【2024年最新】RDBおすすめ比較!機能や選び方
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RDB(リレーショナルデータベース)とは?
RDBとは、リレーショナルデータベース(Relational Database)の頭文字をとったもので、関係データベースと呼ばれます。データをテーブル(表)として管理することで、複雑なデータを扱えるようにする管理方式です。テーブルの「行」と「列」の関係でデータを定義し、テーブル同士を関連づけることで、大量のデータが整理できるようになります。
近年、データベースといえばRDBが主流であり、代表的なデータベース言語であるSQLを用いて操作できるためさまざまなシーンで広く利用されています。
RDBの特徴
RDBの最大の特徴は、テーブル形式でデータを保存する点です。データの整合性を担保しやすく、複雑なデータでも複数のテーブルの結合で関係性を定義できるので、情報をスムーズかつわかりやすい形で保管できます。
データの重複も避けられるため検索性が高く、複雑な情報を保管しているデータベースでも、目的の情報を迅速に入手可能です。検索のしやすさとスピードから、基幹システムの多くはRDBが利用されています。
NoSQLとの違いは?
RDBとNoSQLの違いは、大容量のデータの処理に向いているかどうかという点です。RDBでは大容量のデータを扱う場合、処理速度が落ちてしまう問題があります。一方で、NoSQLはさまざまなデータ形式があるため大容量データの処理が可能です。
ビッグデータを活用したシステム開発やIoTの分野などでは、NoSQLが選択されるケースが少なくありません。高速なデータ処理が可能な点や柔軟性の高さから、今後はさらにNoSQLもさまざまなシーンで広く活用されるでしょう。
RDBの選び方のポイント
自社にどのようなRDBが適しているか悩む企業も多いかと思います。最適なRDBを選ぶためのポイントを紹介します。
RDBの導入目的を確認する
何のためにRDBを導入するのか、まずは目的を定めましょう。企業によって導入目的はさまざまです。たとえば次のような目的があげられます。
導入目的 | 詳細 |
---|---|
企業規模が大きいので膨大なデータ処理が必要 | 扱えるデータベース容量の大きなRDBを選ぶ |
RDBに詳しい人材がいないので初心者でも扱えるものを導入したい | 直感的に操作できるインターフェースのRDBを選ぶ |
すぐに導入したい。導入工数をかけたくない | インストールや設定に時間のかからないRDBを選ぶ |
RDB内でさまざまな機能を利用したい | 機能が豊富なシステム、拡張性や連携性の高いシステムを選ぶ |
とにかく安くデータベース管理をしたい | オープンソース型のRDBシステムを選ぶ |
RBDの機能を確認する
RDBの基本的な機能は次の3つです。
基本機能 | 内容 |
---|---|
定義 | スキーマ(設計図)を定義する機能 |
操作 | データの登録や更新などデータベースを操作する機能 |
制御 | データの信頼性や安全性を高めるための制御機能 |
定義
RDBシステムには、データベースにおけるスキーマの「定義」ができる機能が搭載されています。スキーマとは、いわば「構造」のことで、データベースにおける設計図です。RDBシステムに備わっているDDL(データ定義言語)によって、スキーマを定義できます。
操作
RDBシステムには、データベースの「操作」ができる機能が多数備わっています。「操作」はRDBの代表的な機能であり、データの登録から読み出し、更新、削除といった作業が可能です。操作時は、SQLの一種であるDML(データ操作言語)によって処理します。
制御
RDBシステムには、データベースの「制御」を行う機能も搭載されています。制御機能の目的は、データを「操作」する裏側で、データの信頼性や安全性を高めることです。
たとえば、同時編集時にデータに矛盾が生じないようにする「排他制御」や、不正アクセスを防ぐ「機密保護」、障害が起きた際の対応を行う「障害回復」といった制御機能があります。
RBDを導入する際の注意点を確認する
RDBシステムを導入する際、失敗しないためにも次の点に気をつけましょう。
注意点 | 詳細 |
---|---|
クラウド型かオンプレミス型か | クラウド型は初期コストが低く利用する場所を問わない。オンプレミス型はカスタマイズ性とセキュリティ性が高い。 |
データベースの容量 | データ操作で扱える容量はどの程度か。クラウド型の場合はストレージ容量を確認しましょう。 |
サーバー数 | 搭載されているサーバーの数を確認してください。サーバーが1つのシステムが多いが、サーバーが複数あると負荷やリスクを分散できます。 |
バックアップの可否 | データベースのバックアップ機能があるかも確認しておきましょう。バックアップ機能があるとデータ損失時に安心です。 |
対応OS | macOSやWindows、Linuxなど対応しているOSを確認しておきましょう。 |
サポート体制 | ベンダー側の導入・運用時のサポートやトラブル時の対応についても確認してください。 |
料金形態 | 利用量に応じて課金される「従量課金制」か、毎月固定の「定額課金制」か。あるいは買い切りの「ライセンス」か確認しましょう。 |
既存システムからの移行 | 既存システムからデータベースを移行できるか、移行がスムーズかを確認しておく必要があります。 |
外部システムとの連携性 | SFA(営業支援システム)やCRM(顧客管理システム)、人事・給与システムなど外部システムとの連携機能があるかを確認しましょう。 |
RBDの料金・価格相場を確認する
RDBシステムは、ベンダーによって料金・価格は異なります。クラウド型かオンプレミス型か、従量課金制なのか定額課金制なのか、料金を決める要素はさまざまです。機能内容やハードウェアにかかるコストやベンダーによるサポート体制などを考慮し、最もコストパフォーマンスの高いと考えられる製品を選びましょう。
なお、オープンソース型のRDBならば原則として無料で利用できます。社内にデータベースの専門家や知識を有する人材がいる場合は、サポートなしのオープンソース型を無料で導入してもよいでしょう。
RDBのおすすめの9選
RDBのおすすめシステムを紹介します。それの特性や強みを比較したうえで、導入の参考にしましょう。なお、比較のために一部NoSQLのデータベースも紹介しています。
Mashu - 株式会社ROBON
- メタデータを自動収集し一元管理
- 複数のシステムから必要なデータを横断検索
- データベースの更新内容を反映可能
Mashuは、異なる組織や場所にある、形式の異なるデータベースでも、メタデータを統合管理できるメタデータ管理サービスです。オンプレミスやクラウドを問わず、多様なデータベースと連携しメタデータを自動収集できます。
全文検索エンジンの曖昧検索機能により、データ分析に必要なデータを複数システムを横断して、ワンストップで見つけられます。業務やプロジェクト、役職などで、アクセス権限を管理できるため、社内外でメタデータを共有可能です。
Excelのテーブル仕様書をゼロから作成せずとも、RDBMSやデータレイクへの接続情報を設定すればメタデータを蓄積でき、欲しいときに欲しい場所で利用できるのが特徴です。
Microsoft SQL Server
- 初心者でも使いやすいインターフェースが特徴
- 無料から有料まで幅広いエディションを用意
- WindowsとLinuxに対応、クラウド版とオンプレミス版がある
Microsoft SQL Serverは、Microsoft社が提供しているRDBシステムです。世界的に人気があり、初心者でも使いやすいインターフェースや学びやすいチュートリアルが充実しています。テーブルやビューの作成もすべて画面上で行えるうえ、GUI(アイコンやボタンなどグラフィックを用いることで操作性を高めること)を採用しているため、データベースの深い知識がなくても直感的な操作で使えます。
Microsoft社が提供していることから、WindowsOSと相性が良いのも特徴。同社が独自開発した「Transact-SQL」によって変数や条件分岐など細かいデータベース操作も可能です。
システムでは無料から有料まで幅広いエディションを用意。標準エディションの「Standard」や、モバイルアプリやWebアプリを想定した「Express」、すべての機能を使える「Enterprise」、完全無料の「Developer」も利用可能です。
Developerは学習向けエディションなので実稼働には使えませんが、システムを学びたい方にはおすすめといえます。WindowsのほかLinuxでも利用でき、クラウドとオンプレミスの両方に対応しています。
Oracle Database 19c
- 独自の通信プロトコルで大量データの高速処理を実現
- SQL実行からオブジェクト管理、DBA向け機能まで多種多様な機能が揃う
- データベース内でJavaScriptのコードも実行できる
Oracle Database 19cは、Oracle社が開発・提供するRDBシステムです。19cの「c」は「クラウド」を意味していますが、クラウドのほかオンプレミスにも対応しています。
同システムには独自の通信プロトコル採用しており、データ量が多くてもスムーズに検索できるのが特徴です。機能も豊富で、SQL実行からオブジェクト管理、DBA(データベース管理者)向け機能、REST対応(複数ソフトウェアを連携できる)のSQLサポート、ローノードでのアプリケーションウィザードまで多岐にわたります。
マルチモデル集中型データベース「Oracle Autonomous Database」を採用することで、大幅な自動化を実現。プロビジョニング(サーバーやネットワークなどリソースの想定・準備)やチューニング(パフォーマンスの最大化)、セキュリティ、修復までを自動で行います。
データベース内ではJavaScriptのコード実行もできるため、アプリやブラウザにデータを転送せず、その場でタスク処理ができます。
MySQL Enterprise Edition
- オープンソース型なので基本無料で使える
- 大規模データベースを扱う企業にも適した仕様
- macOSとWindows、Linuxに対応している
MySQL Enterprise Editionは、MySQL Enterprise Editionは、世界で広く利用されているデータベース管理システム「MySQL」の商用ライセンスです。MySQL自体はオープンソースで開発・提供されているため基本無料で利用できます。
MySQLの基本機能に加えて、データベースをバックアップできる「MySQL Enterprise Backup」や、セキュリティを高められる「MySQL Enterprise Firewall」など高性能な機能が付帯しています。クエリの最適化やパフォーマンスのモニタリングなど、大規模なデータベースを扱う企業にも使いやすい仕様です。
OS環境が充実しているのも魅力で、macOSとWindows、Linuxの3つに対応しています。オープンソース型なのでインストールや設定に時間がかからないのもメリットです。ベンダーであるOracle社の24時間365日のサポートが付帯。GoogleやYahoo!といった大手にも採用されているため信頼性も高いといえます。
PostgreSQL
- 著作権表示とライセンス条項を満たせば無料で利用可能
- macOSとWindowsOSに対応しサバー稼働が早い
- 現在はPastgreSQL16(2023年9月リリース)が提供されている
PostgreSQLは、オープンソースのRDBシステムです。オープンソース型なので無料で利用できるうえ導入工数も少なく済みます。
商用利用であっても、著作権表示とライセンス条項を満たすことにより完全無料で利用可能。商用にも耐えうる機能や堅牢性、拡張性を伴っています。無料であるものの動作環境も整っており、macOSとWindowsOSでの利用できるうえ、サーバー稼働も早いです。
現在ではPastgreSQL16(2023年9月リリース)が最新版であり、ストレージ拡張や互換性向上、論理レプリケーション改善などアップデートされています。インターフェースもわかりやすいためRDBが初めての方でも使いやすいシステムといえるでしょう。
Amazon Relational Database Service
- 既存のオンプレミスRDBをAWS環境へ移行できる
- 契約後すぐにデータベースを構築できる容易さが魅力
- 自動バックアップやリードレプリカなど機能も充実
Amazon Relational Database Serviceは、Amazon社が開発・運営するRDBシステムです。「Amazon RDS」とも略され、既存で使っているオンプレミスのRDBシステムをそのままAWS環境へ移行できます。
同システムでは、データベース構築時に必要なサーバーの購入や設定など煩雑な作業をせず、契約後すぐにデータベースを構築できます。データベースの自動バックアップ機能やリードレプリカ(負荷分散)機能、自動パッチ作業による最新状態の保持など機能も豊富です。
またRDSでは、MySQLをはじめ、MySQLやPostgreSQLと互換性のあるAmazon Aurora、Oracle Databaseなどを利用できます。
Mongo DB
- NoSQLとして広く使われるデータベース
- 負荷分散のためのシャーディング機能も搭載している
- 外部システムとの連携性や汎用性が高い
Mongo DBは、NoSQL(RDB以外のデータの総称)の中で広く使われるデータベースです。データをRAM(PCやスマートフォンで用いられるアクセスメモリ)で読み込んでから処理を実行するため、データ量が多くてもスピーディー処理できます。
Mango DBでは、「シャーディング」と呼ばれる機能も搭載。データを複数のサーバーに分けて保存・処理するため、負荷が分散されます。また、同じデータを3台以上のサーバーで管理する「レプリカセット」によって、サーバーの冗長化も可能です。
連携性が高いのもMango DBの強み。さまざまなシステムが採用するJSON(JavaScriptのフォーマット)に似た形式でデータを保存するため、外部システムとの連携性・汎用性が高いです。データの形式も動的かつ柔軟に変更できます。
IBM Db2 Database
- 1983年から販売されている実績あるRDBシステム
- 1つのインスタンスに対して複数のデータベースを作成可能
- AIによる機械学習機能も内蔵されている
IBM Db2 Databaseは、IBM社が開発・提供しているRDBシステムです。1983年から販売されている実績あるシステムで、WindowsやLinux、Unixで利用できます。
1つのインスタンス(設計図)に対して複数のデータベースを作成できるうえ、データベースごとに柔軟な設定が可能です。データの高速処理を実現するXML機能、効率的に処理を分散させるワークロード管理などの機能も搭載されています。AIによる機械学習機能も内蔵されているため、運用工数やパフォーマンスの最適化が可能です。
無料で利用できるCommunity Editionから、90日間無料で使えるStandard Edition、Advanced Editionの3種類から選択可能です。
SAP HANA Cloud
- 企業データとアナリティクスの統合・実行環境を構築できる
- あらゆるデータモデルを1つのデータベースで処理可能
- 予測モデリングや類似性検索などアナリティクス機能も充実
SAP HANA Cloudは、ドイツに本社を構えるSAP社(同システムの管轄はSAPジャパン)が運営するクラウド版のRDBシステムです。2010年から提供されている「SAP HANA」の拡充型システムで、企業データとアナリティクスを統合・実行する環境を構築できます。
リレーショナルや地理空間、グラフ、ベクトルなどあらゆるデータモデルを1つのデータベースで処理可能。データを条件ごとに階層化して処理できるうえ、画像や動画、音声など非構造化データもそのまま扱えます。
アナリティクス機能では、予測モデリングや類似性検索、時系列分析などニーズの変化に対応できる柔軟な機能が多数揃っています。
RDBを導入するメリット
企業がRDBを導入するメリットとして次のものがあげられます。
- データの整合性が保たれるので不一致や重複を防げる
- データ処理にかかるコストを軽減できる
- SQLにより複雑な条件検索やデータ集計ができる
- トランザクションによって誤操作を修正できる
データの整合性が保たれるので不一致や重複を防げる
RDBでは、常に整合性のあるデータを更新できます。作業のどの時点においてもデータの一貫性が担保されるため、重複や不一致がありません。
たとえば、複数のクエリを同時実行したり、複数テーブルでデータ更新したりなど複雑な処理があっても、常にデータの整合性を取れます。
そのため、常に正しい情報が求められる金融業界や、受発注や在庫、顧客情報などさまざまなデータを正確に届ける必要のあるインターネット通販業界などでも多く活用されています。
常に整合のとれたデータを活用できるのは、RDBを導入する最大のメリットといえるでしょう。
データ処理にかかるコストを軽減できる
手間をかけず効率的にデータベースを構築できるのに加えて、データ処理にかかるコストも軽減できるのもRDBのメリットの1つです。
RDBでは、一度システムが完成すれば、あとはテーブルを追加するだけで複雑な処理ができます。テーブルの追加作業は手間もコストもかからないため、データ処理全体のコストを抑えられます。
SQLにより複雑な条件検索やデータ集計ができる
RDBでは、ISOで規格が標準化されたデータベース言語「SQL」を用いて処理を行います。SQLはデータベース処理に特化したプログラミング言語で、ユーザーやシステムからの命令を受けて、クエリ(問い合わせ)によってレスポンスする仕組みです。
SQLでは、複雑な条件を加えてのクエリ検索やデータ集計など高度なデータ処理ができます。
トランザクションによって誤操作を修正できる
一連のデータベース処理を行っていると、誤った処理をしてしまうこともあります。RDBでは、トランザクション(1つでも処理ミスがあれば巻き戻せる仕組み)によって、確定前の処理であれば修正可能です。データ処理が正しければCOMMIT文でトランザクションを確定し、誤っていればROLLBACK文で修正を行います。
RDBを導入するデメリット
RDBには多くのメリットがある反面デメリットも存在します。とくに次の点には注意しましょう。
- 扱うデータ量が多いと処理が遅くなる
- 数値や文字列にしか対応していない場合がある
- 担当者に知識やスキルが求められる
扱うデータ量が多いと処理が遅くなる
RDBでは、大量のデータや複雑なクエリを更新すると処理が遅くなります。これはRDBの代表的なデメリットです。RDBはシステムのプログラムが複雑化しているので、複雑かつ大量のデータを扱うと処理速度が遅くなる傾向があります。
パフォーマンスを最大化するには、クエリやインデックスを最適化する、ハードウェアを強化するといった対応が必要です。システムの設計段階で適切なクエリ設計やデータモデリングを行う必要があります。
数値や文字列にしか対応していない場合がある
最近のシステムでは画像や動画、音声など多様なデータを扱えるものが増えています。しかしRDBでは依然、数値や文字列にしか対応していないものも多いです。画像や動画、音声は直接表に挿入できないため、別の場所に保存し、表にはファイル名やURLのみを記載する方法を取る必要があります。
担当者に知識やスキルが求められる
RDBを効率よく運用するには、担当者の知識やスキルが必要不可欠です。データベースを設計、運用するにはSQL(プログラミング言語)をはじめデータモデリング、セキュリティ管理などさまざまなスキルが求められます。
知識やスキルが乏しければ、RDBシステムの性能を活かせないうえ、セキュリティリスクが高まる可能性もあります。RDB導入時は、設計や運用に対する一定の知識・スキルを有する担当者を配置しましょう。
RDBで業務データを効率的に運用する
テーブル形式でデータを保存するRDB(リレーショナルデータベース)は、データの関連性を定義しやすく、情報を整理してわかりやすく蓄積できるのが魅力です。データの整合性を担保しつつ、高い検索能力も有しているので、ビジネスデータを扱うあらゆる場面で活用できます。
RDBシステムの仕様や機能性について詳しく確認したい場合は、サービス資料を請求して比較することをおすすめします。無料で導入できるオープンソースのRDBもあるので、社内にデータベースの専門家がいるならば、導入を検討するとよいでしょう。
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