はじめに
データベースは、関連するデータレコードの整理されたコレクションです。データベース管理システムは、データベース内の情報を管理および操作します。
データの保存とモデリングにはさまざまなアプローチがあり、さまざまな種類のデータベースが作成されます。
この記事では、利用可能なさまざまなデータベースタイプの詳細な概要を説明します。
データベースタイプ
利用可能なさまざまなデータベースタイプを分析するには、さまざまなアプローチがあります。次の表に、現在利用可能なさまざまなタイプの概要を示します。
| ベース | データベースタイプ |
|---|---|
| モデル | リレーショナル 非リレーショナル（NoSQL） オブジェクト指向 |
| 場所 | 一元化 分散 |
| デザイン | 運用（OLTP） 分析（OLAP） |
| ホスティング | オンプレミス クラウド |
| 処理中 パワー | 個人 コマーシャル |
さまざまなデータベースタイプを組み合わせて、特定の環境を作成します。たとえば、非リレーショナル分散型商用データベースは、データベースのモデル、場所、および処理をそれぞれ記述します。
データベースモデルタイプ
モデルに基づく3つの一般的なデータベースタイプは次のとおりです。
1.リレーショナルデータベース
2.非リレーショナルデータベース（NoSQL）
3.オブジェクト指向データベース
モデル間の違いは、情報がデータベース内でどのように見えるかです。その結果、モデルタイプごとに異なる管理システムとデータの関係があります。
リレーショナルデータベース
リレーショナルデータベース モデルは最も広く使用されており、最も古いデータベースタイプです。リレーショナルデータベースの3つの重要なコンポーネントは次のとおりです。
- テーブル 。リレーションを持つエンティティタイプ。
- 行 。エンティティタイプのレコードまたはインスタンス。
- 列 。インスタンスの値属性。
リレーショナルデータベースは、クエリに応答して一連のデータ行を提供します 。クエリ言語、最も一般的には構造化クエリ言語または SQL 、これらのデータビューの作成に役立ちます。
リレーショナルデータベースの機能
リレーショナルデータベースの主な機能は次のとおりです。
- ACID準拠 。データベースは、トランザクションの実行中に整合性を再トレーニングします。
- データ型の範囲 。データを保存したり、複雑なクエリを実行したりする機能を提供します。
- コラボレーション 。複数のユーザーがデータベースにアクセスして、同じプロジェクトで作業することができます。
- 安全 。アクセスは、ユーザー権限によって制限または制限されます。
- 安定 。リレーショナルデータベースはよく理解され、文書化されています。
リレーショナルデータベースは何に使用されますか？
リレーショナルデータベースは、最も実装されているデータベースタイプです。多くのユースケースがあり、その一部には次のものが含まれます。
- オンライン取引システム 。データベースは、多くのユーザーと、オンライントランザクションで必要となる頻繁なクエリをサポートしています。
- IoT 。リレーショナルデータベースは軽量で、エッジコンピューティングに必要な処理能力を備えています。
- データウェアハウス 。データウェアハウスアーキテクチャの重要なコンポーネントはストレージです。リレーショナルデータベースは、複数のソースからの大量のクエリに対して簡単に統合および最適化されます。
最も人気のあるリレーショナルデータベース
オープンソースデータベースだけでなく、商用データベースも無数にあります。最も人気のあるリレーショナルデータベースのトップ10は次のとおりです。
1. Oracle
2. MySQL
3. Microsoft SQL Server
4. PostgreSQL
5. IBM Db2
6. SQLite
7. Microsoft Access
8. MariaDB
9.ハイブ
10. MicrosoftAzureSQLデータベース
非リレーショナルデータベース（NoSQLデータベース）
非リレーショナルデータベース 、またはNoSQL（「SQLだけではない」）は、リレーショナルデータベースとは異なる方法でデータをモデル化および格納するデータベースの一種です。テーブルの代わりに、非リレーショナルデータベースは別の方法でデータ間の関係をモデル化します。
4つのNoSQLデータベースタイプは次のとおりです。
- ドキュメント
- キー値
- 列ベース
- グラフ
非リレーショナルデータベース機能
非リレーショナルデータベースの主な機能は次のとおりです。
- 柔軟 。構造化データ、半構造化データ、および非構造化データの処理は、非リレーショナルデータベースタイプで簡単に行えます。
- スケーラブルでレスポンシブ 。大容量のデータストレージはオンデマンドサーバーに対応し、迅速なクエリ応答を提供します。
- ダウンタイムがゼロ。 ほぼリアルタイムのデータレプリケーションによるダウンタイムを最小限に抑える高可用性。
- クラウド互換 。クラウドコンピューティングアーキテクチャのスケーラビリティは、非リレーショナルデータベースに完全に組み込まれています。
- 複数のデータ構造 。さまざまな情報タイプ、およびマルチモデルデータベース形式が利用可能です。
非リレーショナルデータベースは何に使用されますか？
非リレーショナルデータベースは、可変データ構造と大量のデータで最高のパフォーマンスを発揮します。いくつかのユースケースは次のとおりです。
- リアルタイムシステム 。非リレーショナルデータベースは、運用データベースシステムと分析データベースシステムを1つに統合します。運用データをHadoopにフィードする場合でも、Hadoopから分析結果を提供する場合でも、非リレーショナルデータベースはアジャイルなリアルタイムエクスペリエンスを提供します。
- パーソナライズされたエクスペリエンス 。エラスティックスケーリングは、カスタマイズされたエクスペリエンスに必要な大量のデータに対応します。
- 不正検出 。不正検出には高性能が不可欠です。非リレーショナルデータベースは応答性が高く、金融システムの低遅延要件を確実に満たします。
最も人気のある非リレーショナルデータベース
最も人気のある10の非リレーショナルデータベースは次のとおりです。
1. MongoDB
2. Redis
3.カサンドラ
4. HBase
5. Neo4j
6. Oracle NoSQL
7. RavenDB
8.リアク
9. OrientDB
10. CouchDB
オブジェクトデータベース
オブジェクトデータベース 同様に、オブジェクト指向プログラミングでオブジェクトにデータを表します。オブジェクト指向データベースの重要なコンポーネントは次のとおりです。
- オブジェクト 。情報を保存するための基本的な構成要素。
- クラス。 オブジェクトのスキーマまたは青写真。
- 方法 。クラスの構造化された動作。
- ポインタ。 データベースの要素にアクセスし、オブジェクト間の関係を確立します。
オブジェクトデータベースは、オブジェクト指向プログラミングの概念とデータベース機能を組み合わせたものです。
オブジェクトデータベースの機能
オブジェクトデータベースの主な機能は次のとおりです。
- ACIDトランザクション 。すべてのトランザクションは、ACID準拠による変更の競合なしに完了します。
- 透過的な永続性 。オブジェクトデータベースは、オブジェクト指向プログラミング言語とシームレスに統合されます。
- 複雑なデータ型とカスタムデータ型。 ユーザー定義クラスを使用すると、カスタムデータ型と複雑なデータ型の両方を存在させることができます。
- アクセス可能。 データの保存と取得は簡単です。
- より簡単なモデリング。 現実の問題と情報はオブジェクトとより密接に関連しているため、複雑な問題のモデル化が容易になります。
オブジェクトデータベースは何に使用されますか？
オブジェクトデータベースは、1つのエンティティに大量の情報が含まれる複雑なデータ型で最高のパフォーマンスを発揮します。このデータベースモデルタイプの日常的な使用例は次のとおりです。
- 高性能アプリケーション 。データはそのまま保存および取得されるため、オブジェクトデータベースを活用するには、高速なデータ取得が不可欠なアプリケーションです。
- 科学的目的 。科学データと計算は複雑です。複雑な情報の保存と迅速な検索は、あらゆる種類の科学分野で使用されています。
- 複雑なデータ構造 。オブジェクトとの永続的な永続性により、データベースストレージと複雑なデータの拡張にアクセスでき、データベースモデルを作り直す必要がなくなります。
最も人気のあるオブジェクトデータベース
現在、最も人気のあるオブジェクトデータベースのトップ10は次のとおりです。
1. DB4o
2. ObjectStore
3.マティス
4.ジェムストーン/S
5. ObjectDB
6. ObjectDatabase ++
7.客観性/DB
8. Versant
9. Perst
10.翡翠
場所に基づくデータベースタイプ
データベースの種類も、ストレージの物理的な場所によって異なります。
場所に基づく2つのグループは次のとおりです。
1.一元化されたデータベース
2.分散データベース
一元化されたデータベース
一元化されたデータベースは、単一の場所に保存および管理されます。情報はネットワークを通じて入手できます。エンドユーザーは、ネットワークを介して、保存された情報が保存されている一元化されたコンピューターにアクセスできます。
一元化されたデータベース機能
一元化されたデータベースの主な機能は次のとおりです。
- データの整合性 。データを1つの場所に保持すると、データの整合性が最大化され、冗長性が低下します。情報の正確性と信頼性が向上します。
- セキュリティ 。単一の場所にアクセスポイントが1つしかないため、データの安全性が向上します。
- エンドユーザーフレンドリー 。データアクセスと更新は、一元化されたデータベースで即座に行われます。単一のデータベース設計により、シンプルになります。
- 費用対効果 。一元化されたシステムにより、労力、電力供給、およびメンテナンスがすべて最小限に抑えられます。データベースは、管理の観点から保守が容易です。
- データの保存 。ディザスタリカバリソリューションによるフォールトトレラントなセットアップ。
集中型データベースは何に使用されますか？
一元化されたデータベースの利点は、大規模な機関で最も顕著です。いくつかのユースケースは次のとおりです。
- エンタープライズ管理 。大規模な組織では、一元化されたデータベースを使用して、すべての情報の概要を把握しています。
- 政府データ 。一元化されたデータベースは、政府機関で普及しています。 1つのアクセスポイントでデータのセキュリティが確保されます。
- 学校と大学 。教育機関は一元化されたデータベースを利用しています。メンテナンスは費用効果が高く、情報は正確に保たれます。
分散データベース
分散データベースは、さまざまな物理サイトに情報を格納します。データベースは、単一サイトの複数のCPUに存在するか、さまざまな場所に分散しています。分散データベース間の接続により、情報はエンドユーザーには単一のデータベースとして表示されます。
分散データベース機能
分散データベースの最もエキサイティングな機能は次のとおりです。
- 場所の独立性 。データベースの物理的な場所は複数のサイトに分散しています。
- クエリ処理 分布。複雑なクエリは複数のサイトに分割され、異なるCPU間でタスクが分割され、ボトルネックが軽減されます。
- 分散トランザクション 。複数の保管場所は、分散リカバリ方式を提供します。コミットプロトコルは、多数のトランザクションの場合に存在します。
- ネットワークリンク 。分散データベースは、ストレージ間およびエンドユーザーとの通信が行われるネットワークを介して相互リンクします。
- シームレスな統合 。物理的に接続されていませんが、分散データベースのパーツは1つの論理データベースに接続されます。
分散データベースは何に使用されますか？
分散データベースは、企業が冗長性を減らすために利用可能な情報を制限する必要がある多くのセクターがある環境で最適に機能します。いくつかの例が含まれます：
- 大企業。 ほとんどの企業セクターは、データの完全な概要を必要としません。分散データベースは、個々の部門とのデータの冗長性を減らすのに役立ちます。
- グローバル企業。 場所に依存しないため、このデータベースタイプは、複数のサイトを持つ企業に適しています。
設計に基づくデータベースタイプ
ストレージの設計は、ビジネスの目的によって異なります。関数に基づくデータベース設計には、主に2つのアプローチがあります。
1.運用（トランザクション）データベース
2.分析データベース
データベースの目的は異なりますが、2つを組み合わせると、データウェアハウスシステムが作成されます。
運用データベース
運用データベースは、ビジネス内の基本的な運用を管理および制御します。このデータベースは、オンライントランザクション処理またはOLTPデータベースと呼ばれます。ソースからリアルタイムで直接収集されたデータで、毎日のトランザクションのビューを提供します。
運用データベースの機能
オペレーショナルデータベースには、次の機能があります。
- ACID準拠 。データの整理には、各トランザクションの正確性と整合性を維持することが必要です。
- 高速処理 。運用データベースでは、何千もの同時リクエストがあるため、高速処理が必要です。
- 小さなストレージ 。トランザクション情報は一時的にのみ保存されます。したがって、運用データベースは、データがアーカイブされる前の足がかりとして機能します。
- 定期的なバックアップ。 データの収集と保存には定期的なバックアップが必要であり、法令遵守が不可欠な要素になります。
分析データベース
分析データベースは、ビジネス内で利用可能なすべてのデータの統一されたビューを提供します。データベース内の情報の完全な概要は、計画、レポート、および意思決定に不可欠です。このデータベースは、オンライン分析処理（OLAP）データベースとして知られています。
分析データベースの機能
分析データベースの機能は次のとおりです。
- 分散 ワークロード。データは、ノード全体に分散されたさまざまな運用システムから取得されます。
- 多次元。 エンタープライズ情報は、データベース全体のデータ集約と複雑なクエリを通じて次元を獲得します。
- クエリのパフォーマンス。 データの非正規化により、時間のかかるアクションのクエリパフォーマンスが向上します。
- 水平方向のスケーラビリティ。 分析データベースは、企業が成長するための要件としてスケールアウトする必要があります。
ホスティングに基づくデータベースタイプ
データベースには複数のホスティングオプションがあります。情報システムが存在する2つの場所は次のとおりです。
1.オンプレミスデータベース
2.クラウドデータベース
2つのオプションの顕著な違いは、データベースの展開が行われるときのリソースの可用性です。 2つのアプローチの比較の詳細については、次の記事をご覧ください：オンプレミスとクラウド：どちらがビジネスに適していますか？
オンプレミスデータベース
オンプレミスデータベースは社内にあります。サポートに必要なすべてのソフトウェア、インフラストラクチャ、および管理はローカルです。大規模な企業では、ストレージはローカルデータセンターにまで拡大します。
オンプレミスデータベース機能
オンプレミスデータベースの注目すべき機能は次のとおりです。
- セキュリティ 。インフラストラクチャが社内にあるため、オンプレミスデータベースは機密情報を保存するための最良のソリューションです。
- 制御 。企業は利用可能な情報を完全に管理し、データに対して高レベルの規制とプライバシーを提供します。
- コンプライアンス 。 HIPAAコンプライアンスなどの規制管理では、機密データの場所をいつでも知る必要があります。
クラウドデータベース
クラウドデータベースは、サードパーティプロバイダーによって提供されるホスティングソリューションです。従量課金制のソリューションは、サービスとしてのデータベースを提供し、データセンターを物理的にセットアップする必要をなくします。アジャイルアプローチは、データスペースを取得するために必要な初期投資を最小限に抑えながら、より多くのリソースが必要になると迅速に拡張します。
クラウドデータベースの機能
クラウドデータベースの最高の機能は次のとおりです。
- スケーラビリティ 。クラウドデータベースは柔軟性があります。仮想化により、リソースの増減は迅速に行われます。
- 管理の柔軟性 。プロバイダーはこのデータベースタイプを管理します。これにより、クライアントから必要な管理が最小限に抑えられます。ただし、メンテナンスをアウトソーシングするためのオプションもあります。
- コスト 。クラウドデータベースを使用すると、必要な分だけ支払うことができます。技術スタッフへの投資とメンテナンスのコストは最小限に抑えられます。
処理能力に基づくデータベースタイプ
データベースの処理はビジネスモデルによって異なります。データベースシステムの間違ったレベルを選択すると、組織とチームのワークフローに影響します。ほとんどのデータベースベンダーは、データベース処理に複数のソリューションを提供しています。主な2つは次のとおりです。
1.個人データベース
2.商用データベース
企業は、ユースケースに応じて両方の力を活用します。
個人データベース
パーソナルデータベースは、シングルユーザーアクセスと低電力から中電力のマシンでの処理が可能です。シンプルなデータベースアプリケーションは、低コストとメンテナンスにより、このデータベースタイプの恩恵を受けます。
商用データベース
商用データベースには、さまざまな権限を持つ複数のユーザーと、高性能マシン上の多数のアプリケーションがあります。高可用性の商用データベースはコストがかかり、サポートだけでなく定期的なメンテナンスも必要です。