【基礎知識】データベースとは?初心者にわかりやすく解説

エンジニアの仕事は、プログラミングだけではありません

Webアプリ開発では、さまざまな特徴を持ったデータを用いるため、データベースの理解が必須です

データベースがなくてもWebアプリ開発はできます。しかしデータベースは、数多くのデータを一元管理できるため、ショッピングサイトやSNSのようなWebアプリで使用されます

今回はデータベースの概要や種類、データ管理システムについて初心者にもわかりやすく解説します

目次

データベースとは

データベースとは、決まった形式(データモデル)で整理されたデータの集まりのことです。大量にあるデータを検索しやすくしたもので、一般的にコンピューター上で整理されたデータ群を指します

聞き慣れない言葉のため、データベースとはどのようなものか、想像するのが難しいかもしれません。以下にデータベースの例を紹介します

  • 市役所の住民基本台帳
  • 銀行の口座情報
  • 通販サイトの商品一覧

なお、紙の電話帳や辞書なども大量の情報を扱いやすいように整理されているので、データベースといえます

データベースの役割・メリット

データベースは、情報を1つの場所に集積したものですが、単に集積しただけではデータベースとはいえません。集積したデータを抽出・編集・共有しやすくすることこそデータベースの役割でしょう

整理された情報は扱いやすく、必要なときに必要なデータをすぐに取り出せる点が最大のメリットです

たとえば、以下のような場面でデータベースが役立ちます

  • 商品在庫データの中から、在庫数が一定数以上の商品を見つけたい
  • 住所録の中から、東京都在住の人物をリストアップしたい
  • 契約リストのなかから、担当者が「鈴木」のものだけを抜き出したい

バラバラな形式でデータが保存されていた場合、該当の情報を地道に探さなければならず、多くの時間と労力を要します。データベースなら検索や抽出がしやすいので、面倒な作業をせずに済むでしょう

また、データを加工して分析に活かすことも可能で、複数人でデータベースにアクセスして同時編集もできます

データベースの必要性

Webアプリ開発においてデータベースは必須です。例えばAmazonなどのショッピングサイトを想像してみてください

Webアプリの機能データベースを使わない場合
ログイン機能データベースから会員情報を取得し、Webアプリにログインします。
しかし、データベースがないと会員情報を照会できないため、Webアプリにログイン機能を作れません。
商品一覧を表示する機能商品一覧はデータベースに保管してある商品データを取得し、ショッピングサイトに表示しています。
しかし、データベースがないと商品データを保管できないため、商品一覧を表示する機能が作れません。
商品を購入する機能商品を購入するボタンを押すと、会員情報とともに購入した商品データと購入日をデータベースに保管します。
しかし、購入した商品データがデータベースに保管されないと、商品が手元に届きません。

データベースが存在しない場合、他のデータ保管方法を検討しなければなりません。しかしデータベースがあるからこそ、Webアプリでログイン処理や商品の購入など便利な機能を使えます

データベースの種類

データベースには以下の3種類が存在します

  • リレーショナル型データベース(表形式)
  • 階層型データベース(ツリー状)
  • ネットワーク型データベース(網目状)

データベースの作り方には、さまざまな特徴があります。ここではデータベースの種類と、Webアプリ開発で最も使用されるデータベースを見ていきます

表で構成する「リレーショナル型データベース(RDB)」

リレーショナルデータベースは、Excelのような表の形式でデータを管理するタイプです。関係データベースともいいます。エクセルでいうシートを「テーブル」といい、列を「フォールド」、行を「レコード」と呼びます。フィールドには項目が入り、レコードには項目ごとに該当するデータが入ります

テーブル同士を組み合わせて見ることもできるので、複雑に関連している情報でも整理がしやすくなります。また、表形式であるため、人が視覚的に理解しやすいのも長所といえるでしょう。現在はこのリレーショナルデータベースが主流となっています

ただし、データを管理するプログラム自体が複雑になるというデメリットもあります

ツリー状に構成する「階層型データベース」

階層型データベースとは、ツリーのようにデータを関連付けて保存するタイプです。会社の組織図のように、上層から下層に分岐する1対多の形でデータが整理されています

上層から特定のデータに至るまでのルートは一つのみのため、データの検索が早いという特長があります。しかし、データが重複する場合は注意が必要です

たとえば、会社の組織図で社員のAさんが人事部と総務部を兼任している場合、人事部と総務部の両方の下層にAさんの名前が記入されることになります。このように、状況次第では一つのデータを複数個所に登録する必要が生じるのが弱点です

網目状に構成する「ネットワーク型データベース」

ネットワーク型データベースとは、関連性のあるデータを相互に結び付けて保存するタイプです。階層型データベースを、下層から上層に向けても分岐させた形式のデータベースといえるでしょう。

これにより、多対多の関係性が成り立つと同時に、情報の重複登録が避けられます

たとえば、社員のAさんが人事部と総務部を兼任している場合、人事部と総務部の両方から同一のAさんのデータへとたどり着けます。逆に、Aさんのデータから人事部と総務部の両方にアクセスすることも可能です

そのため、階層型データベースのように、人事部と総務部の下層に別々にAさんの情報を登録する必要がありません

データベースを扱う仕事

データベースをよく取り扱うエンジニアの仕事を紹介します

  • Webエンジニア
  • 機械学習エンジニア
  • データサイエンティスト
  • 組み込み系エンジニア

Webエンジニア

プログラミング言語やデータベース言語を用いて、Webアプリや大規模なシステム開発を行います。主な開発物は、ショッピングサイトやSNS、コーポレートサイトなどです

例えばショッピングサイトであれば、会員情報や商品一覧の取得、コメントの投稿などがメイン機能です。ショッピングサイトのように複雑な処理の場合は、PHPなどのプログラミング言語に、SQLなどのデータベース言語を埋め込んで使用します

機械学習エンジニア

多量のデータを用いて学習を行い、予測モデルを作成してAI・人工知能の開発を目指します

予測モデルを搭載したWeb・スマホアプリ、大規模システム開発において、データベースから多量のデータを取得します

作成した予測モデルは、以下のような用途で使われます

  • 画像や音声認識
  • 株価の予測
  • 顔で認証するセキュリティ
  • 車の安全機能

データサイエンティスト

機械学習エンジニアと同様にビッグデータを収集・分析して、ビジネスや社会問題の解決を図ります

統計解析を行うデータは数千から数十万程度必要となるため、データベースから取得して使用します

組み込み系エンジニア

日々の生活で使用する家電製品から、工業機械などが動作するシステムおよびソフトウェアを開発します

開発したシステム・ソフトウェアにデータベースを入れ、日々の稼働状況や誤動作を起こしたときのエラーを記録するのに使用します

近年ではIoT技術が盛んになってきたため、組み込み系エンジニアの現場でデータベースを活用する頻度は増えていきます

まとめ

今回はデータベースについてでした

データーベースは決まった形式でデータを保存し、活用しやすくしたものです

欲しいデータをすぐに見つけられるようになり、さまざまな業務での負担軽減や情報共有の円滑化に役立つでしょう

また、データベース管理システムを導入することで、よりスムーズな運用が可能になります。システムを用いてデータベースを有効活用しましょう

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この記事を書いた人

バーテンダー→1部上場企業→フリーランス。フリーランスで月収100万円をかなえるために全力で駆け抜けています
実体験をもとに日々のWEB制作の記録を発信していきます
まだまだなのでご指導ご鞭撻のほどよろしくお願いいたします

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