データベースは、構造化された情報を整理された方法で格納します。データは、効率的にクエリ、更新、管理できるように配置されます。リレーショナルデータベースは、データを行と列を持つテーブルに整理します。ドキュメントデータベースは、JSONのようなドキュメントを格納します。グラフデータベースは、ノードとエッジを格納します。それぞれのモデルは、異なる種類のデータと異なるクエリパターンに適しています。データベース管理システムは、ストレージ、インデックス作成、同時実行性、およびリカバリを処理します。ユーザーは通常、SQLまたはAPIを使用してクエリを実行することで操作を行います。

データベースの選択は、アプリケーションができることを大きく左右します。リレーショナルデータベースは厳密なスキーマを強制し、複雑な結合をサポートします。トランザクションシステムではデフォルトとして使用されます。NoSQLデータベースは柔軟性と拡張性を高めるためにスキーマの制約を緩和します。コンテンツ管理、リアルタイム分析、データモデルが急速に変化するアプリケーションでよく使用されます。グラフデータベースは、ソーシャルネットワークやレコメンデーションエンジンなどの関係クエリに優れています。時系列データベースは、センサーや監視システムからのタイムスタンプ付きデータに最適化されています。万能な最適なデータベースは存在しません。ワークロードに適したツールがあるだけです。問題に合致するかどうかではなく、人気がある、あるいは馴染みがあるという理由でデータベースを選択するのは間違いです。グラフクエリの処理を強制されたリレーショナルデータベースはパフォーマンスが低下します。複雑なトランザクションを強制されたドキュメントデータベースは脆弱です。データベースはデータに合わせて選択してください。

データベースモデル

• 関係性 — 行と列を持つテーブル
• ドキュメント — JSONライクなドキュメント
• キーと値のペア — キーと値の単純なペア
• グラフ — ノードと関係性
• 時系列データ — タイムスタンプ付きデータポイント
• カラム型 — 分析クエリに最適化

データベースはツールです。適切なデータベースを使えば作業は楽になりますが、間違ったデータベースを使うとすべてが難しくなります。