概要

JavaScriptで扱うデータは主に以下の2構造に大別される：

オブジェクト（連想配列）：{ key: value }
配列（順序付きリスト）：[item1, item2, ...]

この二つをどう設計的に使い分け、構造化し、検索性や拡張性を担保するかが、可読性と性能の鍵となる。

1. データ構造の基本的な役割

データ型	意味	主な用途
配列	順序付きの同型コレクション	一覧表示、順序付きの反復処理
オブジェクト	キーと値のペア、順序は保証されない	個別データのプロパティ管理

2. 選定指針：配列 or オブジェクト？

✅ 配列に向いている

const users = [
  { id: 1, name: 'Alice' },
  { id: 2, name: 'Bob' }
];

要素の数が可変
順序が意味を持つ（表示順、優先順位）
map, filter, reduce などで反復処理したい

✅ オブジェクトに向いている

const user = {
  id: 1,
  name: 'Alice',
  email: 'alice@example.com'
};

固定フィールドの集合体
個別のエンティティの属性保持

3. ネスト構造と正規化

❌ 悪い例（ネストが深く、冗長）

const data = {
  departments: [
    {
      name: 'Engineering',
      members: [
        { id: 1, name: 'Alice' },
        { id: 2, name: 'Bob' }
      ]
    }
  ]
};

→ 検索や更新が煩雑（userIdから探すのが難しい）

✅ 正規化された構造

const departments = {
  1: { id: 1, name: 'Engineering', memberIds: [1, 2] }
};

const users = {
  1: { id: 1, name: 'Alice' },
  2: { id: 2, name: 'Bob' }
};

→ 検索性・更新性・参照性が高くなる

4. IDベースの構造設計：Map的アクセス最適化

const usersById = {
  101: { id: 101, name: 'Toto' },
  102: { id: 102, name: 'Nana' }
};

const ids = [101, 102];

const userList = ids.map(id => usersById[id]);

✅ 配列で順序を保ちつつ
✅ オブジェクトで O(1) アクセスを実現

5. “検索性”の高い設計とは？

❌ filterによる都度検索

const user = users.find(u => u.id === 42); // O(n)

→ ✅ 頻繁に検索する場合は Map 構造へ

✅ Mapやオブジェクトで即座に取得

const userMap = new Map([
  [42, { id: 42, name: 'Alice' }]
]);

const user = userMap.get(42); // O(1)

6. 実践ユースケース：APIレスポンス整形

❌ APIからの生データ

[
  { id: 1, team: 'A', name: 'Alice' },
  { id: 2, team: 'A', name: 'Bob' },
  { id: 3, team: 'B', name: 'Nana' }
]

✅ 正規化 + 紐付け構造

const teams = {
  A: { name: 'A', memberIds: [1, 2] },
  B: { name: 'B', memberIds: [3] }
};

const users = {
  1: { id: 1, name: 'Alice' },
  2: { id: 2, name: 'Bob' },
  3: { id: 3, name: 'Nana' }
};

設計判断フロー

① 順序付きのコレクション？ → 配列

② 固定属性の集合体？ → オブジェクト

③ よく検索する？ → オブジェクト or Map に展開

④ 関連エンティティがある？ → IDで紐付けて分離設計

⑤ APIレスポンスを使う？ → normalizeしてから保持

結語

構造化とは“設計された使いやすさ”である。
ただデータを持つのではなく、アクセス・参照・変更を設計することが本質である。

ネストを浅く、意味を明確に
配列は順序・オブジェクトは参照
検索するならMap的構造へ
関係性はIDで結び、正規化する

扱いやすいデータは、コードの読みやすさと信頼性を高める。構造とは、操作性そのものである。