【2025年】RDB(リレーショナルデータベース)のおすすめ10製品（全17製品）を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

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RDB(リレーショナルデータベース)とは？

RDBとは、Relational Database（リレーショナルデータベース）の略語で、データを複数の表（テーブル）として管理し、表と表の関係（リレーショナル）を定義することで複雑な構造のデータも扱うことができます。

また、データベースの操作は「SQL」というデータベース言語（クエリ言語）を用いて行います。

RDB製品にはこのようなデータベース設計や運用管理のための仕組みも含まれているため、「RDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）」と呼ばれることもあります。

実績が豊富でノウハウが蓄積されているため、今なお企業の業務システムでは主流となっています。

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RDB(リレーショナルデータベース)の基礎知識

RDBとは、Relational Database（リレーショナルデータベース）の略語で、データを複数の表（テーブル）として管理し、表と表の関係（リレーショナル）を定義することで複雑な構造のデータも扱うことができます。

また、データベースの操作は「SQL」というデータベース言語（クエリ言語）を用いて行います。

RDB製品にはこのようなデータベース設計や運用管理のための仕組みも含まれているため、「RDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）」と呼ばれることもあります。

実績が豊富でノウハウが蓄積されているため、今なお企業の業務システムでは主流となっています。

RDB(リレーショナルデータベース)のメリット
アプリケーション開発の生産性が向上
データの効率的な管理を実現
標準化されたSQLでデータを扱える
RDB(リレーショナルデータベース)のデメリット・注意点
大規模データ処理時の性能低下
将来的なシステム拡張を視野に入れる
スキーマ変更の困難さ
RDB(リレーショナルデータベース)のおすすめユーザー
RDB(リレーショナルデータベース)の機能
データベースおよびデータの操作
データベースアプリの開発・実行
データベースの運用管理
RDB(リレーショナルデータベース)の選び方・比較ポイント
ツールごとの違い
導入形態
価格形態・契約形態
オプション
RDB(リレーショナルデータベース)の導入要件、他のツールとの連携方法
一般的な導入方法・導入環境について
導入時に必要なもの
導入後の運用方法とサポートの有無
他の製品との連携効果
RDB(リレーショナルデータベース)と関連のあるソフトウェア

RDB(リレーショナルデータベース)のメリット

アプリケーション開発の生産性が向上

RDBを利用すると、アプリケーションに必要なデータ操作を分離して開発することができます。データベースまで含めて開発するとなると、プログラムの内部でデータの追加や更新、削除、並べ替えなどのデータの取り扱い方や保管方法を定義しなければなりません。こうしたデータ操作をRDBに任せることで、プログラムを作成する必要がありません。

データの効率的な管理を実現

データベースでは1つの表（テーブル）に同じデータが重複して存在するケースが非常に多いです。こうした重複したデータをそのまま保管するとデータベース容量が大きくなり、変更があった際の修正に時間がかかります。それに対し、RDBではデータの重複をなくし整合的にデータを取り扱えるようにする「正規化」が可能です。正規化を行ってデータを整理すると、他のシステムとの連携や移行が行いやすくなり、データの汎用性が向上し、保存に必要なデータベースの容量が削減でき、変更の際の修正も素早く実行できるという効果が得られます。

標準化されたSQLでデータを扱える

RDBでは、国際標準として規格化されたSQLを利用し、データを検索したり複数のデータベースを結合・集計したりといった複雑なデータベース操作を容易に行えます。基本的なデータベース操作はRDB製品の種類によらず同じSQL文で記述できるので、SQLを習得すればデータベースエンジニアなどの専門家から助けを借りることなくデータを扱えるようになります。

RDB(リレーショナルデータベース)のデメリット・注意点

大規模データ処理時の性能低下

RDBはデータは、データ量が大幅に増加すると処理速度が低下しやすいという側面も持ち合わせています。特に、複数のテーブルを結合する操作や大量のデータ更新が必要な場合、この処理速度の低下は顕著になります。

そのため、RDBで大規模なデータセットを運用するには、適切なスキーマ設計、インデックスの活用、クエリチューニングなど、データベースの性能を最大限に引き出すための工夫が欠かせません。

将来的なシステム拡張を視野に入れる

RDBは、主に垂直スケーリング（ハードウェアの性能向上）によってシステムの拡張を図りますが、ハードウェアの性能向上には物理的な限界があり、それに伴うコスト増加も無視できません。 一方で、水平スケーリング（サーバーの増設）は、RDBの特性上、データの整合性維持や分散処理の設計が複雑になり、多くの課題を伴います。

このため、RDBを採用する際は、将来的なシステム拡張を見据え、垂直スケーリングと水平スケーリングのメリットとデメリット、そしてそれらがもたらすコストや運用負荷を総合的に検討しましょう。

スキーマ変更の困難さ

RDBは、データを格納する前にスキーマを事前に定義する必要があるため、運用中の要件変更への対応が難しい場合があります。

スキーマを変更するには、既存データとの整合性を維持する必要があり、時間とコストがかかるだけでなく、システム全体に影響を及ぼす可能性があります。特に大規模システムでは、このスキーマ変更による柔軟性の低下が大きな課題になるでしょう。

RDB(リレーショナルデータベース)のおすすめユーザー

導入検討、利用ユーザー
　・業務アプリケーションの開発・運用管理を担当する情報システム部門の責任者・担当者

RDB(リレーショナルデータベース)の機能

データベースおよびデータの操作

機能 解説
データベースの操作 SQLに準拠したデータベース言語（クエリ言語）をサポートする
データの格納 データベースを作成・格納するストレージを備えている
データベースの可用性・安定性 長期間の運用や大量の処理にも安定して対応する
スケーラビリティ システムの要求に応じてデータベースを柔軟に拡張できる
不正データの排除 不正なデータの登録や更新を防ぐ機能
パフォーマンス システムの生産性に影響しないパフォーマンス（高速処理性能）を備えている

データベースアプリの開発・実行

機能 解説
トランザクション処理 複数のユーザーが同時に同一のデータを参照・更新した場合でも、正常に処理を行う
リアルタイム処理 更新や変更などの要求に対してリアルタイムにトランザクション処理を行う
並列処理 複数のCPUまたはコアを使用し、ジョブを分割して高速に実行する
処理時間の短縮 ソースデータを複数のチャンク（かたまり）に分割して処理時間を改善する
他のシステムとの連携 他のシステムとの連携に使用できるAPIを提供する
多言語対応 複数の国の通貨と言語をサポートする

データベースの運用管理

機能 解説
レプリケーション データベースを別のデータベースに複製し同期することで、元のデータベースに障害が発生した場合に対応する
データ変換 ソースのデータ形式から送り先のデータ形式に変換するツールと関数を提供する
コネクターの提供 データベースに接続するためのコネクターを提供する
ビッグデータ処理 Hadoop、NoSQLなどのビッグデータソースとの統合機能を提供する
管理ファイル転送 ネットワークを介してある場所から別の場所にデータを安全に転送する
アクセス制御 利用者に権限を付与し、データベースへのアクセスを制御する

RDB(リレーショナルデータベース)の選び方・比較ポイント

ツールごとの違い

RDBには、オープンソースの「MySQL」「PostgreSQL」などや商用製品が存在します。これらの製品は共通してSQLを利用してRDBを操作しますが、データベースを管理するメモリリソースの構造（インスタンス）に違いがあります。一つのインスタンスに一つのデータベースを対応させるものや、一つのインスタンスに複数のデータベースを対応させるものなどがあります。さらに、全てのデータをメモリ上に保持して高速に処理するインメモリデータベース製品も存在します。

導入形態

RDBは、オンプレミス環境に導入するソフトウェアパッケージと、クラウドサービスとして提供されています。基幹業務システムをオンプレミス環境に構築する場合、それに合わせてソフトウェアパッケージを導入し、データベース専用サーバ（DBサーバ）を設置して運用することになります。クラウドサービスはPaaS（Platform as a Service）として、ハードウェアなどのインフラとデータベース環境が提供されます。

価格形態・契約形態

RDBは、用途に応じたライセンス形態を採用する製品が多いです。例えば、サーバのCPU数（ソケット数、コア数、VM数）に応じて価格が決まるプロセッサライセンスや、データベースの利用者数に応じて価格が決まるユーザーライセンスなどがあります。また、サーバライセンスとは別にデータベースにアクセスするクライアントPC数に応じたCAL（クライアントアクセスライセンス）が必要な場合もあります。

オプション

RDBでは、データベースの最大サイズやインスタンスあたりのメモリサイズ、利用可能なコア数などが異なるエディションが提供されている製品があります。また、高可用性を確保するための冗長化機能、データの暗号化などのセキュリティ機能、データ分析や可視化を可能にするビジネスインテリジェンス機能などがオプションとして提供されていることもあります。

RDB(リレーショナルデータベース)の導入要件、他のツールとの連携方法

一般的な導入方法・導入環境について

RDBは、業務システム（会計・財務システム、販売管理システムなど）が扱うデータの格納場所として、他のパッケージ製品と同時に、あるいはスクラッチ開発したアプリケーションとともに導入されます。

導入時に必要なもの

RDBの導入には、データベースを使用するアプリケーションの要件に合わせたデータベース設計が必要です。既存のシステムからRDBを利用したアプリケーションに移行する際には、事前にデータを整理して移行する必要があります。

導入後の運用方法とサポートの有無

RDBを運用する際には、データベースのパフォーマンス（処理能力）が低下しないように、常に監視し、必要に応じてチューニングを行う必要があります。情報システム部門では、データベースを専門に管理するエンジニアを配置することが一般的です。データベース管理が難しい場合、SIerに運用を委託するケースも多いです。

他の製品との連携効果

RDBは、特に企業の基幹業務システムを支えるデータベースとして不可欠な存在となっています。複数の業務システムのデータベースを1つのRDBMSに集約することで、データ管理にかかるコストや管理負荷を軽減できます。また、データベースを外部のデータ分析システムやBIシステムなどと連携させることで、情報を新たなビジネスに活用することも可能です。

RDB(リレーショナルデータベース)と関連のあるソフトウェア

MDM・EMMツール：スマートフォンやタブレットなどのモバイルデバイスのOSとハードウェアを保護するシステムです。企業のポリシーに従ったシステム設定(ネットワークやセキュリティ設定)を適用します。

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