データベースの分類

データベースは複数の軸から分類でき、それぞれの分類方法は データモデル、処理能力、デプロイ方式、記憶媒体、応用シーン などにおけるデータベースの違いを反映しています。これらの分類を理解しておくことは、実際のシステムアーキテクチャ設計で適切なデータベースソリューションを選択するのに役立ちます。

データモデルによる分類

リレーショナルデータベース（RDBMS）

リレーショナルデータベースは テーブル（Table） を中核のデータ構造とし、行と列 でデータを組織化し、SQL（Structured Query Language） を使ってデータのクエリと管理を行います。異なるテーブル間は 主キー（Primary Key）と外部キー（Foreign Key） で関係を構築し、複雑なデータの関連クエリを実現します。

その特徴は：

• データ構造が明確で、強い制約を持つ
• 複雑なクエリ（Join、集計など）をサポートする
• トランザクションと ACID 特性をサポートする
• 構造化データの保存に適している

代表的なデータベース：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server など。

非リレーショナルデータベース（NoSQL）

NoSQL（Not Only SQL）データベースは従来のリレーショナルなテーブル構造を使わず、より柔軟なデータモデルを採用することで、大規模データと高並行アクセスのシーンに対応します。

その特徴は：

• データ構造が柔軟
• スケーラビリティが高い
• 高並行時の性能が良い
• 通常はトランザクションが弱いか、トランザクションを持たない

処理方式による分類

• トランザクション型データベース：トランザクション処理と ACID 特性（原子性、一貫性、独立性、永続性）をサポートします。
• 非トランザクション型データベース：トランザクション処理と ACID 特性をサポートしませんが、より高い性能とスケーラビリティを備えています。

デプロイ方式による分類

• 単一マシンデータベース：1 台のサーバーにデプロイされ、すべてのデータと計算が同一ノードで完結します。
• 分散データベース：データを複数のサーバーに分散させ、ネットワークを通じて協調動作することで、より高いスケーラビリティと可用性を実現します。

記憶方式による分類

• インメモリデータベース：データを RAM（メモリ） に保存するため、読み書きが非常に高速です。Redis、Memcached など。
• ディスクデータベース：データを ディスクや SSD 上に永続化して保存します。MySQL、PostgreSQL、Oracle など。

アクセス方式による分類

• OLTP（Online Transaction Processing）データベースは、主に オンライントランザクション処理システム に使われます。
• OLAP（Online Analytical Processing）データベースは、主に データ分析と意思決定支援 に使われます。ClickHouse、Doris、StarRocks、Snowflake など。

ユースケースの紹介

リレーショナルデータベース（RDBMS）

• 大量の構造化データを処理する必要のあるシーンに適しています。金融、EC、物流など。
• トランザクション処理と ACID 特性のサポートが必要なシーンに適しています。銀行、通信、航空など。
• 複雑なクエリと分析が必要なシーンに適しています。データウェアハウス、ビジネスインテリジェンスなど。

非リレーショナルデータベース（NoSQL）

• ドキュメント型データベース：半構造化データを処理するシーンに適しています。ブログ、ニュース、コメントなど。
• キーバリュー型データベース：シンプルなキーバリューデータを処理するシーンに適しています。キャッシュ、セッション管理など。
• カラム指向データベース：大量の構造化データを処理するシーンに適しています。ログ、イベント、時系列データなど。
• グラフデータベース：複雑な関係性を持つデータを処理するシーンに適しています。ソーシャルネットワーク、レコメンドシステム、バイオインフォマティクス、ネットワークセキュリティなど。
• オブジェクトデータベース：オブジェクト指向プログラミングのサポートが必要なシーンに適しています。ゲーム開発、マルチメディアアプリケーションなど。

インメモリデータベース

• 高速な応答が必要なシーンに適しています。高並行の取引処理、リアルタイムデータ分析など。
• 高速な読み書きが必要なシーンに適しています。キャッシュ、セッション管理など。
• リアルタイムの計算と分析が必要なシーンに適しています。リアルタイムのリスク管理、リアルタイムレコメンドなど。

分散データベース

• 高可用性と耐障害性が必要なシーンに適しています。分散コンピューティング、分散ストレージなど。
• 大規模なデータ処理と分析のサポートが必要なシーンに適しています。ビッグデータ、機械学習など。
• 複数リージョンへのデプロイとデータ共有のサポートが必要なシーンに適しています。クラウドコンピューティング、IoT など。

小まとめ

データベースの分類軸は数多くあり、同じ製品が複数のカテゴリに同時に属することも珍しくありません。たとえば MySQL はリレーショナルデータベースであると同時に、ディスク保存のトランザクション型データベースでもあります。選定時には分類そのものにこだわる必要はなく、データ構造、一貫性の要件、並行規模、クエリパターンから出発して、ビジネスにマッチするカテゴリを見つけるべきです。実際のシステムでは複数のデータベースを組み合わせて使うこともよくあります。たとえば Redis をキャッシュに、MySQL をビジネスデータの保存に、ClickHouse を分析クエリに使う、といった具合です。各カテゴリのデータベースの位置づけを理解してこそ、アーキテクチャ設計で合理的なトレードオフができるのです。