次のシステムを構築するためにデータベースを選択する場合、次のような用語を聞いたことがあるでしょう。 トランザクションの, リレーショナル, 非リレーショナル よく使われる言葉です。似たような響きですが、解決する問題は全く異なります。
この記事では、主な違いを理解し、各モデルが適している場所を示し、規模、構造、安全性に基づいて選択できるようにします。
TL;DR: 構造、規模、一貫性に基づいてデータベースを選択してください
トランザクションデータベースは、全か無かの操作を保証し、リレーショナルシステムと非リレーショナルシステムの両方で見られます。
リレーショナルデータベースは、構造化されたデータ、定義されたスキーマ、厳密な一貫性に最適です。
非リレーショナルデータベースは柔軟性と水平拡張性を備え、非構造化データや急速に変化するデータに最適です。
適切な選択は、システムの動作、システムの拡張の予測、データの正確性がビジネスにとってどれほど重要かによって異なります。
トランザクションデータベースは、データへのすべての変更が「すべてかゼロか」であることを保証するという唯一の目的のために構築されています。つまり、操作全体が成功するか、何も保存されないかのどちらかです。
単純に聞こえるかもしれませんが、銀行アプリ、eコマースサイト、航空券予約プラットフォームなど、エラーが許されないシステムにとっては非常に重要です。これらのシステムは、必ず成功または失敗が同時に発生するトランザクション（一連の操作）に依存しています。
顧客がオンラインで注文したとします。カードへの請求、在庫の削減、領収書の発行をすべて一度に行う必要があります。
これらのステップのいずれかが失敗した場合、レコードの不一致や在庫の消失は避けたいものです。トランザクションデータベースでは、すべての処理が同時に完了するか、完全にロールバックされるため、データの一貫性が維持されます。
トランザクション データベースは安全性を提供します。
その安全性は、ACID と呼ばれる一連の原則から生まれます。
(これについてはこの記事でさらに詳しく説明します。)
ほとんどのトランザクションデータベースは、PostgreSQL、MySQL（InnoDB）、 オラクルしかし、リレーショナルデータベースであることは必須ではありません。 MongoDBの or カウチベース、 ACID 準拠のトランザクションもサポートされるようになりました。
リレーショナルデータベースは、スプレッドシートのようにテーブルにデータを格納します。各テーブルには行（レコード）と列（フィールド）が含まれます。「リレーショナル」という名前は、これらのテーブルが互いに接続されている方法に由来しています。
しくみはこうです：
| 行 | コラム | 主キー（PK） | 外部キー（FK） |
|---|---|---|---|
| 各行は単一のレコード（顧客や注文など）を表します | 各フィールドのデータの種類（名前、日付、金額など）を定義します | 各行を一意に識別する | テーブル間で関連データをリンクする |
顧客用と注文用のテーブルがそれぞれ1つずつあるとします。顧客IDは両方のテーブルに表示されます。このリンクにより、同じ顧客情報を何度も保存することなく、どの顧客がどの注文を行ったかを追跡できます。
これらすべてを管理するために、リレーショナルデータベースは 構造化照会言語（SQL）聞いたことがあるなら 「CRUD」操作 (作成、読み取り、更新、削除)、これが SQL の動作です。
リレーショナル データベースは構造化データに非常に適しているため、財務システム、CRM、在庫管理ツールに最適です。
どうして？
これらのシステムには明確なルール、繰り返し可能なトランザクション、レコード間の正確な関係が必要であり、リレーショナル モデルはまさにこれらを処理するように設計されています。
リレーショナルデータベースは、主キーと外部キーを用いてテーブル間の関連データをリンクすることで重複を減らし、各データポイントが1か所にのみ保存されるようにします。これにより、大規模なデータセットの管理が容易になり、エラーの発生率も低くなります。
また、ツールやプラットフォームを問わず広くサポートされているユニバーサルスタンダードである構造化クエリ言語（SQL）も採用しています。ほとんどのエンジニアは既にSQLを理解しているため、オンボーディングにかかる時間と学習曲線は短く抑えられます。
もう一つの利点は？成熟です。
リレーショナルデータベースは何十年も前から存在しています。つまり、次のようなものが不足することはありません。
データの構造が明確で、形式が頻繁に変更されない場合は、リレーショナル データベースが情報の保存と取得のための安定したソリューションを提供します。
構造の裏側は硬直性です。
リレーショナルデータベースは固定されたスキーマに依存します。つまり、テーブルの構造（どの列が存在するか、どのようなデータ型を保持するかなど）を事前に定義し、長期にわたって一貫性を保つ必要があります。
そのため、データモデルに新しいフィールドを追加したり、リレーションシップを再構築したりする場合は、スキーマを手動で更新する必要があるかもしれません。そして、それには複雑な移行が必要になる可能性があります。
また、簡単にスケーリングできるようには構築されていません。
どうして？
垂直スケーリング（単一サーバーへのCPUやRAMの追加）には限界があるためです。水平スケーリング（複数のマシンに負荷を分散すること）は可能ですが、難しい作業です。
実際、データウェアハウスが拡大するにつれて、クエリのパフォーマンスが低下する可能性があります。つまり、複数のテーブルにまたがる大規模な結合は、操作を遅くする可能性があります。
したがって、JSON ログ、ソーシャル メディア メッセージ、IoT センサー出力などの非構造化データを扱う場合、リレーショナル データベースは通常最適ではありません。
非リレーショナルデータベースは、従来のテーブルと列の形式を使用しません。データを固定構造に強制するのではなく、アプリケーションのニーズに合った方法で情報を保存できます（事前定義されたスキーマは必要ありません）。
そのため、非構造化データ (チャット ログ、画像、ソーシャル メディアの投稿) や半構造化データ (JSON ファイルや XML ドキュメントなど) の処理に最適です。
どうして？
これらの形式は行と列の一貫性を保っていないためです。そのため、これらの形式を厳格な表に無理やり当てはめようとすると、作業が遅くなり、データでできることが制限されてしまいます。
事前に定義された関係性とデータ型を必要とするリレーショナルデータベースとは異なり、非リレーショナルデータベースはスキーマレスまたはスキーマフレキシブルです。つまり、何かが変更されるたびに構造全体を再設計することなく、新しいフィールドやフォーマットを保存できます。
この柔軟性のため、次のようなバックエンドでは非リレーショナル データベースが使用されています。
注意： 非リレーショナル ≠ 反構造。これらのデータベースはデータを整理しますが、構造はユーザーが定義できます。
非リレーショナル データベースは、柔軟性と拡張性という、クラウド ネイティブおよび最新のアプリケーション環境に必須の 2 つの要素を実現するために構築されています。
構造化レコードから非構造化センサーデータ、半構造化SaaSログまで、幅広いデータタイプをサポートします。固定スキーマがないため、開発者はシステム全体を書き換えたり移行したりすることなく、データモデルを臨機応変に調整できます。
スケーラビリティももう一つの大きな強みです。
これらのデータベースは水平スケーリングに対応しており、複数のマシンにまたがって拡張できます。これは、分析パイプラインやリアルタイムレコメンデーションエンジンなど、大規模または予測不可能なデータ負荷を処理する分散システムに最適です。
適切なクエリツールやBIプラットフォームと組み合わせることで、非リレーショナルデータベースはより速く洞察を得ることができます。なぜなら、非リレーショナルデータベースは、リレーショナルシステムの速度を低下させる厳格な結合や制約を回避できるからです。
柔軟性には、データの信頼性というコストがかかります。
非リレーショナルデータベースは、通常、ACID（原子性、一貫性、独立性、永続性）への完全な準拠を欠いています。つまり、特に複数のシステムが同じデータセットに書き込みを行う場合、すべてのトランザクションが完全かつ正確であることを常に保証するわけではありません。部分的な書き込みや不整合な状態が発生する可能性があります。
さらに、開発者はデータの整合性を維持するために独自の安全策を構築する必要があり、エンジニアリングのオーバーヘッドが増加します。
その他のトレードオフは次のとおりです。
データの一貫性を厳密に制御する必要があるチームの場合、これらのトレードオフには追加の計画や、リレーショナル モデルと非リレーショナル モデルの両方を組み合わせたハイブリッド アプローチが必要になる場合があります。
必ずしもそうではありません。そこがよくある混乱のポイントです。
多くのリレーショナルデータベースはトランザクションをサポートしていますが、すべてがデフォルトでサポートしているわけではありません。トランザクションのサポートは、データベースの種類だけでなく、ストレージエンジンにも依存します。
MySQL を例に挙げましょう。
複数のストレージ エンジンが含まれていますが、それらはすべて同じ方法でトランザクションを処理するわけではありません。
データの正確性が重要となるシステムでは、これは大きな問題となります。
したがって、リレーショナル データベースを構成する場合、特に MySQL などのオープン ソース環境では、使用しているエンジンを必ず確認してください。
PostgreSQL、Oracle、SQL Server などの最新のリレーショナルデータベースのほとんどは、デフォルトでトランザクション対応です。しかし、リレーショナルだからといってトランザクション対応であるとは限りません。
トランザクションはリレーショナルを意味するわけではなく、すべてのリレーショナル データベースがトランザクションをサポートしているわけではありません。
したがって、「リレーショナル」と「トランザクショナル」はよく一緒に使われますが、これらは同じものではありません。
データの信頼性に関しては、データベースは通常、ACID または BASE の 2 つのモデルのいずれかに従います。
ACIDは銀行取引のようなものです。お金が動く前に、すべてのステップが検証され、完了しなければなりません。何かが失敗しても、何も起こりません。ACIDは厳格で構造化されており、信頼性が高いため、不確実性は存在しません。
一方、BASEは荷物の配送状況を追跡するようなものです。ある瞬間、システムは全体像を把握できない可能性があり、追跡状況が遅れたり、一時的に矛盾したりする可能性があります。しかし、最終的にはすべての更新が追いつき、最終的な状態は正確になります。
両者を比較すると次のようになります。
| ACID（トランザクション） | BASE（結果的に一貫性のある） |
|---|---|
| トランザクションのすべての部分が成功するか、まったく成功しないかのどちらかです。 | 部品が不一致であってもシステムは利用可能です。 |
| トランザクションは、データベースをある有効な状態から別の有効な状態に移行させます。 | 入力がなくても、システムの状態は時間の経過とともに変化する可能性があります。 |
| トランザクションは相互に干渉しません。 | データは時間の経過とともに一貫性を持つようになります。 |
| 一度コミットすると、データは失われません。 | 追加の構成を行わないと永続的な耐久性が保証されない場合があります。 |
ACIDはPostgreSQL、Oracle、MySQLとInnoDBのようなリレーショナルデータベースで一般的です。BASEは次のような非リレーショナルデータベースでより一般的です。 カサンドラ、DynamoDB、または以前のバージョンの MongoDBの (ただし、現在では多くの NoSQL システムでオプションの ACID のような機能が提供されています)。
ここでは、トランザクション、リレーショナル、非リレーショナルの 3 種類のデータベースを簡単に比較します。
| 機能 | トランザクションデータベース | リレーショナルデータベース | 非リレーショナルデータベース |
|---|---|---|---|
| データ構造 | 様々 – リレーショナルDBと一部の非リレーショナルDBの両方に適用 | 構造化（表、行、列） | 柔軟性 (JSON、キー値、ドキュメントなど) |
| クエリ方法 | DBエンジンに応じてSQLまたはNoSQL | SQL | さまざま (API 呼び出し、MongoQL、CQL などのクエリ言語など) |
| スキーマの柔軟性 | 基盤となるDBに依存（スキーマモデルではない） | 厳格 – 事前定義されたスキーマが必要 | 柔軟性またはスキーマレス |
| 拡張性 | DBの種類によって異なりますが、多くは水平方向に拡張可能です。 | 垂直方向に拡張可能（サーバー間での拡張が困難） | 水平方向に拡張可能（ノード間での分散が容易） |
| 信頼性の向上 | ACID準拠（トランザクションの安全性が定義特性） | デフォルトで強力なACID準拠 | 多くの場合はBASEですが、ACID機能を提供するものもあります |
| ベストユースケース | 電子商取引の注文、支払い、ロールバックの安全性が求められるもの | 財務システム、CRM、在庫、ERP | ソーシャルメディア、IoT、ログ、製品カタログ |
| クラウド対応 | ACIDがサポートされている場合は、どちらのタイプもクラウド対応可能です。 | クラウド対応だが、分散スケールに合わせて調整する必要があることが多い | クラウドネイティブおよび分散環境向けに構築 |
どのタイプのデータベースを使用すればよいかまだわからないですか?
一般的な実際のシナリオをいくつか見て、各データベース タイプが適している場所を確認しましょう。
最適なもの: トランザクションリレーショナルデータベース（例：PostgreSQL、InnoDB を使用した MySQL）
チェックアウト時に顧客が「注文する」をクリックすると、複数の処理が同時に実行されます。代金の請求、在庫の更新、配送ラベルの作成などです。これらすべてが同時に成功するか、同時に失敗するかのどちらかです。
これは、完全で信頼性の高い操作を保証する ACID 準拠のトランザクション データベースに最適なケースです。
最適なもの: リレーショナルデータベース
CRMは顧客記録、営業パイプライン、コンタクト履歴、レポートを保存します。これらすべては明確な関係性と予測可能な構造に基づいています。
これを処理するにはリレーショナル データベースが最適です。
どうして？
複雑なクエリを実行し、正確性とリレーショナル ロジックが重要となるダッシュボードを生成できるためです。
最適なもの: ドキュメントベースの非リレーショナルデータベース（例：MongoDB）
CMS では、記事、著者の経歴、タグ、コメント、メディア ファイルはすべて一緒に保存されますが、テーブルにきちんと収まりません。
このような場合は、ドキュメントデータベースを使用して、すべてのデータを柔軟なJSONのような構造で保存します。これにより、コンテンツモデルの進化に合わせて適応できます。
トランザクション、リレーショナル、非リレーショナル データベースの中から選択する際には、まず「データにはどのような一貫性、構造、スケールが必要なのか」という質問から始まります。
適切なタイプを選択したら、そこで止まらないでください。
適切に選択されたデータベースの性能は、その稼働時間、速度、そして可観測性によって決まります。数百万件ものリアルタイムセンサー書き込みをサポートする場合でも、堅牢なトランザクション整合性を確保する場合でも、データベースをテストし、期待どおりに動作することを確認してください。
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