2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】データベースの種類 – リレーショナルデータベース、非リレーショナルデータベス（NoSQL）とは？

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】データベースの種類 – リレーショナルデータベース、非リレーショナルデータベス（NoSQL）とは？について解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

Google Cloud Platform（GCP）のProfessional Data Engineer（PDE）試験において、リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベース（NoSQL）の理解が重要です。

以下に、リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベース（NoSQL）の種類と特徴を説明します。

リレーショナルデータベース

リレーショナルデータベースは、構造化されたデータをテーブル形式で管理します。各テーブルは列と行で構成され、行はレコード（データエントリ）、列は属性（データの種類）を表します。

汎用RDB

• 例：: Oracle, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL
• 特徴：: SQL（Structured Query Language）を使用してデータを操作。
  • ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）特性を保証。
  • 複雑なクエリやトランザクション処理に適しています。

データウェアハウス（DWH）

• 特徴：: 大量のデータを格納し、分析・レポーティングに使用される。
• 高度な分析クエリに最適化されている。

非リレーショナルデータベース（NoSQL）

非リレーショナルデータベースは、柔軟なスキーマを持ち、さまざまなデータモデルをサポートします。スケーラビリティと分散処理に優れています。

Key-Value型

• 例：: Redis, Riak KV
• 特徴：: シンプルなKeyとValueのペアでデータを格納。
• 高速な読み書きが可能で、大量のデータ処理に適しています。

列指向型

• 例：: HBase, Cassandra
• 特徴：: 列指向のデータストレージ。
• 列方向の集約処理が高速で、集計処理に適しています。

ドキュメント型

• 例：: MongoDB, Couchbase
• 特徴：: JSONやXMLなどの半構造化データを格納。
• Webシステムとの親和性が高い。

グラフ指向型

• 例：: Neo4j, Titan
• 特徴：: データ間をグラフ構造で保持。
• データ間の関連性を高速に検索するのに適しています。

【練習問題】データベースの種類 – リレーショナルデータベース、非リレーショナルデータベス（NoSQL）

練習問題 1

問題: リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースの主な違いは何ですか？

• A. データの格納方法
• B. 使用するクエリ言語
• C. データベースのサイズ
• D. データ処理の速度

解答: A. データの格納方法

解説: リレーショナルデータベースはテーブル形式で構造化されたデータを管理しますが、非リレーショナルデータベース（NoSQL）は柔軟なスキーマとさまざまなデータモデル（Key-Value, ドキュメント型など）をサポートします。

練習問題 2

問題: リレーショナルデータベースにおけるACID特性とは何を保証しますか？

• A. 速度と効率
• B. トランザクションの安全性
• C. データの多様性
• D. クエリの柔軟性

解答: B. トランザクションの安全性

解説: ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）は、トランザクションが信頼性を持って処理されることを保証します。これには、不可分性、一貫性、独立性、耐久性が含まれます。

練習問題 3

問題: 非リレーショナルデータベース（NoSQL）でよく使用されるデータモデルの一つは何ですか？

• A. スプレッドシート
• B. キュー
• C. グラフ
• D. リレーショナル

解答: C. グラフ

解説: 非リレーショナルデータベース（NoSQL）にはさまざまなデータモデルがありますが、その中でもグラフ指向型データベースはデータ間の関連性をグラフ構造で表現し、複雑な関係性の分析に優れています。

まとめ

PDE試験では、リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベース（NoSQL）の特性と適切な使用シナリオについての理解が求められます。ビジネス要件やデータの特性に応じて、最適なデータベースを選択し、効果的に活用する能力が重要です。

また、GCP上でリレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベース（NoSQL）をどのように活用し、統合するかについての知識も必要です。

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