データベースとは

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データベースとは

データベースとは、コンピューターやサーバー、クラウド上にデジタル形式で保存されている情報の集合体です。データの構造や編成に応じて、極めて単純なデータベースもあれば、極めて複雑なデータベースもあります。データベースシステムは一般に、情報本体とデータベース管理システム（DBMS）で構成され、ユーザーは情報へのアクセス、更新、分析、管理を容易に行うことができます。

データベースには多くの種類があります。最も一般的で伝統的なタイプは、行と列で構成されるリレーショナル テーブルにデータを整理するリレーショナル データベースです。データには、連絡先情報を含む顧客リスト、在庫記録、販売記録、財務情報などが含まれます。リレーショナル データベースは、電子商取引、在庫追跡、顧客関係管理アプリケーションなど、さまざまな種類のアプリケーションをサポートするために使用されます。

SQLおよびNoSQLデータベース

ほぼ全てのリレーショナルデータベースは、データの追加、更新、クエリ、削除に SQL（構造化問合わせ言語）を使用します。SQL は IBM 社が 1970 年代に考案したプログラミング言語です。データベースの作成や変更、データの操作、特定の情報の抽出、各種レポートを実行するときに、リレーショナルデータベースでは SQL を使用します。

その他の種類のデータベースには、キー値、ドキュメント、ワイドカラム、グラフ データベースなどがあり、これらは総称して非リレーショナル データベースまたは NoSQL データベースと呼ばれます。非リレーショナル データベースは、データを表形式以外の形式で整理し、SQL 以外の方法を使用してデータを操作する点でリレーショナル データベースと異なり、さまざまなユース ケースに適しています。ただし、非リレーショナル データベースには欠点があり、 ACIDトランザクションをサポートしていないものもあります。

データベースの進化

データベースは、ビジネスとテクノロジーの増大する需要を満たすために、数十年にわたって大きく進化してきました。初期のデータベースはメインフレーム向けに設計された単純な階層構造でしたが、データのニーズが拡大するにつれて、構造化ストレージと SQL ベースのクエリを提供するリレーショナル データベースが登場しました。インターネットとビッグデータの台頭により NoSQL データベースが導入され、非構造化データと半構造化データの柔軟性と拡張性が実現しました。今日、クラウド ネイティブおよび分散型データベースは、AI、自動化、リアルタイム分析を活用して、最新のアプリケーションを強化しています。企業が膨大な量のデータを生成し続けるにつれて、データベースは IoT から AI 主導の意思決定まで、新しいワークロードをサポートするために進化し続けます。

データベースの仕組み

データベースでは、構造化または非構造化を問わず、さまざまな情報を扱うことができます。保存したデータはソフトウェアプログラムを通じて目的に応じて操作し、情報間を関連付けることができます。

前述のように、すべてのデータベースには DBMS が必要です。DBMS はデータベースの「頭脳」であり、データ自体とユーザーの間の橋渡しの役割を果たすコンポーネントです。これらのシステムにより、ユーザーはデータがどこにどのように保存されているかを正確に知らなくてもデータを操作できるようになります。代わりに、システムはデータの識別とアクセスを独立して処理します。DBMS では、情報の追加、削除、変更、更新、整理を行うことができるだけでなく、バックアップとリカバリ、パフォーマンスの監視と最適化などのさまざまな管理機能も備わっています。

DB-Engines の2025 年 1 月のランキングによると、最も人気のある DBMS のトップ 10 は次のとおりです。

• Oracle
• MySQL
• Microsoft SQL Server
• Postgre SQL
• MongoDB
• スノーフレーク
• Redis
• IBM DB2
• Elasticsearch
• SQLite

データベースとスプレッドシートの違い

スプレッドシートもデータベースと同様にデータの保存や整理に広く使われていますが、両者は異なります。Microsoft Excel などの一般的なスプレッドシートは、データベースに比べて格段にシンプルで、通常は 1 人から数人程度のユーザーを対象にしています。数十人や数百人、数千人以上のユーザー向けではありません。

データベースとスプレッドシートの最大の違いは次のとおりです。

1. データがどのように保存され、アクセスされ、操作されるか
2. どれだけの情報を保存できるか
3. その情報にアクセスできる人。

データベースには、単なるスプレッドシートで扱うには煩雑な、膨大な量のデータを保存できます。また、多数のユーザーがデータにアクセスして操作できるようになっています。また、データベースでは、スプレッドシートにはない複雑で包括的なパラメーターを指定してクエリを実行し、特定の情報を抽出できます。

データベースの構成要素

データベースの構造はさまざまなバリエーションが考えられますが、一般には、次の 5 つの主要な構成要素を含みます。

• ハードウェア：データベースのソフトウェアが動作する物理的なコンピュータ、ストレージシステム、デバイス。

• ソフトウェア：DBMS、またはデータの管理やアクセスを可能にするシステム。通常は使いやすいインターフェースやコントロールパネルを備えている。

• データ：データベースに保存されている情報本体。アクセスや管理が容易になるように編成されている。

• データアクセス言語：DBMS がデータの管理や編成に使用する SQL などのプログラミング言語。ユーザーも、コマンドの作成やデータベースへのクエリにこの言語を使用する必要がある。

• プロシージャ：ユーザーが DBMS を介してデータにアクセスし、データの編成を行うときに従う、定義済みの規則。

データベースの用途

都会の大病院の診療記録から、街角の生花店の販売記録、グローバルな通信プロバイダでのソーシャルメディアの使用統計や使用パターンに至るまで、データベースはさまざまなビジネスの場面で、重要な情報の保存・整理・アクセス・管理に使用されています。組織にとって、データベースのデータには次のような用途があります。

トランザクションアプリケーションのデータの管理

事実上すべてのデータベースは、アプリケーションに関連付けられたデータを管理するために使用されます。逆に言えば、データを使用するアプリケーションにはデータベースが必要です。たとえば、顧客が製品やサービスを購入できるようにする電子商取引 Web サイトでは、各トランザクションを記録するためのデータベースが必要です。顧客関係管理アプリケーションでは、各顧客に関連付けられたデータを整理し、データに加えられた変更を追跡して保存するためのデータベースが必要です。一般的に、これらのタイプのアプリケーションはトランザクション アプリケーションと呼ばれます。トランザクション アプリケーションに関連付けられたデータは、頻繁に追加、更新、削除されます。これには、頻繁な読み取り (データを表示するプロセス) と書き込み (データを変更または操作する行為) の両方をサポートするデータベースが必要です。

データの分析

データベースはトランザクションアプリケーションのほか、分析アプリケーションからの利用にも対応しています。分析アプリケーションのユーザーは、データに隠れている傾向を容易に視覚化し、ビジネスにメリットをもたらすインサイトを抽出できます。分析アプリケーションには、膨大な量のデータの読み取りとクエリが可能なデータベースが必要です。企業のリーダーは、データベースのデータを分析することによって、より多くの情報を使用して、自社の将来について、スマートな意思決定を行うことができます。現代の高度なデータ分析プラットフォームを利用することで、データを深堀りし、自分たちでは気づくことできなかった実用的な情報を取得できます。AI と機械学習はデータ分析を変革しており、組織に業界における優位性をもたらしています。例えば、販売データやインベントリデータ、顧客データなどを保持している企業は、データからパターンを割り出し、業務プロセスや顧客エクスペリエンス、ROI の改善に役立つ要素を特定できます。

データセキュリティ

データベースには膨大な量の機密性の高い貴重な情報が保存されるため、セキュリティは最優先事項です。企業は、侵害、不正アクセス、サイバー脅威からデータを保護するために、強力なセキュリティ対策を実施する必要があります。これには、暗号化、アクセス制御、認証メカニズム、定期的なセキュリティ監査が含まれます。GDPR や HIPAA などの業界規制への準拠も、顧客データや医療データを扱う企業にとって不可欠です。適切に保護されたデータベースは、データの整合性、機密性、可用性を確保し、企業とその顧客の両方を保護します。

スケーリング

企業が成長するにつれて、生成および処理するデータの量も増加します。データベースは、ストレージの追加、クエリ パフォーマンスの向上、複数のサーバーへのデータの分散などにより、増加するワークロードに対応するために効率的に拡張できる必要があります。水平スケーリング (データベース インスタンスの追加) と垂直スケーリング (単一インスタンスのパワーの強化) は、大規模なデータセットを処理するための一般的なアプローチです。クラウドベースの分散データベースは柔軟なスケーリング オプションを提供し、企業がパフォーマンスを犠牲にすることなく需要を満たすことを可能にします。

データベースの種類

すべてのデータベースは基本的な目的は同じですが、構造、スケーラビリティ、使用例は異なります。以下に、最も一般的なデータベースの種類とその主な特徴をいくつか示します。

階層型データベース

ツリーのような構造を持つ階層型データベースは、親子関係でデータを保存し、高速で予測可能なアクセス パターンを保証します。これらは、データが明確な階層に従うディレクトリ サービスやメインフレーム システムなどのアプリケーションでよく使用されます。

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、レコード間の複数の関係を許可することで階層構造を拡張し、柔軟なグラフのようなモデルを形成します。このタイプのデータベースは、サプライ チェーン管理や通信ネットワークなどの複雑な関係に特に役立ちます。

リレーショナルデータベース

リレーショナル データベースは、定義済みの関係を持つ構造化されたテーブルにデータを整理するため、トランザクション アプリケーションに最適です。クエリには SQL を使用し、ACID 準拠を通じてデータの一貫性を確保します。一般的な例としては、MySQL、 PostgreSQL 、 Microsoft SQL Serverなどがあります。

オブジェクト指向データベース

オブジェクト指向プログラミングを使用するアプリケーション用に設計されたオブジェクト指向データベースは、従来のテーブルではなくオブジェクトとしてデータを格納します。そのため、マルチメディア、複雑なデータ構造、リアルタイム分析を伴うユースケースに最適です。

NoSQLデータベース

NoSQL データベースは、厳格なスキーマから脱却し、非構造化データと半構造化データをサポートすることで、高いスケーラビリティと柔軟性を実現します。キーバリュー、ドキュメント、列ファミリ、グラフ データベースなど、さまざまな形式があり、ビッグ データ、IoT、最新のクラウド ネイティブ アプリケーションに最適です。

データベースの課題

組織が扱うデータが増え続けるなか、今日のデータベースは巨大化・複雑化がますます進み、それに伴って課題も増えています。主な課題は次のとおりです。

• 増え続ける膨大なデータとユーザー要求への対処：巨大なデータベースは、それだけでもデータの管理や編成が複雑になる。データベースの基本的な要件は、必要なデータに、すばやく効率的アクセスできることであり、データベース管理者にとってこれを常に満たすのは容易ではない。
• データベースへの容易なアクセスを開発者に提供：前述のとおり、ほぼ全てのアプリケーションは、データ管理にデータベースを必要とする。新たなアプリケーションの開発や、既存のアプリケーションへの新機能の追加では、ソフトウェア開発者がデータベースをデプロイし、実行する必要がある。開発者がデータベースに迅速かつ容易にアクセスできるようにして、アジャイル開発を実践できるようサポートすることは、データベース管理者や運用チームにとって困難だが、重要なタスクである。
• そのデータを適切に保護します。データ侵害の件数は毎年増加し続けており、ランサムウェアも蔓延しています。組織はデータベースをしっかりと保護しておく必要があります。特に、生のデータは悪意のある攻撃者の標的になることが多いためです。患者データ、販売数、収益、製品仕様、人事記録などは、ハッカーにとって非常に魅力的で儲かる「獲物」です。
• データベースの可用性と性能の維持：組織のデータベースは規模が大きくなっても定期的な保守と更新が欠かせない。パッチの適用や更新を複数の大規模なデータベースに対して行うのは必ずしも容易ではないが、ユーザーやアプリケーションが情報にアクセスする際に支障が出ないよう、性能と可用性を一貫して高い水準に維持しておくことは、ビジネスの成功を左右する。
• ビジネスの成長にあわせたシームレスなスケーリング：データベースは組織の成長に応じたスケーリングが可能でなくてはならない。ビジネスが拡大すると、データにアクセスするユーザーの数や、リモートユーザーの接続元の数が増え、システムに格納されるデータの量も増えていく。データベース管理者や運用チームが拡大を見越して準備を整え、数か月後や 1 年後のデータベース容量を予測するのは困難である。しかし、スムーズで持続可能な成長のためには、必要なときに必要な容量を確保できるようにすることが不可欠である。
• データプライバシー、データレジデンシー、データ主権の維持：さまざまな国や地域、業界で、データプライバシー、データレジデンシー、データ主権の規制が強化されており、データベース管理者の業務が複雑化するリスクがある。適用すべき規制や対象となるデータボリュームが必ずしも明確ではないが、対応を誤ると、重大な罰金の支払いや多くの手間を伴うことになる。や
• データソースの統合と効率的な分析：今日の組織は、IoT システムや監視カメラから eコマースや CRM システムに至るまで、多様なデータソースからデータを取得しており、異種データを統合する手段が欠かせない。情報の保持ににデータレイクやデータウェアハウスを利用する企業は多く、ユーザーは共通のデータベースインターフェースを通じて情報へのアクセスや管理を行うことができる。

データベースの今後

• AI と機械学習の統合- データベースでは、データの最適化や予測分析などのタスクを自動化し、効率性と意思決定を向上させるためにAIと機械学習が組み込まれるケースが増えています。

• クラウド ネイティブおよびサーバーレス アーキテクチャ- クラウド ネイティブおよびサーバーレス データベース ソリューションの採用が増加しており、企業にはスケーラブルでコスト効率が高く、管理しやすいデータ ストレージ オプションが提供されています。

• リアルタイムのデータ処理- 即時の洞察に対する需要により、リアルタイムのデータ処理が可能なデータベースの開発が促進され、企業は新たなトレンドや情報に迅速に対応できるようになりました。

• 強化されたデータ セキュリティとプライバシー- データ侵害がより巧妙になるにつれ、将来のデータベースでは、強力な暗号化やコンプライアンス自動化などの高度なセキュリティ対策を統合して機密情報を保護することが期待されます。

データベース関連のこのような課題に対処して、顧客満足度を高め、データから引き出す価値を最大化するには、ハイパーコンバージドインフラや DBaaS（サービスとしてのデータベース）のようなテクノロジーが効果を発揮します。

Nutanixがデータベースの課題を克服する方法

Nutanix は、データベースの運用と管理を強化する 2 つの重要なソリューションを提供しています。

まず、 Nutanix Cloud Platform (NCP) は 、ハイブリッド マルチクラウド環境における ビジネス クリティカルなアプリケーション とデータベースに最適なソリューションです。エンドユーザーを満足させる一貫したパフォーマンス、強化された可用性、より強力なフルスタック セキュリティを提供し、動的なビジネス ニーズに対応できる俊敏性を高めながら、運用コストと管理の複雑さを軽減します。NCP は、オンプレミス、クラウド、エッジなど、どこにでもレガシーおよび最新のビジネス アプリとデータベースを展開できる唯一のソリューションです。

2 番目に、Nutanix はNutanix Database Service (NDB)によりデータベース管理を大幅に簡素化し、ソフトウェア開発を加速できます。NDB は、オンプレミスと パブリック クラウド 全体でデータベース ライフサイクル管理を簡素化および自動化する唯一の Database-as-a-Service です。

• Microsoft SQL Server、
• Oracleデータベース、
• PostgreSQL、
• MySQL、
• モンゴDB。

これにより、DBA とプラットフォーム チームは、制御や柔軟性を犠牲にすることなく、数百から数千のデータベースを効率的かつ安全に管理し、パフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティ、高可用性、災害復旧、コストの要件を満たすことができます。さらに、アジャイルなアプリケーション開発をサポートするために、開発者にとってデータベースのプロビジョニングがシンプル、高速、かつ安全になります。