すべてのデータベース マネージャーは、複数のエンタープライズ データベースの維持と最適化に伴う複雑さを知っています。しかし、データベース管理の複雑さを理解し、その作業を完了するために必要な知識とスキル (適切なツールは言うまでもありません) を持つことは別の問題です。今日の企業は、さまざまなアプリケーションとデータ タイプをサポートするために、幅広いデータベース システムを使用しています。このアプローチは、特定のデータ ニーズに対応する (テクノロジをその場その場で要件に合わせる) のに最適ですが、データベース管理の観点からは、複数の多様なシステムを同時に監視することを意味します。

最近見られる最も明確なパターンの 1 つは、クラウドベースのソリューションへの大規模な移行です。クラウド ソリューションは、拡張性、柔軟性、コスト効率を提供します。クラウドで運用するメリットは明らかですが、データベース プロフェッショナルが新しいツールやテクノロジに迅速に適応する必要があることも意味します。これは、従来のデータベース設定での作業に慣れている人の役割に大きく影響する要因です。最近のもう 1 つの傾向は、オープン ソース データベース ソリューションの採用または共同採用への移行です。今日の市場では、大量の貴重なデータを従来のエンタープライズ データベースから PostgreSQL などのソリューションに移行する方法を知っていることは、非常に役立つスキルです。

複数のデータベースの管理

弊社の最新のホワイトペーパー「複数データベースの管理」では、マルチデータベース環境の複雑化について取り上げています。業界の洞察とケーススタディを参考にして、複数のデータベースとデータベース タイプの戦略的な実装と管理を検討します。主なポイントは次のとおりです。

• 複数の多様なデータベース:組織は、さまざまなアプリケーションやデータ タイプをサポートするために、さまざまなデータベース システム (データ ウェアハウスや NoSQL データベースなど) を使用しています。このアプローチは特定のニーズやユース ケースに対応していますが、データベース マネージャーは、運用可能で最適化された効率的なシステムを確保しながら、複数のシステムを同時に監視する必要があることも意味します。
• クラウドへの移行:クラウドベースのデータベースは、拡張性、柔軟性、コスト効率に優れていますが、データベース管理者はハイブリッド環境やクラウド環境を管理するための新しいツールや手法に適応する必要があります。クラウド データベースでは、物理管理から仮想管理への移行を反映して、パフォーマンスとセキュリティの監視が必要です。
• マルチデータベース戦略:冗長性とトランザクション容量が主な利点です。分散デッドロック検出により、トランザクション処理が向上します。その他の利点としては、冗長性、高可用性、柔軟なスケジュール設定、ダウンタイムの短縮などがあります。マルチデータベース戦略を採用することで、企業は十分な容量、簡素化されたコンプライアンス対策、手間のかからないスケーラビリティを確保することを目指します。

大規模なマルチタスク

現代のマルチデータベース環境では、データベース プロフェッショナルは大規模なマルチタスクを実行することが求められます。しかし、多種多様なデータ レイヤーを最適に稼働させるために必要な専門知識や経験を備えたデータベース マネージャーはほとんどいません。これはデータベース マネージャーの失敗ではなく、データ管理に万能なアプローチがない現在の IT 環境の複雑さの表れです。

むしろ、複雑で分散化されたデータベース環境への移行により、包括的なデータベース監視および管理ツールの必要性がさらに高まっています。データベース最適化の鍵は、適切なデータベース担当者を採用することだけではありません。適切な人材を採用したら、適切なツールを使用できることを確認することです。マルチデータベース環境の詳細については、こちらの「時代はマルチ・データベース管理」へ

複数のデータベースを効率的かつ効果的に運用することは、ビジネスの継続性とデータベースのパフォーマンスにとって非常に重要です。データが現代ビジネスの通貨であるならば、データベースは現代企業のバックボーンです。組織は、ビジネスを円滑に運営するために、一貫性のある最適なデータベース・パフォーマンスを確保する必要があります。データベースのパフォーマンスが低下したり、最適でなくなったりすると、顧客からの問い合わせや販売プロセス、トランザクション処理への応答が遅れるなど、重大な影響が生じる可能性があります、
販売プロセス、およびトランザクション処理への対応の遅れなど、重大な結果を招きかねません。

適切なトランザクション処理能力を確保するために、ほとんどの企業はマルチデータベース戦略を採用しています。つまり、異なるクラスまたはカテゴリのデータを格納するために、複数の異なるデータベース・プラットフォームを使用しています。データベースの数が急増しているということは、データベース・マネジャーが多様なデータベース・インスタンスやタイプを担当する機会が増えていることを意味します。

最近の報告書では、以下のような主要な発見が概説されています：

– 複数かつ多様なデータベース： 企業は現在、さまざまなアプリケーションやデータタイプをサポートするために、複数のデータベースシステム（データウェアハウスやNoSQLデータベースを含む）を使用しています。このアプローチは、組織が適切なデータベース・テクノロジーを使用して特定のニーズに対応するのに役立つ一方で、データベース管理者が複数のシステムを同時に監督しなければならないことを意味します。この傾向は、多用途なデータベース管理の必要性が最優先される、複雑で分散したデータベース環境への幅広い動きを反映しています。

– パフォーマンスが重要： データベース・マネージャーにとって、パフォーマンス管理は依然として極めて重要です。人工知能（AI）と機械学習のデータベースシステムへの急速な統合は、データベース管理者がシステムの運用、最適化、効率化を確実に行う必要性を強調しています。AIと機械学習の統合は、システムのパフォーマンスと信頼性を維持するために重要な、日常的なセキュリティとバックアップのタスクを自動化するのに役立ちます。

– クラウド： クラウドデータベースへの移行は、データベース管理者の役割に大きく影響します。従来のソリューションに比べ、クラウドは拡張性、柔軟性、コスト効率の高いソリューションを提供します。この移行に伴い、データベース管理者は新しいツールや管理手法、特に高可用性の維持やハイブリッド環境またはクラウド環境の管理に適応する必要です。クラウド・ソリューションは物理的なインフラストラクチャの負担を軽減できる一方で、管理者はクラウドデータベースが物理的な管理から仮想的な管理への移行を反映し、パフォーマンスとセキュリティの大幅な監視を必要とすることに気がつきます。

マルチデータベース戦略のビジネス・メリット

冗長性とトランザクション容量は、マルチデータベース戦略の2つの利点であり、技術的な利点がそのままビジネス上の利点となります。多くの企業は、異なるアプリケーションとデータを分離するバックエンドとして複数のデータベースを使用しています。このアプローチは、トランザクションが様々なデータベースからデータにアクセスできることを意味するため、分散デッドロック検出に役立ちます。トランザクション要求が1つのインスタンスでブロックされた場合、ロックの検出と緩和が容易になり、トランザクション処理のスピードアップにつながる。その他、複数のデータベースを使用することによる業務への直接的なメリットには、以下のようなものがあります：

● 冗長 性とバックアップ 　　　　　　   ●ダウンタイムによる影響の軽減
●高可用性と フォールトトレランス　　 ●十分な容量の確保
● 柔軟な スケジューリング（クエリーとバックアップルーチンのため） ●コンプライアンスの簡素化
● スケーラビリティ （最適なパフォーマンスのため）

マルチデータベース戦略の課題

企業内で稼働するデータベースの数や種類が増えたとしても、データベース管理者は、最高のパフォーマンスと安定した稼働時間を確保する必要があります。一貫したアップタイムを確保する必要があります。

複数のデータベースを管理する上での課題には、次のようなものがあります：
● 複数のデータベースプラットフォームでの作業
●  企業データベース間の移行
● データのフォーマットと 整合性
●  一貫した最適パフォーマンスの確保

データベース・マネジャーは、複数の種類のデータベースを扱う際、しばしば異なるアプローチを用います。つまり、パフォーマンス・チューニングを実施し、高可用性を維持し、さまざまなテクノロジーでデータ・セキュリティを確保するために、関連する専門知識を身につける必要があるのです。これは、知識とスキルの大幅な拡大を必要とするだけでなく、各データベースに割く時間を減らすことにもなります。プラットフォームが物理的に異なる場所にある場合や、クラウドベースの場合は特にそうです。エキスパートであるデータベース管理者にとっても、複数のデータベースを幅広くサポートするモニタリング・ソリューションは強力な味方となります。

オープンソースの立ち上がり

データベースの種類の増加とともに、使用されるデータベースの量も増加している。OracleやMicrosoft SQLServer のような業界の雄が依然として目立つ一方で、一握りのオープンソースの選択肢がエンタープライズ環境で大きな支持を得ています。それはMySQLやPostgreSQLを含むオープンソース・ソリューションの継続的な採用です。
オープンソースのデータベースは、既存のデータベースの容量や機能を補強するために導入されることが多くあります。

オープンソースデータベースは、従来のトップクラスのデータベースと遜色なく競合しています。2024年5月現在、DB-Enginesランキングによると、最も人気のあるリレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）は以下の通りです：

1. Oracle は 、大規模運用や複雑な処理をサポートする包括的な機能で注目され、トップ RDBMS として引き続きリードしています。
2. MySQLは 、使いやすさ、柔軟性、ウェブホスティング業界での人気により、上位にランクされています。
3. Microsoft SQL Serverは 、Microsoftの他のサービスと深く統合されており、エンタープライズ環境で幅広く使用されていることで知られています。
4.PostgreSQLは 、標準準拠と拡張性で高く評価されています。PostgreSQLは、大量のデータを効率的に管理することができます。
5. IBM Db2は、 高いパフォーマンスと堅牢なデータ処理を必要とするエンタープライズ環境でよく使用されています。

プレイヤーを詳しく検証

OracleとMicrosoft SQLサーバーは、伝統的なデータベース・プラットフォームの代表的存在であり、両者とも極めて高いパフォーマンスを発揮しています：

●Oracle：
オラクルは、安定性、パフォーマンス、セキュリティの面で高い評価を得ています。オンプレミスでもクラウドベースのインスタンスでもよく機能し、非常に大きなデータセットも扱えます。オラクルは競合するデータベース・プラットフォームよりも高価ですが、その性能はMicrosoft SQL Serverをはじめとする競合他社を圧倒しています。またオラクルのスペシャリストやコンサルタントは、高額な費用がかかります。

● Microsoft SQL Server：
Microsoft SQL Serverの大きな利点は、複数のエディションが用意されていることです。これは、組織がデータベース戦略を慎重に調整するのに役立ちます。Oracle同様、Microsoft SQL Serverもまた、エンタープライズ・アプリケーションに十分な機能とパフォーマンス、オンプレミスおよびクラウドベースのインスタンスのサポート、包括的なセキュリティ、Linuxのサポートを提供しています。多くの場合、オラクルと価格競争力がある（エディションによるが）一方で、マイクロソフトのライセンス慣行は複雑な場合があります。そのため、最近のデータでは、MySQLとPostgreSQLが主流を占めるオープンソースデータベースへのトレンドが確認されています：

●MySQL：
MySQL：その効率性と、特にWeb開発などさまざまなアプリケーションでの幅広い採用により、依然として有力な選択肢となっている。堅牢性で知られ、そのパフォーマンスと複数のアプリケーションとの互換性で広く利用されています。

●PostgreSQL：
高度な機能とSQL標準への準拠が評価され、複雑なデータ管理タスクに非常に適しています。また、幅広いデータ型とインデックス機能を提供し、人気の要因となっています。

●MongoDB ：
柔軟なスキーマ設計と大規模データセットの効果的な処理により、特に高可用性と水平スケーリングを必要とする用途において、強力な地位を維持しています。

これらのデータベースは、オープンソースデータベースの使用量のかなりの部分を占めており、多様な業界にわたる現代のデータ管理において重要な役割を担っていることを証明しています。

PostgreSQL

MySQLは純粋なリレーショナルデータベースですが、PostgreSQLはオブジェクトリレーショナルデータベースです。その結果、データベーススキーマと問い合わせ言語において、PostgreSQLはオブジェクト、クラス、継承、その他のオブジェクト指向モデルの側面をサポートしています。PostgreSQLは包括的な機能セットを持ち、完全に拡張可能です。PostgreSQLは大量のデータを効率的に管理することができ、SQL標準に極めて忠実に従っています。データベースの専門家の多くは、PostgreSQLの方がより重要な利点を備えていると感じています。多くのデータベース専門家は、PostgreSQLが非常に幅広いSQL機能を含む、より重要な利点を提供すると感じています。しかし、組織のニーズがより複雑になってくると、よりシンプルな設計、より複雑でないソースコード、より高いパフォーマンスにより、MySQLがより強力な候補となる可能性があります。いずれにせよ、どちらの製品にも活躍の場があり、オープンソースのエンタープライズデータベースの世界では、MySQLとPostgreSQLが近い将来も最強の候補であり続けるでしょう。

データレイヤーの最適化

データベースのパフォーマンスを決定づける要素として、最適化はモニタリングと分析から始まります。マルチデータベース環境では、個々のデータベースが最適に動作するようにすることが重要です。データベースのパフォーマンスには、ワークロードのサイズや量、スループット容量（およびその他のリソース）、データベース構成の最適化など、いくつかの要因が影響します。多くのエンタープライズ・アプリケーションは複数のデータベースでサポートされているため、パフォーマンスの問題の原因を迅速に突き止めることは、ビジネスの継続性を確保する上で非常に重要です。

そこで、Database Performance Analyzer(DPA）が役立ちます。DPAは、SQLクエリパフォーマンスの監視、分析、チューニングに特化して構築されています。MySQLやPostgreSQLなどの主要なオープンソースデータベースをサポートしています。またOracle、AzureRSQL Database、Microsoft SQL Serverもサポートしています。DPAは、多くの企業で採用されているマルチデータベース戦略に非常に適しています。

Database Performance Analyzerは以下を提供します：

● クロスプラットフォームデータベースの サポート、●拡張性のある エージェントレスアーキテクチャー(クラウドおよびオンプレミス）、● 秒単位の データ収集
●リアルタイム および履歴データフィード、●機械学習による異常 検知
●パフォーマンスチューニングアドバイザー プラットフォーム
●直感的な Webベースのインターフェース

DPA とデータベースネイティブな分析ツールを併用することで、データベース管理者は、データベー ス性能を最適化し、セキュリティリスクを軽減するためのベストプラクティスを得ることができます。このレベルの多次元データベース性能分析により、組織は複数のデータベースを管理し、最適なパフォーマンスを実現するためのチューニングを行い、データベース管理者に正確で実用的な情報を提供することができます。

データ駆動型ビジネス
データは現代の企業運営の原動力となり続けており、複数のデータベースはどのような組織戦略においてもますます重要になっています。データベースが最高の効率で稼動していることを確認することは不可欠です。最適なパフォーマンス分析には、応答時間を監視し、データベースのアクティビティを相関させて、パフォーマンス問題の原因を特定し、理解することが必要です。DPAのようなパフォーマンス監視ソリューションの監視下にある組織は、最も効率的で効果的なデータベース戦略に従っていることを確信できます。