ElasticsearchとRDBの違いを徹底解説！検索とデータ格納の使い分けがわかる入門ガイド

---

ElasticsearchとRDBの違いを徹底解説！検索とデータ格納の使い分けがわかる入門ガイド

このガイドでは、ElasticsearchとRDBの違いを中学生にも分かるように、具体例と比喩を使ってやさしく解説します。まず前提として、RDB＝リレーショナルデータベースは表形式のデータを厳格なスキーマで管理し、ACIDと呼ばれる性質を重視します。一方、Elasticsearchは検索エンジンとして設計されており、文書指向のデータとインデックスを活用して高速な検索を実現します。これらは同じデータを扱う点を持ちながら、目的と設計思想が大きく異なります。

この記事を読めば、どんな場面でElasticsearchを選ぶべきか、逆にRDBを選ぶべきかが見えてきます。

適切なデータ設計と運用方針を決めるためのポイントを、要件別に整理していきます。

概要と基本的な違い

概要として、RDBは表と関係性を厳密に保つ構造です。表は列と行で構成され、外部キーでテーブル間の関係を表します。ACIDは、取引の原子性・整合性・隔離性・耐久性を保証します。対して Elasticsearchはドキュメント指向のデータモデルで、データはJSON風のドキュメントとして格納されます。インデックスの設計次第で検索の性能・柔軟性が決まり、スケーラビリティ重視の分散設計が基本方針です。検索・集計・ファセットなどの機能が強力で、ログやテキストデータの素早い探索に適しています。

この違いを理解すると、要件を超えた「安易な使い分け」を避けられます。

アーキテクチャの違いとデータの扱い

RDBは通常、1台のサーバや小さなクラスターで動作し、スキーマとSQLでデータを照会・操作します。ACID準拠を前提とするため、トランザクションの整合性を重視します。Elasticsearchはノードのクラスタとして動作し、データはシャードとレプリカに分割して格納します。ドキュメント指向であり、検索を前提にしたインデックス設計が核心です。更新は通常、追加・変更・再インデックスの繰り返しで行い、最終的な整合性を許容するケースが多い点に注意してください。

この章では、両者のデータ取り扱いの差を具体的な運用イメージで整理します。

観点	RDB	Elasticsearch
データモデル	表形式、固定スキーマ	ドキュメント指向、動的マッピング
整合性	ACID、厳格	eventual consistency、再インデックス時の整合性
検索特性	限定的な検索、結合は強力でも遅いことがある	全文検索に最適、集計・ファセットが強力
運用のポイント	正確さとトランザクションを保証	スケーラビリティと速さを重視、運用は複雑になり得る

実務での活用ガイドと注意点

実務では、データの性質と要件を見極めて使い分けることが大切です。

・頻繁に更新される大量データはRDBの整合性を確保しつつ、履歴の一部をアーカイブする設計が有効です。

・全文検索・大規模なログ解析が中心なら Elasticsearch が rely できる選択肢になります。

・両方を併用するケースでは、データの同期戦略（ETL/CDC、バックアップ・スナップショット）を明確にします。

・インデックス設計は慎重に行い、 mappings の過剰な動的追加を避けることでパフォーマンス低下を防げます。

・運用負荷を下げるには、監視・バックアップ・障害対応の体制を事前に整えましょう。

最後に、要件に応じて「どの機能を優先するか」を決めることが、失敗を防ぐ最大のコツです。

ピックアップ解説

友だちとカフェで ElasticsearchとRDBの話をしていたら、彼が「検索が速いのが全てだろう？」と聞いてきました。私は笑って答えました。「もちろん検索は大事だけど、データの性質次第で最適解は変わるんだ。RDBは厳密な整合性と複雑な関係を扱うのに向いている。一方 Elasticsearch は大量の文書を素早く検索するのが強み。だから現場では両方を使い分けるのが普通。履歴の正確さが最重要ならRDB、全体の傾向をつかむ分析やリアルタイムの検索が必要なら Elasticsearch。つまり、要件を順番に確認してから選ぶ癖をつけると、失敗が減るよ。

---