おすすめのデータベースの種類10選｜選び方やそれぞれの特徴を解説
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そもそもデータベースとは
データベースとは、複数のユーザーによる同時アクセスなどに対応した機能を有するシステム全体を意味します。
リポジトリやデータ・ディクショナリと呼ばれる場所にデータを格納し、データベース管理システム（以下DBMS）と呼ばれるミドルウェアを使って制御・管理します。
コンピュータにデータを格納する場合、大きく2種類に分けられ「ファイルシステム」と「データベース」のどちらを利用するかということです。
データベースはファイルシステムとは異なり、複数のユーザーでデータを共有したい場合などに多く利用されます。データベースがデータの格納場所を決めて管理することで、データの利用者はデータの保存場所を意識せずに利用できます。
SAP、Salesforce、Tableau、Notion、intra-martといったグループウェアやBIツールのデータ基盤としても機能します。
データベースを管理するDBMSの4つの役割
DBMSにはデータベースを管理するためのミドルウェアとしての機能が備わっています。データベースの起動、バックアップやリカバリ、パフォーマンスの監視など様々です。
ここでは主な機能を4種類に分けて見ていきましょう。
1：データベースに障害が出た際に復旧を行う
物理的な障害、例えばハードディスクの故障などが発生した場合にDBMSによってリカバリ処理を実行します。
リカバリ処理には障害が発生していないディスク領域へのデータの保存やトランザクションのエラー処理、消えてしまったデータのリストアなど様々な処理があります。
2：データベース言語を操って情報処理を行う
DBMSはユーザーやプログラムがリポジトリにアクセスする場合、SQLのようなデータベース言語を使用します。
＞＞ SQLとは何だろう？プログラミング言語との違いからその種類・特徴などを解説多くのDBMSでは、GUIベースのアプリケーションを利用することで、SQLを直接利用することなくデータベースへのアクセスができるように設計されています。
3：複数のデータベースを結びつける
データベースにおいてオンプレミスやクラウドなどあらゆる場所にリポジトリを作成・管理できます。
物理的に異なる場所に作成したリポジトリ同士を、単一のDBMSから管理する場合や、インスタンスが別になっている複数のDBMSを、単一のDBMSから管理する場合など利用シーンは様々です。
例えば、通常のOracleではデータベースとインスタンスは1対1の関係にありますが、Oracle Real Application Clustersにおいてはデータベースとインスタンスには1対多の関係が成り立ちます。
4：記録装置を変えてもそのままデータが使える
データベースは、DBMSからのエクスポートやインポート操作によって、全く別の記憶装置やデータベースにデータを移行できます。
このようなデータベースの移行機能や同期、ディザスタリカバリといった機能を用いて、データの可用性や耐障害性を高めることができます。
データベースの大まかな種類4つ
データの整理方式、保存方式やアクセス性において、データベースは大まかに4種類に分けられます。データ構造やデータ形式に注目しながらそれぞれの種類の違いについて理解しましょう。
1：直接結びつけるネットワーク型
ネットワーク型のデータベースでは、データを1つのノードとして考え、データ同士をつなぎ合わせて網の目状に管理します。
データに親子関係が存在するため、データ構造を理解した上での管理が必要になります。
2：親子関係のある階層型
階層型のデータベースでは、データを会社の組織図のようにツリー構造で管理します。
データに対して親子関係を持たせて管理することで、子データへのアクセス経路が単一の状態になるため、階層構造を理解した状態での管理が必要です。
ネットワーク型のデータベースと合わせて第一世代のデータベース管理システムと呼ばれることがあります。
3：RDBMSのようなリレーショナル型
リレーショナル型のデータベースでは、データを行と列の表形式で管理します。列には項目を、行には値を入れることでデータが表同士の関連性で表現されます。
データの独立性が高く、SQLによるデータ構造の構築や管理が簡単に行えるという点も特徴の1つです。
4：新しい形のデータベースNoSQL
NoSQLとは「Non SQL」や「Not only SQL」を意味しており、リレーショナル型のように表形式だけでデータを扱わないため、非リレーショナル型とも呼ばれます。
大量のデータを扱いたい場合や、高速アクセスが求められるアプリケーションへの組み込みとして利用されます。
新しい形のデータベースNoSQLの種類4つ
NoSQLデータベースでは、ドキュメントやグラフなど様々なデータ形式でデータを管理できます。データの制御方法別に「ドキュメント」、「ワイドカラム」、「キー」、「グラフ」の4つの種類があります。
それぞれの種類には、どのような製品があるのかにも注目しながら見ていきましょう。
1：ドキュメント指向型
ドキュメント指向型のNoSQLデータベースは、XMLやjsonのような半構造化データの管理に使用し、ドキュメントストアと呼ばれることもあります。
MongoDBなどがドキュメント指向型のNoSQLデータベースに該当します。
2：ソート済みカラム指向型
ソート済みカラム指向型NoSQLデータベースは表形式のデータを管理し、ワイドカラム型とも呼ばれています。
Cassandraなどがソート済みカラム指向型のNoSQLデータベースに該当します。
3：キー・バリュー型
キー・バリュー型のNoSQLデータベースは、データをキーとバリューの組み合わせで管理します。シンプルな構造のため柔軟な使い方ができるでしょう。
Amazon DynamoDBや Redisなどがキー・バリュー型のNoSQLデータベースに該当します。
4：グラフ指向型
グラフ指向型のNoSQLデータベースは、データを1つのノードとして構成し、各ノードが持つ属性を検索結果に関連付けるデータベースです。ソーシャルネットワークシステムや予約システムなどの構成に向いています。
Neo4jなどがグラフ指向型のNoSQLデータベースに該当します。
おすすめのデータベースの種類10選
データベースを管理・制御するミドルウェアは、データの管理方法の違いによってそれぞれが固有の特徴を持っています。
ここではNoSQL、RDBMSなど10種類のデータベースについて比較しています。それぞれの特徴を確認していきましょう。
1：MongoDB
MongoDBはMongoDB Inc.によって開発された、ドキュメント指向型のデータベースです。
新しい形のデータベースNoSQLに分類されます。
AWSによってMongoDBのワークロードを運用するためのAmazon DocumentDBがリリースされるなど、クラウド上で拡張性のある利用ができるクラウドデータベースサービスです。
トランザクションの実行や分析、検索やデータの視覚化などクラウドデータベースとしての統合サービスを提供してくれます。
2：SQLite
SQLiteはアプリケーションに組み込むための、データベースエンジンを実装するC言語ライブラリです。
組み込み型データベースエンジンと呼ばれ、Webサイトのデータベースエンジンとしても利用されていますが、この他、スマートフォンやゲーム機、カメラ、自動車や医療機器などあらゆる筐体にデータサービスを提供しています。
パブリックドメインになっており、オープンソースのため誰でもダウンロードして使用できます。
3：PostgreSQL
PostgreSQLはRDBMSに分類され、オープンソースとして提供されています。インデックス機能やリカバリシステムも備えており、これらAPIを使用して様々なニーズに対応するサーバを構築できます。
PostgreSQLは拡張性に優れており、PostgreSQLクラスターを構成することでペタバイト単位のデータを管理することも可能です。
4：Oracle Database
Oracle DatabaseはRDBMSに分類され、あらゆるデータ型を一元管理できる統合データベースと呼ばれています。
機械学習による自動化機能を備えており、拡張やパッチ適用、バックアップ・リストアを自動化できるため運用コストを大幅に削減できるという点が特徴の1つです。
oracle Cloudでの利用など、データセンターやパブリッククラウド、プライベートクラウドなどクラウド利用にも導入されています。
5：IndexedDB
IndexedDBはWebアプリケーションなどに組み込める、JavaScriptベースのオブジェクト指向データベースです。インデックスを使用してデータを検索します。
Webアプリケーションに組み込むことができ、例えば、ブックマークなどWebブラウザに組み込むAPIとして機能します。
6：Microsoft SQL Server
Microsoft SQL ServerはRDBMSに分類され、仮想化やビックデータクラスターに対応し業界をリードするセキュアで、パフォーマンス性に優れたデータベースです。
インストール時にSQL Serverデータベースエンジンの他に、Analysis ServicesやReporting Servicesといったコンポーネントを含めることで、データ分析やレポート機能を付加できます。
バージョンやEnterprise、Standard、Webなどのエディションによって、有している機能が異なる点に注意が必要です。
7：Microsoft Access
Microsoft AccessはRDBMSに分類される、データベース管理システムを提供するソフトウェアです。
テンプレートなどを使用して、データ分析や視覚化のためのデータベースアプリケーションを作成するために使用し、例えば年間の売上データを円グラフ化するなどのツールを作成できます。
Microsoft 365においてMicrosoft Access向けの機能も提供されており、表データの作成や加工がGUIベースで簡単に行えます。さらにMicrosoft SharePointを使うことで、Microsoft Accessのデータをクラウド化することもできます。
8：FileMaker
FileMakerはRDBMSに分類される、データベース管理システムを提供するソフトウェアです。
スマートフォンなどあらゆるデバイスで利用でき、データの分析や可視化を実現するビジネスアプリケーションの作成に使えます。
マーケットプレイスにおいてカスタムアプリケーションの元となるテンプレートや、機能を追加できるコンポーネントが提供されているため積極的に活用しましょう。
カスタムアプリケーションとしてはCRM、プロジェクト管理、コンテンツライブラリ、資産管理、請求明細書、契約書管理、イベント計画、ダッシュボードなど様々です。
9：MySQL
MySQLはRDBMSに分類され、様々なWebアプリケーションに組み込んでデータを管理します。オープンソースとプロプライエタリの大きく2種類のエディジョンが提供されています。
低コストで高可用性が実現できるという点が特徴で、YouTube、Twitter、Facebook、GitHubやNetflixなど多くの人気Webアプリケーションでも使用されています。
オープンソースとしてはMySQL Community Server、MySQL NDB Cluster、MySQL Shellなど5つのコンポーネントが提供されており、プロプライエタリ製品としてはMySQL Database Service、MySQL Enterprise Edition、MySQL Cluster CGEなど6製品が提供されています。
数多くの事業例やホワイトペーパーが提供されているので、導入に向けてぜひ参照してみましょう。
10：Db2
Db2はRDBMSに分類される、AIによる機械学習機能を組み込んだデータベース機能を持つミドルウェアです。オンプレミス、クラウドの両方で利用できます。
Community Editionと呼ばれる無償版とStandard Edition、Advanced Editionの2種類の有償版があり、サポートの有無や稼働できるコア数、メモリ容量などに違いがあるため注意しましょう。
Pythonと共に機械学習アプリケーションなどに利用できるという特徴があります。
データベースを選ぶコツ
使用するデータベースを選定する際は、データベースにどのような情報を格納して活用していくのかなど使いたい目的やGUI、そのサポート体勢なども含めた料金体系に注目して選ぶようにしましょう。
例えば、OracleにはOracle Automatic Storage ManagementやOracle Real Application Clustersなどのアプリケーションが用意されています。
使いたい目的で決める
アプリケーションへ組み込む用途としてなのか、高可用性や拡張性のあるデータ基盤として利用したいのかなど目的は様々です。
例えば、高品質なFAQサイトの構築に利用したり、ネットワークにおけるトラフィックデータの統計情報の一元管理に利用したりと、データベース利用の際には細やかな利用シーンの決定が必要になります。
そのため、運用やデータが持つ役割に注目してデータベースを選ぶようにしましょう。データへのアクセスがSQLなのかNoSQLなのか、その両方を同時に利用できるのか、仮想化への対応状況なども注目が必要なポイントになります。
料金で決める
データベースには有料版だけではなく、無料版が提供されているものもありますが、サポート体制の有無など運用コストにも注目して選ぶようにしましょう。
データベースによってそのライセンス体系は様々で、料金によってデータベースを稼働できるハードウェア環境や利用できるユーザー数に制限があるため、事前に調べる必要があります。
製品によってはOEM元を経由して製品やサポート体制を購入する場合もあります。導入する上での技術者の知識や運用レベルに見合ったサポート体制を含めて予算を設定しましょう。
データベースの種類を理解して目的に合ったものを導入しよう
データベースを活用して情報を必要としている人がいつでも使用できるように、目的に見合ったシステムを構築しましょう。
データベースの導入には、様々なAPIやアプリケーションと組み合わせるための事前知識、出し入れや分析など目的に合わせて構築するITスキルが必要になります。
そのため、ランサーズなどでデータベースの選定について、現役のバックエンド・フロントエンドエンジニアに相談してみるのもおすすめです。
また、DBMSを構成しているリポジトリをどこに作成して誰が管理するのかは、データ資産をどこに保管するのかという機密性や予算に直結することになるため特に考慮が必要です。
ロードバランシングによる可用性やGUI操作による運用を設計し、バックエンドおよびフロントエンドそれぞれにどのような要件があるのかを洗い出すところから始めましょう。
【著者】
東京ITカレッジで講師をしています。
Java 大好き、どちらかというと Web アプリケーションよりもクライアントアプリケーションを好みます。でも、コンテナ化は好きです。Workteria（旧 Works）ではみなさまのお役に立つ情報を発信しています。
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