【保存版】プログラミングの「データ保存形式」どれを使うべき？メリット・デメリット完全比較ガイド

個人開発やツール作成で必ず迷うのが「データをどの形式で保存するか」です。

「とりあえず txt か json でいいや」と選んでいませんか？

データ量が増えると、その選択が「アプリの重さ」や「データ消失事故」に直結します。
ここでは、基本の3形式（txt, json, db）に加え、用途別の専門形式を含めた全8種類を徹底比較します。

Contents

🔰 基本の3形式：まずはここから

最も原始的な形式。ただの文字の羅列です。

用途：動作ログ（log.txt）、簡単なメモ、Readme。

メリット
どのPC、どのソフトでも絶対に開ける。
構造がないので、とりあえず文字を書き込むだけなら一番カンタン。
デメリット
検索・集計が絶望的。「IDが〇〇のデータ」を探すには全部読む必要がある。
データの区切り（構造）を持てないので、複雑なデータ管理には不向き。

Web開発や設定ファイルで標準的に使われる、「構造」を持てるテキスト形式です。

用途：アプリの設定ファイル、小規模なデータ保存、API通信。

メリット
入れ子構造（リストの中に辞書など） をそのまま保存できる。
テキストエディタで開いて、人間が手で修正できる。
Pythonの辞書型と相性が抜群。
デメリット
部分更新ができない。 1文字直すだけでも「ファイル全体」の上書き保存が必要。
データが数万件を超えると、読み書きが遅くなり、データ消失リスクが高まる。

ファイルの中に「エクセル」のような表が入っているイメージ。Python標準で使えます。

用途：アプリのメインデータ保存先。数万件〜数百万件のデータ管理。

メリット
部分更新 (UPDATE) が可能。 変更点だけを書き込むので爆速＆安全。
検索が爆速。 「数万件の中から条件に合うデータ」を一瞬で抽出できる。
保存中にPCが落ちてもデータが壊れにくい（堅牢性）。
デメリット
中身を見るには専用ソフト（DB Browser for SQLiteなど）が必要。
最初に「テーブル設計」をする必要がある（ただしJSON型を使えば柔軟に対応可）。

データを「カンマ」で区切った形式。実態はテキストファイルです。

用途：Excelへの取り込み用、他ツールへのデータ移行。

マイクロソフト・エクセルそのもの。

用途：クライアントへの納品物、人間用のレポート。

データ分析界隈（Pandasなど）で標準の、超圧縮・高速フォーマット。

用途：ビッグデータの保存、ログのアーカイブ、分析用データ。

Pythonの変数を「そのまま」バイナリ（0と1）にして保存する形式。

用途：計算途中のデータの一時保存、AIモデルの保存。

JSONに似ているが、括弧 {} を使わずインデントで構造を表す形式。

用途：DockerやKubernetesの設定ファイル、アプリの config.yaml。

「例：数十万件規模のデータ管理」における「正解」は以下の通りです。

データ量が増えてきたら、迷わず JSON → SQLite への移行を行いましょう。快適さが段違いです。