SQL データベースとは何ですか?
SQL データベースは、行と列を持つテーブルとして視覚化されたデータコレクションです。データはスプレッドシートと同様に保存され、列はデータ属性を示し、行はデータに関係するエンティティまたはオブジェクトを説明します。ほとんどの SQL データベースは、ユーザーとデータのインタラクションに Structured Query Language (SQL) を使用します。そのため、このような名前となっています。これらのデータベースは、テーブル間のデータ関係を保存できるため、リレーショナルデータベースです。
例えば、製品テーブルには、製品名、タイプ、コストなどの列があり、行には個々の製品の値が含まれます。顧客テーブルには、顧客名と連絡先の詳細を含む列があります。顧客データと顧客が購入した製品をリンクする 3 つ目のテーブルを作成できます。
SQL データベースにはどのような利点がありますか?
SQL データベースは、実装と操作が論理的に直感的であるため、さまざまな業界で広く使用されています。
効率的なデータ管理
SQL データベースは、明確に定義されたスキーマとリレーショナルテーブルを提供するため、データを予測どおりに整理できます。制約は、入力されたデータにルールを強制適用します。これにより、正確なデータ取得が可能になります。原子性、一貫性、独立性、持続性 (ACID) の 4 つのプロパティのセットにより、データの完全性を実現できます。
- 原子性により、オペレーションシーケンス (トランザクション) のすべての部分が完了するか、いずれも完了しないことが保証されます。
- 一貫性により、トランザクションによってデータベースがある有効な状態から別の有効な状態に移行します。
- 独立性により、トランザクションが互いに干渉するのを防ぎます。
- 持続性により、トランザクションがコミットされると、システム障害が発生した場合でも、トランザクションは永続的に保存されます。
すべてのシーケンシャルデータベースオペレーションが正常に完了するようにし、エラーが発生した場合はロールバックされるようにできます。
ハイパフォーマンス
SQL データベースは、大量のデータを処理でき、ビジネスニーズに合わせてスケールできます。データサイズが大きくなっても高速なクエリパフォーマンスを実現するために、インデックス作成および最適化のさまざまな手法を提供します。レプリケーション、クラスタリング、フェイルオーバーメカニズムなどの機能により、高可用性が実現されます。これらの機能は、データベースのアップタイムを維持し、予期しない停止時にデータ損失を防ぐのに役立ちます。
使いやすさ
SQL は、最小限の変更でさまざまなデータベースシステムで使用できる標準化された言語です。異なる SQL ベースのシステム間での簡単な移行を可能にします。また、SQL データベースは、ビジネスインテリジェンス (BI) プラットフォーム、分析ソフトウェア、レポートツールなど、さまざまなデータツールとも互換性があります。幅広くアクティブなコミュニティから提供される豊富なリソース、ツール、サポートにアクセスできます。
SQL データベースはどのように機能しますか?
SQL データベース、またはリレーショナルデータベースは、基盤となるストレージエンジンを使用して動作します。ストレージエンジンは、ディスク上の物理データストレージを担当します。SQL データベースごとに、使用するストレージエンジンが異なります。例えば、MySQL は InnoDB と MyISAM を使用します。ストレージエンジンは、メンタルデータモデルを抽象化するため、物理ストレージを気にすることなくデータを操作できます。ストレージエンジンの選択は、パフォーマンス、トランザクション処理、および他のデータベース機能に影響します。
スキーマ
スキーマは、テーブル、テーブル間の関係、制約など、データベースの構造を定義します。スキーマは、データの保存方法と整理方法のブループリントとして機能します。SQL データベースのテーブルは、行 (レコード) と列 (フィールド) で構成されます。各列には特定のデータ型 (整数、テキスト、日付など) があり、特定の情報を格納します。各行は 1 つのレコードを表します。
SQL 言語
SQL は、すべてのリレーショナルデータベース管理システムとインタラクションするために使用される構造化クエリ言語です。select、insert、update、delete などのコマンドは、テーブル内のデータを管理します。create、alter、drop などのコマンドは、データベース構造を定義または変更します。
その他のメカニズム
ストレージエンジンは、さまざまなメカニズムを使用してデータベースのパフォーマンスを最適化します。例えば、インデックスは、ストレージエンジンがデータ取得を高速化するために使用する特別なルックアップテーブルです。インデックスは、列または列のセットに作成され、テーブル内のすべての行を検索することなく、データを迅速に見つけるのに役立ちます。
SQL データベーステクノロジーの例にはどのようなものがありますか?
多くの異なるリレーショナルデータベースシステムで SQL データベースが実装されています。以下にいくつかの例を示しますが、網羅的なリストではありません。
MySQL
MySQL は、ウェブアプリケーションでよく使用されます。特に、Linux、Apache、MySQL、PHP LAMP スタックの一部として使用されます。レプリケーション、パーティショニング、さまざまなストレージエンジンを提供して、ワークロードを最適化します。
PostgreSQL
PostgreSQL は、JSON、XML、カスタムデータ型のサポートなどの追加機能で SQL 言語を拡張する、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システムです。大規模なデータ管理を必要とするアプリケーションでよく使用されます。PostgreSQL は、フルテキスト検索、インデックス作成、トランザクションの完全性などの高度な機能をサポートします。
MariaDB
MariaDB は、Oracle が買収した後に当初のデベロッパーによって作成された MySQL のフォークです。新しいストレージエンジンや、JSON サポート、動的な列、スレッドプーリングなどの追加機能を含め、いくつかの改善が導入されています。安定性とスケーラビリティのため、さまざまなエンタープライズレベルのアプリケーションで使用されています。
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server は、Microsoft が開発したリレーショナルデータベース管理システムです。インメモリ処理、高度な分析、Always On 可用性グループを通じた高可用性を提供します。
Oracle データベース
Oracle データベースは、Oracle Corporation が開発したマルチモデルデータベース管理システムです。高いスケーラビリティやパフォーマンス、強力なセキュリティ機能で知られています。Oracle は、リレーショナル、ドキュメント、グラフ、key-value ストアなど、多くのデータモデルをサポートしています。Real Application Clusters (RAC)、Automatic Storage Management (ASM)、データセキュリティオプションなどの機能を提供します。
IBM Db2
IBM Db2 は、高パフォーマンス、高度な分析機能、大規模なエンタープライズアプリケーションのサポートで知られています。インメモリ処理、AI 統合、高度なセキュリティオプションを提供します。
NoSQL データベースと SQL データベースはどのように異なりますか?
NoSQL データベースはスキーマレスで、SQL データベースが実装する厳密なテーブル構造には従いません。通常、データはドキュメント内の key-value ペアとして保存されます。ソーシャルメディアの投稿や E メールなど、テーブルとして保存するには非効率な非構造化データに適しています。SQL データベースはリレーショナルですが、NoSQL データベースは非リレーショナルデータベース管理システムです。
スケーラビリティ
NoSQL データベースは分散コンピューティング向けに設計されています。サーバーまたはノードを追加して複数のマシンに負荷を分散することでスケールアウトできます。最新の SQL データベースでも同じことができますが、パフォーマンスのトレードオフが発生することがよくあります。
柔軟性
SQL データベースでは事前定義済みのスキーマが必要なため、データ構造を事前に把握しておく必要があり、スキーマの変更が複雑になる可能性があります。対照的に、NoSQL データベースでは動的で進化するデータ構造を使用できるため、変化するデータ要件や予測できないデータ要件を持つアプリケーションに適しています。また、特定のデータモデルに合わせてカスタマイズされた、より柔軟なクエリ言語も使用します。ただし、ほとんどの NoSQL データベースはある程度 SQL と互換性があります。
整合性
SQL データベースは、データ整合性と信頼性を優先します。ユースケースによっては、NoSQL データベースは、可用性と分断耐性を高めるために、ある程度の整合性を犠牲にします。
ユースケース
SQL データベースは、金融システムやエンタープライズリソースプランニング (ERP) など、複雑な SQL クエリ、トランザクション、構造化データを必要とするアプリケーションに適しています。対照的に、NoSQL データベースは、大量の非構造化データまたは半構造化データ、スケーラビリティの大きなニーズ、迅速な開発が関係するシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。
AWS はお客様の SQL データベース要件をどのようにサポートしますか?
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) はマネージドサービスを集めたものであり、クラウド内で SQL データベースを簡単に設定、運用、およびスケールできるようにします。RDS は、任意の SQL データベースエンジンで実行できます。
- Amazon Aurora は、ハイエンドなリレーショナルデータベースのスピードおよび可用性と、オープンソースデータベースのシンプルさおよびコスト効率性を組み合わせています。
- Amazon RDS for Oracle では、コスト効率が高く、サイズ変更が可能なハードウェアキャパシティを利用して、Oracle Database の複数のエディションを数分でデプロイできます。
- Amazon RDS for SQL Server は、SQL Server をクラウド内で容易に設定、運用、スケールできるようにするサービスです。
- Amazon RDS for MySQL は、使い慣れた MySQL データベースエンジンの機能に対するアクセスを提供します。
- Amazon RDS for PostgreSQL が差別化につながらない時間のかかるデータベース管理タスクを管理するため、お客様は数分でデプロイして使用を開始できます。
- Amazon RDS for MariaDB は、クラウドでの MariaDB デプロイの設定、運用、スケールを可能にします。
- Amazon RDS for Db2 では、わずか数回クリックするだけで、クラウドで Db2 データベースを設定、運用、スケールできます。
今すぐ無料アカウントを作成して、AWS での SQL データベースの使用を開始しましょう。
