関係データベース (カンケイデータベース) とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

関係データベース (カンケイデータベース) の読み方

日本語表記

関係データベース (カンケイデータベース)

英語表記

Relational Database (リレーショナルデータベース)

関係データベース (カンケイデータベース) の意味や用語解説

関係データベースとは、データを表形式で整理し、データ同士の関係性に基づいて管理するデータベースのことである。具体的には、行と列からなるテーブルを使ってデータを表現し、複数のテーブル間で関連性を持たせることで、効率的なデータ管理と高度なデータ分析を可能にする。 関係データベースの基本的な構成要素は、テーブル、レコード（行）、フィールド（列）、そして主キーと外部キーである。テーブルは、特定の種類のデータに関する情報をまとめたものであり、例えば「顧客テーブル」や「商品テーブル」などがある。各テーブルは、複数のレコード（行）で構成され、各レコードは一つのエンティティ（実体）に関する情報を表す。例えば、「顧客テーブル」の一つのレコードは、一人の顧客に関する情報（顧客ID、名前、住所など）を表す。フィールド（列）は、レコードが持つ属性を表し、例えば「顧客テーブル」のフィールドには、「顧客ID」、「名前」、「住所」などがある。 主キーは、テーブル内の各レコードを一意に識別するためのフィールドである。例えば、「顧客テーブル」では、「顧客ID」が主キーになることが多い。主キーは、テーブル内で重複する値を持つことは許されない。一方、外部キーは、あるテーブルのフィールドが、別のテーブルの主キーを参照するものである。外部キーは、テーブル間の関連性を定義するために使用される。例えば、「注文テーブル」に「顧客ID」というフィールドがあり、これが「顧客テーブル」の「顧客ID」を参照する場合、「注文テーブル」の「顧客ID」は外部キーとなる。この外部キーによって、「注文テーブル」の各注文が、どの顧客によるものなのかを関連付けることができる。 関係データベースの大きな特徴は、SQL（Structured Query Language）という標準化された言語を使ってデータの操作や検索を行うことである。SQLを使うことで、データの追加、更新、削除、検索などの操作を、比較的容易に行うことができる。また、複雑な条件を指定したデータの検索や、複数のテーブルを結合したデータの抽出なども可能である。 関係データベースは、データの整合性を保つための仕組みも備えている。例えば、主キー制約によって、テーブル内で重複するレコードが作成されるのを防ぐことができる。また、外部キー制約によって、関連するテーブル間で矛盾が生じるのを防ぐことができる。これらの制約によって、データの信頼性を高めることができる。 関係データベースは、トランザクション管理の機能も提供している。トランザクションとは、一連の処理をまとめて一つの処理単位として扱う仕組みのことである。トランザクション管理によって、処理の途中でエラーが発生した場合でも、データベースの状態を矛盾のない状態に戻すことができる。例えば、銀行の口座振替処理では、ある口座からお金を引き落とし、別の口座にお金を振り込むという二つの処理が行われる。この二つの処理は、一つのトランザクションとして扱われるため、もし片方の処理が失敗した場合でも、もう片方の処理もキャンセルされ、データベースの状態は矛盾のない状態に保たれる。 関係データベースの代表的な製品としては、Oracle Database、MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Serverなどがある。これらの製品は、それぞれ特徴や機能が異なるが、いずれもSQLを使ってデータの操作や管理を行うことができる。 関係データベースは、Webアプリケーション、業務システム、データ分析など、様々な分野で広く利用されている。例えば、ECサイトでは、商品情報、顧客情報、注文情報などを関係データベースで管理している。また、企業の基幹システムでは、人事情報、会計情報、在庫情報などを関係データベースで管理している。関係データベースは、大量のデータを効率的に管理し、高度なデータ分析を行うための基盤として、非常に重要な役割を果たしている。 近年では、クラウド環境で利用できるマネージド型の関係データベースサービスも普及している。これらのサービスを利用することで、データベースの構築や運用にかかる手間を大幅に削減することができる。Amazon RDS、Google Cloud SQL、Azure SQL Databaseなどがその例である。 関係データベースは、システムエンジニアにとって必須の知識である。関係データベースの基本的な概念やSQLの知識を習得することで、より高度なシステム開発やデータ分析を行うことができるようになる。