2024 年のモバイル アプリ向けのベスト データベース – 最適なものの選択

選択肢がたくさんある場合、最適なものを選択するのは非常に困難です。 モバイルアプリ開発者にも同じことが起こります。 彼らは、アプリに適切なデータベースを選択するのが難しいと感じています。

ここで、適切なデータベースとは、モバイル アプリの構築と既存のアプリの更新を支援する最も適切なデータベースを意味します。 モバイル アプリ データベースは、アプリが複数のユーザー (新旧) と定期的なメンテナンスや更新を処理できる能力を備えているかどうかを判断します。

この投稿では、適切なデータベース、上位のモバイル アプリ データベースなどを選択する基準について説明します。 このブログは、適切なモバイル アプリ データベースを選択する際に必要なものを確実に提供します。

はじめましょう！

モバイルアプリデータベースとは何ですか?

モバイル アプリ データベースは、アプリのニーズに応じて適切に構造化された情報の組織的なコレクションです。

データベースはデスクトップまたはラップトップに電子的に格納され、データベース管理システム (DBSM) を利用して管理、編集、更新されます。 DBMS、保存された情報、およびアプリの組み合わせはすべて、連想的にデータベース システム、つまりデータベースを作成します。

データは行と列としてデータベースに保存されるため、データの管理と処理が迅速かつ簡単になります。

モバイルアプリデータベースの必要性は何ですか?

データベースの明らかな要件に加えて、データベースには他のニーズもあります。

読む！

データベースは日常的に大量のデータをより適切に保存するために使用されます。 さらにいくつかの使用法について知ってみましょう。

データセキュリティ

モバイル アプリ データベースは、ハッキングや盗難からの究極のデータ セキュリティを保証します。 DBMS にはさまざまなユーザー ログインが付属しており、新しいユーザーはデータベースにアクセスするたびに権限が必要です。

間違いの指摘

DBMS には削除が必要なエラーを識別するチェック システムが付属しているため、アプリ データベースに保存されている情報の信頼性は非常に高くなります。

簡単かつ迅速な検索

開発者は、データクエリ言語 (DQL) を使用して、モバイル アプリ データベースをすばやく検索できます。

手間のかからないアップデート

DBMS には、アプリ データベースのタイムリーかつシームレスな更新を保証するデータ操作言語 (DML) が含まれています。

モバイルアプリデータベースの種類

モバイル アプリのデータベースにはさまざまな種類があることに驚くかもしれません。 確認してみましょう。

分散データベース

データがデータベース内の異なる物理的な場所に保存されると、データは分散されます。 これは、物理的に正確な場所に配置されたさまざまなコンピューター内に配置することも、相互接続されたコンピューターのネットワーク上に分散して配置することもできます。

一元化されたデータベース

データが「中心」スポットに保存されているデータベースは、集中型データベースです。 ここで、 「中心」の場所は、データベースが 1 つの場所に保存されているものの、任意の外部リソースからアクセスできることを示しています。

たとえば、職場の PC に完全なデータがある場合、そのデータベースが集中管理されていれば、個人の PC から簡単にアクセスできます。

クラウドデータベース

クラウドベースのデータベース アプリはクラウド上で実行されます。 このようなアプリは、データを格納するための大量のスペースを備えているため、素晴らしいイノベーションです。 クラウドは、いつでも利用でき、どこからでもアクセスできるため、集中データベースとして機能するインターネット上のテクノロジーです。

NoSQLデータベース

NoSQL は、他のすべてのアプリケーション データベースとは異なって機能する唯一のタイプのデータベースです。 一般的なモバイル アプリ データベースは、行と列のパターンでデータを保存しますが、NoSQL には、開発者がさまざまな形状やサイズのデータ​​を格納できる柔軟なスキーマが備わっています。

商用データベース

エンタープライズベースのデータベース アプリを実行する組織には、従業員情報を格納するための大規模なデータベースが必要です。

ここで商用アプリのデータベースが登場します。 これらは、データのセキュリティを確保するためのログイン制御と十分なストレージを提供します。

エンドユーザーデータベース

ソーシャル メディア ページやオンライン ショッピング サイトに個人情報を入力すると、その情報はエンドユーザー データベースに保存されます。 また、Web サイトの閲覧中に当社が受け入れる Cookie をご覧になった場合は、オンライン体験をパーソナライズするのに役立つ Cookie がデータベースに保存されます。

プロセス全体はバックグラウンドで実行され、ユーザー情報に影響を与えることはありません。

リレーショナルデータベース

成長を続ける企業は常に、2 つ以上のアプリ データベース間の関係を構築しようとしています。 これはリレーショナル データとして知られており、リレーショナル データベースを使用すると、この種のデータの処理が容易になります。

データはこのアプリ データベースの行と列に保存されるため、データベース間の関係を簡単に構築できます。

モバイルアプリに最適なデータベースは何ですか?

Android および iPhone アプリの開発において人気のあるトップ データベースをいくつかチェックしてみましょう。 アプリのニーズに基づいて最適なものを選択できます。

アランゴDB

オープンソースで無料のネイティブ マルチモデル データベース システムである ArangoDB は、統合クエリ言語 AQL と 1 つのデータベース コアを備えた 3 つのデータ モデルをサポートします。

書かれた言語: C++、JavaScript

カウチDB

Apache CouchDB は、さまざまな形式とプロトコルを使用してデータを転送、保存、処理するオープンソースのドキュメント指向データベースです。

書かれた言語: C、JavaScript、C++、

ファイアベース

成功するアプリの構築と実行に役立つデータベースが Firebase です。 Google によってサポートされており、新興企業から世界的企業までのアプリ開発会社に好まれています。 さらに、これはクロスプラットフォーム API であり、セットアップの必要性は最小限です。 また、モバイル デバイスからリアルタイム データベースとして簡単にアクセスできます。

RethinkDB

オープンソースの無料の分散ドキュメント指向データベースである RethinkDB は、動的スキーマを使用して JSON ドキュメントを保存し、クエリ結果のリアルタイム更新をアプリにプッシュするのに最適です。

書かれた言語: Java、Python、JavaScript、C++

SQLite

人気のある MySQL データベースの軽量バージョンである SQLite は、開発者が携帯電話ユーザーにローカル データ ストレージを提供できる組み込みアプリ データベースです。

執筆者: C

レルム

オープンソース データベースである Realm は開発者にとって使いやすく、SQLite や CoreData に代わるものです。 数分で開始し、数時間でアプリを移植し、数週間の作業を節約します。

書かれた言語: Swift、Objective-C、Java、Kotlin、C#、および JavaScript。

マリアDB

MySQL リレーショナル DBMS の商用サポートされているフォークである MariaDB は、オープンソースおよびフリー ソフトウェアであり続けることを目的としています。

書かれた言語: C、C++、Perl

モンゴDB

ソースが利用可能なクロスプラットフォームのデータベース指向データベース プログラムである MongoDB は、操作スキームを持つ JSON のようなドキュメントを使用します。

書かれた言語: JavaScript、Python、Java、PHP、C、C++、Ruby、Perl

Amazon DynamoDB

フルマネージドの独自の NoSQL データベース サービスである Amazon DynamoDB は、ドキュメントとキーと値のデータ構造をサポートします。 あらゆる規模の最新のアプリケーションを高いパフォーマンスで構築するのに役立ちます。

PostgreSQL

ユニークなリレーショナル データベースである PostgreSQL は、Android および iOS アプリに最適なデータベースです。 開発者はこのデータベースを必要に応じてカスタマイズできます。 それが、モバイル アプリ データベースとして最も推奨される理由です。

執筆者: C

カウチベース

分散型 NoSQL クラウド データベースである Couchbase は、オンプレミス、クラウド、エッジ コンピューティング、分散クラウド、およびハイブリッド展開にわたって、卓越した汎用性、拡張性、財務的価値、およびパフォーマンスを提供します。

書かれた言語: C++、Erlang、C、Go、Java

リアク DB

分散 NoSQL キー/値データ ストアである Riak DB は、高可用性、操作の簡素化、フォールト トレランス、およびスケーラビリティを提供します。

書かれた言語: Erlang

流入DB

オープンソースの時系列データベースである InfluxDB は、時系列データをフィールドに保存および取得します。

執筆者:ゴー

カサンドラ

オープンソースの無料のワイドカラム分散ストアである Apache Cassandra は、さまざまなコモディティ サーバーにわたる膨大な量のデータを処理する NoSQL DBMS です。

書かれた言語: Java

Memcached

汎用の分散メモリ キャッシュ システムである Memcached は、データとオブジェクトを RAM にキャッシュすることで、動的なデータベース主導の Web サイトを高速化するのに最適です。

執筆者: C

レディス

インメモリ データ構造ストアである Redis は、インメモリ、分散、キャッシュ、キー/値データベース、およびメッセージ ブローカーとして使用されます。

執筆者: C

MySQL

オープンソースのリレーショナル DBMS である MySQL は、クラウドネイティブ アプリの展開に使用されるフルマネージド データベース サービスです。

書かれた言語: C、C++

SAP アダプティブ サーバー

Sybase SQL Server とも呼ばれる SAP Adaptive Server は、対象のトランザクションを処理するための可用性と高いパフォーマンスを提供するリレーショナル モデル データベースです。 リレーショナル データベース サーバーを使用することで、アプリ開発の運用コストが削減されます。 さらに、サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS) およびオンプレミスに展開されます。

書かれた言語: C、C++

ソルル

非常に高速で人気のあるオープンソース プラットフォームである Solr は、Apache Lucene 上で開発されています。 拡張性、信頼性、耐障害性に優れており、分散インデックス作成、自動フェイルオーバーとリカバリ、レプリケーションと負荷分散されたクエリなどを提供します。

書かれた言語: Java

IBM Db2

AI を活用し、より深い洞察を得るために開発されました。 IBM Cloud Pak for the Data を通じてどこからでも利用できます。 これは、AI を導入した実証済みのエンタープライズ対応データ管理システムと、AI およびスケーラブルでセキュリティが豊富な Red Hat OpenShift 基盤上に開発された統合データ プラットフォームを組み合わせたものです。

書かれた言語: C、C++、アセンブリ、Java

ファイルメーカー

これは、アプリのカスタマイズとワークフローの自動化を支援する世界トップの職場イノベーション プラットフォームです。 カスタム アプリを開発すると、ローコードを使用して手動プロセスを合理化し、新たな効率を生み出し、コストを削減できます。

HBase

オープンソースの非リレーショナル分散データベースである Apache HBase は、ビッグ データへのリアルタイムのランダムな読み取り/書き込みアクセスを提供します。 これは、オープンソースでバージョン管理された分散型の非リレーショナル データベース モデルです。

書かれた言語: Java

SAP ハナ

列指向のインメモリリレーショナル DBMS である SAP HANA は、データベース サーバーを実行するソフトウェアと同様に動作し、アプリの要求に応じてデータを保存および取得します。

書かれた言語: C、C++

オラクル

マルチモデル DBMS である Oracle は、オンライン トランザクション処理、混合データベース ワークロード、およびデータ ウェアハウスに最適です。

書かれた言語:アセンブリ言語、C、C++

スプランク

Splunk はデータを安全に保存することに専念し、グローバルおよび業界のコンプライアンスへの取り組みを遵守しています。 これは、インデックス作成を使用して、保存されているログ ファイルを検索し、アドレス指定するために必要な高度なデータベース テクノロジです。

マイクロソフトアクセス

Microsoft Jet Database Engine は、リレーショナル Microsoft Jet Database Engine を GUI およびソフトウェア開発ツールと統合した DBMS であり、Microsoft のベンチャー企業です。

エラスティックサーチ

無料で分散型のオープンな検索および分析エンジンである Elasticsearch は、Apache Lucene 上で開発されています。 これは、エンリッチメント、データの取り込み、分析、ストレージ、視覚化のためのオープンで無料のツールのセットである Elastic Stack の中心的なコンポーネントです。

書かれた言語: Java

テラデータ

データベース サービス プロバイダーである Teradata は、データベースと分析関連の製品、ソフトウェア、およびサービスを提供しています。 これはエンタープライズ分析に最適で、すべてを統合する接続されたマルチクラウド データ プラットフォームです。

Microsoft Azure SQL

これは、クラウド コンピューティング プラットフォーム上で実行される、マネージド クラウド データベースです。 これは、パッチ適用、アップグレード、監視、バックアップなどの多くのデータベース管理機能をユーザーの関与なしで管理する、フルマネージドのサービスとしてのプラットフォーム (PaaS) データベース エンジンです。

ハイブ

データ ウェアハウス ソフトウェア プロジェクトである Apache Hive は、Hadoop と統合されたデータベースおよびファイル システムに保存されているデータをクエリするための SQL に似たインターフェイスを提供します。 バッチ処理を使用してペタバイト規模のデータを迅速に処理できるように作られています。 さらに、要件に基づいて拡張したり配布したりするのも簡単です。

書かれた言語: Java

Microsoft SQLサーバー

リレーショナル DBMS である Microsoft SQL Server は、主にソフトウェア アプリの要求に応じてデータを保存および取得するために使用されるソフトウェア製品です。 情報管理が得意です。

書かれた言語: C、C++

OrientDB

オープンソースの NoSQL DBMS である OrientDB は、ドキュメント、グラフ、値/キー、およびオブジェクト モデルをサポートするマルチモデル データベースです。 グラフの強度とドキュメントの柔軟性を組み合わせて、高性能でスケーラブルな運用データベースを実現します。

書かれた言語: Java

Neo4j

グラフ DBMS である Neo4j は、データ サイエンティストと開発者に、インテリジェントなアプリと ML ワークフローを開発するための最も高度で信頼できるツールを提供します。 セルフホスト型のフルマネージド型クラウド サービスとして利用できます。

書かれた言語: Java

ORMLite

Java アプリ用の軽量 ORM ライブラリである ORMLite は、ORM フレームワークのような複雑さやオーバーヘッドを追加することなく、一般的なユースケース向けの ORM ツールの標準機能を提供します。

書かれた言語: Java

ファイアバードSQL

オープンソースの SQL リレーショナル DBMS である Firebirdsql は、Microsoft Windows、Linux、macOS、および多くの Unix プラットフォームで動作します。

書かれた言語: C++

バークレーDB

ソフトウェア ライブラリである Berkeley DB は、値/キー データ用の高性能組み込みデータベースを提供します。 また、データ管理とアクセスのための単純な関数呼び出し API も提供します。

執筆者：C

モバイル アプリに適切なデータベースを選択するための一般的な基準は何ですか?

モバイル アプリに適したデータベースを選択するには、さまざまな基準が役立ちます。

読む！

データの構造

この構造は、データを保存および取得する方法を示します。 モバイル アプリはさまざまな形式のデータを処理します。

オフライン アプリケーションはデータ全体をモバイル デバイスに保存しますが、オンライン アプリケーションはサーバー アクセスに依存してデータを保存します。

データのサイズ

データ サイズは、重要なアプリ データとして保存および取得するデータ量です。 データの量は、選択したデータ構造の組み合わせ、さまざまなファイル システムやサーバー間でデータを区別するためのデータベースの能力によって異なります。

したがって、特定の時点でアプリによって生成されるデータ全体の量と、データベースから取得するデータ サイズを考慮して、モバイル データベースを選択する必要があります。

データモデリング

モバイル アプリ データベースを選択する前に、専門家の提案に従ってデータ モデリングを実行する必要があります。 これは、データベースに保存するデータ構造の表現であり、ビジネス ニーズの堅牢な表現です。

データ モデリングは、アプリにレポート、検索クエリ、位置ベースの機能などの機能が含まれている場合に最適です。 このようなモバイル アプリには、異なる種類のデータを処理するためのさまざまなデータベースが必要です。

たとえば、Uber は MongoDB、MySQL などのさまざまなデータベースを使用しており、このようなデータベースは大量の受信データを保存するのに役立ちます。

スピードとスケール

スケールと速度により、アプリへの読み取りと書き込み、サービスへの要求の時間がわかります。 データベースの中には、読み取りの多いアプリケーションの最適化に役立つものもありますが、書き込みの多いソリューションのサポートに最適なデータベースもあります。

アプリの I/O 要件を処理できる性能を備えたデータベースを選択すると、スケーラブルなアーキテクチャが実現します。

たとえば、大量の非構造化データを処理するには MongoDB の方が MySQL よりも高速である可能性がありますが、構造化データの場合は後者の方が高速です。

データセキュリティ

分散型の同期ストレージを使用する場合、データを安全に送信、アクセス、保存することが不可欠です。 このためには、認証、移動中のデータ、保存中のデータ、および読み取り/書き込みアクセスに対処します。

認証は柔軟であり、パブリック、標準、およびカスタムの認証プロバイダーの使用を許可する必要があります。 クライアントとサーバーに保存されているデータについては、データレベルの暗号化とファイル システムの暗号化のサポートが必要です。 通信は、TLS や SSL など、移動中のデータ用の安全なチャネルを介して行われる必要があります。

モバイルアプリプラットフォームの選択

1 つ以上のプラットフォーム用のアプリを作成する予定があり、後で決定することを考えている場合は、今すぐ検討する必要があります。

現在、ネイティブ デスクトップ アプリや Web アプリを追加するさまざまなモバイル アプリが登場しています。 したがって、この方向でも考える必要があります。

Android および iOS プラットフォーム用のモバイル アプリケーションを開発する場合は、React Native フレームワークを使用できます。 開発者は両方のモバイル アプリ開発プラットフォームでコードを共有する能力を持っているため、両方のプラットフォーム向けに同時に構築する方が簡単です。 さらに、あらゆる種類のデータベースをサポートします。

ユースケースに基づく選択基準

次に、ユースケースに応じた選択基準を確認してみましょう。

さまざまなデータレイヤーを備えたモバイルアプリ

多層データ モデルを保持する多くのアプリは、「フィールドとテーブル」が相互に依存し続けるため、データの管理が困難です。

また、さまざまなアプリは時間の経過とともに変化し、データベース構造の変更や修正が必要になります。

PostgreSQL のような構造化データベースを選択すると、頻繁に変更を加えることができなくなります。

したがって、MongoDB などの非構造化データベースを選択すると、柔軟に変更できることがわかります。

バックエンドサーバーとローカルデータベース間のデータ同期

多くのアプリには、オフラインで実行できる機能が備わっていますが、ローカル データをアプリケーションのサーバーに保存するにはインターネット接続が必要です。

たとえば、Dropbox を使用すると、オフライン モードでも新しいファイルの編集や作成が容易になります。 オンラインになると、変更がクラウドに同期されます。

したがって、Couchbase など、ローカル データベースとクラウド サーバー間の自動同期が可能なアプリ データベースを選択してください。

拡張性の高いモバイルアプリ向け

アプリをスケーリングするときは、効率的なデータベースにつながるサーバーとしてリソースを追加することを考えます。

データベースはマルチスレッドである必要があり、それに応じてリソースを使用し、並列処理を管理する能力を保持する必要があります。

マルチスレッド化により、データベースは現在のリソース上で並列ジョブをスケジュールしやすくなり、サーバー側の作業負荷が軽減されます。

さらに、メイン データベースのワークロードを軽減するために、サービスをさまざまなスレッドに分割する分散データベースも必要です。 これにより、データベースの並列処理が向上します。

デバイス間のデータ競合を解決する

モバイル アプリがさまざまなデバイスで同じデータを同時に変更すると、競合が発生する可能性があります。 データベースは常に競合解決メカニズムをサポートする必要があります。 これは不可欠であり、クラウド、デバイス上、人間、または外部システムによる自動的な解決を許可する必要があります。

低ネットワークの問題を抱えているユーザー

必要なデータの転送中に、SQL データベースのネットワーク接続がクライアント側のストレージから切断されると、エラー メッセージが表示されます。 また、それが頻繁に発生する場合は、データベースの再構成が必要になる場合があります。

したがって、この場合は、信頼性が高く、接続が頻繁に失われないデータベースを選択することをお勧めします。

データベースの変更と新しいアプリの更新をプッシュする

モバイル アプリを更新したい場合は、ローカル データベースにいくつかの変更を加える必要があります。 したがって、開発者は古いデータベース バージョンを常に最新の状態に保つ必要があります。

選択したデータベースは、新しいテーブルとフィールドの追加を容易にし、最新のアプリ バージョンを持つユーザー向けに古い API とデータベース構造を処理できる必要があります。

モバイル アプリ データベースを操作するためのベスト プラクティスは何ですか?

次に、モバイル アプリ データベースを操作する際に考慮すべきベスト プラクティスを確認してみましょう。

マルチバージョン同時実行制御 (MVCC) 方式に従うデータベースを検討してください。

このような方法では、プロセスやスレッドに干渉することなく同時アクセスが可能になります。

MVCC は、読み取りと書き込みの並行操作を許可することで、書き込み者が変更を加える前に、読み取り者がデータ スナップショットをチェックすることを容易にします。

予測キャッシング

モバイル アプリのパフォーマンスを向上させるには、ユーザーがいつ、どのように、どこでアプリを使用するかを検討することが最善です。 ユーザーの行動特性に基づいてユーザーのセグメントを特定し、ユーザーが常に必要としている特定の情報を提供できます。

ユーザーが独自のアプリのアイデアにログインする前に、データをキャッシュしてローカルで利用できるようにすることができます。 MongoDB は、開発者がユーザーが要求する前に予測キャッシュされたデータをユーザーに提供できる予測キャッシュを提供するため、MongoDB を選択することもできます。

データベース キャッシュ: 負荷を軽減するには

サーバーの負荷を軽減するには、キャッシュ層を追加する必要があります。 さらに、同じデータに対する繰り返しのリクエストを避けるために、このキャッシュ層にデータをキャッシュする必要があります。 これにより、サーバーに到達するリクエストの数が減り、サーバーのパフォーマンスがより効率的になります。

たとえば、Amazon などのモバイル アプリは、さまざまな定期的なリクエストを受け取ります。 キャッシュ層を追加すると、サーバーの負荷を軽減できます。 最小限の遅延で何百万ものリクエストを管理する能力を備えています。 このようなニーズには、Memcached と Redic を使用することもできます。

低遅延の課題

低遅延は、オンライン ゲームやリアルタイム アプリにとって不可欠です。 待ち時間が長いと、アプリのユーザーに誤った印象を与えます。 500 ミリ秒を下回ると遅延が大きくなります。

したがって、データベースのレプリケーションと待機時間を短縮するために任意の方法を実行できます。 さらに、平均してレイテンシが低いデータベースを選択できます。

• PostgreSQL – リアルタイムのトランザクション操作用。
• Pipeline DB – ストリーミング アプリに最適な SQL データベース。
• RethinkDB – リアルタイム アプリに最適です。
• モンゴDB

結論

データベースの選択は、アプリの成否につながる可能性があるため、重要な決定です。 選択したモバイル アプリ データベースが上記の基準に適合するかどうかを確認する必要があります。

この投稿が、モバイル アプリ データベースと柔軟なデータベースの検索について期待していることを理解していただければ幸いです。

モバイル アプリを作成したい場合は、アプリのアイデアを現実にできる、熟練した iOS および Android 開発者がいる最高のアプリ開発会社に依頼してください。