リレーショナル・データベースとは何か？

データベースは、事実上すべての現代組織を動かす静かな主力です。

しかし、この重要なシステムがどのように機能し、なぜそれほど重要なのかを理解することは、その潜在能力を最大限に活用するための鍵となります。この記事では、最も一般的なデータベースの種類の1つであるリレーショナル・データベースについて説明します。

リレーショナル・データベースは、データを行と列で構成されたテーブルに整理するタイプのデータベースです。リレーションシップとも呼ばれる各テーブルは、特定の人物やアイデアを表しています。 テーブルの行は個々のレコードを表し、列はそれらのレコードの詳細を表しています。

リレーショナル・データベースは、大量のデータを保存、検索、管理するための構造化された効率的な方法を提供します。テーブル間のリレーションシップや主キー、外部キーの使用により、データの整合性と一貫性を確保します。さらに、構造化クエリ言語（SQL）を使用することで、強力なクエリ機能を実現し、複雑なデータ操作や分析をより簡単に扱うことができます。

もしあなたが、無限にあるデータの選別に時間とコストを費やしているのであれば、リレーショナル・データベースが最有力候補かもしれません。このガイドでは、リレーショナル・データベースの利点と、それがビジネスの競争力維持にどのように役立つかを説明します。

リレーショナル・データ・モデルの威力を知りたければ、最強のスプレッドシートをご覧ください。

同じように、リレーショナル・データベースは、いくつかの形式のデータを直感的なテーブルに分割し、情報を構造化することで機能します。どのようなアプリケーションでも使用できる、データの標準的な表現方法と問い合わせ方法を提供します。構造化クエリ言語（Structured Query Language、SQL）は、データベースクエリに最も広く使われている言語です。

リレーショナルデータベースモデルでは、データ構造（データテーブル、インデックス、ビューなど）も物理的なストレージ構造とは分離されたままです。

組織という点ではスプレッドシートに似ているが、リレーショナル・データベースはもっと複雑です。 これらの構造により、企業はビジネス・パフォーマンスや大量のデータ間の関係について貴重な洞察を得ることができます。

リレーショナル・データベース・トランザクションを定義する4つの重要なプロパティは、ACIDと呼ばれ、原子性、一貫性、分離性、永続性から成り立ちます。以下各プロパティについて解説します。

原子性: トランザクションは全ての操作を完全に実行するか、全く実行しないかのどちらかを保証し、失敗時には全体をロールバックしてデータの不整合を防ぎます。

整合性: トランザクション後もデータがルールや制約を満たし、一貫した状態を維持することを保証します。

独立性（分離性）: トランザクションは他のトランザクションと干渉せずに独立して実行され、コミットされるまで影響が見えないようにします。

永続性: コミットされたトランザクションの結果は恒久的に保存され、システム障害が発生しても失われません。

リレーショナル・データベースは、データをテーブル（「リレーション」と呼ばれることもある）にまとめることが多いです。各テーブルは、顧客や特定の注文など、ビジネスにおける特定のエンティティを表しています。
たとえば、スキンケアを扱うビジネスでは、さまざまな顧客とその注文専用のテーブルを複数持つことができます。これらのテーブルは、注文の量や特定の製品を購入する顧客に焦点を当てることができ、行と列（それぞれレコードと属性とも呼ばれる）で構成されています。各行は一意のレコードを持ち、各列は特定の属性を持ちます。

上の比喩を続けるなら、あるスキンケア・ビジネスは複数の顧客専用のテーブルを持っています。そのテーブルには、ニキビ用、湿疹用、乾燥肌用の製品の購買活動を示す列ができます。 各行には、払い戻しを要求するようなユニークなレコードを含むことができます。

高度なデータベースシステムの最大の魅力は、短時間で簡単に情報を取り出せることです。

Structured Query Languageとして知られるこの言語によって、データベース管理者はデータの更新、管理、問い合わせなどの操作を行うことができます。SQLはANSIとISOの両方で標準化されており、異なるリレーショナル・データベース管理システム間でも常に互換性を保つことができます。

生データを選別するのは信じられないほど難しいです（その上、かなり時間がかかります）。プライマリ・キーと外部キーは、データが互いに混同されないようにするための識別を提供します。また、データの冗長性（同じデータのコピーが多すぎること）を減らすこともできます。

主キーとは、テーブルの各レコードに一意な識別子であり、2つの行が同じ主キー-値を持つことがないようにします。

外部キーとは、あるテーブルのフィールド（またはフィールド群）で、別のテーブルの行を識別するものです。これにより、2つのテーブルをリンクさせることが可能になります。 外部キー・フィールドの値は、参照先テーブルの主キーの値と一致しなければなりません。

リレーショナル・データベースの重要な概念はトランザクションです。データベースの用語では、トランザクションとは、作業の単位として実行される1つ以上の操作のシーケンスです。

データベース・トランザクションとは何か？

あなたが普通預金口座から当座預金口座にお金を移すとします。 このプロセスには2つのステップがあります：

1. 預金口座からの引き落とし
2. 同額を当座預金に追加する

リレーショナル・データベースでは、これら2つのステップは1つのトランザクションとして実行されます。これにより、両方のステップが正常に完了するか、あるいはどちらも完了しないことが保証されます。 当座預金口座に入金されずに普通預金口座から外れてしまったり、あるいはその逆は避けたいものです。
取引はなぜ重要なのでしょうか？

取引はデータの完全性と正確性を維持するために極めて重要です。

ここでは、リレーショナル・データベースにおけるトランザクションの重要な意味をいくつか紹介します：

1. データの完全性：トランザクションは、データの正確性と一貫性を維持するのに役立ちます。トランザクションの一部が失敗した場合、トランザクション全体がロールバックされるため、データの不整合につながる部分更新を防ぐことができます。
2. 同時実行制御：トランザクションは、複数のユーザーが互いに干渉することなく、同じデータを同時に扱うことを可能にします。これは、多くのユーザーが同時にデータにアクセスし、変更する必要があるシステムでは特に重要と言えます。
3. エラーリカバリー：トランザクションの途中でシステム障害が発生しても、データベースは以前の一貫した状態に回復できます。これにより、データの損失を防ぎ、データベースの信頼性を確保します。
4. 複雑なオペレーションを簡素化：トランザクションは、複数のオペレーションをグループ化し、複雑なプロセスを簡素化し、1つのユニットとして正しく実行されるようにします。
   

トランザクションを使用することで、リレーショナル・データベースは堅牢で信頼性の高いデータ管理方法を提供し、複雑でトラフィックの多い環境でもデータの正確性と一貫性を維持します。

リレーショナル・データベースが情報をテーブル、列、行に格納するのに対し、非リレーショナル・データベース（NoSQLデータベースと呼ばれることもあります）はあまり構造化されていません。しかし、それがあなたのビジネスにとって必ずしも悪い（あるいは良い）選択肢であるとは限りません。

まずはトップから。 リレーショナル・データベースは高度に構造化されており、データの整合性が高いです。これらのデータベースは、データが重複したり、紛失したり、悪用されたりしないようにするのに非常に優れています。高いレベルのセキュリティを企業に提供し、非常に速い応答時間を提供します。リレーショナル・データベースも固定スキーマを使用します。大量の複雑なクエリやトランザクションを必要とするアプリケーションには最適です。

非リレーショナル・データベースも大量のデータを提供できますが、整理されていません。このようなアプローチにより、柔軟性と拡張性が保たれ、限界を超えて急成長するビジネスにも対応できます。非リレーショナル・データベースは、NoSQLデータベースの特定のタイプに応じて、キー・バリュー・ペア、ドキュメント、ワイド・カラム・ストア、グラフなど、さまざまな形式でデータを格納します。

この柔軟性により、非構造化データや半構造化データを効率的に扱うことができます。リレーショナル・データベースとは異なり、NoSQLデータベースは容易に水平方向に拡張することができ、増加する負荷を管理するためにサーバーを追加することができるため、大規模なデータ・アプリケーションに最適です。 また、データモデルを変更しながら設計することもできます。 これは、迅速な開発や変化するデータニーズに特に役立ちます。

非リレーショナル・データベースは、ソーシャルメディア・プラットフォーム、eコマース・サイト、コンテンツ管理システムなど、さまざまなタイプのデータを大量に扱うビジネスに最も適しています。

例えば、顧客プロファイル、製品カタログ、ユーザー作成コンテンツ、トランザクション・データを保存する必要があるeコマース企業は、NoSQLデータベースから大きな恩恵を受けることができます。

ダイナミック・スキーマと水平スケーラビリティにより、大量の読み取りと書き込みを効率的に処理し、幅広いデータ形式をサポートし、大幅なダウンタイムや再構築を行うことなく、変化するビジネス・ニーズに迅速に対応することができます。

リレーショナル・データベースはベクトル・モデルとよく似ています。

ベクトル・データベースは、構造化データと非構造化データ（通常は 非構造化だが）の両方を扱います。 ベクトル埋め込みを使えば、どんなユーザーでも素早くデータを取り出すことができます。

リレーショナル・データベース・モデルが依然としてスプレッドシートのような構造を使っているのに対し、ベクトル・データベースはデータを数値表現に変えます。その結果、ベクトルデータベースは人工知能や機械学習プログラムのトレーニングにも役立ちます。これらのデータポイントは、人間の行動をより繊細に理解するデジタルツールの作成に役立ちます。

データベースは、さまざまなデータ管理の課題を解決するために、さまざまな方法で適用できる汎用性の高いツールです。これらのアプリケーション・パターンを理解することで、特定のニーズに対してデータベースをより効果的に活用することができます。よくあるパターンをいくつか紹介します。：

1. トランザクション・システム（OLTP）： オンライン・トランザクション・プロセッシング（OLTP）システムは、トランザクション指向のアプリケーションを管理するために設計されています。これらは通常、多数の小さなトランザクションを迅速に処理することが重要な日常業務で使用されます。 例えば、銀行システム、eコマース・プラットフォーム、予約システムなどです。
2. 分析システム（OLAP）： オンライン分析処理（OLAP）システムは、複雑なクエリやデータ分析のために最適化されています。ビジネス・インテリジェンス・アプリケーションでは、大量の履歴データを分析して洞察や傾向を得るためによく使われます。データウェアハウスは一般的にこのカテゴリーに入ります。
3. コンテンツ管理システム：データベースはコンテンツ管理システム（CMS）の基本であり、記事、メディアファイル、ユーザーデータ、メタデータを保存します。このパターンは、パブリッシング・プラットフォーム、ウィキ、文書管理システムでよく見られます。
4. サーチエンジン：従来のリレーショナル・データベースとは異なるが、特殊なデータベース・システムがサーチエンジンを動かしています。大量のデータを処理し、高速で適切な検索結果を提供するように設計されています。
5. キャッシュシステム：データベースには、頻繁にアクセスされるデータを保存するための高速キャッシュとして使用されるものがあります。このパターンは、プライマリー・データ・ストアの負荷を軽減することで、アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。
6. 時系列データ：時系列データに最適化されたデータベースは、IoTセンサー、金融取引システム、監視ツールなど、大量のタイムスタンプ情報を扱うアプリケーションで使用されます。
7. グラフ・データベース：相互接続されたデータを保存し、照会するために使用される特殊なデータベースです。 ソーシャルネットワーク、レコメンデーションエンジン、不正検知システムなどに特に有効です。

これらのパターンを理解することで、特定のニーズに適したデータベース・ソリューションを選択することができます。InterSystems IRISのような最新のデータベース管理システムの多くは、複数のパターンをサポートするように設計されており、様々なユースケースにおいて柔軟かつ効率的なデータ管理を可能にしています。

リレーショナル・データベースは、データを効果的に保存・整理することができるため、企業にとって素晴らしい資産です。企業は顧客や取引先についてより深い洞察を得ることができ、将来的により賢明な意思決定を行うのに役立ちます。以下は、リレーショナル・データベース管理システムを使用することで享受できるメリットのほんの一部です。

リレーショナル・データベースは、データが常に正確でデータベース全体に一貫性があることを確認するのに役立ちます。たった1つのデータが失われただけで、ビジネス全体に波及する可能性がある場合、こうしたデータベースは時間とコストの節約になります。 このデータの整合性は、制約とルールによって一定に保たれます。

また、"参照整合性 "と呼ばれるものもあります。この用語は、データベースが各テーブル間の論理的関係を維持する方法を指します。外部キーは主キーを正しく参照できるため、ユーザーはデータセット間で正確な結論を導き出すことができます。

リレーショナル・データベース・システムのもう一つの利点は、クエリがいかに複雑で柔軟であるかということです。SQLのおかげで、複数のテーブルを結合したり、データを集約したり、結果をフィルタリングしたりできる複雑なクエリーを実行できるようになります。同様に、ユーザーはその場でクエリーを作成できます。

データベースにアクセスしてデータを分析するのに役立つツールはたくさんあります。これには、オープンソースのビジネスインテリジェンスプラットフォーム、データ可視化ツール、さまざまな方法でデータを操作できるETL（Extract, Transform, Load）ソリューションなどが含まれます。 人気のあるオープンソースのオプションには、ビジネスインテリジェンス用のApache Superset、データ可視化用のGrafana、ETLプロセス用のApache NiFiなどがあります。 これらのツールは、ユーザーがより簡単にデータベースと対話し、高度なSQLの知識を必要とせずに、生のデータを実用的な洞察や視覚的に魅力的なレポートに変換することを可能にします。

ビジネスが急拡大しているとき、新しいデータ・ストレージ・ソリューションを探すのは時間がかかり、面倒です。 リレーショナル・データベースは、非常に大量のデータや多数の同時ユーザーを処理することができます。

その高速性能により、インデックス作成、キャッシュ、クエリ最適化などの複雑なタスクもはるかに効率化できます。データ検索はより正確なだけでなく、時間もかかりません。

最近の調査によると、 データ漏洩のコストは386万ドルから424万ドルに増加しており、この数字はいつまでも衰えることはないでしょう。

リレーショナル・データベース・システムは、ユーザーや顧客に安心感を与える、より高いレベルのセキュリ ティを提供します。これらの機能により、管理者はユーザーの役割と権限をより明確に定義し、機密データへのアクセスを制限することができます。

同様に、データの暗号化機能は、静止時と転送時の両方でデータを保護するのに役立ちます。未使用のデータであろうと、照会中のデータであろうと、悪用される可能性は低いので安心です。

最後になりますが、リレーショナル・モデルはデータの独立性を提供し、コストのかかるエラーのリスクを軽減します。論理データの独立性と物理データの独立性です。

論理データの独立性は、論理スキーマの変更が物理データストレージに影響しないことを保証します。一方、物理データの独立性は、物理ストレージの変更が論理スキーマに影響しないことを保証します。このアプローチは、データの保存、データベースの管理、変更を行う際に、より大きな柔軟性を提供します。もしミスが起きたとしても、より簡単にダメージを軽減することができます。

リレーショナル・データベース管理システムは、大量のデータを扱うビジネスにはかなり役立ちますが、完璧ではありません。中小企業や新興企業にとっては、複雑さや拡張性のなさが課題かもしれません。

リレーショナル・データベースはスキーマ設計が複雑で、効果的に運用するには慎重な計画が必要です。このアプローチを、例えばデータレイク（生データの単純で構造化されていないコレクション）と比較してみましょう。

リレーショナル・データベースは時間がかかり、実務的な性質があるため、小規模なビジネスモデルには負担が大きすぎる場合があります。正規化されたテーブルが不要でないことを確認し、整合性を維持することもまた、難しいと言えます。

リレーショナル・データベースは、非構造化データの保存やクエリには最適化されていないため、テキスト文書や画像、マルチメディアを保存することはできません。

もしあなたのビジネスが定期的に大量の異なる種類のデータを扱うのであれば、データレイクやベクター・データベースの方が魅力的かもしれません。

リレーショナル・データベースの拡張は不可能ではありませんが、急速に進化するビジネスには適さないかもしれません。リレーショナル・データベースは垂直方向に拡張することができます（1台のマシンにさらにリソースを追加するなど）。しかし、水平方向に拡張する場合（複数の マシンにデータを分散させるなど）には限界があります。

リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）は、コンピューター上のデータをリレーショナルテーブル形式で管理するためのソフトウェアであり、データの保存、取得、操作を効率的に行うことができます。RDBMSは、データベース(database)とアプリケーション、ユーザー間の一貫したインターフェースを提供し、組織がビジネスクリティカルな情報を効率的に管理するために利用されています。

実際に、大規模なビジネスでは、マルチモーダルなアプローチが好まれることがあります。これは、異なるデータモデルやワークロードに対して柔軟に対応するためであり、RDBMSが提供する堅牢なデータ管理機能が役立ちます。

一方で、小規模なビジネスでは、柔軟性やコスト効率が重視されることが多く、RDBMSの選択においてもこれらの要素が考慮されます。

RDBMSの利点として、複数のユーザーが同時に同じデータベースを操作できることがあります。これにより、データを冗長化することなく、効率的にデータベース操作を実行し、重要なデータポイントを集約することが可能です。また、RDBMSはデータベース管理者に対してデータへのアクセスを細かく制御する機能を提供し、セキュリティとデータ整合性を確保することができます。

• MySQL: このオープンソースRDBMSは、その信頼性、パフォーマンス、使いやすさで人気があります。
• PostgreSQL: この先進的なオープンソースRDBMSは、その堅牢な機能とSQL標準への緊密な準拠でよく知られています。
• InterSystems IRIS: インターシステムズのデータベース管理システムは、マルチモーダルなアプローチで、スケールの大きなビジネスをサポートします。

InterSystems IRISは、リレーショナル・データベース以上のものを提供します。 InterSystems IRIS は、リレーショナル・データベース、ドキュメント・データベース、キー・バリュー・データベース、 グラフ・データベースなど、様々なデータモデルをサポートしています。

このことは、リレーショナル・データベースの作成をサポートするだけ でなく、単一のプラット フォーム内で様々なタイプのデータを処理する機能を提供することを意味します。

SQL と高度なクエリ機能を強力にサポートする InterSystems IRIS は、企業がリレーショナル・データを効率的に定義し、 制御することを可能にします。

スキーマ管理におけるプラットフォームの柔軟性により、ビジネス・ニーズの変化に応じてシームレスな調整を行うことができ、組織の目標に沿ったデータベース構造を維持することができます。

InterSystems IRISの主な利点は、特に大規模データにおけるパフォーマンスの最適化に重点を置いていることです。 PostgreSQLのようなデータセットの増大に苦慮するソリューションとは異なり、InterSystems IRISは、テラバイト級のデータを処理しても高いパフォーマンスを維持します。 インテリジェントなデータ・シャーディングや最適化されたクエリ実行などの機能により、InterSystems IRISは、データベースのパフォーマンスがデータの増加に応じてリニアにスケールすることを保証します。

このパフォーマンス重視の姿勢は、クラスタリングやデータレプリケーションなどの強力な高可用性機能によって補完されています。

InterSystems IRISは、役割ベースのアクセス制御とデータの暗号化により、完全なセキュリティ対策も提供しています。 これらの対策は、あなたの大切な情報を守り、ルールを守る助けとなります。