データベース入門

データベース入門 1

本日の内容・目標データの管理・処理について、 • 個人規模での管理方法 • 情報システムでの管理方法 …を学ぶ 5

非構造化データデータに含まれる要素間の関係を機械的な方法で検出しづらい構造化データデータに含まれる要素間の関係を機械的な方法で検出しやすい構造がないデータ・構造があるデータ 7
都道府県地方大阪府近畿京都府近畿兵庫県近畿岡山県中国広島県中国香川県四国近畿に大阪府や京都府がある。実は兵庫が含まれる。広島県は中国地方にある。岡山もも同じである。香川県はうどん県のことで、四国の北東にある。

関係と構造関係(relation): いくつかの要素間で成立する事柄 • 「2は1より大きい」「大きい」という関係が2と1の間で成り立つ • 「香川県の県庁所在地は高松市である」「県庁所在地」という関係が香川県と高松市の間で成り立つ
構造(structure): 関係の集まり・全体 8

関係と構造の例: 家系図「••家」の構造は、「婚姻関係」「親子関係」「兄弟関係」などからなる 9 (出典) みふねたかし「いらすとや」 https://www.irasutoya.com/2019/05/blog-post_235.html

表計算ソフト: 個人でデータを管理する簡易な方法 • 「計算」を行うことに関する基本的な使い方は、 (おそらく)ICTリテラシなどで学んだと思います • ここでは、「表」の基本的な扱い方を取り上げます • テーブル •
ピボットテーブル • ピボットグラフ • MOSの勉強をした人は多分知っている話です • manabaにあるダミーデータをダウンロードし、 Excelで開いてください • 参考資料: 「表計算ソフトの基礎」 10 (出典) UserLocal「個人情報テストデータジェネレーター」https://testdata.userlocal.jp

Work: 表計算ソフトでのデータ分析演習やること: 1. 1行目・1列目の固定 2. 列幅の変更 3. テーブルの作成 4.
フィルター・並べ替え 5. ピボットテーブルの作成 6. クロス集計(血液型×性別) 7. ピボットグラフの作成 8. クロス集計(血液型×年齢) 9. 年齢をグループ化 11

表計算ソフトでデータを扱うことの何が問題か? マクロを使えばある程度自動化できるといっても… • 扱えるデータの量が小さく、業務用途に適さない ※Excelの上限: ([Ctrl]+[矢印]キー) 1,048,576(220)行×16,384(214)列 • 複数の表を組み合わせた処理を行うのが難しい (個々の処理はxlookup関数でできるが…)
• 複数人が同時に参照・更新するのに向かない (「共同編集」機能を適切に実装するのは難しい) ⇒ 大規模システムでは、データの管理を専門に行うデータベース管理システム(DBMS)が必要 12 (参考) Microsoft「Excelの仕様と制限」(2024/10時点) https://support.microsoft.com/office/1672b34d-7043-467e-8e27-269d656771c3

(参考) 情報処理技術者試験の項目 14 (参考) IPA「試験要綱・シラバスについて」 (ITパスポートv6.3, 基本情報v9.0, 応用情報v7.0) https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/gaiyou.html 大分類
中分類テクノロジ系基礎理論基礎理論アルゴリズムとプログラミングコンピュータシステムコンピュータ構成要素システム構成要素ソフトウェアハードウェア技術要素ユーザーインタフェース情報メディアデータベースネットワークセキュリティ開発技術システム開発技術ソフトウェア開発管理技術大分類中分類マネジメント系プロジェクトマネジメントプロジェクトマネジメントサービスマネジメントサービスマネジメントシステム監査ストラテジ系システム戦略システム戦略システム企画経営戦略経営戦略マネジメント技術戦略マネジメントビジネスインダストリ企業と法務企業活動法務基本情報・応用情報の大分類・中分類は共通 ITパスポートの「開発技術」はマネジメント系、テクノロジ系の中分類に「ユーザーインタフェース」ではなく「情報デザイン」がある

(参考) 情報処理技術者試験の項目 (DB分野) 15 (参考) IPA「試験要綱・シラバスについて」 (ITパスポートv6.4, 基本情報v9.1, 応用情報v7.1) https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/gaiyou.html
分類2 分類3 データ操作 DBの操作 DB 言語 DB言語の種類 DB言語（SQL）データ定義言語 DB言語（SQL）データ操作言語（SELECT 文） DB言語（SQL）その他のデータ操作言語 DB言語（SQL）埋込型 SQL トランザクション処理同時実行制御（排他制御）障害回復トランザクション管理 (基本) DBの性能向上 (基本) データ制御 (基本) DB 応用 DBの応用 (基本) 分散DB (基本) データ資源管理 (基本) 分類2 分類3 DB 方式 DB DBの種類と特徴 DBの3層スキーマアーキテクチャ DBのデータモデル関係モデル DB 管理システム DB管理システムの目的同時実行制御（排他制御）障害回復データセキュリティ DB管理システムの種類と特徴 DB 設計データ分析 DBの設計 DB開発工程 (応用) DBの概念設計 DBの論理設計データの正規化 DBのパフォーマンス設計 (応用) DBの物理設計 (基本) DBの作成手順 (応用) DBの評価・運用 (応用)

データベース (DB: database) データベースは「データが保管されている基地」 database = data + base データ
基地 • 情報システムの裏側でデータを管理するシステム • ほぼすべてのアプリ・Webサービスにおいて必須 • データベースについて学ぶと、 • データの適切な管理・整理・操作の方法を理解できる • 効率的なデータの扱いと「無駄(?)」の関係を学べる • 情報システムを構築するSEの視点を理解できる • 基本情報・応用情報の資格取得に向けた学習になる 18 職業エンジニア以外にも必須の内容です

「ミドルウェア」としてのデータベース 19 (参考) Think IT「ミドルウェア(Web、AP、DB)について知ろう」(2017) https://thinkit.co.jp/article/11837 ミドルウェア middleware データベースソフトウェア
software ハードウェア hardware

データベース管理システム(DBMS) DBがミドルウェアとしての役割を果たすためには、 DBを管理する専用のシステムが必要 • ソフトウェアからの問い合わせ(query)に対応 • ハードウェアとのデータの入出力(I/O)に対応 → データベース管理システム(DBMS)が対応 20

データベース管理システム(DBMS) 21

DBMSの種類と例 ▪ 関係データベース (RDB) ▪ NoSQL系 (RDB以外) オープンソース •
MySQL • PostgreSQL • SQLite • MariaDB • MongoDB • Redis • Cassandra 商用 • Oracle Database • Microsoft SQL Server • IBM Db2 • Microsoft Access • Snowflake • Elasticsearch • Databricks 対象関係データ(関係表) オブジェクト・文書・グラフ・XML・時系列・空間… 22 (参考) DB-Engines「DB-Engines Ranking」(2024/10時点) https://db-engines.com/en/ranking

DBMSの種類と例: 関係データベース(RDB) いくつかの表をもついくつかのデータベースからなる 23 aaa bbb ccc ddd … …
… … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … aaa bbb ccc ddd … … … … … … … … … … … … 関係データベース管理システム (RDBMS)

DBMSの種類と例: NoSQL系 RDBでは処理効率が悪い場面で、 RDBではないデータ構造を採用したDBが台頭 24 (参考) Microsoft「リレーショナルデータソースとNoSQLデータ」(2022) https://learn.microsoft.com/ja-jp/dotnet/architecture/cloud-native/relational-vs-nosql-data
文書指向 Key- Value型列指向グラフ指向 MongoDB, Elasticsearch, BaseX Redis, DynamoDB Cassandra, BigTable, HBase Neo4j

DBMSのランキング(2024/10時点) Oracle MySQL Microsoft SQL Server PostgreSQL MongoDB Redis Snowflake
Elasticsearch IBM Db2 SQLite Cassandra Microsoft Access Splunk Databricks MariaDB 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 データベース管理システム (上位15製品) DB-Enginesが算出した得点 25 (出典) DB-Engines「DB-Engines Ranking」(2024/10時点) https://db-engines.com/en/ranking 主要なDBMSの大半が「関係データベース」を採用用途によってはNoSQL系が使われることも増加している

(参考) Oracle本社 26 (出典) Wikimedia Commons「File:Oracle Headquarters Redwood Shores.jpg」 https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Oracle_Headquarters_Redwood_Shores.jpg

(参考) Forbes Global 2000 (2023) Microsoft Alphabet Meta Platforms Tencent
Holdings Oracle IBM Cisco Systems Salesforce Accenture SAP 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 「IT Software & Services」分野の上位10社 ※時価総額順ではない時価総額 (単位:10億ドル) 27 (参考) Forbes「The World’s Largest Public Companies」(2024/10時点) https://www.forbes.com/global2000/list/2/

E-R(Entity-Relationship)モデル Entity(実体)とRelationship(関連)に分けてデータベースを設計する考え方(データモデル) Entity(実体)の例: 個人(氏名, 住所, 生年月日, …) 場所(地名, 緯度,
経度, 高度, …) (「個人」「場所」などのモノ自体を表す) Relationship(関連)の例: 出身地(氏名, 地名) (「ある個人がある場所で生まれた」という、実体と実体の間の関連を表す) 29 ※DB分野では個々の関係(relation)と関係間の関連(relationship)を使い分けます

E-R図 (Entity-Relationship diagram) E-Rモデルを記述する図 • 複数の記法
がある (ITパスポートでは記法の細部は問わない) • 右図では、 • 実体: Person, Location • 関連: Birthplace (Personが Locationで生まれた、という関連) • 1:1, 1:多なども表す 30 (出典) Wikimedia Commons「File:ERD Representation.svg」(2008) https://commons.wikimedia.org/wiki/File:ERD_Representation.svg

(参考) 最初期のE-R図 (Chen, 1976) 31 (参考) P.P.S.Chen「The Entity-Relationship Model: Toward
a Unified View of Data」 (1976) doi:10.1145/320434.320440

関係表表(table): データの関係を格子状にまとめたもの (これを関係表(relational table)、もしくは単に関係(relation)という) 利用者名簿 32 (出典) UserLocal「個人情報テストデータジェネレーター」https://testdata.userlocal.jp
氏名よみがな年齢電話番号大久保藍おおくぼあい 77 0574-43-3139 福島紀子ふくしまのりこ 44 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 滝沢俊之たきざわとしゆき 35 06-7797-2829 村上浩二むらかみこうじ 49 03-2822-4810

氏名よみがな年齢電話番号大久保藍おおくぼあい 77 0574-43-3139 福島紀子ふくしまのりこ 44 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 滝沢俊之たきざわとしゆき 35 06-7797-2829 村上浩二むらかみこうじ 49 03-2822-4810 「氏名が[大久保藍]の人のよみがなは[おおくぼあい]、年齢は[77]歳で、電話番号は[0574-43-3139]である」 …という「関係」を表す

氏名よみがな年齢電話番号大久保藍おおくぼあい 77 0574-43-3139 福島紀子ふくしまのりこ 44 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 滝沢俊之たきざわとしゆき 35 06-7797-2829 村上浩二むらかみこうじ 49 03-2822-4810 列(column) 属性(attribute) 行(row)・組(tuple) レコード(record) テーブル名関係名・リレーション名属性名

(参考) 用語の使い分け表(表現形式) としての用語関係データベースとしての用語数学的構造としての用語表 (table)
関係表 (relational table) 関係 (relation) テーブル名関係名行(row) レコード(record) 組(tuple) 列(column) 属性(attribute) 次元(dimension) セル(cell) 属性値フィールド(field) 要素(element) 行数関係の大きさ (cardinality) 組数列数次数(degree) 見出し(heading) 属性名属性の型(type) 定義域(domain) 35 ※どの呼び方でも問題ないが、異なる分野の用語が交ざると違和感が生じるので注意 (とはいえ、DBは厳密でない実用志向の分野であるため、実際には交ぜて使われることも多い)

キー: 主キー・外部キー・インデックスキー(key): 関係表の列(の組)のうち、その列の値を定めると、その値に対応する関係表の行が一つに定まるもの • 主キ
ー: キーのうち最も「好ましい」もの (IDなどの識別子) 外部キー: 関係表の列のうちで、別の関係表のキーを定義域とする列例: • 国民の表で、ある「個人番号(マイナンバー)」に対応する国民は一人に定まるはず • 製品の表で、ある「製造番号」に対応する製品は一つに定まるはず • 大学生の表で、ある「大学」とある「学籍番号」に対応する学生は一人に定まるはず • ある「氏名」に対応する個人は一人に定まらない (同姓同名がいる) 36

効率的なデータの管理: 正規化の必要性期末試験の解答用紙における記入事項(例): 理屈上は、学籍番号さえ分かれば、他の情報は学生情報のテーブルから得られるはず (学部名や氏名は学籍番号に関数従属している) ⇒ 効率的なDB設計のための正規化を行う 37 2024年度第1期「◆◆入門」期末考査
解答用紙情報デザイン学部情報デザイン学科 1 年氏名 •• •• 学籍番号 2401234 . これをすべて書く(データとして記録する)必要はあるのか? ※記録するデータ量を最小化するだけなら学籍番号のみ記入させればよいが、実際は、回答者が学籍番号を書き間違えることがあるため、学籍番号以外も記入させ、あえて冗長化(非正規化)する

効率的なデータの管理: データの前処理入手したデータをすぐDBに入れられるとは限らない複数のデータが1つの要素に結合されていたり、表記ゆれがあったり前後に空白があったりする ⇒ データクレンジング(前処理ともいう)が必要 • 総務省「統計表における機械判読可能なデータ作成に関する表記方法」(2020)
https://www.soumu.go.jp/main_content/000723697.pdf • 首相官邸「数値（表）、文章、地理空間情報のデータ作成に当たっての留意事項」(2016) https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_ page/field_ref_resources/f7fde41d-ffca-4b2a-9b25- 94b8a701a037/faf1278e/20220523_resources_data_ betten_05.pdf 38

関係表におけるデータの操作 (一部) 操作の種類使うSQL文 SQLでの書き方説明挿入 insert INSERT文 INSERT
INTO テーブル名 (列名1, 列名2, …) VALUES (値1, 値2, …) 表に新たなデータを挿入更新 update UPDATE文 UPDATE テーブル名 SET 列名1= 値1, 列名2 = 値2, … WHERE 条件式表のデータの一部を更新選択 select SELECT文 SELECT * FROM テーブル名 WHERE 条件式表の一部の行を抽出射影 projection SELECT 列名1, 列名2 FROM テーブル名表の一部の列を抽出結合 join SELECT * FROM テーブル名1 INNER JOIN テーブル名2 ON テーブル名1.列名1 = テーブル名2.列名2 複数の表を結合 40 ※ITパスポートではSQLの文法は問われないので、まずは操作の種類を理解すればOK

関係表におけるデータの操作: 挿入(insert) 41 氏名よみがな年齢電話番号大久保藍おおくぼ
あい 77 0574-43-3139 福島紀子ふくしまのりこ 44 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 氏名よみがな年齢電話番号大久保藍おおくぼあい 77 0574-43-3139 福島紀子ふくしまのりこ 44 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 滝沢俊之たきざわとしゆき 35 06-7797-2829 村上浩二むらかみこうじ 49 03-2822-4810 関係表に氏名「滝沢俊之」「村上浩二」の行を挿入 INSERT INTO テーブル名 (氏名, よみがな, 年齢, …) VALUES (“滝沢俊之”, ”たきざわとしゆき”, 35, …) ※関係表には行の順序はないので、基本的に末尾に挿入される

関係表におけるデータの操作: 更新(update) 42 氏名よみがな年齢電話番号大久保藍おおくぼ
あい 77 0574-43-3139 福島紀子ふくしまのりこ 44 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 氏名よみがな年齢電話番号大久保藍おおくぼあい 77 0574-43-3139 福島紀子ふくしまのりこ 23 0120-333-555 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 関係表の氏名「福島紀子」の行における年齢と電話番号を更新 UPDATE テーブル名 SET 年齢 = 23, 電話番号 = “0120- … WHERE 氏名 = “福島紀子” ※WHEREで条件を指定しないと、すべての行の値が更新されてしまう

関係表におけるデータの操作: 選択(select) 43 氏名よみがな年齢電話番号大久保藍おおくぼ
あい 77 0574-43-3139 福島紀子ふくしまのりこ 44 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 氏名よみがな年齢電話番号福島紀子ふくしまのりこ 44 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 関係表のうち年齢が60以下の行を選択 SELECT * FROM テーブル名 WHERE 年齢 <= 60 ※SELECTの後の「*」は「すべての列」を示す(「ワイルドカード」と呼ばれる特殊な指定方法の一種)

関係表におけるデータの操作: 射影(projection) 44 氏名よみがな年齢電話番号大久保藍おおくぼ
あい 77 0574-43-3139 福島紀子ふくしまのりこ 44 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 よみがな年齢おおくぼあい 77 ふくしまのりこ 44 かとうよしたか 55 関係表のうちよみがなと年齢の列を射影 SELECT よみがな, 年齢 FROM テーブル名 ※選択と射影はどちらがどちらか紛らわしいが、関係データベースでは基本的に行(レコード)単位でデータを操作する。関係表の行は後から変更しやすいが、列は最初に作成した後はあまり変えない

氏名よみがな年齢電話番号大久保藍おおくぼあい 77 0574-43-3139
福島紀子ふくしまのりこ 44 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 55 03-6479-7858 関係表におけるデータの操作: 結合(join) 45 氏名よみがな電話番号大久保藍おおくぼあい 0574-43-3139 福島紀子ふくしまのりこ 01586-5-7658 加藤吉孝かとうよしたか 03-6479-7858 よみがな年齢おおくぼあい 77 ふくしまのりこ 44 かとうよしたか 55 2つの関係表をよみがなをキーにして結合 SELECT * FROM テーブル名1 INNER JOIN テーブル名2 ON テーブル名1.よみがな = テーブル名2.よみがな ※結合には複数の結合方法・記法がある

トランザクショントランザクション(transaction): 直訳は「取引」だが、DB分野では「一つの活動として扱うべきいくつかの処理のまとまり」を指すトランザクション処理が必要になる場面: • 複数の処理を同時に要求されたときに、どちらの処理も正しく完了させなければならない • 一つの解決策は、あるトランザクションの処理中は
DBに他の処理を行うことを制限(ロック)し、他の処理を行えないようにする(排他制御)こと 47

ACID特性: トランザクション処理で考慮すべき点 • 原子性(Atomicity): あるトランザクションの処理について、「全く処理していない」か「すべて処理し終えた」のどちらかの結果になるように処理する(「途中まで処理した」という中途半端な状態にならないようにする) •
一貫性(Consistency): あるトランザクションの処理について、処理の前後でDBの内容に矛盾が生じていないように処理する • 独立性(Isolation): いくつかのトランザクションの処理について、処理を一つずつ実行しても同時並行で実行しても同じ結果になるように処理する • 永続性(Durability): 処理し終えたトランザクションについては、その後に障害が生じても処理結果が失われないように処理する 48

障害が生じたときの回復処理 DBに何らかの障害(DBが壊れること)が生じた場合、何らかの回復処理が必要になる • バックワードリカバリ(ロールバック): トランザクションの処理中に障害が生じたときに、トランザクション処理直前の状態に戻す (処理開始前に作成したログファイルを使用する) • フォワードリカバリ(ロールフォワード):
トランザクションの処理後に障害が生じたときに、トランザクション処理直後の状態に戻す (DB全体のバックアップと、処理終了後に作成したログファイルを使用する) 49

(参考) すぐ学び始めたい方へ • 武善「身近にあるデータベースを学ぼう！」 https://www.youtube.com/watch?v=T1U E1j8Q-i0 「情報I」を学ぶ現在の高校生向けの動画です。 • 藤本「実践データベース」 https://speakerdeck.com/
recruitengineers/shi-jian-detabesushe-ji リクルートの新人研修用スライドだそうです。 • 基本情報技術者試験などの参考書浅いが簡潔に書かれているので、予習にお勧め。 52

(参考) すぐ学び始めたい方へ • 山本「データベースの講義ノート」 https://dbnote.hontolab.org 名古屋市立大の講義で使われている資料です。 • 向「データベースシステム」 https://mukai-lab.info/pages/classes/ database_system/
椙山女学園大の講義資料だそうです。 • 宇田川・藤原『実学としてのデータベース』 https://amazon.jp/dp/4864810893 次年度使用予定の必携書。変えるかもしれないので、まだ買わなくてよいです。 53

(参考) すぐ学び始めたい方へ DB分野の情報処理技術者試験の過去問サイト • ITパスポート試験ドットコム https://www.itpassportsiken.com/ index_te.html#21_1 • みちともデジタル https://michitomo2019.com/
it-passport-database-qs/ • 基本情報技術者試験ドットコム • https://www.fe-siken.com/ index_te.html#9_1 • スマホ用アプリなどもある ※情報処理技術者試験の過去問は、教育目的など試験の意義に即した利用であれば、条件を満たせば許諾なく利用可能だそうです。 54 (参考) IPA「試験に関するよくある質問」(2024/10時点) https://www.ipa.go.jp/shiken/faq.html

課題「過去・現在・未来におけるあなたとデータベースの関係」について、Webフォームに記入し提出 • 「過去」は大学入学以前、「未来」は学部卒業後 • それぞれの場面で使っている(いた)データベースの具体名(Web上のものはURLも記す)を挙げる • それぞれ異なるものを1つずつ(計3つ)挙げる
• ここでいう「データベース」は、Webで利用可能なもの以外の、紙や自作ファイルにまとめたものも可 • 「データベース」に直接触らず、Webサイト・アプリなどから利用するものでも可 • 挙げた「データベース」を、あなたがいつどのように使っている(いた)かを具体的に説明する 55

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