データベース

8問 • 1年前

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世の中には「データベースの構造を3つに分けて定義しましょう」な考え方があります。このやり方を「3層スキーマ（三層スキーマ）」と言います。分け方はいくつかありますが、・外部スキーマ・概念スキーマ・内部スキーマの3つに分ける考え方と・概念スキーマ・論理スキーマ・物理スキーマの3つに分ける考え方が有名です。ここまでの説明がよく分からない方は、データベースを「ピヨ太君」に置き換えて考えてみましょう。スキーマピヨ太君という人間（？）がどんなやつかを説明したいとします。ですが、ピヨ太君はとっても奥ゆかしいやつです。とても一言では説明できません。そこで、ピヨ太君の要素を3つに分けて説明することにしました。その3つとは・頭・身体・心の3つです。スキーマ2 頭は、ピヨ太君が「何を考えるか」の部分です。身体は、ピヨ太君が「何をできるか」の部分です。心は、ピヨ太君が「何を感じるか」の部分です。ピヨ太君の頭、身体、心がどうなっているかをそれぞれ説明することによって、ピヨ太君という人間（？）がどんなやつかを説明できるでしょう。 3層スキーマも同じ考え方です。データベースがどんなものかを一言で定義するのは大変です。そこでデータベースの要素を3つに分けて、それぞれを定義することによって、全体を定義しようと考えました。それが3層スキーマです。はい、ここまでで「スキーマ」という単語がいっぱい出てきましたね。ここまでに登場した「スキーマ」は、すべて「構造」と読み替えて結構です。データベースの構造を3つに分けて定義しような「3層構造」という考え方があります。 3つの分け方は「外部構造」「概念構造」「内部構造」や「概念構造」「論理構造」「物理構造」と分けるのが有名です。ちゃんと意味は通じますよね？さて、ここまではデータベース全体のお話でした。次に個々のデータベースについて見ていきます。ただし、ここまでに説明したスキーマの説明は一旦、忘れてください。それでは個々のデータベースのお話です。データベースにはいろいろな種類があります。有名どころは、Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、Microsoft Accessなどでしょうか。データベースによって「スキーマ」と呼ばれる概念を持っているデータベースと持っていないデータベースがあります。この説明を書いている時点の状況ですが、Oracle、SQL Server、PostgreSQLにはスキーマと呼ばれる概念があります。 MySQL、Microsoft Accessにはスキーマと呼ばれる概念はありません。 Oracle、SQL Server、PostgreSQLで出てくる「スキーマ」は、それぞれ、似てはいますが微妙な違いがあります。まず、Oracleにおけるスキーマですが……うんちゃらかんちゃら。ごめんなさい。それぞれのスキーマの意味を説明し始めると長ったらしくなってしまうので、ここでは書くのを止めておきます。まとめるとですね。 Oracleの話で「スキーマ」という用語が出てきます。 SQL Serverの話でも「スキーマ」という用語が出てきます。 PostgreSQLの話でも「スキーマ」という用語が出てきます。そして、先ほども説明した通り、データベースの概念的な話でも「スキーマ」という用語が出てきます。すべて同じ「スキーマ」という用語です。ですが、それぞれが指し示すものは少し違います。ですから、お勉強する際には気を付けてください。 Oracleのスキーマを勉強しているときにSQL Serverのスキーマの説明を読んでしまうと、間違って覚える可能性があります。データベース固有のスキーマを調べているときに概念としてのスキーマの説明を読んでしまうと、混乱するでしょう。繰り返しになりますが「スキーマ」という用語が具体的に何を示すかは、分野によって微妙に異なります。おそらくですが、IT用語辞典系の資料を見ても、適切な情報を拾い上げるのは難しいと思います。あなたの知りたい「スキーマ」がOracleの話であればOracleの専門書を読んでください。 SQL Serverの話であればSQL Serverの専門書を読みましょう。その分野におけるスキーマの意味を調べてください。 image piyo2 一言でまとめるよまぁ「スキーマ」って単語が出てきたら「何かの構造なんだな～」と、お考えください

スキーマ

1.データベースのトランザクション処理において、あれやこれやと処理した結果を取り消して、やらなかったことにすること 2.データベースで障害が起きたときの対処法のひとつで、どこかの時点のバックアップを適用して障害が起きる前の状態に一旦戻し、それ以降の処理を再現することで障害が起きていないデータベースを復活させること

1.ロールバック 2.ロールフォワード

企業内の複数システムから大量のデータを時系列で蓄積するデータサーバーです。企業が何らかの意志決定を行うために、既存システムのデータを1つのデータベースに統合し、業務横断的にデータを活用できる環境を構築します

データウェアハウス

統計的・数学的手法を用いて、データの法則性や因果関係を見つけ出す手法

データマイニング

1.POSデータやeコマースの取引ログなどを分析して、顧客が一緒に購入している商品の組み合わせを発見するデータ分析手法。1人の観客による1回の第入データをマーケットバスケットデータといい。これを週や月単位に集計したデータベースを元にデータマイニングを行う 2.ツリー（形図）によってデータを分析する手法。予測やデータ分類、又はデータのもつルールの抽出・生成などに利用される。例えば、顧客データについて、顧客を性別・年齢層・年収など複数の属性を組み合わせて段階的にセグメント化し，蓄積された大量の購買履歴データに照らして商品の購入可能性が最も高いセグメントを予測する 3.人間の脳や神経系の仕組みをモデル化した数学モデルで、データマイニングに置いて数値予測に使われる 4.異質なものが混ざり合った調査対象の中から、互いに似たものを集めた表（これをクラスタという）を作り、調査対象を分類する方法

1.マーケットバスケット分析 2.決定木分析(デシジョンツリー) 3.ニューラルネットワーク 4.クラスタ分析

データへのアクセス方法をSQLに限定しないデータベースの総称

NoSQL

1.データを1つのキーに対応付けて管理するデータモデル。キーバリューストア（KVS:Key-Value Store）とも呼ばれる 2.キーバリュー型にカラム（列）の概念をもたせたデータモデル。キーに対して、動的に追加可能な複数のカラム（データ）を対応付けて管理できる 3.キーバリュー型の基本的な考え方を拡張したデータモデル。データを“ドキュメント”単位で管理する。個々のドキュメントのデータ構造（XMLやJSONなど）は自由 4.グラフ理論に基づいてデータ間の関係性を表現するデータモデル。ノードとノード間のエッジ（関係，リレーションシップ），そしてノードとエッジにおける属性（プロパティ）により全体をグラフ形成する

1.キーバリュー型 2.カラム指向型 3.ドキュメント指向型 4.グラフ指向型

ビッグデータのデータ貯蔵場所であり、あらゆるデータを発生した元のままの形式や構造で格納できるリポジトリ

データレイク

財務会計

財務会計

販売管理

販売管理