## データレイクとデータウェアハウスの違いとは

データベースの利用に際して、データレイクとデータウェアハウスの2つの概念に直面し、両者の違いが見えなくなりがちです。データベースを活用する上では、データレイクとデータウェアハウスは何が共通し、何が違うのかを理解しておくことが重要です。

### データレイクは倉庫であり、データウェアハウスは物流センター

データレイクには加工されていない生のデータから、非構造化データ、構造化データまでありとあらゆるデータを格納できることから、倉庫に例えることができます。

一方、**データウェアハウスはビジネスで活用できるように加工され、構造化されたデータが集められており、物流センターに例えられます。**

### データレイクは安価に大量の生データの分析が可能 

データレイクには特に加工されていない生データが集められており、構造化などの加工が不要なことから、**安価に構築することが可能ですが、誰でも分析できる形式になっていないため、その分析にはデータサイエンティストなどの専門家の手を借りる必要があります。**

■*データレイクの例 - GCP（Google Cloud Platform）*
データレイクの例としてはGCP（Google Cloud Platform）が挙げられます。GCPでは、自動スケーリング対応のサービスを利用して、容易にデータレイクを構築できます。

【参考】：[クラウド コンピューティング サービス  |  Google Cloud](https://cloud.google.com/?hl=ja)

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■*データレイクとデータベースの違い*
データベース（Database）とは、企業や組織などで定型業務を効率よく行うために作成されたデータの集まりです。企業や組織の基幹システムはデータベースで管理され、基幹系データベースと呼ばれています。

日常業務では主に処理時点での数値の参照や更新などが行われ、データベースは定型業務に必要な情報をもったデータを、直ちに取り出せるよう管理されています。

データレイク（Data Lake）は、様々なデータベースをそのままの状態で保管できる倉庫です。一方、データウェアハウスで保管可能なデータ構造化されている必要があり、画像形式や音声形式のデータ、IoTセンサーのデータなど、非構造化・半構造化のデータをそのまま保管できません。

このような非構造化データをデータレイクに保管し、構造化を行った後にデータウェアハウスに保管するという役割分担になっています。

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## データウェアハウスはデータをビジネスに役立てられる

データウェアハウスはビジネスなどで意思決定に必要なデータを構造化して格納しており、データウェアハウスには、次に挙げる4つの特性があります。

*1.サブジェクト指向*
　データ主導のデータモデル化のこと

*2.データの統合*
　データの名称やコード体系を統合すること

*3.時系列化*
　過去データの参照や分析が容易に行えるよう時間順に揃えること

*4.不変性*
　正しく蓄積されたデータは不変であり、更新されることはない

■*データウェアハウスの例 - AWS（Amazon Web Services）*
データウェアハウスの例としては、AWSの「Amazon Redshift」を挙げることができます。Amazon Redshiftでは、数回のクリックでクラウドデータウェアハウジングが行われ、ビジネス担当者が容易にデータ分析を行うことができます。

【参考】：[Amazon Redshift（高速、シンプル、費用対効果の高いデータウェアハウス）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/redshift/)

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■*データウェアハウスとデータベースの違い*
データベース上に存在する現時点のデータでは、ビジネス上の意思決定に必要なデータが不足しています。ビジネスで正確な意思決定を行うには、過去データの参照や、外部データの入手が必要です。

このように、ビジネスの意思決定に必要となる様々なデータを保管する物流センターとしての機能がデータウェアハウスです。

## データレイクとデータウェアハウスをどう活用するのか

データレイクとデータウェアハウスの違いについて理解できたところで、実際にそれぞれをどのように活用するのかについて掘り下げていきましょう。

### それぞれどのような状況で効力を発揮するのか

様々な形式のデータを既に取得しているものの、それらは非構造化データであるため、構造化にはコストが掛かります。現状のままでデータを活用したい、あるいはデータ分析を行える人材や部署が社内にあるというケースではデータレイクは効力を発揮します。

一方、データベースにはデータが蓄積されていますが、ビジネスでの意思決定にそれらが活用されておらず、**統合的な分析基盤を必要とするケースではデータウェアハウスの構築が効力を発揮します。**

### データレイクとデータウェアハウスでデータ分析基盤を構築するメリット

データレイクとデータウェアハウスはそれぞれ役割が異なりますが、それぞれのデータの流れをパイプライン化し、BIツール（ビジネスデータ分析ツール）を用いることで、統合的なデータの分析基盤を構築することが可能です。

これにより、**部署ごとにまちまちの分析を行ったり、俗人的な分析に陥ったりするのを防げます。**

## データレイクとデータウェアハウスを扱う上での注意点

データレイクとデータウェアハウスを効率的に取り扱うためには、いくつかの注意点があります。ここでは、その注意点を中心に紹介をしていきます。

### データレイクは専門家が扱う領域

データレイクには構造化されていない生のデータがそのまま存在しており、それらを扱う際には構造化を行ったり、データの統合を行ったりする作業が必要です。これらをビジネス担当者が行うのには限界があるため、専門家の介入が不可欠です。

### データウェアハウスはコストが増大しがち

データウェアハウスはデータレイクと比べて遥かに大量のデータを格納することから、ストレージのコストが増大します。また、データの構造化が必要であり、構築にはコストが掛かります。**この二重のコスト増に対する備えと理解が前提になります。**

## データレイクとデータウェアハウス導入のポイント

データレイクやデータウェアハウスを実際に導入する上で、重要なポイントについて整理しておきましょう。以下の3つについて、考慮しておくことが求められます。

▪ゴールを定め、ゴールから逆に必要なプロダクトを選択する
▪互換性と柔軟性を考慮する
▪スケジュール的に難しい場合は専門家の手を借りる

以上3つのポイントについて、以下に説明していきます。

### まずはゴールを定めてから必要なプロダクトを選択する

誰が何のために分析をするのかゴールを明確にし、そのために必要な機械学習やAIのプロダクトを選択、選定することが必要です。

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利用するツールは、データレイクとデータウェアハウスと両方に互換性があるものを選択すると、ストレスなく導入を進められます。例えば、米国Snowflake社が提供するSaaS（Software as a Service）型のデータプラットフォームの「Snowflake」が挙げられます。

Snowflakeはデータレイク機能とデータウェアハウス機能の両方を兼ね備えており、さらにSnowflakeと接続可能なデータベースやBIツールがあるため無駄がありません。

【参考】：[SNOWFLAKE　データクラウド｜公式サイト](https://www.snowflake.com/snowflake-cloud-data-platform/?lang=ja)

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データレイクの構築からデータウェアハウスの構築に至るまで時間が掛かりますが、少しでも早く構築することでデータ分析基盤を確立し、ビジネス利用によっていち早く成果を上げるには専門家の手を借りるのが早道です。

## データレイクとデータウェアハウスの実際の導入に向けて

ここまでデータレイクとデータウェアハウスに関する比較を行い、それぞれの特徴から導入に至るまでの手順や注意すべき点について説明しました。データレイクで何ができるのか、データウェアハウスを構築することで何を実現するのかについて分かりました。

データ分析基盤を構築する際には、次の点を意識し、コストパフォーマンスやデータガバナンスなどについて様々な視点から考察し、必要な製品やツールの選定、実際の導入検討が求められます。

*▪どのようなデータを分析したいのか？*
*▪データを分析して何を実現したいのか？*
*▪どのようなサービスに活用したいのか？*

実際にデータベースの作成に携わるエンジニアの皆さんは、それらの更なる活用に向けて、データレイクやデータウェアハウスの構築、データ活用基盤の確立に向け、この記事を役立てて頂けると幸いです。

【参考】：[令和3年度 経済産業省 デジタルプラットフォーム構築事業報告書](https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2021FY/000267.pdf)

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データレイク「Data Lake」は、様々なデータをそのまま保管できる倉庫を意味します。データウェアハウス「Data Ware House」(略称DWH)は保管できるデータが構造化されている物流センターであり、データをスムーズに抽出や分析が行えるのが特徴です。

データレイクは生のデータを保管する倉庫であり、データウェアハウスは構造化されたデータの物流センターである

データレイクのデータを分析するのは主にデータサイエンティスト、データウェアハウスのデータ分析はビジネス担当者が行う

それぞれのデータ分析基盤を確立する上では、専門部署や専門家の手を借りることが期間の短縮と早期の成果実現に有効である

データレイクとデータウェアハウスの違いとは？用途や注意点などを解説！

*The PostgreSQL Global Development Group は2023年2月9日に、オープンソースのデータベース管理システム（RDBMS）であるPostgreSQLの最新バージョンである「PostgreSQL 15.2」をリリースしたことを発表しました。*

同時に、14.7、13.10、12.14、11.19 を含む、サポートされているすべてのバージョンのPostgreSQLの更新もリリースされました。これにより、脆弱性の解決と過去に報告された60を超えるバグの修正が行われています。

【参考】：[PostgreSQL: PostgreSQL 15.2, 14.7, 13.10, 12.14, and 11.19 Released!](https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-152-147-1310-1214-and-1119-released-2592/)

### PostgreSQL 10はサポートを終了

今回のリリースでは、PostgreSQL 10に対する更新は行われていません。PostgreSQL 10の最終リリースは、2022年11月10日のアップデートのタイミングでした。以降、セキュリティとバグの修正が提供されません。

*そのため、PostgreSQL 10を利用している場合、早めにアップグレードを検討することをおすすめします。*

【参考】：[PostgreSQL: PostgreSQL 15.1, 14.6, 13.9, 12.13, 11.18, and 10.23 Released!](https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-151-146-139-1213-1118-and-1023-released-2543/)

### PostgreSQLのバージョンアップ頻度

*PostgreSQLは、約1年に1度、新機能を含むメジャーバージョンアップがリリースされます。*メジャーバージョンアップでは、仕様の追加や変更、セキュリティ修正、バグ修正が行われます。メジャーバージョンアップは基本的に互換性がないため注意が必要です。

また、少なくとも3ヶ月ごとに1度のマイナーリリースが行われます。マイナーバージョンアップでは主にバグ修正が行われます。

【参考】：[PostgreSQL: Roadmap](https://www.postgresql.org/developer/roadmap/)

最も新しいメジャーバージョンアップは、2022年11月10日に行われたPostgreSQL 15.1のリリースです。PostgreSQL 15では、インメモリとディスク上のソートを改善し、ソートするデータ型によって25%から400%の速度向上が図られたほか、様々な機能が追加されました。

【参考】：[PostgreSQL: PostgreSQL 15 Press Kit](https://www.postgresql.org/about/press/presskit15/ja/)

**PostgreSQL 15では、INSERT、UPDATE、DELETE の操作を一つの文に含めることができる標準SQLの「MERGE」コマンドが追加されました。**

PostgreSQL 14以前でも、登録しようとするデータがなければ登録、あれば更新するUPSERT機能はありましたが、MERGEコマンドの登場で、より柔軟な条件判定が可能となります。

【参考】：[PostgreSQL: Documentation: 15: MERGE](https://www.postgresql.org/docs/15/sql-merge.html)

### 正規表現のための関数の追加

*PostgreSQL 15では、regexp_count()、 regexp_instr()、 regexp_like()、regexp_substr() が追加されました。*これらは正規表現を利用するための新しい関数で、Oracleなど他のリレーショナルデータベース管理システムとの互換性を考慮して追加されたものです。

【参考】：[PostgreSQL: Documentation: 15: 9.7. Pattern Matching](https://www.postgresql.org/docs/15/functions-matching.html#FUNCTIONS-POSIX-REGEXP)

### 呼び出し元の権限を使用したビューの実行

*PostgreSQL 15では、ビューにsecurity_invoker属性が追加されました。*

*security_invoker*が設定されていないと、ビューの所有者の権限でクエリが実行されますが、security_invokerが設定されている場合、ビューの所有者ではなく、呼び出し元の権限を使用してビューを実行できます。

【参考】：[PostgreSQL: Documentation: 15: CREATE VIEW](https://www.postgresql.org/docs/15/sql-createview.html)

近年では、様々なリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）が実務で使用されています。例えば、Oracle Database・MySQL・Microsoft SQL Server・PostgrSQLなどが挙げられます。**リレーショナルデータベース管理システムを使用すれば、膨大なデータを複数人で扱う場合でも安心して簡単に利用することが可能です。**

ここでは、商用のデータベース製品と遜色がないほどに発展を遂げている、オープンソースのPostgreSQLの歴史や概要について詳しく紹介します。

**PostgreSQLは、1986年頃に「POSTGRES」という名称で生まれました。**カリフォルニア大学のMichael Stonebrakeが中心となり、主に研究開発を目的として開発が行われました。

POSTGRES の設計で、現在のPostgreSQLに継承されている機能もあります。例えば、複合型のサポートやユーザー定義ができる型などが挙げられます。*POSTGRESでは、SQLというデータベース言語を使用するのではなく、「POSTQUEL」という言語で操作する仕様となっているのが特徴です。*

【参考】：[ERL-M87-13.pdf](https://dsf.berkeley.edu/papers/ERL-M87-13.pdf)

POSTGRESは、カリフォルニア大学での開発が終了した後、Andrew YuとJolly Chenによって改良が行われました。*これによりPOSTGRESでは、POSTQUELの言語に代わり、SQL言語が使用できるようになりました。また、ソースコードの整備も実施され、POSTGRESは1995年頃にPostgres95という名称で公開されています。*

Andrew YuとJolly Chenが学生を卒業した後、現在のPostgreSQL開発チームへプロジェクトは継承されました。**また、1996年頃にPostgres95という名称から、PostgreSQLという名称に変更され現在に至ります。**

PostgreSQLが誕生した頃は、英語のみに対応していたため、日本人にとっては使いづらいというデメリットがありました。そこで、*石井達夫氏によって日本語で使用するための機能が追加され、その後日本語以外にも中国語・韓国語など様々な言語で使用することが可能となりました。*

PostgreSQLの下記のURLからダウンロードして、インストールすることができます。

【参考】：[PostgreSQL: The world's most advanced open source database](https://www.postgresql.org/)

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

**PostgreSQLは、データをテーブル形式で管理するリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）の1つです。**PostgreSQLの読み方はポストグレスキューエルであり、「ポスグレ」と略称で呼ぶ方も少なくありません。

*PostgreSQLはオープンソースのデータベースソフトウェアであり、全てのソースが公開されているため、無料で利用できます。また、ソフトウェアのライセンスの1つであるBSDライセンスを採用しているため、独自に機能の追加や改良を行っても公開義務は生じません。*

*PostgreSQLは、無料で利用できるというメリットだけではなく、商用で使用されているデータベース製品と遜色ないほどの性能と機能を兼ね備えています。*そのため、近年ではコスト削減を目的に数多くのシステム開発に用いられており、データベース製品の中で世界4位の実績を誇ります。

今後も様々なエンジニアによって開発が重ねられ、人気は伸びていくことが予想されるでしょう。

【参考】：[historical trend of the popularity ranking of database management systems](https://db-engines.com/en/ranking_trend)

PostgreSQL入門、複数のRDBMSを習得して更なる活躍を

PostgreSQLは20年以上の歴史があり、オープンソースの人気なデータベースソフトウェアであることは理解できたでしょうか。ここでは、PostgreSQLの特徴について詳しく紹介します。

**商用のデータベース製品と比較すると、PostgreSQLはオープンソースのデータベースソフトウェアであるため、導入コストが低いというメリットがあります。**

もちろん商用のデータベース製品は高性能・高機能ではありますが、1CPUあたりの費用が高価であるなど、導入コストが高い傾向にあります。*そのため、可能な限りコストを抑えたいと考えている方にとっては、PostgreSQLは魅力的なデータベースソフトウェアと言えるでしょう。*

### 商用のデータベースに遜色ない機能

**PostgreSQLはオープンソースのデータベースソフトウェアですが、データベースに必要不可欠な機能はきちんと備わっており、商用のデータベース製品に匹敵するほどの機能を保有しています。**例えば、標準SQLに準拠していることや日本語に対応していること、複数のプラットフォームで利用できることなどが挙げられます。

*また、PostgreSQLはパラレルクエリを採用しているのが特徴です。*PostgreSQLでは、クエリの処理速度を早めるために、複数のCPUを使用するクエリプランを生成することができます。クエリとは、データの問い合わせや要求などを、定められた形式で文字として表現したものを指すことが多いです。

パラレルクエリを利用すれば、大量のデータ分析を行う場合でも、複数のCPUを使用して応答スピードを早めることが可能です。*したがって、膨大なデータを扱う処理の場合でも、高いパフォーマンスを発揮することができます。*

### 他のオープンソースソフトウェアと連携可能

**PostgreSQLは、他の数多くのオープンソースソフトウェアと連携させることができます。**システム連携を行えば、例えばクラスタリングやレプリケーションなどの可用性を向上させることが可能です。*よって、高い可用性が要求される大規模システム開発でも、商用のデータベース製品と遜色ない性能を出力することができます。*

連携できるオープンソースソフトウェアとして、pgpool-II・Slony-l・PGClusterなどが挙げられます。

またPostgreSQLでは、拡張モジュールであるPostGISを使用すれば、地理情報システム（GIS）のデータをデータベースに格納することが可能です。PostGISは、PostgreSQLとは独立して開発が行われています。またPostGISは、MySQLなどの他の商用のデータベース製品には適応していません。

*このようにPostgreSQLには、地図検索システムにおいて豊富な実績があるという、他のデータベースにはない特徴があります。*

### 企業が提供しているサポートがある

*オープンソースのデータベースソフトウェアは、商用のデータベース製品と比較すると、メーカーが提供するサポートが受けにくいというデメリットがあります。*しかしPostgreSQLの場合、アシスト社・サイオステクノロジー社・TIS社・日立ソリューションズ社などが提供しているサポートを利用することが可能です。

**これらのサポートを活用すれば、商用のデータベース製品と同程度のサポートを受けることができます。**例えば、PostgreSQLでシステムを構築している際に、トラブルや使い方に関する疑問があったときに問い合わせできるのは、実務で活用する上でメリットと言えるでしょう。

## PostgreSQL・MySQL・Oracle Databaseの違い

ここでは、実務でよく使用されるデータベース製品であるPostgreSQL・MySQL・Oracleの違いについて詳しく紹介します。

まずPostgreSQLは、PostgreSQL Global Development Groupによって開発が行われてるオープンソースのデータベースソフトウェアです。

次にMySQLは、MySQL ABによって開発されましたが、現在ではOracle社が運営を行っています。**MySQLは複数のストレージエンジンがあるため、使い方が簡単という特徴があります。**

PostgreSQLのライセンスとは異なり、MySQLは細かな規約が定められているGPLライセンスを採用しているため、独自に機能の追加や改良を行って再頒布する場合には、規約に従わなければなりません。

また、PostgreSQLとMySQLでは*派生されたデータベースソフトウェアが多数あります。*例えばPostgreSQLの場合、EDB PostgreSQL・PowerGressなどがあります。一方MySQLの場合、Maria DB・Amazon Auroraなどが挙げられます。

そして、**Oracle Databaseはオラクル社が開発している商用のデータベース製品であり、高機能・高性能で信頼性が高く、データベース製品の中で世界1位の実績を誇ります。**

オラクル社の手厚いサポートを受けられるのが特徴ですが、ライセンス費用が他のデータベース製品と比較すると高い傾向にあります。

以上から、MySQLやOracle Databaseにも数多くのメリットがありますが、*PostgreSQLは導入コストが低く導入しやすい点が大きな強みと言えるでしょう。*

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

## PostgreSQLは高品質のオープンソースのデータベースソフトウェア

これまでに、PostgreSQLの概要・特徴・MySQLやOracle Databaseとの違いについて解説しました。**PostgreSQLは、オープンソースのデータベースソフトウェアであり、無料で利用可能です。他のオープンソースソフトウェアと連携できたり、企業が提供しているサポートを受けられたりするというメリットがあります。**

*MySQLやOracle Databaseと比較すると、機能性が劣る部分もありますが、導入コストが低い点が強みと言えるでしょう。また、PostgreSQLは日々改良が重ねられ、商用のデータベース製品と遜色ないレベルまで発展を遂げています。*

システム開発でどのデータベースソフトウェアを使用するか迷われている場合には、目的や使い方を明確にして適切な製品を導入しましょう。

psqlとは？PostgreSQLへの接続と利用方法を解説！

PostgreSQLは、オープンソースのデータベースソフトウェアであり、無料で利用可能です。そのため日々改良が重ねられているのが特徴です。当記事では、PostgreSQLの概要や特徴、MySQLやOracle Databaseとの違いについて解説します。

PostgreSQLはオープンソースのデータベースソフトウェア

PostgreSQLは導入コストの低さが大きな強み

PostgreSQLの特徴は、他のオープンソースソフトウェアと連携できたり、サポートを受けられたりすること

PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

**SQLiteとは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）の1つを指します。**SQLと名称が似ているため、データベース言語と思われる方もいるかもしれませんが、SQLiteはデータベースソフトウェアの1つです。

データベースソフトウェアには、Oracle Database・Microsoft SQL Serverなどの商用データベース製品から、SQLite・MySQL・PostgreSQLなどのオープンソースのデータベース製品まで様々なものがあります。

ここでは、SQL・RDBMS・SQliteの概要について詳しく紹介します。

**SQLとは、データベースを管理・操作するために使用されるデータベース言語を指します。**また、SQLはプログラミング言語ではない点に注意しましょう。主なSQLの使い方として、データの検索・挿入・削除・更新などの命令をデータベースに対して行うことが挙げられます。1970年代にIBM社が開発した「Structured English Query Language」が元になっています。

SQLは国際標準化機構（ISO）によって規格化されているため、Oracle Database・MySQL・PostgreSQLなど様々なデータベースソフトウェアで利用可能です。

**RDBMSとは、リレーショナルデータベースを管理するためのソフトウェアを指します。**ここで、リレーショナルデータベースについて疑問をもつ方もいるかもしれません。リレーショナルデータベースとは、データベースの一種であり、RDBと呼ばれることもあります。

データベースとは、集めたデータに対して、検索・挿入・更新・削除などが効率よくできるように整理されたもののことです。データベースにはRDBだけではなく、階層型データベースやネットワーク型データベースなどもあります。

また、SQLite・MySQL・PostgreSQLなどのデータベースには、同時実行制御機能があり、複数のユーザーが同時アクセスすることを考慮して開発されています。データの読み込みや書き込みを行う際に、ロックという仕組みによって制御し、データの整合性を保持しながら同時接続できるのが特徴です。

複数のユーザーが同時にデータベースを利用する場合にロック機能がないと、例えば同時にデータの挿入を行うと、一方の実行結果が反映されないことがあります。そのため、同時実行制御機能により、データの整合性を保持することがデータベースを使用するにあたって重要です。

SQLiteは、ドウェインリチャード・ヒップ氏により開発され、2000年8月にリリースされました。**SQLiteとは、データベースソフトウェアの1つであり、サーバにインストールするのではなく、アプリケーションに組み込んで使用します。**

データベースは、大規模なシステムで利用するというイメージがある方もいるかもしれませんが、SQLiteであれば、インストール不要で簡易的にデータベースを導入して使用することが可能です。また、SQLiteではコマンドラインツールを使用してテーブルを作成したり、データを取得したりなどを行うことができます。

さらにSQLiteは、オープンソースのデータベースソフトウェアであるため、コードを改良して再配布することもできます。後述するSQLiteの特徴や、メリット・デメリットを理解して、プロジェクトに合わせて最適なデータベース製品を導入することが大切です。

オープンソースのデータベース製品であるSQLiteとMySQLの違いについて、気になる方も少なくありません。これらにはアーキテクチャと機能に多少の違いがあります。具体的には、*MySQLはシンプルで高速な動作性をしており、PHPなどとの相性が良いのが特徴です。*商用目的の利用でない場合は無料で利用できますが、商用目的で利用する際はライセンスを購入しなければなりません。

一方SQLiteは、データ型を指定する必要がなく、MySQLよりも簡単に記述することができ、データベースファイルの扱いも簡単です。また、SQLiteもMySQLと同じく利用には料金が掛かりますが、レンタルサーバの場合だと月額100円〜200円程度で利用できます。簡単かつ安価に利用するなら、SQLiteの方が使いやすいでしょう。

SQLiteは簡易的なデータベースソフトウェアであることは理解できたでしょうか。ここでは、SQLiteの特徴について詳しく紹介します。

### 設定不要な自己完結型のデータベース

**SQLiteでは、設定が必要なく利用することが可能です。**他のデータベースの場合、設定ファイルを準備し、プロセスの起動・停止や、データベースインスタンスの設定などを操作する前に行う必要があります。しかし、SQLiteはサーバのプロセスではなく、ライブラリとして利用できるため、面倒な設定の必要がありません。そのためSQLiteは、自己完結型のデータベースであり、依存性が低いという特徴があります。

### マルチプラットフォームに対応

**SQLiteは自己完結型のデータベースであり、外部ライブラリに対する依存性が低いため、マルチプラットフォームに対応できるのが特徴です。**例えばSQLiteは、Windows・Linux・MacOS・Android・iOSなど数多くのOSに対応しています。スマートフォンのOSにも対応しているのがSQLiteの魅力とも言えるでしょう。

また、SQLiteの本体ファイルサイズは600KB程度と非常に軽量です。消費するメモリの量も少なくて済むため、処理性能が低いようなデバイスに対しても組み込みが可能です。

### データ型を指定しなくてもよい

**SQLiteでは、データ型を指定しなくてもよいという特徴があります。**一般的なデータベースの場合、テーブルカラムごとに「文字列型」「数値型」などのデータ型を定義しなければなりません。そのためデータ型を指定すると、異なる型のデータを格納することは原則としてできません。カラムとは、テーブルの列を指します。

一方SQLiteの場合、データ型を指定しなくてもテーブルを作成することができます。また、1つのテーブルカラムの中に、異なる型のデータを格納することも可能です。もちろんSQLiteでも、データ型を指定することはでき、指定しない場合は、格納されたデータによって自動でデータ型を判別しています。

このように、SQLiteではデータ型する手間が必要ないため、開発効率の向上が期待できます。

*SQLiteはパブリックドメインであることも特徴の1つです。*パブリックドメインとは、簡単にいえば著作権がないものを指し、SQLiteのソースコードは誰でも自由に使用することができます。多くの著名なRDBMSは著作権を製作者や企業が保持する中、パブリックドメインであるSQLiteは自由にコードを改変し、また自身で作成したコードの再配布も可能です。

## SQLiteを使用するメリット・デメリット

ここでは、SQLiteを利用するメリット・デメリットについて詳しく紹介します。

まず、**SQLiteは無償で使用でき、高速で動作するのが大きなメリットと言えます。**またデータを1つのファイルに格納できるため、バックアップを簡単に行うことが可能です。例えば、FTPソフトウェアを使用してファイルをダウンロードし、サーバ上でコピーを行うだけでバックアップは完結します。

さらに、SQLのデータベース言語を使用できるのもメリットと言えるでしょう。SQLは数多くのデータベースで採用されており、ビュー・トリガー・トランザクションなどの機能を利用することができます。他にもSQLite3であれば、標準でPHP5を使用することが可能です。注意点として、現在のバージョンは3であるため、SQLite3と呼ぶこともあります。

SQLite2とSQLite3は全く別のものとして扱われており、両者に互換性はない点がデメリットとして挙げられます。また、**SQLiteにはセキュリティ機能がありません。**そのため、パスワードがないなどのセキュリティ面での不安があります。理由としてSQLiteはファイル形式であることが挙げられ、SQLiteのデータを保護するには自身でセキュリティ対策を行わなければなりません。

他にも、日本語の情報が少ない点もデメリットと言えるでしょう。SQLiteの使い方やインストール方法を信頼できるサイトから調べるためには、英語のスキルが必要です。

SQLiteのダウンロード方法については、OSによってインストール方法は変わる可能性があるため注意が必要です。ここでは、*Windows10にSQLiteをダウンロードから使用するまでの方法*について解説します。

SQLiteの公式サイトにアクセスし、「Download」のページに移ります。その後、対応したOSのインストーラーをダウンロードします。ここでは、「Precompiled Binaries for Windows」と記載された場所の、自分のOSに適する拡張子がzipのファイルを選択しましょう。

*【参考】：[SQLite](https://www.sqlite.org/index.html)*

ダウンロードした拡張子がzipのファイルの中には、*「sqdiff.exe」「sqlite3.exe」「sqlite3_analyzer.exe」の3種類のファイルがあります。*SQLiteの本体のファイルは「sqlite3.exe」です。これらを解凍させたファイルは、自分の配置したいフォルダに移しましょう。

最後に、きちんと動作できるか確認することが大切です。**「sqlite3.exe」を実行し、動作が適切に行われているかチェックしましょう。**以上で、SQLiteのダウンロードが完了です。このように、SQLiteはインストール不要で、簡単に導入できるのも特徴と言えます。

## SQLiteを簡単に導入し使用してみよう！

これまでに、SQLiteの概要や特徴、メリット・デメリット、ダウンロード方法について解説しました。SQLiteとは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムの1つであり、インストール不要で、簡単に導入できるのが特徴的です。

また、SQLiteは様々なOSに対応しており、データ型を指定しなくてもよいという特徴もあります。**SQLiteを使用する大きなメリットとして、無償で利用できることと高速で動作することが挙げられるでしょう。**セキュリティ面で不安が残る部分もありますが、データベースを軽くいじってみたいと考えている方に、SQLiteはおすすめです。

機能が似ているMySQLとの違いについても理解を深めて、プロジェクトに合わせて適したデータベース製品を導入しましょう。

SQLiteとは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムの1つであり、簡単に導入でき、使いやすいという特徴があります。当記事では、SQLiteの概要や特徴、メリット・デメリット、ダウンロード・インストール方法について解説します。

SQLiteとはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムの1つ

SQLiteの特徴はマルチプラットフォームに対応していることやデータ型を指定しなくてもよいこと

SQLiteを使用するメリットは無償で簡単に導入でき高速で動作すること

SQLiteとは？特徴や使い方、メリット・デメリットを解説！

## なぜMariaDBをインストールするのか

この記事では、MariaDBのインストールについて解説していきます。では、何のためにMariaDBをインストールするのか、疑問に思った方がいるかもしれません。今やデータベースがシステム開発では欠かせないものになっていることは分かると思います。

データベースについて学ぶには、データベースを操作するSQLに強くなる必要があります。**SQLを学ぶには、実際にSQLを使える環境が身近に必要**です。

そのためには、データベース環境を作る必要があります。学校などでデータベースを学ぶ際には、既にサーバーにデータベースが作られ、クライアント端末から操作ができるようになっています。

こうした環境を自宅のPCなどに作ってしまえば、いつでも好きな時にデータベースを操作することができます。

そのSQLを使える環境を作るための第一歩がMariaDBのインストールなのです。

エンジニアの皆さんなら、RDBMSのMySQLについてはご存知でしょう。世界で最も使われているというデータベースの定番です。

**MariaDBは、MySQLから派生したオープンソースのRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）**であり、私たちは無償でダウンロードし、インストールができるのです。

しかも、MariaDBはMySQLとはコマンドなどで互換性があり、しかもMySQLよりも機能が豊富です。世界中のエンジニアから高い支持と評価があるMariaDBを使わない手はありません。

*【参考】：[MariaDB公式サイト](https://mariadb.org/)*

MariaDBは幾つか、特徴があります。それらは**MariaDBを利用するメリット**でもありますので、ぜひ知っておいてください。以下、箇条書きで説明します。

*MariaDBは「カラム型DBエンジン」*と呼ばれるものが用いられており、ビッグデータの集計作業に向いているDBと言われています。カラム型DBエンジンは列方向に処理に特化した処理を行うことで、集計や分析の速度が圧倒的に速いのが特徴です。

MariaDBには*「クラスタ構成」のデータベースを構築を手軽に出来る「Galera Cluster」という仕組み*が提供されています。 これによって、データ損失がなく長時間の安定稼働や、スケーラビリティが提供されます。

*【参考】：[Galera Cluster公式サイト](https://galeracluster.com/)*

データベースでは、一気にアクセスが集中することを防ぐためにサーバーの手前にロードバランサーを設置するのが一般的ですが、MariaDBには*ロードバランシングの機能を持つ「MaxScale」という仕組み*が提供され、クラスタ構成を意識せずにデータベースのサービスを提供できます。

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