データベースサービス・とは？初心者にも分かる基礎解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

データベースサービス・とは？

データベースサービスとは クラウド上でデータベースを手軽に利用できるサービス のことです。従来は自分でサーバーを立て、OSの設定、バックアップ、セキュリティ対策、ソフトウェアのアップデートなどを自分で行う必要がありました。データベースサービスでは、こうした作業の多くをサービス提供者が代わりに行ってくれます。

データベースとはデータを整理して保存する仕組みのことです。データベースサービスは「このデータベース機能をクラウドの上で使える状態にしてくれるサービス」です。具体的には、データの保存場所を用意してくれたり、誰がアクセスできるかを決めてくれたり、バックアップを取ってくれたり、急なアクセス増にも対応するための自動スケーリングを提供してくれたりします。

代表的なデータベースには リレーショナルデータベース（SQLを使って表形式でデータを管理するタイプ）と NoSQL（柔軟なデータ形式で高速に処理できるタイプ）があります。データベースサービスは、これらを クラウド上で提供します。つまり、あなたのパソコンや社内サーバーではなく、インターネット経由でサービスを利用する形です。

データベースサービスを利用するメリットは大きく三つです。第一に 手間の軽減です。バックアップ、監視、セキュリティ設定、ソフトウェアのアップデートなどをサービス提供者が管理してくれます。第二に 拡張性です。アクセスが増えたときに、数分で容量を増やしたり、性能を上げたりできます。第三に 信頼性と安全性です。多くのサービスは地理的に分散したデータセンターを使い、データを複製して障害時も復旧が早くなるよう工夫しています。

使い方の流れはおおむね以下のとおりです。まず、どのクラウド事業者のデータベースサービスを使うかを決めます。次に、データベースの種類（例：リレーショナル、NoSQL）や容量、同時接続数、バックアップ方針を設定します。その後、データベースの名前と管理者ユーザーを作成し、接続情報（ホスト名、ポート、ユーザー名、パスワード）をアプリに組み込みます。セキュリティの基本は、強力なパスワードとネットワークの設定、適切な権限管理です。最後に、バックアップを定期的に取り、障害時のリカバリ手順を確認します。

データベースサービスの種類と選び方

ここでは代表的な2つの観点を簡潔に紹介します。DBaaS（Database as a Service）は最も一般的な形で、クラウド上にデータベースを「据え置き」で提供します。PaaS型データベースはアプリ開発の一部としてデータベースを組み込み、ソースコードと一緒に管理できます。用途は、Webアプリやモバイルアプリのバックエンドに適しています。選び方のポイントとしては、地域（リージョン）の近さ、サポートの品質、SLA（サービスの可用性の保証）、コスト、セキュリティ要件（データの暗号化やアクセス制御）を総合的に判断することが大切です。

比較ポイント	自分で運用するDB	データベースサービス（DBaaS/ PaaS型）
運用負荷	自分で全て管理	ほとんど自動化・外部委託
拡張性	手動対応	自動・柔軟
コスト感	変動が大きい	見積もりが取りやすい
信頼性	自分次第	多重バックアップ・障害耐性あり

まとめとして、データベースサービスは「データを安全に、効率よく、必要なときにすぐ使える」状態を作ってくれるサービスです。初めて使うときは、小さなデータ量から始めて徐々に拡張する運用をおすすめします。必要なときに必要な機能だけを選ぶことで、費用対効果も高くなります。

もし学校の課題や自分の小さなプロジェクトでデータを扱うなら、まずは無料枠を使って体験してみましょう。データベースサービスを使うと、サーバーの知識がなくても、データの整理・検索・更新を安全に学ぶことができます。

要点の整理

ポイント1：データベースサービスはクラウド上で提供される「データベースの機能を使える仕組み」です。

ポイント2：バックアップ・セキュリティ・拡張性はサービス提供者が管理してくれます。

ポイント3：自分で運用するDBと比べて、初期費用と運用コストを見極めましょう。

結びとして、データベースサービスは初心者にも扱いやすく、学習の入口として適しています。今後、クラウドサービスがさらに普及する中で、データを扱う力はますます重要になります。この記事が、データベースサービス・とは？についての理解を深める一歩となれば幸いです。

データベースサービスの同意語

DBaaS: データベースをクラウド上で提供・運用するサービス。利用者はインフラやパッチ管理を気にせずデータベースを使える。
データベース・アズ・ア・サービス: DBaaS の別表現。クラウド上でデータベースをサービスとして利用する形態。
クラウドデータベースサービス: クラウド環境で動作するデータベースを、提供・運用まで任せられるサービス。
クラウドDBサービス: クラウド上で動くデータベースを提供するサービス。
データベースホスティングサービス: データベースを外部のサーバーに置いて提供するサービス。運用負担を軽減できるのが特徴。
データベース運用サービス: データベースの運用作業（監視・バックアップ・保守など）を代行するサービス。
データベース管理サービス: データベースの設定・監視・最適化・更新などを管理・支援するサービス。
データベース提供サービス: データベースを提供するサービスの総称。導入から運用までを含むことが多い。
DBMSサービス: データベース管理システムをサービスとして提供する形態。スケールやバックアップをクラウドが担当することが多い。
リレーショナルDBaaS: リレーショナルデータベースをサービスとして提供する形態。SQL ベースのデータベースをクラウドで使う。
NoSQLデータベースサービス: NoSQL データベースをクラウド等で提供・運用するサービス。鍵付きデータモデルや柔軟なスキーマを特徴とする。
データベースクラウドサービス: クラウド上で提供されるデータベースの提供・運用を行うサービス。

データベースサービスの対義語・反対語

オンプレミスデータベース: データベースを自社のサーバー／施設内に設置して運用する形態。クラウドのデータベースサービスに依存せず、ハードウェアの選定・保守・アップデートを自社で担います。
自社運用データベース: 企業内部でデータベースを設置・運用する形。外部のマネージドサービスを使わず、運用責任とコストを自社で管理します。
セルフマネージドデータベース: データベースの運用・管理を自分たちで行うタイプ。マネージドサービスの自動化機能を使わず、運用は手動または自前の体制で実施します。
非マネージドデータベース: クラウドのマネージド機能を利用せず、ユーザー自身が設定・バックアップ・スケーリングなどを行うデータベース形態です。
セルフホストデータベース: データベースを自社でホスト（運用サーバーを自前で用意・管理）する形。クラウドの管理機能を使わず、全て自己完結です。
自主管理データベース: データベースの監視・運用・更新を自社で管理する状態。外部の運用サポートを受けず、責任は自社にあります。

データベースサービスの共起語

DBaaS: データベースをサービスとして提供する形態。運用・保守をクラウド事業者が担い、ユーザーはアプリ開発に専念しやすい。
マネージドデータベース: 運用管理をベンダーが担当するデータベース。バックアップ・アップデート・監視などを任せられる。
クラウドデータベース: クラウド環境で提供されるデータベースサービス全般。
RDBMS: Relational Database Management System、表形式のデータを関係で管理するデータベースの総称。
NoSQL: スキーマレスで大規模データを柔軟に扱えるデータベース群の総称。
RDS: Relational Database Service、クラウド上で提供されるリレーショナルDBのマネージドサービス。
Aurora: AWSの高性能リレーショナルデータベースエンジンの一種。
Cloud SQL: Google Cloudのマネージドリレーショナルデータベースサービス。
Cloud Spanner: Google Cloudのグローバル分散型リレーショナルDB。
Cosmos DB: Azureのグローバル分散NoSQLデータベース。
高可用性: 障害時にもサービスを継続できる能力。冗長化・フェイルオーバーを含む。
可用性: サービスを利用可能な状態に保つこと。
マルチAZ: 複数の可用性ゾーンにデータを分散する構成。
自動フェイルオーバー: 障害時に自動で別ノードへ切り替える機能。
レプリケーション: データを別の場所に複製して同期させる仕組み。
スケーラビリティ: 需要に応じリソースを増減できる能力。
オートスケーリング: 負荷に応じてリソースを自動調整する機能。
水平スケーリング: ノード数を増やして拡張する方法。
垂直スケーリング: 1ノードの性能を強化する方法。
パフォーマンス: 応答速度・処理能力の総称。
IOPS: 秒あたりの入力/出力操作回数。
スループット: データ処理の総量・速度指標。
キャッシュ: 頻繁に参照するデータを一時的に保存して高速化。
バックアップ: データの現状を保存しておくコピー作成。
自動バックアップ: 自動でバックアップを取得する機能。
リストア: バックアップからデータを復元する操作。
PITR: 時点復元。過去の時点にデータを戻す機能。
バックアップポリシー: バックアップの取得頻度・保持期間・保存場所の方針。
データ移行: 別システムへデータを安全に移す作業。
データモデリング: データの構造・関係を設計する作業。
スキーマ設計: テーブル構造・カラム定義を計画する活動。
インデックス: 検索の高速化のためのデータ構造。
インデックス最適化: クエリ速度を向上させるための最適化作業。
ACID: 原子性・整合性・一貫性・耐久性を保証する性質。
CAP定理: 分散システムの一貫性・可用性・分割耐性のトレードオフ。
セキュリティ: データを保護するための対策全体。
暗号化: データを読み取れないようにする技術。
TLS: 通信を暗号化するためのプロトコル。
IAM/アクセス制御: 認証と権限管理を組み合わせたアクセス制御。
セキュリティグループ: 特定の通信を許可/拒否する境界設定。
ファイアウォール: 不正な接続を遮断する防御機能。
監視: 稼働状況や性能を常時監視すること。
監査ログ: 操作履歴などを記録するログ。
コスト管理: 運用コストを把握・最適化する取り組み。
従量課金: 使用量に応じて料金が発生する課金方式。
SLA: サービス提供レベルの約束。
データ保護: データの機密性・完全性・可用性を守ること。
データ統合: 複数データソースを統合して活用すること。

データベースサービスの関連用語

データベースサービス: クラウド上でデータベース機能を提供するサービス全般。インフラ管理の多くをクラウド事業者が担い、ユーザーはデータベースの利用に専念できる。
DBaaS: Database as a Service の略。データベースの作成・運用・バックアップ・スケーリングなどをクラウド側が代行する形態。
クラウドデータベース: クラウド環境で稼働するデータベース。物理サーバーの管理が利用者の責任ではなく、クラウドが提供する。
リレーショナルデータベース: 表形式のデータと関係性を前提に設計されたデータベース。SQLで操作するのが基本。
RDBMS: Relational Database Management System の略。リレーショナルデータベースを運用するソフトウェアの総称。
非リレーショナルデータベース: いわゆる NoSQL。スキーマが柔軟で、鍵値型・ドキュメント型・グラフ型・列指向など多様なデータモデルを扱う。
NoSQL: NoSQL は非リレーショナルデータベースの総称。大量データや高いスケーラビリティを重視する用途で使われる。
SQL: Structured Query Language の略。データの取得・更新・削除を行う標準的な問い合わせ言語。
DDL: Data Definition Language。テーブルやインデックスなどスキーマの定義・変更を行う命令群。
DML: Data Manipulation Language。データの挿入・更新・削除・取得を行う命令群。
ACID特性: 原子性・一貫性・隔離性・耐久性の4つの特性。トランザクションの信頼性を保証。
CAP定理: 分散データベース設計の指針。同時に一貫性・可用性・分割耐性のすべてを満たすことは難しいという理論。
トランザクション: 複数のデータ操作を1つの単位として実行し、すべて完了するか全て元に戻す処理。
インデックス: データ検索を速くするための補助データ構造。適切な設計でクエリの性能が向上。
正規化: データの冗長性を減らして整合性を保つ設計手法。基本形は1NF、2NF、3NFなど。
非正規化: 性能重視でデータの重複を許容する設計。読み取りの高速化に向く場合がある。
バックアップ: データのコピーを定期的に作成し、障害時の復旧に備える。
リストア: バックアップからデータを復旧する作業。
レプリケーション: データを別の場所に複製して冗長性と可用性を高める。
バージョニング: データの履歴を保存して過去の状態へ戻せるようにする機能。
RPO: Recovery Point Objective の略。障害時に許容されるデータ損失の最大時間。
RTO: Recovery Time Objective の略。障害からの復旧にかける目標時間。
高可用性: サービスを停止させず継続的に稼働させる設計・構成。
オートスケーリング: 負荷に応じて自動的にリソースを増減する機能。
シャーディング: データを複数のノードに分割して分散配置する手法。大規模データの処理に有効。
パーティショニング: シャーディングと同様にデータを分割して管理する技術。
データモデル: データをどう表現するかの設計思想。関係データ、文書型、キー値型など。
スキーマ: データベースの構造や列の型、制約の定義。
データマイグレーション: データを別のシステムや構造へ移す作業。
セキュリティ: データを守るための技術と運用の総称。
認証・承認: ユーザーを確認し、何をできるかを決定する仕組み。
暗号化: データを読み取れないように変換して保護する技術。
RBAC: Role-Based Access Control。役割に基づく権限管理。
IAM: Identity and Access Management。IDとアクセス権を統合的に管理。
監視・モニタリング: パフォーマンスや健康状態を継続的に観察・記録すること。
SLA: Service Level Agreement の略。提供水準（可用性・応答時間・サポート）を契約で保証。
監査ログ: 誰がいつ何を実行したかの記録。コンプライアンスやトラブル対応に使う。
データ統合: 異なるデータソースを統合して一貫した分析・活用を実現。
データ移行ツール: データ移行を支援するソフトウェア・サービス。
SQLクエリ最適化: SQLの実行計画を最適化して、処理を速くする技術や手法。