「データベースって、聞いたことはあるけど具体的にどんなものなの？」
「データベースの選び方が気になっているんだけど…」

と思うことはありませんか？

データベースを利用しようとしても、どれを使えばいいか迷ってしまいますよね。

では、データベースと、利用のしかたにはどのようなものがあるのでしょうか？

そこで今回は、

について詳しく解説します。

この記事を見ればデータベースについて理解でき、必ず実践に役立てられます。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

データベースとは｜大量のデータを管理している場所

データベースとは、一定の形式で、目的に応じて利用できるよう整理された一群のデータです。

一般的にはコンピューター上で整理されたデータ群をさします。

大量のデータを扱いやすく整理しているという点で、広義では紙媒体の辞書や電話帳もデータベースといえるでしょう。

データベースの具体的例は以下のとおりです。

データベースは、複数のユーザーが共有・利用・検索・加工することを目的に整理されています。

データベースを使うとデータが扱いやすくなり、必要なデータをすぐに手に入れられるでしょう。

また、データベースのようなIT業界の基礎的な知識を学習したい場合は、プログラミングスクールに通ってみるのも検討してみましょう。

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DBMSとは｜データをスムーズに取り出す機能

DBMS(データベース管理システム)は、コンピューター上でデータベースを管理するシステムと、扱うデータ群のことです。

DBMSの機能は、以下のとおりです。

DBMSによって、大量のデータを自動的に整理できます。

コンピューター上のデータは、常に監視し必要に応じて更新するなど、適切に管理することが重要です。

人がデータ管理をすると作業が膨大になる、ミスをするといったデメリットが挙げられるでしょう。

DBMSを導入することで、データ管理の負担を大幅に削減できます。

SQLとは｜DBMSを操作するためのデータベース言語

SQL(Structured English Query Language)はデータベース言語の中で広く普及している言語の1つです。

SQLでデータベースにデータを挿入したり、検索したりすることができます。

SQLでできることは、以下のとおりです。

シンプルな機能ですが、DBMSから必要なデータを命令ひとつで探しだせるため、SQLを活用することで効率的にデータ操作ができます。

ISO(国際標準化機構)で規格化されているため、ひとつのデータベース用のSQLを覚えれば多くの別のデータベースでも利用が可能となるでしょう。

ちなみにSQLは、IT用語の中では基礎的なものにあたりますが、IT業界やプログラミング未経験の方にとっては馴染みのない言葉でしょう。

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データベースを利用する3つのメリット

データベースを用いると、効率的にデータ活用ができます。

表計算、文書作成、名簿など、手軽に使えるソフトもありますが、目的に合わせて使い分けると煩雑さがあるでしょう。

また、複数人で情報を管理するときに矛盾が生じたり、多量な情報を取り扱うには不向きであったりします。

ここでは、データベースを利用する主なメリットを紹介します。

大量のデータを扱うのであれば、データベースを利用したほうが効率よく作業ができます。

単純なソフトにはないメリットについて、詳しく確認していきましょう。

1.大量のデータまとめて管理できる

データベースは大量のデータを1か所にまとめ、統合して管理が可能です。

データを個別に管理すると、それぞれバックアップを取る必要があります。

また、欲しい情報をすぐに探し出すのも難しいでしょう。

データベースを用い、データをまとめて管理することで、以下のようなメリットがあります。

個別のソフトではそれぞれ対策が必要であったことが、データベースを使えば1か所の対策で解決します。

必要なデータをすぐに引き出せ、複数の分野を統合してバックアップやデータの管理ができるので、効率的です。

2.データを共有できる

データベースを使うと、複数のユーザーが同時にアクセス・作業可能です。

表計算など個別ソフトは、1人が編集し、共有する必要があります。

ひとつのファイルを社内共有している場合は編集中に他の人がファイルを操作できないため、非効率的でしょう。

データベースを使い、データを共有するメリットは以下のとおりです。

データベースでは、データの保管とシステムが別に働くため、データを共有しながら同時にアクセス・編集ができるのです。

データベースを導入することで、データの矛盾を防ぐことにもつながるでしょう。

3.分析やデータ整理が自動できる

データベースを導入すると、自動で必要なデータの分析が可能です。

個別ソフトであれば、各ソフト内のデータに限定されるうえ複数の属性データを比較するのに煩雑さが伴うでしょう。

データベース化すれば、属性ごとに分類した複数のデータをもとに分析できます。

属性ごとに分類された複数のデータについて、具体例は以下のとおりです。

こういったデータを分析すると企業の戦略やマーケティングにも役立ちます。

自動でデータの抽出・分析ができるため、業務にも活かしやすいでしょう。

データベースの4つの種類

データベースは、大量のデータを扱う際必要なツールです。

ここでは、データベースを管理するためのDBMSを種類別にみていきます。

データベースはスピードと効率性の他にも使い勝手のよさが重要でしょう。

データベースの種類は、以下のとおりです。

これらのデータベースは、それぞれ特徴が異なります。

それぞれにメリットデメリットがありますので、視認性、スピード、検索のしやすさ、使いやすさなどふまえ、目的に合わせたデータベースの選択をしましょう。

それでは、詳しく解説していきます。

1.階層型

階層型データベースは、保存形式のひとつです。

大元の親データからいくつかのグループに分けて子データを加えていき、さらに細分化していきます。

組織図や、枝分かれした木をイメージしましょう。

階層型の特徴は以下のとおりです。

親データと子データは1:n(複数)の関係であるため、それぞれのデータからのルートが限定されます。

それによって速度が速いのがメリットです。

構造上子データが複数の親データを持てないため、デメリットとしてデータ管理の柔軟性に欠けるといえます。

関連性の高いデータの管理や、速さを求めるサービス構築などには有効でしょう。

2.ネットワーク型

ネットワーク型は、結びついたデータを互いにアクセス可能にしたものです。

階層型と類似していますが、ひとつの子データが複数の親データをもてる、ひとつの親データが複数の子データをもてるといったように、n:mで構成されています。

それにより、重複データを持たずに管理できる点が異なります。

ネットワーク型の特徴は以下のとおりです。

階層型と違い、重複データについては解消されたものの、データ構造への依存性は高いです。

そのため、データ構造を理解していないとデータへのアクセスが難しく、高度な知識を必要とします。

3.リレーショナル型

現在主流のデータベースであり、表形式でデータの関係性を示します。

リレーショナル型は、従来のデータベースと異なりプログラムとデータが独立しているため、データの修正が容易に可能です。

担当者が入力用画面を作成してSQLでデータ操作をすれば利用者はSQLを意識せずデータの編集ができます。

リレーショナル型の特徴は以下のとおりです。

従来の型と比較すると、複雑なデータを扱えるなど柔軟性が上がり、データを活用しやすくなっています。

また、標準化された言語であるSQLにより、データベースによって言語が変わりません。

そのため、運用・管理をよりシンプルに実現できるようになっています。

4.NoSQL

一般的にNot Only SQLの略と解釈されており、SQLを使わないデータベースです。

リレーショナル型が対応できない部分を改善するために生まれました。

データの整合性よりも処理速度に重点を置いているため、単純な構造・膨大なデータ処理に向いています。

NoSQLの特徴は以下のとおりです。

水平分散(複数の機器で作業を進めること)を実現したため、データの拡張の容易さ・処理速度の速さが叶うのがメリットです。

また、SQLを使わないため、高い技術がなくても使用できます。

しかし、データの一貫性や検索精度が重視される場合には不向きなデータベースです。

データベースを選ぶときの5つのポイント

データベースによって、得意としているデータ管理、向いている業務は異なります。

価格や機能の他、扱うデータ量や規模、担当者のスキルレベル、運用体制などさまざまな要素をふまえて検討が必要です。

データベースを選ぶときに注意すべきポイントは、以下のとおりです。

たとえば、SQLを使えるエンジニアがいないのにSQLが必要なデータベースを導入すると使いこなすのが困難でしょう。

また、精度が求められる業務で速さのみを優先すると、データベースのメリットを得られません。

せっかくデータベースを導入したのに業務の効率が落ちては意味がないでしょう。

データベースを選ぶ際のポイントを、以下で詳しく説明していきます。

1.エンジニアのスキル

データベースを導入する際、管理するエンジニアのスキルは重要なポイントです。

たとえば、高機能なデータベースはその分高度なプログラミングスキルが必要となります。

必要なスペックのデータベースであっても、自社のエンジニアが使いこなせなければ意味がありません。

確認すべきエンジニアのスキルは以下のとおりです。

データベース関係でトラブルが発生したとき、対応できるエンジニアがいないとサーバーダウンの可能性もあります。

社内のエンジニアのスキルレベルを考慮してデータベースを選びましょう。

2.データ量

データベースで管理したいデータ量を明確にし、把握するのも重要です。

データベースを保存するストレージの容量を拡張するのは難しく、コストもかかります。

データ量について、以下の点を確認しましょう。

データベースで扱う情報を絞り、本当に必要なデータ量を明確にしましょう。

データ量が少ない場合、データベースソフトを利用しなくてもデータ管理ができる場合もあります。

扱うデータ量にみあったデータベースを選ぶため、データ量を把握して見積もりを行いましょう。

3.価格

データベースは高機能であるほど高額になり、大きな投資といえるでしょう。

データベースの設計・構築にかかる費用は、シンプルなものであれば10万円以内です。

しかし、高機能なデータベースとなると500万円以上かかることもあります。

データベースの価格を検討する際、気をつけるポイントは以下のとおりです。

データベースソフトの中には無料でつかえるものもあります。

同じ製品であれば、基本機能は共通であるため、無料のソフトを試してみるのもよいでしょう。

必要な機能を厳選し、需要に合ったスペックのデータベースを選びましょう。

4.セキュリティ

不正アクセスや情報流出を防ぐため、データベースのセキュリティ対策は必須です。

データベースで扱うデータの中には、個人情報や企業情報などの機密情報も含まれるでしょう。

これらはサイバー攻撃の対象となりやすく、流出すると社会的信用を失います。

データベースのセキュリティ対策として確認すべき点は以下のとおりです

すべてのデータに対策をするとコストが高くなるため、データの優先順位を考えたセキュリティ対策を行うとよいでしょう。

ネットワークやWebアプリケーションの対策に加え、セキュリティ機能のついたデータベースソフトを選択することで全体のセキュリティ機能向上につながります。

5.サポート体制

データベースを運用するうえで出てきたトラブルや疑問に対するサポート体制もチェックしておきましょう。

データベースもシステムである以上ダウンなど予期せぬ事態が起こる可能性があります。

システムがダウンしてしまうと、セキュリティが危険にさらされ、データの出し入れもできません。

データベースのサポート体制について、以下の点を確認しておきましょう。

トラブル発生時は迅速な対応が必要です。

データベースは導入して終わりではありません。

ストレスない運用のため、サポート体制はしっかり確認しておきましょう。

データベース管理システムのおもな製品7選

データベースを検討する際、製品の選定は重要です。

実際に製品を選ぶとき、どのような基準で選べばよいのか判断に迷うことがあるでしょう。

データベースは使用目的に合わせて選定しましょう。

ここでは、実際によく使われている製品を紹介します。

それぞれの製品の特徴を知り、自身のニーズに合ったデータベースを選びましょう。

以下でひとつずつ確認していきます。

1.PostgreSQL

PostgreSQLは人気のオープンソース(無償)データベースです。

著作権表示と免責事項を明記すれば再利用・再配布も可能なため、自由に機能を追加・改修できます。

PostgreSQLの特徴は以下のとおりです。

オープンソースではありますが、有償ライセンスによるサポートも提供されています。

さまざまなソフトウェアと連携可能なため、本格的なハードウェアがなくても動作可能です。

テスト環境でも簡単に利用開始できるため、導入後のイメージもつけやすいでしょう。

2.Oracle Database

Oracle Databaseは、solid ITが調査した人気データベース管理システムで1位のシェアを誇っています。

高機能なデータベースのため、使いこなすには高い技術を持ったエンジニアが必要でしょう。

Oracle Databaseの特徴を紹介します。

Oracle Databaseでは、災害や障害等のあらゆるトラブルからデータベースを保護するシステムが構築されています。

また、基本的に汎用性の高いC言語が使われており幅広い運用が可能なデータベースです。

3.MySQL

MySQLは世界で最も使われているオープンソース(無償)のデータベースです。

Word PressなどのWebアプリケーションの他、TwitterやFacebook等のWebサイトにも使われており、実績のあるデータベースだといえるでしょう。

MySQLの特徴は以下のとおりです。

MySQLは高機能でありながら、オープンソースのため他のデータベースよりも低コストで導入可能です。

また、Webサービス開発も容易に行えます。

PHPやJavaなどのプログラム言語からもアクセス可能であり、幅広く使われています。

4.SQLite

SQLiteはパブリックドメインの軽量なデータベースであり、無償で利用できます。

本体のファイルサイズは600KB程度で、サーバーへインストールする必要がなく、ライブラリとして利用可能な自己完結型データベースです。

さまざまなデバイスで利用可能であり、多くのパソコンやスマホのアプリケーションに組み込まれています。

SQLiteの特徴は以下のとおりです。

セキュリティ対策は不十分であるため、別に対策が必要です。

また、日本語の情報が少ないため、トラブル時の情報収集が難しいというデメリットがあります。

そうはいってもデータベースシステムの作成・設置不要で導入の手間は少ないため、小中規模の開発であれば選択肢に入れてもよいでしょう。

5.Microsoft Access

Microsoft Accessは簡易的な開発が可能なアプリ型のデータベースです。

サーバーへの接続がなくても単体で動作可能であり、複数のユーザーで一元管理するのには向きません。

しかし、プログラム不要で操作できるので、非エンジニアでもデータベースを作れます。

Microsoft Accessの特徴をみていきましょう。

1台のコンピュータで利用するソフトであり、複雑なデータ管理には向きません。

しかし、SQLを使わなくても簡単なデータベース構築ができるため、小中規模でエンジニアが不在であればひとつの選択肢になるでしょう。

6.Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Serverは、名前のとおり.Microsoft社が開発したデータベースで、Windows OSとの相性がよいです。

また、Oracle DatabaseとMySQLに続く3位のシェアを誇っています。(2021年6月現在)

Microsoft SQL Serverにはデータベースを管理するSQL Server Management Studioというツールがあり、これによって命令を打たずともマウス操作でデータベースを構築できます。

Microsoft SQL Serverの特徴は以下のとおりです。

T-SQLはMicrosoftがSQL Server用に独自に追加したSQLであり、習得すれば開発の幅が広がります。

Microsoft SQL Serverには有償版と無償版があります。

使用しながら上位機能にアップデートもできるため、無償版から試してみるのもよいでしょう。

7.MongoDB

MongoDBはNoSQLのドキュメント指向データベースです。

1ドキュメントにつき1件のデータを書き込みます。

ドキュメントごとに異なるデータ構造で書き込めるスキーマレスなデータベースです。

MongoDBの特徴についてみていきましょう。

簡単な書き込みや読み込みの多いソーシャルゲームなどに適したデータベースです。

複数のトランザクションを必要とする場合や一貫性が求められるデータの管理には不向きでしょう。

リレーションデータベースと使い分けをするのもよいでしょう。

データベースに関する資格3選

現代は情報社会であり、大量のデータの有効活用が求められています。

データベースの開発・設計・活用を行う専門家がデータベースエンジニアです。

データベースエンジニアに必要なスキルは、各種データベースシステムの幅広い知識や管理・運用技術でしょう。

データベースエンジニアになるために、取得すると有利な資格を紹介します。

データベースエンジニアとして必須の資格はありませんが、客観的に実力を証明するものとして勉強しておくとよいでしょう。

それでは、ひとつずつ説明していきます。

1.データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリストは、情報処理推進機構(IPA)が実施する情報処理技術者試験のひとつで、国家資格です。

データベースの企画・開発・運用等について高度な知識と技術が問われます。

データベーススペシャリストに求められる主な能力は、以下のとおりです。

毎回の合格者は1割程度であり、資格取得の難易度は非常に高いといえます。

しかし、取得できればデータベースエンジニアとして高いスキルをもつ証明になるでしょう。

2.ORACLE MASTER（オラクルマスター）試験

ORACLE MASTERはOracle Databaseを扱う技術力を認定するベンダー資格です。

Bronze、Silver、Gold、Platinumという4つの難易度に分かれており、下位資格から順に取得する必要があります。

Silver以上は国際的にも通用する資格です。

ORACLE MASTERを取得するメリットは以下のとおりです。

Oracle Databaseは世界で高いシェアを誇っています。

データベースエンジニアとして世界で評価されたい場合、最適の資格でしょう。

3.OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験はLPI-Japanがオープンソースデータベース(OSS-DB)に関する技術力・知識を認定するIT技術者認定資格です。

データベースの設計・開発・導入・運用ができるSilverと大規模データベースの改善・運用管理・コンサルティングができるGoldの2つのランクがあります。

OSS-DB技術者認定試験で資格を取得するメリットは以下のとおりです。

OSS-DB技術者認定試験では、オープンソースデータベースの中でもPostgreSQLを基準データベースとして採用しています。

LPI-Japanのホームページから教材のダウンロードも可能であるため、取り組みやすい資格となっています。

「データベースエンジニア」を知るうえでの3つの着眼点

近年、データベースエンジニアの需要は高まっています。

AIやIoTなど、ビッグデータを活用される場面が増えてきたこともあり、データベースエンジニアは将来性のあるスキルだといえます。

データベースエンジニアに興味がある、なりたいと考えている方へ、知っておくべき着眼点について紹介します。

膨大なデータの蓄積・管理・活用は、どの企業や個人においても重要な課題でしょう。

さまざまな分野で、高い知識とスキルを持ったデータベースエンジニアの活躍の場が広がっています。

それでは、下記で詳しく確認していきましょう。

未経験からデータベースエンジニアになるための方法を解説

1.データベースエンジニアの仕事内容

データベースエンジニアの仕事は、データベースの設計・構築・管理・保守運用です。

膨大なデータを適切に管理し、企業の戦略に活かせる人材が求められています。

データベースエンジニアの具体的な業務は、以下のとおりです。

日本では、データベースエンジニアは足りていないといわれています。

情報システムを支える重要なポジションであり、企業にとって欠かせない人材です。

2.データベースエンジニアの年収

データベースエンジニアの勤務先や経験、スキルによって大きく違ってきますが、30代で500万円前後が一般的です。

専門性の高いスキルのため、早い段階から年収が高くなる傾向にあります。

また、外資系やグローバル企業でも給与面で優遇されやすいです。

以下のような点も、データベースエンジニアの年収に関係しています。

特に外資系やグローバル企業では、海外のエンジニアとやりとりをする場合もあります。

データベースエンジニアの業務は高度な知識・スキルが必要とされるため、資格取得で客観的に技術を示せれば年収の優遇につながるでしょう。

3.データベースエンジニアのなり方

データベースエンジニアは専門性の高い職業であるため、初心者が独学で目指すのは困難です。

データベースエンジニアになるには、データベースの構築やWebとの連携、保守運用や管理など幅広い知識とスキルが必要です。

これらを身につけるためにプログラミングスクールに通うのもひとつの方法です。

プログラミングスクールに通うメリットは以下のとおりです。

データベースの管理はどの企業でも重要であるため、データベースエンジニアの需要は今後も大きくなっていくでしょう。

それに対して、データベースエンジニアは人手不足という現状があります。

ライバルが少ない今のうちにしっかりとしたスキルを身につければ、多くの企業に求められる人材になれます。

まとめ：ITを知るためには「データベース」の理解を深めよう

情報社会の現代において、データベースが重要なものだとわかりました。

データベースエンジニアの需要も、今後ますます大きくなるでしょう。

今回の記事をまとめると、以下のようになります。

データベースの理解を深めれば、その中でIT全般を学ぶことにつながります。

プログラミングスクールを使えば、さらに効率よく学習が可能です。

高いスキルを身につけ、これからの情報社会で活躍できる人材になりましょう。

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