「RDBMS」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

主要DBMSとその機能【前編】
いまさら聞けない「RDBMS」と「非RDBMS」の違いを歴史から学ぶ
DBMSにはRDBMS以外にもさまざまな種類が存在する。どのDBMSを使用するかを決める前に、それぞれの長所と短所を知っておくことが大切だ。RDBMSをはじめとする主要DBMSを解説する。（2024/12/18）

「Microsoft Fabric SQL Database」：
Microsoft Azureのデータ分析基盤「Microsoft Fabric」にRDBを投入、その正体とは
Microsoftが年次イベントで、データ分析SaaSの「Microsoft Fabric」におけるリレーショナルデータベースの提供を発表した。これはどのようなもので、どんな利用価値があるのか。MicrosoftのAzure Databases担当コーポレートバイスプレジデントに聞いた。（2024/11/21）

非推奨だった認証プラグイン「mysql_native_password」が削除される：
「MySQL 9.0」公開　JavaScriptストアドプログラムやVECTOR型をサポート
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「MySQL」の最新版「MySQL 9.0」がリリースされた。（2024/7/11）

処理速度、メンテナンス性など考慮すべき点も解説：
「SQL」と「O/Rマッピング」の共存戦略　効率的なデータベース管理のコツとは
TechTargetは「O/RマッピングとSQLの比較」に関する記事を公開した。O/RマッピングとSQLは、リレーショナルデータベースと“対話”するための方法だ。それぞれをどう使い分ければいいのか。（2024/7/11）

MySQL、Oracle Databaseなどに続きIBM Db2も利用可能に：
「Amazon RDS for Db2」提供開始　IBM Db2ユーザーもAmazon RDSでのデータベース構築が可能に
AWSはAmazon RDS for Db2の提供開始を発表した。これまでにMySQL、Oracle Databaseなどのリレーショナルデータベース管理システムによりAWS上でデータベースサーバの構築が可能だったが、ここに新しくIBM Db2が加わった。（2023/12/12）

開発者や管理者向けの機能も多数改善：
オープンソースRDBの最新版「PostgreSQL 16」リリース　クエリの並列処理など大幅に改善
オープンソースリレーショナルデータベースの最新バージョン「PostgreSQL 16」がリリースされた。（2023/9/21）

「ハードウェアの性能が高まるほどシステム性能も向上する」：
456万TPS、応答遅延219ナノ秒の処理性能を持つ RDBMS「劔（Tsurugi）」開発　ノーチラス・テクノロジーズ
NECとノーチラス・テクノロジーズは、処理性能が世界最速レベルのRDBMS「劔（Tsurugi）」を開発した。次世代のデータベースに不可欠なメニーコア、大容量メモリに対応しており、ハードウェアの性能が高まるほどシステム性能も向上する特性があるという。（2023/7/12）

今こそ「Java」な“これだけの理由”【第3回】
Javaが気になり始めたら「Hibernate」はきっと無視できない
「Java」を使い続けたくなる理由として、プログラム開発を支える手段が充実していることがある。リレーショナルデータベースを使ったJavaプログラムの開発に活躍する「Hibernate」は、こうした手段の代表例だ。（2023/6/10）

「Amazon Aurora」の新しい構成：
AWS、I/O集約型アプリケーションをより経済的に運用できる「Aurora I/O-Optimized」を発表
Amazon Web Servicesは、リレーショナルデータベースサービス「Amazon Aurora」の新しい構成として、I/O集約型アプリケーションを使用する顧客にとってコスト予測が容易になり、トータルコストの削減が期待できる「Amazon Aurora I/O-Optimized」の一般提供を開始した。（2023/5/17）

パフォーマンス、セキュリティ、可用性も向上：
「SQL Server 2022」が正式リリース　Azureとの連携を一段と強化し、無料版も用意
Microsoftは、リレーショナルデータベース管理システムの最新版「SQL Server 2022」の一般提供を開始した。「パフォーマンス、セキュリティ、可用性の革新を継続し、これまでで最もAzureに対応したSQL Server」とうたっている。（2022/11/21）

SQL Server 2022がリリース候補版に到達　Amazon S3へのバックアップ・リストアなどに対応
米Microsoftが開発中のリレーショナルデータベース「SQL Server 2022」がリリース候補版に到達した。ブロックチェーンの技術をデータベースに組み込むことでデータの改ざん防止などを可能にする機能に加え、「Amazon S3」互換ストレージとも連携できるという。（2022/8/26）

Gartner Insights Pickup（268）：
2021年のDBMS市場――非リレーショナルDBMS専業ベンダーの5年間の動向とともに振り返る
2021年のデータベース管理システム（DBMS）市場は、全売上高（約800億ドル）の80.6％を上位5社が占めた。今回は、残りの20％弱（約160億ドル）のパイを取り合うベンダーのうち、非リレーショナルDBMS専業ベンダーについて見ていこう。（2022/8/5）

「行」と「列」の違いをあらためて考える【後編】
「リレーショナルデータベース」（RDBMS）の基本的な仕組みを「行」と「列」で理解する
「行」と「列」を使ってデータを管理する仕組みに「リレーショナルデータベースシステム」（RDBMS）がある。行と列に着目して、その仕組みを解説する。（2022/8/4）

RDBMSに関する読者調査レポート
「プロプライエタリ」と「OSS」のRDBMS、読者が考えるそれぞれの魅力とは？
RDBMSは組織のデータ管理を担う。さまざまなRDBMS製品が存在する中、組織はどのような観点でRDBMS製品を採用したり、置換したりしているのか。読者調査の結果から探る。（2021/9/30）

クラウドを最大限活用するならフルマネージドで
オンプレミスで複雑化したリレーショナルデータベースの管理負荷を下げるには
ビジネス成長の重要な要素であるデータ活用。それを支えるデータベースの安定した運用と管理者の負荷削減が大きな課題となっている。データベースの運用管理にまつわる課題には、何が有効な解決策になり得るのだろうか。（2021/9/17）

小児がん研究と「グラフデータベース」の可能性【後編】
医学データ分析における「リレーショナルデータベース」の限界とは
デンマーク工科大学は、小児急性リンパ性白血病の研究データ処理にTigerGraphのグラフデータベース製品群を採用した。その理由は。従来のリレーショナルデータベースにはどのような「限界」があるのか。（2021/7/6）

「グラフデータベース」「リレーショナルデータベース」を比較【後編】
「グラフデータベース」と「リレーショナルデータベース」の決定的な違いとは？
「グラフデータベース」と「リレーショナルデータベース」は、それぞれ扱うのに向いているデータや適切な用途が異なる。両者の主な違いや活用例、選び方のヒントを紹介する。（2021/4/7）

「グラフデータベース」「リレーショナルデータベース」を比較【前編】
いまさら聞けない「グラフデータベース」「リレーショナルデータベース」の基礎
代表的なデータベースである「グラフデータベース」と「リレーショナルデータベース」。それぞれの仕組みや取り扱うデータ構造を説明する。（2021/3/31）

TechTargetジャパン読者アンケート
【お知らせ】RDBMSに関するアンケート
本アンケートは、情報システム部などIT製品・サービスの導入に関与する方を対象に「RDBMS」についてお伺いします。（2021/3/19）

「NewSQL」とは何か【後編】
「Cloud Spanner」「CockroachDB」「NuoDB」「VoltDB」とは　NewSQLの4大製品
RDBMSとNoSQLのメリットを一つのDBMSに備える目的で登場したのが「NewSQL」だ。NewSQLの主要製品「Cloud Spanner」「CockroachDB」「NuoDB」「VoltDB」を取り上げる。（2020/12/23）

「NewSQL」とは何か【中編】
「NoSQL」が存在する理由と、無視できない“欠点”とは？
RDBMSではないDBMS「NoSQL」は、高いスケーラビリティが特徴だ。NoSQLの基本的な仕組みと、NoSQLが抱える課題を解説する。（2020/12/16）

多様化するデータへの挑戦【前編】
「RDBMS」でも「NoSQL」でも解決できないデータベースの課題とは？
データの多様化が進むにつれて、従来の主流だったRDBMSで全てのデータを取り扱うことが難しくなってきた。NoSQLはそうした課題の一部を解決するものの、依然として解決が難しい課題は残る。それは何なのか。（2020/11/17）

RDBMSの運用を容易にするクラウドデータベース
AWSのRDBMSサービス「Amazon RDS」「Aurora Serverless」の基本的な違い
「Amazon RDS」と「Amazon Aurora Serverless」は、どちらもAWSが提供するRDBMSサービスだ。両サービスの機能と制約を整理した上で、自社に適したサービスを選ぶための判断基準を説明する。（2020/10/13）

プレミアムコンテンツ：
Computer Weekly日本語版：APIファーストなソフトウェア開発
特集はAPIファーストなソフトウェア開発のメリット、テープのメリット／デメリット、オブジェクトストレージの3本立て。他にデジタルトランスフォーメーションを阻むレガシーなリレーショナルデータベースなどの記事をお届けする。（2020/10/2）

ユーザー企業が語る「PostgreSQL」の魅力と課題【前編】
IKEAはプロプライエタリDBMSから「PostgreSQL」にどう乗り換えたのか
小売業大手のIKEAはオープンソースRDBMS「PostgreSQL」を活用している。数あるRDBMSの中からPostgreSQLを選択するに至ったプロセスと理由を担当者が語る。（2020/9/25）

データベースのモダナイズ【後編】
マイクロサービスに最適なNoSQLデータベース、インメモリデータベースの台頭
NoSQLデータベース、インメモリデータベースが成熟し、リレーショナルデータベースの代替たり得る存在となった。さらにマイクロサービス化がこの流れを後押ししている。（2020/1/22）

データベースのモダナイズ【後編】：
マイクロサービスに最適なNoSQLデータベース、インメモリデータベースの台頭
NoSQLデータベース、インメモリデータベースが成熟し、リレーショナルデータベースの代替たり得る存在となった。さらにマイクロサービス化がこの流れを後押ししている。（2020/1/8）

データベースのモダナイズ【前編】
リレーショナルデータベースからNoSQLデータベースへの移行は必然か
Webサイトのパフォーマンス問題に悩む企業が出した答えはSQL ServerからRedisへの移行だった。同社の事例を通してデータベースのモダナイズの実際を紹介する。（2019/12/25）

ITアーキテクトは諦めムード
デジタル変革（DX）が進まない原因は「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のためにDXができない、進まないと考えているITアーキテクトが多いという調査結果が発表された。この状態から脱却する方法は存在するのか。（2019/12/13）

Common SQL Engineを更新して多様なデータソースに対応：
IBM、最新DB「Db2 V11.5」でAIやデータサイエンスへの対応を強化
IBMは、RDBMSのメジャーアップグレード版「Db2 V11.5」を発表した。企業がAIやデータサイエンスをデータベース管理プロセスに導入し、AIをより容易にアプリケーションに組み込み、データからより大きな洞察を引き出せるように設計した製品。新たに製品系列を3つのエディションに整理した。（2019/6/6）

2023年でも、大企業の基幹系システムの8割が「オンプレミスで商用RDBMSを使い続ける」　ガートナージャパンが予測
2023年になっても、日本の大企業における基幹系システムの80％が商用のRDBMSを使い、オンプレミスで運用し続ける――ガートナージャパンがそんな予測を発表した。（2019/2/27）

AWSなどクラウドのサポートが後押し
オープンソースRDBMSのコストメリットと懸念点を考える
コストを重視するユーザーにとっては、これまで主流だったリレーショナルデータベースに代わる優れた選択肢として、オープンソーステクノロジーが浮上している。（2018/10/22）

断続的または周期的なワークロードに有効：
AWS、「Amazon Aurora」の自動デプロイオプション「Aurora Serverless」を正式リリース
AWSは、クラウド型リレーショナルデータベース「Amazon Aurora」の新しい自動デプロイオプション「Aurora Serverless」の正式提供を開始した。（2018/8/14）

ホワイトペーパー：
Computer Weekly日本語版：Office 365を安く導入する方法
特集は、企業が今注目すべきワイヤレス技術のトレンド解説やOffice 365のライセンス料を節約するTips。他に、リレーショナルデータベースが問題になっている現状、NVMeの性能のボトルネックになっているストレージコントローラー問題などの記事をお届けする。（2018/4/17）

ホワイトペーパー：
Computer Weekly日本語版：なぜ暗号通貨は主流にならないのか
ビットコインなどの「暗号通貨は主流にならない」という。その真意を解説する。また、RDBMSでは不都合な用途が増えてきた。最適なデータ管理システムとは？　他に、東京オリンピックに向けて進められているサイバーセキュリティ対策、F1のデジタル改革などの記事をお届けする。（2018/4/3）

Database Watch（2018年1月版）：
リレーショナルデータベースの2017年、本流が遂げる進化とそれぞれの目指す道
2017年はHadoopやNoSQLなど新しいデータベースの発展がめざましい年でしたが、その一方でデータベースの本流ともいえるRDBも進化を遂げています。SQL Server、Oracle Database、IBM Db2の技術発展と方向性について興味深いポイントを見ていきましょう。（2018/1/18）

「The Next Platform」で読むグローバルITトレンド（16）：
続・ハードウェアはこれからのデータベースの在り方をどう変えるか――ストーンブレーカー氏が語る機械学習への進化
これからのデータベースの在り方について、リレーショナルデータベース技術のパイオニアの1人であるマイケル・ストーンブレーカー氏に話を聞いた。今回は、同氏へ行ったインタビューの後編をお届けする。（2017/11/24）

データベース運用管理をクラウド化する方法
CAPEXだけでなくOPEXも削減、DB運用を意識したプライベートクラウド構築アプローチ
DBを整理し、運用管理が容易な統合DB基盤を作りたい企業に適したRDBMSが「Oracle Database 12c」だ。同システムを用いたプライベートクラウド構築のポイントを紹介する。（2017/12/5）

リレーショナルデータベースの限界（後編）
クエリでは分析できない？　より進化したデータ分析技術
現在のデータ分析ニーズに、リレーショナルデータベースと従来のクエリでは対応できない。現在進みつつある、人工知能やディープラーニング、コグニティブアナリティクスなどについて整理しよう。（2017/10/13）

IT部門意思決定者の多くがRDBの限界を認識
ITプロジェクト失敗の原因は「リレーショナルデータベース」
IT部門意思決定者を対象に行った調査によって、トランザクション型のリレーショナルデータベースの限界が浮き彫りとなった。（2017/10/10）

リレーショナルデータベースの限界（後編）：
クエリでは分析できない？　より進化したデータ分析技術
現在のデータ分析ニーズに、リレーショナルデータベースと従来のクエリでは対応できない。現在進みつつある、人工知能やディープラーニング、コグニティブアナリティクスなどについて整理しよう。（2017/10/4）

リレーショナルデータベースの限界（前編）
RDBMSはもう要らない？　多様化するデータ管理システム
リレーショナルデータベースの役割がなくなるわけではないが、不向きな用途が増えてきたのも事実だ。多様化するデータ管理システムの特徴を理解しておこう。（2017/9/21）

Google Cloud Next Tokyo 17：
東京で提供開始のCloud Spannerは、（当然ながら）「物理法則」を超えられない
グーグルは2017年6月15日、Google Cloudに関するイベント「Google Cloud Next Tokyo 17」で、グローバルに分散できるACID特性を備えたリレーショナルデータベース「Cloud Spanner」が、2017年6月16日より東京リージョンを選択できるようになると明らかにした。実際にアクセスしてみたところ、6月16日午前10時時点で利用可能となっている。（2017/6/16）

Google Cloud Next 17で知るグーグルのクラウド（2）：
グローバルなOLTPを可能にするグーグルのRDBサービス、「Cloud Spanner」とは
米グーグルは2017年5月16日（米国時間）、パブリッククラウドサービスGoogle Cloud Platformで、リレーショナルデータベースサービス「Cloud Spanner」の本格提供を開始した。本記事では、2017年3月に開催されたGoogle Cloud Next 17のセッションと、2017年5月に発表された論文から、Cloud Spannerとは何かをあらためて紹介する。（2017/5/18）

中堅・中小企業のデータベース移行を支援：
ティーマックスソフトと日立システムズ、Oracle互換「Tibero DBMS」の販売で協業
日本ティーマックスソフトと日立システムズが、RDBMS「Tibero」の販売で協業する。中堅中小企業に向けて、コスト削減を意識した既存データベースのリプレースを促す。（2017/3/16）

「ミッションクリティカル用途に利用可能」：
米グーグル、GCPでACID特性と拡張性を兼ね備えたデータベースサービス「Cloud Spanner」を発表
米グーグルは2017年2月14日（現地時間）、パブリッククラウドサービスGoogle Cloud Platformで、従来のリレーショナルデータベースと同様にトランザクションの一貫性を保証する一方、水平なスケーリングとデータ分散を実現したデータベースサービス、「Cloud Spanner」のパブリックベータを提供開始したと発表した（2017/2/15）

ホワイトペーパー：
NoSQLデータベース製品導入戦略ガイド
世の中には大量のデータが存在する。だがその多くは、複雑なクエリ言語を伴う重量級のリレーショナルデータベースに保存する必要はない。本稿ではNoSQLデータストアという新しいカテゴリーと、それがどう使われているかについて解説する。（2017/1/30）

きょうから試せる Hadoop“スモールスタート”ガイド（1）：
Hadoopとリレーショナルデータベースは「何」が違うのか
実際にHadoopで処理を実装しながら「決して難しい技術ではないこと」を理解し、「誰にだって扱えること」を体感していく連載。初回は「Hadoopとリレーショナルデータベースの違い」「Hadoopのメリット／デメリット」を解説します。（2017/1/16）

クラウドでも、3つの技術を既存のスキルで適材適所に使う：
PR：ちょっと待って！ そのHadoop、NoSQL、RDBMSの使い分けは正しいの？ 最適解をオラクルのビッグデータ製品開発者に聞いた
「HadoopやNoSQL、RDBMSの使い分けをコストだけで判断してはならない」と米オラクルでビッグデータ製品を担当するジャン・ピエール・ダイク氏は警告する。システムの性能やセキュリティの要件を見極めたうえでコストを考慮し、適材適所で使い分けるのが正解だ。[ビッグデータ][Big Data]（2016/12/20）

ホワイトペーパー：
Computer Weekly日本語版：Microsoft対米国政府──判決は？
特集は、Microsoftのデータセンター上のデータをめぐる同社と政府の訴訟の判決とその反響をレポート。この判決が持つ意味とは？　他に、ブロックチェーン時代にCIOがやるべきこと、コンシューマライゼーションの受け入れ方、新たに登場したバンキングシステムやRDBMSを紹介する。（2016/10/17）