## データベースにおけるテーブルとは？

システム開発やアプリ開発などのITエンジニアの業務に欠かせないデータベース（DB）は、様々なデータを格納したり管理したりする重要な役割を持っています。データベースに関する用語はたくさんありますが、その中でもよく使われる用語が「テーブル」です。

**現在多くの企業データの管理に使われるリレーショナルデータベース（RDB）において、テーブルの知識と正しい理解が必須です。**データを不整合なく取り扱うためには、テーブルを適切に設計して管理しなければなりません。

そこで、この記事では、データベースとテーブルの関係、テーブルの基礎的な知識・構造・設計や、テーブルを操作するSQLについて説明していきます。

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

テーブルは、データベースで用いられるデータの集合のことです。ここでは、データベースにおけるテーブルがどのような役割を持つのかを説明します。

そもそも、データベースとは何でしょうか。データベースとは、集めたデータを利用しやすいように整理した情報の集合のことです。または、そのデータの検索や追加・削除を行う管理システムをまとめてデータベースと呼ぶこともあります。

データベースの仕組みも色々ありますが、その中でも現在多くの企業で業務データ管理に使用されているのが、RDB（リレーショナルデータベース）です。

*RDBは、複雑なデータをあらかじめ定義した複数のテーブルを使って管理し、データの重複や不整合を排除して管理を効率化するデータベースです。*

### テーブルは表形式で表されるデータの単位

データベースは様々な種類のデータを扱います。**テーブルは、データベースに格納するデータを種類ごとに規則正しく保存したものです。**テーブルは表形式で表され、Excelで言うとシートに当たります。

データベースとテーブルの違いがわかりづらいと感じる場合は、データベースという倉庫に、データを種類ごとに分けて入れたテーブルという箱が、いくつも管理されている様子をイメージするといいでしょう。

例えば、企業の商品販売サイトで利用するデータベースのテーブルであれば、顧客の氏名や住所などを格納する「顧客テーブル」、販売する商品の商品名・価格・商品コードなどを格納する「商品テーブル」、注文を受けた日付や受注番号を格納する「注文テーブル」などが必要になります。

テーブルは表形式で表され、「カラム（コラム）」「レコード（ロウ）」「フィールド」の要素から成り立っています。ここでは、これらについてそれぞれ説明します。

*「カラム」は、テーブルの垂直方向の「列」に当たるもので、1つ1つのデータが持つ「属性」を表します。「コラム」とも呼ばれます。*例えば顧客テーブルであれば、カラムとして「顧客番号」「顧客名」「住所」「電話番号」などを用意します。

このテーブルに格納されるデータはすべて、このカラムで定義された属性の値を持ちます。顧客テーブルのデータは、それぞれ1つ1つが「顧客番号」「顧客名」「住所」「電話番号」などの値を持つイメージです。

それぞれのカラムには、数値型や文字列型など、格納できるデータ型を指定します。また、空の値を意味する「Null」を格納できないなどの制約をつけることが可能です。

*「レコード」とは、データそのものを指す言葉です。*テーブルの水平方向の「行」に当たるもので、「ロウ」と呼ばれることもあります。テーブルに新しいデータを追加すると、レコードが増えます。

テーブルの中でレコードを見ていくと、カラムで定義した属性を持つひとまとまりのデータを見ることになります。例えば、顧客テーブルの場合、ある顧客の「顧客番号」「顧客名」「住所」「電話番号」のまとまりが1つのレコード、別の顧客の「顧客番号」「顧客名」「住所」「電話番号」がまた1つのレコードとなります。

「フィールド」は、テーブルが持つデータの最小単位で、Excelで例えると「セル」に当たる部分です。*フィールドには数値や文字列など、実際の具体的な値が格納されます。*

例えば顧客テーブルのフィールドであれば、「顧客名」が「顧客A」であるレコードの「電話番号」カラムが「03-xxxx-xxxx」であるとした場合、この「03-xxxx-xxxx」がフィールドに当たります。

## 基本的なテーブル設計の考え方

データベースで使用するテーブルは、あらかじめ効率的で重複がないように設計する必要があります。ここでは、基本的なテーブル設計の考え方について説明します。

### エンティティとリレーションシップを考える

RDBのテーブルの設計においてまず考えるべきことは、データベースを利用するサービスにおいて管理する概念や情報はどのような「モノ」か、ということです。これを、エンティティと呼びます。

そして、エンティティ同士の関係であるリレーションシップを考慮してテーブルを設計していきます。

**複数のテーブルがお互いに関連付けされ、多様なデータを結びつけてデータベースとして活用されます。**使いやすいテーブルを作るためには、必要なデータの取り出しが楽にできること、更新をしやすいこと、高速で検索できることなどを意識して、項目や関連付けの設計を行うことが大切です。

### テーブル設計をする流れとは

テーブルを設計するには、まず実際の業務において必要な情報の項目を洗い出します。例えば、ECサイトの受注システムであれば、以下のような項目が必要だと考えられます。

*1.顧客テーブル*
顧客番号・顧客名・住所・電話番号


*2.商品テーブル*
商品番号・商品名・商品カテゴリ・価格


*3.注文テーブル*
注文番号・顧客番号・商品番号・数量


洗い出しをするときには、データベースを利用するユーザが業務で使用する帳票や各種リストを参考にするといいでしょう。

また、ユーザに話を聞ける場合は、実際の業務の流れを積極的に教えてもらいましょう。そうすることで業務システム全体が必要とするデータの構成を把握でき、ユーザが行う処理に必要な項目の漏れや、データの不整合のないテーブル設計が行いやすくなります。

### ER図やテーブル設計書を作成する

テーブル設計を行うときには、データベース内のエンティティ（モノ）とリレーションシップ（関係）をわかりやすく表す「ER図」（ER = Entity Relationship）を作ります。*ER図を作ることで、それを見るだけでシステムが扱うデータの構造や関連性がわかります。*

ER図ができたら、テーブル設計書（定義書）を作成します。テーブル設計書ではテーブルの項目名やデータ型、データを一意に識別するためのキー項目などの情報を定義してテーブルの仕様を具体化し、実際のテーブル作成に移っていきます。

ER図やテーブル設計書を作成するときに活用できるツールも多数ありますので、使いやすいものを探して使ってみることをおすすめします。

データベース設計には必須！ER図の書き方を分かりやすく解説します

RDBにおいてテーブルを作成したり、テーブルのデータを管理したりする操作を行うために、データベースの定義や操作を行うことができるデータベース言語の1つであるSQLを使います。

### SQLを使ってテーブルを操作する

**SQLは、データベースを管理・操作するDBMS（データベース管理システム）上で、プログラムやシステムからの命令を受けてRDB（リレーショナルデータベース）にクエリ（問い合わせ）を行います。**その結果返ってきたデータをプログラムに渡したり、画面に表示したりします。

SQLは、Oracle社のOracle DatabaseやMicrosoft社のAccessやMicrosoft SQL Server、オープンソースのMySQLなど、多くのDBMSで使用することができます。

SQLでできることとは？SQLの活用例や就ける仕事を解説！

SQLを使うことで、データベースに対してレコードの検索や登録・更新・削除などの操作を行うことができます。

操作に使われる主な命令文は、次のようなものがあります。

*1.SELECT*
SELECT文を使用すると、データベースからデータを検索して取り出すことができます。検索する列を指定する「SELECT」、検索するテーブルを指定する「FROM」、検索条件を指定する「WHERE」などで構成されます。取り出されたデータは、プログラムに渡されたり画面に表示したりして使われます。

*2.INSERT*
INSERT文は、プログラムやユーザの入力から得られたレコードをデータベースに追加する命令文です。「INSERT」でデータを登録するテーブル名や列名を指定して値を登録します。SELECT文で取得した内容をそのままINSERTするなどの応用もできます。

*3.UPDATE*
UPDATE文で、レコードの更新を行うことができます。更新するテーブル名を指定し、「WHERE」や「IN」を使用して更新対象のデータを絞り込んで指定し、レコードを更新します。

*4.DELETE*
DELETE文を使うことでレコードの削除を行うことができます。「FROM」で指定したテーブルから、「WHERE」で条件を指定してレコードを削除します。

また、SQLでは他にもテーブル自体を作成・削除するなど、データベースを管理する様々な命令が使用できます。

## テーブルについての知識を深めてデータベースを活用しよう

**様々な企業のシステムで使用されるデータベース（RDB）を使用するためには、テーブルの概念や知識をしっかりと理解しておくことが重要です。**この記事で、その基本的な考え方やSQLを使用した操作のイメージがわかっていただけたと思います。

今回の内容を参考にして、データベースに対するスキルや知識をさらに深め、活用してみてください。

多くの企業のシステムで使われるリレーショナルデータベース（RDB）において、テーブルは欠かせない要素の1つです。RDBの活用にはテーブルの正しい理解が必須です。この記事では、テーブルの構造や設計、SQLによるテーブル操作などについて解説します。

テーブルとはリレーショナルデータベース（RDB）で使われるデータの集合である

テーブルは表形式で「カラム」「レコード」「フィールド」の要素で成り立つ

SQLというデータベース言語を使ってテーブルの検索・登録・更新・削除などの操作を行う

データベースのテーブルとは？構造や設計、操作方法の基本を紹介！

エンジニアを目指す皆さんは「Oracle」と聞いて何をイメージされますか？データベース・IT大手企業・認定資格など、人それぞれ浮かぶものは異なるでしょう。

この記事では、**エンジニアを目指す皆さんと深い関わりがある「Oracle」について、初心者エンジニアが知っておくべき事を中心に解説をします。**

まだよく知らないという方は、この機会に「Oracle」に関する基本知識を身に付けてください。

Oracle（日本語読みはオラクル）はデーターベース管理システム（DBMS）の代名詞となっているほどで、**Oracle社はデータベース製品の分野では世界最大手の企業です。**

データベース以外のOracle製品やサービスにはクラウドサービスの「Oracle Cloud Platform」や、データ分析ツール、ミドルウェア、業務用パッケージ開発・販売などを行っています。では、Oracleについて、もう少し詳しく見てみましょう。

*【参考】：[Oracle 公式サイト](https://www.oracle.com/index.html)*

**Oracleは「預言」や「神託」を意味する英語です**が、Oracleの創業者であるラリー・エリソンが携わったCIA向けのビジネスのコードネーム、「*O*ak *R*idge Automatic *C*computer and *L*ogical *E*ngine」の頭文字から採ったという説があります。

ちなみに、Oracleが正式社名になったのは1983年であり、それまではSoftware Development Laboratories ( 通称SDL)という社名でした。 

データベースの代名詞とさえ言われる**Oracle DBは、世界初のRDBMS（リレーショナル・データベース・システム）としてリリースされました。**数あるデータベース管理システムの中で、Oracle Databeseは世界トップクラスの知名度を誇ってきました。

Oracle Databeseは長年世界トップのシェアを誇ってきましたが、他製品の猛追を受けています。シェアランキングは**Oracle Databeseを筆頭に、MySQL、Microsoft SQL Server、Postgres SQLが続いています。**

*【参考】：[DB-Engines Ranking - Trend Popularity｜DB-ENGINES ](https://db-engines.com/en/ranking_trend)*

ここまで、Oracleの基本について解説してきましたが、そもそもデータベース(Data Base)とは何でしょうか？データベースがデータの集まりであることは分かると思いますが、エンジニアとしての回答はそれでは足りません。

正しくは、**データベースとは再利用ができるように整理され、蓄積されたデータの集合体のことです。**広い意味では、電話帳や辞書もデータベースと言えます。皆さんが利用しているExcelで作成した名簿などもデータベースの一種です。

ITの世界に限ると、データベースは商用利用されているもの、規模の大きなものを指します。フローチャートなどでは、データベースはドラム缶の形で描かれています。

*データベースには大きく分けて3つの型があります。*以下、3つのデータベースの型について紹介をしておきます。

階層型データベースは、ツリー構造にデータを関連付けしたデータベースです。会社の組織をイメージすると分かりやすいと思いますが、社長の下に複数の本部があり、各本部の下に部が、部の下に課があるというような構造です。

**ツリー構造の階層型データベースは目的のデータに辿り着くためのルートが1つのため、検索が速いという特徴があります。**基本的には上位層が1個に対し、下位層がn個の関係になります。

ただし、ある社員が複数の部署を兼任している場合には、データとして複数個所に登録することになり、データベースが複雑になり、柔軟性に欠けるデメリットがあります。

### ネットワーク型データベース

ネットワーク型データベースの階層構造は、一見階層型と似ていますが、関連性のあるデータを相互に結び付けます。**親の層と子の層がｎ：nの関係になり、子は複数の親を持つことができるネットワーク構造です。**

そのため、同一データを重複して登録する必要がないという点で、階層型データベースよりは柔軟性に富んでいます。

### リレーショナル型データベース（RDB）

**リレーショナル型データベースは「Excel」のように表形式（行と列からなる）でデータを管理します。**「列」には重複しない項目名（見出し）が設定され、行にデータを追加していきます。「Excel」のシートは「テーブル」といい、列は「フィールド」、行は「レコード」と呼びます。

表形式のイメージでデータが位置づけられ、視覚的にも分かりやすいデータベースで、現在ではデータベースの主流になっています。難点は、データ管理のプログラムが複雑になる点です。

先ほど述べたように、Oracle Databeseはこのリレーショナル型データベースです。

Oracleの概要、データベースの型について紹介しましたが、続いて、**よく使われているDBMS製品について紹介します。**

**人気が高く、Oracle Databaseに次ぐシェアのオープンソースRDBMS**です。Oracle社がサン・マイクロシステムズから買収し、同社の製品として販売しています。個人利用に限って無償で使えますが、商用利用については有償となります。

有償といっても、Oracle Databaseよりは廉価であり、Oracle Databesと遜色のない機能を有し、今後はDBMS製品のシェアでOracleを上回ると目されています。

*【参考】：[MySQL｜公式サイト](https://www.mysql.com/jp/)*

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

マイクロソフト社開発のデータベース（データ管理システム）です。正式には「Microsoft SQL Server」ですが、エンジニアの間では縮めてSQL Server（エスキューエルサーバ）と呼ばれることが多いです。

Orale Databeseの競合製品ですが、シェアはMySQLに次ぐ第3位です。**SQL ServerはWindows OSや、マイクロソフト社開発言語のC#との相性か良い点が特徴です。**

*【参考】：[SQL Server 2019｜Microsoft 公式サイト](https://www.microsoft.com/ja-jp/sql-server/)*

SQL Serverとは？基礎情報から構築までの手順を解説！

オープンソースで無償のRDBMSです。 Postgres SQLは「ポスグレ」と呼ばれ、Web系の開発ではよく使われます。シェアは「Microsoft SQL Server」に次ぐ4位で、**Web系以外にはプログラム開発の練習用、小規模システムのデータベースとして利用されています。**

*【参考】：[日本PostgreSQLユーザ会 ](https://www.postgresql.jp/)*

PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

ここでは**Oracle Databaseと他のデータベースとの比較を行います。**ここまでご紹介したMy SQL、Microsoft SQL Server、Postgres SQLを比較しますので、DBMS製品理解の参考にしてください。

　　　　　　*	Oracle Database　　　MySQL　	　MS SQL Server　　	      PostgreSQL*

*▪サポート：*	　    　充実	　　　　        有	　　　　　    　充実　　　　　　    　     弱い　

*▪OS：*　　      Windows、Linux等            汎用的	　　　　　Windows	　　               汎用的
   　　　			　　　　　　　　　　　　　　　              (Linux対応版有)

*▪機能	：*　　　    充実　　　　　　    　  普通	　　　　        充実　　　　　　  　    普通

*▪安定性：*　　　    高い	　　　　　  　    普通	　　　　         高い	　　　　　  　    普通

Oracle Databeseと他のデータベース製品との比較を行いましたが、次に**Oracle Databeseの特徴について確認をしてみましょう。**

MySQLやPostgreSQLなど、オープンソースのデータベースがシェアを増やす中、一部には「脱Oracle」が唱えられる昨今ですが、ここで**Oracle Databaseの強み、特徴を確認しておきましょう。**

▪1.さまざまな障害からデータベースを保護して、サービス継続を可能とする『Oracle Data Guard』により、高い堅牢性を保っています。

▪2.行レベルで排他制御を行う『行レベル・ロック』によって、多くのユーザーが同時に利用できます。

▪3.ユーザーがリクエストしたデータを読み取った時点で保証する『読み取り一貫性』機能が搭載されています。

4.▪Oracle Databaseはエンジン・コアAPI、その他ツールなど、全てがC言語で書かれているため、多くのプラットフォームへの『移植性』の高さがあり、幅広い運用が可能となっています。

以上がOracle Databaseの特徴です。

スキーマとはデータの構造や性質、データベース操作のルールや表現法などを定義したものです。スキーマの目的は以下の通りです。、

▪1 つのデータベースに同時に多数のユーザが干渉しあうことなく使用できる

▪ユーザごとにスキーマへのアクセス権限が付与でき、セキュリティを高める

**Oracle Databeseでは、1ユーザーに対して1スキーマが与えられ、かつユーザー名と同じスキーマ名が自動的に割り当てられます。** これによって、1つのデータベースを経理スキーマー、受発注スキーマーなど複数の用途で利用することができるようになっています。

## Oracle Databaseに強くなれる資格

オラクルデータベースに強くなるには資格取得を目指して勉強するのが早道ですので、**Oracle MasterはOracleの認定資格取得をおすすめします。**データベースやSQLに関する資格の中で、Oracle Masterは筆頭にあがる知名度、評価の高い資格です。

### Oracle Master Bronze DBA：エントリー向け

Oracleのデータベースに関する基本的知識を問う試験です。データベース操作に必要なSQLなどの基本的な知識が求められますが、全体としてはOracle Databeseの概要について問われます。

Oracle Master Bronzeはエントリーレベルの資格ですので、**これからデータベースエンジニアを目指す人はぜひ取得しておきましょう。**

*【参考】：[Oracle Master Bronze DBA 2019](https://education.oracle.com/ja/oracle-master-bronze-dba-available-only-in-japan/trackp_DB19CBRNZ)*

### Oracle Master Silver DBA：中級レベル向け

Oracle Master Bronze DBAの上位資格です。Oracleデータベースに関する基本的なスキルに加えて、業務レベルでの運用・管理のスキルが求められます。オラクルの機能を用いたデータベースの使い方、管理や、SQLを用いたアクセスのスキルなどが求められます。

Oracle Master Silver DBAは、**Oracle Databeseを扱えるスキル証明となりますので、キャリアアップや転職を目指す方はぜひ取得しておきましょう。**

*【参考】：[ORACLE MASTER Silver DBA 2019](https://education.oracle.com/ja/products/trackp_DB19COCA)*

データベースエンジニアを目指す上でOracleに関する知識は必須です。Oracleとは世界中のビジネス分野で幅広く利用されているデータベースです。Oracle Databaseの特徴や強み、将来に向けた動きなど、Oracleに関する基礎知識を詳しく解説します。

Oracle社はデータベース製品の分野では世界最大手の企業、Oracle Databeseは世界初のRDBMS

リレーショナル型データベースであるOracle Databeseは「Excel」のように表形式（行と列）でデータを管理する

Oracle Databeseの特徴は「Oracle Data Guard」「行レベルロック」「読み取り一貫性」「移植性の高さ」である

今さら聞けないOracleとは？エンジニアとしての必須知識を解説！

MongoDBとは何か、についてまずは解説します。MongoDBの性質やMySQLとの違い、MongoDBが人気の理由などについてまとめたので参考にしてください。

MongoDBはデータベースの1種であり、アメリカのMongoDB Inc.によって運営されています。C++という言語で作られ2009年に公開された比較的新しいデータベースです。

データベースとは、検索や更新が効率的に行えるよう整理された情報の集まりのことです。Webアプリやソーシャルゲームなど多くのデータを保持する必要があるサービスにとって、データベースは必要不可欠なものです。

MongoDBは*データベースの中でもNoSQLに分類され、NoSQLの中でも更にドキュメント指向データベースに分類*されます。昨今注目されているデータベースでもあり、MySQLなどのRDBMSに継いで人気と言われています。

NoSQLはデータベースの分類を表します。MySQLなどの通常のデータベースはリレーショナルデータベースと呼ばれており、データを表形式で管理します。エクセルの表のように列ごとに何のデータが入るか予め設定され、それに従ってデータを格納していきます。

NoSQLは**リレーショナルデータベース以外の全てのデータベースを意味します。**リレーショナルデータベース以外にも、キーバリュー・カラム指向・ドキュメント指向・グラフ指向など、数々の形式のデータモデルがあり、これらはNoSQLに分類されます。

MongoDBもNoSQLの1つでありリレーショナルデータベースとは違う種類ということです。

### ドキュメント指向データベースとは？

ドキュメント指向データベースとは、*ドキュメントとして構成するデータベース*のことです。具体的にはXML形式またはJSON形式のドキュメントで管理します。MongoDBはドキュメント指向データベースの1つであり、JSON形式でデータを管理します。

JSON形式とは、JavaScriptのオブジェクトの書き方を参考にした定義方法のことです。JavaScriptをはじめPython・Java・PHPなど数々の言語で使われており、Webアプリで扱いやすいのが特徴です。JSON形式は単なるキーとバリューの構造だけでなく、複雑な階層構造にもできます。そのため、データごとの形式が変わっても問題なく扱うことが可能です。

また、ドキュメント指向データベースには他にもCouchDB、BaseXなどがあります。

JSONファイルとは？基本構造からファイルの読み書き方法まで解説

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベースの中でも人気が高く、多くのWebアプリで導入されています。WordPressなどのCMSにも採用されています。

MySQLは表形式でデータを格納するため、**設計段階でカラム数などのデータベースの構造を厳密に決定しないとならず、その分設計コストがかかります**。一方、MongoDBはデータをJSON形式で扱うため、事前にデータベース構造を決めなくて良く、設計時間の短縮に繋がります。

ただし、MongoDBにも苦手分野は多くあるため、どちらが優れているなどはありません。両方の性質を見極めた上で使い分けていくことが重要です。

NoSQLが注目されている理由は、*ビッグデータを扱う重要性が高まっているため*です。ビッグデータとは大量かつデータ形式が統一されていないデータ群のことです。たとえば、SNSの書き込みやユーザーの行動ログなど、毎秒ごとに増えていくデータを指します。

これらのビッグデータを上手く扱うことで、企業によって有益な情報を導き出せる可能性があり、ビッグデータは注目ワードとなっています。こういった統一されていないデータはMySQLなどでは扱いが難しいです。

そこでMongoDBをはじめとした、データを表形式で扱わないNoSQLが注目されてきました。

続いて、MongoDBを使うメリットを解説します。アプリ開発でMongoDBを導入することでどういったメリットがあるのかまとめました。

複雑なデータを扱えるのがMongoDBの1番の特徴です。JSON形式でデータを管理するため、**階層構造などになっているデータでも問題なく格納**でき、更新・削除なども素早く行えます。様々なデータ構造に対応できるため、データ形式を予め統一させる必要もなく、そのまま格納していくことが可能です。

JSON入門！基本フォーマットからファイルの作り方まで解説

### 大量のデータを高速処理可能

MongoDBはインメモリで動作するため、*大量のデータを高速処理することが可能*です。インメモリとはデータをメインメモリ上に保持して扱う方式であり、ストレージを使うことがないため、処理速度を速くすることができます。行動ログの処理など、大量のデータをリアルタイムで処理する必要がある場面にMongoDBは向いているでしょう。

ただし、サーバのメモリよりも多くのデータを処理すると性能が下がってしまうので、注意が必要です。

### Shardingで水平分散を実現可能

MongoDBはShardingという手法を用いることで、水平分散を実現可能です。水平分散とはサーバの台数を増やしデータをサーバごとに分散させることで、1つのサーバの負荷をへらす仕組みを指します。

**MongoDBならサーバの台数を増やすだけで負荷分散して性能を上げられる**ため、スケールアウトしやすいメリットがあります。

### レプリカセットという機能がある

MongoDBにはレプリカセットという、3台以上のサーバでデータの同期を行う機能が備わっています。この機能のおかげで、*障害が発生してサーバが使えなくなった場合に別のサーバに切り替えることで凌ぐことが可能*です。

## MongoDBができないこと・苦手なこと

続いて、MongoDBができないことや苦手なことについて解説します。MySQLなら容易にできることでもMongoDBの場合困難なことは多くあるので、それらについて知っておくことも大切です。

トランザクションとは関連のある複数の処理を1つにまとめることです。MySQLにはトランザクション機能があるため、**複数のデータに対し一連の処理を同時に行うことができます**。しかしMongoDBにはこの機能がないため、複数のデータを同時更新することが難しくなります。

MongoDBではGROUP BYやSUMなどのSQL構文が使えず、*他の構文を代わりに使うことになります*。そのためMySQLをマスターした方でもMongoDBを扱う場合、学習コストがかかってしまいます。

他のデータベースで学んだ知識を活用できないというのは、MongoDBのデメリットと言えるでしょう。

SQLとは？その概要やプログラミング言語との違いについて紹介！

続いて、MongoDBの使いどころについて解説します。アプリ開発においてMongoDBはどういった場面で活躍するのかまとめたので、MongoDBを自社サービスに導入する予定の方などは参考にしてください。

MongoDBはデータ量が膨大になると推測される場面と相性が良いです。Webアプリを開発する場合、**基本的な部分はMySQLで管理して更新頻度が多くなる箇所はMongoDBを利用する**、というように使い分けるのが一般的でしょう。

MongoDBは*Webサイトの操作データログの蓄積に適しています*。MongoDBは出力形式の違うログを一括して扱うことができるのに加え、「TTL Collection」という有効期限切れのログを自動削除する機能が備わっているためです。

MongoDBはソーシャルゲームにも活用できると言われています。**ソーシャルゲームは小規模な書き込み・読み込みが頻繁に発生するため**です。また、スケールアウトがしやすいのもソーシャルゲーム向きと言えるでしょう。

最後に、MongoDBの使い方を学ぶ方法について解説します。MongoDBは最近注目されはじめたデータベースのため、MongoDBについて全く知らない方も多いでしょう。そこで、MongoDBを全く知らない方でも無理なく学習できる方法を紹介するので参考にしてください。

まずは*学習サイトを使ってMongoDBの基礎を押さえるのがおすすめ*です。MongoDBやNoSQLについて解説しているサイトは数多くあります。学習サイトは本を開く必要がないため、通勤時間や空き時間などで手軽に勉強できるのがメリットです。

学習サイトで基礎を押さえたら書籍で本格的な勉強をはじめましょう。MongoDBについて日本語で解説している書籍はまだ少ないですが、その中でもおすすめなのは「はじめてのMongoDB」です。

本書は**「MongoDBとは何か」という点から丁寧に解説**しています。MongoDBのインストール方法やデータの操作方法、具体的なアプリケーション開発などを手順に沿って無理なく習得していくことが可能です。

また、NoSQL全体について学びたい方には「RDB技術者のためのNoSQLガイド」がおすすめです。本書には主要なNoSQLの概要や最新情報がまとめられています。RDBの使用経験はあるものの、NoSQLは全く知らない方が対象となっており、NoSQLを実際に業務で活用するための視点を与えてくれます。また、MongoDBについても解説されています。

【参考】：[はじめてのMongoDB](https://www.kohgakusha.co.jp/books/detail/978-4-7775-1962-0)
【参考】：[RDB技術者のためのNoSQLガイド](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798045733.html)

## MongoDBは使いどころを考えて使うことが肝心

本記事では*MongoDBについて解説*しました。MongoDBのメリット・デメリットや使いどころについてご理解いただけたかと思います。MongoDBは昨今注目されているデータベースですが、向き不向きの場面も多くあるため使いどころを考えた上で導入することが大切です。

MongoDBはデータ量が膨大になると予想される場面において力を発揮します。MongoDBを習得したい場合は、まず学習サイトで基礎知識を押さえ、その後書籍で詳しく扱い方について勉強するのが良いでしょう。本記事がMongoDBを知りたい方にとって有意義なものとなれば幸いです。

本記事ではMongoDBについて解説します。MongoDBとは何か、できること、使いどころなどの基礎知識をまとめました。また、MongoDBの学習方法についても例を挙げています。本記事を読むことで、MongoDBの勉強をはじめることができます。

MongoDBはNoSQLデータベースの1つであり、JSON形式でデータを管理する

MongoDBはデータ構造が異なる場合でも処理できるなどのメリットがある

MongoDBは操作データログの蓄積やソーシャルゲーム開発などで活用しやすい

MongoDBとは？できることや使いどころ、学習方法について解説

MySQLとは、1995年に登場した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）です。MySQLの名前は、共同設立者の娘の名前Myとデータベース操作言語であるSQLから名付けられました。

*MySQLは商用RDBMSであるOracle Databaseに次いで2番目の人気を誇り、オープンソースRDBMSでは長い間No.1ポジションを維持しています。*

【参考】：[DB-Engines Ranking of Relational DBMS](https://db-engines.com/en/ranking/relational+dbms)

MySQL入門！世界で最も普及しているRDBMSを学んでみよう

MySQLは、GPL（GNU General Public License）に基づくオープンソースソフトウェアです。MySQLはサン・マイクロシステムズ社に買収されましたが、オープンソースソフトウェアの位置付けに違いがありません。

そのために、オープンソースのRDBMSを求める多くのユーザはMySQLを支持・選択しています。**MySQLの公式サイトではMySQLの顧客として、YouTube・PayPal・Linked in・Facebook・Twitter・ebay・CISCO・verizon・Uber・TESLA・NETFLIX・GitHubが紹介されています。**

【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

オープンソースを選択するユーザは、オープンソースで全体のソフトウェアスタックを構成することが多く、代表的なソフトウェアスタックをLAMPと言います。LAMPの構成ソフトウェアは以下の分類となります。LAMPで構成することで、より実績のある安定したシステム構築が可能です。

- M：MySQL（データベース管理システム）

- P：Perl・PHP・Python（プログラム開発言語）<br><br>

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MySQLでできることは、RDBMSの利用が低コストで実現できることです。商用RDBMSはライセンス費用や運用保守費が一般的に高額になってしまいます。*MySQLはオープンソースソフトウェアのため、安価にシステムを実装することができます。*MySQLは小規模から大規模DBまでをカバーするため、適用範囲が広いことも特徴です。

また、LAMPのソフトウェアスタックのコンポーネントの1つであるため、他のLAMPのコンポーネントと親和性が高く、ウェブ系システムやデータ処理システムの構築が簡単にできます。同様に、希望のOSがLinux以外でもWindowsやMacOSでも動作するため、ニーズに合わせてシステム構築が可能です。

さらに、WordPressをはじめとするCMSではMySQLをDBMSの要件としているものがあります。ウェブコンテンツ管理ではMySQLを利用するのがいいでしょう。

## そもそもデータベースとは？

ここでは、そもそもデータベースとはどういったものなのか、DBMSやRDBMSについて解説します。また、SQLとOracleがMySQLとどう違うのかについてもまとめました。

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