔軟性が低く、デメリット克服にネットワーク型が開発されました。

【種類別】データベース総合11選


現在多く使用されているデータベースを紹介します。

ネットワーク型と階層型は初期のデータベースです。高速処理できますが、より使いやすいリレーショナル型が中心となり、現在ではほとんど使われていません。その後、複数のデータ処理が可能なNoSQL型も増えています。

種類別に、それぞれのデータベースの特徴を紹介します。

リレーショナル型のデータベース7選

リレーショナル型は使用されるシェアの上位を占める、データベースの主流です。

リレーショナル型はプログラムとデータの独立性が高い特徴があります。データ構造を修正しても、プログラムへの影響はほとんどありません。データの取り出しが容易で、柔軟な対応も可能です。

SQLによって簡単に構築でき、操作の簡略化による使いやすさの向上も広く普及した要因です。

1:PostgreSQL

PostgreSQLはオブジェクト指向のリレーショナルオープンソース型です。

多くのデータベース同様、副選択やトリガー、トランザクション、ビュー、高度なロックなどの機能を持ちます。また、ユーザー定義の型やルール、ロックの競合を少なくするためのマルチバージョン同時実行制御など独自の機能もあります。

公式サイトからダウンロードして使用し、サポートはメーリングリストやコミュニティを活用します。

2:Microsoft Access

Microsoft Access はoffice365に同梱されているデータベースアプリです。

直感的にデザインでき、豊富な種類のテンプレートも準備されているため、短時間で使いやすく機能性の高いアプリを作成できます。運用中のニーズに合わせたカスタマイズも可能です。

Visual Basic for Applicationsを利用すると、プロセスの自動化や好みのレポートやフォームへの変更もできます。

3:Oracle Database

Oracle Database はオンプレミス、パブリッククラウドなど多種類の導入オプションから利用できます。

拡張性の高いアプリの構築が可能です。リレーショナルの他、グラフや構造化など様々な種類のデータに対応します。

自立型アドバンテージにより、アップグレードやバックアップ、セルフパッチ、データの回復を自動で行います。管理者の手作業は不要になり、運用コストの削減が可能です。

4:Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Serverはデータベースではなく、RDBMSです。

オンプレミスでも利用できますが、Microsoft AzureのVirtual Machineでも実行できます。無料の専用エディションは小規模サーバー用のアプリ開発に適した種類やデータベース開発者向けもあります。

Windowsの他、Linux、コンテナ型のDockerなど複数の種類のOSで運用可能です。

5:Claris FileMaker

Claris FileMakerはローコードのため、シンプルで導入しやすいデータベースです。

カスタマイズを前提にした作りで、資産や連絡先、プロジェクトやイベント、コンテンツまで管理できます。パソコンの他、タブレットやスマートフォンなどからも利用可能です。

自動化ワークフローを簡単に設定できます。受注業務や問い合わせの追跡、新規見込み客の管理など、多くの種類の業務に活用できます。

6:MySQL

MySQLはOracleのオープンソース型RDBMSです。

オンプレミスでもクラウドでも相互利用できる種類で、多くのソフトウェア開発企業がデータベースとして製品に組み込んで利用しています。

開発ツールとして利用する時はクラウドに移行でき、セキュリティ強化に役立ちます。管理タスクを減らし、開発に集中できる環境を整え、機能を損なわずに合理化できる点が特徴です。

7:SQLite

SQLiteはパブリックドメイン型のオープンソースデータベースライブラリです。

サーバーにインストールせず、アプリケーションに組み込んで使用する開発者向けのC言語を利用した種類のエンジンです。

Liteの名前の通り容量が小さく、スマートフォンに組み込まれるほどコンパクトです。データベースファイルは、システム間の転送コンテナとしても使用されています。

NoSQL型のデータベース4選

NoSQL型のデータベースはリレーショナル型の処理能力向上に必要なハードウエアを補強しなくても取り扱うデータ量を増やせます。

使用言語の違いの他に、構造化されないデータの取り扱いも可能です。

NoSQL型には、主に4種類あります。データ構造を柔軟に変更できるドキュメント型、キーとバリューの組合せのキー・バリュー型、列指向のカラムストア型、グラフ理論に基づくグラフ型などです。

1:MongoDB

MongoDBは使い方に合わせて、3種類準備されたドキュメント型データベースです。

Atlasはマルチクラウドサービスです。Google Cloud、AWS、Microsoft Azureで利用でき、承認や認証、暗号化など安全な構成が事前に導入されています。RealmはモバイルとWebアプリの開発用です。

Chartsはデータを視覚化し、埋め込み用に利用します。

2:Apache HBase

Apache HBaseは一貫した読み取りと書き込みが特徴です。

ビッグデータにリアルタイムで読み取りや書き込みなどのアクセスをランダムに行いたい時に適しています。数十億行×数百万列の大きさのテーブルのホスト化が可能です。

Hadoopの分散ファイルシステム上に構築化します。ApacheHBaseテーブルを使用して分散型データストレージを活用します。

3:Apache Cassandra

カラムストア型のApache Cassandraは、クラスター内のノードが同一のため、単一障害点がない設計です。

データを複数のノードに自動的に複製して障害発生時の置き換えもできます。システム全体の障害が発生しにくく、複数のデータセンター間での大量のデータの高速処理に適します。

ハードウエアの追加に対し、読み取りと書き込みは線形スケーラビリティにより対応し、アプリの中断などはありません。

4:IndexedDB

IndexedDBは、インデックスを使用したオブジェクト指向データベースです。

JavaScriptベースで開発された、クライアント側のローレベルAPIです。RDBMSのようなトランザクショナルシステムですが、データの保存や取り出しにキーを使用して、インデックス付けされたオブジェクトを検索します。

Webストレージに構造化したデータベースを保存したい時、容量不足を補う目的に適します。

データベースの選び方のポイント4つ


データベースの選び方は、データベースの種類を理解し、自社の目的や対応できる人材の見極めがポイントです。

新しいシステムは、導入のメリット・デメリットの確認、価格と導入してどれだけ効果を得られるかが気になります。データベースの場合は、基幹システムの構築に匹敵する内容のため、慎重に判断します。

データベースの種類を考慮した上で、選び方のポイントを紹介します。

1:データベースを使う目的を明確にする

データベースを導入して顧客情報を扱う場合はリレーショナル型、ドキュメント管理にはNoSQL型です。

データベースは種類によって得意分野が異なります。構造化したデータを構築するリレーショナル型は生産管理や人事管理に適します。担当ごとにサーバーを分けられるNoSQLのキー・バリュー型など操作の特徴も大切です。

使う目的や使い方を明確にして、適した種類や機能を確認して選定します。

2:無料と有料の違いを把握する

データベースは、開発利用は無料、商用利用の場合は有料など同じ製品でも使い方で価格が異なる種類が存在します。

パッケージタイプは有料、オープンソースは無料が一般的です。しかし、導入に際してカスタマイズする場合、外部委託は費用も上乗せとなります。

サポート体制も無料と有料の2種類があります。データベースは導入と運用に多額の費用が必要になるため、十分な情報収集を行います。

3:保持できるデータ量を確認する

データ容量不足が起きないように、事前に保持できるデータ量と自社が運用したい量を確認します。

導入後の拡張が難しいシステムもあります。できれば導入前に自社のデータ量と将来的データ量を予測します。多少余裕を持たせつつ、大きすぎないように注意します。

想定よりもデータ量が少ない場合は、Excelなど表計算ソフトや業務用のパッケージ製品など種類にこだわらず選ぶ視点も必要です。

4:使用可能なツールを確認する

出先からデータベースにアクセスして使うなど、パソコン以外のツールを使用した想定している場合は、使用可能なツールの種類も確認します。

データベースによってはパソコンでの使用が前提の種類もあります。使い方はツールの他、拠点間ネットワークを活用したいなど様々です。

使用目的と合わせて、使用可能なツールの種類を確認して、導入後にミスマッチが起きないようにします。

データベースの種類を把握しよう


業務の効率化にデータベースを求める企業は多くありますが、データベースの種類を把握して適切なアプリを導入することが重要です。

利用側の理解も重要ですが、求められる機能や使いやすさ、データ容量などを把握して、相談に応じることもエンジニアには求められます。パッケージのカスタマイズ対応でも、データベースの種類に対する理解は不可欠です。

データベースの種類に対する理解を深めましょう。

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