データベースの種類を知る！今の仕事をさらに面白くする使い分けの基本

「新しいシステムを作るなら、とりあえず慣れているデータベースで」
「そもそも、Excelで管理しているデータとデータベースって何が違うの？」

もしそんな風に感じているとしたら、あなたは今、エンジニアやアナリストとして大きく飛躍する一歩手前にいます。

今の時代、データは溜めるだけでなく「どう使うか」がビジネスの成否を分けます。顧客から「もっと高速に分析したい」「Excelが重くて動かない」と言われたとき、自信を持って最適な解決策を提案できるか。その「選定眼」こそが、単なる作業者と、信頼されるプロフェッショナルを分ける境界線です。

この記事では、身近なExcelとの違いから、実務でどう使い分けるべきかの基準までを解説します。今の仕事をもっとエキサイティングなものに変えるヒントを、一緒に見つけていきましょう。

データベースの種類を知る前に。そもそも「Excel」と何が違うのか？

結論から言うと、Excelは「計算して結果を見るためのツール」であり、データベースは「大量のデータを安全に守り、みんなで共有するためのシステム」です。

「表形式でデータを溜める」という点では似ていますが、データが数万件を超えたり、複数人で同時に作業したりするようになると、Excelでは限界が来ます。データベース（DB）を導入する最大の目的は、Excelで起きる「データの矛盾」や「ファイル破損のリスク」を解消することにあります。

同時編集に強い： Excelは誰かが開いていると「読み取り専用」になることがありますが、DBは何百人も同時に更新可能です。
データの正確性を守る： Excelは数字を入れる場所に「不明」と文字が入るミスを許してしまいますが、DBは設定したルール以外の入力を自動で弾きます。
データ量の壁がない： Excelには約104万行の制限がありますが、DBは数千万行、数億行でもスムーズに扱えます。

なぜデータベースの「種類」を知ると仕事が面白くなるのか

データベースの種類を使い分けられるようになると、あなたの「提案の武器」が劇的に増えるからです。

特定のツール（Excelや使い慣れた一つのDB）しか知らない状態では、顧客の要望を無理やり既存の枠に当てはめるしかありません。しかし、用途に合わせた種類を選べるようになると、「なぜこの構成なのか」という根拠を語れるようになり、プロジェクトの上流工程から主体的に関われるようになります。

エンジニア・アナリストの市場価値は「選定眼」で決まる

これからの時代、指示通りに作業するスキル以上に、「どの技術を組み合わせれば、ビジネス課題を最短で解決できるか」という視点が求められます。

例えば、急激なユーザー増加が予想されるサービスで、安易に従来のDBを選べば、後に処理不足で炎上するのは目に見えています。そこで「今回は拡張性を優先して別のタイプを採用しましょう」と、リスクを予見して提案できる人の価値は、現場で圧倒的に高まります。

まずはここから！代表的なデータベースの分類と特徴

データベースは、データの「保管のしかた」によっていくつかの種類に分かれます。まずは基本の2つを押さえましょう。

どちらが優れているかではなく、料理によって包丁とハサミを使い分けるように、データの性格に合わせて選びます。

きっちり整列！Excelの進化系「RDB（関係データベース）」

MySQL（マイ・エスキューエル）やPostgreSQL（ポストグレ・エスキューエル）などがこれに当たります。

どんなもの？： Excelのシートのように「縦の列」と「横の行」が完璧に決まっているタイプです。
メリット： 「金額の列には数字以外入れない」といった厳しいルールを課せるため、データが整理整頓され、ミスが起きにくいのが特徴です。
向いている用途： 銀行の振込や、ネットショップの在庫管理など、1円のズレも許されない大切なデータの管理に最適です。

自由でスピーディー！付箋のような「NoSQL（ノー・エスキューエル）」

MongoDB（モンゴ・ディービー）などが有名です。

どんなもの？： 先ほどのRDBとは対照的に、あらかじめ枠組みを決めないタイプです。これを専門用語で「スキーマレス（固定の枠組みを持たない）」と呼びます。白紙の付箋にメモを書くように、データごとに項目がバラバラでもそのまま保存できます。
メリット： 枠を気にせずどんどんデータを投げ込めるため、大量のデータを高速で処理するのが得意です。
向いている用途： SNSの「いいね」の記録や、刻一刻と変わるセンサーのログなど、膨大なデータをリアルタイムで扱う場面に向いています。

集計を爆速にする「カラム指向」

データ分析の現場では、上記とは別に「カラム指向（列指向）」という特殊なDBをよく使います。

どんなもの？： 普通のDBが「横1行ずつ」データを読むのに対し、これは「縦1列ずつ」一気に読みます。
メリット： 例えば、1億件のデータから「売上金額の列だけ」を合計したいとき、他のデータ（名前や住所など）を完全に無視して爆速で計算できます。

もう迷わない！データベースを選ぶための3つの判断基準

どのデータベースを使うべきか迷ったら、以下の3点を確認してください。

データの形は「きっちり」か「バラバラ」か
あらかじめ決まった形式（名前、住所など）ならRDB。項目が頻繁に増減するならNoSQLが適しています。
処理に求められるのは「正確さ」か「速さ」か
1件のミスも許されないならRDB。多少の誤差は許容しても、ミリ秒単位のレスポンスを重視するならNoSQLを選びます。
将来的にデータ量はどれくらい増えるか
一台のサーバーで対応できる範囲ならRDB。将来的に数倍、数十倍にデータが増えるなら、サーバーを並列で増やしやすいNoSQLが有利です。

データベースを武器に、顧客のビジネスを動かすプロへ

技術を「知っている」状態から、「使いこなして成果を出す」状態へ。ここが、あなたのキャリアを劇的に面白くする分水嶺です。

私たちは、データベースを単なるデータの箱だとは思っていません。それは、顧客のビジネスの可能性を解き放つためのエンジンです。「言われた通りに構築する」のはプロとして当たり前。その先にある「この構成なら、半年後のマーケティング施策にこれだけのデータを提供できます」という一歩踏み込んだ提案こそが、顧客に感動を与えます。