RDBによるシステム開発ではSQLが必須

従業員情報，顧客情報，勤怠データ，日々の売上など……。1つの企業の中だけでも，管理しなければならないデータは多岐にわたります。これらのデータを保持し，効率的に管理・運用するための仕組みの1つがデータベースシステムです。

データベースには多くの種類がありますが，その中の1つにリレーショナルデータベース（関係データベース：RDB）があります。RDBは，関係モデルというデータモデルに基づくもので，データを表のような形で保持・管理します。一般にデータベースといえば，今もこのRDBを指すことが多いでしょう。Oracle Database，PostgreSQL，MySQL，SQLite，Microsoft SQL ServerなどのRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）があります。

RDBでは，SQLという言語を使いデータを操作します。SQLというシンプルな言語で，目的に応じて複数の表を関連付け，複雑な処理を実現できるメリットは大きく，RDBは広く使われるようになりました。SQLの構文はRDBMSごとに微妙に異なりますが，ANSI/ISOによって標準化された規格があります。RDBを使ったシステムの開発・運用では，SQLの知識は必須です。

大規模分散データ処理の時代にもSQLは使われる

ところが，データベースを取り巻く状況は大きく変わります。取り扱うべき情報量が膨大に，しかもデータの種類も多種多様になっていった結果，これまでのRDBの仕組みでは対応が難しい場面が増えてきたのです。そのため，RDBとは異なる仕組みのデータベースがあらためて注目されるようになりました。こうした，RDBではないデータベースをNoSQL（Not only SQL）といいます。

とくに近年，大規模データをネットワーク上で分散処理する仕組みとの組み合わせ（GoogleのMapReduceとBigTable，ApacheのHadoopとHBaseなど）が脚光を浴びました。

現在は，RDBとNoSQLは適材適所，それぞれの良さを活かせる用途に使われています。

データを構造化して取り扱うことができ，厳密なデータの整合性が必要な場面ではRDBが使われます。一方，膨大な非定型のデータを扱い，高速な処理や処理能力の柔軟な変更が必要とされる場面ではNoSQLが力を発揮します。NoSQLの台頭により，RDBやSQLが不要になったわけではありません。

また，NoSQLという名称は「NoSQLを使えばSQLは不要」という印象を与えるかもしれませんが，決してそんなことはありません。実際，Hadoop上でSQLを利用するためのSQL on Hadoopへの取り組みは活発で，Apacheの分散データ処理基盤であるSparkに搭載されたSpark SQLなどが有名です。Sparkは，バージョン2.0でSQL標準規格（SQL 2003）に対応し，注目を集めました。このように，大規模分散データ処理の時代にあっても，SQLの知識は必要とされます。

本書は，重要なSQLの命令をコンパクトにまとめたリファレンスです。Oracle，MySQLなどの主要なRDBに対応し，RDBごとの構文の違いもしっかり取り上げています。また，SQL標準規格での対応状況も記載していますので，今後も多くの場面で活用できます。