UX / UI のデザインに強いWebシステムの開発と、BtoB Webマーケを支援するWeb制作を提供するN’s Creates (エヌズクリエイツ) 株式会社の西山です。

バックアップを使ってデータを復旧させる際、「リストア」と「リカバリ」という似て非なる言葉が出てきます。この違い、明確に説明できますか？

今回は、データベースのバックアップ戦略と、正しい復旧の知識について解説します。

データベースバックアップの主な種類

バックアップと一口に言っても、取得する方法やデータの状態によっていくつかの種類があります。代表的な3つを見ていきましょう。

1. フルバックアップ (Full Backup)

最もシンプルで強力な方法です。「データベース全体のすべてのデータを、丸ごとコピーする」バックアップです。

• メリット: 復旧が簡単です。このバックアップファイルさえあれば、その時点の状態に完全に戻せます。
• デメリット: データ量が多いと、バックアップに非常に時間がかかり、ストレージ容量も大量に消費します。

（例：毎週日曜日の深夜に全データをバックアップする）

2. 差分バックアップ (Differential Backup)

「前回の『フルバックアップ』以降に変更された部分だけ」をバックアップする方法です。

• メリット: フルバックアップより高速で、容量も節約できます。
• デメリット: 復旧時には「直近のフルバックアップ」と「直近の差分バックアップ」の2つが必要になり、少し手順が複雑になります。

（例：日曜にフルバックアップ。月〜土は、毎日「日曜からの差分」をバックアップする）

3. 増分バックアップ (Incremental Backup)

「『前回（フルまたは差分/増分）のバックアップ』以降に変更された部分だけ」をバックアップする方法です。

• メリット: 日々のバックアップ時間が最も短く、容量も最小限で済みます。
• デメリット: 復旧が最も複雑です。「直近のフルバックアップ」＋「それ以降のすべての増分バックアップ」を順番に適用する必要があり、手間と時間がかかります。

（例：日曜にフル。月曜は「日曜からの増分」。火曜は「月曜からの増分」…と繋げていく）

「リストア」と「リカバリ」の決定的な違い

さて、ここからが本題です。バックアップからデータを戻す際、この2つの言葉はよく混同されますが、意味は明確に異なります。

リストア (Restore) とは？

リストアは「バックアップファイルを所定の場所に戻す（書き戻す）」という、物理的な「復元」作業そのものを指します。

• 目的: バックアップ取得時点のデータファイル（物理ファイル）を復元すること。
• 例: 「昨日のフルバックアップを、データベースサーバーに書き戻す」作業。

リストアが完了しただけでは、データベースはまだ使えません。 なぜなら、バックアップ時点（例：昨日の深夜）以降の変更が反映されていないからです。ここで「リカバリ」が必要になります。

リカバリ (Recover) とは？

リカバリは「リストアしたデータを『一貫性のある最新の状態』に回復させる」という、論理的な「回復」作業を指します。

データベースは「トランザクションログ（またはアーカイブログ）」という、ACID特性（特に永続性）で使われる「すべての変更履歴」をバックアップとは別に記録しています。

リカバリは、リストアしたデータ（例：昨日の深夜時点）に対して、このトランザクションログを適用（ロールフォワード）し、障害発生直前までの変更をすべて反映させていく作業です。

• 目的: データを「障害発生直前」または「指定した特定の時間」の、矛盾のない状態に回復させること。
• 例: 「リストアしたデータに、昨日深夜から障害発生までのトランザクションログを適用する」作業。

復旧作業の正しい流れ

つまり、私たちが一般的に「データを復旧させる」と言う場合、裏側ではこの2ステップが実行されています。

1. リストア（復元）: 直近のバックアップ（フル＋差分など）をサーバーに書き戻す。
2. リカバリ（回復）: 1.で戻したデータに、トランザクションログを適用して、最新の状態まで進める。

この2つが揃って初めて、データベースは正常に再稼働できるのです。

まとめ

システムの信頼性を確保するために、バックアップは不可欠です。しかし、ただバックアップを取っているだけでは安心できません。

• どの種類のバックアップ（フル、差分、増分）を、どの頻度で取得するのが最適か？
• 「リストア」と「リカバリ」の手順を正確に理解し、実際にテストしているか？

障害は必ず起きるものとして、「どう復旧させるか」までをセットで設計しておくことが、信頼できるシステムを支える鍵となります。

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