データベース管理システム (DBMS) とは?
データベース管理システム (DBMS) とは?
データベース管理システム (DBMS) は、データベース内の情報を管理するソフトウェア技術です。データベースは電子的に保存されたデータのコレクションで、データの読み取り、書き込み、削除、更新を行うことができます。DBMS を使用すると、可用性、信頼性、パフォーマンスを向上させながら、データを簡単に保存できます。また、データの相関関係を特定し、必要に応じてシステム内で分析を行うためのツールも提供します。DBMS は、組織が少量および大量のデータを体系的な方法で管理するのに役立ちます。
データベース管理システムにはどのようなメリットがありますか?
データベース管理システム (DMBS) は、あらゆる種類のデジタルデータを管理するために不可欠です。利点には、以下が含まれます:
データを整理しておくことができる
ユーザーがデータを活用するには、特定の方法でデータを整理する必要があります。構造化データも非構造化データも、特定のストレージと運用設定が必要です。データベース管理システムは、データが特定の形式で整理され、データベースの操作上のミスを心配することなく操作できるようにします。
構造化されたデータ管理方法をユーザーに提供する
DBMS を使用すると、ユーザーはデータの保存方法や下位レベルでの動作方法を理解しなくても、繰り返し可能な体系化された命令を使用してデータを管理および操作できます。ユーザーが特定の DBMS の使用方法を理解すれば、基盤となる同じデータベースタイプを使用するどのデータベースでも作業でき、これらのスキルを他のデータベースタイプにも応用できる可能性があります。
さまざまな統合機能
DBMS はそれぞれ異なるため、他の DBMS よりも幅広い機能セットを提供する DBMS もあります。例えば、多くの DBMS には、バックアップ、データ冗長性、データ検証、転送中および保存時のデータの暗号化のための機能が組み込まれています。
データベース管理システムが果たす機能とは?
データベース管理システムは、複数のユーザーやアプリケーションがデータを簡単に作成、読み取り、更新、削除できるようにするソフトウェアシステムです。データベース管理者は、パフォーマンスの監視、セキュリティ対策の実施、バックアップの処理、クエリの最適化、およびデータ整合性の維持を可能にする専用のツールとインターフェイスを通じてデータベースを管理します。
データのアクセス性の向上
DBMS のブラウザベースのインターフェイスにより、ユーザーはウェブフォーム、ダイレクトダッシュボード、またはサードパーティーの分散ネットワークを介してデータに簡単にアクセスできます。視覚的なツールとは別に、ユーザーはアプリケーション、データ操作言語 (DML)、クエリ言語、または API 接続を使用してデータにアクセスし、操作することもできます。
DBMS には、必要に応じてそのデータを操作、グループ化、集約、変換するためのツールとメカニズムも用意されています。ユーザーはデータを動的に変更できるため、さまざまなアプリケーションに合わせて正しく構造化およびフォーマットされていることを確認できます。
メタデータの管理
DBMS には、データ構造、テーブル名、列名、データ型、制約、インデックス、リレーションシップなど、データに関するメタデータやデータを格納するディクショナリが管理されています。これにより、アプリケーションは複雑なコーディングを行うことなく、構造的な抽象化を使用してデータを処理できます。
メタデータ管理により、アプリケーションを壊すことなくデータ設計を進化させることもできます。行と列の追加、変更、削除などのスキーマの変更は、メタデータテーブルに自動的に反映されます。
バックアップとリカバリの処理
DBMS は、バックアップとスナップショットを管理するための直感的なインターフェイスを提供することにより、データベースのバックアッププロセスを簡素化します。データベース管理者は、インシデントが発生した場合に迅速に復旧できるように、クラウドストレージなどのサードパーティーの場所にバックアップを保存できます。DBMS の中には、あらかじめ決められた間隔で自動的にデータをバックアップしたり、継続的にバックアップしたりするものもあります。ほとんどの場合、リカバリツールが提供され、最小限の労力でデータベースの全体または一部を以前の状態に復元できます。
ユーザー管理コントロールの提供
DBMS を使用すると、データベース管理者はデータベースユーザーを効果的に管理し、ユーザーのアクションを規制できます。ユーザーアカウントを設定したり、データアクセスポリシーを定義したり、制限を変更して基礎データへのアクセスをコントロールしたりできます。
基本的なデータ操作は、作成、読み取り、更新、削除 (CRUD) です。管理者は、各操作の可用性をユーザー、ロールまたはグループレベルで設定できます。例えば、一部のユーザーはデータベースへの読み取りアクセス権しか持たず、エントリの作成や変更ができない場合があります。
多くの DBMS は、複雑なアクセス制御を定義するためのデータ制御言語 (DCL) をサポートしています。
規模に合わせたパフォーマンスの管理
DBMS は、次のいくつかを実装することにより、何万人もの同時ユーザーをサポートします。
- クエリの実行を高速化し、テーブル全体をスキャンする必要性を減らすインデックスの最適化。
- SQL クエリを分析し、最も効率的な実行プランを選択し、I/O と処理時間を最小限に抑えるクエリの最適化。
- ワークロードを複数のデータベースノードまたはストレージパーティションに分散し、クエリの応答時間と耐障害性を向上させるパーティショニングとシャーディング。
- タスクを複数の CPU またはノードで同時に処理できるようにする並列クエリ実行。
- データの複製と負荷分散を複数のサーバーで行い、読み取りリクエストと書き込みリクエストを分散してシステムの応答性を維持し、障害によるデータ損失を防ぎます。
多くの DBMS ソフトウェアにはキャッシュ機能も組み込まれているため、頻繁にアクセスされるデータはメモリに保存され、ディスクに繰り返しアクセスする必要性を減らします。統合ツールにより、ユーザーはデータをさらに監視、設定、最適化できます。
データベース管理システムはどのように機能しますか?
データベース管理システム (DBMS) には、データベース管理サービス、トランザクション処理サービス、クエリサービスを提供する相互接続された複数のコンポーネントが含まれています。
データベース
データベースは DBMS の中核です。単語、数字、画像、動画、ファイルなど、電子的に保存された体系的なデータコレクションです。データ整合性を維持するためのルールと条件が組み込まれています。データベースは独立して存在することもできますが、手動によるデータ管理は、特に規模が拡大するにつれて複雑になります。そのため、DBMS には、インデックス作成、パフォーマンスの最適化、アクセス制御などのいくつかの一般的な管理タスクを自動的に処理するソフトウェアレイヤーが用意されています。
スキーマ
スキーマは、テーブル、列、データ型、制約、エンティティの関係を含むデータベースの構造を定義します。DBMS はスキーマ情報をメタデータとして保存するため、アプリケーションは構造をハードコーディングしなくてもデータを理解して操作できます。ユーザーはデータ定義言語 (DDL) を使用してスキーマを定義できます。
ストレージマネージャー
ストレージマネージャーは、物理デバイス上のデータを効率的に保存、取得、更新する責任があり、以下を処理します。
- 高速検索のためのファイル構成とデータストレージ構造。
- 検索を高速化し、頻繁にアクセスするデータをキャッシュするためのインデックス作成とキャッシング。
- 迅速なアクセスを維持しながらストレージのフットプリントを削減するデータ圧縮。
- スナップショットとログを管理して、障害が発生した場合にデータを復元するバックアップとリカバリ。
トランザクションマネージャー
トランザクションマネージャーはすべてのルールを制御して、データの整合性を維持しながら、複数のユーザーがデータベース内で同時に操作を実行できるようにします。ACID (不可分性、整合性、分離性、耐久性) に準拠している場合があります。トランザクションマネージャーは以下を管理します。
- 変更を確定するか、障害が発生した場合に元に戻すコミットとロールバック。
- マルチユーザー環境での競合を防ぐためのロックメカニズム。
- データの整合性を損なうことなく同時読み取りと書き込みを処理する同時実行制御。
クエリエンジン
クエリエンジンはクエリを解釈して実行するため、ユーザーはデータを効率的に取得、挿入、更新、または削除できます。また、ユーザーが複雑な質問を作成し、データで回答できるメカニズムも提供します。DBMS は通常、SQL などのデータ操作言語 (DML) をクエリに使用します。
クエリエンジン関数には次のものが含まれます。
- 最も効率的な実行計画を見つけるためのクエリの分析。
- インデックス、結合、および集計関数を使用したデータの取得。
- 構造化された結果を表形式または階層形式で返すこと。
ユーザーインターフェイス
インターフェイスレイヤーにより、ユーザーはデータベースを操作したり、アプリケーションを介してビジネスインテリジェンスツールを操作したりできます。DBMS によっては、さまざまなツールが備わり、追加機能が使えるものもあります。また、このソフトウェアは他のすべての DBMS コンポーネントを相互にリンクしてオーケストレーションします。
データベース管理システムにはどのような種類がありますか?
多くのデータベース管理システム製品には、異なる基盤データベースタイプ、機能、ツールがあります。どちらを選択するかは、基礎となるデータの形式と構造、パフォーマンス要件、コスト制約、スケーラビリティ、統合機能、技術的専門知識、データセキュリティなどによって異なります。一般的なタイプの DBMS を以下に示します。
リレーショナル
リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) には、データポイント間の関係が事前に定義されたデータポイントのコレクションが含まれます。データは表形式で保存され、テーブル (リレーション) の各行 (レコード) には、そのエントリに関連する値 (属性) のリストが含まれます。各レコードは、参照用に一意のプライマリキー属性を持つ 1 つのエンティティです。テーブルは 1 対 1、1 対多、または多対多のリレーションシップでリンクできます。リレーショナルデータベースシステムの例としては、Amazon Aurora があります。
構造化クエリ言語 (SQL) は、ほとんどのリレーショナルデータベースのデフォルトのクエリ言語です。アプリケーションは、構造化クエリ言語を使用して、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) からデータを保存、更新、削除、および取得します。
非リレーショナル
非リレーショナルデータベースや NoSQL データベースは、レコードをテーブルに格納せず、厳密なスキーマもありません。代わりに、データは次のようなさまざまな方法で構造化できます。
キー値ストア
キー値ストアはデータベースで、すべてのレコードが一意のキー (名前、番号など) とそれに関連する値 (整数、文字列、JSON など) があります。キー値ストアを許可するデータベース管理システムの例としては、Amazon DynamoDB があります。
ドキュメントストア
ドキュメントストアは変更されたキー値ストアで、各ユニークキーには半構造化データ (JSON、XML、YAML など) を含む関連ドキュメントがあります。この形式のデータベースは、API またはクエリ言語を使用して意味を抽出します。JSON 用の Amazon DocumentDB は、ドキュメントストア用の DBMS の一例です。
グラフ
グラフデータベースは、ノード (レコード) とエッジ (他のノードとのリレーションシップ接続) を含むグラフスタイルの構造を使用します。エッジにはリレーションシップに関する属性も含まれています。ノードは家系図とその属性 (名前や年齢など) を表し、ノード間のエッジは孫娘と母方の家族などの関係を表す、などです。Amazon Neptune は、グラフデータベースのデータベース管理システムの一例です。
オブジェクト指向
オブジェクト指向データベースまたはオブジェクトデータベースは、それぞれが独自の関連属性のセットを持つ一連のオブジェクトインスタンスを格納および管理します。オブジェクトは、リレーショナルデータベースのように外部キーを介してリンクできます。 Amazon Aurora は、リレーショナルデータベースとオブジェクト指向データベースのハイブリッドであるオブジェクトリレーショナルデータベース管理システム (ORDBMS) として使用できます。PostgreSQL はもう一つの一般的な ORDBMS です。
階層型
階層型データベースは階層的に構成されており、1 つの親ノードに多数の子ノードと 2 つ以上の層があります。Amazon DynamoDB は階層型データベースの DBMS として使用でき、ネストされたリレーションシップは JSON で表現されます。
時系列
時系列データベースには、特定のタイムスタンプにリンクされたデータが格納されます。リレーショナルでも非リレーショナルでもよく、多くの場合、データインジェストのストリーミングが必要です。時系列データベースに必要な DBMS は、基になるデータによって異なります。Amazon Timestream は時系列データベースの一例です。
マルチモデル
マルチモデル DBMS は、ドキュメントデータベースやグラフデータベースなど、さまざまなタイプのデータベースを同時に管理できます。ソフトウェアを切り替えることなくさまざまなデータベースを管理するための標準インターフェイスをユーザーに提供するため、人気があります。マルチモデル DBMS の中には、ユーザーが異なるデータベースタイプのクエリを組み合わせることができるものもあります。
DBMS テクノロジーの今後のトレンドは?
データとシステムの進歩により、DBMS テクノロジーには次のような進歩がありました。
生成 AI
生成 AI は次の用途に使用できます。
- 自然言語命令によるデータベースの作成とスキーマ設計の強化
- クエリの最適化とデバッグ
- 基礎となるデータの複雑なモデリング
- DBMS 出力から人が読めるレポートの生成
- データの整合性を維持しながら、特定の効率性に基づく基盤となるデータストレージの自動再設定
スクリプトを記述する代わりに、自然言語を使用してクエリを構築し、AI モデルがそのクエリを対応するクエリ言語に変換します。
ベクトルデータベース
ベクトルデータベースは、検索拡張生成 (RAG) と呼ばれる大規模言語モデル (LLM) のカスタマイズでますます一般的になっています。LLM にベクトルデータベースを追加することで、組織は独自の知識ベースを既存の LLM にすばやく統合できます。RAG では、ベクトル化により類似した単語やフレーズの関係をより簡単に見つけることができ、モデルの精度と関連性が高まります。
いくつかの特殊なベクトルデータベースが登場しました。さらに、データベースの中には、既存のアーキテクチャにベクトルデータ型を統合するものもあります。
Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディションと Amazon RDS for PostgreSQL はどちらも pgvector 拡張機能をサポートしています。Amazon Neptune、Amazon MemoryDB、Amazon DocumentDB などの他の AWS データベースも、ベクトル類似性検索向けのマネージドソリューションを提供しています。
エージェンティック AI とモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー
エージェンティック AI は、生成 AI 機能を使用して特定のツールとリソースを組み込んで、異なるタスクや役割を実行します。AI エージェントは、それぞれが別々の役割を担う作業者のチームと同様に、互いに連携して調整されたタスクを実行できます。ここでは、エージェントの状態、目標、および意思決定プロセスを管理する必要があります。
このテクノロジープラットフォームでは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーが AI エージェントのコーディネーターであり、複数のリソースを管理します。データベースサービス向けの MCP サーバーを使用すると、AI アプリケーションおよびエージェントをデータソースやサービスと簡単に統合できます。エージェンティック AI システムでは、MCP サーバーは自律型 AI エージェントと関連データベース間の相互作用を調整し、効率的なデータフローと処理を保証します。
エージェンティック AI と MCP サーバーには、複数の自律エージェントからの状態管理、複雑なクエリ、およびデータ処理要件を同時に処理できる、スケーラブルで信頼性の高いインフラストラクチャを提供するデータベースが必要です。データベースを MCP サーバーとして統合すると、組織はインフラストラクチャ内で従来のデータベースの運用とエージェンティック AI のインタラクションの両方で一貫したパフォーマンス、セキュリティ、信頼性を維持できます。
いくつかのデータベースサービスを MCP サーバーと統合して、AI エージェントとアプリケーションが自然言語クエリやプログラムインターフェイスを使用してデータソースと対話できるようにすることができます。MCP サーバーは仲介役として機能し、AI モデルからのリクエストを適切なデータベース操作とクエリに変換します。
ゼロ ETL 統合
ゼロ ETL とは、データを移動、クリーニング、データベースへ結合する際、従来の抽出、変換、ロードの段階をなくすことです。それによりデータを即座にレプリケートし、迅速に取り込むことができます。
ゼロ ETL を使用すると、ストリーミングトランザクションデータに対してほぼリアルタイムでクエリを実行したり、機械学習操作のために複数のタイプのデータベースをすばやく組み合わせたりすることができます。
デプロイオプション
データベースと DBMS に使用されるインフラストラクチャとデプロイスタイルは、速度、スケーラビリティ、可用性、コスト、および使いやすさの点で重要です。オプションには、オンプレミス、クラウド、エッジ、コンテナ化、サーバーレス、ハイブリッドデプロイが含まれます。
大規模な国際データベース運用では、コンテナ化された分散デプロイ設定を選択しながら、製造オペレーションではエッジデプロイとクラウドデプロイの組み合わせを選択できます。例えば、Biblica は高いトラフィックレベルを効果的に処理するために、Microsoft SQL Server を AWS に移行しました。
AWS は DBMS の要件にどのように役立ちますか?
AWS クラウドデータベースは、あらゆるエンタープライズに向けて、目的別データベース管理システムを幅広く提供しています。AWS データベースは、サーバーのプロビジョニング、パッチ適用、設定、バックアップなど、すべてのバックエンドタスクをサポートします。AWS が継続的にスケーリングをモニタリングし、自動化する間、お客様はアプリケーションの開発に集中することができます。
例えば、Amazon Aurora は AWS が開発したクラウドネイティブなリレーショナルデータベースエンジンで、MySQL および PostgreSQL と互換性があります。Amazon Aurora は、従来のエンタープライズデータベースのスピード、信頼性、使いやすさと、オープンソースデータベースのシンプルさおよび費用対効果を組み合わせています。
他の例として、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) は、クラウド内でリレーショナル DBMS をより簡単にセットアップ、運用、スケールできるようにするマネージドサービスです。これにより、時間のかかるデータベース管理作業をお客様の代わりに実行して、お客様を管理業務から解放し、アプリケーションとビジネスに集中させることができます。このサービスはコスト効率もよく、データベース容量の変更にも柔軟に対応します。Amazon RDS では、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle、Db2 などの使い慣れたデータベースエンジンの機能をお使いいただけます。
また、AWS は複数の NoSQL DBMS サービスを備えており、あらゆる NoSQL の要件に対応することができます。例:
- Amazon DynamoDB は、サーバーレスでフルマネージド型の key-value データベースサービスで、一貫した 1 桁ミリ秒のパフォーマンスと無限のスケーラビリティを実現します。
- Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) は、フルマネージド型のネイティブ JSON ドキュメントデータベースであり、インフラストラクチャーを管理しなくても、あらゆる規模で、重要なドキュメントワークロードを簡単かつコスト効率よく運用できます。
- Amazon Neptune はサーバーレスのフルマネージド型のグラフデータベースサービスで、優れたスケーラビリティと可用性を実現し、数十億のリレーションシップを数秒でクエリを実行できます。
- それに加えて、Amazon Timestream は、低レイテンシーのクエリから大規模なデータインジェストまでのワークロードに対応する、フルマネージド型の専用時系列データベースエンジンです。
AWS クラウドデータベースは、生成 AI ソリューションとデータ駆動型アプリケーションをあらゆる規模で強化するための、高性能で安全かつ信頼性の高い基盤を提供します。
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