データベースとは
データベース（DB）とは、決まったデータ構造（構造化）で整理されたデータの集まりのことで、通常はコンピュータ内に電子保存されています。データベースは大量にあるデータを検索しやすいようコンピュータ上で整理したデータ群です。例として、顧客情報を「氏名」や「電話番号」の項目ごとに整理したり、複数の商品情報を「商品コード」別に分類したりしたものがあげられます。なお、紙の電話帳や辞書なども大量の情報を扱いやすいように整理されているので、データベースといえます。
データベースの仕組み
データベース（DB）とは、構造化されたデータを一定のルールに基づいて整理・保存する仕組みです。一般的にテーブル形式で管理され、各データは「カラム（項目）」と「レコード（行）」で構成されます。これにより情報の検索・抽出・加工が容易になり、ビジネスやシステム開発で効率的な情報活用が可能となります。以下の記事ではデータベースの仕組みについて詳しく解説しています。
データベースの役割・メリット
データベースは、情報を１つの場所に集積したものですが、単に集積しただけではデータベースとはいえません。集積したデータを抽出・編集・共有しやすくすることこそデータベースの役割でしょう。整理された情報は扱いやすく、必要なときに必要なデータをすぐに取り出せる点が最大のメリットです。
例えば、以下のような場面でデータベースが役立ちます。
- ■商品在庫データの中から、在庫数が一定数以上の商品を見つけたい
- ■住所録の中から、東京都在住の人物をリストアップしたい
- ■契約リストのなかから、担当者が「鈴木」のものだけを抜き出したい
バラバラな形式でデータが保存されていた場合、該当の情報を地道に探さなければならず、多くの時間と労力を要します。データベースなら検索や抽出がしやすいので、面倒な作業をせずに済むでしょう。また、データを加工して分析にも活用可能で、複数人でデータベースにアクセスして同時編集もできます。
データベースの種類
データベースは３種類に分けられます。それぞれの特徴を紹介します。
ツリー状に構成する「階層型データベース」
階層型データベースとは、ツリーのようにデータを関連付けて保存するタイプのデータベースです。会社の組織図のように、上層から下層に分岐する１対多の形でデータが整理されています。上層から特定のデータに至るまでのルートは一つのみのため、データの検索が早いという特長がありますが、データが重複する場合は注意が必要です。
例えば、会社の組織図で社員のAさんが人事部と総務部を兼任している場合、人事部と総務部の両方の下層にAさんの名前が記入されることになります。このように、状況次第では一つのデータを複数個所に登録する必要が生じることが弱点です。
網目状に構成する「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とは、関連性のあるデータを相互に結び付けて保存するタイプのデータベースです。階層型データベースの構造を拡張したもので、下層から上層にも自由に分岐でき、多対多の関係性を自然に表現できます。その結果、情報の重複登録を防ぎ、データの一貫性を保ったまま複雑な関係を管理できる点が特徴です。
例えば、社員のAさんが人事部と総務部を兼任している場合、Aさんのデータは一度の登録で済み、人事部・総務部の両方から同じデータにアクセスできます。こうした柔軟性は例として、1つの製品に複数の部品が使われる製造業の部品構成管理や、複数のプロジェクトに複数の社員が関与するプロジェクト管理などの実務で活用されています。ネットワーク型データベースは、データの関連性が複雑な現場において有効な選択肢といえるでしょう。
表で構成する「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、エクセルのような表の形式でデータを管理するタイプのデータベースです。現在はこのリレーショナル型データベースが主流となっています。エクセルでいうシートを「テーブル」といい、列を「カラム」、行を「レコード」と呼び、カラムには項目が入り、レコードには項目ごとに該当するデータが入ります。
テーブル同士を組み合わせて表示できるため、複雑に関連している情報でも整理がしやすいのがメリットです。また、表形式であるため、人が視覚的に理解しやすいのも長所といえるでしょう。ただし、データを管理するプログラム自体が複雑になるというデメリットもあります。
データベース管理の課題
データベースは大量のデータを構造化して集約し管理するため、セキュリティ対策やメンテナンス、大量のデータを処理するパフォーマンスの維持などがデータベース管理者の課題として挙げられます。
企業によってはエクセルなどでデータ化された資産を多数所有しており、データの一元管理が課題となっていることもあるでしょう。データベースの課題を解決してデータを適切に管理するには、データベース管理システム（DBMS）の使用がおすすめです。
データベース管理システム（DBMS）とは
データベース マネジメント システム（DBMS）とは、データベースの作成・検索・更新・削除などを効率化するソフトウェアです。英語では「DataBase Management System」と表記され、データベースマネジメントの中核を担う存在です。ユーザーが直接データに触れずに、安全かつ高速な操作が可能になり、セキュリティや同時利用性にも優れています。
データベースとデータベース管理システムの違い
ここでは、データベースとデータベース管理システム（DBMS）の違いについて、わかりやすく解説します。基本的な役割や機能の違いを理解することで、実務での活用イメージが明確になるでしょう。
- ■データベース
- 自動ではデータを整理しない。データをわかりやすく保存し、抽出するには適宜人の手を介さなければならない。
- ■データベース管理システム
- 自動でデータ整理を行う。簡単にデータを編集し、抽出ができる。データの重複入力などでの警告機能がある。
上記のとおり、データベース管理システムであれば、自動処理やアラート機能により人為的ミスのリスクを大幅に軽減できます。また、複数ユーザーが同時にアクセスし、複雑な検索を行うことも可能です。一方、一般的なデータベース単体では入力ミスや重複登録を防ぐ仕組みがほとんどありません。データの整合性を保つには、利用者がルールを守り、手作業でチェックする必要があります。DBMSを導入することで、重複入力や矛盾データを検知・警告できるため、より効率的かつ安全な運用が可能になるでしょう。
下記の記事でおすすめのデータベース管理ソフトを紹介しています。システム化のメリットを感じたら、まずは資料請求をしてみましょう。
データベース管理システムは「SQL」により命令を受けてデータを抽出する
SQLとは、データベース操作するためのプログラミング言語です。SQLを使うことで、データの検索・抽出・並び替え・更新・削除といったデータベース操作が簡単に行えるようになります。業務で必要な条件抽出や統計処理も、SQLの命令で自動化が可能です。
多くのデータベースでは同じ規格の言語が用いられているため、データベースの基礎として一度学習すればさまざまな製品に活用できます。以下の記事では、データベースの仕組みについて詳しく解説しています。興味がある方はあわせてご覧ください。
データベース構築・導入にかかる費用の目安
データベース構築の費用は、システム規模・構成・導入形態（クラウドかオンプレミスか）により大きく異なります。小規模なクラウド型であれば初期費用無料〜数万円、中規模以上の構築では50万円〜数百万円となるケースもあります。また、データベース管理システム（DBMS）の導入ではライセンス費用や保守・運用費も考慮する必要があります。自社の予算や目的に応じて、DB管理に適切な製品を選びましょう。
「費用をなるべく抑えたい」「まずは無料トライアルのある製品を知りたい」 という方は、複数の製品を一括で比較できる資料請求サービスの活用がおすすめです。ITトレンドなら、費用や導入形態など、各社の違いがひと目でわかる資料を無料でまとめて取り寄せ可能です。気になる製品を効率よく比較して、自社に合ったデータベースを見つけましょう。
おすすめのデータベースソフトを比較
ここでは、実際にどのようなデータベースソフトがあるのかをチェックしてみましょう。ITトレンドの資料請求ランキング（2025年11月版）で、資料請求数が多かった上位３製品を紹介します。
JUST.DB
- 【完全ノーコード×生成AI】マウス操作と"ことば"でシステム開発
- 【多彩な標準機能】高い拡張性により、全社DXをJUST.DB1つで実現
- 【同時ログインライセンス】全社展開してもコストを抑制
株式会社ジャストシステムが提供する「JUST.DB」は、企業内に散在する情報を一元管理し、必要なデータを柔軟に活用できるデータベースシステムです。専門的な知識がなくても簡単に操作できるインターフェースを備えており、部門ごとの業務アプリをノーコードで構築できます。紙やExcelで管理していた情報を効率化したい企業に適したソリューションです。
Dr.Sum
- 導入実績7,700社超！散在したデータを一元化、すぐ使える状態に
- 10億件のデータも1秒台で集計できる◆高速集計◆
- 直感的な操作で誰でも簡単にデータ分析が可能
ウイングアーク１ｓｔ株式会社が提供する「Dr.Sum」は、蓄積した大量データを高速に集計・分析できるデータプラットフォームです。Excel感覚で操作できるため、現場担当者でも専門知識なしでデータ活用が進められます。基幹システムやクラウドサービスとの連携も容易で、全社的なデータドリブン経営を後押しします。
TROCCO®
- 開発・インフラ・人件費のコストやデータ統合作業工数を削減
- 分析リードタイムの短縮によりデータ活用がスピーディーに
- データ環境が整備されることで、データの民主化が促進
株式会社primeNumberが提供する「TROCCO®」は、データ連携・集約・変換・基盤運用を自動化し、分析基盤の構築・運用効率を高めるデータエンジニアリングプラットフォームです。ノーコードでETL/ELT処理を設定でき、さまざまなSaaSやDBとの接続に対応。データ活用基盤の内製化・効率化を目指す企業に選ばれています。
「結局どの製品が選ばれているのか知りたい」「人気のある製品から見てみたい」という方は、人気製品のランキングページをチェックしてみましょう。 ITトレンドでは、資料請求数をもとに、注目のデータベース製品をランキング形式で紹介しています。選ばれている製品がひと目でわかり、比較の参考にぴったりです。
まとめ
今や「ビックデータ」の活用は業界問わず、なくてはならないものとなっており、データベース管理システム（DBシステム）を用いたデータマーケティングは各業種CX向上に欠かせない要素にもなっています。
自社で蓄積しているデータベースは有効活用できていますか？データベースの基礎や種類がわかったら、資料請求で使いやすいデータベース管理システム（ソフト）を探してみましょう。
