RDB(リレーショナルデータベース)とは?NoSQLデータベースとの違いを徹底解説

RDB(リレーショナルデータベース)とは?NoSQLデータベースとの違いを徹底解説

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投稿日:2021/02/16 | 最終更新日:2021/10/20

事業を成長させるためにデータ活用は大切な要素です。データに基づいた戦略を策定することで、より効果的なアクションが取れるようになります。

データを取り扱う上では、データベースの活用が一般的ですが、ひとくちにデータベースと言っても様々な種類があり、機能や特徴はそれぞれ異なります。

本記事では、 RDB (リレーショナルデータベース)に焦点をあてて、基礎的な内容から、 NoSQL データベースとの違いなど、詳しくご説明します。

データベースとは?

役割

データベースとは、さまざまなデータをひとつの場所に集約し、利用しやすく保管した情報群を指す言葉です。データは存在していれば良い、ということではなく、必要なときにすぐ使えるように整理されている必要があります。

データベースは求めている情報を使いやすい形で取り出すための役割を持っており、単なる数値だけではなく、グラフなどを使ってわかりやすく可視化することも可能です。多くの企業でビッグデータ化が進む現代において、データベースは必要不可欠なものであると言えます。

メリット

データベースを利用することで、大容量なデータを適切に管理することが可能になります。求めているデータを検索することはもちろん、類似データをグループ化したり、データ自体の編集も手間なく行うことができます。

多くの場所に点在するデータをデータベースに集約して管理することで、必要なデータを必要なときに抽出することができ、企業の方向性決定に役立てることが可能になります。

現在、 AI や IoT などの新技術到来に伴い、企業が保有するデータ量は年々増加しています。そのため、データベースの存在意義はさらに高まっていると言えます。

デメリット

データベースのデメリットは、追加コストが発生してしまう点です。扱うデータ量が増えれば増えるほど、処理に対応するための設備が必要になります。

例えば、データを保管しておくためのサーバーやセキュリティツールなどが挙げられます。また、環境を整備するためには、サーバーの設計や構築なども行う必要があるため、人件費の観点からも追加コストが発生します。

求める処理スピードによって揃える設備も変わるため、まずは自社のデータ量や要件を具体化した上で、予算と相談しながらデータベースの導入を検討しましょう。

データベースの型

データベースはいくつかの「型」に分かれており、それぞれ特徴が異なります。以下、代表的なものをご紹介します。

関係型

関係型はもっとも主流になっているデータベースです。関係型データベースは、 GoogleスプレッドシートやExcel のような表で構成されたデータベースであり、行と列を用いた2軸でデータの相関性を表現します。

階層型

階層型はツリーのように階層ごとに分かれているデータベースであり、「親データ(木の幹)」と「子データ(枝葉)」が存在しているイメージです。

階層型データベースは「1 対 N 」の構造となっており、検索ルートが限定されています。そのため、高速なデータ処理が可能ですが、同時にデータ重複が発生する場合があります。

ネットワーク型

ネットワーク型は網目状になっており、多数の複雑なデータを扱う際に用いられることが多いです。階層型データベースと異なり、「 N 対 N 」の構造を取っているため、データ重複を避けることができます。

RDB (リレーショナルデータベース)とは?

特徴

RDB は「 Relational Database (リレーショナルデータベース)」を略したものであり、その名の通りデータベースの一種です。日本語で「関係データベース」と呼ばれることもあります。

RDB はデータを複数の表として管理し、それぞれの関係を定義することで複雑なデータ処理を可能にします。RDB は規模を問わずに利用されており、個人用途から大企業の社内システムまで、幅広いシーンで活躍しています。

メリット

RDB のメリットは、データ処理が一貫している点です。処理が正しく進んだ場合は結果を表示し、正しく進まなかった場合はデータ処理を行う前の状態に戻ります。

また、複数テーブルによってデータベースを構成することで、追加や削除などの処理を行うためのコストを低減します。さらに、複雑なデータを扱うシーンでも SQL 言語(データベースを制御するための言語のひとつ)を使えば、正確に処理を進めることが可能になります。

デメリット

RDB のデメリットとして、拡張性や処理速度が挙げられます。データを読み込む部分の拡張は比較的容易ですが、書き込む部分を拡張するためには、専門的な知識や長いリードタイムが必要になります。

また、膨大なデータ量を扱う場合は処理速度が落ちるため、業務の生産性が低下してしまう点も RDB のデメリットだと言えます。

NoSQL データベースとは

特徴

NoSQL は「 Not Only SQL 」の略であり、RDB が持つ「大容量データを取り扱う際の処理速度が低下する」という課題を解決する新しいデータベースです。

NoSQL は、近年のハイスペックなコンピュータにも対応することができ、膨大なデータ量に対しても高速な処理を実現します。

メリット

NoSQL のメリットとして、処理速度が速い点が挙げられます。大容量データでもパフォーマンスを気にすることなく、効率的に作業を進めることができます。

また、 NoSQL は機能を必要最低限のものに絞ることで、サーバーの水平分散(同一作業を複数コンピュータが協力して実施できるようにすること)を可能にしました。

サーバーの水平分散を実現したことで、自社の状況に応じて自由に拡張できる点も NoSQL のメリットだと言えます。

デメリット

NoSQL のデメリットとして、「データの一貫性」や「データ検索」に弱い点が挙げられます。

例えば、 RDB には ACID(データの整合性を取るための技術)が採用されていますが、 NoSQL は水平分散を実現するために ACID は搭載されておらず、データの一貫性を担保することができません。

また、NoSQL は SQL 言語を利用しないため、複雑な検索を行うことも困難です。そのため、データの一貫性や検索精度を重要視する場合には、 NoSQL は不向きなデータベースであると言えます。

NoSQL データベースの型

NoSQL には多くの種類が存在します。以下、代表的なデータモデルをご紹介します。

キー・バリュー型

キー・バリュー型はシンプルな仕組みであり、「キー」と「バリュー」という2つの要素を組み合わせたデータモデルです。

テーブルや関係性を定義することはなく、シンプルな仕組みを採用しているため、データ分割などを容易に行うことができ、スケールアウト(サーバー台数を増やすことでシステム全体の処理能力を上げること)に適した特徴を持っています。

カラム指向型

カラム指向型は、キー・バリュー型に「カラム」の概念を追加したデータモデルとなっています。行に付与されたキーが複数カラムを保持しており、カラムを随時追加することも可能です。

カラム指向型は、任意の列における値を更新したり、条件を満たす列を検索するといった操作が容易にできます。列の合計を算出したい場合、他列へのアクセスは不要となるため、高速で処理することが可能です。

ドキュメント指向型

ドキュメント指向型は、「 JSON 」や「 XML 」のドキュメント形式でデータを管理できます。階層構造を持たずに複雑なデータ設計は不要なため、「スキーマレス(データ構造の定義を持たない)」という特徴を持っています。

ドキュメント指向型であれば、今まで管理していたデータ形式が変化した場合でも、ドキュメント形式でデータベースに格納し、データを処理できる点がメリットだと言えます。

グラフ型

グラフ型とは、グラフ構造を備えたデータベースです。グラフは「ノード」、「エッジ」、「プロパティ」という3つの要素で構成されています。グラフ型のデータベースは、データ構造がネットワーク状で構成されているデータを「格納」や「検索」するときに高い効果を発揮します。

RDB と NoSQL データベースの違い

一貫性

RDB は ACID が採用されているため、データの一貫性が担保されていますが、 NoSQL はサーバーの水平分散を実現するために ACID は搭載されておらず、データの一貫性は低くなっています。

検索性

RDB は SQL 言語を使うことで、複雑な検索でも正確に処理できますが、NoSQL は SQL 言語を利用しないため、高度な検索を実行するのは難しく、検索性は低くなっています。

分散性

RDB にはサーバー分散の機能が搭載されていませんが、 NoSQL ではサーバーの水平分散が可能となっており、複数コンピュータで協力して作業を進めることができます。

拡張性

RDB は拡張性が低く、専門的な知識や長いリードタイムが必要です。一方で NoSQL はサーバーの水平分散を実現したことで、自社の状況に応じた自由な拡張が可能となっています。

処理速度

RDB は大量のデータを処理する場合は処理速度が低下しますが、 NoSQL はデータ量に関わらず、処理速度を落とさずに作業することができます。

処理方式

RDB は「トランザクション」という単位で処理が実行されています。処理中は閲覧が不可能であり、処理完了後の結果を即座に閲覧できます。一方で NoSQL は「結果整合性( Eventual Consistency )」という考え方にもとづいて処理が実行されており、一定時間経過後にデータの一貫性が保証されます。

データの型

RDB は複数の表でデータを管理する型を採用していますが、 NoSQL には様々な型が存在し、それぞれ異なる特徴を持っています。

まとめ

RDB は、複雑な処理でも正確に作業を進めることができますが、データ量が膨大になったときはデータの処理速度が低下します。また、格納データを処理するためには SQL 言語が必要となる他、サーバーの水平分散ができないため、分散性は期待できません。

一方で NoSQL は、データの一貫性や検索性には不安が残りますが、膨大なデータでも処理速度が落ちないため、効率よく作業を進めることができます。さらに NoSQL は拡張性に優れている点に加えて、SQL を利用しないため、「 Java 」や「 C++ 」などの一般的なプログラミング言語でデータを扱うことが可能です。

以下、 RDB と NoSQL について、それぞれの特徴を表でまとめました。

RDB NoSQL
一貫性 ×
検索性 ×
分散性 ×
拡張性 ×
処理速度 ×
処理方式 トランザクションの処理 結果整合性にもとづく処理
データの型 複数の表でデータ管理 多くの型が存在

このように RDB と NoSQL には、「データベースとしての違い」が多く存在します。自社が必要とする機能によって選ぶサービスが変わるため、両者の違いを確実に理解しておきましょう。

自社に合ったデータベースの選び方

RDB がオススメの企業

データに一貫性を持たせて、高度な検索を実施したい企業は RDB がオススメです。複数テーブルの活用により、複雑な検索処理を効率よく進めていくことができます。

また、 SQL 言語を活用すれば、正確にデータベースを制御することができるため、作業の精度をさらに高めることが可能になります。

このように検索の精度にこだわる企業は、 RDB データベースを利用することがオススメです。トランザクションの処理により、即座に処理結果を確認できる点も RDB のメリットのひとつです。

NoSQL データベースがオススメの企業

取り扱うデータ量が大きい企業は、 NoSQL がオススメです。大容量データでも高速で処理できるため、効率よく作業を進めることができます。

また、サーバーの水平分散もできるため、自社の状況に応じて柔軟にリソースを拡張したい企業にとっては、 NoSQL を使うメリットは大きいと言えます。

一貫性の担保や高度な検索を必要としない場合は、 NoSQL がオススメのデータベースです。

データベースは Google Cloud がオススメ

Cloud SQL ( RDB データベース)

Cloud SQL は、Google が提供する RDB のデータベースです。

Cloud SQL は、保管中・送信中のデータ暗号化はもちろんのこと、プライベート接続にも対応しています。「 SSAE 16」「 ISO 27001」「 PCI DSS 」「 HIPAA 」に準拠しており、非常に高いセキュリティを誇るサービスとなっています。

また、Cloud SQL は API を1度呼び出すだけでインスタンスをすぐに作成できるため、柔軟なスケーリングを実現します。さらに、操作が簡単な点もメリットのひとつであり、標準の接続ドライバと組み込みの移行ツールを使うことで、数分でデータベースを作成できます。

Cloud Spanner ( RDB データベース)

Cloud Spanner は、 Google が提供する RDB のデータベースです。

Cloud Spanner は ACID に準拠したデータベースであり、様々な処理を自動で行うことができます。そのため、シーンに応じた最適な処理を実現することが可能になります。

また、Cloud Spanner は、Google の専用ネットワーク上に構築されており、高い可用性を誇るサービスです。最大で 99.999% の可用性を提供するため、ビジネスシーンでも安心して利用することができます。

さらに シンプルな操作で直感的に操作できる点も Cloud Spanner のメリットです。本来は、データベースの運用に伴う複雑かつ煩雑な作業が多く発生しますが、Cloud Spanner を利用することで、データベースの作成やスケールが数クリックで完了するため、社員の運用負荷軽減を実現できます。

Google Cloud Datastore ( NoSQL データベース)

Google Cloud Datastore は、Google が提供する NoSQL のデータベースです。

Google の独自インフラを採用していることから、利用者は様々なメリットを享受することができます。

Google Cloud Datastore は、「データ量に応じてシームレスかつ自動的に拡張される」という特徴を持っており、自社の状況に応じて最適なパフォーマンスを発揮できる拡張性が魅力のひとつです。

また、 Gmail や YouTube など世界中で多くのユーザーが利用しているサービスと同じインフラで構築されており、安定したパフォーマンスを実現します。アプリケーションの負荷に応じてリソース拡張を自動で行うため、その観点からも、高い可用性を誇るサービスであると言えます。

データベースクエリ、インデックス表示をはじめとして、 Google Cloud Datastore の管理ダッシュボードは、様々な機能を搭載しています。また、データのバックアップや復元を行うこともできるため、業務に必要な機能はすべて揃っていると言えるでしょう。

まとめ

本記事では、「データベース」というテーマで、主に RDB と NoSQL の違いについて詳しくご説明しました。

RDB と NoSQL はまったく別のデータベースであり、それぞれの特徴や強みも大きく異なります。まずは自社が求める機能を明確化して、ニーズに合ったデータベースを選ぶことが大切です。

また、データベースをお探しであれば、 Google のデータベースがオススメです。Google サービスならではの、多くのメリットを享受することができます。

本記事を参考にして、ぜひデータベースの導入を検討してみてはいかがでしょうか。



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