リレーショナル データベースの概要
リレーショナル データベースは、テーブル間のデータ型、関係、制約を定義するスキーマを使用して構造化データを保存および管理するように設計されたデータベース管理システム (DBMS) です。リレーショナル データベースは、IBM のコンピューター科学者であるエドガー F. コッドによって 1970 年に導入された概念であるリレーショナル モデルに基づいています。このモデルでは、データは列と行を含むテーブルに編成されます。各行はデータ レコードを表し、各列はデータの属性に対応します。
リレーショナル データベースは、データの一貫性と整合性を維持し、異なるテーブル間の関係と制約を強制するように設計されています。データのクエリ、操作、編成には構造化照会言語 (SQL)を使用します。 SQL は強力で広く採用されているクエリ言語であり、ユーザーはデータに対して複雑な操作を簡単に実行できます。
一般的なリレーショナル データベースには、MySQL、 PostgreSQL 、Oracle、Microsoft SQL Server などがあります。これらは、多くのアプリケーション、特に一貫性のある正確なデータ ストレージを必要とする、明確に定義されたデータ構造と関係を持つアプリケーションにとって頼りになる選択肢となっています。
リレーショナル データベースの利点
リレーショナル データベースにはいくつかの利点があるため、さまざまなアプリケーションで人気があります。最も重要な利点には次のようなものがあります。
- データの一貫性と整合性:リレーショナル データベースは、テーブル間の関係と制約を強制することにより、データの一貫性と信頼性を保証します。 ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) プロパティをサポートし、システム障害や予期しないエラーが発生した場合でも、データベース トランザクションが確実に処理されることを保証します。
- 複雑なクエリに対する柔軟性: SQL は、リレーショナル データベース内のデータをクエリするための多彩な方法を提供します。これにより、ユーザーはフィルタリング、並べ替え、集計、結合などのさまざまな操作を使用してデータを分析および操作できるようになります。これにより、複数のテーブルから情報を取得したり、複雑な基準に基づいて新しいデータを導出したりすることが容易になります。
- スキーマの強制:リレーショナル データベースでは、スキーマはテーブルの構造、テーブルの関係、および制約を定義します。これにより、データが適切に整理され、予測可能な方法で保存されることが保証されます。また、データの整合性を強化し、不正なデータ型や値の欠落による不一致を防ぐのにも役立ちます。
- 幅広い導入とサポート:リレーショナル データベースは何十年にもわたって多くのアプリケーションのバックボーンであり、開発者、管理者、専門家からなる大規模で活発なコミュニティを育成してきました。リレーショナル データベースを使用したアプリケーションの管理、最適化、開発に役立つ多くのリソース、ツール、ライブラリが利用可能です。
- 業界標準との互換性: SQL は業界標準のクエリ言語であり、開発者がさまざまなプラットフォームやシステム間でリレーショナル データベースを簡単に操作できるようになります。これにより、リレーショナル データベースに依存するアプリケーションの相互運用性と移植性も向上します。
リレーショナル データベースの制限
リレーショナル データベースには多くの利点がありますが、アプリケーションに選択する前に考慮すべきいくつかの制限もあります。これらの制限には次のようなものがあります。
- スケーラビリティ:リレーショナル データベースは、特に非常に大規模なデータセットの場合、スケーリングに関して課題に直面する可能性があります。垂直方向のスケーリング (CPU、RAM、ストレージなどのリソースの追加) は可能ですが、水平方向のスケーリング (負荷を複数のシステムに分散する) はより複雑になる可能性があります。これは、ビッグ データや高トラフィック アプリケーションのパフォーマンスと可用性に影響を与える可能性があります。
- 非構造化データの処理:リレーショナル データベースは、明確に定義された関係を持つ構造化データ用に設計されています。ただし、テキスト、画像、ビデオ、センサー データなどの非構造化データまたは半構造化データを処理するには、それほど効率的ではない可能性があります。これにより、ストレージのコストが高くなり、データ管理が複雑になり、クエリ機能が制限される可能性があります。
- 複雑さと厳格さ:リレーショナル データベースでのスキーマの強制は、データの整合性と一貫性を維持するのに役立ちますが、柔軟性が低下したり、データ構造の変更に適応できなくなったりする可能性もあります。これには時間のかかるスキーマの更新が必要になる可能性があり、要件が進化した場合にはアプリケーションの応答性と可読性に影響を与える可能性があります。
- リソース管理:リレーショナル データベースでは、複雑な関係やクエリを管理するために、メモリや処理能力などのより多くのリソースが必要になることがよくあります。これは、大規模なデータセットまたは大量のトランザクションを使用するアプリケーションの効率とパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
次のセクションでは、アプリケーションに対する情報に基づいた意思決定に役立つように、非リレーショナル データベース、その利点、制限、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの比較について説明します。
非リレーショナル データベースの概要
非リレーショナル データベースは、 NoSQL (Not Only SQL)データベースとも呼ばれ、従来のリレーショナル データベースの代替品です。これらのデータベースは、テーブル以外の形式でデータを保存するように設計されており、非構造化データまたは半構造化データを保存および管理するための、よりシンプルで柔軟かつスケーラブルなソリューションを提供します。非リレーショナル データベースは、キー値、列ファミリー、ドキュメント、グラフなど、さまざまな形式のデータを処理できます。
広く使用されている非リレーショナル データベースには、 MongoDB (ドキュメント ベース)、Cassandra (列ファミリー)、Redis (キーと値)、 Neo4j (グラフ) などがあります。これらのデータベースにはさまざまな機能、アーキテクチャ、機能が備わっていますが、リレーショナル データベースとは異なるいくつかの共通の特徴をすべて共有しています。彼らは通常：
- 事前定義されたリレーションシップとスキーマを含む構造化テーブルに依存しないでください。
- 複数のノードまたはクラスタ間で優れた水平スケーラビリティを提供します
- 幅広いデータ型と構造を柔軟に処理できるようにする
- SQL 以外のクエリ言語を使用する
- 一貫性、可用性、パーティション耐性についてはさまざまなトレードオフがあります (CAP 定理)
画像ソース: redis.com
非リレーショナル データベースの利点
非リレーショナル データベースには、リレーショナル データベースに比べていくつかの利点があり、非構造化または半構造化データ、大量のトラフィック、高速な読み取り/書き込み操作を扱う最新のアプリケーションにとって魅力的なオプションとなっています。これらの利点には次のようなものがあります。
- 柔軟性:非リレーショナル データベースは、さまざまなデータ型と構造をより柔軟に処理できます。事前定義されたスキーマは必要ないため、進化するデータ要件に対処する際に、より機敏なアプローチが可能になります。この柔軟性は、JSON ドキュメント、マルチメディア ファイル、ログ データなどの非構造化データまたは半構造化データを処理する必要があるアプリケーションにとって特に有益です。
- スケーラビリティ:非リレーショナル データベースの主な長所の 1 つは、水平方向にスケールアウトして、複数のノードまたはクラスターにデータを分散できる機能です。このアーキテクチャにより、増大するデータとユーザー トラフィックのシームレスな処理が可能になります。非リレーショナル データベースは、ソーシャル メディア プラットフォーム、ビッグ データ分析、リアルタイム処理システムなど、高いスケーラビリティを必要とするアプリケーションに適しています。
- パフォーマンス:通常、非リレーショナル データベースは、特に大量のデータを扱う場合に、シンプルで高速な読み取り/書き込み操作で優れたパフォーマンスを実現します。高レベルの同時実行性と最適化されたクエリを処理できるため、リアルタイム データを提供したり、高スループットの操作を処理したり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。
- さまざまなデータベース タイプ:非リレーショナル データベースにはさまざまなタイプがあり、それぞれが特定の使用例やアプリケーション要件に適しています。開発者は、キー値ストアや列ファミリー ストアからドキュメント データベースやグラフ データベースまで、データ構造、ワークロード、パフォーマンスのニーズに基づいて適切なデータベース モデルを選択できます。
非リレーショナル データベースの制限
非リレーショナル データベースには、その利点にもかかわらず、リレーショナル データベースと比較して特定の制限もあります。これらの欠点には次のようなものがあります。
- クエリ機能の制限:非リレーショナル データベースでは、SQL 以外のクエリ言語が使用され、複雑なクエリ機能に対してさまざまなサポートが提供される場合があります。一部の NoSQL データベースは、複数のコレクションのクエリを実行したり、高度な分析やレポートを実行したりするための強力なソリューションを提供していない場合があります。この制限は、単純なクエリ パターンを使用するアプリケーションには影響しない可能性がありますが、高度なクエリ機能とレポート機能を必要とするアプリケーションにとっては障害となる可能性があります。
- 一貫性とデータの整合性:非リレーショナル データベースのトレードオフの 1 つは、一貫性とデータの整合性に対するさまざまなサポートです。 ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) プロパティを強制するリレーショナル データベースとは異なり、非リレーショナル データベースは分散システムにおいて一貫性よりも可用性やパーティション耐性を優先することがよくあります。 NoSQL データベースの中には結果整合性をサポートするものもありますが、調整可能な整合性レベルを提供するものもあります。これは、アプリケーションの要件に基づいて整合性の保証に影響を与える可能性があります。
- 標準化の欠如: SQL は広く採用され標準化されていますが、非リレーショナル データベースでは共通の標準がないさまざまなクエリ言語が使用されています。この断片化は、開発者がデータベース システムごとに異なる言語を学習する必要があることを意味しており、これにより複雑さが増し、システムの相互運用性が妨げられる可能性があります。
- 成熟度とエコシステム:リレーショナル データベースは何十年も前から存在しており、広範なツール、ライブラリ、コミュニティ サポートとともにソフトウェア開発エコシステムに組み込まれています。非リレーショナル データベースは急速に成長していますが、特にニッチな NoSQL データベースやあまり人気のない NoSQL データベースの場合、同レベルの成熟度や包括的なツールとリソースのセットを提供していない可能性があります。
リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの比較
アプリケーションにリレーショナル データベースと非リレーショナル データベースのどちらを使用するかを決定する場合、2 つのモデルの主な違いを理解することが重要です。それらの特徴を簡単に比較すると次のようになります。
データ構造
リレーショナル データベースは、事前定義された関係を持つテーブルに構造化データを格納するように設計されています。データ型、テーブル構造、テーブル間の関係を決定する固定スキーマが必要です。一方、非リレーショナル データベースは、非構造化データまたは半構造化データを、キー値、ドキュメント、列ファミリー、グラフなどのさまざまな形式で保存できます。固定スキーマなしでデータをより柔軟に処理できます。
クエリ言語
リレーショナル データベースは、データの操作と取得に構造化照会言語 (SQL) を使用します。 SQL は、複雑なクエリ機能を可能にする強力で広く使用されている言語です。非リレーショナル データベースは、データ構造に基づいて異なるクエリ言語を使用します。たとえば、MongoDB は BSON (バイナリ JSON) クエリを使用しますが、Cassandra は CQL (Cassandra Query Language) を使用します。
データの一貫性と完全性
リレーショナル データベースは、ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) プロパティを使用して一貫性と整合性を強化し、トランザクションが確実に処理され、データの一貫性が維持されるようにします。非リレーショナル データベースは通常、厳密な一貫性と整合性よりもパフォーマンスとスケーラビリティを優先します。 NoSQL データベースの種類に応じて、結果整合性モデルまたは調整可能な整合性レベルを通じて、さまざまなレベルの整合性が提供される場合があります。
スケーラビリティとパフォーマンス
リレーショナル データベースは垂直スケーリングに重点を置いており、これには単一サーバーにリソース (CPU、メモリ、ストレージなど) を追加する必要があります。このアプローチは、大量のデータや高スループットのアプリケーションを扱う場合には制限となる可能性があります。非リレーショナル データベースは水平スケーリング向けに設計されており、複数のサーバー間でのデータと負荷の分散が可能です。このアプローチにより、大規模なデータセットや高い読み取り/書き込みワークロードを処理する際のパフォーマンスとスケーラビリティが向上します。
アプリケーションに適切なデータベースの選択
リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースのどちらかを選択するには、アプリケーションの要件に基づいて次の基準を考慮してください。
- データ構造:アプリケーションが主に構造化データと明確に定義された関係を扱う場合、リレーショナル データベースが適しています。厳密なスキーマ要件なしで非構造化データまたは半構造化データを保存および管理する必要がある場合は、非リレーショナル データベースの方が適しています。
- クエリの複雑さ:複雑なクエリ要件や分析操作を伴うアプリケーションの場合は、SQL 機能を備えたリレーショナル データベースの方が適している可能性があります。アプリケーションが主に単純なクエリと高速な読み取り/書き込み操作を必要とする場合は、非リレーショナル データベースの方が適している可能性があります。
- スケーラビリティ:アプリケーションの成長の見通しと潜在的なデータ量を考慮します。高トラフィック レベルが予想され、サーバーを追加してスケールアップする必要がある場合は、非リレーショナル データベースの方がニーズに適している可能性があります。それでも、アプリケーションのデータ サイズが適度であり、サーバー リソースをアップグレードすることで増加に対処できる場合は、リレーショナル データベースで十分な場合があります。
- データの一貫性と整合性:金融システムなど、アプリケーションで高いデータ一貫性と整合性レベルが要求される場合には、リレーショナル データベースの方が適しています。アプリケーションが結果整合性またはさまざまな整合性レベルを許容できる場合は、非リレーショナル データベースが正しい選択となる可能性があります。
- パフォーマンス:アプリケーションのパフォーマンス要件を分析し、読み取りが多いワークロード、書き込みが多いワークロード、またはバランスのとれたワークロードを検討します。一般に、非リレーショナル データベースは高速な読み取り/書き込みワークロードではパフォーマンスが向上しますが、リレーショナル データベースはトラフィックが中程度でワークロードのバランスが取れているシナリオではパフォーマンスが向上します。
リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースのどちらを選択するかは、アプリケーション固有の要件と考慮事項を参照してください。一部のアプリケーションではハイブリッド アプローチが使用されており、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの両方を使用して両方のモデルの利点を活用していることにも注目してください。
データベース統合におけるAppMasterの役割
AppMaster 'sノーコードプラットフォームを使用してアプリケーションを開発する場合、要件に基づいてリレーショナル データベースと非リレーショナル データベースのどちらかを選択できます。 AppMasterシームレスなデータベース統合機能を提供し、Postgresql 互換データベースをプライマリ データベースとして使用できる Web、モバイル、およびバックエンド アプリケーションを簡単に作成できます。
選択したデータベースの種類に関係なく、 AppMasterでは、スキーマ設計のためのビジュアル データ モデルの作成、ビジネス プロセス設計、 REST APIサポート、さまざまなデータベースとの組み込み互換性などの強力な機能を利用できます。 AppMasterの機能を活用することで、従来のソフトウェア開発方法と比べて最大 10 倍の速度と 3 倍のコスト効率でアプリケーションを開発できます。
適切なデータベース モデルを選択することは、アプリケーション開発にとって重要です。リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの利点と制限を慎重に評価し、アプリケーションのニーズを考慮して、ユース ケースに最適なタイプを選択してください。 AppMaster自由に使用すると、ビジネス要件を効果的に満たす強力でスケーラブルなアプリケーションを構築できます。
