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

DBの変更操作が繰り返す
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
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

繰り返し項目を分割
主キーを見つける
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

主キーの片方で決まる項目を分割

第3正規形

主キー以外の項目で決まる項目を分割
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）

トランザクションがコミット
更新情報 → メモリ上の「バッファ」「ログファイル」に書き出す
「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）

主問合せ：社員表から１行目取り出す
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
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