データベース管理システム (DBMS) は、データベースを効率的に管理するソフトウェアです。データの保存、取得、管理のプロセスが簡素化され、ユーザーは構造化データと非構造化データをより効率的に操作できるようになります。 DBMS は、保存されたデータのセキュリティ、整合性、信頼性も保証します。長年にわたり、それぞれ独自の機能、利点、使用例を持つ数多くのデータベース管理システムが登場してきました。
この記事では、階層型データベースやネットワーク データベースをはじめとするさまざまなタイプのデータベース管理システムを詳しく説明し、その独自の特性、利点、欠点を探ります。これらの DBMS タイプの違いを理解すると、特定のニーズに適したデータベース システムを選択する際に、情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。
階層型データベース
階層データベースは、最も初期のタイプのデータベース管理システムの 1 つです。名前が示すように、これらのデータベースは、家系図のような親子関係で構成される階層構造に基づいて設計されています。親エンティティは複数の子を持つことができますが、子エンティティは親を 1 つだけ持つことができます。この構造はツリー状の形式で表されます。
階層データベース モデルは、1960 年代から 70 年代にかけてメインフレーム アプリケーションでよく使用され、大量のデータを管理するためのシンプルかつ効率的な方法を提供しました。これらのデータベースはナビゲーション ベースのクエリ言語を使用しており、ツリー構造をトップダウンまたはボトムアップにナビゲートすることによってデータの取得が実行されます。
階層データベースは効率的なデータの保存と取得を提供しますが、いくつかの制限があります。
- 複雑な関係:階層モデルでは多対多の関係が許可されていません。これは、エンティティ間の多様な関係を持つ複雑なデータ構造や最新のアプリケーションにとって問題となる可能性があります。
- 柔軟性:構造の変更にはデータベース全体の大幅な再編成が必要になる場合があるため、階層型データベースのスキーマの変更は複雑になる場合があります。
- 冗長性:複数の子エンティティが同じデータ フィールドを共有する場合、階層データベースでデータの冗長性が発生し、データ ストレージが非効率になる可能性があります。
階層データベースは現在でも一部のレガシー システムで使用されています。しかし、柔軟性、複雑な関係、冗長性に関する制限により、多様なデータ構造と要件を備えた最新のアプリケーションにはあまり適していません。
ネットワークデータベース
ネットワーク データベースは、階層データベースの拡張機能として登場し、その制限の一部に対処することを目的としていました。これらにより、エンティティ間のより複雑な関係が可能になり、柔軟性と拡張性が向上します。階層モデルとは異なり、ネットワーク モデルでは、子エンティティが複数の親を持つことができ、Web のような構造を形成します。
ネットワーク データベースは、階層データベースと同様のナビゲーション クエリ言語を使用します。レコードはノードとして表され、リンクはレコード間の関係を表します。ネットワーク データベース内のデータの取得には、事前定義された関係に基づいてノード間のリンクまたはパスをたどることが含まれます。
ネットワーク データベースは階層データベースよりも高い柔軟性と拡張性を備えていますが、次のような独自の課題もあります。
- 複雑さ: Web のような構造と複数の関係を考慮すると、ネットワーク データベースは複雑になり、特に大規模なプロジェクトでは管理が困難になる可能性があります。
- 難しいクエリ:ネットワーク データベースのナビゲーション クエリ言語は使用するのが難しく、データ構造と関係が複雑になるにつれてクエリが複雑になる可能性があります。
- 変更:ネットワーク データベースの構造またはスキーマに変更を加えるには、ノード間の関係やリンクの再定義が必要になる場合があるため、面倒で時間がかかる場合があります。
ネットワーク データベースには、複雑な関係とデータ構造を必要とする特定のシナリオでの使用例があります。しかし、その複雑さとクエリの課題により、より一般的で最新のデータベース アプリケーションへの適用が制限される可能性があります。
リレーショナル データベース管理システム (RDBMS)
最も一般的なタイプのデータベース管理システムの 1 つは、リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) です。これらのシステムはリレーショナル モデルに従い、事前定義された関係を持つテーブルにデータを保存します。各テーブルは、レコードと呼ばれる行と、属性を表す列で構成されます。主キーは 1 つ以上の列で定義され、テーブル内の各レコードを一意に識別します。 RDBMS は SQL (Structured Query Language) を使用してデータを管理し、ユーザーが効率的にレコードのクエリ、挿入、更新、削除をできるようにします。また、関係演算子を適用することで、テーブルの結合、データの集計とグループ化、結果のフィルタリング、行の並べ替えを行うこともできます。 RDBMS には次のような利点があります。
- 一貫性:保存されたデータにスキーマを課し、データ型、制約、テーブルの関係に対する一貫したサポートを保証します。
- ACID トランザクション: RDBMS は、トランザクションの ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) プロパティに従い、データの整合性、信頼性、トランザクションの分離を保証します。
- 同時実行制御: 2 フェーズ ロックなどの高度な同時実行制御メカニズムを採用し、複数のユーザーが競合や不整合を発生させることなく同時にデータにアクセスして更新できるようにします。
- セキュリティ: RDBMS は、認証、認可、データ暗号化、列レベルのデータ アクセス制限などの強力なセキュリティ機能を提供します。
一般的な RDBMS には、MySQL、 PostgreSQL 、Microsoft SQL Server、Oracle Database などがあります。 RDBMS は、次のような制限があるため、すべてのユースケースに適しているわけではありません。
- スケーラビリティ:分散システム全体で水平方向に拡張するのに苦労しており、ビッグ データ アプリケーションのパフォーマンスと容量が制限される可能性があります。
- 柔軟性:スキーマ要件が厳格であるため、データ モデルを進化させたり、複雑なデータ型や関係に対応したりすることが困難になる場合があります。
オブジェクト指向データベース管理システム
オブジェクト指向データベース管理システム (OODBMS) は、オブジェクト指向プログラミングとデータベース管理機能を組み合わせて、ユーザーがデータをオブジェクトとしてモデル化できるようにします。このアプローチにより、複雑なデータ型と関係の表現が簡素化され、永続的なオブジェクト ストレージが直接有効になります。 OODBMS の主な機能には次のようなものがあります。
- オブジェクト ID:各オブジェクトには一意の識別子があり、効率的なオブジェクト参照と重複排除が可能になります。
- カプセル化:オブジェクトは、クラスで定義されたデータ (属性) と操作 (メソッド) を結合し、データの抽象化、再利用性、およびモジュール性を促進します。
- 継承:オブジェクトは親クラスから属性とメソッドを継承できるため、データ モデルの編成が可能になり、再利用性が促進されます。
画像出典: ウィキペディア
一般的な OODBMS には、ObjectDB、Db4o、追加の拡張機能を備えた PostgreSQL、ObjectStore などがあります。 OODBMS の利点は、次の欠点によって制限される場合があります。
- 導入: OODBMS は広く普及していないため、リソース、サポート オプションが少なく、開発者の専門知識が制限される可能性があります。
- 互換性:そのままではSQLをサポートしていない可能性があり、既存のシステムまたはツールとの互換性の問題が発生する可能性があります。
NoSQLデータベース
NoSQL データベースは、「非リレーショナル」データベースまたは「SQL のみではない」データベースとも呼ばれ、従来のデータベースよりも優れたスケーラビリティと柔軟性を提供します。これらのデータベースは、非構造化データをより効率的に処理できるように設計されており、ビッグ データや分散アプリケーションで一般的に採用されています。 NoSQL データベースは次のタイプに分類できます。
ドキュメントストア
これらのデータベースは、JSON や BSON などの柔軟な形式を使用してデータをドキュメントに保存します。例には、 MongoDB 、 Couchbase 、 RavenDB などがあります。
Key-Value ストア
これらのデータベースは単純なキーと値のペアを使用するため、高速なデータ アクセスと効率的なストレージが可能になります。例には、Redis、Amazon DynamoDB、Riak などがあります。
コラムファミリーストア
これらのデータベースはデータを行ではなく列に保存するため、大規模なデータ セットに対する効率的でスケーラブルな読み取り/書き込み操作が可能になります。例には、Apache Cassandra、HBase、ScyllaDB などがあります。
グラフデータベース
これらのデータベースは、ノードがエンティティを表し、エッジが関係を表すグラフ構造でデータを保存します。これらは、複雑な関係やグラフを迅速に処理できるように最適化されています。例には、 Neo4j 、Amazon Neptune、ArangoDB などがあります。
NoSQL データベースの主な利点は次のとおりです。
- スケーラビリティ:水平スケーリングに優れており、大規模な分散アプリケーションに適しています。
- 柔軟性:多くの場合、スキーマレスのデータ ストレージを使用して、動的または進化するデータ モデルに対応し、複雑なデータ構造の処理を簡素化します。
NoSQL データベースには利点がありますが、次のような制限もあります。
- ACID トランザクション:すべての NoSQL データベースが ACID プロパティに従っているわけではなく、ACID プロパティに従っているデータベースは、より厳密な整合性モデルではなく「結果整合性」を提供することがよくあります。
- 複雑さ: NoSQL データベースは、データ モデルとクエリ言語が多様であるため、学習と運用がより困難になる可能性があります。
アプリケーションに RDBMS、OODBMS、NoSQL データベースのいずれかを選択する場合は、スケーラビリティ、柔軟性、データ モデルの複雑さ、およびパフォーマンス要素を考慮してください。これにより、特定のニーズや要件に最適な選択ができるようになります。
新しいSQLデータベース
NewSQL データベースは、データベース管理システムの世界に比較的最近追加されたもので、リレーショナル データベース (SQL など) と NoSQL データベースの長所を統合ソリューションに組み込むことを目的としています。 NewSQL は、ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) 保証の利点と NoSQL データベースのスケーラビリティを組み合わせることで、高いトランザクション スループットと厳格な一貫性制約を必要とするシステムに効果的なソリューションを提供します。
これらのデータベースは、最新のハードウェアと分散アーキテクチャを活用するように設計されており、大規模かつ高パフォーマンスのシナリオで動作する場合の従来の RDBMS の制限に対処します。 NewSQL データベースの主な利点は次のとおりです。
- スケーラビリティの向上: NewSQL データベースは大規模な分散ワークロードを処理でき、一貫性を犠牲にすることなく水平方向のスケーラビリティを提供します。
- パフォーマンスの向上:最新のハードウェアとアーキテクチャを活用することで、NewSQL データベースは読み取り操作と書き込み操作の両方で最適化されたパフォーマンスを誇ります。
- 強力な一貫性: NewSQL データベースは従来の SQL データベースの ACID プロパティを維持し、同時トランザクション中のデータの整合性と一貫性を保証します。
- 使い慣れた SQL インターフェイス:ほとんどの NewSQL データベースは標準の SQL クエリと構文をサポートしているため、開発者は新しいクエリ言語を学ぶ必要がなく、学習曲線が短縮され、既存のツールのメリットが得られます。
一般的な NewSQL データベースには次のようなものがあります。
- CockroachDB:地理的な分散性と障害に対する回復力を提供する、クラウドネイティブのスケーラブルな SQL データベースです。
- VoltDB:リアルタイム分析およびトランザクション アプリケーション向けに最適化された、高い書き込みパフォーマンスを備えたインメモリ運用 NewSQL データベース。
- NuoDB:オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境全体でのアプリケーションの簡単な導入と拡張性を可能にする分散 SQL データベース。
グラフデータベース
グラフ データベースは、高度に接続されたデータの保存と処理用に最適化された NoSQL データベースの一種です。データをノード (エンティティ) とエッジ (関係) として表すため、複雑な関係をクエリしたり、データ内の深い関係を走査したりする際の柔軟性とパフォーマンスが向上します。グラフ データベースは、ソーシャル ネットワーク、推奨システム、不正検出システムなど、複雑な入れ子関係を持つアプリケーションに最適です。
グラフ データベースの主な利点は次のとおりです。
- トラバーサルの高速化:グラフ データベースは、複雑な関係を迅速にクエリおよび処理できるように設計されており、リアルタイムのトラバーサルやパターン マッチングを必要とするアプリケーションにとって理想的な選択肢となります。
- 柔軟なデータ モデリング:リレーショナル データベースとは異なり、グラフ データベースには厳密なスキーマが必要ないため、開発者はデータ モデルを簡単に更新および変更できます。
- 高度なクエリ機能:グラフ データベースは、Cypher (Neo4j 用) や Gremlin (Apache TinkerPop 用) など、複雑なパターン マッチングとトラバーサル用に設計された専用のクエリ言語を提供します。
グラフ データベースの一般的な例は次のとおりです。
- Neo4j:高性能、柔軟なデータ モデリング、および Cypher クエリ言語による強力なクエリ機能を提供する主要なネイティブ グラフ データベース。
- Amazon Neptune: AWS のマネージド グラフ データベース サービス。プロパティ グラフと RDF (リソース記述フレームワーク) データ モデル、および Gremlin と SPARQL クエリ言語の両方をサポートします。
- ArangoDB: AQL (ArangoDB Query Language) と呼ばれる強力なクエリ言語を備えた、グラフ、ドキュメント、およびキー値データ モデルをサポートするマルチモデル データベース。
時系列データベース
時系列データベースは、ログ ファイル、センサー データ、金融市場データなどのタイムスタンプ付きデータを処理するように設計された特殊なデータベースです。時系列データベースでは、すべてのデータ エントリが特定の時間に関連付けられているため、大量の時間関連データの効率的な保存とクエリが可能になります。これらのデータベースは、高い書き込み負荷とクエリ負荷に合わせて最適化されているため、 IoT 、監視、および時間制限のある大規模なデータセットを含むアプリケーションに最適です。
時系列データベースを使用する主な利点は次のとおりです。
- 効率的な時間ベースのクエリ:時系列データベースは、時間制限のあるデータのクエリ用に最適化されており、特定の時間範囲内のデータ ポイントまたは集計を迅速に取得できます。
- 高い書き込みパフォーマンス:これらのデータベースは高頻度のデータ取り込みを処理し、大量の受信データを処理する場合でも書き込みパフォーマンスを維持できます。
- データ圧縮:時系列データベースでは、多くの場合、過剰なストレージ領域を占有することなく大量のデータを保存するために、高度なデータ圧縮技術が採用されています。
- 組み込みの時間ベース関数:ほとんどの時系列データベースには、ダウンサンプリング、集計、内挿など、分析を簡素化するさまざまな組み込み関数があります。
一般的な時系列データベースの例は次のとおりです。
- InfluxDB:高い書き込みパフォーマンスとクエリ パフォーマンスを実現するために最適化されたオープンソースの時系列データベースで、IoT、モニタリング、リアルタイム分析ワークロードで使用するように設計されています。
- TimescaleDB: PostgreSQL 上に構築されたオープンソースの時系列データベースで、リレーショナル データベースの豊富な機能セットと時系列データベースのパフォーマンスの最適化を組み合わせています。
- OpenTSDB: Apache HBase 分散データ ストア上に構築されたオープンソースのスケーラブルな時系列データベースで、大量の時系列データの効率的な保存とクエリを可能にします。
空間データベース
空間データベースは、地理データと空間データを保存、クエリ、管理するために特別に設計されています。これらは、空間分析、マッピング、データ視覚化を含む地理情報システム (GIS) アプリケーションおよびサービスに不可欠なツールです。空間データベースには、地理的フィーチャの位置と形状を表す、点、線、多角形などの幾何学的オブジェクトの形式でデータが保存されます。
これらのデータベースは、空間データの効率的なクエリと操作を可能にする特定のデータ型、関数、インデックスをサポートしています。空間データベースの主な機能には次のようなものがあります。
- 空間インデックス作成:地理データに特化したインデックスを作成して、空間クエリを高速化します。
- 空間データ タイプ:点、線、多角形などの幾何学オブジェクトや、MultiPoint、MultiLineString、MultiPolygon などの他の空間データ表現を保存および操作します。
- 空間関数:幾何学オブジェクトの距離計算、交差、結合、バッファーなどの空間操作を実行します。
- トポロジ関係:あるオブジェクトが別のオブジェクトを含んでいるかどうか、またはオブジェクトが交差しているかどうかを判断するなど、空間オブジェクト間のトポロジ関係を判断します。
人気のある空間データベースには、PostGIS (PostgreSQL の拡張機能)、Oracle Spatial、Microsoft SQL Server Spatial、MySQL Spatial などがあります。
インメモリデータベースシステム
インメモリ データベース システム (IMDS) は、ディスク ドライブではなく主にメイン メモリにデータを保存するデータベースです。これにより、従来のディスク ベースのストレージに伴う I/O 遅延がなくなり、パフォーマンスが大幅に向上します。これにより、データへの低遅延アクセスが可能になり、読み取り集中型および書き込み集中型のアプリケーションのパフォーマンスが大幅に向上します。
インメモリ データベースは、その高性能機能により、リアルタイム分析、キャッシュ、ゲーム、金融取引プラットフォームなど、高速データ処理が不可欠なアプリケーションでよく使用されます。
インメモリ データベース システムの主な特徴は次のとおりです。
- パフォーマンスの向上:インメモリ データベースは、データをメモリに保存することで、より高速な読み取りおよび書き込みアクセスを可能にし、従来のディスクベースのストレージに関連する遅延を短縮します。
- 同時実行制御:インメモリ データベースは、複数バージョンの同時実行制御をサポートし、トランザクションの一貫性とデータの整合性を保証します。
- スケーラビリティ:インメモリ データベースは簡単にスケールアウトできるように設計されており、複数のノードにデータを分散して、より多くのデータとユーザーに対応できます。
- 復元力と耐久性:停電やクラッシュによるデータ損失のリスクを軽減するために、インメモリ データベースは永続ストレージ、レプリケーション、バックアップのメカニズムを提供できます。
一般的なインメモリ データベース システムには、SAP HANA、Redis、MemSQL、Aerospike、Amazon Aurora などがあります。
適切なデータベース管理システムの選択
アプリケーションに適切なデータベース管理システム (DBMS) を選択するかどうかは、データ モデル、スケーラビリティ要件、クエリ パフォーマンス、一貫性、データの整合性などの複数の要因によって決まります。 DBMS の各タイプには長所と短所があり、アプリケーションの特定の要件に基づいて選択する必要があります。 DBMS を選択するときは、次の要素を考慮してください。
- データ構造とモデル:アプリケーションが主に構造化データ、半構造化データ、または非構造化データを扱うかを評価します。データ モデルに基づいて、RDBMS、NoSQL、またはアプリケーションのニーズに合ったその他の特殊なデータベースの中から選択できます。
- スケーラビリティ:アプリケーションの将来の成長と、アプリケーションが処理するデータの量を考慮します。スケーラビリティ要件は、従来の RDBMS、NoSQL データベース、または時系列データベースや空間データベースなどの特殊なデータベースの選択に影響を与える場合があります。
- クエリのパフォーマンス:アプリケーションが必要とするクエリの種類を決定し、これらの特定のクエリに対する DBMS のパフォーマンスを評価します。一部のデータベースは読み取りの多いワークロード向けに最適化されていますが、他のデータベースは書き込みの多いアプリケーションに適しています。
- データの一貫性、完全性、信頼性:アプリケーションにとってのデータの一貫性と完全性の重要性を理解します。強力な整合性を保証する DBMS が必要か、それとも結果整合性が適切かどうかを判断します。
- 相互運用性と統合:データベースをインフラストラクチャ内の他のシステムと統合することを検討し、目的のデータベースがアプリケーション、プログラミング言語、およびフレームワークに互換性とコネクタを提供するかどうかを確認します。
- コミュニティとベンダーのサポート:選択した DBMS がコミュニティやベンダーによって適切にサポートされていることを確認します。リソース、チュートリアル、開発者ツールが利用できるかどうかは、データベース システムの使いやすさとメンテナンスに大きく影響します。
- コストの考慮事項:ライセンス、ハードウェア、メンテナンス、運用コストを含む総所有コスト (TCO) を分析します。予算の制約に応じて、オープンソース DBMS または商用ソリューションを選択してください。
アプリケーションに適切な DBMS を特定する際には、各データベース システムの機能、利点、制限事項を詳細に評価することを検討してください。また、アプリケーション固有の要件と制約を評価することも重要です。これは、ニーズに最適なデータベース管理システムを確実に選択するのに役立ちます。
データベースをAppMaster No-Codeプラットフォームに統合する
カスタム アプリケーションのニーズが高まるにつれ、開発時間の短縮とコスト削減を目的として、 AppMasterのようなノーコードプラットフォームの人気が高まっています。これらのプラットフォームはアプリケーション開発を簡素化し、データベースの統合とビジネス ロジックの管理のための強力な機能を提供します。 AppMasterのビジュアル ツールと自動コード生成の助けを借りて、データベースをアプリケーションに統合することがこれまでになく簡単になりました。
AppMasterプライマリ データベースとして PostgreSQL 互換データベースをサポートしており、さまざまなデータベース管理システムと連携することができます。データベースをAppMaster no-codeアプリケーションに統合するには、次の手順に従う必要があります。
- データ モデルの作成: AppMasterを使用してデータ モデルを視覚的に設計し、データベース テーブルのスキーマを簡単に定義できるようにします。
- ビジネス ロジックの定義: AppMasterのビジネス プロセス (BP) デザイナーを使用して、アプリケーションのビジネス ロジックを視覚的に作成します。この強力なツールを使用すると、アプリケーション コンポーネントとデータベース間のデータとアクションのフローを管理できます。
- REST API の生成: AppMasterデータ モデルとビジネス ロジックに基づいてREST API endpointsを自動的に生成します。これにより、アプリケーションは統合データベースと効率的に対話できるようになります。
- Web およびモバイル アプリケーションの設計: AppMasterのdrag-and-drop UI ビルダーを使用すると、データベースに接続するインタラクティブな Web およびモバイル アプリケーションを設計できます。 Web BP デザイナー ツールとモバイル BP デザイナー ツールを使用して、各コンポーネントのビジネス ロジックを作成できます。
- 公開とデプロイ:アプリケーションの準備が完了すると、 AppMasterソース コードを生成し、コンパイルして、アプリケーションをクラウドにデプロイします。 「公開」ボタンを押すと、技術的負債を心配することなく、アプリケーションをすばやく生成してデプロイできます。
AppMaster使用すると、データベースをno-codeアプリケーションにシームレスに統合することで、中小企業から大企業まで、さまざまなユースケースに対応する強力でスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを構築できます。
結論
データベース管理システムは、現代のアプリケーション開発の世界で重要な役割を果たしています。利用可能なデータベース管理システムには数多くの種類があり、それぞれに独自の機能、長所、および制限があります。
階層型、ネットワーク、リレーショナル、オブジェクト指向、NoSQL、NewSQL、グラフ、時系列、空間、インメモリ データベースなどのさまざまなタイプの DBMS を理解すると、情報に基づいて最適なソリューションについて意思決定を行うことができます。あなたの具体的な要件。さらに、データ モデルの複雑さ、スケーラビリティ、パフォーマンス、その他のユースケース固有のニーズなどの要素を考慮すると、アプリケーションに最適な DBMS を選択するのに役立ちます。
最後に、 AppMasterのようなno-codeプラットフォームを活用すると、データベースを簡単に統合し、アプリケーション開発プロセスを加速し、独自のニーズを満たすカスタム アプリケーションを構築できるようになります。これらの強力なno-codeツールを活用し、アプリケーション開発の過程でデータベースの可能性を最大限に引き出します。
