この記事の要点

RDBMS = Relational Database Management System。関係モデルでデータを管理 共通機能: ACID トランザクション / Index / 制約 / View / Trigger / Stored Procedure 標準言語 SQL (ISO/IEC 9075)。DDL / DML / DCL / TCL の 4 カテゴリ 主要製品: Enterprise (Oracle / SQL Server / DB2) vs OSS (PostgreSQL / MySQL / MariaDB / SQLite) 対比: NoSQL (柔軟スキーマ・分散) / NewSQL (ACID + 分散) / クラウドマネージド (RDS / Aurora / Cloud SQL)

RDBMS とは

RDBMS (Relational Database Management System、リレーショナルデータベース管理システム) は、1970 年に E. F. Codd が提唱した関係モデルに基づいてデータを管理するデータベースシステムです。データを行 (Row) と列 (Column) から成るテーブル (Relation) で表現し、テーブル間の関連を外部キーで結びます。

1970 年代に IBM System R / Oracle が登場して以来 50 年以上にわたって企業システムの中核を担っており、現在も世界の構造化データの大半を保持しています。

関係モデルの基本概念

用語	意味	SQL での呼称
Relation (関係)	属性の組合せの集合	Table
Tuple (タプル)	1 件のデータ	Row (行) / Record
Attribute (属性)	項目	Column (列)
Domain (定義域)	属性の取り得る値の範囲	Data type
Primary Key	レコード一意識別子	PK
Foreign Key	他テーブルの PK を参照	FK

ACID トランザクション

RDBMS の信頼性の根幹となる 4 つの性質:

性質	意味
Atomicity (原子性)	全部成功 or 全部失敗。中途半端な状態にしない
Consistency (一貫性)	制約を満たす状態から状態へ移る
Isolation (分離性)	並行トランザクションが互いに干渉しない
Durability (永続性)	COMMIT したら障害でも消えない

分離レベル

レベル	Dirty Read	Non-Repeatable Read	Phantom Read
READ UNCOMMITTED	○	○	○
READ COMMITTED	×	○	○
REPEATABLE READ	×	×	△
SERIALIZABLE	×	×	×

SQL: 4 つのカテゴリ

分類	意味	代表コマンド
DDL	Data Definition Language	CREATE / ALTER / DROP / TRUNCATE
DML	Data Manipulation Language	SELECT / INSERT / UPDATE / DELETE / MERGE
DCL	Data Control Language	GRANT / REVOKE
TCL	Transaction Control Language	COMMIT / ROLLBACK / SAVEPOINT

Index (索引)

-- B-Tree インデックス (最も一般的)
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

-- 複合インデックス
CREATE INDEX idx_orders_user_date ON orders(user_id, created_at DESC);

-- ユニークインデックス
CREATE UNIQUE INDEX idx_users_email ON users(email);

-- 部分インデックス (PostgreSQL)
CREATE INDEX idx_active_users ON users(email) WHERE deleted_at IS NULL;

-- カバリングインデックス
CREATE INDEX idx_orders_cover ON orders(user_id) INCLUDE (amount, status);

-- 関数インデックス
CREATE INDEX idx_users_lower_email ON users(LOWER(email));

-- 各種インデックス
-- B-Tree   : 範囲検索, ソート
-- Hash     : 等価検索のみ
-- GiST/GIN : 全文検索, JSON, 地理空間 (PostgreSQL)
-- BRIN     : 巨大テーブル順序データ向け

制約

制約	意味
PRIMARY KEY	一意識別、NULL 不可
UNIQUE	一意性、NULL 可
NOT NULL	NULL 不可
FOREIGN KEY	参照整合性
CHECK	条件式チェック
DEFAULT	既定値

View (ビュー)

-- 通常のビュー (実行時に SELECT)
CREATE VIEW active_users AS
SELECT id, name, email FROM users WHERE deleted_at IS NULL;

-- マテリアライズドビュー (結果を実体化、定期リフレッシュ)
CREATE MATERIALIZED VIEW user_stats AS
SELECT user_id, COUNT(*) AS orders, SUM(amount) AS total
FROM orders GROUP BY user_id;

REFRESH MATERIALIZED VIEW user_stats;

-- 更新可能ビュー (条件を満たせば INSERT/UPDATE 可)
CREATE VIEW visible_users AS
SELECT * FROM users WHERE visibility = 'public'
WITH CHECK OPTION;  -- visibility != 'public' な INSERT を拒否

Trigger (トリガー)

-- PostgreSQL
CREATE OR REPLACE FUNCTION update_modified() RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
    NEW.updated_at = NOW();
    RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE TRIGGER users_updated_at
BEFORE UPDATE ON users
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION update_modified();

-- MySQL
CREATE TRIGGER orders_log
AFTER INSERT ON orders
FOR EACH ROW
INSERT INTO order_log(order_id, ts) VALUES (NEW.id, NOW());

-- タイミング: BEFORE / AFTER / INSTEAD OF
-- イベント : INSERT / UPDATE / DELETE / TRUNCATE
-- 粒度    : FOR EACH ROW / FOR EACH STATEMENT

Connection Pool

DB 接続の確立は高コストなため、アプリは Connection Pool を使って接続を再利用します:

• HikariCP (Java、最速とされる)
• PgBouncer (PostgreSQL 専用、トランザクションプール)
• ProxySQL (MySQL)
• RDS Proxy (AWS マネージド)

Replication

方式	説明
Master/Slave (Primary/Replica)	書込はマスター、読込は両方
Multi-Master	複数マスター書込可、衝突解決必要
Synchronous	同期、データ損失ゼロ、性能影響あり
Asynchronous	非同期、若干の遅延 / 損失可能性
Logical Replication	SQL レベル、選択的レプリケーション
Physical Replication	WAL / Redo レベル、全体コピー

Sharding (水平分割)

• Range Sharding: user_id 1-1000 → shard1, 1001-2000 → shard2
• Hash Sharding: hash(user_id) % N
• Geo Sharding: 地域で分割
• Vitess (MySQL), Citus (PostgreSQL), YugabyteDB, CockroachDB 等の自動シャーディング製品

主要 RDBMS の比較

製品	ライセンス	強み
Oracle Database	商用 (高価)	機能・性能・実績、PL/SQL
SQL Server	商用 (Microsoft)	Windows との統合、T-SQL
DB2	商用 (IBM)	メインフレーム、銀行系
PostgreSQL	OSS (PostgreSQL License)	標準準拠、拡張性、JSON / 地理空間
MySQL	OSS / 商用 (Oracle)	Web 系で圧倒的シェア、シンプル
MariaDB	OSS (Fork from MySQL)	MySQL 互換、独自エンジン (ColumnStore)
SQLite	OSS (Public Domain)	組み込み、ファイルベース、世界一展開数

NoSQL / NewSQL との比較

カテゴリ	例	得意	不得意
RDBMS	Oracle, PostgreSQL	ACID, 集計, 関連	スキーマ柔軟性, 巨大スケール
Document NoSQL	MongoDB, Couchbase	柔軟スキーマ, 開発速度	結合, ACID (改善中)
Key-Value	Redis, DynamoDB	超高速, シンプル	複雑クエリ
Column Family	Cassandra, HBase	書込スケール, 時系列	結合, トランザクション
Graph	Neo4j	ネットワーク解析	大規模スループット
NewSQL	CockroachDB, YugabyteDB, Spanner	ACID + 分散スケール	運用複雑, コスト

CAP 定理

分散システムは Consistency (一貫性) / Availability (可用性) / Partition tolerance (分断耐性) の 3 つを同時に満たせない（2 つまで）。

• CA: 単一ノード RDBMS (パーティションを想定せず)
• CP: HBase, MongoDB (デフォルト), CockroachDB
• AP: Cassandra, DynamoDB, Couchbase

クラウドマネージド

サービス	提供元	対応 DB
Amazon RDS	AWS	MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, MariaDB
Amazon Aurora	AWS	MySQL/PostgreSQL 互換、独自ストレージで高性能
Cloud SQL	Google Cloud	MySQL, PostgreSQL, SQL Server
Azure SQL Database	Azure	SQL Server, MySQL, PostgreSQL
Azure Cosmos DB	Azure	マルチモデル NoSQL
Cloud Spanner	Google Cloud	分散 SQL、グローバル整合性

Backup と Restore

• 論理バックアップ: mysqldump, pg_dump, exp/expdp
• 物理バックアップ: ファイルコピー / Snapshot
• 増分バックアップ: Redo / WAL アーカイブで差分
• PITR (Point-in-Time Recovery): 任意時刻に戻す
• RPO / RTO: 復旧時点目標 / 復旧時間目標を要件定義

FAQ

Q: RDBMS と NoSQL、どちらを選ぶべき？
A: トランザクション・複雑クエリが必要なら RDBMS、スキーマ柔軟性・水平スケールが必要なら NoSQL。両方使う「ポリグロット・パーシステンス」も一般的。

Q: PostgreSQL と MySQL、どちらが良い？
A: 標準準拠・機能豊富さなら PostgreSQL、Web シェア・シンプルさなら MySQL。新規プロジェクトは PostgreSQL が選ばれる傾向。

Q: SQL は将来も使われる？
A: 50 年使われ続けており、当面置換されません。NoSQL ですら多くが SQL 互換クエリ言語を持つようになっています (Cassandra CQL, MongoDB Aggregation など)。

Q: マネージド RDS と EC2 セルフホスト、どちらが良い？
A: 多くの場合マネージド推奨。バックアップ/パッチ/監視を AWS が代行。コスト感度が高くチームに専門家がいるならセルフホストも選択肢。