TOML
データベースの種類 - TOML
データベースの種類は、データの構造や用途に応じて分類されるデータベース管理システムのカテゴリーです。リレーショナルデータベース（RDBMS）をはじめ、キー・バリュー型、ドキュメント型、カラム指向型、グラフ型などのNoSQLデータベース、さらに近年ではベクトルデータベース、時系列データベース、マルチモデルデータベースなど、多様なタイプが存在します。各データベースは異なるデータモデルとクエリ方式を持ち、用途に応じた適切な選択がシステム設計の重要な要素となっています。
データベース
RDBMS
NoSQL
SQL
データ管理
システム設計
バックエンド
[[items]]
code = "RDB"
slug = "relational-database"
name = "リレーショナルデータベース"
description = "テーブル形式でデータを管理し、SQLで操作する伝統的なデータベースです。"
category = "SQLデータベース"
examples = "[\"MySQL\",\"PostgreSQL\",\"Oracle Database\",\"SQL Server\",\"MariaDB\",\"SQLite\"]"
[[items]]
code = "KV"
slug = "key-value-store"
name = "キー・バリュー型データベース"
description = "シンプルなキーと値のペアでデータを格納するNoSQLデータベースです。"
category = "NoSQLデータベース"
examples = "[\"Redis\",\"Amazon DynamoDB\",\"Memcached\",\"etcd\",\"Riak\",\"Aerospike\"]"
[[items]]
code = "DOC"
slug = "document-database"
name = "ドキュメント型データベース"
description = "JSONやBSONなどのドキュメント形式で柔軟にデータを管理するデータベースです。"
category = "NoSQLデータベース"
examples = "[\"MongoDB\",\"CouchDB\",\"Couchbase\",\"RavenDB\",\"Firebase Firestore\"]"
[[items]]
code = "COL"
slug = "column-family-database"
name = "カラム指向型データベース"
description = "列単位でデータを管理し、大量データの分析処理に適したデータベースです。"
category = "NoSQLデータベース"
examples = "[\"Apache Cassandra\",\"HBase\",\"ScyllaDB\",\"Google Bigtable\",\"Amazon Redshift\"]"
[[items]]
code = "GRAPH"
slug = "graph-database"
name = "グラフ型データベース"
description = "ノードとエッジで関係性を表現し、複雑な関連検索に適したデータベースです。"
category = "NoSQLデータベース"
examples = "[\"Neo4j\",\"Amazon Neptune\",\"ArangoDB\",\"OrientDB\",\"NebulaGraph\",\"Dgraph\"]"
[[items]]
code = "TS"
slug = "time-series-database"
name = "時系列データベース"
description = "タイムスタンプ付きデータの高速書き込み・検索に最適化されたデータベースです。"
category = "特殊用途データベース"
examples = "[\"InfluxDB\",\"TimescaleDB\",\"Prometheus\",\"Kdb\",\"OpenTSDB\",\"QuestDB\"]"
[[items]]
code = "VECTOR"
slug = "vector-database"
name = "ベクトルデータベース"
description = "AI/MLの埋め込みベクトルを保存し、類似性検索を高速に行うデータベースです。"
category = "特殊用途データベース"
examples = "[\"Pinecone\",\"Milvus\",\"Weaviate\",\"Qdrant\",\"Chroma\",\"pgvector\",\"Faiss\"]"
[[items]]
code = "MULTI"
slug = "multi-model-database"
name = "マルチモデルデータベース"
description = "複数のデータモデルを単一システムでサポートするデータベースです。"
category = "特殊用途データベース"
examples = "[\"ArangoDB\",\"OrientDB\",\"Couchbase\",\"FaunaDB\",\"Azure Cosmos DB\"]"
[[items]]
code = "NEWSQL"
slug = "newsql-database"
name = "NewSQLデータベース"
description = "RDBのACID準拠とNoSQLの水平スケーラビリティを両立したデータベースです。"
category = "分散データベース"
examples = "[\"CockroachDB\",\"Google Cloud Spanner\",\"TiDB\",\"YugabyteDB\",\"Vitess\"]"
[[items]]
code = "SEARCH"
slug = "search-engine-database"
name = "検索エンジン型データベース"
description = "全文検索やベクトル検索に特化した高性能な検索システムです。"
category = "特殊用途データベース"
examples = "[\"Elasticsearch\",\"Amazon OpenSearch\",\"Apache Solr\",\"Typesense\",\"Meilisearch\"]"
[[items]]
code = "INMEM"
slug = "in-memory-database"
name = "インメモリデータベース"
description = "データをメモリ上に保持し、ディスクアクセスを排除して超高速アクセスを実現するデータベースです。"
category = "高性能データベース"
examples = "[\"Redis\",\"SAP HANA\",\"Memcached\",\"VoltDB\",\"Aerospike\",\"Tarantool\"]"