SQL入門 第1回 データベースとは

この記事は「SQLをこれから勉強する初心者向け」の記事になります。

全８回に渡ってSQLの勉強をしていきます。

途中に練習問題も挟んでいきますので、最後まで到達すればもうあなたはSQL初心者脱却です！

第1回は、サラッと軽く「データベース」についての説明をします。

データベースの概要

データベースとは・・・

あるテーマに沿ったデータを集めて管理し、簡単に検索や抽出をできるようにしたもの。

データベースをコンピュータ上で管理するためのシステムを「データベース管理システム（Database Management System, DBMS）」と言います。

データモデル

データベースは、通常以下の流れで設計／構築する

概念データモデル

データベースを設計する際は、概念データモデルの作成から行います。

概念データモデルを描く際は、「ER図（ERD：entity-relationship diagram）」を用いることが多いです。

概念データモデルを作成するステップは主に以下の2ステップになります

１．エンティティの抽出
２．リレーションシップの設定

まずは、１つ概念データモデルの例を見てもらいましょう。

例えば、学校の先生が「生徒のテストの成績」を管理するためのデータベースを作成したいとします。この場合、以下のような概念データモデルになります。

テストの点数を管理したいので、重要なのは
「誰がどの教科で何点取ったか」です。

その「誰」「教科」「何点」という3つのポイントを、図のように箱に書き出して、それぞれ「生徒」「教科」「テスト得点」と名付けます。

この箱に書きだしたそれぞれの物のことを「エンティティ」と呼びます。

必要なエンティティを書きだす作業がステップ１の「エンティティの抽出」です。

そして、それぞれのエンティティが線で繋がっていますが
この繋がりのことを「リレーションシップ」と呼びます。

例として「生徒」と「得点」のリレーションシップを見てみましょう。

線で繋がっているのは、各エンティティには意味的な繋がりがあると言うことです。（先に挙げた例では、生徒と教科は繋がっていません。これは直接的にはつながりが無いからです。）

そして、線の先の棒の数や〇は「繋がり方」を表します。つまり「１：１」なのか、「１：多」なのか、あるいはデータが無い場合があるのか、ということを表しています。

生徒１人に対して、テストは複数教科、あるいは複数回行われるので、このエンティティは「１：多」の関係になります。

また、まだテストが１回も行われていない場合があるかもしれないので、〇印が「テスト得点」側に付いています。

逆に、テストが対象の生徒に行われていて、生徒がいないということはあり得ないので、「生徒」側には〇印がありません。

このようにして、登場してくる全てのエンティティを書きだし、そのリレーションシップを表現するのが、 ER図を使った概念データモデルの設計になります。

論理データモデル

論理データモデルは、概念データモデルのパワーアップバージョンみたいなものです。

概念データモデルに対して、必要になる項目を整理して追加します。

例えば、先ほどの概念データモデルの「テスト得点」に対して、論理データモデル設計として”テスト実施日“を追加しました。

これは、同じ教科、同じ生徒に対するテストでも、違う日に行われた別のテストで同じ点数を取ることもあるため、その見分けを付けるために必要な項目になります。

論理データモデル設計では、このように項目の整理や、不要なエンティティが無いか、不足しているエンティティが無いかを整理します。ここで「データベースの正規化」という作業を行うのですが、詳細は第7回で説明します。

また、概念データモデル設計と論理データモデル設計は実施する内容が近いために、実務では同時に行うことが多いです。

物理データモデル

論理データモデル設計でER図が完成したら、物理データモデル設計に移ります。

具体的には、それぞれのエンティティの名前、項目の名前、項目の型や長さの定義などを決定します。

少々細かい内容になってしまうので、第1回の今回では割愛とします。

代表的なRDBMSの種類と特徴

DBの中でも、各エンティティにリレーションシップを持たせたデータの保持方式をさせるDBのことを「RDB:Relational Database」と呼びます。

RDBを扱える代表的なManagement Sysmteｍ（RDBMS）について紹介します。

第1回「データベースとは」は以上になります。

次回、第2回は「テーブルの作成」というテーマになります。

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