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データベースは,Webサイトやアプリケーション,業務システムなど,さまざまなところに組み込まれています。エンジニアにとってデータベースは避けて通れない知識の1つと言えるのではないでしょうか。ここでは,そんなデータベースを扱ううえで重要な2つの概念簡単に紹介します。
データモデリング
そもそも,なぜ「データベース」が必要なのでしょう。IT産業において,データは企業活動の根幹とも言える重要なものです。しかし,ただデータを持っているだけでは価値を生み出すことはできません。正確なデータを,必要な人が,必要なときに,必要な単位で取り出すことができてはじめて活用できるのです。つまり,つねに整理され,最新化されたデータの置き場(データベース)があれば,蓄積したデータをさまざまな用途に活用できると言い換えることができます。
信頼性が高く,将来的な変化にも強いデータベースを設計するためには,ある一定のルールと制約が必要です。そのルールや制約に従ってデータを整理したり調節したりしながら構造化していくことを「データモデリング」と言います。システム開発の段階においては,次の2つが重要になります。
- 論理データモデリング:データ構造を整理(正規化)し,安定化を図る
- 物理データモデリング:データの保守性や安全性などを考慮しながら,論理データベースを「動くデータベース」に調節する
データモデリングを行う際は,単に要件を満たすデータ構造を設計するだけでなく,蓄積したデータを活用できるようにする必要があるということです。
SQLとNoSQL
私たちが普段使っているデータベースの多くはRDB(リレーショナルデータベース)というモデルに基づいています。また,RDBを管理するシステムはRDBMS(リレーショナルデータベース管理システム)と呼ばれ,MySQLやPostgreSQLがこれにあたります。RDBでは,同じ属性項目を持ったデータの集まりを表(テーブル)形式で扱い,SQLというデータベース言語を利用して,テーブルに行を格納/削除したり,列を更新したりします。このとき記述するSQLの命令文は「クエリ」と呼ばれます。SQLには標準規格があるほか,RDBMSによっても違いがあります。最近では直接クエリを書かずにO/Rマッパーと呼ばれる機能を用いることも多いですが,クエリを確認する機会は何かと多いので,SQLの知識は有用です。クエリの中でもよく使われるのが,データの取り出しを行うSELECT文です。SELECT文を使いこなせるようになると,テーブル操作がぐっと広がります。
一方,分散コンピューティングやクラウドの台頭などにより,NoSQLという新たな概念のデータベースも登場しました。一般的なRDBMSで設計ができるシステムの場合は適さない場合が多いので,使用するシステムによって使い分ける必要があります。
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