データベースは複数のユーザーが保存された情報を迅速、安全、効率的に管理、更新、編集することを可能にします。そのため、データベースは企業の会計記録の管理、IoTデバイスのネットワークからの膨大なデータの保存、企業の在庫システムの追跡、Webアプリケーションの構築など現実のさまざまなケースで役立ちます。
ここでは、適切なデータベースを選ぶためのポイントをご紹介します：
- データベースは、ビジネス情報の保存、維持、更新、編集、アクセスに不可欠です。
- データベースには、SQLベースとNoSQLベースの2つの主要カテゴリーがあります。
- Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MongoDBは、いずれも一般的なビジネス・データベース・ソリューションです。
- データの保存と編集に関するビジネスのユースケースを十分に理解することで、適切なデータベースオプションを選択することができます。
- 最新のデータベースにはさまざまな種類があり、それぞれに長所と短所があります。この記事では、最も一般的な最新のデータベースの種類を俯瞰的に説明します。
SQLベースとNoSQLベースの比較
最も使われている最新のデータベースオプションの話に入る前に、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS、すなわちSQLデータベース）と非リレーショナルデータベース管理システム（NoSQLデータベース）の違いを理解することが重要です。
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過去40年間、企業はプログラミング言語SQLを使用したリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）を長く使用してきました。
※画像出典：scalegrid.io.
しかし、NoSQLベースの非リレーショナルデータベース管理システムは、特にデータサイエンティストが機械学習ビジネス分析ツールをより多くの非構造化データにさらすことを望んでいるため、より一般的になりつつあります。これらのデータベースの違いを見てみましょう。
リレーショナルデータベース管理システム（SQLベース）
リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）は、データベース管理言語であるSQLを使用し、高度に組織化・構造化された情報管理を実現するシステムです。電話帳がデータの行ごとに異なるカテゴリー（名前、番号、住所など）を持つように、リレーショナルデータベースは厳密なカテゴリー別のパラメーターを適用し、データベースユーザーはそのパラメーター内で簡単に情報を整理、アクセス、維持することができます。
SQLベースのRDBMSが優位に立ち続けている主な理由は、以下の通りです：
- 安定性と信頼性が高い。
- LAMPのような一般的なソフトウェアスタックとシームレスに統合できる標準に準拠している。
- 40年以上使い続けている。
RDBMのメリット：
- ACIDに準拠していること：データベースシステムが「ACID準拠」である場合、データベースシステムの「原子性、一貫性、分離性、耐久性」を測定する一連の優先順位を満たしていることを意味します。ACIDに準拠しているデータベースほど、データベーストランザクションの正当性を保証し、異常を減らし、データの完全性を保護、 そして安定したデータベースシステムを構築する役割を果たします。一般的に、SQLベースのRDBMSは高いレベルのACID準拠を達成していますが、NoSQLデータベースは、非構造化データを扱う際のスピードと柔軟性を得るために、この区別をなくしています。
- 理想的な一貫性のあるデータシステム：SQLベースのRDBMSでは、情報は最初に作成した構造で残し、大量のデータを扱う動的な情報システムを必要としない場合、また多くのデータタイプを扱わない場合だと、RDBMSは優れたスピードと安定性を提供してくれます。
- サポートが充実：RDBMSデータベースは40年以上の歴史があるため、サポートやアドオン製品の入手、他のシステムからのデータ統合しやすくなっています。
RDBMのデメリット：
- スケーラビリティ問題とシャーディングの難しさ：RDBMSは、NoSQLデータベースと比較して、大規模な成長に対応するためのスケーラビリティが困難です。また、これらのデータベースは、シャーディングに関しても課題があります。シャーディングとは、大きなデータベースをより小さく分割して管理しやすくすることであり、今後何年も大きな変化がないと思われる保守的なデータベースを扱っている場合、RDBMSソリューションに関連するシャーディングやスケーリングの課題は適用されない可能性があります。一方、今後数年のうちにスケールアップして成長する予定がある場合だと、非リレーショナルデータベースシステム（NoSQLベース）の方がニーズにマッチしている可能性もあります。
- 非効率：ほとんどのRDBMSはNoSQLデータ形式と互換性がありますが、非リレーショナルデータベースほど効率的に作業することはできません。
最も使用されるRDBMS/SQLデータベースエンジンの3つ（以下で詳しく説明します）：
非リレーショナルデータベースシステム（NoSQLベース）
Eメールや顧客アンケートのテキスト、モバイルアプリのネットワークで収集したデータ、ソーシャルメディアの様々な情報など、大量の非構造化データの管理を任されていると考えてみてください。情報は整理されておらず、RDBMSのように明確に定義されたスキーマがありません。このような情報をRDBMSに格納することはできません。しかし、非リレーショナル（またはNoSQL）データベースシステムを使えば、多くの情報を保存することができます。
非リレーショナルデータベースでは、情報を緩やかな方法で整理することができます。つまり、さまざまなファイルフォルダーに情報をドロップするようなものです。これには2つの理由があります。：
- 非構造化情報を保存し、それをAIアルゴリズムで分析する強力なビジネスインテリジェンス・システムに公開することができること。
- 後で構造化する予定の非構造化データを保存できること。
非リレーショナルデータベースは、JSONのようなNoSQLフォーマットにも対応しており、ページを更新することなくWebサイトを「リアルタイム」で更新できるWebベースのアプリケーションには欠かせない存在になっています。
非リレーショナルDBMSのメリット：
- 「ビッグデータ」解析の処理に優れている点：NoSQLデータベースが普及した最大の理由は、大量の情報を分類し、厳密な構造を適用する必要があるというボトルネックを取り除いたことにあります。HBase、Cassandra、CouchDBなどのNoSQLデータベースは、大量のデータを扱う能力を提供しながら、サーバー運用のスピードと効率化をサポートします。
- 保存できるデータの種類に制限がない点：NoSQLデータベースは、多様な種類のデータを同じ場所に無制限に格納することができます。そのため、いつでも新しいデータをデータベースに追加することができます。
- 拡張が容易な点：NoSQLデータベースは拡張が容易で、複数のデータセンターに分散させても、問題なく拡張できるように設計されています。
- データ準備が不要な点：複雑なモデルを設計する時間がなく、データベースを迅速に稼働させる必要がある場合、非リレーショナル・データベースは多くの時間を節約できます。
非リレーショナルDBMSのデメリット
- サポートを見つけるのがより困難な点：NoSQLコミュニティには40年にわたる歴史と開発がないため、トラブルシューティングが必要なときに経験豊富なユーザーを見つけるのがより困難になる可能性があります。
- ツールの不足：SQLベースのRDBMSソリューションと比較して比較的新しいシステムであるため、パフォーマンステストや分析を支援するツールもそれほど多くありません。
- 互換性と標準化の課題がある点：新しいNoSQLデータベースシステムは、SQLベースの代替データベースに比べ、高い互換性と標準化を欠いている。非リレーショナルデータベース管理システム内のデータは、他の製品やサービスと容易に統合できないことがあります。
ノンリレーショナルデータベースの種類
大きく分けて、非リレーショナルデータベースは4つのタイプに分類されます。
1.グラフストア
データの可視化を容易にするデータベースです。多様なデータ間の関係をノードの助けを借りて保存することに長けている。グラフストアは、最も拡張性の高いデータベースではないかもしれませんが、不正防止などのユースケースには効果的です。グラフデータベースの一般的な例としては、Neo4jとJanusGraphがあります。
2.カラムストア
スキーマにとらわれないデータベースで、非シーケンシャルなデータをリアルタイムでクエリできるものがあります。このタイプのデータベースは、ウェブ解析やセンサーからのデータ分析によく使われる。Apache CassandraとHBaseは最も一般的に使用されているカラムストアの2つです。
3.キーバリューストア
このタイプのデータベースは、スピードが最も重要視される場合に採用されます。キーと値のペアを格納する、非常にシンプルなデータベース管理システムであり、最終的な目標は、基本的なデータを素早く取り出すことです。このタイプのデータベースの一般的な使用例として、リーダーボードとショッピングカートのデータが挙げられ、最も有名なKey-ValueストアはRedisとCouchbase Serverの2つです。
4.ドキュメントストア
ドキュメントストアは、柔軟なスキーマを持つデータベースです。このタイプのデータベースは半構造化データの保存に最も適しており、動的なクエリを扱うことができます。ドキュメントストアの一般的な使用例としては、顧客データ、ユーザーが作成したコンテンツ、注文データなどがある。MongoDBとPostgreSQLは、ドキュメントストアの一例です。
Oracle、MySQL、Microsoft SQL ServerといったほとんどのRDBMSは現在NoSQLの機能を提供しているが、PostgreSQLのような非リレーショナルDBMSは通常、これらのNoSQLフォーマットとより良く動作します。
データベースの種類を正しく選ぶには
データベースには様々な種類があり、選ぶのに迷ってしまうほどです。ここでは、データベース管理システムを選ぶ際に覚えておいた方が良いポイントをいくつかご紹介します：
1.原子性
原子性を重視するのであれば、リレーショナルデータベースを選ぶとよいでしょう。データベース管理における原子性は、データベースの一貫性を促進します。これは、アトミックトランザクションの原理に基づいています。これは、複合操作とみなされる一連の操作のことです。つまり、アトミックトランザクションのすべての操作が発生するか、まったく発生しないかのどちらかです。例えば、口座Aから口座Bへ送金する場合、口座Aから残高を引き、口座Bに必要な数を追加しなければなりません。
2.垂直スケーリングか水平スケーリングか
データ戦略が垂直スケーリングにかかっているならば、リレーショナル・データベースで問題ないでしょう。垂直スケーリングは、システムにサーバーを追加する代わりに、サーバーに計算能力を追加するものです。ユーザーの数が限られていて、クエリもそれほど多くない場合に好まれます。その意味で、垂直スケーリングは、ビジネスに特化したスタートアップに適しているかもしれません。バーティカル・スケーリングの基本的な利点は、スピードとシンプルさです。
一方、ユーザー数やクエリ数など、より高い負荷が予想される場合は、水平方向のスケーリングの方がより安価なソリューションとなります。NoSQLデータベースでは、水平方向のスケーリングを採用しています。サーバーに計算能力を追加するのではなく、サーバー間で負荷を分散させるため、このような名前になっています。水平スケーリング、またはNoSQLデータベースは、ビジネスにさらなる弾力性をもたらします。しかし、このようなシステムで共同作業を行うことは難しいでしょう。
3.スピード
ACID準拠よりもスピードを重視するのであれば、ドキュメントデータベースなどの非リレーショナルデータベースが適しています。例えば、センサーデータのようなリアルタイムデータの場合、速さを優先するあまり、データの完全性が多少損なわれても許容されます。非リレーショナルデータベースでは、各レコードは独立したエンティティであるため、データベースの大きさに関係なく、複数のクエリーを同時に実行することが可能です。
最も人気のある最新のデータベースシステムのご紹介
DBMSを購入する際は、以下の5つのデータベースエンジンから選択することをご検討ください。これらのデータベースは、SQLとNoSQLの両方のデータ形式をサポートしています。しかし、PostgreSQLやMongoDBのような非リレーショナルデータベースは、NoSQLフォーマットとの相性が良い傾向にあります。Oracle、Microsoft SQL Server、MySQLのようなリレーショナルデータベースは、純粋なSQLフォーマットだとより良く動作します。
Oracle Database
Microsoft SQL Serverは、オンサイトサーバーとクラウドベースのサーバーの両方に対応するデータベースエンジンです。さらに、Microsoft SQLには、Windows版とLinux版があります。2016年、マイクロソフトは一時的なデータのサポートも追加しました。この機能は、状態が変化している可能性のある履歴データを照会するのに大変便利です。
Microsoft SQL Serverは動的データマスキングもサポートしており、非特権ユーザーから機密情報をマスキングすることでセキュリティを強化します。
Oracle Databaseのメリット
- 優れたモバイル性：このデータベースエンジンにより、モバイルデバイスからダッシュボードのグラフィックやビジュアルにアクセスすることができます。
- Microsoftとの統合：Microsoft製品を多く利用されている企業では、SQL Serverがこれらのアプリケーションと容易に統合できることを享受できます。
- 高速性：Microsoft SQL Serverは高速かつ安定した動作で高い評価を得ています。
Oracle Databaseのデメリット
- ソリューションが高価：Oracle は高コストなソリューションであるため、企業レベルでない小規模な組織には手が出せない可能性があります。
- システムのアップグレードが必要：現在のシステムスペックでは、Oracleを導入することができない可能性があります。多くの企業は、Oracleのソリューションを使用する前に、ハードウェアをアップグレードする必要があります。
Oracleの最適な使用例：大量のデータを管理する必要がある大規模な組織では、Oracle が理想的な選択肢になりえるでしょう。
MySQL
MySQLは、Oracleが所有・管理する、フリーでオープンソースのRDBMSソリューションです。フリーウェアでありながら、MySQLはセキュリティと機能の頻繁な更新が提供されます。大企業では、MySQLを有償版にアップグレードすることで、追加機能やユーザーサポートといった特典を受けることができます。MySQLはこれまでNoSQLをサポートしていませんでしたが、バージョン8以降、PostgreSQLなどの他のソリューションに対抗するため、NoSQLのサポートを提供しています。MySQLとPostgreSQLの違いに関して、詳しくはこちらをご覧ください。
MySQLのメリット
- 無料：オープンソースのRDBMSソリューションとして、MySQLは自由に使用することができます。
- 他のシステムとの高い互換性：MySQLは、他の多くのデータベース・システムとの互換性に定評があります。
MySQLのデメリット
- 他のRDBMSに共通する機能の欠落： MySQLは機能よりもスピードと俊敏性を優先しているため、他のソリューションに見られる標準的な機能の一部が欠落していることがあります。例えば、増分バックアップの作成機能などが挙げられます。
- 質の高いサポートを受けるための課題：MySQLの無償版には、オンデマンドサポートがありません。しかし、MySQLには活発なボランティアやコミュニティ、ユーザー、フォーラム、および有用なドキュメントが多数用意されています。
MySQLの最適な使用例：MySQL は、エンタープライズレベルの機能を持つソリューションを必要としながらも、特に予算の制約の中で運営されている企業にとっては価値の高いRDBMSソリューションです。MySQLは、非常に強力で信頼性の高い最新のRDBMSであり、無料ティアも用意されています。
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Serverは、オンサイトサーバーとクラウドベースのサーバーの両方に対応するデータベースエンジンです。さらに、Microsoft SQLには、Windows版とLinux版があります。2016年、マイクロソフトは一時的なデータのサポートも追加しました。この機能は、状態が変化している可能性のある履歴データを照会するのに便利です。
Microsoft SQL Serverは動的データマスキングもサポートしており、非特権ユーザーから機密情報をマスキングすることでセキュリティを強化します。
Microsoft SQL Serverのメリット：
- 優れたモバイル性：このデータベースエンジンにより、モバイルデバイスからダッシュボードのグラフィックやビジュアルにアクセスすることができます。
- Microsoftとの統合：Microsoft製品を多く利用されている企業では、SQL Serverがこれらのアプリケーションと容易に統合できることを享受できます。
- 高速性：Microsoft SQL Serverは高速かつ安定した動作で高い評価を得ています。
Microsoft SQL Serverのデメリット：
- 高い価格：無料のデータベースエンジンがたくさんあることを考えると、Microsoft SQL Serverのコストは高価に感じますし、1コアあたりエンタープライズレベルのライセンスでは14,000ドル以上です。しかし、3,700ドルや900ドルといった低価格のライセンスもあり、また無料版も用意されているのでテスト的に利用することも可能です。
- 多くのリソースが必要：このリソースが多いRDBMSは、より良いハードウェアを購入する必要があるかもしれません。Microsoft SQL Server のレビューにおいては、この問題に関して書かれていることが多いです。
Microsoft SQL Serverの最適な使用例：Microsoft製品を多く利用している企業だと、Microsoft SQL Serverのスピード、敏捷性、信頼性において優れた選択肢となり得ます。
PostgreSQL
PostgreSQLは、無制限のスケーリング機能を持つ、オープンソースの無償データベースエンジンです。PostgreSQLは、リレーショナルおよび非リレーショナルデータ形式の両方をサポートしています。
1990年代初頭から存在する信頼性の高いDBMSとして、PostgreSQLは熱心なユーザを持ち、権威あるDatabase of the Year Awardを2度受賞しています。
PostgreSQLの面白いところは、構造化データ（SQL）と非構造化データ（NoSQL）の両方を扱えるという歴史があることです。PostgreSQLはカタログ駆動のアプローチをとっており、そのため非常に拡張性が高いです。単にテーブルとカラムを識別するための情報を格納するのではありません。データ型、インデックス型、関数型言語を定義することができます。また、Linuxプラットフォームを含むほとんどのオペレーティングシステムと互換性があり、様々なデータベースのデータをうまく統合することができます。また、PostgreSQLは、オンサイトサーバとクラウドベースのサーバの両方で動作します。
PostgreSQLのメリット：
- 充実した機能：PostgreSQLは他のDBMSと比較して、より多くの機能を持っています。これらの追加機能には、テーブル継承、豊富なデータ型セット（JSONのネイティブサポートを含む）、列を列型の「配列」として定義する機能などがあります。
- 高度なACIDコンプライアンス：PostgreSQLは常に最もACIDに準拠したDBMSとしてランク付けされています。データの完全性が最優先事項である場合、PostgreSQLは理想的な選択肢になりえます。
- 大規模なスケーラビリティ：PostgreSQLは巨大なデータベーステーブルを扱うことができます。
PostgreSQLのデメリット：
- ドキュメントの不足：PostgreSQLは、他のデータベースエンジンと比較して、最高のドキュメントを備えているわけではありません。もし問題にぶつかったら、民間のPostgreSQLサポート会社に助けを求めるか、コミュニティのサポートフォーラムで運試しをする必要があるかもしれません。
- 読み取り専用操作での速度の問題：PostgreSQLは、検証を必要とするデータの読み書き操作に優れていますが、読み取り専用操作では速度低下が発生する可能性があります。
PostgreSQLの最適な使用例：PostgreSQLは完全に無料でスケーラブルなので、どのような規模の企業にも最適なソリューションです。さらに重要なことは、もしJSONをネイティブにサポートするDBMSから利益を得ることができるのであれば、PostgreSQLはあなたのためにあるということです。
PostgreSQLとMySQLのどちらかを選択する際の比較に関しては、こちらをご参考ください。
MongoDB
MongoDBは、非構造化データを使用するアプリケーションのために特別に作られた、無料でオープンソースのデータベースエンジンです。ほとんどのDBMSは構造化データ用に構築されているため、アドオンで非リレーショナルデータを扱えるようになったとしても、MongoDBは他のDBMSが失敗する部分を得意としています。MongoDBは構造化データも扱えますが、このデータベースエンジンはリレーショナルデータ用に設計されていないので、パフォーマンスが低下する可能性があります。
MongoDBは、さまざまなドライバ（アプリケーションのプログラミング言語に基づく）を使用して、非リレーショナルデータベースとアプリケーションを接続します。MongoDBの最新バージョンには、プラグイン可能なストレージエンジンが含まれています。アップグレードされたテキスト検索機能もあり、部分的なインデックス機能とともに、パフォーマンスを向上させることができます。
MongoDBのメリット
- NoSQLをサポート：このDBMSは特にJSONとNoSQLのデータをサポートするために作られました。
- 柔軟性が高さ：MongoDBはあらゆる情報を保存、管理するため、開発者がMongoDBデータベースにデータを取り込むときの制約が少ないです。
- Webベースのアプリケーションを含むアプリケーションへの最適性：MongoDBはWebベースのアプリケーションのためのDBMSとして人気があります。
MongoDBのデメリット
- SQLクエリが使用不可：MongoDBは SQLクエリーを受け付けませんが、追加のツールを使用し、SQLクエリをこのデータベースエンジンで動作するように翻訳することができます。しかし、この回避策は不便なこともあります。
- セットアップの難しさ：MongoDBは、他のソリューションに比べて、適切にセットアップするのに時間と経験が必要です。
- セキュリティの欠如：MongoDBのネイティブ設定は、あまり安全でない傾向があります。このデータベースを保護するためには、追加の手順が必要です。
MongoDBの最適な使用例：運用中のデータベースの上にアプリケーションを構築し、本当に速いレスポンスが必要な場合は、MongoDBは正しい選択かもしれません。しかし、分析用のデータウェアハウスを構築するのであれば、別のプラットフォームを使ったほうがいいかもしれません。
Integrate.ioの活用
データベースには様々な機能があります。データベースの選び方は、データプロジェクトによって異なります。データ管理のニーズを満たすために1つのデータベースに依存する代わりに、Integrate.ioのようなETLプラットフォームを使用することができます。このプラットフォームは複数のソースからデータを統合し、最終目的地にデータを移行し、分析に使用できる状態にします。
Integrate.ioの仕組みは次のとおりです：
- データベース、SaaS アプリ、顧客関係管理システム、企業資源計画システム、またはその他のお好みのプラットフォームからデータを抽出します。
- データを変換し、分析に使用可能にします。
- データをデータウェアハウスやデータレイクなどの最終目的地にロードします。
これらのデータをビジネスインテリジェンスツールで実行し、ビジネスインサイトを得ることができます。
Integrate.ioは、コード不要またはコード量の少ないビッグデータパイプラインを通じて、データをソースから最終目的地まで移動可能です。つまり、コードやプログラミングのスキルがなくても、データベースからデータを分析することができるのです。
その他、Integrate.ioのメリットは以下の通りです。：
- 優れた顧客サービス。
- データ量ではなく、使用したコネクターに対して課金するシンプルな価格モデル。
- 強力なREST API。
- Salesforceから別の場所にデータを移動し、再び移動するためのSalesforce間コネクタ。
現在、Integrate.ioのG2.comでの平均ユーザースコアは、5つ星のうち4.3点となっています。以下は、Integrate.ioを実際にご利用いただいたお客様からのご感想です。：
- 「とてもよくできたソフトウェアツールで、超直感的でユーザーフレンドリーです。私にとって最も印象的なのは、サポート担当者の品質と対応です。」 (ヘルスケア分野のユーザー)
- 「簡単で直感的なUI。素晴らしく、最新のドキュメント。Integrate.ioのサポートチームもかなり素晴らしいです！」 (Bill H.)
- 「比較的学習曲線が小さく、オンデマンドでワークロードを拡張できる使いやすいツールです。幅広いコネクターがあるため、開発が迅速に行えました。」(製薬会社の管理者)
データ戦略の異なる目標を達成するために、複数のタイプのデータベースを使用することも可能です。Integrate.ioは、使いやすい統合プラットフォームですべてのデータソースを一つにまとめる役割を果たします。Integrate.ioの自動 ETLデータパイプラインとローコード統合ソリューションの詳細に関してはデモをご予約いただき、実際にご体験ください。
