データベースの概念と、リレーショナルデータベースやノンリレーショナルデータベースなどの様々な種類を理解することは、コーディングやアプリケーション開発の経験がない人にとっては難しいかもしれません。しかし、それは不可能な作業であるということではありません。この記事では、リレーショナルデータベースに関する完全な知識、その長所と短所、例、そしてコーディングの経験がなくてもリレーショナルデータベースを作成する方法について説明します。まず、リレーショナルデータベースの基礎知識から説明します。

リレーショナルデータベースの概要

リレーショナルデータベースとは、適切に整理された情報の集合体であり、関係性が明確に定義されているため、容易にアクセスし、検索することができます。従来のリレーショナルデータベースモデルによると、データテーブル、ビュー、インデックスを含むデータ構造は、物理的なストレージ構造から分離された状態で保持されます。そのため、データベース管理者は、論理的なデータ構造に影響を与えることなく、物理的なデータストレージを編集することができる。

さまざまな種類の組織、特に大規模な企業では、リレーショナルデータベースを使用してデータを整理し、重要なデータポイントの間に明確な関係を形成しています。そのため、重要なビジネス上の意思決定を行うために必要な情報を簡単に検索し、見つけることができるようになる。構造化されたデータは、通常、効率的なリレーショナルデータベースの基礎となる。

リレーショナルデータベースでの作業

リレーショナルデータベースは、関連するオブジェクトに関する情報を格納するためにデータテーブルを使用します。各行にはキーと呼ばれる一意の識別子があり、各列にはデータ属性があります。リレーショナルデータベースでは、すべてのレコードがデータベースの各特徴に値を割り当てているので、データポイント間の関係を特定するのは簡単です。

構造化照会言語(Structured Query Language, SQL)は、リレーショナルデータベースの標準的なユーザーおよびアプリケーションプログラムインターフェイス(API)である。SQL コード文の目的は、リレーショナルデータベースに含まれる情報に対する対話型のクエリーを作成し、意思決定や報告のためにデータを収集することです。また、リレーショナルデータベースの正確性とアクセス性を高めるために、データの整合性ルールを明確に定義することが重要です。

リレーショナルデータベースの構造

リレーショナルデータベースの構造を知ることで、その仕組みや作り方をより理解することができます。リレーショナルデータベースのテーブルには、すべての行に一意な値を含むキーカラムがあります。このカラムは主キーと呼ばれる。

あるテーブルのカラムが他のテーブルの主キーを参照しているのに対して、このカラムは外部キーと呼ばれます。様々なテーブルのデータは、キーカラムの値が一致することで互いに関連付けられるため、これらのカラムを持つことは非常に重要です。カラムはフィールドまたは属性とも呼ばれ、行はレコードとも呼ばれる。

Structure of a Relational Database理想的なリレーショナルデータベースでは、各テーブルは、顧客、製品、収入など、特定のエンティティタイプを表す必要があります。各行は、そのエンティティタイプの特定のインスタンスを参照し、列は、顧客の名前、製品の価格、または正確な金額など、そのインスタンスの特定の値を参照してください。


ある組織の売上データベースには、収入とサービスという2つのテーブルがある。

  • サービステーブルには、名前、期間、コストのカラムがあります。
  • 収入テーブルには、販売日、正確な支払い、割引、住所のカラムがあります。

income の各エントリには、service テーブルの主キーを参照する外部キーがあります。このように、services テーブルと income テーブルの間には、1 対多の関係があります。リレーショナル・データベースの関係の種類については、後ほど詳しく説明します。

リレーショナルデータベースの重要性

リレーショナル・データベースの基本を理解したところで、これらがなぜ重要で、どのような利点があるのか疑問に思うかもしれません。リレーショナルデータベースの長所と短所を詳しく調べて、アプリケーション開発用のリレーショナルデータベースを作成する技術を習得しましょう。

長所

リレーショナルデータベースを利用する主なメリットは以下のとおりです。

  • データの最大限の正確さ

リレーショナルデータベースはキーを使って構築されるため、データが重複するリスクが少ない。同じデータが複数記録されていると、どの情報源が信頼できるのか判断に迷うことがある。リレーショナル・データベースでは、重複する項目を削除することで、データの正確性が保証されます。

  • 柔軟性

リレーショナルデータベースを構築すれば、将来的にデータを追加する際に制約を受けることはない。データベースは、保持される情報の要求に応じて、必要に応じて拡張し、変更できる柔軟性を備えています。

  • 簡単で迅速なデータアクセス

情報の階層構造やアクセス経路に依存する他の種類のデータベースでは、データを思い通りに検索し、フィルタリングし、配置することは困難である。その代わり、リレーショナルデータベースから欲しいデータを正確に抽出することは、かなり容易です。

短所

アプリ開発でリレーショナルデータベースを使用することには、いくつかのデメリットもあります。

  • 複雑な構造

カラムを作成し、データを厳密に分類する必要があるため、リレーショナルデータベースは多くの構造と計画を必要とします。この構造にはいくつかの利点がありますが、メンテナンスの問題や、適切な専門知識がないと適応性や拡張性に欠けるなど、大きな欠点もあります。

  • メンテナンスが大変

リレーショナルデータベースを一流の品質で維持するためには、多大な時間、労力、専門知識が必要です。データベース管理者は通常、データベースの専門家や開発者を雇い、データベースを管理・最適化する。

  • 非構造化データへの柔軟性に欠ける

大量の非構造化データは、リレーショナル・データベースによる管理にはあまり適していない。リレーショナルデータベースは、主に定性的なデータ、記述が困難なデータ、動的なデータには最適ではありません。なぜなら、データの変化や発展に応じてスキーマを変更しなければならず、時間がかかるからです。非構造化データの扱いには、非リレーショナルデータベースが適している。

リレーショナルデータベースは、多数のサーバーや物理的なストレージアーキテクチャーにまたがる水平方向の拡張が効率的ではありません。データセットが大きくなり分散すると、構造が乱れ、多数のサーバーを使用するため、パフォーマンス(アプリケーションの応答時間など)と可用性に影響を与える。リレーショナルデータベースを複数のサーバーにまたがって管理することは困難です。

リレーショナル・データベースはどのようにコーディングするのか?

リレーショナルデータベースのコーディングでは、データカラムに含まれる値のドメインと制約を定義しなければならない。例えば、潜在的な顧客のドメインは、最大100の顧客名を許可することができますが、1つのテーブルに制限して、10人の顧客名までしか許可しないようにすることができます。

また、リレーショナルデータベースを作成する際に、制約を考慮することも重要です。実体整合性は、テーブルの主キーを一意にし、その値がNULLに設定されないようにするのに有効です。参照整合性は、外部キーカラムのすべての値が、元のテーブルの主キーにあることを確認するために必要です。

また、非リレーショナルデータベースと異なり、リレーショナルデータベースは物理的なデータの独立性を持っていることも知っておく必要があります。システムは、外部スキーマやアプリに影響を与えることなく、内部スキーマに変更を加えることができる。これらの概念を持つことで、Microsoft Access、Oracle、MySQLなどのリレーショナルデータベース管理システムに依存し、最小限のコーディング経験、またはコーディング経験なしで高度なデータベースを作成することができる。

リレーショナル・データベースの例とは?

標準的なリレーショナルデータベースの目的は、ユーザーが複数のデータベース上であらかじめ定義されたデータの関係を管理・整理できるようにすることである。現在、クラウドベースのリレーショナルデータベースは、データベースのメンテナンスやインフラサポートなどの不可欠なプロセスをアウトソーシングできるため、高い人気を集めている。

リレーショナル・データベースの代表的な例としては、以下のようなものがあります。

  • MySQLは、JoomlaやWordPressなどのWebアプリケーションで使用されている。
  • SQLiteは、リレーショナルデータベースの機能をソフトウェアパッケージに組み込むために利用される人気のCライブラリです。
  • Microsoft Accessは、Microsoft OfficeおよびMicrosoft 365 Suiteの一部として普及しています。Microsoft Accessは、Microsoft OfficeとMicrosoft 365スイートの一部として人気があり、リレーショナルデータベースの管理と開発において初心者を容易にするユーザーフレンドリーなインターフェースを備えています。
  • PostgreSQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)で、ANSI SQL標準への準拠に重点を置き、拡張性などの多くの便利な機能を提供しています。
  • Microsoft Azure SQL、Google Cloud SQL、Amazon Relational Database Service、IBM DB2 on Cloudなどは、最近人気のクラウドベースのRDBMSの一例です。

データベースにおける関係の種類は?

Types of Relationships in a Database

リレーショナルデータベースには、4つの異なるタイプの関係が定義されています。適切なリレーションシップを選択し、精度を最大化するために、これらのリレーションシップについて熟知しておく必要があります。

  • ワンツーワン
    その名の通り、1対1の関係で、あるテーブルの1行は、別のテーブルの1行としか関係しない。
  • 一対多
    1対多の関係では、1行の情報が、さまざまなコレクション内の多くのレコードに関連する。
  • 多対一
    1対多の関係の逆です。もっと簡単に言うと、多対一の関係では、多くの情報行が1つのレコードに関連している。
  • 多対多
    多対多の関係では、1つのテーブルの1行が2つ目のテーブルの多くの行と関連づけられることがあります。同様に、2番目のテーブルの1つの行は、最初のテーブルの多くの行に関連付けることができる。

リレーショナル・データベースにおける3つの基本的なリレーションシップとは何ですか?

接続を作成する際に選択する特定のデータ型があり、その属性が既存のコレクションで指定されることを示します。例えば、テキスト、整数、日付、画像などのデータ型を選択できるような一般的なプロパティではありません。アプリケーションにとって意味のある方法でデータを表示、整理、フィルタリングできるかどうかは、接続をいかにうまく設定するかにかかっている。1対1、1対多、多対多は、リレーショナルデータベースにおける3つの基本的な関係である。

リレーショナルデータベースは、構造化されたデータを、関係が確立された表形式に整理するのに便利です。しかし、最適なデータベースアーキテクチャを選択するには、単にリレーショナルモデルか非リレーショナルモデルかを決めるだけでは不十分です。しかし、最適なデータベース・アーキテクチャを選択するためには、単にリレーショナル・モデルと非リレーショナル・モデルのどちらかを選択するだけでは不十分です。企業アプリケーションのデータベースモデルを選択する際に考慮すべき追加的な側面をいくつかご紹介します。

まとめ

リレーショナルデータベースの作成、実装、展開、および保守は、特にコーディングに精通していない場合、圧倒的なプロセスになる可能性があります。良い点は、AppMasterのようなノーコードプラットフォームがあり、モバイルアプリケーションと Webアプリケーションの両方で強力なバックエンドとデータベースを作成することができることです。コーディングのスキルを気にすることなく、信頼性が高く、効率的で安全なデータベースを作成し、なおかつ最高の結果を得ることができるのだ。

ノーコード・プラットフォームでは、開発者やデータベース管理者の雇用に過剰なコストをかけることなく、洗練されたアプリを作成することができる。したがって、AppMasterのようなプラットフォームをチェックして、モバイルアプリ開発における最新のAIベースのツールや技術、そしてコーディングなしでリレーショナルデータベースを作成することのメリットを享受する必要がある。