はじめに
本記事では、代表的なデータベースの種類とそれぞれの特徴について、自分用の備忘録として整理しています。
個人の備忘録程度の走り書きとなっておりますが、温かい目で見守っていただければ幸いです。
開発プロジェクトやインフラ設計において、どのタイプのデータベースを選ぶかは重要な判断ポイントです。
書こうと思ったきっかけ
クラウドアプリやWebシステムを設計する中で、関係型データベース以外の選択肢（NoSQLなど）にも触れることが増えてきました。それぞれの違いを把握することで、要件に合ったデータベース選定ができるようにしたいと感じたためです。
データベースの主な種類
関係型データベース（RDBMS）
- 代表例：MySQL、PostgreSQL、Oracle Database、SQL Server
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特徴：
- テーブル形式でデータを管理（行・列）
- SQL（構造化クエリ言語）を用いて操作
- トランザクション処理やスキーマによる整合性維持に強い
- 利用シーン：業務アプリケーション、会計・在庫システムなど
参考文献
キー・バリュー型データベース
- 代表例：Redis、Amazon DynamoDB
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特徴：
- シンプルなキーと値の組み合わせでデータを管理
- 高速アクセスが可能
- 利用シーン：セッション管理、キャッシュ、リアルタイム分析など
参考文献
ドキュメント型データベース
- 代表例：MongoDB、CouchDB、Firebase Firestore
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特徴：
- JSONやBSONなどの形式でデータを保存
- 柔軟なスキーマ定義（またはスキーマレス）
- 利用シーン：CMS、ユーザーデータ、柔軟性が求められるシステム
参考文献
カラム指向データベース
- 代表例：Apache Cassandra、HBase、Amazon Redshift
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特徴：
- 列単位でデータを管理
- 大規模データにおいてクエリが効率的
- 利用シーン：ビッグデータ分析、データウェアハウス
参考文献
グラフ型データベース
- 代表例：Neo4j、Amazon Neptune
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特徴：
- ノードとリレーション（エッジ）でデータを表現
- 複雑な関係性の検索が得意
- 利用シーン：SNS、推薦システム、経路検索など
参考文献
まとめ
データベースには多様な種類があり、それぞれに得意・不得意があります。要件に合わせて適切なDBを選定することが、パフォーマンスや保守性に大きく影響します。
今後は実際にそれぞれのデータベースを触ってみて、運用やパフォーマンスの差も体感していきたいと思います！