他の成熟市場と同様に、データベース市場の成長は本来であれば横ばいになるはずでしたが、実際には加速しています。その成長の大部分はクラウドデータベースに奪われていますが、企業はクラウドに限らず、数百ものデータベースから選択できるという、非常に多くの選択肢に恵まれています。
データベース市場は、誕生から数十年を経て、これまで以上に活況を呈しており、ベクター、グラフ、時系列など、ますます多様化するデータベースの種類にわたって、底なしのベンチャー資金を持つ新興企業が次々と生まれています。
Oracleのようなレガシーデータベースベンダーの成長が鈍化する一方で、この分野は活況を呈しています。大きな理由の一つはクラウドですが、さらに大きな理由は、あらゆる企業にとってデータの重要性が高まり続けていることです。多様で非構造化されたデータが、それらすべてを管理するための新しいデータベースを生み出しています。そしてもちろん、AIも主役を務めており、このトレンドを支えるためにベクトルデータベースが開発されています。
現在のデータベース市場はどのような状況でしょうか?
ガートナーによると、2022年の世界のデータベース市場は「前例のない」14.4%の成長を遂げ、910億ドルに達しました。ガートナーは、2023年にはデータベース市場が年平均成長率16.8%で1,000億ドルを超えると予測しています。この年平均成長率で推移すると、2027年にはデータベース市場は2,036億ドルを超え、IT市場全体の予測成長率4.3%を大幅に上回るとガートナーは予測しています。
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Redis LabsのCEO、オフェル・ベンガル氏によると、データベース市場の成長を牽引しているのは、オープンソース、非リレーショナルデータ、そしてクラウドという3つの大きなトレンドです。ガートナーによると、この3つのトレンドの中で、クラウドが成長を牽引する主な要因となっています。
参照: クラウド データ システムとエッジ AI がデータ サイエンスに与える影響を探ります。
実際、クラウドデータベースへの支出（55%）は、オンプレミスデータベースへの支出（45%）を上回っています。特にAIの台頭により、企業はAIが求める俊敏性と柔軟性、そしてクラウドコンピューティングがもたらす柔軟性を積極的に活用するようになっており、クラウドデータベースサービスへの移行は今後さらに加速していくでしょう。
データベース市場はクラウドへ移行
ガートナーが示唆するように、この成長はまさに前例のないものです。おそらく、データベースの進化という性質が前例のないほどに大きいからでしょう。通常、製品カテゴリーは増加し、その後、時間の経過とともに減少し、他のものに取って代わられる傾向があります。
例えば、マイクロソフトはオペレーティングシステム市場で数十億ドルの収益を上げましたが、今日ではOS自体にはほとんど関心がありません。さらに、アプリケーションサーバー、ERP（企業資源計画）、エンタープライズコンテンツ管理（ECM）はかつては注目の新興市場とされていました。企業は今でもこれらの製品、あるいはその派生製品に依存していますが、成長市場とはみなされていません。企業は過去の投資を維持するためにこれらの製品に投資しているだけで、成長の原動力とはみなされていません。
対照的に、データベースは成長の原動力です。リレーショナルデータベースは1970年代初頭に誕生し、Oracle、Microsoft、IBMは販売とサポートを行う大規模な事業を立ち上げました。当時としては非常に革新的で、現代の企業への道を切り開きました。多くのテクノロジー市場は、世界のどこかを変えるという期待を背負って成長しますが、データベースはその期待に応え、今まさにその期待に応えようとしています。
参照: さまざまなデータ モデル タイプの使用方法を確認します。
これらのレガシーベンダーのデータベース売上高の伸びは鈍化していますが、市場全体としては全く変化がありません。AWS、Timescale、Aiven、Neonなど、PostgreSQLなどのリレーショナルデータベースをクラウドに移行する企業が急増しています。
非リレーショナルデータベースがユーザーを獲得
MongoDB、Amazon DynamoDB、Neo4j、Apache CassandraといったNoSQLデータベースは、目覚ましい成長を遂げ、持続的な成長を遂げてきました。「NoSQL」という呼称は必ずしも完璧ではありません。これらのデータベースの中には、SQLスタイルのクエリをサポートしているものもあります。しかし、NoSQLは、スキーマの柔軟性、水平方向のスケーラビリティ、そして爆発的に増加する非構造化データへの対応力を重視する、新しいタイプのデータベースを際立たせる役割を果たしてきました。
実際、DB エンジンによる測定では、Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL などのリレーショナル データベースは、PostgreSQL という顕著な例外を除けば、過去 9 年間にわたって非リレーショナル データベースに比べて減少しています (図 A )。
図A
これは、SQL/リレーショナルデータベースの利用が衰退していることを意味するものではありません。実際、求人情報で測ると、SQLの重要性は高まり続けています。企業は、長年にわたり自社の基盤となってきたデータベースに対し、使いやすく広く使用されているSQLを使ってクエリを実行できる開発者への関心を高めています。
参照: データベース管理者になる方法に関するチートシートをダウンロードしてください。
同時に、企業が新しいデータ型やソースのクエリを実行できる開発者を求めていることも明らかですが、これには SQL は関係ありません。
言い換えれば、これは二者択一の問題ではありません。ある程度の規模の企業にとって、これは「そして」の問題です。企業は単に自社のデータを最大限に活用し、業務に適したデータベースを採用しようとしているのです。
データベースの新しい成長カテゴリ: ベクトル
Zilliz の Frank Liu 氏によると、「ベクター データベースは、機械学習モデルの埋め込みの力を活用して、大規模な非構造化データのデータセット全体を保存、インデックス作成、検索するための、完全に管理された無駄のないソリューションです。」
そのため、ベクターデータベースは、画像検索や、動画、音声、その他の非構造化データ内の検索において、コンテンツに関連するキーワードではなく、コンテンツそのものを理解するのに役立ちます。ベクターは、AI駆動型アプリケーションの効率的な構築においてますます重要になっています。そのため、ベクターデータベースは、企業がデータベースに多額の投資を行う新たな理由となります。
約1年前、ベクターという言葉を聞いたことがある人はほとんどいませんでした。しかし今では、ベクターは大流行しています。オープンソースのベクターデータベース「Milvus」を開発するZillizは、2020年に調達した4,300万ドルに加え、2022年には6,000万ドルを調達しました。さらに最近では、同じくベクターデータベースのスタートアップ企業であるPineconeが1億ドルを調達しました。
私の主張は、ベクターデータベースのチュートリアルを提供することではありません。むしろ、構造化データ、特に非構造化データの継続的な成長に伴い、データベース市場が今後も拡大し続けることを示すことです。同時に、ベクターのような新しいデータベースアプローチも登場するでしょう。データ、そしてデータに依存するAIの重要性がますます高まっていることを考えると、ガートナーのデータベース市場の成長予測は、むしろ過小評価されている可能性があります。
開示:私は MongoDB で働いていますが、ここで表明されている意見は私自身のものです。
