データベースの種類を4つ紹介！おすすめのサービスやメリットを解説

データベースとは：扱いやすく整理されたデータ群

データベースとは、扱いやすく整理されたデータ群のことです。大量にあるデータを検索しやすくしたものです。

データベースという用語は、米国国防省で生まれました。アメリカの軍事情報を1カ所に集め、すべての情報を把握しやすいようにしたのがデータベースの始まりです。

たとえば、顧客情報を名前や住所で整理したり、商品情報をコード別に分類したりするものがデータベースになります。

データベースの4つの特徴

データベースには主に4つの特徴があります。それぞれ解説していきます。

1. 大量の情報を整理整頓して記録できる

大量の情報を取り扱うと、大切なデータがどこにいったのかわからなくなります。

データベースの機能を活用し大量の情報を整理することで、大切なデータの居場所がすぐにわかるようになるでしょう。

データの場所がわかると、作業時に必要なデータを探す時間がなくなるため、作業効率を上げられます。

2. 大量の情報を簡単に操作できる

データベースは、大量の情報を簡単に操作できます。

個人がちょっとしたデータ管理をしたいのであれば、エクセルやテキストファイルに保存してフォルダ分けをしておけば十分です。

企業となると扱う情報が個人と比べて膨大な量になります。大量のデータを整理整頓してくれるだけでは、うまく活用できません。

データベースはデータの整理整頓だけではなく、簡単に操作できるため、企業でも活用可能です。

3. 大量の情報を守ることができる

データベースは、多くの情報を守るための機能を搭載しています。

大規模なシステムには、個人情報など第三者に漏れてしまうと問題になるデータが数多くデータベースに保存されています。 そのため、特定の人しか利用できないよう搭載されている機能が「ID」と「パスワード」によるアクセス制限です。

データベースは誰でも情報を閲覧したり書き込んだりできないよう、鍵を掛けてセキュリティを強化しています。

4. 大量のデータにどこからでもアクセスできる

データベースは検索機能に長けている特徴を持っています。

たとえば、5年前の情報をすべて検索できたり、指定のデータをすベて移動させたりできます。大量のデータにアクセスできるため、効率よく情報操作が可能です。

データベースの4つの種類

データベースの4つの種類は以下の通りです。

1. リレーショナル型

ほとんどのデータベースは、リレーショナル型データベースのことを指しています。人事管理や生産管理などのデータ管理に長け、直感的な操作も可能で扱いやすい点がメリットです。

表形式でデータが蓄積されていて、複数の表を関連づけて複雑なデータを構築可能ですが、データ量が増えたときに性能劣化が起きる可能性があります。

負荷が大きくなると処理速度が落ちる点はデメリットです。

2. 階層型

階層型は、データの親子関係を持った状態でデータを蓄積します。企業の組織図や家系図のようなツリー構造をイメージするとよいでしょう。

WindowsやAndroid、iOSなどが利用しているフォルダ階層も階層型データベースです。

メリットはデータ検索に強いところです。デメリットはデータの追加や削除を行うと階層型の形が変わるため、データの追加や削除に弱い点があります。

3. ネットワーク型

ネットワーク型は階層型データベースの発展型で、決まったルールにしたがった単純な処理能力が高いです。

メリットとして階層型と違い、登録する情報の重複を防げるところが挙げられます。

デメリットはデータを追加したり、削除したりすることに対する融通が利きづらく、複雑な処理に対して処理機能が低い点です。

4. NoSQL

NoSQL型は、データベースを操作する言語であるSQLを利用しないことを指します。NoSQL型はリレーショナル型と根本的な違いはありませんが、NoSQL型の方が単純な作りです。

NoSQL型は、ドキュメント管理など単純な構造データに向いていますが、複雑な構造データの扱いには向いていません。

データベースシステムの選び方

データベースシステムを選ぶときには、目的を設定して用途に合うものを選びましょう。

たとえばリレーション型の場合、人事管理や生産管理に向いています。NoSQL型の場合はドキュメント管理を行いたいときに向いています。

目的を決めたうえでデータベースシステムを選んでも、使ってみないとわからないこともあるでしょう。その場合、無料トライアルがあるものを選ぶことも1つ方法です。

主要なデータベース5選

知名度が高いデータベース製品を5つ紹介します。紹介するデータベースは、すべてリレーショナル型になります。

参照元：Microsoft SQL Server

• 高いシェアを誇るデータベース製品
• 管理ツールが豊富で使いやすい
• スキルが低い技術者でも利用可能

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参照元：SQLite

• 小規模アプリケーションに最適なデータベース
• サーバ不要で手軽に利用可能
• システム開発時の扱いやすさが魅力

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参照元：Oracle Database

• 高い知名度とシェアを持つデータベース
• 機能が豊富で多様なデータ管理が可能
• 扱えるソフト開発技術者が多い点がメリット

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参照元：IBM DB2

• プラットフォームを選ばず開発可能
• データベース品質は高く、競合と遜色なし
• 扱いが難しく技術者が少ないデメリット

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参照元：MySQL

• 世界的に高い知名度を持つデータベース
• マルチユーザー対応でWebアプリ開発に最適
• シンプル設計で高速かつ扱いやすい

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データベースのメリット3選

データベースのメリット3選は以下の通りです。

1. 関連づけ・分析ができる

データベースは、関連づけや分析ができます。データベースは複数のデータを統合し、関連づけをすることで、より細かい分析が可能です。

たとえば、顧客情報や購入履歴などのデータを合わせることで、顧客の動向や購入傾向を分析できます。

ビジネスに活かすためにも、データベースを活用して、関連づけや分析を行いましょう。

2. 不正なデータをブロック・バックアップができる

データベースは不正なデータをブロックできたり、バックアップができたりします。データベースは、不正なデータの入力を防止するためのセキュリティ機能を持っていて、データが破壊・消失しないようにバックアップを取ることが可能です。

たとえば、不正を防止するためのアクセス制限や権限管理ができたり、データをバックアップすることでデータの消失を防止できたりします。

データベースは、セキュリティ機能やバックアップ機能を持っているため、不正やデータ消失を防止できます。

3. データを壊さずに共有ができる

データベースは、複数のユーザーが同時にアクセスしてもデータを壊すことなく共有できます。一人ひとりの作業や修正に合わせて開くデータの処理を細かく管理可能です。

たとえば、企業の共同作業システムでは、複数のユーザーが同時にドキュメントを編集してもデータは壊れません。

データベースは、複数のユーザーが同時にアクセスしてもデータが壊れないため、複数人で同じ作業を行なっているときに便利です。

データベースのデメリット2選

データベースのメリット2選を解説していきます。

1. 導入・運用コストがかかる

データベースを導入するためには、サーバーやソフトウェアの購入、専門的な知識が必要になります。

運用には、システムの維持やアップグレードなどにも費用が必要です。データベースの導入・運用には高い費用がかかるため、費用対効果を考えなければなりません。

2. データ収集と分析のみの機能である

データベースは主にデータを収集し、分析するための機能を持っていますが、データを活用したデータ入力のような機能が不足することがあります。

データベースを活用するためには、データベースの管理や分析に対する知識や技能が必要です。データベースによるデータ収集・分析結果をどのように活かすかは利用する人に左右されます。

データベースとDBMSの違いとは

DBMSとは、データベースの整理やデータ検索、更新などを行うソフトウェアのことです。

データベース（Database）とDBMS（Database Management System）は、データを管理するためのシステムですが、異なる役割を持っています。

データベースは、複数のテーブルやビューを組み合わせ、データを統合したり、関連付けたりすることができます。

データベースに対して、DBMSはデータの挿入・更新・削除などの操作を行うためのインターフェースを提供し、セキュリティやバックアップなどの管理機能も持っています。

まとめ

データベースの特徴や4つの種類、メリット・デメリットを紹介しました。

データベースは、情報を関連づけ・分析ができたり、不正なデータをブロック・バックアップができたりします。

「データベースの概要は理解したけど、活用するのが難しい」と感じている方は「比較ビズ」を活用しましょう。簡単に一括見積もりができます。データベースをうまく活用してくれる人が見つかる可能性が高いため、ぜひ利用してみてください。

監修者のコメント

株式会社ファイナイトフィールド

代表　一好 俊也

2006年よりシステム開発を行う。ユーザビリティ重視のアジャイル開発を得意とする。大手監査法人に採用された翻訳支援アプリや教育用アプリ、EC サイト、顧客管理システム等の設計、開発を手掛ける。機械学習／AI を用いた開発も行っている。

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リレーショナルデータベース以外のNoSQLと分類されるデータベースも広く使われています。特にクラウドと相性が良く、クラウド会社はたいてい独自のデータベースサービスを提供しています。たとえば、Amazon DynamoDB, Google Firebase, Azure Cosmos DB があります。

代表的な NoSQL 製品は MongoDB で、Amazon DocumentDB や Azure Cosmos DB とAPI互換性があります。MongoDB Atlas はマルチクラウドデータベースサービスで、AWS, Azure, Google Cloud 上で動かすことができます。マルチクラウドで運用すれば、費用はかかりますが、一つのクラウドサービスが動かなくなっても別のクラウドサービスでシステムを動かし続けることができます。

データベースはシステムの中核をなす部分で、開発途中で変更することは実質的に開発をやり直すことと同義です。リレーショナルデータベースと NoSQL はデータの設計方法が大きく異なりますから、両方のデータベースで開発経験のある開発会社を選ぶとよいでしょう。

執筆者

比較ビズ編集部では、BtoB向けに様々な業種の発注に役立つ情報を発信。「発注先の選び方を知りたい」「外注する際の費用相場を知りたい」といった疑問を編集部のメンバーが分かりやすく解説しています。