データベースの種類

「正規化された表を作り、SQLで取り出す」——これがデータベースの基本の姿です。この章では、この一文を細かく分解していきます。

③ リレーショナルデータベース（RDB：Relational DataBase）

リレーショナルデータベースとは、行（レコード）と列（カラム）という2次元の表（テーブル）形式で各データの関係を表現するデータベースを指します。関係データベースともよばれます。

最も主流なデータベースのひとつであり、試験上、特段の指定がない限り、リレーショナルデータベースが前提であると考えてよいでしょう。

④ 表・行・列の呼び名

たとえば受講生の表であれば、次のようになります。

• 1行（たとえば「10110001、小林 太郎、水道橋、04/01」）がレコード。受講生1人ぶんの情報です
• 1列（たとえば「受講生名」の列）がカラム。全員に共通する1つの項目です

⑤ 「関係（リレーション）」の意味

リレーショナルデータベースの「リレーション」は、表と表の関係を指すと説明されることが多いのですが、もともとは数学の関係（relation）の概念に由来しています。

実務的には、複数の表を、それぞれの表の中の値を使って関連付けるという点を押さえておけば十分です。たとえば受講生の表に「教室」という列があり、別に教室の表があれば、「教室」の値を手がかりに2つの表をつなげられます。

この「値でつなげる」という点が、次に学ぶ階層型やネットワーク型との決定的な違いです。それらはポインタ（データの位置を指し示す情報）でつなぎますが、リレーショナルデータベースは値そのものでつなぎます。

「子が親を1つしか持てないのが階層型、複数持てるのがネットワーク型」——これが唯一にして最大の違いです。

④ 試験での問われ方

この論点は、リレーショナルデータベースの説明と入れ替える形でよく出題されます。

> 誤りの例：「データを複数の表に整理して、表と表の間はそれぞれの表の中の値を用いて関連付けるDBをネットワーク型DBという」

これはリレーショナルデータベースの説明です。ネットワーク型はポインタでつなぐのであって、値でつなぐのではありません。

「表」「値で関連付ける」という語が出てきたらリレーショナル型、「ポインタ」「木構造」という語が出てきたら階層型かネットワーク型、と振り分けてから、1：nかn：nかを見る——という2段階で判定すれば確実です。

「キーを指定すれば値が返る」という、それだけの構造です。表の定義もなければ、列の型の指定もありません。辞書を引くのと同じ感覚です。

② カラムナー（列指向）データベース

カラムナー（列指向）データベースは、DBMSが内部でデータを並べる向きを「行ごと」から「列ごと」に変えたものです。同じ列の値がかたまって置いてあるので、1つの列だけをまとめて読む処理が速くなります。

列方向のデータの高速な取得に向けて最適化されているので、大量の行に対する少数の列方向の集計を効率化できます。

行指向との違い

通常のリレーショナルデータベースは「行指向」のデータベースです。

具体例で考える

100万行の商品テーブルから「商品名と価格だけを抜き出す」処理を考えます。

• 行指向……1行ずつ読むので、読みだす必要のないカラムの値もアクセスすることになり、余分な負荷が発生します
• 列指向……特定カラムの値のみアクセスするため、負荷を劇的に軽減できます

逆に「特定の1行を抜き出して更新する」処理では、列指向は不利になります。その1行のデータが列ごとにばらばらの場所に散っているからです。

③ NoSQLデータベース

NoSQLデータベースは、大量かつ多様な形式のデータを高速に操作・分析することを可能とする、非リレーショナルな分散データベースシステムです。

従来のRDBと異なり、次の特徴があります。

• 柔軟でスキーマレスなデータモデルであること（表の定義が不要、または柔軟に管理するデータ構造を定義することができる）
• データ操作がSQLに限定されないこと（Not only SQL）

NoSQLという名前の意味

「No SQL（SQLではない）」ではなく、「Not only SQL（SQLだけではない）」の略だとされています。SQLを否定するのではなく、SQL以外の選択肢も持つ、という意味です。

④ NoSQLの分類

NoSQLデータベースは、次の種類に分類されます。

つまり、キーバリュー型もカラムナー型も、NoSQLの一種という位置づけです。NoSQLは特定の1つの方式ではなく、リレーショナルでないデータベースの総称だと考えてください。

⑤ スキーマレスであることの意味

NoSQLの特徴として挙げられる「スキーマレス」とは、あらかじめ表の構造を決めておく必要がないということです。

リレーショナルデータベースでは、データを入れる前に「この表には、商品コード（文字列）、商品名（文字列）、価格（数値）の3列がある」と定義しなければなりません。あとから列を追加するには、表の定義を変更する作業が必要です。

NoSQLでは、この事前の定義が不要、あるいは柔軟です。あるデータには項目が3つ、別のデータには5つ、という状態でも構いません。データの形が定まらない、あるいは変わり続ける用途に向いているわけです。

その代わり、整合性の保証はリレーショナルデータベースより弱くなります。どちらが優れているかではなく、何を優先するかが違うという理解が正確です。

通常のデータベースは、データを補助記憶装置に置き、必要なぶんだけ主記憶装置に読み込んで処理します。この読み込みの待ち時間が、データベースの応答時間の大部分を占めます。

インメモリデータベースは、最初からすべてを主記憶装置に置いてしまうことで、この待ち時間をなくします。発想としては極端ですが、主記憶装置の価格が下がり、大容量を搭載できるようになったことで現実的になりました。

③ 揮発性という弱点

ここが試験で問われるところです。

> 現在のコンピュータで主に使われているメモリである主記憶装置（DRAM）は、コンピュータの電源がオフになると保存されているデータが消失します。

第1章で学んだとおり、DRAMは揮発性です。電源が切れれば中身は消えます。データベースの中身が停電で全部消える——これでは業務に使えません。

> そのためインメモリデータベースでは、電源が切れた際にデータを復旧する機能を備え、データを永続化する仕組みが必要です。

具体的には、次のような仕組みが併用されます。

「速いが消える」という性質に、どう手当てをするか——この考え方は、第7章で学ぶ障害対策（フォールトトレランス）にもつながります。

④ リポジトリ

リポジトリは、データやファイルなどを一元的に管理する格納場所を指します。

格納される対象は分野によって異なりますが、システム開発においては、仕様書やソースコード、変更履歴などを一元的に管理する仕組みとして利用されることが多いものです。

リポジトリを導入する効果

• 同じ情報が重複することを防ぐ
• 複数の利用者が同時に作業を進められるため、開発効率を高めることができる
• 開発工程全体で活用でき、誰がどのような作業を行ったのかを正確に追跡できる

⑤ リポジトリが解決する問題

システム開発の現場で、リポジトリがない場合に何が起きるかを考えると、その価値が見えてきます。

3つ目の追跡できることは、第12章で学ぶ構成管理や、第11章で学ぶITリスク管理の観点からも重要です。「誰がいつ何を変更したか」が分からないシステムは、障害が起きたときに原因を特定できず、不正が行われても気づけません。

⑥ 名前の由来

repositoryは「保管庫、倉庫」を意味する英語です。単なる置き場所ではなく、中身が整理され、出し入れの記録が残る倉庫、というニュアンスがあります。

データベースの文脈では、データディクショナリ（DBMSが管理するデータや利用者、プログラムに関する情報を保存したもの）を指してリポジトリとよぶこともあります。分野によって指すものが変わる、という点は定義文のとおりです。