「データベース管理システム」（DBMS）は、データベースを作成して管理するためのシステムだ。基本的には、データベースそのものと、エンドユーザーまたはアプリケーションの間のインタフェースとして機能する。エンドユーザーはDBMSを使い、データベース内のデータの作成や保護、読み取り、更新、削除ができるようになる。DBMSは一定のルールに従ってデータを整理し、簡単にアクセスできる状態に保つ。（続きはページの末尾にあります）
RDBMSを含め、さまざまなDBMSの中から自社の用途に適したものを見極めるためには、それぞれの特徴を理解しておく必要がある。主要なDBMSの種類とそれぞれの長所、短所を解説する。
RDBMS以外にも、企業は用途に応じてさまざまなDBMSを選択できる。どの用途にどのDBMSが適するのかを判断するために、主要なDBMSの種類とそれぞれの長所、短所を知っておこう。
DBMSにはRDBMS以外にもさまざまな種類が存在する。どのDBMSを使用するかを決める前に、それぞれの長所と短所を知っておくことが大切だ。RDBMSをはじめとする主要DBMSを解説する。
オンプレミスのDBMSからオープンソースの「PostgreSQL」に乗り換えた企業にIKEAとKonica Minolta Healthcare Americasがある。なぜPostgreSQLなのか。両社に選定理由や活用術を聞いた。
Konica Minolta Healthcare Americasは、それまで利用していた「SQL Server」から「PostgreSQL」に移行した。PostgreSQLを選択した理由と、運用時に直面した課題を担当者が説明する。
小売業大手のIKEAはオープンソースRDBMS「PostgreSQL」を活用している。数あるRDBMSの中からPostgreSQLを選択するに至ったプロセスと理由を担当者が語る。
画像や文章の「意味」を理解できるAIモデルを支えているのが「ベクトルデータベース」だ。従来のリレーショナルデータベースが抱える課題をどう解決し、何に役立つのか。
Oracleは「Oracle Database」の古いバージョンをアップグレードするようユーザー企業に推奨している。背景にはサポート体制の継続以外にも、同社の戦略的な狙いがあるという。それは何か。
Oracleは2023年6月、「Oracle Database」の「19c」よりも前のバージョンにおけるサポートの種類を変更した。Oracle Databaseを運用中の企業に影響はあるのか。Oracleの狙いとは。
ビジネスにおけるデータ活用が求められる中、クラウドデータレイクへの注目が高まっている。なぜデータレイクをオンプレミスシステムではなくクラウドサービスで運用する必要性があるのか。
商品のレコメンドや画像認識といったシステムの性能を向上させるのが「ベクトルデータベース」だ。さまざまな業界での活用例から、ベクトルデータベースがどのようにビジネスを変えようとしているのかを読み解く。
AI技術の活用には、画像や文章などの非構造化データを大量に管理しなければならない。そうした際に不可欠なのが「ベクトルデータベース」だ。なぜ重要であり、どう役立つのか。
「行」と「列」を使ってデータを管理する仕組みに「リレーショナルデータベースシステム」（RDBMS）がある。行と列に着目して、その仕組みを解説する。
「Microsoft Excel」をはじめとする表計算ソフトウェアを使う際、「行」と「列」をどう使い分けるべきなのか。行と列が果たす役割の違いを踏まえて解説する。
「行」と「列」という言葉は、数学、データ分析、コンピュータサイエンスなどの世界で盛んに使われる。そもそもどのような意味なのか。違いや定義を再度確認しよう。
データの多様化が進むにつれて、従来の主流だったRDBMSで全てのデータを取り扱うことが難しくなってきた。NoSQLはそうした課題の一部を解決するものの、依然として解決が難しい課題は残る。それは何なのか。
DBMSは、データの変更管理やデータベースの監視、調整、セキュリティ対策、データのバックアップと復元といった、データベースの管理に必要な作業を実行可能にする。DBMSによってはデータベース自体のアクティビティー（操作や処理）と、データベースにアクセスするアプリケーションのアクティビティーのログを取得し、監査する機能も備える。
エンドユーザーにデータの表示画面を提供することもDBMSの役割だ。複数のエンドユーザーが、複数の場所から同一のデータを利用できるようにする。IT管理者はエンドユーザーに表示するデータやその表示方法を制限したり、1つのデータベーススキーマ（データベースの設計）に対して、複数の表示方法を用意したりできる。
データベースに対する操作をDBMSが一手に担うので、エンドユーザーやアプリケーションは、データの物理的な格納場所やデータが配置されているストレージの種類を意識する必要がなくなる。DBMSが提供するAPI（アプリケーションプログラムインタフェース）を使用する限り、データベースに変更が加わるたびに、開発者がアプリケーションのプログラムを修正する必要はない。
DBMSの一つである「リレーショナルデータベース管理システム」（RDBMS）では、データベースの操作に「SQL」を利用する。SQLは、データの定義、保護、アクセスを実行するためのプログラミング言語だ。
RDBMSは「SQLデータベース」とも呼ばれる。データを固定のスキーマ（データ構造）を持つテーブル（表）の行として表現し、キー列の値によって関係性を定義する。高価な製品もあれば、「PostgreSQL」のようなOSS（オープンソースソフトウェア）の選択肢もある。
主なRDBMSには、IBMの「IBM Db2」やMicrosoftの「Microsoft SQL Server」、オープンソースの「MySQL」などがある。「SingleStore」は、AI（人工知能）技術を活用したアプリケーションやシステム運用データの分析用に設計されたクラウドネイティブデータベースだ。
NoSQL DBMSは、時間とともに変化するデータ構造に適する。ただしスキーマを管理するために、アプリケーションの改修が必要になることがある。NoSQL DBMSには主に4つの種類がある。
1．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、半構造化データ（厳密な構造が決まっていないデータ）を保存するためのデータベースだ。一般的に、データを「JSON」形式のドキュメントとして保存する。コンテンツ管理やモバイルアプリケーションなど、さまざまなスキーマ要件を満たす必要があるシステムに適するデータベースだ。代表例としてはMongoDBの「MongoDB」や、OSSの「Couchbase Server」がある。
2．グラフデータベース
グラフデータベースは、データをテーブル（表）やドキュメントではなく、「ノード」と「リレーション」（関係）で表す。データ同士のつながり（関係性）を重視する特徴のために、SNSや予約システム、顧客関係管理（CRM）など、データの関連性を扱うシステムに適する。グラフデータベースの具体的な製品例として、Neo4jのOSS「Neo4j」がある
3．キーバリュー型データベース
キーバリュー型データベースは、「キー」（識別子）と「値」（データ）を1組として保存する。この単純さから、処理速度が速く、大規模なアプリケーションの開発に向いている。具体的にはWebアプリケーションのセッション管理やキャッシング、オンラインショッピングのカートの管理などの用途がある。Redisが開発した「Redis」やDanga Interactiveが開発した「Memcached」といったOSSは、主なキーバリュー型データベースの一例だ。
4．ワイドカラムストア
ワイドカラムストアは、一般的なRDBMSのようにテーブルとカラム（列）、レコード（行）でデータを表現しつつ、各行が異なるカラムを持つことができる。列ごとにデータを保存するため、特定の列のデータを素早く検索する処理に適している。この特徴から、レコメンデーションエンジンやカタログ管理、不正検出、イベントログ管理などの用途に適する。Meta Platforms（旧Facebook）が開発したOSSの「Apache Cassandra」やApache Software FoundationのOSS「Apache HBase」がその一例だ。
NewSQL DBMSは、SQLを使用する新しい種類のRDBMSだ。一部のベンダーはNewSQLという名称を使わず、「分散SQLデータベース」と呼ぶ。NoSQLのような拡張性を備えると同時に、ACID特性（原子性、一貫性、独立性、耐久性）によってデータの整合性を確保する。NewSQL DBMSは、RDBMSの仕組みを持ちながら、分散処理や耐障害性の向上が可能な設計になっている。インメモリ処理の機能を備えていたり、クラウドインフラで利用できたりする点も特徴だ。RDBMSよりも機能がシンプルで軽量なため、運用や管理がしやすいという利点もある。
代表的なNewSQL DBMSとして、Cockroach Labsが開発したOSS「CockroachDB」、Googleのデータベースサービス「Google Cloud Spanner」、NuoDBの「NuoDB」、YugabyteDBの「YugabyteDB」などが挙げられる。
インメモリDBMSは、データを主にメモリ（RAM）で処理するDBMSだ。一般的なDBMSはHDDなどのストレージにデータを保存し、必要に応じて読み書きを実行するが、インメモリDBMSはそのプロセスを省略し、メモリで直接データを処理するため、応答時間を高速化できる。そのためDBMSはリアルタイムでデータ処理が求められるアプリケーションに適する。特に向いているのが、データのトランザクション処理（OLTP）と分析処理（OLAP）を同じデータベースで同時に実行するHTAP（ハイブリッドトランザクショナルアナリティカルプロセッシング）を必要とするシステムだ。HTAPはデータ処理とデータ分析の両方を、単一のDBMSで実行するための技術を指す。ただしインメモリデータベースはメモリの消費量が一般的なDBMSよりも増えるため、サーバのリソース管理が重要になる。インメモリデータベースの例として、SAPの「SAP HANA」やRedisが挙げられる。
列指向DBMSは、データをカラム単位で保存するDBMSだ。一般的なRDBMSはレコードごとにデータを保存するが、カラム指向データベースは列ごとにデータを保存するため、特定の列のデータだけを素早く検索することができる。この特徴から、データウェアハウス（DWH）のように、大量のデータを効率よく分析する用途に適する。特に同じ種類のデータが大量に格納される場合、データ圧縮の効果が高く、ストレージの使用効率の向上が見込める。カラム指向データベースの代表的な製品としては、Snowflakeの「Snowflake」やAmazon Web Services（AWS）の「Amazon Redshift」がある。
マルチモデルDBMSは、単一のDBMSで異なる形式や構造のデータを扱えるDBMSを指す。ユーザー企業は異なるDBMSに切り替えることなく、1つのDBMSで複数のデータ構造を管理できる。IBM Db2はRDBMSだが、列指向でデータを処理する機能も提供する。OracleのRDBMS「Oracle Database」やMongoDBなどのDBMSも、拡張機能を適用することでマルチモデルDBMSとして使える。Microsoftの「Microsoft Azure Cosmos DB」やProgress SoftwareのNoSQL DBMSの「MarkLogic」などの製品は、最初からマルチモデルDBMSとして開発された。
クラウドDBMSは、クラウドインフラで実行されるDBMSを指す。RDBMSやNoSQL DBMSなどさまざまな種類のDBMSがあり、ユーザー企業が構築や管理をする形態のものと、クラウドベンダーが運用を代行するマネージドサービスがある。
必要に応じてリソースを拡張、縮小できる点が、クラウドDBMSの利点だ。インフラとなるハードウェアの管理が不要なため、システムの運用負担を軽減できる。Microsoftの「Microsoft Azure」やGoogleの「Google Cloud」、AWSの同名サービスなどのクラウドサービス群が、サービスの一つとしてクラウドDBMSを提供している。
ハイブリッドDBMSは単一の製品で複数のデータベースエンジンを利用できるDBMSを指す。一般的に、RDBMSと複数のNoSQLエンジン、APIを組み合わせた構造になっている。例えばAltibaseのDBMS「Altibase」はインメモリデータベースとディスクデータベースの両方が利用可能なハイブリッドDBMSだ。DataStaxのハイブリッドDBMS「DataStax Enterprise」は、ハイブリッドクラウド（オンプレミスインフラとクラウドインフラを併用する形態）で利用可能なことが特徴だ。
DBMSの関連技術は進化を続けており、データベースの構築方法やサービスの提供方法に影響を与えている。主なトレンドを紹介する。
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