データベースは、関連する情報のストレージユニットの集まりであり、データベース管理システム(DBMS)によって管理されています。データベースは1960年代に、コンピュータシステム内の増大する複雑なデータの保存と管理の問題を解決する手段として登場しました。それ以前は、情報は個別のファイルに保存されており、体系的に整理されていなかったため、データ管理は非常に困難で、エラーが発生しやすく、時間がかかっていました。
- データベースとは?
データベースは、関連する情報のストレージユニットの集まりであり、データベース管理システム-Database Management System(DBMS)によって管理されています。
ある会社が何百人もの従業員がいて、各従業員の名前、住所、電話番号、職位、給与などの情報を保存する必要があると想像してみます。データベースがない時代、この会社は各従業員の情報をテキストファイル(txt)やスプレッドシートファイル(csv)のような個別のファイルに保存していました。これは多くの問題があります:
- データの重複:従業員の電話番号が変更された場合、その番号を含むすべてのファイルでこの情報を探して更新しなければなりません。これは時間がかかるだけでなく、見落としがあればエラーが発生する可能性があります。
- データの検索が困難:特定の部門の全従業員を検索する場合、情報を確認するために各ファイルを開かなければならず、非常に不便で時間がかかります。
- 整合性の欠如:従業員に関する情報がファイル間で不一致に更新された場合、企業は誤ったデータに基づいて意思決定を行うリスクがあります。
データベースは、関連するすべての情報を集中システムに保存することで、これらの問題を解決します。たとえば、従業員情報を個別のファイルに保存するのではなく、すべてのデータをデータベースに保存します。
従業員の電話番号を変更するとき、一つの場所で更新すればよく、その後のすべてのクエリは自動的にその変更を反映します。これにより重複が避けられ、データの整合性が確保され、情報の検索が容易で迅速に行えるようになります。
- 一般的なデータベースの種類
2.1 リレーショナルデータベース(関係データベース管理システム)
RDBMSは、一貫した信頼性のあるデータストレージソリューションを提供するために作成され、データが常に有効で安全な状態に保たれることを保証します。
2.1.1 リレーショナルデータベースとは?
リレーショナルデータベースは、構造化されたデータストレージシステムであり、データは行(rows)と列(columns)の形式でテーブルに整理されます。各テーブルには一意の識別子(プライマリーキー)があり、外部キーを介して他のテーブルと関連付けることができます。
プライマリーキーは、各行のための一意の識別子であり、これは一つの列または複数の列の組み合わせで、テーブル内の各行が一意であることを保証します。このプライマリーキーは、その後、テーブルのインデックスを作成するために使用され、データのアクセスと検索を迅速化します。プライマリーキーとして選択される列の例には、電話番号、電子メール、従業員コード、製品コードなどがあります。
外部キーは、あるテーブルの列(または列の組み合わせ)であり、他のテーブル内の特定の行を参照するために使用されます。これにより、データベース内のテーブル間に関係が作れます。
2.1.2 リレーショナルデータベースの特徴
- データの正規化:正規化は、データベース内のテーブルを調整して冗長性を排除し、データベースの整合性を改善するためのプロセスです。正規形は7つの階層構造で組織されています。
- トランザクションはACIDを遵守:ACIDは、関係データベース内のトランザクションが安全かつ信頼性を持って実行されることを保証するための特性のセットであり、特に高い信頼性が求められるシステム(銀行や他の金融システム)で重要です。
- SQLによるデータの取得:SQL(Structured Query Language)は、データベースと対話し操作するために使用されるクエリ言語です。SQLを使用して、データのクエリ、新しいデータの挿入、データの更新、データの削除などの操作を実行できます。
2.1.3 一般的なリレーショナルデータベース
- MySQL:非常に人気のあるオープンソースの関係データベース管理システムで、高いパフォーマンスと安定性を持ち、Oracle Corporationによって開発および維持されています。MySQLは、WordPress、Joomla、Drupalなどのウェブアプリケーションによく使用されます。
- PostgreSQL:オープンソースの先進的な関係データベース管理システムで、SQL標準への厳密な準拠で知られています。PostgreSQLは、多くの種類のインデックス、外部キー、トリガー、カスタムデータ型をサポートし、高いデータ整合性を求めるアプリケーションで人気の選択肢となっています。
- Microsoft SQL Server:Microsoftが開発した関係データベース管理システムで、Azureや.NETなどの他のMicrosoft製品を使用する企業で広く使用されています。SQL Serverは、データ分析、レポート作成のためのツールを提供し、Microsoftの他のシステムとの統合が容易にできます。
- Oracle Database:大規模企業や高いパフォーマンスとセキュリティを要求するシステムで広く使用される関係データベース管理システムです。Oracleは、データパーティショニング、マルチユーザー管理、複雑なトランザクションなどの高度な機能をサポートし、特に金融や銀行業界で役立ちます。
2.2 NoSQLデータベース
NoSQLは、従来のRDBMSとは異なる目的で設計されて、RDBMSの原則に従うのではなく、これらの原則を打破し、データの保存と管理における異なるニーズに合わせた新しい原則を作り出しています。
2.2.1 NoSQLデータベースとは?
NoSQLデータベースとは、構造化されていないデータ、半構造化データ、または従来のリレーショナルデータベースのようなテーブルモデルに従わないデータ(画像、音声、動画など)を処理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す。
NoSQLは「No SQL(SQLなし)」の略ではなく、実際には「Not Only SQL(SQLだけではない)」の略となります。これは、NoSQLデータベースがSQLを完全に排除するのではなく、従来のリレーショナルデータベース(RDBMS)とは異なるデータの保存とクエリの解決策を提供することを意味します。
NoSQLデータベースは、通常ACID原則に厳密に従うのではなく、分散環境において高いパフォーマンスと可用性を達成するために、BASE(Basically Available, Soft state, Eventually consistent)という原則を使用します。
2.2.2 NoSQLデータベースの特性
BASE原則の遵守:BASEは、ACID原則のより柔軟なバージョンであり、NoSQLの柔軟性に適応するために設計されています。NoSQLはデータが即座に一貫性がない可能性があることを受け入れますが、時間がたって一貫性が得られるようになります。
CAP原則との強い関連性:NoSQLは、整合性、一貫性、パーティション耐性のバランスを取るためにCAP原則(Consistency, Availability, Partition tolerance)を適用します。アプリケーションの具体的な要求に応じて、NoSQLシステムはCAPの要素の1つまたは2つを優先するように構成でき、残りの要素とのトレードオフを受け入れます。
2.2.3 一般的なNoSQLデータベースの種類
ドキュメント型データベース:これは、データをドキュメント形式で保存するNoSQLデータベースの一種であり、通常はJSON(JavaScript Object Notation)、XML(eXtensible Markup Language)、またはBSON(Binary JSON)などの形式が使われます。この種類に所属する一般的なデータベースにはMongoDB、CouchDB、Amazon DynamoDB、RethinkDBなどがあります。
キー・バリュー型データベース:これは、NoSQLデータベースの中で最もシンプルな種類であり、名前の通り、キーとバリューのペアとして値を保存します。各キーはインデックスであり、バリューはそのキーに対応する値です。この種類に所属する一般的なデータベースにはRedis、Riak KV、Berkeley DBなどがあります。
カラム指向データベース:これは、データを行ではなく列で保存すNoSQLデータベースの一種であり、リレーショナルデータベース(RDBMS)とは異なります。この種類に所属する一般的なデータベースにはHBase、Cassandra、Google Bigtableなどがあります。
グラフ型データベース:これは、グラフ構造のデータを保存し、クエリを最適化するために設計されたNoSQLデータベースの一種です。グラフ型データベースでは、データはノードとノード間の関係として表現されます。この種類に所属する一般的なデータベースにはNeo4j、Amazon Neptune、OrientDBなどがあります。
3. 結論
データベースは情報システムの中核要素であり、データを組織的かつ効率的に保存、管理、取得する役割を果たしています。技術の発展により、さまざまな種類のデータベースが登場し、それぞれ特定の目的に応じた特性と利点を持っています。
適切なデータベースの種類を選択することは、技術的要件だけでなく、アプリケーションのスケールや目的にもよります。各データベースの特性と利点・欠点を理解することで、正確な意思決定ができ、長期的なシステムのパフォーマンスと可用性を最適化することができます。