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クラウドネイティブ化とAI活用が加速する中で、バックエンド向けデータベースはこの数年で大きく様変わりしました。RDBの高信頼性は当然としつつ、分散SQLの普及、NoSQLの細分化、ベクトルDBや時系列DBの台頭など、用途に応じて選択肢が一気に増えています。一方で、整合性モデルやスケーリング戦略、コスト最適化など、設計判断の難易度も上がっています。本カオスマップでは、主要DBを領域ごとに整理し、特徴・ユースケースの全体像をつかめるようにまとめました。 全体像 会員限定コンテンツ無料登録してアーキテクチャを見る本マップは2025年11月時点の公開情報をもとに作成しております。 掲載しているロゴ・商標等の取り扱いについて問題や懸念がございましたら、下記の窓口までご連絡くださいますようお願い申し上げます。 また、ロゴの掲載をご希望される場合も、お問い合わせいただけますと幸いです。 【お問い合わ
サービスが成長するにつれてデータベースは肥大化する。 肥大化したデータベースは最初は良かった設計も、パフォーマンスの低下やメンテナンスが難しくなる。 もちろん、そうならないように最初から設計を工夫することもできるが、サービスの成長に伴い要件が変化することも多い。 そうなると全ての変更を予見することは難しいため、データベースのリファクタリングは必要不可欠だ。 実際にAIを利用したソフトウェア開発が主流になっていきつつある昨今はよりデータベースの成長速度は加速している。 だからこそ、データベースリファクタリングは重要であり、AIが台頭して来た時代でも変わらず必要なスキルである。 そこで今回は実際にサービスの成長と共にデータベースをリファクタリングする際の戦略と実践的な手法について解説する。 なお、AI時代でもデータベースの技術が重要であることは変わらない話はこちらを参照されたい。 データベース
「ないなら作りますか！」と日本の開発者たちが立ち上がった 経営環境や顧客ニーズの変化に素早く対応することが企業の重要課題となる中で、柔軟性やスケーラビリティといったメリットを享受できるクラウドサービスを採用する動きが広まって久しい。 こうした時代において、企業の資産となるデータやデータベースを取り巻く現状と課題はどうなっているのか。日本発の次世代高速RDB「劔“Tsurugi”」（以下、Tsurugi）を開発したProject Tsurugiの責任者であり、ノーチラス・テクノロジーズ代表取締役会長の神林飛志氏はこう話す。 「OLAP（Online Analytical Processing）はクラウドサービスの活用が主流となっており、RDBそのものや、RDBの機能、性能に意識が向くことは減ってきています。そのため、RDBという言葉はOLTP（Online Transaction Proce
こんにちは。はじめまして。れとるときゃりー(@retoruto_carry)と申します。 最近、個人開発しているサービスのDBをFirebaseFirestoreからSupabaseに移行しました。 移行には２週間程かかりましたが、Firestoreでつらみを感じていてた部分が解消されて満足しています。FirestoreはNoSQLなので、設計が難しく、画面のUI構成やユースケースを熟考したうえでデータ設計を考える必要があり、ガンガン仕様変更したり、複雑なクエリをしたりするには向いていない傾向があると感じていました。 Supabaseは、Firebaseの便利な部分を受け継ぎつつ、バックエンドがRDB(PostgreSQL)なので、上記の欠点が解消されています。 また、Firebaseがクエリごと料金が掛かるのと比較して、Supabaseはインスタンスごとの課金であり、セルフホストも可
マイクロソフト、NoSQL標準の策定を目指し、CosmosDBで使われている「DocumentDB」をオープンソースで公開。PostgreSQLをベースに マイクロソフトはNoSQLデータベースの実装として「DocumentDB」をオープンソースで公開したことを発表しました。 DocumentDBは、Microsoft Azure上のvCore-based Azure CosmosDB for MongoDBとして提供されているNoSQLデータベースのオープンソース実装です（AWSもMongoDB互換の「Amazon DocumentDB」と呼ばれるサービスを提供していますが、別の実装です）（追記：当初、「Azure DocumentDB」のオープンソース実装と記述していましたが、間違いでしたので記述を改めました。お詫びして訂正します）。 Announcing DocumentDB,
［速報］「Amazon Aurora DSQL」プレビュー公開、事実上無限にスケールする高性能なPostgreSQL互換の大規模分散データベースAmazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2024」で、PostgreSQL互換の分散データベース「AmazonAurora DSQL」のプレビュー公開を発表しました。AmazonAurora DSQLは、地理的に離れた複数のリージョンでデータベースが稼働する大規模分散データベースです。 分散処理による高いスケーラビリティ、複数のリージョンによる冗長構成による高可用性の両方を実現するだけでなく、分散データベースにおいてトランザクション処理による強い一貫性を実現する際の弱点とされていたレイテンシの大きさを克服し、小さなレイテンシによる高速性も兼ね備えたPostgreSQL互換のデータベースだと説明されています。 分散データベースの弱点はレイテンシの増大 一般に分散データベースは、複数のデータベースのノードが分散してリ
企業が業務システムにMySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server といったリレーショナルデータベースを使いはじめてから今に至るまで、データベースへのコネクティビティは重要な課題であり続けています。1992年にMicrosoft が発表したOpenDatabase Connectivity（ODBC）API は、この課題に対する画期的な解決策となりました。 ODBC は、アプリケーションと多様なデータベース間の接続を標準化する技術として、現在でも広く採用されています。本記事では、ODBC技術の仕組みとODBC ドライバーの役割、その重要性について詳しく解説します。 ODBC の仕組み ODBCとは ODBC は、アプリケーションからデータベースへのアクセスを標準化するためのAPI です。ODBC 4.0 の仕様はこちらに定義されています。この技術により、アプリケー
はじめに こんにちは。calloc134 です。 前のハッカソンイベントで、UUID をプライマリキーに利用するかどうかの議論がありました。 結果的にはあまりパフォーマンス要件の高くないアプリケーションであったため、プライマリキーとしてUUID を採用することにしたのですが、イベント終了後に気になったため、調査を行いました。 今回は、この調査の結果を元に、MySQL と PostgreSQL におけるインデックスの内部構造の違いと、UUID をプライマリキーにする際の問題についてまとめてみたいと思います。 インデックスの概要 インデックスとは インデックスとは、データベースのテーブルに対して、アクセスを高速に行うための指標となる構造のことです。 インデックスとは日本語で索引ですが、まさに辞書の索引のように、アクセスにおいての手助けをしてくれます。 より具体的に解説すると、データベースにお
カケハシのプラットフォームチームのテックリードとして組織管理サービスと認証基盤を開発している kosui (id:kosui_me) です。今回は、目的別データベースをプラットフォームチームではどのように実践しているかご紹介します。 この記事は秋の技術特集 2024の 13 記事目です。 背景 目的 事例1: PostgreSQL の行レベルセキュリティを活用する組織管理サービス 組織管理サービスとは PostgreSQL の行レベルセキュリティ 行レベルセキュリティを用いたトランザクションマネージャー 行レベルセキュリティの運用上の注意点 事例2: DynamoDB を活用する認証基盤と Outbox パターンの活用 カケハシの認証基盤刷新 DynamoDB で実現する高稼働率の認証基盤 DynamoDB の特性を考慮する CDC と Outbox パターン まとめ 背景 医療の分野で様
カーネルにDBMSを載せた分散OS「DBOS」の特徴と利点は？ サーバレスでTypeScriptとPythonの実行に対応 マサチューセッツ工科大学（MIT）とスタンフォード大学の研究者によって考案された分散OS「DBOS」が、TypeScriptに加えてPythonの実行に対応したことが発表されました。DBOSはOS内部にデータベースが組み込まれており、OSやアプリケーションのすべての処理や状態をデータベースが記録します。そのため、アプリケーションやOSが何らかの原因で終了したとしても、処理や状態を失うことなく終了したところから再開できるなどの利点を備えています。 これによりTypeScriptやPythonで耐久性の高いアプリケーションの構築を容易にしています。DBOS is coming to #Python! Development of theDBOS Transact f
AI在庫管理の開発チームでバックエンドエンジニアをしている沖です。今回は、AI在庫管理の医薬品検索において、MySQLの全文検索機能を使った話を紹介しようと思います。 この記事は秋の技術特集 2024の 8 記事目です。 今までの医薬品検索では満足できないユーザーがいた なぜMySQLの全文検索機能を採用したのか 全文検索機能を導入する 全文検索インデックスを付与したテーブルを作成する パーサー 照合順序と正規化 全文検索インデックスを使用して検索する データを最適な状態に保つために おわりに 今までの医薬品検索では満足できないユーザーがいたAI在庫管理には、医薬品の在庫一覧画面など、医薬品名で絞り込む画面がたくさんあります。この絞り込み機能を実現するために、これまではSQLのLIKE検索を利用していました。 LIKE検索は、使い慣れたSQLを用いて部分一致検索を実現できる便利な方法です
MySQLから派生したリレーショナルデータベースであるMariaDBの開発を主導するMariaDB社が、投資会社「K1 Investment Management, LLC」（以下、K1）に買収され、同社の100％子会社になることを発表しました。 MariaDB社はニューヨーク証券取引所の上場企業ですが、買収により上場廃止となります（ちなみにオープンソースの開発コミュニティとしては、MariaDB社とは別にMariaDB Foundationが存在しています）。 We are excited to announce that today, MariaDBjoins the K1 Investment portfolio and appoints new leadership to drive the nextphase of #MariaDB #database growth. Rea
𝕏 𝕃（おおきなえる）🌸🐻💿⚒️ @ellnore_pad_267 みんなさぁ・・・ データベースって何で学んだ？ あんま学ぶチャンスなくね？ そんなことはないか？ 単なるSQL やテーブル設計のいろはとかではなく『データベース』そのものの勉強な。 オプティマイザとかその辺の細かい部分の話。 2024-09-09 20:18:38 𝕏 𝕃（おおきなえる）🌸🐻💿⚒️ @ellnore_pad_267 > 単なるSQL やテーブル設計のいろはとかではなく『データベース』そのものの勉強な。 オプティマイザとかその辺の細かい部分の話。 この部分読めてない奴が一定数おる？？？？ 2024-09-10 10:12:46
はじめにGoで自作RDBMSに挑戦してみたログです。自作、といっても大部分は参考にした書籍の移植です。 ここ1年くらいRDBに向き合う機会が多く、その内部実装を手を動かしながら身を持って理解してみたいというモチベーションから始めてみました。ちょうど会社の『内部構造から学ぶPostgreSQL』読書会に参加したこともモチベーション上げるきっかけとなりました。 (他の方の記事ですが、読書会の記録はこちら↓) 『内部構造から学ぶPostgreSQL』読書会を完走した感想 ［改訂3版］内部構造から学ぶPostgreSQLの社内読書会振り返り データベースをデータの箱としか思っていなかった私の『内部構造から学ぶPostgreSQL』を読んだ感想 普段何気なく使ってるRDBMSですが、ACID特性を守るため・大量の読み書きを捌くため、非常に緻密に設計されております。 これを完全再現といかなくとも自分
DuckDB Foundationは2024年6月3日、オープンソースのインプロセス分析データベース「DuckDB」の正式リリースバージョン1.0.0（コードネーム“Snow Duck”）をリリースした。 Announcing DuckDB 1.0.0 DuckDBは高速に動作するインプロセス分析データベース。ビルドする際に外部依存関係がなく、インストールとデプロイが簡単で、ホストアプリケーション内でインプロセスで実行したり、単一のバイナリとして実行できる。Linux、macOS、Windowsや、すべての一般的なハードウェアアーキテクチャ上で実行可能で、Python、Rに深く統合されているほか、Java、C、C++といった主要なプログラミング言語用のクライアントAPIを備えている。また豊富なSQL方言が利用可能で、CSV、Parquet、JSONなどのファイル形式で、ローカルファ
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