人工知能、IoT、深層学習、機械学習、データサイエンス、その他のソフトウェアアプリケーションに最適なトップデータベース

AI、IoT、深層学習、機械学習、データサイエンス、その他のソフトウェアアプリケーション向けの最適なデータベース

データベースがなければ、ほとんどのソフトウェアアプリケーションは実現不可能です。データベースは、ウェブベースのデータストレージから大量のデータをネットワークを通じて高速に転送するために必要なエンタープライズレベルのプロジェクトまで、あらゆるタイプとサイズのアプリケーションの基盤です。組み込みシステムでは、リアルタイムシステムとは異なるタイトなタイミング要件を持つ低レベルのインタフェースを見つけることができます。もちろん、データに完全に依存し、後でそれらを保存して処理するためにデータベースが必要な人工知能、ディープラーニング、機械学習、データサイエンス、HPC、ブロックチェーン、IoTなども見逃せません。

では、いくつかの主要なデータベースの種類について読んでみましょう。

Oracle: オラクルは、およそ40年にわたり、丈夫でエンタープライズグレードのデータベースを提供してきました。DB-Enginesによると、オープンソースのSQLデータベースやNoSQLデータベースとの激しい競争にもかかわらず、まだ最も使用されているデータベースシステムです。組み込みのアセンブリ言語として、C、C++、Javaを備えています。このデータベースの最新版である21cには、多数の新機能が含まれています。JSONからSQLなどの追加機能を備えた、コンパクトで高速なデータベースです。

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MySQL: ウェブ開発ソリューションが最も一般的な利用方法です。MySQLはCとC++で構築された構造化クエリ言語です。MySQLのエンタープライズグレードの機能と無料で柔軟な（GPL）コミュニティライセンス、および更新された商用ライセンスは、瞬時に業界とコミュニティで有名になりました。このデータベースの主な目標は、安定性、堅牢性、成熟性です。SQLデータベースには、それぞれ独自の機能が備わったいくつかのエディションがあります。

PostgreSQL: PostgreSQLは最も高度なオープンソースの関係型データベースです。大量のデータを扱う企業で使用されるCベースのデータベース管理システムです。このデータベース管理ソフトウェアは、さまざまなゲームアプリ、データベース自動化ツール、ドメイン登録などで使用されています。

Microsoft SQL Server: MS SQLは、構造化データ（SQL）、半構造化データ（JSON）、および空間データをサポートするマルチモデルデータベースです。WindowsとLinuxオペレーティングシステムでサポートされています。過去30年間、Windowsシステム上で最も人気のある商用中堅データベースでした。マイクロソフトSQL Serverは、他のデータベースと比べて革新的または先進的ではないものの、年々大幅な改良と改装を行ってきました。開発プラットフォームが他のマイクロソフト製品と強く結びついている場合には非常に有益です。

MongoDB: オブジェクト指向プログラミング言語を使用してRDBMSでデータをロードおよび取得するには、追加のアプリケーションレベルマッピングが必要です。2009年に、特にドキュメントデータの処理に対応するために、MongoDBが最初のドキュメントデータベースとしてリリースされました。一貫性が可用性よりも重要な半構造化データに使用されます。

IBM DB2: DB2は、構造化（SQL）、半構造化（JSON）、およびグラフデータをサポートするマルチモデルデータベースです。また、IBM BLU Accelerationによる優れたOLAP機能を備えた統合データベースでもあります。DB2 LUWはWindows、Linux、Unixにも利用できます。

Redis: よく知られたオープンソースのデータベースです。Redisは、メモリ内で動作する分散キーバリューデータベースとして使用することができます。また、メッセージブローカーや分散キャッシュとしても使用できます。大量のデータを処理することができます。さまざまなデータ構造をサポートしています。

Cassandra: オープンコアで広範なカラムストアであるCassandraは、広範なデータを扱うために頻繁に使用されるデータベースです。分散型のデータベース（リーダーレス）は自動レプリケーションを備えており、障害に強くなっています。Cassandra Query Language（CQL）は、ユーザーフレンドリーでSQLに似たクエリ言語です。

Elasticsearch: 2010年にリリースされたElasticsearchは、REST APIを備えたオープンソースの分散型マルチテナント全文検索エンジンです。また、構造化データとスキーマレスデータ（JSON）の両方をサポートしており、ログ解析やモニタリングデータの分析に最適です。大量のデータを処理することができます。

MariaDB: MariaDBは、MySQLプロトコルとクライアントと互換性のあるリレーショナルDBMSです。コードの変更を必要とせずに、MySQLサーバーをMariaDBに簡単に変更することができます。MySQLに比べてコミュニティ主導の性格が強いです。MariaDBの「ColumnStore」ストレージエンジンは、列指向ストレージと大規模並列分散データアーキテクチャを組み合わせています。また、MaxScaleとSpider Engineを通じて水平分割も提供しています。そのため、MariaDBはOLAPデータベースとして使用することができます。

Firebirdsql：Firebirdは無料のSQLリレーショナルデータベース管理システムです。Windows、Mac OS X、Linux、および多くのUnixプラットフォームでサポートされています。この基本的なデータベース管理システムソフトウェアソリューションは、マルチプラットフォームRDBMSを強化しています。

OrientDB：OrientDBはオープンソースのNoSQLマルチモデルデータベースです。グラフ、ドキュメント、キーバリュー、およびオブジェクト指向のデータベースモデルをサポートするデータベース管理システムであり、効率性、セキュリティ、拡張性を向上させています。

DynamoDB：AmazonのDynamoDBは非リレーショナルデータベースです。サーバーレスで、高性能なアプリケーションを任意のスケールで実行するために構築されたフルマネージドのキーバリューNoSQLデータベースです。組み込みのセキュリティ、インメモリキャッシュ、一貫したレイテンシーなど、このデータベースアプリケーションの特徴です。

SQLite：2000年に作成されたSQLiteは、統合されたSQLデータベースを持つオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。これはC言語のライブラリです。設定、サーバー、またはインストールを必要としない素晴らしいデータベースです。SQLiteはすべての携帯電話とほとんどのノートパソコンに含まれており、人々が日常的に使用する多くの他のアプリケーションにも含まれています。

Neo4j：Neo4jはJavaベースのオープンソースのNoSQLグラフデータベースです。このデータベース管理システムソフトウェアでは、Cypherクエリ言語が使用され、関係クエリを表現するための最も効率的で表現力のある方法とされています。データはテーブルではなくグラフとして記録されます。

参考文献：

• https://towardsdatascience.com/top-10-databases-to-use-in-2021-d7e6a85402ba
• https://appinventiv.com/blog/top-web-app-database-list/

記事「人工知能、IoT、ディープラーニング、機械学習、データサイエンス、その他のソフトウェアアプリケーションのトップデータベース」はMarkTechPostに掲載されています。

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