DB（データベース）とは何か？CSV・Excel、DWH、データレイクとの違いを整理

DB

プログラムを触っていると、避けては通れない存在がDB（データベース）です。

最初は
「とりあえずSQLite」
「CSVで十分では？」
と感じていても、少し規模が大きくなると、

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • SQL Server

さらに最近は

  • DWH（データウェアハウス）
  • データレイク

と、聞き慣れない言葉が一気に増えてきます。

私自身、
「結局それぞれ何が違うのか？」
「どこまで考えればいいのか？」
が分からなくなってきたため、一度ここで整理しておきたくなりました。

この記事は、厳密な定義を覚えるためのものではなく、自分の中で判断できるようにするための“忘却録”です。

同じようにモヤっとしている方の参考になれば幸いです。

DB（データベース）とは何か

DB（Database）とは、単にデータを保存する場所ではありません。

データを「安全・高速・一貫性を保って」
保存・検索・更新・関連付けするための仕組みです。

ここで大事なのは、

👉 「データ」ではなく「仕組み」

という点です。

DBが裏側でやってくれていること

  • データの構造管理（型・制約）
  • 同時アクセスの制御
  • データの整合性保証
  • 高速な検索・集計
  • 障害時の復旧（トランザクション）

これらは、ExcelやCSVでは基本的に保証されません。

CSV / Excel と DB の違い

CSV・Excelの正体

  • ただのファイル
  • 人が開いて編集する前提
  • ルールは運用で守るもの
  • 小規模・一時利用向き

DBの正体

  • ルールを内包したデータ管理システム
  • プログラムやSQLが操作する前提
  • ルール違反のデータは保存できない
  • 複数人・長期運用向き

簡単に整理すると、次のような違いがあります。

観点CSV / ExcelDB
主体人プログラム
ルール暗黙明示（制約）
同時編集弱い強い
規模小中〜大

SQLiteはどこに位置するのか

SQLiteは、DBの話をすると必ず登場する存在です。

  • DBの機能を持つ
  • しかし1ファイル
  • サーバー不要

つまり、

「DBだけどファイル管理に近い存在」

という立ち位置です。

Excelから本格的なサーバーDBへ移行する際の橋渡し的なDBとして、とても優秀だと感じています。

RDB（リレーショナルDB）という考え方

多くの業務DBは、
RDB（リレーショナルDB） という考え方に基づいています。

RDBの特徴

  • データを「表（テーブル）」で管理する
  • 表同士を「キー」で関連付ける

これにより、

  • データの重複を減らせる
  • 意味のある形でデータを保持できる
  • 後から分析しやすくなる

といったメリットがあります。

DWH（データウェアハウス）とは何か

DWHは、

分析専用に最適化されたDB

と考えると分かりやすいです。

DBとDWHの違い（ざっくり）

  • DB：今日の売上を登録する
  • DWH：過去数年の売上を比較する

業務処理と分析では、求められる役割が違います。

DWH的な使い方という考え方

「日々の売上を溜めて、月単位で集計する」
「従業員情報を月ごとに保存して分析する」

こうした使い方は、規模が小さくても

DWH的なデータの扱い方

と言えます。

ポイントは、過去の状態を消さず、時点ごとの情報を使って分析することです。

データレイクとは何か

データレイクは、

形式を問わず、まず貯める場所

という考え方です。

  • CSV
  • JSON
  • ログ
  • 画像

など、形式を気にせず保存します。

例えるなら、

  • DB：現場の台帳
  • DWH：分析用のまとめ帳
  • データレイク：段ボール倉庫

「何に使うか決まっていないデータ」は、まずレイクに置く、という発想です。

DWH・データレイクは「専用ソフト」ではない

ここは誤解しやすいポイントです。

DWHやデータレイクは、特定の製品名やソフト名を指す言葉ではありません。

これらは、

どんな目的で、どのようにデータを扱うかという考え方

を表した言葉です。

  • 考え方（思想）が先
  • それを実現しやすくした製品やサービスがある

という関係になります。

主要なDBソフトの考え方の違い（簡単に）

  • SQLite：個人ツール・試作向き
  • MySQL：Web系・業務アプリ向き
  • PostgreSQL：業務・分析・将来拡張向き
  • SQL Server：Windows中心の企業システム向き
  • Oracle：大規模・基幹系向き

どれが優れているかではなく、前提と目的で選ぶものだと感じています。

まとめ（忘却録として）

  • DB、DWH、データレイクは「製品」ではなく「考え方」
  • SQLite → PostgreSQL の成長モデルは現実的
  • 小規模でもDWH的な設計は十分意味がある
  • 大切なのは
    「どんなデータを、どう残し、どう使いたいか」

今後また混乱したときに、自分が立ち返るための整理メモとして、この記事を残しておこうと思います。

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