SQL データベースとは

リレーショナルデータベースとも呼ばれる SQL データベースは、行と列からなる高度に構造化されたテーブルにデータを保存して整理するシステムです。これらのデータベースは、データの読み取りと書き込みを行うための構造化クエリ言語（SQL）を用意しており、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）に分類されます。

SQL ステートメントは、テーブル構造の作成や更新、データの読み取りや書き込み、ユーザー権限の管理、管理タスクの実行に使用されます。たとえば、CREATE ステートメントはテーブルの作成に使用し、INSERT ステートメントはテーブルに新しい行を追加し、SELECT ステートメントはデータベースクエリを実行します。構造的な変更や管理上の変更を行うステートメントは、通常、ソフトウェア開発者や管理者専用で、読み取り / 書き込み操作はエンドユーザーアプリケーションによって実行されます。

リレーショナルデータベースは、複数のテーブルにわたって情報をリンクする機能を維持します。この形式により、テーブル内のさまざまな列やデータポイント間の関係についての分析情報を簡単かつ速やかに取得できます。リレーショナルデータベースでは、特定の列のインデックスを作成して検索を高速化できます。

たとえば、医療機関では、患者情報の行を含むテーブルを維持している場合があります。各行が 1 人の患者であり、列には患者の名前、保険情報、連絡先情報などのデータポイントが含まれます。来店情報を格納する 2 つ目のテーブルが存在する場合があります。リレーショナルデータベースでは、各行に一意の ID を使用して、リンクされた患者情報を 2 つのテーブルで保持します。これにより、各患者の来院を速やかに検索できます。

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SQL とは

SQL（構造化クエリ言語）は、リレーショナルデータベースでデータを保存、取得、管理するために使用されるプログラミング言語です。SQL ステートメントは英語に似ており、ソフトウェア開発者、データアナリスト、その他の実務担当者が利用できます。

SQL データベースのメリット

企業が SQL データベースを選ぶ理由は次のとおりです。

効率的。リレーショナルデータベースは、複雑なクエリの管理において非常に効率的です。
高速。SQL データベースは大量のデータを短時間で取得できます。そのため、リアルタイムのトランザクションデータに適しています。
高い信頼性。SQL データベースは高度なデータの整合性を保ち、ACID に準拠しています。

SQL データベースエンジン

ソフトウェアアプリケーションの構築に使用される SQL データベースエンジン（プロダクト）は数多くあります。最も人気があるものには、PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle などがあります。オープンソースのデータベースエンジンもあれば、商用のデータベースエンジンもあります。

PostgreSQL と SQL の比較

PostgreSQL は、エンタープライズレベルのパフォーマンスを目的として設計されたオープンソースのオブジェクトリレーショナルデータベース（ORDBMS）であり、その信頼性と堅牢な機能で評価されています。開発の歴史が長く SQL を使用していることから、世界で最も人気のあるオープンソースデータベースの一つとなっています。

デフォルトの手続き型言語は pgSQL（PL/pgSQL）の拡張機能であり、標準のディストリビューションには Tcl、Perl、Python の手続き型言語拡張機能が含まれています（PL/Tcl、PL/Perl、PL/Python と表記）。拡張機能では、Java、Ruby、C、C++、Delphi、JavaScript などの多くの言語がサポートされています。

詳細な比較については、PostgreSQL と SQL の比較ガイドをご覧ください。

MySQL と SQL の比較

MySQL は、1995 年に開発された人気のあるオープンソースのリレーショナルデータベースで、現在は Oracle がスポンサーとなっています。SQL クエリをサポートしており、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）またはコマンドラインから管理できます。

MySQL は物理マシンに手動でデプロイすることや、クラウドサービスプロバイダを通じてデプロイすることが可能です。データベースのメンテナンスの負担を軽減するために、フルマネージドサービスを選択する企業が増えています。

SQL Server とは

SQL Server は、SQL クエリを実行する Microsoft 所有のデータベースです。PostgreSQL と SQL Server の違いについて詳しく見ていきましょう。

SQL と NoSQL: ユースケースと例

一般的に使用されている非リレーショナルデータベースエンジンは数多くあり、その多くは非表形式でデータを保存します。その一部は SQL に似たクエリをサポートしているため、「SQL だけではない」という意味の「NoSQL」という用語を生み出しました。

アプリケーションによって非リレーショナル NoSQL データベースを使用する場合や、リレーショナル SQL データベースを使用する場合があるのはなぜでしょうか。適切なデータベースの選択は、多くの場合、ユースケースに左右されます。SQL と NoSQL の使い分け

SQL のユースケース

SQL データベースは、構造化されたリレーショナルデータや複雑なクエリの管理に優れています。SQL データベースは ACID に準拠しているため、データが高度に構造化されたトランザクション情報に適しています。たとえば、販売注文は、すべての注文に同じ列が含まれ整合性が重要であるため、SQL データベースに適しています。

これに対して、NoSQL データベースは非表形式でデータを保存します。データは、ドキュメント、Key-Value ペア、グラフなど、リレーショナルモデルに適さない別の形式になっている可能性があります。たとえば、ページごとに構造が異なることがあるため、ウェブサイトはドキュメントデータベースに適しています。

SQL のユースケースの例:

財務アプリケーション
医療データ分析
顧客トランザクション
データ分析

NoSQL のユースケース

SQL データベースとは異なり、NoSQL データベースは複雑なデータの関係や広範なインデックス管理を行う必要がないため、通常はスケーラビリティが高く、安定したパフォーマンスを保ちます。通常、NoSQL データベースは、スケールアウトアーキテクチャで実装され、追加の容量が必要になったときに、データベースが自動的にノードを追加できます。

こうした NoSQL データベースの特性は、大規模で頻繁なデータ変更を必要とするアプリケーションに最適です。データベースが複雑なデータ関係を維持する必要がないため、ノードを追加してもクエリのパフォーマンスにはほとんど影響しません。

NoSQL の一般的な用途は次のとおりです。

モバイルアプリケーション、ウェブアプリケーション、IoT アプリケーション
リアルタイムウェブアプリケーション
パーソナライズとレコメンデーションエンジン
在庫管理とカタログ管理
不正行為の検出と ID 認証
アドテック

NoSQL データベースの詳細を確認する。

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