NUMBER型(ナンバーがた)とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

NUMBER型は、リレーショナルデータベース管理システムにおいて、数値を格納するために利用されるデータ型である。整数、小数、通貨の金額、パーセンテージ、数量といった、様々な形式の数値データを正確に扱うことを目的として設計されている。このデータ型は、数値に基づいた計算処理や集計を効率的かつ正確に行うための基盤となる。例えば、商品の在庫数、顧客の年齢、売上金額、税率といった、数値として意味を持つあらゆる情報をデータベースに保存する際に、NUMBER型が選択される。これにより、保存されたデータに対して加算、減算、平均値の算出などの算術演算を直接適用できるようになる。

詳細に入ると、NUMBER型の最大の特徴は、格納できる数値の「精度（precision）」と「スケール（scale）」を細かく指定できる点にある。これにより、特定のビジネス要件に合致した数値表現を柔軟に定義することが可能となる。

精度（precision）は、数値の総桁数を指す。これは小数点より左側の桁数と小数点より右側の桁数を合わせた、有効な数値全体の桁数の上限を示す。例えば、精度が5であれば、最大で5桁の数値を保持できる。

スケール（scale）は、小数点以下の桁数を指す。これは数値が持つ小数部分の桁数を指定し、小数点以下の何桁までを保持するかを定義する。例えば、スケールが2であれば、小数点以下2桁までの数値を保持できる。

これらの精度とスケールは、NUMBER型を定義する際にNUMBER(p, s)のように指定する。

• NUMBER(p)のようにスケールを指定しない場合、多くの場合、整数部分がp桁まで格納可能な整数型として扱われる。例えば、NUMBER(5)は、-99999から99999までの整数を格納できる。
• NUMBER(p, s)のように精度pとスケールsの両方を指定する場合、例えばNUMBER(5, 2)は、小数点以下2桁の数値を保持し、全体の桁数が最大5桁であることを意味する。この場合、格納できる数値の範囲は-999.99から999.99となる。小数点より左側の整数部分の桁数はp - sで計算されるため、この例では5 - 2 = 3桁の整数部分が許容される。
• NUMBERとだけ指定した場合（精度とスケールの両方を省略した場合）、データベースシステムが扱える最大精度が適用されることが一般的である。これにより非常に広範な数値を扱えるが、ストレージ効率は低下する可能性がある。また、小数点以下の桁数に制限がないため、浮動小数点数に近い挙動を示すこともある。

NUMBER型を使用する最も重要な利点は、そのデータが厳密に数値として扱われることに起因する。これにより、計算処理時に予期せぬ型変換エラーや、数値としての比較が正しく行われないといった問題を防ぐことができる。例えば、文字列型（VARCHAR2など）で数字を保存した場合、'10'と'2'を比較すると、文字列として比較されるため'2'の方が大きいと判断されるが、NUMBER型であれば10の方が大きいと正しく判断される。また、NUMBER型であれば、加算、減算、乗算、除算といった基本的な算術演算や、平均値、合計値、最小値、最大値といった集計関数を正確かつ直接的に適用できる。

内部的には、多くのデータベースシステムにおいてNUMBER型は固定小数点数として表現される。これは、計算の過程で発生しうるわずかな誤差（丸め誤差）を最小限に抑えることができる点で、浮動小数点数型（FLOATやDOUBLE PRECISIONなど）とは異なる。特に金融システムのように、高い精度と正確な計算が要求される分野では、この固定小数点数としての特性が非常に重要となる。

他の数値データ型と比較すると、INTやINTEGERといった整数型は、通常、固定の範囲の整数値をより効率的に格納するために設計されている。一方、DECIMALやNUMERIC型もNUMBER型と同様に精度とスケールを指定できる固定小数点数型であり、DBMSによってはNUMBER型がこれらの型と互換性を持つか、内部的に同様に扱われることもある。しかし、浮動小数点数型（FLOAT, REAL, DOUBLE PRECISION）は、非常に広範囲の数値を表現できる反面、内部的に概数として扱われるため、厳密な精度が求められる計算には不向きである。NUMBER型は、この厳密な精度を保証する点で、浮動小数点数型と明確に区別される。

NUMBER型を使用する上での注意点としては、適切な精度とスケールを選択することの重要性が挙げられる。定義された精度やスケールを超過する数値を格納しようとすると、データの切り捨て（スケールを超える小数部分）やオーバーフロー（精度を超える大きな数値）が発生する可能性がある。例えば、NUMBER(5, 2)の列に1234.56を挿入しようとすると、整数部分が4桁で精度5を超えてしまうためエラーとなる。また、12.345を挿入しようとすると、スケール2により12.35のように丸められるか、システムによってはエラーとなる場合がある。丸めルールはデータベースシステムによって異なるが、一般的には四捨五入が適用されることが多い。そのため、格納するデータの最大値、最小値、必要とされる小数桁数を十分に考慮し、それに見合った定義を行うことが不可欠である。

また、NULL値（データが存在しないことを示す特殊な値）の扱いにも注意が必要である。数値計算においてNULL値が含まれる場合、その結果もNULLとなることが多い。データベースから取得した数値をアプリケーションで表示する際や、ユーザーが入力した文字列を数値としてデータベースに格納する際には、明示的または暗黙的な型変換が行われる。この変換処理は、パフォーマンスに影響を与えたり、変換エラーを引き起こしたりする可能性があるため、適切なデータ検証とエラーハンドリングが必要となる。

システム設計において、データ型は単にデータを格納するだけでなく、データの意味と整合性を定義する重要な要素である。NUMBER型を適切に利用することで、データベースの信頼性と効率性を高め、長期にわたるシステムの安定運用に貢献する。システムエンジニアを目指す初心者にとっては、このデータ型の基本を理解し、実務で適切に使いこなすことが、堅牢で正確なシステムを構築するための第一歩となる。