【RDB】リレーショナルデータベースとは？NoSQLとの違いなどを解説

はじめに

近年は、オンプレミスだけでなく、クラウド型データベースも普及しています。多様なデータベースが提供されたことに伴い、さまざまな企業が独自のデータベースを構築、管理するようになりました。
一方で、必要なデータを効率的に抽出することやセキュリティの高さなど、データベースにおけるニーズも多様化しています。

データベース言語のひとつである「SQL(Structured Query Language)」を活用して構築や管理ができる「RDB(Relational Database)」は、データベースを必要としている企業や個人におすすめしたいデータベースのひとつです。

本記事では、RDBの特徴や主要製品などについて解説します。

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RDBとは

RDBとは、データの集合体を項目の関係性ごとにまとめる「リレーショナルモデル」に基づいて構成されたデータベースです。大量のデータを格納、アクセス、更新、管理できます。

RDBでは、以下のようにデータベース上のクエリをテーブル状に整理し、関連するテーブルを紐づけています。

+----------+-----+-----+-----+
| Subject  | Max | Min | Ave |
+----------+-----+-----+-----+
| Japanese | 90  | 30  | 45  |
| Math     | 90  | 30  | 45  |
| English  | 90  | 30  | 45  |
+----------+-----+-----+-----+

NoSQLとの違い

RDBは、効率的にデータへアクセスおよび取得するため、特定の形式でデータを格納しなければなりません。形式が固定されたデータを格納すると、データを取り扱う上でクエリが複雑化したり、データを正規化する際にテーブル数が増加したりする可能性があります。

RDBの課題である格納するデータ形式の制限を考慮して開発されたのが「NoSQL(Not Only Structured Query Language)」と呼ばれるデータベースです。

RDBとNoSQLの違いは、以下のとおりです。

NoSQLは、RDBでデータやテーブルを扱うために必要なSQLを使用せずにデータやテーブルの作成、読み取り、更新、削除が可能です。そのため、NoSQLは、RDBよりもデータの処理速度が高くなります。一方で、RDBは多数のアプリケーション開発に利用されており、信頼性が高いのも特徴です。

RDBの特徴

NoSQLが普及しつつありますが、現在もRDBはさまざまなユーザーに活用されています。

ここからは、そんなRDBにおける5つの特徴を紹介します。RDBのことを理解し、使いこなせるようになりましょう。

1.正規化できる

データを特定の基準や形式に合うように変換することを「正規化」といいます。

RDBは、正規化が可能な信頼できるデータベースとして多くのユーザーに利用されています。また、複数のノードが親子関係をツリー状に保持している「階層型データベース」とは異なり構造が非常にシンプルです。そのため、複雑なクエリの設計は必要ありません。

2.容易にアクセスできる

階層型データベースや、ノードが網状に構成されている「ネットワーク型データベース」は、プログラムがデータ構造に依存してしまうため、アクセスが限定的になります。アクセスするためのルートが限定的になると、処理速度が高くなりますが、柔軟性や容量が低くなります。

RDBでは、データへアクセスする際、結合クエリや条件文を使用して、関連するテーブルを組み合わせて必要なデータを取得するため、どのテーブルでもクエリを実行することが可能です。また、任意の列または複数の列の値に基づいて結果のデータを変更することで、関連データを容易に取得することもできます。

3.高いデータセキュリティ

企業における機密情報の漏洩は、損害賠償や社会的な信頼性の低下など、甚大な損失をもたらします。そのため、データベースを利用する場合、機密情報の保護やデータ改ざんの防止など、さまざまな脅威からデータを守るために高いデータセキュリティが求められます。

RDBは、テーブルごとにセキュリティ設定が可能です。組織形態やデータの機密性に合わせてアクセスレベルを柔軟に変更することで、ユーザビリティを高められます。

4.スケーラブルではない

RDBはスケーラブルではないため、テーブルやデータの数が多くなると、構造が複雑になるため、処理速度が遅くなったり、処理が失敗したりするなど、全体的なパフォーマンスに悪影響を与えたりする可能性があります。

高いパフォーマンスを維持しようとしてデータベースの数やストレージを増やそうとすると、膨大なコストが掛かります。

RDBの中には、AWS(Amazon Web Services)が提供している「Amazon RDS(Amazon Relational Database Service)」などのように負荷の大きさに応じて規模や台数を引き上げる機能「オートスケーリング」が搭載されているものもあります。

5.非構造化データが扱えない

音声やデザイン、電子メールのデータなど、構造や形式が不明瞭なデータのことを「非構造化データ」といいます。

RDBは、テーブルを使用してデータを管理しているため、テキストデータしか扱えません。そのため、非構造化データなどは対応できません。

代表的なRDBMS

RDBを作成、読み取り、更新、削除するためには、「RDBMS(Relational DataBase Management System)」を使用します。

ここからは、5つの代表的なRDBMSとそれぞれの特徴を紹介します。

1.Google Cloud Platform

GCP(Google Cloud Platform)は、Googleが提供するクラウドコンピューティングサービスです。データストレージやデータ分析、機械学習など、多彩なクラウドサービスや管理ツールのセットが利用できます。

GCPで提供しているサービスのひとつである「Google Cloud Databases」では、あらゆる規模の企業や個人事業主に対して、企業向けの生成型AIアプリを構築するためのオプションを提供しています。また、「Gemini in Databases」を使用すると、AIを活用したデータベースの開発や管理などが可能です。

Googleは、データの可視化に役立つ「Looker Studio」なども提供しています。Looker Studioについて知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。

Looker Studio

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2.Oracle Database

Oracle Databaseとは、Oracleがリリースしたマルチモデルデータベース管理システムです。オンプレミスやクラウド、NoSQLなど、さまざまなニーズに対応しています。

Oracle Databaseは、ORACLE MASTERなどの認定資格でも勉強できます。気になる方は公式HPや参考書をご覧ください。

3.Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Serverとは、Microsoftが開発したRDBMSです。さまざまな規模やニーズに適したワークロードを提供しています。

データベースからデータを作成、読み取り、更新、削除するために使用する基盤となるソフトウェアコンポーネント「データベースエンジン」は、アクセス制御の設定やトランザクション処理が容易です。また、「SQL Server Machine Learning Services」では、SQLだけでなくRやPythonなどの言語にも対応しています。

4.MySQL

MySQLは、GPL(GNU General Public License)の条件下で公開されているオープンソースRDBMSです。ベル研究所が開発したOS(Operating System)であるUNIXから派生したOSやWindows、macOSなど、さまざまな環境に対応しています。

以前は、データベースエンジンとして「MyISAM」が活用されていましたが、現在は「InnoDB」が主流となっています。

5.PostgreSQL

PostgreSQLは、カリフォルニア大学バークレー校コンピュータサイエンス学部で開発された「POSTGRES, Version 4.2」を基に開発されたオープンソースRDBMSです。拡張性とSQLの準拠性を重視して開発されました。

複雑なクエリへの対応やトランザクションの整合性、マルチバージョン同時実行制御など、さまざまな機能が搭載されています。

データベースの活用を検討している方はDX-Acceleratorにご相談ください

本記事では、RDBの特徴や主要製品などについて解説しました。

データベースは、データを効率的に管理し、組織の意思決定や業務の改善をサポートします。データベースを有効活用し、競合他社に負けないようなデータ戦略を策定しましょう。

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