【おすすめ20選】データベースとは？必要性やメリット、ソフト選びのポイントを解説

データベースという言葉はビジネスシーンでもよく使われますが、理解が曖昧なままで過ごしてしまっている方も多いでしょう。そこで、本記事ではデータベースの基本知識や、データベース選びのポイント、おすすめのデータベースなどについて詳しく解説します。

データベースとは

データベースの意味

データベースとは、特定の条件に当てはまるデータを集積・整理した情報群のことです。ビジネスシーンにおいては、データベース管理システム（DBMS）やデータベースソフトのことを単にデータベースと呼ぶケースも多いです。

データには、テキスト情報にメタデータを持たせた構造化データと、ネイティブな形式のまま保存された非構造化データ、その中間である半構造化データがあります。データベースと聞くとテキストや数値の情報群をイメージする人が多いと思いますが、非構造化データである画像・音声・動画などもデータベースで取り扱うことが可能です。

データベース化の意味

データベース化とは、集めたデータを使いやすく整理することですが、企業や組織の業務に関する文脈では、データベース管理システムを導入すること指しているケースが多いです。IT化が加速する中で大量のデータを管理したり、ビックデータを分析することでマーケティングに役立てるといった必要性が出てきました。したがって紙資料によるデータ管理や表計算ソフトでのデータ管理といった従来型のデータ管理から、データベース管理システムを使ったデータ管理への転換は、多くの企業・組織にとって喫緊の課題となっているのです。

主なデータベースの種類

階層型データベース

階層型データベースとは、データのことを「ノード」と呼び、1つのノードから複数のノードがツリー状に派生するように展開する方式のデータベースです。派生前のデータを「親ノード」、派生後のデータを「子ノード」と呼びます。親ノードと子ノードは1:nの関係となり、親ノードは複数の子ノードを持つことができますが、子ノードは一つの親ノードだけしか持てません。データへのアクセス速度が速いというのが階層型のメリットです。デメリットは、基本的に子ノードは1つの親ノードしか持てないため、複数の親ノードが必要な場合は不自然なデータになる点と、データの追加・削除を行なった場合にルートを再登録する必要があるなどデータ登録に柔軟性が欠ける点などが挙げられます。

ネットワーク型データベース

ネットワーク型データベースも、階層型と同様にデータをノードという構成要素で表します。この方式は階層型とは異なり、1つの子ノードが複数の親ノードを持つことが可能な網目状に展開されるデータベースです。階層型にはデータの重複が発生する可能性がありますが、ネットワーク型はデータの重複を防げるというメリットがあります。デメリットは、階層型と同様に、データ登録に柔軟性が欠ける点や、データの運用に高度な専門知識が必要になる点などが挙げられます。

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とは、「レコード」と呼ばれる行と「フィールド」と呼ばれる列という構成要素からなるデータベースです。正式には、リレーショナルデータベース管理システム（Relational Database Management System）と呼ばれ、RDBMSと略されることが多いです（本稿でも、以下はRDBMSを用います）。RDBMSは、SQL（Structured Query Language）というデータベース言語を使って操作されています。広く普及しており、現在主流となっているデータベース方式になります。この方式のメリットは階層型やメットワーク型では難しかった柔軟なデータの取り扱いが可能となっている点にあります。デメリットとしては、プログラムが複雑化しやすいのでデータの処理速度が遅くなる傾向がある点が挙げられます。

NoSQLデータベース

NoSQLデータベースとは、非リレーショナルなデータベースを指す言葉です。NoSQLのNoは、Not onlyの略なので「SQLを使わない」ではなく「SQLだけではない」という意味になります。RDBMS以外のデータ管理システムすべてを指す大まかな分類として用いられる用語であり、厳密な定義が存在している訳ではありません。大きな特徴としては、NoSQLで扱うデータは、画像・音声・動画など非構造化データや、非構造化データにフレキシブルな構造を与えた半構造化データに最適であるとされている点にあります。また、RDBMSと比べてデータ処理速度が速いという点や、システムの拡張性が高く多種多様なデータに対応できる点などがメリットとして挙げられます。デメリットはデータの加工が難しい点、整合性を保つのが難しい点などが挙げられます。

データベースの活用でできること

データベースの作成

ExcelやGoogleスプレッドシートなどの表計算ソフトでは、一つのワークシートに格納できるデータの件数に限界があります。データベースを利用すると、サーバーの容量が許す限りのデータを一つのデータベースに集約して格納しておくことが可能になります。

データの検索・抽出

データベースを利用すれば、複数のデータを整理しまとめて保存することも可能なので、効率的にデータの検索や抽出が可能になります。

データの加工・分析

データベースを導入すれば、データベースを後から加工したり、データを高度な分析にかけることも可能になります。

データのレポート機能

データベースに保存されているデータを利用して、レポートを自動で作成することも可能です。

データベースを導入する3つのメリット

メリット1．大量のデータを一元管理できる

データベースを導入することで、大量のデータを一括管理することができます。また、データベースは、オンプレミス型でもクラウド型でもサーバーを利用してデータを集積します。各自のパソコン端末でデータを管理するよりも、サーバーを利用したデータベースを用いることでデータの共有や高度な検索も可能になります。また、セキュリティ対策が整った環境で管理できる、バックアップ機能を搭載したソフトウェアも多いといったメリットもあります。クラウド型のデータベースであれば、端末上で誤って削除した場合はもちろん、自然災害などで物理的にデータが破損した場合もデータベースを守ることができます。

メリット2．複数のユーザーが同時にデータへアクセスできる

データベースを利用すれば、複数のユーザーが同時にデータベースへアクセスすることが可能になります。ローカル環境でデータを管理していると、ファイルを保存した場所がわからなくなったり、最新のデータがどれか分からなくなるといった状況も起こりえますが、データベースであれば、どの端末からも更新された最新のデータにアクセスすることが可能になるのです。

メリット3．データの分析や加工が容易になる

データベースを導入することで、データの分析や加工が容易になります。データベース化されていれば、データ分析に必要なデータを条件に合わせてすばやく抽出することも簡単です。また、外部のデータ分析ツールと連携して高度な分析にかけることも可能になります。さらに、数値間の単位を統一したり、グループ分けなど新たなカテゴリーの追加なども容易になります。

データベースソフトを選ぶ6つのポイント

ポイント1．必要な機能は揃っているか

一口にデータベースソフトといっても、その機能は様々です。単にデータベースとしての機能を有するだけでなく、データベースを使ったアプリケーション制作する機能や、データ分析する機能が搭載されたサービスもあります。また、ある業種や部署に特化したデータベースソフトもあります。その他にも、今まで利用していたデータベースをそのまま流用したい場合などは、外部のデータベースと連携できるサービスを選択しましょう。

ポイント2．自社の技術レベルで扱えるか

データベースソフトには高度な専門知識を要するものも多いです。一方で、専門知識がなくても利用できるサービスや、ある程度知識があれば運用できるローコードのサービスも数多く提供されています。一般的には、高機能なデータベースソフトは、データベース言語やプログラミング言語などを理解しているエンジニアが設定を行う必要性があるものが多いです。社内エンジニアがいる場合でも、データベースに詳しいエンジニアであるとは限りませんので、自社の技術レベルにあったサービスかどうかは事前に検討しておきましょう。

ポイント3．自社で扱うデータ量に合っているか

扱うデータのサイズも、データベースソフトを選ぶ上で考慮しなければいけないポイントです。例えば、住所録としてのみ活用する顧客データであれば、ExcelやGoogleスプレッドシードでも十分なケースもあります。しかし、顧客の年齢、職業、年収、家族構成、学歴、趣味嗜好といった属性に関する情報や、Web上の行動履歴・購買履歴といった情報まで管理する場合はデータベースソフトを導入したほうが良いでしょう。また、データの量だけでなく、データの種類、データの発生頻度・更新頻度などの要素もデータ全体のサイズを考える上で重要になってくることも覚えておきましょう。

ポイント4．料金体系や契約期間

無料利用可能なデータベースもありますが、高度な機能を有したデータベースソフトは基本的に有料です。また、近年はオンプレミス型で買い切りのソフトウェアよりも、クラウド型のソフトウェアが主流なので、月額料金がかかるサービスが大半です。料金体系や契約期間は、サービスによって様々なので自社の目的や費用にあったサービスを選択しましょう。無料トライアル期間があるかどうかも、チェック項目の一つです。

ポイント5．セキュリティー対策は十分か

企業で扱うデータの管理は、セキュリティ対策が大変重要です。特に顧客データなどの個人情報が流失した場合は、被害や責任問題なども甚大になるので注意しましょう。比較検討する上で、各データベースソフトが、どのようなセキュリティ対策を取っているかを事前によく確認しておくことが大切です。

ポイント6．サポート体制や言語は適切か

サポート体制や言語についてもチェックしておきましょう。手厚いサポートが必要な場合は、有料のサービスを選択したほうが無難です。また、海外で開発されたデータベースソフトも多いので、日本語に対応しているかどうかも確認しておきましょう。英語に不安がある場合は、国産のサービスか日本法人があるサービスを選択しましょう。

データベースサービスを紹介

続いて主要なデータベースサービスを紹介します。

Microsoft SQL Server（マイクロソフトエスキューエルサーバー）

Microsoft SQL ServerはMicrosoft社が開発したRDBMSです。「MS SQL」と呼ばれることもあります。Microsoftが開発しているサービスなので、Windowsとの相性の良いデータベースです。データベース操作で一般的なコマンド入力（CUI）ではなく、アイコン等を使って視覚的に操作可能なインターフェース（GUI）なので、直感的に操作することができます。また、SQLを拡張したTransact-SQLというデータベース言語を利用しており、プログラミング言語のように「条件分岐」「繰り返し」といった制御構造を記述することも可能です。

Oracle Database（オラクルデータベース）

Oracle Databaseとはオラクル社が開発した世界最大規模のRDBMSです。オラクル社は、アメリカにある世界有数のソフトウェア企業で、データベース管理システムを主力商品として開発しています。セキュリティに強く大量のデータを扱うことが得意なので、大企業や上場企業などで広く導入されています。

SAP HANA

SAP HANAは、データ主導のリアルタイムな意思決定と行動をサポートするハイパフォーマンスなインメモリデータベースです。オンプレミス版とクラウド版が提供されています。企業データへのシンプルなゲートウェイを生成することができ、高度なアナリティクス処理、アプリケーション開発、データ仮想化も実現可能です。

IBM Db2（アイビーエムディービーツー）

IBM Db2はIBMによって開発・販売されているRDBMSの一つです。大規模なデータベースを支える信頼性やスケーラビリティ（機器やソフトウェア、システムなどの拡張性・拡張可能性のこと）を有するサービスです。また、リレーショナルデータベースですが、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を取り入れたデータベース）やXMLデータベース（XMLというマークアップ言語をそのまま格納できるデータベース）などの機能も併せ持っています。Linux、UNIX、Windowsの各OSに対応しています。

MySQL（マイエスキューエル）

MySQLは、オープンソースのRDBMSです。Windows、Mac OS、Linuxなど主要なOSすべてで利用可能なデータベースです。MySQLの利用には、SQLはもちろんのことPHPやJavaと連動させて活用することが多いので周辺のプログラミング言語の知識も必要になります。世界で最も利用されているRDBMSであり、Facebook、Twitter、YouTubeといった人気のSNSやWebサービスで用いられているデータベースなので、その存在については知っておきましょう。

PostgreSQL（ポストグレエスキューエル）

PostgreSQLは、オープンソースのRDBMSです。Mac OS、Windows、Linuxなど複数のOSに対応したデータベースです。BSDライセンスという緩やかなルールで運用されているライセンスを採用しているので、独自のカスタマイズを加えることも可能です。MySQLとほぼ同様の機能を持つデータベースですが、開発者が自由にデータ型やメソッドを定義することができるオブジェクトリレーショナルデータベースである点が大きく異なります。こうした自由度の高さを好んで開発に採用するエンジニアもいます。

Mongo DB（モンゴデービー）

Mongo DBは、半構造化データであるJSON形式のデータを管理できるNoSQLデータベースです。JSON形式とはドキュメント形式のデータなので、ドキュメント形式のデータをそのまま格納できるMongo DBのようなデータベースを、ドキュメント指向データベースと分類することもあります。ドキュメント指向データベースの中では最も利用されているデータベースの一つです。オープンソースなので無料で利用可能です。また、開発元が提供する有償のサポートサービスも提供されています。

Firebird（ファイアーバード）

Firebirdは、オープンソースのRDBMSです。InterBaseというRDBMSから派生したデータベースです。一般的なデータベースとしての利用の他に、データベースライブラリとしても利用可能です。使い方を解説する書籍やWebサイトも少なく、レンタルサーバーでの利用もサポートされていないので注意が必要ですが、オープンソースカンファレンスなど各方面で高い評価を得ているデータベースです。

Redis（レディス）

Redisは、オープンソースのインメモリデータベースです。インメモリデータベースとは、コンピューターの記憶装置であるメインメモリとディスクストレージのうち、メインメモリ上のみでデータを管理する仕組みです。メインメモリを利用するので、データへのアクセスが非常に高速です。一方で、ディスクストレージと比較して利用できる容量が少なく、コンピューターを停止するとデータが消去されてしまいます。Redisは、そうしたメインメモリの「揮発性」を克服できるデータ永続化機能がオプションで搭載されています。また、Key-ValueストアというNoSQLのデータベースサーバーが採用されており、システムを構成するサーバーを増やすスケールアウトにも最適のデータベースです。

Microsoft Access（マイクロソフトアクセス）

Microsoft Accessは、Microsoft社が開発・提供しているRDBMSです。専門知識は必要でなく、Excelに似たユーザーインタフェースなのでデータベース関連のソフトに不慣れな初心者でも安心して利用することができます。利用しているOfficeの種類によっては、Accessも含まれている場合があります。Windows向けのデータベースですが、Webブラウザ経由で利用するクラウド版はMac OSでも利用可能です。また、クラウド版であれば、マルチアクセス機能を使って複数のユーザーがデータベースに同時アクセスすることも可能です。さらに、無料で試すことも可能なので導入しやすいデータベースです。

Claris

ClarisはAppleの子会社であるクラリス社が開発しているRDBMSです。Microsoft Accessのライバル的な存在として長年多くのユーザーに愛用されています。クロスプラットフォームのサービスなのでWindowsでも利用可能ですが、Appleとの関連性も深く簡易DTP機能を搭載しているので、デザイン事務所や出版社などMacをメインに利用している会社で採用されることが多いです。名前からもわかる通り、基本はカード型のデータベースですが、バージョンを重ねるごとに様々な機能が追加されています。

WaWaD-Be

WaWaD-BeはExcelで管理しているデータを、Webで共有できるデータベースです。プログラムの知識は不要で誰でも利用できるツールです。また、国産のサービスなので、サポート等もすべて日本語で安心して利用できます。自由にフォームを作成できるので、実際にデータを運用していく部署や担当者が使いやすいように項目を設定することが可能です。

Unit Base（ユニットベース）

UnitBaseは、完全ノンプログラミングで誰でも業務システムを開発できるWebデータベースソフトです。同時ログイン可能なライセンスにより、アカウント数無制限で利用できるので、システム開発工数やこすろを大幅に削減することが可能なサービスです。基幹システムなどの外部データベースと直接連携できるのも大変便利です。

Canbus（キャンバス）

Canbusはテレワーク時代に最適化された新しいWebデータベースです。顧客管理（CRM）、勤怠管理、会計／経理、ワークフロー、ファイル／プロジェクト管理等の業務をひとつに集約できます。また、それぞれのレコードに紐づくチャットで、チームワークの強化も図れるなど、オールインワンのWebデータサービスとして活用可能です。

Teradata（テラデータ）

Teradataは、その名前からもわかる通り、テラバイト（1兆バイト）規模のデータを扱うことを念頭に設計されているデータベースソリューションです。プラットフォームとしての完成度も高く、カスタマイズ性やパフォーマンスも優れています。オンプレミス版の他、AWS版、Azure版、IntelliCloud版などクラウド版のサービスが提供されています。

NoSQLのデータベース

ここでは代表的なNoSQLのデータベースを紹介します。

Amazon Dynamo DB

Amazon Dynamo DBは、Amazonが提供するクラウドサービスであるAWSで提供されているNoSQLのデータベースソフトです。容量に制限がないので、大容量のデータベースも安心して作成可能です。すでにAWSを導入している企業においては、第一候補の一つとなるサービスです。

Apache HBase

Apache HBaseとは、アメリカのApacheソフトウェア財団が開発・公開しているオープンソースの分散型データ管理システムです。分散データベースとは、ネットワーク上に複数存在するデータベースを、1つのデータベースであるかのように扱えるデータベースです。またApacheとは、MySQLやPostgreSQLなどと組み合わせてWebアプリケーション構築環境を構成するオープンソースのWebサーバソフトウェアです。サーバー台数を増やすことで、非常に大きな規模まで拡張が可能なデータベースです。

Apache Cassandra

Apache Cassandoraはオープンソースの分散データベース管理システムです。元々は、Facebook社において大規模データを格納するために開発されたシステムで、Apacheソフトウェア財団に寄贈されたサービスです。耐障害性に優れており、コンピューターの台数を増やすことでシステム全体の性能を向上させるスケールアウトが容易に行える構造になっています。

Apache CouchDB

Apache CouchDBとは、NoSQLに分類されるオープンソースのドキュメント指向データベースです。ドキュメント形式のデータをそのまま格納できるデータベースで、 主にErlangという平行処理指向のプログラミング言語によって書かれています。スケーラブルで耐障害性のあるデータベースです。

データベースの活用をサポートするおすすめツール

SkyLink

SkyLinkは、基幹システムや業務システムで使用しているデータベースに直接接続して、集積された情報を簡単な操作で検索・更新できるツールです。オンプレミス型の「for Desktop」とクラウド型の「for Web」という2つのタイプが用意されています。様々なデータベースに対応し、専門知識を必要としないので誰でも利用可能です。セキュリティ対策も万全で、英語表記の項目を日本語名に変更するといった便利な機能も多数搭載されています。

情報化やIoT化が進む現代社会で、データベースの必要性は高まり続ける

情報化やIoT化が進む現代において、データベースの必要性は高まり続けています。そして、データベースの種類も多種多様になり便利になる一方で、それらに関する情報は複雑になってきています。まずは、本記事を参考にして、数多くあるデータベースの中から自社の環境にあったデータベースを選択できるようにデータベースの基礎知識をマスターし、主な種類とその特徴を把握することから始めてみましょう。

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