本記事について

『達人に学ぶDB設計徹底指南書』の個人的ポイントをまとめたもの。

自分の理解を深めるとともに、誰かにとっての気づきになれば幸いです。
（記憶を頼りに書いているので、情報が間違っていたらすみません）

本記事を書こうと思ったきっかけ

現在オリジナルアプリを作成しており、その中でデータベースの設計をしています。
しかし自分がデータベースの設計について本質的な理解がないことに気づいたので、勉強することにしました。

「データ」とは、「ある形式（フォーマット）に沿って揃えられた事実」を意味します。

「データベース（以下DBと表記）」は、それらデータの集合です。

そしてこのDBを管理するシステムのことを、「DBMS（Database Management System）」と言います。

DBの代表的なモデルとしては以下のようなものが挙げられます。

1. RDB（Relational Database）
2. OOD（Object-Oriented Database）
3. XMLD（XML Database）
4. KVS（Key-Value Store）

この中で最も広く使われているモデルが、1のRDB（リレーショナルデータベース）になります。

RDBにおいて、データは2次元のフォーマットで格納されます。

また、本書ではこのRDBに焦点が当てられます。

RDBではオラクルやSQL Server、MySQLといったサービスがよく利用されています。

それではシステム開発において、なぜDB設計は重要なのでしょうか？

それは現在のシステム開発プロセスは「データ志向のアプローチ（DOA）」を採用しているためです。

これは「プロセス（プログラム）を先に作るのではなく、データを先に作る」という思想を指します。

こう聞くと、『プログラムを組んでからデータ設計するんじゃないの？』と思われる方もいるかもしれません。

しかし例えば受注・発注・仕訳といった機能を持つプログラムを作ってからデータ設計するとなると、

それぞれの機能ごとにデータを設計することになります。

その結果データが重複したり、整合性が取れなくなることがあるのです。

そのため現在では、先にデータ（を扱うルール）を決めてから、それに合わせてプロセスを作るという工程が主流となっています。

DB設計にあたっては、次の3つのスキーマ（枠組み）が重要となります。

①外部スキーマ
②概念スキーマ
③内部スキーマ