リレーショナル データベースとは?
リレーショナル データベースのしくみと、リレーショナル データベース管理システムを使用して制御および管理する方法。
リレーショナル データベースとは?
リレーショナル データベースは、高速アクセスのために定義された関係を使用してデータ ポイントを保存および整理するデータベースの一種です。リレーショナル データベースでは、データは各エンティティに関する情報を保持し、行と列を通じて事前定義されたカテゴリを表すテーブルに編成されます。このようにデータを構造化すると、アクセスが効率的かつ柔軟になるため、リレーショナル データベースが最も一般的です。リレーショナル データベースは、データの保存、操作、取得に使用される標準化されたプログラミング言語である構造化照会言語 (SQL) を理解するためにも構築されています。SQL には、データ定義言語 (DDL) と呼ばれるテーブルを作成するための組み込み言語と、データ操作言語 (DML) と呼ばれるデータを操作するための言語があります。
リレーショナルとはどういう意味ですか? リレーショナルとは、関係を示す、または関係を構成することを意味します。データベースのコンテキストでは、リレーショナルを定義する方法は主にデータ自体に適用されます。リレーショナル データセットには、それらの間に事前定義された関係があります。たとえば、企業の顧客情報を含むデータベースには、各アカウントに関連付けられた個別の取引データも含まれる場合があります。リレーショナル データベースは、保存されたデータ要素間の関係に注目します。
リレーショナル データベースの特徴:
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リレーショナル データベースは複数のエンティティで構成されます
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標準クエリ言語 (SQL) はリレーショナル データベースの標準インターフェイスです
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リレーショナル データベースは高度に構造化されており、スキーマ (論理および物理) を使用して表現されます
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リレーショナル データベースによりデータの冗長性が削減される
リレーショナル データベースの仕組み
リレーショナル データベースは通常、行 (エンティティを含む) と列 (エンティティ属性を含む) に編成されたデータを含むテーブルを使用します。このプロセスは正規化と呼ばれるものです。各行には、テーブルを結び付けて関係を確立する一意の識別子またはキーが保持されます。リレーショナル データベースに対してクエリを実行すると、キーはデータセット全体で関連データを検索するために使用されます。たとえば、テクノロジーのヘルプ デスクは、問題の種類、問題の解決にかかる時間、顧客満足度ごとに顧客とのやり取りを追跡したいと考えている場合があります。このデータベース内で関係を作成し、テーブル構造を適切に機能させるのは、統合された顧客 ID です。
リレーショナル データベースの例
リレーショナル データベースは、データ ポイントが相互に関連しており、一貫した安全なルールベースの方法で管理する必要がある場合に、あらゆる情報ニーズに役立ちます。これが、リレーショナル データベースが企業にとって最も人気のある理由です。企業が独自のデータから分析情報を引き出したい場合、有用な分析を生成するためにリレーショナル データベースを利用します。企業が在庫、財務、販売の追跡、または将来の予測を行うために生成するレポートの多くは、リレーショナル データベースを使用して作成されます。
リレーショナル データベース内のデータはどのように編成されますか? リレーショナル データベース内のデータは、リレーションシップを使用してテーブルに保存、検索、取得されます。リレーショナル データベース内では、データベース スキーマによって、データが論理的および物理的にどのように編成されるかが定義されます。
リレーショナル データベースには、原子性、一貫性、分離性、耐久性 (ACID) の 4 つの基準に基づく一貫性モードまたは整合性と呼ばれるものがあります。各 ACID データベース プロパティの値は次のとおりです。
- 原子性は、完全なトランザクションを構成する要素を定義します。
- 整合性は、トランザクション後のデータの整合性を維持するためのルールを定義します。
- 分離すると、トランザクションの影響が他のユーザーには見えなくなるため、トランザクションが互いに競合することがなくなります。
- 持続性により、トランザクションがコミットされるたびにデータの変更が永続的になります。
これらの基準により、リレーショナル データベースは、オンライン トランザクション処理 (OLTP) とも呼ばれる金融取引や小売取引など、高精度が必要なアプリケーションで役立ちます。金融機関は、残高照会から口座間の送金に至るまで、膨大な量の顧客取引を追跡するためにデータベースに依存しています。リレーショナル データベースは、多数の顧客、トランザクションによる頻繁なデータ変更、高速な応答時間を処理するように構築されているため、銀行業務に最適です。
リレーショナル データベースの例には、 SQL Server、 Azure SQL Managed Instance、 Azure SQL Database、 MySQL PostgreSQL、 MariaDB などがあります。
Microsoft Learn のこのチュートリアルで 、基本的なリレーショナル データの概念を確認します。
MySQL リレーショナル データベースとは?
My Structured Query Language (MySQL) は、データの書き込みやクエリなど、すべての基本的な SQL コマンドを実行する一般的なオープンソース SQL リレーショナル データベースです。信頼性が高く安定した安全なデータベース管理システム (DBMS) である MySQL は、ほとんどの主要なプログラミング言語とプロトコルをサポートしているため、広く採用されています。実際、MySQL は多くの大規模組織の主要なデータ ストアとして機能するほど堅牢です。MySQL は、ソフトウェア、ハードウェア、アプライアンスの組み込みデータベースとしても適しています。
通常、MySQL リレーショナル データベースには、ホストベースの検証やパスワードで暗号化されたトラフィックなど、強化された柔軟なセキュリティ機能が含まれています。Web 開発者は、使いやすく、更新可能なビュー、ストアド プロシージャ、トリガー (データベース サーバーで特定のアクションが発生したときに実行される特別なプロシージャ) などの生産性向上機能を備えているため、MySQL を好むことがよくあります。MySQL は、トランザクション、顧客プロファイル、製品在庫情報などの管理に優れているため、電子商取引プラットフォームで人気のトランザクション エンジンです。MySQL は、他のシステムとの互換性が高いように設計されており、クラウド プラットフォームなどの仮想化環境での展開もサポートしています。
リレーショナル データベース管理システムとは?
リレーショナル データベース管理システムは、スケーラブルな方法でデータを制御するのに役立ちます。リレーショナル データベースは、ビジネスに不可欠な大量の顧客情報を管理するために設計されています。しかし、データベース内のデータが増大し、より複雑になるにつれて、すべてを整理し、アクセスし、安全に保つことがますます困難になります。このような場合には、データベース管理システム (DBMS) がリレーショナル テーブル用の管理ツールの層を追加することで役立ちます。データベース構造が異なるのと同様に、管理システムが異なれば、組織、拡張性、アプリケーションのレベルも異なります。管理者がリアルタイムで受信した大量の構造化データと非構造化データを処理する場合、リレーショナル データベース管理システムはデータを分析および集計して、事前定義された関係を見つけるのに役立ちます。RDBMS でデータを制御すると、複数のアプリケーション間で使用されるデータや、複数の場所にあるデータの管理が容易になるため、ビジネスに最高の価値が生まれます。
RDBMS は、ユーザーとアプリケーションおよびデータベースの間に一貫したインターフェイスを提供するソフトウェアを使用し、データ ユーザーのナビゲーションをより簡単にします。データの量によってユーザーがクエリに参加する際の一貫性が決まるため、これはビッグ データを扱う場合に特に効果的です。DBMS の選択は、データが存在する場所、使用されているアーキテクチャのタイプ、 スケールの計画によって異なります。
リレーショナル データベース モデルとは?
リレーショナル データベース モデルは通常、高度に構造化されており、SQL プログラミング言語を理解します。多くのデータベースはリレーショナル モデルを使用しています。これは、データベースがデータを整理し、主要なデータ ポイント間の関係を特定し、情報の並べ替えと検索を容易にするように設計されているためです。ほとんどのリレーショナル モデルは、従来の列と行ベースのテーブル構造に従っており、構造化データを格納するための効率的、直感的、柔軟な方法を提供します。リレーショナル モデルは、データベース内の複数の任意のデータ構造の問題も解決します。
リレーショナル データベース モデルは、小規模なデスクトップ システムから大規模なクラウド ベースのシステムまで多岐にわたります。SQL データベースを使用するか、要求と更新の SQL ステートメントを処理できます。リレーショナル モデルは、論理データ構造 (テーブル、インデックス、ビュー) によって定義され、物理ストレージ構造 (物理ファイル) からは分離されています。リレーショナル データベース モデルは、アプリケーションとデータベース コピー (インスタンスとも呼ばれます) 全体でデータの整合性を維持するため、データの整合性はリレーショナル データベース モデルの特徴です。リレーショナル モデル データベースでは、データベースの複数のインスタンスが常に同じデータを持ちます。
クラウドで設計されたリレーショナル データベースは、高可用性を実現するために自動的に構成されます。つまり、データは複数のメンバーに複製またはコピーされ、各メンバーは別々の可用性ゾーンに配置されます。これにより、個々のデータセンターがダウンした場合でも、データに引き続きアクセスできます。
ビッグ データとリレーショナル データベース
従来のリレーショナル データベースは、大量の構造化データを処理するために構築されています。このため、リレーショナル データベースは SQL に依存し、データベース管理システムを利用してデータを制御できるため、構造化されたビッグ データに特に適しています。ただし、ビッグ データの大規模で複雑なデータ セットには、ますます多様なデータが含まれるようになり、データの構造化がますます失われ、新しいソースから取得されるようになってきていることを意味します。これには、多くの場合、行とテーブルを含むリレーショナル (SQL) データベースとは異なる方法で、急速に変化する大量の非構造化データを処理できる非リレーショナル データベース (NoSQL データベースとも呼ばれます) の使用が必要になります。