Python転職初心者向けエンジニアリングブログ

Pythonに魅了されたあなたへ。エンジニアリングの扉を開く転職初心者向けのブログへようこそ。このブログでは、Pythonの奥深さに迫りながら、エンジニアリングへの転職に役立つ情報を提供しています。未経験者から始めるPythonエンジニアリングの世界への一歩を踏み出すためのガイダンス、ベストプラクティス、そして成功事例など、初心者の方でもわかりやすいコンテンツをお届けします。

関係データベース(MySQL、PostgreSQL、SQLiteなど)とNoSQLデータベース(Apache Cassandra、MongoDB、Redis、Neo4jなど)の違い

LYPプレミアム会員 python

皆さん、こんにちは!データベースは、システム開発において不可欠な存在です。しかし、一言に「データベース」と言っても、さまざまな種類が存在し、それぞれに特徴や利点があります。今回は、関係データベース(MySQL、PostgreSQL、SQLiteなど)とNoSQLデータベース(Apache Cassandra、MongoDB、Redis、Neo4jなど)の違いや、使い方をコード例を交えて解説します。

初心者でも分かりやすく、情緒的な語り口で進めていきますので、リラックスして読み進めてくださいね。

関係データベースとは?

まず、関係データベースについてお話ししましょう。関係データベースは、データを表形式で管理します。表の行(レコード)が実際のデータを表し、列(フィールド)がデータの属性を表します。このデータは、SQL(Structured Query Language)という言語を使って操作されます。

代表的な関係データベース - MySQL - PostgreSQL - SQLite

関係データベースは、データの一貫性や正確さを保証するために「ACID特性」を持っています。この特性により、データの整合性を保ちながら、安全に操作を行うことができます。

MySQLを使った例

例えば、MySQLで簡単なユーザー管理テーブルを作成し、データを挿入・取得する方法を見てみましょう。

CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100)
);

INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', 'alice@example.com'), ('Bob', 'bob@example.com');

SELECT * FROM users;

これにより、usersテーブルが作成され、データが挿入されます。そして、SELECT文で全てのユーザーを取得できます。以下が結果の例です。

+----+-------+-------------------+
| id | name  | email             |
+----+-------+-------------------+
|  1 | Alice | alice@example.com  |
|  2 | Bob   | bob@example.com    |
+----+-------+-------------------+

これが関係データベースの基本的な使い方です。

NoSQLデータベースとは?

一方で、NoSQLデータベースは、関係データベースとは異なるデータ管理の仕組みを持っています。NoSQLは、主に柔軟なスキーマを持ち、巨大なデータを効率的に処理するために設計されています。また、非構造化データの保存にも優れています。

代表的なNoSQLデータベース - MongoDB - Apache Cassandra - Redis - Neo4j(グラフデータベース)

NoSQLデータベースは、「スケーラビリティ」に優れており、データの量が増えてもシステム全体が効率よく動作します。

MongoDBを使った例

MongoDBは、ドキュメント指向のデータベースです。JSON形式に似たドキュメントを使用してデータを管理します。以下の例では、ユーザー情報をMongoDBに保存し、取得してみます。

db.users.insertMany([
    { name: "Alice", email: "alice@example.com" },
    { name: "Bob", email: "bob@example.com" }
]);

db.users.find({});

MongoDBでは、insertManyで複数のドキュメントを一度に挿入できます。そして、findメソッドで全てのユーザーを取得できます。結果は以下のようになります。

[
  { "_id": ObjectId("..."), "name": "Alice", "email": "alice@example.com" },
  { "_id": ObjectId("..."), "name": "Bob", "email": "bob@example.com" }
]

JSON形式でデータが返ってきます。これがMongoDBの使い方です。スキーマが固定されていないため、データの追加や変更が容易に行えます。

Redisを使った例

Redisは、キーと値のペアを管理するインメモリデータベースです。非常に高速であり、キャッシュやセッション管理に利用されることが多いです。

以下は、Redisでデータを保存し、取得する例です。

SET user:1 "Alice"
GET user:1

このシンプルなコマンドで、user:1というキーに"Alice"という値が設定されます。GETコマンドでその値を取得します。

"Alice"

Redisは、このようにシンプルで高速な操作を提供します。

Neo4jを使ったグラフデータベース

Neo4jは、グラフデータベースとして、ノード(点)とリレーションシップ(線)を使ってデータを表現します。これは、ソーシャルネットワークやレコメンドシステムに非常に役立ちます。

以下は、Neo4jで簡単なグラフデータを作成し、クエリを実行する例です。

CREATE (alice:Person {name: 'Alice'}),
       (bob:Person {name: 'Bob'}),
       (alice)-[:FRIEND]->(bob);

MATCH (p:Person)-[:FRIEND]->(f) RETURN p.name, f.name;

このクエリでは、AliceBobという人物をノードとして作成し、FRIENDというリレーションシップを作成しています。そして、MATCHクエリでその関係を取得します。

+---------+---------+
| p.name  | f.name  |
+---------+---------+
| Alice   | Bob     |
+---------+---------+

グラフデータベースを使うことで、複雑な関係性を簡潔に表現することが可能です。

関係データベースとNoSQLの選択

ここで、どちらのデータベースを選ぶべきか迷うことがあると思います。以下のポイントを参考にしてください。

  • 関係データベースは、データの整合性やスキーマがしっかりと必要な場合に適しています。例えば、銀行システムや在庫管理システムなど。
  • NoSQLデータベースは、柔軟性やスケーラビリティが重要なシステムに適しています。例えば、大量のデータを扱うソーシャルメディアや、リアルタイムなデータ分析が必要な場合。

まとめ

今回は、関係データベースとNoSQLデータベースの違いをコード例を交えながら解説しました。それぞれのデータベースには強みがあり、システムの要件に応じて選択することが重要です。MySQLやPostgreSQLのような伝統的な関係データベースは、データの正確さや整合性を重視します。一方で、MongoDBやNeo4jのようなNoSQLデータベースは、スケーラビリティや柔軟性を持ち、現代の多様なデータに対応します。

どちらも大切なツールであり、使い分けができると、システム開発の幅がぐっと広がります。ぜひ、これを機に様々なデータベースを試してみてくださいね!