データベース

データベースとは

データベース（DB:Data Base）

「データの基地」→使用するデータを管理

データモデル

データベースを設計するとき： 実世界のデータの集まり　→　データベースで利用できるように整理

• 種類
  • 階層モデル（木構造）
  • ネットワークモデル（網状）
  • 関係モデル（2次元の表）

関係モデル

データの関係を数学モデルで表現したもの → これをコンピュータに実装＝関係データベース
＜関係モデルと関係データベースの対応表＞

	関係モデル	関係データベース
関係	Relation	表・テーブル
属性	Attribute	列・項目・カラム
タプル（組）	Tuple	行・レコード
定義域	Domain	整数型・文字列型

＊　定義域　：　＝　データ型

関係データベース（リレーショナルデータベース）

「表」でデータを管理するデータベース

表（テーブル）	複数のデータを入れる場所
行（レコード）	1件分のデータ
列（カラム）	データの項目

　複数の表を「列の値」で関係づけて管理

スキーマ（概要）

データ自体・データ間の関係を定義　→ スキーマを使ってDBの構造を定義
→ コンピュータにデータベースを実装するため

※　３層スキーマ　：　「外部・概念・内部スキーマ」に分けて定義
→同じデータベースを視点の違いで定義

データベース管理システム（DBMS:Data Base Manegement System）

データベースを管理するソフトウェア（データの追加/検索/更新/削除...）

　＊　再編成

1. DBの変更操作が繰り返す
2. データの物理的な格納位置が不規則になる、削除領域が使えなくなる
3. これを修復して、アクセス性能を向上させること

データベースの設計

対象を分析するとき、まずはE-R図を使う。→ E-R図をもとに表を設計

E-R図

実体（人・物・場所）と実体同士の関連を表した図
→ 実体：エンティティ（Entity）
→ 実体同士の関連：リレーションシップ（Relationship）
→ 矢印の有無・方向で関連を示す

（社員100人の会社をER図化）
実体：社員・会社
関連：所属

表の設計

「主キー＆外部キー」検討　→ データの正規化

主キー　&　外部キー

表同士に関係を持たせる・データを特定するための鍵

主キー（Primary Key）

表中の行を特定する列
（特徴）
一意制約：主キーの値が同じ行はない
非NULL制約：必ず値が存在する

外部キー（Foreign Key）

他の表の主キーを参照してる列
（特徴）
参照制約：データに変更があった時、参照に矛盾がないようにする
→ 外部キーによって参照されてる行は削除できない

※　リレーション：　表同士を関連づけること
※　インデックス：　データの場所を示したもの

• 大量のデータから検索するときの検索項目
  • インデックスにした場合
    • 検索時間 短い ＆ 一定した時間内に収まる
    • データ追加/削除 多い → インデックスの更新もあるので、処理時間は遅くなる

データの正規化

データが重複しないように、表を分けること
（正規化の手順）
非正規形　→ 第1正規形　→ 第2正規形　→ 第3正規形
（受注伝票）

非正規形

正規化されていない表

第1正規形

1. 繰り返し項目を分割
2. 主キーを見つける
3. 表同士の関係づけをする
   
   ＊　受注伝票は複数ある
   → 受注番号だけでは一意に決まらない
   → 「商品コード」も主キーに
   → 複合主キー　：　複数の列を組み合わせて、主キーにする

第2正規形

1. 主キーの片方で決まる項目を分割
   

第3正規形

1. 主キー以外の項目で決まる項目を分割
2. 計算で求められる項目を消す
   

※ 完全関係従属：主キーによって、項目が決まる
※ 推移的関係従属：　主キー以外の項目によって、項目が決まる

トランザクション処理

データベースの処理のかたまり
→ データの更新処理：トランザクション単位で行う

ACID特性　：　トランザクションに求められる4つのこと

原子性(Atomicity)	トランザクション処理：「全て実行」or「全く実行せず」で終了
一貫性(Consistency)	データベースの内容に矛盾がないこと
独立性(Isolation)	トランザクション「複数」or「一つ」で実行→処理結果は同じ
耐久性(Durability)	トランザクション正常終了→更新結果は消えない

排他制御

データ更新中：他のトランザクションから更新されないようにする＝アクセスをロック（排除）
→ 目的：データの不整合を防ぐ

（ロックしない状態）

⑴ トランザクション①：在庫数アクセス（在庫数：100個）
⑵ トランザクション②：在庫数アクセス（在庫数：100個）
⑶ トランザクション①：データ更新処理（在庫数：100 - 20 = 80個）
⑷ トランザクション②：データ更新処理（在庫数：100 - 30 = 70個）
＊ 在庫数 70個（本来50個でないといけない）
→ 不整合が生じている

（ロックした状態）

⑴ トランザクション①：在庫数アクセス（在庫数：100個）→ 他トランザクションからのアクセスをロック
⑵ トランザクション②：在庫数アクセス→ ロック状態なので待ち状態になる
⑶ トランザクション①：データ更新処理（在庫数：100 - 20 = 80個）→ ロックを解除する
⑷ トランザクション②：在庫数アクセス（在庫数：80個）→ アクセスをロック
⑸ トランザクション②：データ更新処理（在庫数：80 - 30 = 50個） → ロックを解除する

共有ロック & 専有ロック

共有ロック

データを読み取る時に使う
→ 他のトランザクション：データを読み取れる・更新できない

専有ロック

データを更新する時に使う
→ 他のトランザクション：データを読み込めない・更新できない

ロックの粒度（範囲）

・ ロックの粒度を大きくする（ロック範囲大）：他トランザクションの待ち状態が多くなる
→ 全体のスループット低下
・ ロックの粒度を小さくする（行単位でロック）：待ち状態が少なくなる↔︎管理するロック数が増える
→ DBMSのメモリ使用：増加

デットロック

複数のトランザクション　：　お互いに相手が使いたいデータをロック
→ お互いがロック待ち状態
→ （デットロックを解消する方法）片方のトランザクションをロールバック

2相コミットメント

分散型データベース：物理的に別れている複数のデータベース→見かけ上1つのデータベースとして扱えるシステム

（2相コミットメントの仕組み）

＊　2相コミットメント
→ コミット　or ロールバックの確認
※ アクセスの透過性：　使う資源が遠い or 近い どちらでも、利用者は気にせずアクセスできること

データベースの障害回復

障害回復で使うファイル

・ フルバックアップファイル：DBの全データをバックアップ
・ ログファイル（ジャーナルファイル）：DBの更新記録
→ 更新前ジャーナル：更新前の状態を記録
→ 更新後ジャーナル：更新後の状態を記録

障害回復する処理

ロールフォワード

（データベースのハードウェアなどの障害時）

＊ フルバックアップファイル ＋ 更新後ログファイル
→ DB復旧

ロールバック

（トランザクション処理中 → 障害発生）
　
＊ 更新前ログファイル　→ DB復旧（トランザクションを無効にする）

チェックポイント

（DBMS：トランザクション → DB反映までの流れ）

1. トランザクションがコミット
2. 更新情報 → メモリ上の「バッファ」「ログファイル」に書き出す
3. 「チェックポイント」のタイミング：「バッファ」 → 「DB」 まとめて更新　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

＊ システム障害：「バッファ」上のデータ消失
→ 「チェックポイント時のデータ」　& 「ログファイル」→ データ復旧

• T2・T3：「更新後ログファイル」→ 障害発生直前まで回復（ロールフォワード）
• T4・T５：「更新前ログファイル」→ トランザクション開始時点まで回復（ロールバック）
• T１：「チェックポイント」時にコミット終了 → バッファに何もないため、回復対象ではない

※ システム障害時の対応

名前	システムの電源	対応
ウォームスタート	切らない	ログの更新情報で処理再開
コールドスタート	切る	システムを初期状態にして処理再開

データの操作（SQL）

SQL

DBの表を定義、データを操作する言語
→ データ定義言語・データ操作言語の2種類

データ定義言語（DDL：Data Definition Language）

データベース・表を定義する言語

表の定義

• ３層スキーマ：概念スキーマ
• 記憶媒体：実表（基底表）

構文	意味
CREATE TABLE 表名(列名 データ型)	表を作成
PRIMARY KEY	主キー設定
FOREIGN KEY(列名) REFERENCES 表(列名)	外部キー設定
UNIQUE(列名)	一意制約つける
CHECK(列名 条件)	値に条件つける
NOT NULL	NULL禁止
CREATE VIEW 表名	ビュー作成

ビューの定義

ビュー　：　実表から必要な部分を取り出す　→ 一時的に作成した表
→　利用者にビューを提示できる
→　３層スキーマ：「外部スキーマ」にあたる
→ 　仮想表 ： ハードディスには存在しない

データ操作言語（DML:Data Manipulation Language）

データ抽出・挿入・更新・削除をする言語

SELECT文

SELECT文：データを抽出する
→ データを抽出：問合せ (クエリ)
(基本文型）

SELECT 列名１, 列名2	抽出する列
FROM 表名1, 表名2	どの表からか
WHERE 条件式	抽出する条件

射影

列を抽出
SELECT　品名　FROM　商品表;

選択

条件にあう行を抽出
（条件式で使う演算子）

注意構文	意味
A ＜＞ B	AとBは等しくない
A AND B	AかつB
A OR B（IN (A, B)）	AまたはB
NOT A	Aではない

＊優先順位：NOT → AND → OR
→ （）で変更できる

例）商品表から番号が、010,020,020の商品情報（全ての列）を抽出
SELECT　＊(番号,品名,価格)　FROM　商品表　
　WHERE 番号＝'010'　OR　番号＝'020'　OR　番号＝'030'；
（WHERE 番号　IN（'010','020','030'）） → 「OR」の代わりに「IN」

例） 商品表から、価格が１万円以上５万円以下の商品情報を抽出
SELECT　＊　FROM　商品表
　WHERE　価格＞＝10000　AND　価格＜＝50000;
（WHERE　価格　BETWEEN　10000 AND 50000；）　→ 「AND」の代わりに「BETWEEN」
　

結合

二つ以上の表をくっつける　→ 一つの表にする
FROM：抽出する表を指定
WHERE：表間をどの列で結合するか指定
＊　複数の表に同じ列名がある場合の区別
→ 「表名.列名」

例）受注表と商品表を結合・顧客名、商品名、単価を抽出
SELECT（DISTINCT）　顧客名, 商品名, 単価　FROM　受注表, 商品表
　WHERE　受注表.商品番号　＝　商品表.商品番号；

＊　DISTINCT ：　重複行を一つにまとめる
＊ WHERE句　：　LIKE　→ 文字列の一部が一致する行を抽出（ワイルドカード）

• ％　： 0文字以上の文字列
• ー　： 1文字の文字列

SELECT ＊　FROM　社員表
　WHERE　氏名　LIKE　'％ 三 ％'； → 社員表の氏名に「三」を含む社員情報を抽出
（氏名　LIKE　'三％'）　→　氏名の最初が「三」で始まる
（氏名　LIKE　'％ 三'）　→　氏名の最後が「三」で終わる

SQL〜並べ替え・グループ化〜

並べ替え

ORDER BY 列名　ASC（DESC）　：　列を昇順（降順）に並べ替える

例）日付：昇順、同じ日付の中：数量の降順　並べ替え
SELECT　＊　FROM　出庫記録
　ORDER BY 　日付　（ASC）,　数量　DESC；　→ ASC省略可

集合関数（集計関数）

指定した列の値を集計

関数	機能
SUM （列名）	合計
AVG （列名）	平均
MAX （列名）	最大値
MIN （列名）	最小値
COUNT ＊	指定した行数求める

グループ化

GROUP BY 列名　：　列の値が同じ行をグループ化

例） 販売表：商品コードごとの販売数量の合計、商品コード・販売数量の合計を抽出
SELECT　商品コード, SUM（販売数量）　FROM　販売表
　GROUP BY　商品コード；
＊　SELECT 直後の列名
→ 集合関数を除き、GROUP BYで指定した列名を入れる。

AS

集合関数で求めた列　→ 別名つける

例） 上記で求めたSUM（販売数量）の列：別名つける
SELECT 商品コード,　SUM（販売数量）　AS 合計数量　FROM 販売表
　GROUP BY 商品コード；

HAVING

グループ　→ 条件をつける

例） 販売表：商品コードごとの販売数量合計→250超える商品コード、販売数量の合計を抽出
SELECT 商品コード, SUM（販売数量）　AS 合計数量
FROM 販売表
GROUP BY　商品コード　HAVING SUM（販売数量）　＞　250；

商品コード	合計数量
A5027	260

SQL〜副問い合わせ〜

「SELECT文 WHERE」に「SELECT文」を組み込むこと
→ ①いったん抽出 ②結果を条件に再抽出

IN（NOT IN）

IN（）：（）内に含まれる行を抽出

例） 社員表：IPスキル持つ社員情報を抽出
SELECT ＊　FROM 社員表　　　← 主問合せ
　WHERE 社員番号　（NOT）IN（SELECT 社員番号　FROM 社員スキル表　　
　　　　　　　　　　　　WHERE スキルコード＝'IP'）;　　← 副問い合わせ

（NOT）EXISTS

• EXISTS（）：（）内の行が存在＝「真」、存在しない＝「偽」
• NOT EXISTS（）：（）内の行が存在しない＝「真」、存在＝「偽」

例）　上と同じ
SELECT ＊　FROM 社員表　　←主問合せ
　WHERE EXISTS（SELECT ＊　FROM 社員スキル表　　←副問合せ
　　　　　　　　　WHERE スキルコード＝'IP'
　　　　　　　　　AND 社員表.社員番号＝社員スキル表.社員番号）；

（流れ）

1. 主問合せ：社員表から１行目取り出す
2. 副問合せ：社員スキル表「スキルコード＝IP」かつ「社員番号が同じ」行が存在？？　→「真」なら行を抽出
3. ① ②の繰り返す

＊　組込みSQL：　プログラムの中にSQLを書く　→ プログラムからDB操作

データベースの応用

NoSQL（Not Only SQL）

SQLを使わず操作するデータベース全般
目的：ビックデータの保存・解析

種類	特徴
キーバリュー型	キー（一意に識別できる）& バリュー（データ）　で管理
カラム指向型	キー　→　カラム（項目）を自由に追加できる
ドキュメント指向型	ドキュメント１件（データ構造自由）＝１データになる
グラフ指向型	ノード間：リレーションでつなぎ構造化する

　　　

データベースの応用

企業によるデータベースの有効活用

データウェアハウス(wearhouse)	企業の活動で得たデータ → 蓄積したDB
データレイク	データウェアハウスの一種。未処理・リアルタイムで蓄積
データマート(mart)	データウェアハウスから抽出した目的別DB（利用者のため）
データマイニング(mining)	大量のデータ→法則・因果関係を発掘
BI(Business Intelligence)ツール	ビジネスで使える情報を取り出すツール

ビックデータ

多様・高頻度に更新される大量データのこと

• オープンデータ　：　原則無償・二次利用可→公共・企業が公開するデータ
  → ビックデータ ＋ オープンデータ　＝　色々な問題解決に寄与できる！

データ資源の管理

DBを活用　→ 他のデータ資源管理も大切

• リポジトリ　：　ソフトウェア開発で使う、プログラム情報を管理するDB
• データディクショナリ　：　データ項目の名称・意味を登録してるデータ辞書