データベースとは？種類や仕組み・活用方法などを解説

階層型データベース

階層型データベースは、ツリー型構造になっているデータベースです。階層型データベースでは、上位データ（親）は複数の下位データ（子）を持ちますが、下位データに対する上位データは1つだけです。下位データへのルートは1つに限定されるため、検索のスピードが速いことが特徴です。

しかし、下位データに複数の上位データが必要になる場合は、複数の上位データの下に同じ下位データを登録する必要があり、データの重複が起こります。データが重複すると、情報を更新する際にすべての重複するデータを更新しなければなりません。複数の重複データを更新すると、更新漏れが発生しやすく、データの一貫性を保つことが難しくなります。

また、最下位データ以外の部分にデータの追加や削除を行うと、以降の下位データへのルートが変わって構造自体が変更になるため、データ管理が煩雑になる原因となります。

階層型データベースは、パソコンのファイルを格納するディレクトリや製造業で製品を構成する部品リストなどに用いられています。

ネットワーク型データベース

リレーショナル型データベースが普及する前に主流であったネットワーク型データベースは、階層型データベース同様に、上位データ（親）と下位データ（子）という関係性があります。しかし、ネットワーク型データベースの下位データは、複数の上位データを持つことが可能です。関連するデータを紐づけて多対多でデータを管理するため、重複登録は発生しません。

多対多のデータ構造を持つため、階層型データベースよりも多様なデータアクセスが可能になります。その反面、複雑なデータ構造を理解するために、高度な知識が必要となることもあります。ネットワーク型データベースは、航空業界で現在も利用されています。

リレーショナル型データベース

現在最も広く使われているデータベースの一つであるリレーショナル型データベースは、レコード（行）とフィールド（列）で構成されるテーブル（表）にデータを蓄積し、行単位のデータを操作します。データの操作には、データベース言語のSQLを用います。

柔軟性が高く、テーブル同士を組み合わせて、新たなテーブルを作れます。複数のテーブルを組み合わせることで、より複雑な関連付けも可能です。また、ACID特性の標準規格を満たすトランザクション処理を行うことで、データベースに不整合が生じないようにできます。

複雑な関連付けが可能なため、情報量が多いデータを扱う場合は、処理速度が落ちてしまうという欠点もあります。また、区切りに規則性のないテキスト、PDF、音声、画像、動画などの非構造化データは、リレーショナル型データベースでは扱えません。

データの一貫性の高いリレーショナル型データベースは、金融業界やインターネット通販など、データの整合性が最重要なシステムに広く活用されています。

NoSQLデータベース

最近ニーズが高まっているNoSQL（Not Only SQL）データベースは、リレーショナル型データベースではないデータベースの総称とされています。リレーショナル型データベースが苦手とする構造化されていないテキスト、PDF、音声、画像、動画といった形式のデータをそのまま格納できるデータベースです。

データの保存方法の違いにより、主にキーバリュー型・ワイドカラムストア（列指向）型・ドキュメント型・グラフ型の4種類に分類されます。

NoSQLデータベースは高速な処理を可能にするため、シンプルな作りになっています。さらに、データの複製が容易で、複数のサーバーにデータを分散させられるため、サーバーにかかる負荷を軽減し、大量のデータの効率的な処理が可能です。

NoSQLデータベースはSQLを使用しないため、検索精度が低く、複雑な検索には向いていません。また、トランザクション処理を省いているため、データの一貫性を保つことが難しく、分散環境においてデータの不整合が生じてしまうデメリットがあります。

NoSQLは、主にSNSやビックデータのリアルタイム分析といった大量のデータの高速処理を優先するシステムに利用されています。

主流となっているRDBMSはSQLを利用したシステム

RDBMS（Relational Database Management System）は、データベース言語であるSQLを用いて、リレーショナル型データベースの定義、操作、制御などを行います。コンピュータを操作するC言語やJava、Pythonなどのプログラミング言語とは違い、データベース言語が対応できるのは、データベースのみです。

情報管理やデータ活用の効率化

情報をデータベース化することで、情報管理やデータ検索を効率的に行えます。さらに、データベース化することで情報が整理されるため、データの比較や分析が容易になります。情報の修正や削除も漏れなく実行できます。そのため、データの比較や分析の結果に基づいた、企業経営の方針や意思の迅速な決定にもつながります。

大人数での作業が効率化できる

データベース化することで、データ入力や共有などがスムーズになります。入力規則の設定も可能なため、入力ミスを軽減したり、間違った上書きによるデータの破損を予防したりでき、大人数での作業や部署をまたいだ作業の効率化が可能です。

データのバックアップやリカバリが可能

データベースには、バックアップ機能やリカバリ機能があります。顧客情報や機密情報など企業の信頼に関わるデータ消失のリスク軽減にも役立ちます。

顧客管理への活用

企業活動において欠かせないものの一つに顧客管理があります。顧客のプロフィール、顧客からの問い合わせ、購入履歴、アプローチ履歴などさまざまな顧客情報をデータベース化することで、顧客管理の一元化が可能です。

データベース化した顧客情報を社内で共有することで、業務の属人化の防止や顧客への効率的なアプローチの実現などの効果が期待できます。また、顧客の購入履歴などの分析をもとに、顧客に合わせた商品やサービスの紹介を実施できます。顧客満足度が向上し、リピート率も高まります。

在庫管理での活用

商品情報をデータベース化により、商品の在庫をリアルタイムで把握できるため、過剰な在庫や商品の欠品を防ぐことができます。特に支店がある場合は、本店で情報を一元管理すれば、支店による在庫のばらつきを防ぐことも可能です。

予約システムでの活用

ホテルなどの予約システムにデータベースを用いることで、利用可能な部屋や顧客の予約情報をリアルタイムで更新することで、ダブルブッキングなどのトラブルを未然に防げます。顧客は最新の空室状況をもとに予約できるため、客室の稼働率も向上します。

ECプラットホームでの活用

ECプラットホームでは、ユーザーごとのカート情報や注文情報を処理しなければなりません。また、データベースを導入することで、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴などからレコメンド（おすすめ）機能を実装することもできます。