リレーショナル・データベースと非リレーショナル・データベースは、データを保存・管理する2つの異なる方法です。

リレーショナル・データベースは、固定された行と列を持つテーブルにデータを整理し、SQLを使用して複数のテーブルに関連するデータをリンクします。 財務記録や在庫システムのような構造化データの扱いに優れている。

非リレーショナル・データベースは異なるアプローチをとります。 ドキュメントやキー・バリュー・ペアからグラフやカラムまで、多様なタイプの情報を扱える柔軟なデータ・フォーマットを提供します。 そのため、ソーシャルメディア・コンテンツ、マルチメディア・ファイル、XMLやJSONコンテンツのストリームなどの非構造化データに適しています。

主な違いは以下の通り：

• 構造：リレーショナルでは固定テーブルを使用、ノンリレーショナルではその他の構造や柔軟なフォーマットを使用
• データ 型：リレーショナルは構造化データに最適、ノンリレーショナルは多様なデータ型に対応
• 一貫性：リレーショナルは即時一貫性を保証するが、非リレーショナルはスピードと柔軟性のために一貫性を犠牲にする可能性がある

この記事では、各データベースの長所、短所、使用例を紹介する

今日のビジネスでは、主に3種類のデータを扱っており、それぞれに特有のストレージと管理手法が必要とされています：

1. 構造化データ：行と列が定義された組織化されたテーブル（リレーショナル・データベース）に収まる、最も伝統的なビジネス情報の形態。 例えば、販売記録、顧客データベース、財務データなどであり、基幹業務やレポーティングに最適である。
2. 半構造化データ：組織的な要素を持ちながら、堅苦しいデータベースのテーブルにきちんと収まらない情報（リレーショナル・データベース・モデルで扱うのが最適）。 電子メール・メッセージ、XMLファイル、IoTセンサー・データなどを思い浮かべてほしい。このタイプは、効果的な分析のために十分な構造を維持しながら、組織化された要素と自由形式の要素の両方を兼ね備えている。
3. 非構造化データ：ソーシャルメディアの投稿、画像、動画、顧客からのフィードバックなど、あらかじめ整理されていない情報を含む、急成長中のカテゴリー。 このタイプでは、意味のある洞察を引き出すために、特別なストレージソリューションと柔軟なデータモデル（通常は非リレーショナル）が必要となる。

データベース管理システム（DBMS）とは、データベースを制御し、データの保存、検索、セキュリティーを扱うソフトウェアのことです。

データベースそのものは、ディスク上に保存された組織化されたデータに過ぎず、それを直接「見る」ことはできません。 密室に閉じ込められた書類棚の中身のようなものだと考えてください。 ここでデータベース管理システム（DBMS）の出番となります。

DBMSは、あなたの手段として機能します：

• データを見る（ファイリングキャビネットを開くように）
• データを扱う（ファイルの追加、変更、削除など）
• データを保護する（鍵と錠を持つように）
• データを整理する（ラベルやフォルダを持つなど）

データベース管理システム（DBMS）には、主に2つのタイプがあります。 リレーショナルDBMSはSQL（Structured Query Language）を使ってテーブル内の構造化データを扱います。 非リレーショナルDBMSはNoSQLとも呼ばれ、ドキュメントクエリからグラフトラバーサル操作まで、データモデルに基づいた特殊なクエリ方法を採用しています。

InterSystems IRISは、いくつかのアプローチをサポートし、以下を提供しています：

• 従来のデータ操作のためのSQLクエリ
• ドキュメント形式のデータに対するドキュメント・クエリ
• オブジェクト指向データのためのオブジェクト・クエリ
• 専用データ型に対するベクター・クエリーとカラムストア・クエリ
• 高速アナリティクス処理
• マルチモデルのネイティブサポート

適切なDBMSの選択は、データの種類、スケーラビリティの必要性、パフォーマンス要件によって異なります。 InterSystems IRISのように、柔軟性のためにリレーショナルと非リレーショナル両方のデータベース・モデルをサポートするシステムも少数ながら存在します。

これまで説明してきたように、リレーショナル・データベースはテーブルを使ってデータを格納し、情報の断片間の関係を管理します。 効率的にデータを整理し、検索するために、構造化されたアプローチに依存しています。

リレーショナル・モデルはリレーショナル・データベースの基盤です。 エクセルのスプレッドシートのように、データを行と列のある表に整理します。 各行はレコードを表し、各列はそのレコードの特定の属性を表します。 テーブルはキーでリンクされています。 主キーはテーブルの各行を一意に識別し、外部キーはテーブル間の接続を確立します。

リレーショナル・データベースは、データの正規化をサポートしています。これは、大きなテーブルをより小さく、より焦点を絞ったものに分割することで、データの冗長性を減らし、データの 整合性を向上させるプロセスです。

SQLはリレーショナル・データベースを扱うための標準的な言語です。 SQLにより、ユーザは、テーブル形式でデータを生成、読み込み、更新、削除が可能です。

一般的なSQLコマンドには以下のようなものがあります：

• SELECT：1つ以上のテーブルからデータを取得する
• INSERT：テーブルに新しいレコードを追加する
• UPDATE：既存のレコードを変更する
• DELETE：テーブルからレコードを削除する

SQLはまた、次のような複雑な操作にも対応している：

• テーブルの結合
• WHERE句によるデータのフィルタリング
• ORDER BYによる結果の並べ替え
• GROUP BYによるデータのグループ化

ACID特性は、データの信頼性を保証するリレーショナル・データベースの重要な機能です：

• 原子性：トランザクションのすべての部分が一緒に成功したり失敗したりすること つまり、データベース操作の一部が失敗した場合、その操作全体がロールバックされ、あたかもその操作がなかったかのようになる
• 一貫性：データは定義されたルールに従って有効であり続ける つまり、すべてのデータベース操作は、あらかじめ設定された制約、フォーマット、リレーションシップに従わなければならず、データが正確で論理的に正しい状態を保つことを保証する
• 分離： 並行トランザクションは互いに干渉しない つまり、複数のユーザーやプロセスが同時にデータベースにアクセスした場合、それらの操作は次々に発生したかのように処理され、データの衝突を防ぐことができる
• 耐久性：完了したトランザクションは、システム障害の後でも永続的である つまり、トランザクションの完了が確認されると、変更は永久にストレージに保存され、その直後にシステムがクラッシュしても失われることはない。

これらの特性は、データの整合性を維持し、マルチユーザー環境におけるデータの破損を防ぐのに役立ちます。

リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）を検討する際、企業はオープンソース・ソリューションとエンタープライズ・プラットフォームのどちらかを選択することができます。

オープンソースRDBMS：

• PostgreSQL: 高度な機能と堅牢な信頼性
• MySQL: ウェブアプリケーションに広く使用

これらのシステムは、基本的なデータベースのニーズに対して確かな機能を提供します。

InterSystems IRIS は、従来の RDBMS の機能を超えて、次のような機能を提供します：

• マルチモデルデータベースのサポート (リレーショナルおよび非リレーショナル)
• OLTPとOLAP（トランザクションとアナリティクス）の両方に対応するトランスライト機能
• 内蔵の高性能アナリティクス
• 高度な医療データの取り扱い
• エンタープライズグレードのスケーラビリティ
• 統一開発プラットフォーム
• ネイティブな相互運用性機能

オープンソースのソリューションは基本的なニーズには有効ですが、InterSystems IRISは、複数のデータベースシステムを維持する必要をなくす完全なプラットフォームを提供します。

シンプルなデータストレージから複雑な分析まで、すべてを単一の信頼できる環境で処理します。

非リレーショナルデータベースは、従来のテーブルベースのモデルとは異なる柔軟なデータストレージソリューションを提供します。 これらのシステムは、多様なデータタイプを扱い、大規模なデータセットにも十分に対応できます。

非リレーショナルデータベースはNoSQLデータベースとも呼ばれ、テーブル以外の形式でデータを保存します。 電子メール、動画、画像などの非構造化データを管理できまます。

NoSQLシステムは固定スキーマを必要としないため、データベース全体を更新する必要なく、異なるレコードに異なるフィールドや構造を持たせることができます。これは、エクセルの1行だけに新しい列を追加しても、他の行をすべて変更する必要がないのと同じことです。

これらのデータベースは、ビッグデータやトラフィックの多いウェブサイトを扱うのに最適で、多くの場合、大量の情報を迅速かつ効率的に処理します。

キー・バリュー・ストア

キー・バリュー・ストアは、最も単純なタイプの 非リレーショナル・データベースです。

巨大なルックアップテーブルのように考えることができ、ユーザーセッションの管理、プリファレンスの保存、キャッシュデータの処理など、素早い操作に最適です。

ドキュメントデータベース

ドキュメントデータベースは、JSONスタイルのレコードにデータを保存することで、より柔軟なアプローチをとります。

グラフ・データベース

グラフ・データベースは、ノードとリレーションシップを利用することで、連結された情報を扱うことに優れています。 複雑な関係を含むデータ専用に作られているため、データポイント間のつながりを理解することが重要なソーシャルネットワークや推薦システムに最適です。

非リレーショナルデータベースはBASEモデルに従うことが多い：

• 基本的に利用可能：完全な一貫性よりも稼働時間を優先し、一部のパーツが故障してもデータベースは機能し続けます。
• ソフト・ステート：データベースの値は、新しい入力がなくても時間とともに変化する可能性があります。
• 最終的な一貫性：データは一時的にデータベースの異なる部分で異なるかもしれないが、十分な時間が経てば、すべてが同期され、一貫性を持つようになります。例えば、同期される前に、電子メールの受信トレイに表示されるメッセージ数が携帯電話とパソコンで異なるように。

このアプローチは、リレーショナル・データベースで使われるACIDモデルとは異なります。 BASEは、厳密な一貫性よりも可用性とパーティション耐性を優先します。 BASEシステムでは、データはすべてのノードですぐに一貫性を持つとは限りません。 時間が経つにつれて一貫性が出てきます。

BASEモデルは、多少のデータの遅れを許容できるアプリケーションに適しています。 銀行取引のようなリアルタイムの一貫性を必要とするシステムには不向きです。

企業のデータ管理における最大の課題のひとつは、データの増加に伴い、正確かつ迅速なデータ管理を維持することです。 データベースシステムは、増大するデータ量とユーザー負荷を効率的に処理しなければならりません。 スケーリングとパフォーマンスの最適化に対するアプローチの違いは、システムの能力に影響を与える可能性があります。

垂直スケーリングとは、1台のサーバーにさらにパワーを追加することで、コンピューターをより優れたプロセッサーとより多くのメモリーでアップグレードするようなものです。

水平スケーリングは、複数のサーバーにデータを分散させ、それぞれがワークロードの一部を処理するという異なるアプローチをとります。 超強力なマシンが1台あるのではなく、普通のマシンが何台も一緒に働いています。 この方法では、必要に応じてサーバーを追加し続けることができるため、ほぼ無限の成長の可能性があります。

非リレーショナル・データベースは、トランザクションの一貫性を放棄することで、水平方向のスケーリングに優れています。

リレーショナル・データベースは、 シャーディング（サーバー間でデータを分割すること）のような技術によって分散データ・ストレージを実現することができますが、このプロセスはより複雑で管理が難しいことが多々あります。 InterSystems IRISには、シャーディングや、ミラーリング（同期・非同期の両方）、分散キャッシュの同期を保つユニークで強力な機能など、その他の方法があります。 これはエンタープライズ・キャッシュ・プロトコル（ECP）と呼ばれます。

アプリケーションが成長するにつれて、水平方向に拡張する能力はますます重要になります。特に、ビッグデータや高トラフィック・アプリケーションを含むユースケースでは、ワークロードを多くのマシンに分散する必要があります。

リレーショナル・データベースは、制約を使用してルールを強制し、 データの正確性を保ちます。 これらには次のようなものがあります：

• 主キー制約：各レコードに一意な識別子を確保する
• 制約のチェック： データベースに追加する前にデータを検証する
• NULLでない制約：特定のフィールドが値を持つことを要求する

非リレーショナル・データベースでは、データの正確さの扱いが異なる これらは、ビルトインの制限ではなく、アプリケーションレベルでのチェックに依存することがよくあります。

NoSQLデータベースの中には、更新時にデータの正確性を維持し、データの部分的な変更や不完全な変更を防ぐアトミック操作を提供するものもあります。

参照整合性はリレーショナル・データベースの重要な機能で、外部キーを使ってテーブル間の関係を維持します。 これにより、以下のことが保証されます：

• 関連テーブルのデータは一貫性を保つ
• 孤児レコードの防止
• 更新と削除は、関連するテーブル間で適切に処理される

非リレーショナルデータベースは通常、データベースレベルで参照整合性を強制しない その代わりに、彼らは使うかもしれない：

• 関係を維持するためのアプリケーション・ロジック
• 非正規化されたデータ構造により、複雑なリレーションシップの必要性を低減

この方法はより柔軟性があるが、データの矛盾を避けるために慎重な管理が必要である

リレーショナル・データベースと非リレーショナル・データベースは、現代のデータ管理において異なるニーズに応えています。 それぞれのタイプは、eコマース・プラットフォームから複雑な分析システムまで、特定のシナリオに適しています。

Eコマース・プラットフォームは多くの場合、両方のタイプのデータベースを使用します。 リレーショナル・データベースは、注文、支払い、在庫を管理します。 ノンリレーショナル・データベースは、商品カタログやユーザーの行動データを扱います。

ビッグデータ・アプリケーションでは、ノンリレーショナル・データベースが好まれることが多くあります。 これらは膨大な量の非構造化データを迅速に処理することができます。 そのために使われる：

• 顧客行動分析
• 推薦エンジン
• 不正検知システム

ビジネスインテリジェンスツールは、複雑なクエリを実行し、データの整合性を維持するのに優れているため、リレーショナルデータベースを使用することがよくあります。 また、レポートやダッシュボードの作成にも最適だ。

リアルタイムの分析には、非リレーショナル・データベースが好まれることがよくあります。 データストリームを迅速に取り込み、処理することができます。 これは次のような場合に役立ちます：

• 監視システム
• IoT機器データ
• ソーシャルメディア・センチメント分析

両方をミックスして使う会社もあります。 生データを非リレーショナル・データベースに保存し、処理したデータをより深く分析するためにリレーショナル・データベースに移動させることもあるかもしれません。

今日の複雑なデータニーズを管理するには、従来のデータベースを超えるソリューションが必要です。 InterSystems IRIS は、リレーショナル・アプローチとノンリレーショナル・アプローチの両方の長所を 1 つの統合プラットフォームに統合しています。

InterSystems IRIS を選択する理由は？

• 構造化された患者記録から非構造化医療画像まで、あらゆるタイプのデータを処理
• トランザクションと分析の両方を同じシステムで処理
• データニーズの増加に合わせて簡単に拡張可能
• 複雑な統合なしにAI対応アプリケーションを構築する
• これまで分離されていたデータシステムを接続
• データベースはオンプレミスか、クラウドか、あるいはその両方か

データ管理の旅に次の一歩を踏み出しましょう。 ヘルスケア・アプリケーションの構築、金融取引の管理、ビッグ・データの分析など、 InterSystems IRISは成功に必要なツールを提供します。