フルマネージドのリレーショナルデータベースです。
データベースのエンジンにMySQL、PostgreSQL、SQLServerが選択できます。

オンプレミスのサーバで構築するデータベースとは異なり、
必要なソフトウェアのインストール作業は不要で、ちょっとした操作をするだけで構築できます。
フルマネージドのサービスのため、データのバックアップや高可用性(HA)構成、
セキュリティなどの不具合が発見された時のアップデートなど、Google Cloud側で行ってくれます。

他のリレーショナルデータベースより安価でちょっとしたWEBアプリケーションや業務アプリケーションを作成する際に利用するデータベースですね。

Google I/O 2022で発表されたPostgreSQL互換のフルマネージドリレーショナルデータベースです。
※2022年12月15日より一般提供が開始されました。

Cloud SQLと同様にフルマネージドのリレーショナルデータベースですが、
AlloyDBは、高可用性や高いパフォーマンスが求められるアプリケーション向けのデータベースです。
Googleが独自に開発した「カラム型エンジン」と「AlloyDBに組み込まれた機械学習」によって、
高いパフォーマンスを実現しています。

カラム型エンジンって何？
１行ごとにデータを扱うのではなく、列でデータを扱うそうです。

本ブログサイトにCloud SQLとAlloyDBを比較した記事がありますのでご覧ください。
・第1回：AlloyDB の概要、性能検証編

・第2回：可用性検証、まとめ編

Cloud Spannerは、分散型・強整合性のフルマネージドのリレーショナルデータベースです。
グローバルにインスタンスを分散させることができ、負荷に応じて無限にスケーリングできます。
インスタンスがグローバルに分散しているにも関わらず、
強整合性のトランザクションを提供しているのが特徴です。

スケールって？って方に、以下の本サイトの記事を一緒に読むとオススメ。
英語で学ぶIT用語　スケール/スケーラビリティ

Cloud Datastoreは、フルマネージドのNoSQL型のデータベースです。
現在は、Cloud Firestoreの一部として提供されています。

Cloud Datastoreのデータは、エンティティと呼ばれる単位で管理され、エンティティには１つのキーと複数のプロパティを格納します。また、エンティティは、カインドと呼ばれるカテゴリに分類して管理します。

リレーショナルデータベースで言うと、エンティティはレコード、キーは主キー、プロパティはカラム、カインドはテーブルでしょうか。
スキーマレスのため、プロパティは、エンティティ毎に異なっていても大丈夫です。

NoSQL型のデータベースですが、SQLライクなクエリの実行やトランザクションもサポートされています。

普段はリレーショナル型を使っている人にとって、ピンとこないと思いますが、スキーマレスってのが一番の特徴ですね。ドキュメントなど非構造型のデータを扱う時に便利ですね。

Cloud Bigtableは、毎秒何百万ものリクエストを処理できるNoSQL型のフルマネージドのデータベースです。
テラバイト級の大量のデータを管理するために使用し、
Google検索やGoogleマップなど多くのGoogleサービスで利用されています。

大規模なアプリケーション向けですね。

BigQueryは、フルマネージドのデータウェアハウスで、
数テラバイトから数ペタバイトのデータを扱うことができます。
さまざまなアプリケーションで生成されたデータを集めて格納し、
データを分析するといったような用途に使用します。
また、天気情報や企業情報など、さまざまなデータがマーケットプレイスで公開されており、
アプリケーションのデータと組み合わせて分析に使用することもできます。

巨大なデータの倉庫って感じですね。

今回の記事では、それぞれのデータベースの特徴について、簡単にまとめました。
実際に利用する際には、料金、パフォーマンス、セキュリティ、保守性など
もっと細かなことが気になる方もいらっしゃると思います。

もっと詳細にまとめることも考えたのですが、
入門者にとってそれぞれの情報量が多いと混乱しますよね。
なので、簡単な特徴とポイントのみに絞りました。
私も経験がない中で、これ以上の情報は覚えられません。

最後に、それぞれの最低限、覚える必要のある特徴をまとめたいと思います。

最後までご覧いただきありがとうございました。