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現在ではリレーショナルデータベース、NoSQLデータベース、クラウドデータベース、ベクターデータベースといった特化型ソリューションを含め、数百種類のデータベース技術が存在しており、適切な選択を行うのは難しい課題となっています。
データ構造、ワークロードのパターン、スケーラビリティ要件、運用の複雑さの違いにより、あるプロジェクトで適切に動作するデータベースが、別のプロジェクトでは制約要因となる場合があります。
本ガイドでは、プロジェクトの要件を評価し、アプリケーションに最適なデータベースを選定するための手順をステップバイステップで解説します。
最初に行う最も基本的な区分は、OLTP（オンライントランザクション処理）ワークロードとOLAP（オンライン分析処理）ワークロードの識別です。
OLTPシステムは、電子商取引の決済、銀行取引、予約システムを支えるリアルタイムな更新・挿入処理といった、大量のトランザクションデータ処理向けに設計されています。これらのシステムは、大量のトランザクションデータを信頼性高く効率的に保存・更新することを重視し、強い一貫性、低レイテンシ、高いコンカレンシーを要求します。
一方のOLAPシステムは、多様なソースからデータを集約・グループ化し、多角的な分析を行う分析クエリに最適化されています。膨大な履歴データセットに対する複雑なクエリが実行されるビジネスインテリジェンスダッシュボード、レポーティングツール、データウェアハウスアプリケーションで活用されます。
自身のプロジェクトがどちらのカテゴリに属するか、あるいは両方の要素を必要とするかを把握することで、データベースの選択肢を即座に絞り込むことができます。
データ構造は最も分かりやすい差別化要因です。構造化データは、固定されたスキーマに従い整理され検索容易なデータであり、リレーショナルデータベースが得意とする領域です。金融取引、顧客レコード、在庫システムは、定義済みのテーブルとリレーションによる厳格な管理の恩恵を受ける予測可能なスキーマを持っています。
テキスト、画像、動画、JSONドキュメント、ソーシャルメディア投稿などの半構造化・非構造化データには、スキーマの柔軟性を備えたNoSQLソリューションが適しています。MongoDBのようなドキュメントストアは、アプリケーションの要件変化に合わせてスキーマを変更できます。
IoTセンサーネットワーク、金融市場データ配信、気候監視システムなど、データが動的に変化するプロジェクトには、時系列データの追跡に特化した最適化が施された時系列データベースが有効です。
スケーラビリティとは、パフォーマンスや可用性を損なわずに、ワークロードの増加、ユーザー数の拡大、多様な種類のリクエストに対応するデータベースの能力を指します。大きく2種類のスケーリング戦略が存在します。
垂直スケーリングは、単一サーバーにCPU、メモリ、ストレージといったリソースを追加する方式です。MySQLやPostgreSQLといったリレーショナルデータベースは従来この方式でスケールさせます。この方式には実用上の限界があり、ハードウェアのアップグレードには上限があり、上位モデルではコストが指数関数的に上昇します。
水平スケーリングは、複数のサーバーにワークロードを分散させる方式です。NoSQLデータベースは一般的にこのモデル向けに設計されており、データを複数サーバーに分散し、耐障害性と高可用性を確保します。大幅な成長が見込まれるアプリケーションでは、将来を見据えた選択肢として水平スケーラビリティが適しているケースが多くなります。
リレーショナルデータベースはデータを行と列からなるテーブルで管理し、データの定義・操作にSQL（構造化照会言語）を使用します。構造化データ、定義済みスキーマ、複雑なクエリ処理が必要な環境で優れた性能を発揮します。
代表的な製品とその強みは以下の通りです。
SQLデータベースは、データが高度に構造化され定義済みスキーマに従う場合に最適で、データの完全性と一貫性を確保します。分析やレポート作成に不可欠な複雑なクエリ、結合、集計処理を必要とするアプリケーションで推奨されます。SQLデータベースはACIDトランザクション（原子性、一貫性、独立性、持続性）をサポートしており、金融やトランザクションシステムで高い信頼性を発揮します。
NoSQLデータベースは固定されたスキーマを使用せず、半構造化・非構造化データを保存可能です。大量のデータと多様なデータ型を処理するために設計されており、複数のサブタイプが存在します。
NoSQLを選択すべき場面
NoSQLデータベースは非構造化または半構造化データを扱う場面に最適なソリューションです。膨大なデータの保存と分析を行うビッグデータプロジェクトで強みを発揮します。NoSQLデータベースは一般的にBASE（基本的に利用可能、緩やかな状態、最終的な一貫性）の性質に従い、一部の一貫性をトレードオフする代わりに高可用性とパーティション耐性を実現しています。
NewSQLはSQLデータベースの進化形であり、企業がOLTPワークロードをスケールさせるための仕組みを提供します。SQLのトランザクション保証とNoSQLのスケーラビリティを両立する必要がある大規模プロジェクトに適しており、大量の書き込み・読み込み処理に対応可能です。
プロジェクトの要件を定義した後は、データベースの選択肢を体系的に評価します。以下の6つの観点は、プロジェクトに適したデータベースを選定するための実用的な指針となります。
データベースのパフォーマンスとは、少ないリソース消費でワークロードを処理する速度のことです。主な考慮点は以下の通りです。
書き込み速度が重視される（継続的なデータ入力やインタラクションが発生する）プロジェクトでは、OLAPシステムまたはNewSQLソリューションが最適となる場合があります。
読み取り処理が多いワークロードには一般的にOLTPシステムが推奨されます。想定されるレイテンシ、読み書き速度、接続数を確認するため、この段階でのパフォーマンステストが重要です。
CAP定理によると、分散データベースは一貫性、可用性、パーティション耐性の3つの保証のうち、同時に2つしか実現できません。
セキュリティとは、暗号化、認証、認可を含め、不正アクセス、データ漏洩、セキュリティ脅威からデータを保護することを指します。考慮事項は以下の通りです。
一般的にSQLデータベースの方がセキュリティ面で優れており、ACIDに準拠したリレーショナルデータベースはBASE原理に基づくNoSQLシステムよりも強固な一貫性とセキュリティ保証を提供します。
データベースはプロジェクトのエコシステム内の他のツールやサービスと連携できなければなりません。他のソリューションとの連携が不十分だと開発が停滞します。以下の点を考慮してください。
パフォーマンスに優れていても、成熟したライブラリが不足しているデータベースは、複雑なプロジェクトではリスクが伴います。
現代のアプリケーションでは、データ分析機能や機械学習・人工知能といった先進技術との連携がますます求められています。分析用に大量の構造化データを保存する必要がある場合は、業務用データベースにデータウェアハウスを組み合わせることを検討してください。ビッグデータや大量の非構造化データを扱う場合は、データレイクがより適切な場合があります。
本章では主要なデータベースシステムを評価し、プロジェクトに適した製品の選定を支援します。
PostgreSQLはオープンソースのオブジェクトリレーショナルデータベース管理システム（ORDBMS）で、複雑なクエリ、大規模データセット、同時書き込み処理、高度なデータ型に対応します。エンタープライズクラスの機能を持つことから「オープンソース界のOracle」とも呼ばれます。
長所：
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適した用途：
MySQLは世界で最も広く使用されているリレーショナルデータベース管理システムで、高速・高信頼・スケーラブルなデータ管理を特長とします。LAMPスタックの基盤となるデータベースであり、無数のWebアプリケーションのデフォルト選択肢となっています。
長所：
短所：
適した用途：
MongoDBはドキュメント指向のNoSQLデータベースで、JSONライクな柔軟なドキュメント形式でデータを保存します。迅速な開発サイクル、水平スケーリング、スキーマの柔軟性を重視して設計されています。
長所
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適した用途
Redisはインメモリ型のキーバリューストアで、文字列、ハッシュ、リスト、セット、ソート済みセットなど多様なデータ構造をサポートします。マイクロ秒レベルのレイテンシで超高速な読み書き処理を実現するよう最適化されています。
長所：
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適した用途
SQLiteはC言語ライブラリとして提供される軽量な組み込み型リレーショナルデータベースエンジンです。クライアントサーバー型データベースと異なり、独立したサーバープロセスを持たず、ディスク上の単一ファイルに直接読み書きを行います。
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短所：
適した用途
SQL ServerはMicrosoft製のプロプライエタリなリレーショナルデータベース管理システムで、AzureやPower BIを含むMicrosoftのエコシステムと密接に統合されています。
長所：
短所：
適した用途
Oracle Databaseは堅牢性、スケーラビリティ、豊富な機能セットを特長とするプロプライエタリなエンタープライズ向けリレーショナルデータベースです。
長所：
短所：
適した用途
適切なデータベースを選択することは、信頼できるアプリケーション基盤を構築するための最初の一歩に過ぎません。データベースをデプロイした後は、誤った削除、ハードウェア障害、サイバー脅威、運用上のミスから重要なデータを保護することも同様に重要になります。
データベースのダウンタイムやデータ損失は、特にミッションクリティカルなアプリケーションを運用する組織において、業務運営に直接影響を及ぼします。総合的なデータベースバックアップ戦略は、データの可用性を確保し、予期せぬトラブル発生時に迅速なリカバリを可能にします。
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データベースの選択には、プロジェクトのデータモデル、ワークロード、スケーラビリティのニーズ、運用要件のバランスを考慮する必要があります。最適な選択肢とは、現在のアプリケーションに適合しつつ、将来の成長にも対応できるものです。
データベース選定のほかに、システム上に保存されたデータを保護することも同じく重要です。Info2softのi2Backupは信頼性の高いバックアップ・リカバリソリューションであり、ダウンタイムを最小限に抑え、予期せぬトラブル発生時にもアプリケーションの耐性を確保します。
