データベース設計は、データの整合性、一貫性、効率を確保するためにデータを整理、保存、管理するための構造化された計画を作成するプロセスです。適切に設計されたデータベースは、データの冗長性を減らし、再利用性を促進し、データ管理を簡素化します。優れたデータベースを設計するには、データ モデリング、正規化、エンティティ関係モデリングなどのベスト プラクティスとテクニックを使用する必要があります。
データを効果的に活用し、意思決定を改善し、コストを削減し、効率を向上させたいと考えている企業や組織にとって、高品質のデータベース設計は非常に重要です。この記事の原則とベスト プラクティスに従えば、適切に組織化された効率的なデータベースを作成するための準備が整います。
データモデリングプロセス
データ モデリングでは、データベースの構造をグラフィカルに表現し、エンティティ、属性、関係を定義して現実世界のシナリオを正確に表現します。データ モデルは、データベースの物理的および論理的設計の青写真として機能します。このプロセスには通常、次の手順が含まれます。
- 要件分析:関係者の要件を特定して収集し、システムの目的と目標を理解します。
- 概念データ モデル:データベース構造の詳細には触れずに、主要なエンティティ、属性、および関係を表す高レベルのモデル。このテクノロジーに依存しないモデルは、保存されるデータの構造に焦点を当てています。
- 論理データ モデル:概念データ モデルをさらに拡張した詳細なモデルで、必要なすべてのエンティティ、属性、関係、および制約を構造化形式で指定します。このモデルは、データベースの物理設計への道を開きます。
- 物理データ モデルの実装:論理データ モデルをガイドとして使用し、テーブル、インデックス、その他のデータベース オブジェクトを定義することによってデータベースが作成され、データが設定されます。
これらの手順に従うことで、データベースの強固な基盤を作成し、それが組織のニーズと要件を正確に反映していることを確認できます。
データベースモデルの種類
いくつかのデータベース モデルがあり、それぞれに長所と短所があります。さまざまなモデルを理解すると、データベースに最適なアーキテクチャを選択するのに役立ちます。最も広く使用されているデータベース モデルのいくつかを次に示します。
リレーショナルデータベースモデル
1970 年代初頭に開発されたリレーショナル データベースモデルは、現在最も一般的に使用されているモデルです。このモデルでは、データは行と列を含むテーブルに格納され、それぞれレコードと属性を表します。テーブルは、主キーと外部キーによって相互に関連付けられており、異なるテーブル内のレコード間の関係が確立されます。リレーショナル モデルの主な利点は、柔軟性、使いやすさ、実装が簡単であることです。標準クエリ言語 (SQL) は通常、リレーショナル データベースの管理、保守、クエリに使用されるため、学習が容易で多用途です。リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) の例には、Oracle、MySQL、MS SQL Server、 PostgreSQL などがあります。
階層型データベースモデル
階層データベース モデルは、ノードが親子関係を確立するツリー状の構造でデータを表します。このモデルでは、各子ノードは親を 1 つだけ持ちますが、親ノードは複数の子を持つことができます。このモデルは通常、データに明確な階層関係がある単純なデータベース設計に使用されます。それでも、エンティティ間に複雑な関係が存在する場合、階層モデルは扱いにくく柔軟性がなくなる可能性があり、複数の多対多の関係を持つデータベースには適していません。階層型データベース管理システムの例には、IBM の Information Management System (IMS) や Windows レジストリなどがあります。
ネットワークデータベースモデル
ネットワーク データベース モデルは、階層モデルの制限に対応して作成され、階層モデルよりも複雑なレコード間の関係を可能にします。このモデルでは、レコード (ノードと呼ばれます) はポインターを介して他のノードに接続され、セット指向のアプローチを使用して関係を確立します。このモデルの柔軟性により、複雑な関係や複数のレコード タイプを表現できるため、さまざまなアプリケーションに適しています。ただし、ネットワーク モデルでは、より複雑なデータベース管理が必要となり、学習曲線がより急になる可能性があります。ネットワーク データベース管理システムの例としては、Integrated Data Store (IDS) があります。
オブジェクト指向データベースモデル
オブジェクト指向データベース モデルは、オブジェクト指向プログラミングと同様に、属性やメソッドを持つことができるオブジェクトの形式でデータを格納する比較的新しいモデルです。このモデルでは、データを画像やマルチメディアなどの複雑なデータ型として表現できるため、最新のアプリケーションに適しています。オブジェクト指向モデルの主な利点は、オブジェクト指向プログラミング言語との互換性であり、開発者がデータベースをよりシームレスに操作できるようになります。それでも、モデルの複雑さと特殊なオブジェクト指向データベース管理システムの必要性が課題となる場合があります。
オブジェクト指向データベース管理システムの例には、ObjectStore や ObjectDB などがあります。
画像出典: ウィキペディア
特定のユースケースや要件に適したモデルを選択するには、利用可能なさまざまなデータベース モデルを理解することが不可欠です。リレーショナル データベース モデルは、その柔軟性と幅広いサポートにより依然として最も人気のある選択肢ですが、特定の要件には代替モデルの方が適している場合があります。決定する前に、データベースのニーズを評価し、各モデルに関連するトレードオフを考慮することが重要です。
正規化: 冗長性の除去
正規化は、データベース設計プロセスにおける重要なステップです。その主な目的は、データを効率的に整理し、複数のテーブルにデータを分散することで冗長性を排除することです。このプロセスにより、これらのテーブル間の関係が適切に定義され、データベースの存続期間全体にわたって一貫性と整合性が維持されます。正規化は、リレーショナル データベース内のデータを整理するためのガイドラインとして機能する、一連の漸進正規形 (1NF、2NF、3NF、BCNF、4NF、および 5NF) に従います。それぞれの標準形式は以前の形式に基づいて構築され、新しい要件が追加され、データベースの構成が進化します。
第一正規形 (1NF)
第 1 正規形では、テーブルの各属性 (列) には原子値のみが含まれ、各エントリ (行) は一意であることが必要です。言い換えれば、テーブルには繰り返しグループや複数値のフィールドがあってはなりません。値の原子性を確保することで、重複データを排除し、各属性がエンティティに関する単一の事実を表すようになります。
第 2 正規形 (2NF)
テーブルは、1NF の基準を満たし、主キー以外の各属性が完全に機能的に主キーに依存している場合、第 2 正規形であるとみなされます。この段階では、テーブルを複数の関連テーブルに分解することで、部分的な依存関係が削除されます。これにより、各非主属性が主キーのみに依存し、他の非キー属性には依存しないことが保証されます。
第 3 正規形 (3NF)
テーブルが第 3 正規形になるには、まず 2NF を満たす必要があります。さらに、3NF では、非主キー属性に推移的な依存関係がないことが要求されます。これは、非キー属性が他の非キー属性に直接的または間接的に依存してはいけないことを意味します。 3NF を実現するには、テーブルをさらに分解してこれらの依存関係を削除する必要がある場合があります。
ボイス・コッド正規形 (BCNF)
ボイス-コッド正規形は、第 3 正規形の強力なバージョンです。すべての関数依存関係 X → Y について、X がスーパーキーである場合、テーブルは BCNF にあるとみなされます。より簡単に言うと、BCNF は、すべての行列式が候補キーでなければならないと述べています。 3NF では依然として一部の異常が許容される可能性がありますが、BCNF では要件がさらに強化され、データの整合性がさらに確保されます。
第 4 正規形 (4NF) と第 5 正規形 (5NF)
これら 2 つの高度な正規形は実際にはほとんど使用されません。それにもかかわらず、これらは特定の複数値の依存関係に対処し、データベース スキーマにまだ存在する可能性のある依存関係を結合するために存在します。これらはデータ構成をさらに洗練するのに役立ちますが、その実装は非常に複雑で、ほとんどのデータベース システムでは必要ない場合があります。
正規化は、常に可能な限り最高の正規形を達成することではないことに注意してください。場合によっては、パフォーマンスの考慮事項や特定のアプリケーション要件により、非正規化が有益な場合があります。正規化の利点と、複雑さの増加や結合操作などの潜在的な欠点のバランスを常に考慮してください。
エンティティ関係モデリング
エンティティ関係モデリング (ERM) は、データベース設計において重要な技術です。これには、実世界のシナリオを正確に表現するために、エンティティ、その属性、およびそれらの間の関係のグラフィック表現を作成することが含まれます。エンティティ関係図 (ERD) はデータベースの視覚的なモデルであり、エンティティ間の構造と接続、およびそれらの関係を示します。エンティティは開発中のシステムに関連するオブジェクトまたは概念を表し、属性はそれらのエンティティを説明する特性です。関係は、エンティティがどのように相互接続され、相互作用するかを示します。 ERD には 3 つの主要なコンポーネントがあります。
- エンティティ:長方形は、システムにとって重要なオブジェクトまたは概念であるエンティティを表します。
- 属性:楕円はエンティティのプロパティを説明する属性を表します。
- 関係:ダイヤモンドはエンティティ間の関係を表し、エンティティがどのように接続され、相互作用するかを示します。
エンティティ関係図を作成するには、次の手順に従う必要があります。
- システムに関連するエンティティ (人、製品、注文など) を特定します。
- 名前、年齢、価格など、各エンティティを説明する属性を決定します。
- 各エンティティの主キーを定義して、そのインスタンスを一意に識別します。
- 1 対多、多対多、1 対 1 などのエンティティ間の関係を確立します。
- 関係ごとにカーディナリティとオプションの制約を指定し、関係内の各エンティティの最小出現数と最大出現数を示します。
エンティティ リレーションシップ モデリングを実行すると、開発者はデータベース構造をより深く理解できるようになり、その後のデータベース設計のプロセス (正規化、テーブル作成、インデックス管理など) に役立ちます。
テーブルの作成: データ型と制約の定義
エンティティ関係図を使用してデータベースをモデル化し、必要なレベルの正規化を達成したら、次のステップでは、テーブルの作成、データ型の定義、制約の設定によって ER モデルを実際のデータベース スキーマに変換します。
テーブルの作成
ERD 内のエンティティごとにテーブルを作成します。次に、エンティティの属性ごとに、テーブル内に対応する列を作成します。データを正確に表すために、各列にプライマリ、外部、およびデータ型を定義していることを確認してください。
データ型の定義
各列が表すデータの種類に基づいて、各列にデータ型を割り当てます。適切なデータ型により、データが正確に保存および管理されます。一般的なデータ型には次のようなものがあります。
- 整数:年齢、数量、ID などの整数。
- 10 進数または浮動小数点:価格や重量などの 10 進数。
- Char または Varchar:名前、アドレス、説明などの文字列とテキスト。
- 日付または時刻:生年月日や注文タイムスタンプなどの日付と時刻の値。
- ブール値:アクティブ化/非アクティブ化などのバイナリ状態を表す True または False の値。
制約の設定
制約は、データの整合性を維持するために列に適用されるルールです。これらにより、有効なデータのみがデータベースに入力されることが保証され、不整合が発生する可能性のある状況が防止されます。一般的な制約には次のようなものがあります。
- 主キー:テーブル内の各行を一意に識別します。 NULL 値を含めることはできず、すべての行で一意である必要があります。
- 外部キー:別のテーブルの主キーを参照し、関連するテーブル間の参照整合性を確保します。
- 一意:ユーザー名や電子メール アドレスなど、列内の各値がすべての行で一意であることを保証します。
- チェック:列に入力されたデータが、最小範囲または最大範囲などの特定のルールまたは条件に従っていることを検証します。
- Not Null:列に NULL 値を含めることはできず、各行に値が必要であることを保証します。
データベース テーブル、制約、データ型の作成と管理の複雑さを考慮すると、 AppMasterのようなノーコードプラットフォームを利用すると、このプロセスを大幅に簡素化できます。 AppMasterのビジュアル ツールを使用すると、データの整合性と一貫性を維持しながら、より効率的にデータ モデルを設計し、データベース スキーマを定義できます。
パフォーマンスを向上させるデータベースインデックス
データベース インデックスは、データベース内のデータ取得操作のパフォーマンスを向上させるために不可欠です。インデックスは、必要なデータへの高速アクセス パスを提供することで、データベースのクエリにかかる時間を大幅に短縮できます。このセクションは、データベース インデックスの概念と、それらを効果的に作成および維持する方法を理解するのに役立ちます。
データベースインデックスとは何ですか?
データベース インデックスは、テーブル内の特定の列の値の並べ替えられたリストを維持するデータ構造です。この構造により、特に大規模なデータセットの場合に時間のかかるフル テーブル スキャンの実行が回避されるため、データベース管理システムはより効率的にレコードを見つけることができます。つまり、データベースのインデックスは書籍のインデックスと比較できるため、すべてのページに目を通すことなく、特定のトピックをより速く見つけることができます。しかし、インデックスにはトレードオフが伴います。これらは読み取り操作を大幅に改善できますが、挿入、削除、更新などの書き込み操作に悪影響を与える可能性があります。これは、インデックス付き列に変更が発生するたびに、データベースがインデックス構造を維持する必要があるためです。
データベースインデックスの種類
データベースのパフォーマンスを最適化するために使用できるインデックスにはいくつかの種類があります。最も一般的なものは次のとおりです。
- 単一列インデックス:単一列に作成されるインデックス。
- 複合インデックス:複数の列に基づいて構築されたインデックス。連結インデックスまたは複数列インデックスとも呼ばれます。
- クラスター化インデックス:テーブル内のデータ ストレージの物理的な順序を決定するインデックス。この場合、テーブルのレコードとインデックス構造が一緒に保存されます。
- 非クラスター化インデックス:データ ストレージの物理的な順序に影響を与えないインデックス。代わりに、実際のデータ行へのポインタを保持する別のデータ構造を作成します。
特定の使用例に適したインデックスの種類を決定するには、クエリのパフォーマンス、ディスク容量、およびメンテナンス要素を考慮してください。
インデックスの作成と最適化
インデックスを作成するには、まずクエリで頻繁に使用される列を特定し、既存のクエリ パターンを分析する必要があります。これは、適切なインデックスを定義してデータベースのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。インデックスを作成するときは、次のベスト プラクティスを考慮してください。
- 書き込み操作中のパフォーマンスの問題を避けるために、テーブルごとのインデックスの数を制限します。
- クエリ内で頻繁に一緒に使用される列には複合インデックスを使用します。
- データベースの特定の要件に基づいて、適切なインデックス タイプを選択します。
- 最適なパフォーマンスを確保するために、インデックスを定期的に監視および保守します。
スケーラビリティとパフォーマンスを考慮した設計
データベースのスケーラビリティとパフォーマンスは、設計プロセス中に考慮すべき重要な側面です。スケーラビリティとは、最適なパフォーマンスを維持しながら、増大するワークロードを管理し、増加するデータ ストレージ要件に適応するデータベース システムの能力を指します。このセクションでは、スケーラブルでパフォーマンスの高いデータベースを設計するためのさまざまな戦略とテクニックを検討します。
垂直方向と水平方向のスケーリング
データベースのスケーリングには、垂直スケーリングと水平スケーリングという 2 つの主なアプローチがあります。
- 垂直スケーリング:スケールアップとも呼ばれる垂直スケーリングには、CPU、メモリ、ストレージなどのリソースを追加して単一サーバーの容量を増やすことが含まれます。このアプローチではパフォーマンスを即座に向上させることができますが、サーバーの最大容量、コスト、潜在的な単一障害点の点で制限があります。
- 水平スケーリング:スケールアウトとも呼ばれる水平スケーリングは、ワークロードを複数のサーバーまたはパーティションに分散し、独立して動作することも、連携して動作することもできます。このアプローチにより、より優れたスケーラビリティと柔軟性が可能になり、耐障害性が向上します。
一般に、垂直方向と水平方向の両方のスケーリング戦略を組み合わせると、パフォーマンス、スケーラビリティ、コストのバランスをとることができます。
データベースのシャーディング
データベース シャーディングは、複数のサーバー間でデータを分割することによって水平スケーリングに使用される手法です。シャーディングでは、大規模なデータセットをシャードと呼ばれる小さなサブセットに分割し、データの整合性を維持しながらサーバー全体に分散します。範囲ベースのシャーディング、ハッシュベースのシャーディング、リストベースのシャーディングなど、いくつかのシャーディング戦略があります。データ分散、一貫性要件、アプリケーション内のクエリの種類に基づいて、適切なシャーディング戦略を選択してください。
データベースのキャッシュ
データベース キャッシュは、頻繁にアクセスされるデータをメモリまたは外部キャッシュ システムに保存することで、待ち時間を大幅に短縮し、パフォーマンスを向上させることができます。こうすることで、クライアントがデータをリクエストしたときに、データベースにクエリを実行することなく、キャッシュからデータをより迅速に取得できます。一般的なキャッシュ ソリューションには、Redis などのインメモリ データベースや Memcached などの分散キャッシュ システムが含まれます。キャッシュを適切に実装すると、応答時間が短縮され、バックエンド データベースの負荷が軽減されます。
パフォーマンスの監視と最適化
スケーラビリティと最適なパフォーマンスを確保するには、データベースのパフォーマンスを定期的に監視および分析することが不可欠です。パフォーマンス メトリクスを収集し、ボトルネックを特定し、必要に応じてクエリの最適化、インデックスの追加または削除、構成の調整、ハードウェア リソースの更新などの最適化を適用します。
データベースのセキュリティ: 安全なデータ ストレージの確保
データ保護の重要性が高まるにつれ、データベースのセキュリティはデータベース設計の重要な側面となっています。データベースが不正アクセス、データ侵害、その他のセキュリティ脅威から安全であることを確認することが不可欠です。このセクションでは、データベースを保護し、機密データを保護するためのいくつかのベスト プラクティスについて説明します。
アクセス制御
適切なアクセス制御を実装することは、データベースへの不正アクセスに対する防御の最前線です。適切な権限を持つユーザー アカウントを作成し、最小特権の原則に基づいてアクセスを制限します。これは、各ユーザーがタスクを実行するために必要な最小限のアクセスのみを付与することを意味します。強力なパスワード ポリシーを設定し、多要素認証を使用して、漏洩した資格情報による不正アクセスを防止します。
データ暗号化
データ暗号化は、データベースに保存されているとき (保存中) とネットワーク経由で送信されているとき (転送中) の両方で、機密データを保護するための重要な技術です。 AES などの強力な暗号化方式を使用し、暗号化キーを安全に管理します。
監視と監査
データベースアクティビティを定期的に監視および監査することは、不正アクセスの試み、ポリシー違反、および潜在的な脅威を検出するのに役立ちます。後で確認して分析できるように、データベース イベントを記録するロギング システムを実装します。疑わしいアクティビティを調査し、データ侵害を防ぐために適切な措置を講じます。
ソフトウェアの更新
データベース管理システム (DBMS) およびその他の関連ソフトウェアを最新の状態に保つことは、セキュリティの脆弱性に対処し、安全な環境を維持するために重要です。パッチとアップデートを定期的に適用し、ソフトウェア ベンダーが提供する推奨事項に従ってください。
バックアップと災害復旧
データベースを定期的にバックアップし、ハードウェア障害、データ破損、またはその他の壊滅的なイベントに関連するリスクを軽減するための災害復旧計画を立ててください。バックアップとリカバリの手順をテストして、緊急時にデータベースを迅速に復元できることを確認します。データベースを設計する場合、機密データを保護し、ユーザーの信頼を維持するには、意思決定プロセスの最前線でセキュリティを維持することが不可欠です。
上記のベスト プラクティスを実装することで、セキュリティの脅威や脆弱性に耐えることができる安全なデータベースを作成できます。
データ モデリング、正規化、エンティティ関係モデリング、テーブルの作成など、データベース設計の基本を理解することは、効率的かつ効果的なデータベースを作成するために不可欠です。スケーラビリティ、パフォーマンス、セキュリティに重点を置くことで、アプリケーション、ユーザー、組織のニーズを満たすデータベースを設計できます。 AppMasterのようなノーコード プラットフォームは、データ モデルの作成とデータベース スキーマの定義のための直感的なインターフェイスを提供することでデータベース設計プロセスを簡素化し、開発者が基盤となるデータベース インフラストラクチャの品質とパフォーマンスを確保しながらビジネス上の問題の解決に集中できるようにします。
結論: データベース設計のベスト プラクティス
データを効果的に保存および管理する、効率的で保守可能でスケーラブルなシステムを作成するには、適切なデータベース設計が不可欠です。データベース設計のベスト プラクティスに従うことで、データベースが適切に構造化され、応答性が高く、安全であることを保証できます。データベース設計の主要なベスト プラクティスの概要を次に示します。
- 明確なデータ モデリング:現実世界のシナリオを正確に表すデータ モデルを作成することで、データとその関係を明確に理解できます。 ER 図などの適切なデータベース モデリング手法を使用して、データを視覚化し、整理します。
- 適切なデータベース モデルを選択する:アプリケーションの要件に最も適合し、パフォーマンスを最適化するデータベース モデルを選択します。リレーショナル データベースが最も一般的に使用されますが、特定の使用例には、階層データベース、ネットワーク データベース、オブジェクト指向データベースなどの他のタイプの方が適している場合があります。
- データベースを正規化する:正規化の原則を適用して、冗長性を排除し、異常を減らし、データの整合性を維持します。アプリケーションの特定のニーズに基づいて、データベースを適切な正規形に正規化します。
- 意味のある一貫した命名規則を作成する:エンティティ、属性、関係に明確で一貫した命名規則を採用し、データベースの理解と保守性を向上させます。
- データ型と制約を定義する:適切な属性データ型を選択し、必要な制約を適用して、データの整合性と一貫性を確保します。
- データベース インデックスの最適化:インデックスを賢く使用して、挿入および更新のパフォーマンスを損なうことなくデータ取得操作を高速化します。頻繁にクエリされる列、または WHERE 句や JOIN 句で使用される列にインデックスを付けます。
- スケーラビリティとパフォーマンスを考慮した設計:水平および垂直のスケーラビリティをサポートするデータベース設計を作成することで、将来の成長とワークロードの増加に備えて計画します。データベース構造、クエリ、インデックス作成戦略を最適化して、高いパフォーマンスを実現します。
- データベースのセキュリティを確保する:適切なアクセス制御、暗号化、監査、監視対策を実装してデータベースを保護します。既知の脆弱性から保護するために、ソフトウェアを最新の状態に保ちます。
- no-codeツールやlow-codeコード ツールを活用する: AppMasterなどのno-codeプラットフォームやlow-codeプラットフォームを利用して、データベース設計プロセスを合理化し、簡素化します。これらのツールは、データ モデルの作成、データベース スキーマの定義、さらには効率的なデータベース操作に必要なコードの生成に役立ちます。
これらのデータベース設計のベスト プラクティスを遵守し、この記事で得た知識を適用することで、貴重なデータを効果的に保存および管理する効率的で安全なデータベースを作成し、アプリケーションやビジネス プロジェクトの成功に貢献できます。
