AWSにおけるデータベースの種類

最終更新日：2026年8月10日

AWSとは

項目	AWS	Microsoft Azure	Google Cloud
世界シェア	約33%（首位）	約22%	約11%
強み	サービス数・実績	Microsoft製品連携	データ分析・AI
無料枠	12ヶ月+常時無料	12ヶ月無料	常時無料枠あり
主な資格	CLF / SAA / SAP	AZ-900 / AZ-104	ACE / PCA

近年AWSというサービスが市場を拡大しており、テクノロジー業界では耳にすることも増えてきましたがいったいどのようなサービスなのでしょうか？この記事ではAWSついてとそのサービスで提供されるデータベースにはどのように移り変わりがあり、どんな種類があるのか、ということについて記載していきます。

Amazon Web Services

まずはAWSについてです。AWSとはAmazon Web Servicesの略で、インターネットを介してサーバー・ストレージ・データベース・ソフトウェアなどのサービスを利用できるクラウドコンピューティングを使ったサービスです。 それ以前はサーバーを設置する必要があった場合、自社にサーバー機器を購入し、設置し利用する「オンプレミス」と言われる運用が一般的でした。しかし、クラウドコンピューティングサービスを活用することで、サーバーの購入をせずに済み、物理的なサーバーのスペースの確保をしなくてもよくなります。既に構築、管理されているサーバー、ストレージ、ソフトウェアを利用できるのでスピーディーに業務に取り組むことが可能になりました。至る所からソフトやデータベースをインストールしなくても1台のPCとインターネット環境さえあれば迅速に業務に取り掛かることができるのです。

データベースの移り変わり

1970〜2000年付近でよく使用されていたのはOracle、SQL Server(Microsoft)などのリレーショナルデータベースとMySQLやPostgreSQLなどのOSSのリレーショナルデータベースです。その後インターネットが2000頃から急速に発達しデータベースを扱うユーザが増加し、それに伴いデータ量も増えました。リレーショナルデータベースではこれらの要件を満たすことが難しくなったので、2000年を過ぎた頃からMongoDB、RedisなどのNoSQL(非リレーショナル)データベースが市場を拡大しました。

リレーショナルデータベースとNoSQLデータベース

ここでAWSにおいてデータベースを選択する際に適切なデータベースを選択できるよう、各データベースの特徴を見ていきます。

リレーショナルデータベースの特徴

リレーショナルデータベースはトランザクション処理（データの整合性を保つための処理）は得意とします。しかし、性能を上げるためにスケールアウト（サーバーの増設により処理能力を高める）をすることが難しいです。性能を高めるためには、CPUをより上位のものに交換したり、メモリやハードディスクを増設するといった煩雑なスケールアップを行う必要があります。

NoSQLの特徴

NoSQLはリレーショナルデータベースでは満たせない要件を満たすために生まれてきたデータベースですので、特徴が対照的です。まず、トランザクション処理については限定的ですが、スケーラビリティがあり柔軟に性能を高めることができます。

AWSにおけるデータベースの選択

AWSデータベースの種類は数多くの種類があり、それぞれをピックアップして取り上げてもより混乱してしまう恐れがあります。なので、リレーショナルデータベース、NoSQLデータベースそれぞれと似た性質を持ったAWSにおいてよく使われているとされているデータベースを2つずつ今回はピックアップし紹介します。

リレーショナルデータベース

1. Amazon RDS

   Amazon RDSを使用することでクラウド上のデータベースのセットアップ、オペレーション等を簡易化できます。また、ハードウェアのプロビジョニングやバックアップといった管理作業を自動化できます。Amazon Aurora、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracleデータベース、SQL Serverの6つから選択できます。

2. Amazon Aurora

   MySQL、PostgreSQLと互換性のあるクラウド向けのデータベースです。オープンソースデータベースのシンプルさとコストの効率性が特徴です。また、標準的なMySQLデータベースの約5倍、PostgreSQLの最大で3倍高速です。さらに商用データベースと同等のセキュリティを10分の1のコストで実現できるとされています。

NoSQLデータベース

1. Amazon DynamoDB

   高速で柔軟なマネージドデータベースです。規模に関係なく数ミリ秒台のパフォーマンスが実現でき、1 日に 10 兆件以上のリクエストを処理することができます。また、DynamoDBはテーブルを自動的にスケールアップなど容量を調整し、パフォーマンスを維持することができます。

2. Amazon DocumentDB

   Amazon DocumentDBはMongoDBの互換があるデータベースです。可用性が高くサービスが提供できなくなるリスクを抑えることができます。こちらのデータベースもハードウェアのプロビジョニング、パッチ適用といった管理が必要ありません。

押さえておきたいポイント

• AWSはサーバーやストレージを自社で保有せずに利用できるクラウドコンピューティングサービスで、オンプレミス運用に比べて導入スピードとコスト効率に優れる。
• データベースはトランザクション処理に強いリレーショナルデータベース（RDS、Auroraなど）と、スケーラビリティに優れるNoSQL（DynamoDB、DocumentDBなど）の2系統に大別され、要件に応じて使い分けるのが基本。
• Amazon RDSは6つのデータベースエンジン（Aurora・PostgreSQL・MySQL・MariaDB・Oracle・SQL Server）から選択でき、いずれもセットアップやパッチ適用などの運用管理をAWS側が自動化してくれる。

よくある質問

Q. AWSのデータベースサービスは無料で使えますか？

多くのサービスに無料利用枠が用意されていますが、インスタンスタイプやストレージ容量、データ転送量に応じて従量課金が発生します。具体的な料金は改定されることがあるため、最新料金はAWS公式サイトでご確認ください。

Q. リレーショナルデータベースとNoSQLはどちらを選ぶべきですか？

決済処理や在庫管理などデータの整合性が重要な業務にはリレーショナルデータベース（RDS、Auroraなど）が向いています。一方、アクセス数の急増が見込まれるWebサービスのセッション管理やログデータの蓄積など、スケーラビリティを重視する用途にはNoSQL（DynamoDB、DocumentDBなど）が適しています。

Q. Amazon AuroraはMySQLやPostgreSQLからそのまま移行できますか？

Auroraは互換性を重視して設計されているため、既存のMySQL・PostgreSQLの資産やツールを活かしやすいのが特徴です。ただし実際の移行にあたっては、利用中の機能やバージョンによって対応状況が異なる場合があるため、移行前にAWS公式のドキュメントで対応範囲を確認することをおすすめします。

まとめ

クラウド化が進む近年では大手企業等でもデータベースをAWSを利用しクラウド化させています。それによるコストやメリットは様々ですが、自社の求める要件に適切なデータベースがAWSにあったならばご検討されてはいかがでしょうか？