データベース構築を外注するために必要な知識と制作会社の選び方

企業がシステム開発を行う中でも、データベース構築は目には見えにくいのに、重要度が高く、システム運用にダイレクトに影響してくるので外注先選びは悩ましい部分があります。

ここでは、データベースに関する基本的な概念を紹介します。データベース構築をする前に本記事をご確認いただき、最適な外注先探しに役立ててもらえればと思います。

1.データベースとは

データベースとは、「特定の条件で収集されたデータを１つの場所に集約し、追加・削除などの更新ができるように保管、管理する箱のようなシステムのこと」を指します。

例えば、商品情報を「商品名」や「商品カテゴリ」の項目ごとに整理したり、複数の顧客情報を「業種」別に分類したりしたものを想像すると、イメージしやすいのではないでしょうか。簡単にまとめると、データベースとは「大量にあるデータを整理してまとめたもの」です。

続いて、システム上におけるデータベースはどのように構成されているのか、その要素を見ていきましょう。

データベースの要素

データベースには、「エンティティ」、「属性」、「関係（リレーション）」といった構造を示す単語が出てきます。それぞれ確認していきましょう。

特に、この「関係（リレーション）」は、リレーショナルデータベースというデータベースモデルにおいて重要な考え方となります。

エンティティ

• データベースの設計で管理するべき情報を表すもの
• 例：顧客情報データベースにおいては、「顧客情報」「商品情報」「注文情報」などがエンティティに該当する

属性

• エンティティに対して紐づく項目のことを属性
• 例：顧客情報データベースにおいては、顧客情報エンティティに対して「顧客名」「住所」「電話番号」などが属性として紐づく

関係（リレーション）

• 複数のエンティティを関連付け、それらの間に関係性を持たせるもの
• 例：顧客情報データベースにおいては、顧客情報エンティティと注文情報エンティティを関連付け、それらの間に「1つの顧客が複数の注文を持つ」という関係性を持たせることができる

続いて、「関係（リレーション）」を作るときに、データベースにおいては、「1対多」「多対1」という状態にして、関係性を作っていきます。

しかし、実際の関係性を見ていくと、「1対多」「多対1」ではない関係性もあります。これらは、データベース構築において、関連のある2つエンティティ間の関係性を整理するために使われる概念で、「関連の多重度」と呼ばれます。情報同士の紐づきはどのようなものがあるのか整理してみていきましょう。

データベースの活用メリット

データべースを導入する一番大きなメリットとしては、業務効率化が挙げられます。適切にデータベースを設計することで、より意図した情報を簡単に取得することができるようになります。データを整理して蓄積すること、そしてデータを「情報」として活用しやすくすることが、データベースを作る大目的と言えるでしょう。

以下に、もう少し細かいデータベースのメリットを紹介します。

データベースのメリット

• 大量のデータをコンパクトに一元管理
• データベース管理システムで簡単・スピーディにデータを参照できる
• データを安全に保管できる、セキュリティ強化
• 情報の共有ができる
• 基幹ソフト・システムとの連携ができる
• 保存されたデータの分析や加工ができる
• ブラウザでの直感的な利用ができる
• バックアップが取れる

2.データモデル（データベースの型）の種類

データモデルとは、データベースへデータを保存した後、参照しやすいようにデータ同士をグループ分けして保存する形式のことを指します。

ここでは、データモデルを大きく2つに分けて見ていきましょう。

データベースにおいて、主流なのはリレーショナル型（RDB）と呼ばれるモデルです。リレーショナル型では、SQLと呼ばれる言語を使用してデータベースを作ります。SQLとは、「Structured Query Language」の略で、リレーショナルデータベースのデータを操作するための言語です。このSQLという使いやすいデータベース言語ができたことも、リレーショナル型が主流となっている一つの要因でもあります。

一方で、昨今注目されているのが「NoSQL」です。NoSQLは、「Not Only SQL」を略した言葉で、リレーショナルデータベースではないデータベースの総称です。「Not Only」なので、SQL「だけではない」という意味となります。このNoSQLは、あくまでデータベースの「分類」としての呼び名であり、NoSQLというデータベースがある訳ではないということを確認しておきましょう。

なぜNoSQLが注目され始めたかというと、ビックデータやクラウドなど、大量のデータを取り扱うシーンが増えてきたためです。その点を踏まえて、それぞれの特徴とメリット・デメリット、向いているケースなどを見ていきましょう。

リレーショナル型

NoSQL型

まとめ：リレーショナル型のデータベースとNoSQLの違い

では、改めてリレーショナル型のデータベースとNoSQLの違いを見ていきましょう。

簡単にまとめると、リレーショナル型データベースはトランザクションの一貫性が重要な場合に適しており、NoSQLデータベースは大量のデータを高速に処理する必要がある場合に適しています。

ただし、実際には両者のデータベースを併用することもあります。例えば、トランザクション処理にはリレーショナル型データベースを、非構造化データの処理にはNoSQLデータベースを使用するなど、データの特性や目的に合わせた最適なデータベース選択が求められます。

3.データベースの主要な製品

データベースを選ぶ際は、データ量の拡張性と処理速度、導入・運用コスト、セキュリティレベルなど、それぞれの項目ごとにニーズに合致しているか確認しておくことが大切です。

費用については、初期導入費用だけでなく、サポートやコンサルティング、ランニングコストも考慮しましょう。

データモデル別、おすすめデータベース製品

リレーショナル型

Oracle Database：大規模で高負荷のトランザクション処理に。

• Oracle Databaseは高い信頼性、セキュリティ、拡張性を提供するリレーショナルデータベース製品です。
• ケース、特徴、押し出しポイント：複雑な業務アプリケーションに最適であり、高い処理能力が必要な大規模なアプリケーションに適しています。また、オンプレミスとクラウドの両方で利用することができるため、高度なセキュリティ機能を提供することで、企業向けアプリケーションにも使用されます。

Microsoft SQL Server：Windowsプラットフォームに特化

• Microsoft SQL Serverは、Windowsシステムに特化したリレーショナルデータベース製品です。
• ケース、特徴、押し出しポイント：高度なビジネスインテリジェンス、分析、レポート機能を提供し、大規模なデータベースの管理に最適です。また、エラーやユーザビリティの変更が少なく、安定稼働性が高いことが特徴です。

PostgreSQL：オープンソースで高いセキュリティと拡張性

• PostgreSQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース製品であり、セキュリティの高さが特徴的です。
• ケース、特徴、押し出しポイント：拡張性にも優れており、他のオープンソースソフトウェアとの連携が可能となっているため、可用性を高めるツールが利用できます。

MySQL：オープンソースで、小規模から中規模のWebアプリケーションやeコマースサイトに。

• MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース製品であり、高い性能、スケーラビリティ、信頼性を提供します。
• ケース、特徴、押し出しポイント：2,000以上企業が導入しており、小規模から中規模のウェブアプリケーションやeコマースサイト、コンテンツ管理システムなどに適しています。また、クラウド上でのデータベースの展開が容易であり、スケーリングが必要な場合にも柔軟な対応が可能です。

Amazon Aurora：AWS環境での利用に最適

• AWS環境での利用に最適化されたRDBです。MySQLやPostgreSQLと互換性があるため、これらのデータベースを使用している企業にとっては移行が簡単で、高速・高可用性・高耐久性の特徴があります。また、クラウド環境での自動スケーリングやバックアップ機能が強化されています。

IBM Db2：企業のビジネスアプリケーションの高速化に

• IBM Db2は、企業向けアプリケーションに適した高性能なリレーショナルデータベース製品です。
• ケース、特徴、押し出しポイント：大量のデータを迅速に処理できることが特徴であり、レスポンスが早くスムーズな分析を行うことができます。また、自由度の高いアーキテクチャを構成することができることも特徴的であり、クラウドとオンプレミスどちらでも利用可能です。

SQLite：組み込みシステムやモバイルアプリケーションに。

• SQLiteは、オープンソースかつシングルユーザー向けのリレーショナルデータベース製品であり、軽量かつ小規模なデータベースを扱うことが多い組込みシステムやモバイルアプリに向いています。
• ケース、特徴、押し出しポイント：細かい設定などは不要で簡単に利用することができ、軽量かつ高速であり、導入や管理が簡単であることが特徴です。

Microsoft Access：小規模なデータベース処理やビジネスアプリケーションに。

• Microsoft Accessは、短時間で機能性のあるビジネスアプリケーションの作成を実現することができます。
• ケース、特徴、押し出しポイント：特に、ビジネスや教育機関での小規模なデータベース作成に向いています。使用が簡単で、マクロやVBAコードを使用してカスタマイズすることができます。

NoSQL

HBase：大規模なウェブアプリケーションや分析システムに最適

• HBaseは、Hadoopシステム内で使用される分散型データベースで、ビッグデータの取り扱いに優れています。
• ケース、特徴、押し出しポイント：大規模なデータを非常に高速に書き込み、読み取ることがで切ることが特徴です。また、HBaseは柔軟性に優れており、スケーラビリティにも優れているため、大規模なウェブアプリケーションや分析システムに最適です。

MongoDB：IoT、センサーデータ管理、およびクラウド基盤に最適

• MongoDBは、JSON形式のドキュメントとして保存される、非リレーショナルデータベースで、スキーマが動的に変更できます。アプリケーションの要件が変更された場合でも、データベースの変更が簡単に行えます。
• ケース、特徴、押し出しポイント：さらに、データを複数のサーバーに分割して保存・処理できるため、負荷を複数のサーバーに分散して全体としての処理能力を向上させることが可能です。

Cassandra：大量の書き込みと読み込みが発生するシステムに最適

• Cassandraは、非常にスケーラブルな分散型データベースで、非常に大量のデータを迅速に取り扱うことができます。
• ケース、特徴、押し出しポイント：また、耐障害性に優れているという特徴があるほか、MySQLとの互換が高く、スムーズな切り替えをすることが実現可能です。

4.データベース構築の成功のポイント

データベース構築の基本的な手順は、要件を決め、詳細を洗い出し、必要な機能を整理し、構築して、テストする、という基本的なシステム開発のフローを辿ります。

その上で、データベース構築を考える際には、どのような部分に注意すればよいのか、成功のポイントを確認していきましょう。

データベース構築の考え方のポイント

・データベース構築の目的を明確にする

まず、データベースを構築する前に、 「
これを利用して何をしたいのか
」構築目的を明確にすることが重要です。目的を明確にすることで、必要な項目や、どのような機能を持たせるかなどの判断基準も明確になります。 例えば、在庫管理システムを作って発注計画を立てることを目的とするのであれば、「どの商品がどれだけ在庫があるか」、「商品発注のタイミングはいつか」などのデータを収集する必要があり、それを分析して、発注計画を立てるなどの活用ができます。

・理想の出力結果を整理する

構築目的を明確化すると同時に、どんな出力結果が欲しいかのイメージを考えましょう。
目的を達成するためには、どのような出力結果があればよいのかを定義します
目的と出力結果を明確にしておけば、データベース開発者との認識の齟齬が生まれにくく、より適したデータベース構築が行えます。

・将来性を考える

テーブルを設計後に要件のヌケモレが見えてくると担当者とのすり合わせを何度も行う必要があります。 例えば、現在は「取引先企業」に紐づく「業種カテゴリ」が1つだとしても、顧客数が増加した際には、より細分化したカテゴリを紐づける可能性などが考えられます。 後々の手戻りを防ぐために、将来を想像しながら必要な要素を洗い出しましょう。その際は、
業務の担当者などに設計側の立場から提言や助言をもらうことをオススメ
します。

外注先企業を選ぶポイント

社内にシステム開発の部門がない場合は、基本的にデータベース構築は、外注するのが一般的です。データベースの構造化など、専門知識が必要なためです。データベース構築の依頼先を見極めるポイントについて紹介します。

・開発会社の得意分野や実績を知る

データベース構築の実績があることはもちろん、求めるデータベースの種類の構築実績があることが望ましいです。対象業務の知見があると、項目の抜け漏れ防止にもつながります。

・提案力や運用力をみる

データベース構築は、単に技術的な側面だけでなく、要件定義や提案などの非常に重要な工程も含みます。構築するシステムの要件や仕様を理解していることが、ユーザー満足度の高いデータベースの実現につながります。仕様書から見えにくい部分も想像できる提案力や、運用後のトラブルにも迅速かつ適切に対応できる運用力があるかを確認しましょう。

・見積書内容を比較検討する

費用や必要な内容が適正かどうかを確認します。必要な内容が盛り込まれているか、無駄がないかをチェックしましょう。複数社から見積もりを取り、比較検討を行い、見積金額および提案内容に妥当性があるかも確認しておくことが大事です。また、トラブル対応やサポート体制についても、見積もり内容に含まれているか確認しましょう。

5.データベース構築のまとめ

目には見えにくいデータベース構築のポイントについて、データベースの種類や開発会社の選定基準とともにご紹介しました。データベース構築は、その目的によって適切なデータベースの型が存在するため、本当に必要な機能を見極めて開発する必要があります。

一方で、開発検討時には要件についてわからないことが多いと思います。「短時間で複数社を比較・検討したい」「どのように比較すればよいかわからない」と考えている方は、まずは「リカイゼン」に無料で相談してください。

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