ソフトウェア開発におけるデータベースエンジンは、プロジェクトの要件に依存するため、一概にどれがいいとは言えません。

様々なオープンソースのデータベースエンジンの長所と短所を理解し、プロジェクトでどのエンジンを使用するか、十分な情報に基づいて決定することができます。

1mysqlデータベース

2008年1月にオラクルに買収されたmySQLは、世界で最も広く使われているオープンソースのデータベースエンジンで、同じくオラクルが開発した商用データベースエンジンに次ぐものです。mySQLのリレーショナル構造と数億レコードを効率的に扱う能力、そして豊富な機能は、ほとんどの中小企業にとって最適な選択肢となっています。

mySQLを使用する場合、スキーマをあらかじめ定義しておく必要があります。つまり、データベースにどのテーブルとカラムが含まれ、データがどのような構造に準拠しなければならないかを定義するのです。これは、外部キー制約とカスケードを使用して構造的な整合性を提供するだけでなく、データベースエンジンが最大の速度と効率を得るためにクエリーを最適化するのに役立ちます。

また、そのソフトウェアを使用する他の開発者も、データの構造を簡単に判断できることを高く評価します。

業界標準の SQL 言語を使用しているため、mySQL データベースとの通信は簡単な英語のフレーズを書くようなものです。さらに、SQL を習得すれば、他のさまざまなデータベース・エンジンとの連携も容易になります。mySQL のもうひとつの優れた利点は、大規模で活発なコミュニティで、事実上ドキュメントの制限はなく、どんな質問に対してもすぐに答えを見つけることができるようになることです。

トランザクション、トリガー、ビュー、ストアドプロシージャ、パーティショニング、レプリケーションなど、より高度な機能をフルサポートし、必要な機能をすべて提供します。

mySQL Community Edition のサイトでは、さらに詳しい情報をご覧いただけます。

2 データベース

世界をリードするNoSQLデータベースエンジンとして、MongoDBは2009年にオープンソースの道を歩み始め、2012年頃からその人気が急激に高まっています。スキーマレスアーキテクチャとJSONオブジェクトをレコードとして使用することで提供される柔軟性は、インターネット上の開発者コミュニティから積極的に支持されています。

MongoDBは、テーブルやカラムのスキーマがあらかじめ定義されているリレーショナルデータベースではなく、ドキュメントをレコードとして含むコレクションからなるスキーマレスデータベースである。スキーマがないため、リレーショナルデータベースによる構造的な制約を気にすることなく、必要なデータをドキュメントに格納でき、アジャイル開発のメリットを享受することができるのです。

すべてのドキュメントはJSONオブジェクトとして保存され、JSONはすでに日常のソフトウェア開発で使用されているため、開発者に親しみやすく快適な環境を提供します。mongoDBは大規模で活発なオンラインコミュニティを持ち、インデックス、レプリケーション、シャーディングなどのフルサポートを備えています。

MongoDBのスキーマレスデザインは柔軟性が高い反面、データ制約がないため、構造的な整合性が犠牲になります。ソフトウェアのコード管理を厳密に行わないと、さらに不必要なエラーが発生したり、そのコードを扱う他の開発者のフラストレーションにつながったりする可能性があるのです。

また、スキーマレスデザインは、リレーショナルエンジンが達成できる最大限の効率でクエリを最適化することを禁じています。

しかし、伝記や歴史年表、教育記録など、任意のデータを記録として保存する必要があるプロジェクトでは、MongoDBのようなNoSQLデータベースエンジンが適している。

詳しくは、MongoDBホームページをご覧ください。

3.ペリドット

SQLiteは、他のデータベースエンジンのクライアント・サーバーモデルに代わる、非常に軽量でポータブルなデータベースで、ローカライズされたデータを管理するのに最適な選択肢です。組み込み機器、携帯電話、IoTなど、特定のデバイス/ユーザーのローカルデータのみを管理する必要があるあらゆる状況が含まれます。

テーブルとカラムからなる同じリレーショナル構造を使用し、業界標準のSQL言語を使用するため、開発者は簡単にSQLiteプロジェクトに移行できます。 SQLiteデータベースは、その場で作成、削除、動的な転送が可能で、非常に柔軟性があります。

大規模なデータベースシステムには適しませんが、SQLiteは、SQLのパワーと柔軟性を必要としながらも、オーバーヘッドと使用量を最小限に抑えることができる有力な候補です。

より詳細な情報は、SQLiteのホームページをご覧ください。

4 postgresql言語

mySQLに似たもう一つの人気のリレーショナルデータベース・エンジンで、Python開発者の間で強い支持を得ているPostgreSQLは、より強力なエンタープライズクラスのデータベース・エンジンとして知られています。

PostgreSQLはmySQLと異なり、オブジェクトリレーショナルデータベースエンジンであり、テーブルとカラムからなる構造化スキーマとともに、JSON/XMLオブジェクトの保存を含む様々なNoSQL機能をサポートしています。また、mySQLと同様に、トランザクション、ビュー、トリガー、ストアドプロシージャ、パーティショニング、レプリケーションなどのコア機能を完全にサポートしています。

PostgreSQLはmySQLといくつかの点で異なりますが、主な点の1つは強力なPL/SQLスクリプト言語で、トリガやストアドプロシージャを書く際に非常に多くの制御と柔軟性を提供します。これには、関数型インデックスの作成機能など、さまざまな機能が組み合わされていますが、簡潔にするため、何も掘り下げて説明する必要はないでしょう。

つまり、よりエンタープライズクラスのデータベースエンジンを探しているのであれば、PostgreSQLが向いているかもしれません。

PostgreSQL（世界で最も先進的なオープンソースデータベース）の詳細については、こちらをご覧ください。

5柔軟な検索

2010年にリリースされたElastic Searchは、瞬く間に数十億にも及ぶ大量のドキュメントを検索・分類するための最も人気のあるデータベースエンジンとなりました。分散アーキテクチャとリバースインデックスにより、大量のドキュメント、分析、地理空間、インフラストラクチャのモニタリングなどのデータの管理と検索に最適な選択肢となります。

複数のストリームから同時に受信データを収集する機能、インデックス化されたデータの可視化機能、ドキュメントの自動関連性スコアリング、全文検索など、多くの機能を備えています。重要なのは、非常に高速であることと、分散アーキテクチャにより、ハードウェアが故障した場合でも動作可能であることです。

大量のデータを保存し、検索する必要がある場合は、Elastic searchのホームページを必ずご覧ください。

6redis/memcached

redisとmemcachedはどちらもインメモリデータストアで、データベース全体がメモリ上に格納されているため、データの保存と検索が非常に高速で、1秒間に1000万回のクエリも可能です。

純粋なインメモリストレージにはサイズの制限があるため、これらのアプリケーションは、mySQLやMongoDBなど他のデータベースエンジンを補完するためにのみ使用でき、代替品としては使用できない。

redisとmemcachedの一般的な用途は、アイテム、短期間で失効する一時的な/最新のデータ、または頻繁にアクセスする必要がある小さなデータのチャンクをキャッシュすることです。どちらも優れたデータストアですが、memcacheは主にキャッシュに使用されるのに対し、redisは8種類のデータ型をサポートしており、データベースの保存と管理に大きな柔軟性があります。

オンライン処理の大部分は、インメモリデータストレージの恩恵を受けることができ、結果として高速化を実現することができます。詳しくは、redisとmemcachedのホームページをご覧ください。

出番だ！

この記事は、すべてを網羅するものではありませんが、ソフトウェア開発者として仕事をする上で遭遇する最も一般的なオープンソースデータベースエンジンについて、よく知ることができるものです。

特に、広く使われている実績のあるデータベースエンジンに関しては、どちらが正しいということはなく、すべてはプロジェクトの要件に依存することを忘れないでください。