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データベースとは？その種類、特徴、メリットを詳しく解説します！

ENGINEER.CLUB編集部

最終更新日:2019/1/10

みなさんは「データベース」と聞いて、どんなイメージを持ちますか？「いろんな情報が属性ごとに整理されている情報の集合体」といったものから、「MySQL」や「Oracle」といった有名な製品名まで様々だと思います。データベースとは、ユーザーが検索したりする時に紐づく情報の集まりのことです。そしてデータベースの種類には大きく2つあり、「製品による種類」と「型による種類」があります。

例えばみなさんが、ECサイトでモノを購入する時に郵便番号を打ち込むと自動的に住所の町名まで表示されるのは、住所録データベースと連動しているからです。新幹線や飛行機の予約や、図書館で欲しい書籍を探す検索サービスなども、データベースが活用されています。

そんな生活の身近な存在であり便利な機能を実現するデータベースには、どんな製品と種類があるのでしょうか。ここでは有名なデータベース製品や種類、特徴、導入メリットなどをわかりやすく解説していきます。是非、御活用下さい！

１．有名なデータベース製品とその特徴
２．データベースの種類
３．データベースとは
- ３-１．データベースってなに？
- ３-２．データベースでできること
４．さいごに

１．有名なデータベース製品とその特徴

データベースには「製品による種類」と「型による種類」の2種類があるとお伝えしましたが、ここではまず有名なデータ製品について詳しく解説していきます。これらのデータベース商品は、現場で求められるニーズに合わせて選ぶ必要があります。

１-１．大人気のオープンソースMySQL

MySQLは、Oracle社が開発したリレーショナル型データベースです。MySQLの特徴は、無償のオープンソースのデータベースであり、処理能力の速さに定評があります。現在世界で最も使用されている、オープンソースでもあります。最近では有償で法人向け商品も提供しています。またWebとの親和性が高く、レンタルサーバーを利用してWeb開発を目指すエンジニアにも向いています。

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１-２．世界初商用データベースOracle

Oracle Databaseは、oracle社が開発した世界初の商用関係(リレーショナル)型データベースです。このデータベースは、ネットワーク用・大規模システム用に使用されており、法人が使用している関係型DBMS(RDBMS)の中では、最も使用されているものになります。Oracle Standard Edition2では、5ライセンスで210,000円(Named User Plus)となっています。

１-３．IBMが開発したネットワーク用データベースDB2

DB2は、IBMが開発した関係(リレーショナル)型ネットワーク用データベースです。主にUnixやWindowsなどのプラットホームにも対応しています。Oracle Databaseと並んで、高いシェアを誇っています。また、DB2では、SQLを採用しており、JDBC(Java Database Connectivity)などのアプリケーションからのアクセスもできるようになっています。

１-４．無料でダウンロードできるSQLite

SQLiteは、パブリックドメイン(著作物や発明の知的財産権を放棄したライセンス形態)の関係(リレーショナル)型データベースです。このデータベースは、MySQLと同様、無料でダウンロードすることができます。特徴としては、動作が軽快であることや、サーバーにインストールせずに開発用ライブラリとして、アプリケーションに組み込んで使用することができます。

１-５．Unix対応のPostgreSQL

PostgreSQLは、通称「ポスグレ」や「ポストグレス」と呼ばれているOSS(オープンソースソフトウェア)の関係(リレーショナル)型データベースです。このデータベースの特徴としては、Unix系に対応していることや、CやC++、Java、Pythonなどのプログラミング言語にも対応しています。処理能力重視のMySQLとは異なり、バランスの良い機能に定評があります。

１-６．OSSドキュメント指向型型データベースMongoDB

MongoDBは、MySQLやOracleと異なり、OSSのドキュメント指向型データベースです。ドキュメント型データベースとは、後述するNoSQLの一種で自由な形式でデータを保存することができます。MongoDBでは、データベース言語としてSQLは使用せず、JSONやXMLで書かれたデータが保存されます。サーバーを増強するスケールアップと比較して、サーバーの台数を増やすスケールアウトが容易にでき、コストも安く済みます。そのため、コスト面でメリットがあります。MongoDBでは、このような性質に加え、Javascriptとの相性が良いデータベースとなっています。

１-７．マイクロソフトの法人向けSQLserver

SQLserverは、Microsoftが販売している法人向け関係(リレーショナル)型データベースです。このデータベースはOracleと同様、ネットワーク用・大規模用となっています。特に中小企業で人気が高く、法人向けの関係(リレーショナル)型データベースでは、Oracleに次いで第2位の人気を誇っています。やはりWindows環境では多く使用されています。

１-８．NoSQL

NoSQLは、関係(リレーショナル)型データベース以外のDBMSのことを指します。関係(リレーショナル)型データベースが長年使用されていることに対して、それ以外のデータベースの利用や促進を目指す運動としても言われています。代表的なデータベースとしては、先述したOSSのMongoDBやRedis、AmazonのAmazon Dynamo DB、更にGoogleのBigTableなどが挙げられます。

２．データベースの種類

次に「データベースの型」について、説明していきます。

２-１．関係型

関係(リレーショナル)型データベースは現在主流のデータベースで、Microsoft Excelのような表で構成されたデータベースです。関係型データベースでは行と列を持ち、表形式でデータの関係性を示します。このタイプのデータベースでは、データ検索のほかにSQLを用いたデータのアクセスが可能になります。一方で、関係(リレーショナル)型データベースでは、複雑なデータの作成・編集も可能になったため、階層型データベースと比較すると、速度が遅くなる場合もあります。

２-２．階層型

階層型データベースは、会社の組織図のように階層ごとに分かれています。階層型データベースで特徴的なのはツリー(木)構造で、一本の幹から多数の枝が分かれ、さらに多数の葉をつけているようなデータベースを構築しています。階層型データベースでは、親データと子データが「１対多数」の関係を持ちます。検索する際には、検索ルートが一つだけに限られるため、速度が速い点がメリットとして挙げられます。デメリットとしては、常に検索ルートが一つのため、重複したデータが登録されることがある点です。さらに非常に速いデータベースでは、データを登録する度にルートを再構築する場合もあります。

２-３．ネットワーク型

ネットワーク型データベースでは、先ほどの階層型データベースでは難しい「多数対多数」のデータベースを構築することができます。例えば、ある社員が異なる２事業部を兼務しているイメージです。このネットワーク型データベースでは、ツリー構造の階層型データベースとは異なり、網目状になります。このネットワーク型データベースは、より便利な関係(リレーショナル)型データベースに代替されるようになりました。

２-４．NoSQL

NoSQLは、比較的新しいデータベースで、膨大なデータをより速い速度で処理するために開発されたものです。NoSQLの「No」は、否定の意味ではなく「Not only」の意味で使用されています。このデータベースでは処理能力の重点を置いているため、データの整合性よりも処理パフォーマンスを重視する場合に使用されます。

３．データベースとは

最後にデータベース自体について、解説したいと思います。データの抽出がスピーディかつ正確に行えるデータベースについて、より理解を深めましょう。

３-１．データベースってなに？

データベースは、指定の条件で収集された複数データを使用しやすいように整理した情報群のことを指します。身近な例としては、電話帳や住所録があります。一般的にコンピューター上でデータベースを指す場合は管理するデータのことを言いますが、別途データベース管理システム(DBMS)やそのシステムで使用するデータをデータベースとして呼ばれることもあります。

データベースを扱う際には、SQLと呼ばれる言語が必須になります。SQLは、データの追加・削除・並び替え、抽出などを行う言語です。プログラミング言語と異なる点は、基本的に１行ずつ入力し実行する点です。

３-２．データベースでできること

データベースでは、膨大なデータの管理や必要なデータの検索、データのグループ化・編集が容易にできます。データの管理では、バラバラとなっている情報をデータベースにまとめることで、データの抽出が容易になります。またデータ検索では、必要に応じて文字順での並び替えやキーワード検索により、目的のデータを探すことができます。データ編集では、共通しているデータをグループ化することで、目的に応じてデータを編集することができます。

名刺の例を挙げてみましょう。まず、会社で各人が持っている名刺データをデータベースに入力することで、名刺の紛失を防ぎ情報の検索が早くなります。次にアポイントなどで必要なデータを抽出する場合、条件を指定して検索することで素早く欲しい名刺データを取り出すことができます。また取引先を会社ごとに分類してグループ化することで、データ抽出がより容易になります。

このように紙のデータをデータベース化することで、情報を紛失したり、探し出したりするスピードを早めたりすることができます。