1. リレーショナルデータベース リレーショナル データベースは、その構造化された性質、大量のデータを管理する能力、確立されたエコシステムにより、非常に人気があります。データは、固定データ型の列を持つテーブルに編成されます。行間の関係は、外部キー (FK) を使用して確立されます。 これらのデータベースは、関係が明確に定義され、データの整合性と制約が維持される構造化データに最適です。 例: Postgres、MySQL、Oracle など。 リレーショナルデータベースの一般的な使用例は次のとおりです。 - 顧客データ、注文、在庫の追跡 Eコマース — 取引、アカウントの詳細などを管理します。 財務 — 患者の記録、予約、請求情報の管理 ヘルスケア 2. ワイドカラムデータベース ワイドカラム データベースは、複数のサーバーまたはデータベース ノードに分散できる柔軟な列にデータを格納する NoSQL データベースです。リレーショナル データベースに似ているように思えるかもしれませんが、まったく異なります。ここでは、列の名前と形式は、同じテーブル内であっても行ごとに異なる場合があります。 このようなデータベースは、低レイテンシのクエリ速度、高いスケーラビリティ、柔軟なデータ モデルを提供します。書き込みが読み取りをはるかに上回り、データがほとんど更新されず、結合や集計が不要な場合に適しています。 例: Cassandra、ScyllaDB、DynamoDB など。 ワイドカラムデータベースの一般的な使用例は次のとおりです。 ビッグデータと分析 高い書き込みスループット 3. 時系列データベース 時系列データベース (TSDB) は、時間の経過に伴ってサンプリングおよび集計された測定に最適化されています。時系列データの例としては、サーバー メトリック、アプリケーション パフォーマンス監視、ネットワーク データ、センサー データ、イベント、クリック、下取り市場などがあります。 TSDB は、データのライフサイクル、要約、および多数のレコードの広範囲スキャンを管理する役割を担います。また、時系列に対応したクエリもサポートします。 例: InfluxDB、Prometheus、Kdb+ など。 時系列データベースの一般的な使用例は次のとおりです。 金融取引プラットフォーム パフォーマンスとアプリケーションの監視 4. 元帳データベース Ledger データベースは、主に会計データ用に設計されています。イベントや企業の財務データの履歴価値を保存できます。小規模な企業では他のデータベース テクノロジは不要ですが、財務取引の頻度と量が多い大企業では、Ledge データベースのような専用のデータベースが必要です。 元帳データベースの主な特徴には、不変性と、暗号的に検証可能なデータ変更ログが含まれます。トランザクションは中央機関によって検証され、デジタル署名を使用して保存されます。 例: Amazon Quantum 元帳データベースの一般的な使用例は次のとおりです。 金融アプリケーション サプライチェーンマネジメント 投票システム 5. グラフデータベース 名前が示すように、グラフ データベースはデータをノード、関係、プロパティとして保存します。構造化されていないデータ用に設計されたグラフ データベースは、ソーシャル ネットワークや地理空間データなどに適しています。 グラフ構造を活用することで、グラフ データベースは相互接続されたデータの効率的なトラバース、クエリ、および分析を可能にします。 例: Neo4j、ArangoDB、Amazon Neptune など。 グラフデータベースの一般的な使用例は次のとおりです。 ソーシャルネットワーク ナレッジグラフ 推奨システム 6. オブジェクト指向データベース (ODBMS) オブジェクト指向データベース (ODBMS) は、OOP からインスピレーションを得ています。特定のプログラミング言語がデータを管理する方法と同様に、ODBMS はデータをオブジェクトとして保存します。ODBMS のデータ オブジェクトは、複雑なデータ構造とそれに関連するアクションをカプセル化します。 このようなデータベースは、複数のテーブルや結合を必要とせずに複雑なデータ モデルを簡単に表現できます。継承とポリモーフィズムを多用します。 例: ObjectDB、db4o など。 オブジェクト指向データベースの一般的な使用例は次のとおりです。 オブジェクト指向アプリケーション マルチメディアデータベース 7. 階層型データベース 階層型データベースは、レコードがリンクで接続されたツリー構造でデータを整理する DBMS です。各レコードには 1 つの親レコードがありますが、複数の子レコードを持つことができます。 階層型データベースは、コンピューティングの初期の頃によく使用されていました。ツリーのような構造は、ディレクトリとファイルを含むファイル システムを整理するのに適していました。しかし、時間の経過とともに、複雑な関係をより適切にサポートし、全体的な汎用性を高める、リレーショナル データベースや NoSQL データベースなどのより柔軟なデータベース モデルに大きく取って代わられました。 例: IBM IMS、Windows レジストリなど。 階層型データベースの一般的な使用例は次のとおりです。 ファイルシステム 8. ドキュメントデータベース ドキュメント データベースは、JSON のようなドキュメントとしてデータを保存およびクエリするために使用されます。柔軟で半構造化され、階層化されたドキュメント データベースは、大規模な開発とパフォーマンスの容易さを実現します。 JSON を使用して通信するほとんどの Web アプリケーションでは、データ形式の変換が不要なため、ドキュメント データベースを統合することが非常に自然です。 例: MongoDB、ArangoDB、CouchDB ドキュメントデータベースの一般的な使用例は次のとおりです。 コンテンツ管理システム 電子商取引プラットフォーム 9. キーバリューデータベース キー値ストアは、キーと値のペアのコレクションとしてデータを保存する NoSQL データベースです。高速な応答を必要とし、大量のデータを処理するアプリケーションに適しています。 拡張が容易で、柔軟なスキーマをサポートします。最も一般的な使用例はキャッシュです。 例: Couchbase、DataStax、Redis キーバリューデータベースの一般的な使用例は次のとおりです。 アプリケーションレベルのキャッシュ セッションストレージ 10. ブロブデータベース BLOB データベースは、バイナリ形式の非構造化データを保存するために使用されます。このようなデータベースは、メディア ファイルやドキュメントを保存するのに最適です。BLOB データベースは、標準のデータベース スキーマに適合しない大量のデータを保存するのに最適化されています。 例: Amazon S3 Blobデータベースの一般的な使用例は次のとおりです。 アプリケーション用マルチメディアストレージ コンテンツ配信ネットワーク 11. インメモリデータベース これらは、主に内部メモリにデータを保存する専用データベースです。ディスク アクセスを排除することで、応答時間を最小限に抑えることを目指しています。インメモリ データベースは、マイクロ秒単位の応答時間が必要なアプリケーションや、トラフィックが急増するアプリケーションに最適です。低レイテンシ、高スループット、高スケーラビリティを実現します。 例: Redis、Memcached、Apache Ignite、Aerospike、Hazlecast インメモリデータベースの一般的な使用例は次のとおりです。 キャッシング リアルタイム入札 ゲームリーダーボード 12. テキスト検索データベース テキスト検索データベースは、大量のテキスト データを効率的に保存、取得、分析することを目的としています。複雑なテキスト クエリと逆インデックスをサポートします。 例: Elastic Search テキスト検索データベースの一般的な使用例は次のとおりです。 ウェブ検索 オートコンプリートと推奨事項 フィルタリング 13. 空間データベース 空間データベースは、従来のデータベース機能を強化して、ポイント、線、ポリゴン、その他の幾何学的形状などの複雑な空間データ タイプと、それらの関連属性および関係を管理します。 例: PostGIS、Oracle Spatial、SpatiaLite 空間データベースの一般的な使用例は次のとおりです。 地理情報システム 位置情報サービス 空間分析 14. ベクターデータベース ベクター データベースは、ベクターと呼ばれる高次元データ ポイントを保存、インデックス付け、検索するために使用されます。ベクターは、数値的特徴、テキスト/画像からの埋め込み、分子構造などの複雑なデータなど、さまざまなものを表すために使用されます。これらのデータベースは、高速な検索と類似性検索のために高度なインデックス作成技術を使用します。多くの場合、AI や機械学習のユース ケース向けに最適化されています。 例: 松ぼっくり、クロマ ベクターデータベースの一般的な使用例は次のとおりです。 画像と動画の検索 推奨システム 15. 組み込みデータベース 組み込みデータベースは、ソフトウェア アプリケーションに直接組み込まれた軽量の専用データベースであり、シームレスな統合を実現します。個別のプロセスとして動作する従来のクライアント サーバー データベースとは異なり、組み込みデータベースはアプリケーション自体内で実行されるため、データ アクセスが高速化し、フットプリントが小さくなり、展開が容易になります。 これらのデータベースは、リソースが限られており、完全なクライアント サーバー データベースの複雑さとオーバーヘッドが不要または非実用的である環境で特に役立ちます。 例: SQLite、RocksDB、BerkeleyDB 組み込みデータベースの一般的な使用例は次のとおりです。 デスクトップアプリケーション 簡単な概念実証 以上です！この情報がお役に立てば幸いです。
