データベースとは？IT初心者向けにわかりやすく３分で解説【DB】

データベースとはコンピュータ上でデータを効率的かつ整理された方法で保存・管理するシステムのことを指します。

IT初心者向けにわかりやすく説明すると「あらゆる情報が整理されている収納箱」のようなものと言えます。

データベースという概念が誕生する前は「〇〇の情報が知りたいなら東京にいく」「■■が知りたいなら大阪に行く」といったように、補完されている場所も形式もバラバラで、一元的な管理が行えませんでした。

そこで必要なデータを決められた形式で保持するための仕組みとして考えだされたのがデータベース。

システムエンジニアの世界では "DataBase" の頭文字をとって「DB」と呼ぶのが一般的。

このページでは、IT初心者向けに「データベースとは何か？」を１からわかりやすく解説します

このページで学べる内容

データベースとは？
- データベースの成り立ち
データベースの種類
- リレーショナルデータベース
- 階層型データベース
- ネットワーク型データベース

プログラマーやシステムエンジニアを目指す方であれば、知らないと恥ずかしい超・基本知識の１つ。是非最後までご覧ください。

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データベースとは
1. データベースの役割
2. データベースの例
データベースの種類
【まとめ】データベースとは？

データベースとは

冒頭でも開設した通り、データベースは一言で説明すると「様々なデータを決まった形で整理して集めたもの」「それを実現するための仕組み」です。

データベースの役割

データベースの主な目的は、複数のデータを一元的に保存し、必要なデータを簡単に検索・取得・追加・更新・削除することができるようにすること。これにより、企業や組織が効率的に情報を扱うことができます。

データベースの主な役割

データの保存
→情報を整理してコンピュータ上に保存する
データの検索/取得
→特定の条件に一致するデータを見つけ出し取得する
データの追加/更新/削除
→新しいデータを追加したり既存のデータを更新・削除する

Tips：データベースの歴史

補足としてデータベースの成り立ち・歴史を簡単にご説明したいと思います。

データベースという用語はDoD (Department of Defense = 米国国防省) で誕生しました。

アメリカ国内で散在していた様々な軍事情報を一か所に集め、そこを見れば国内すべての軍事情報をすべて把握できるようにしたのがデータベースの起源です。

データベースという概念が誕生する前は、〇〇の情報を知りたいなら□□の図書館へ・・・△△の情報を知りたいなら●●の大学へ・・・・と情報収集するにも膨大な労力が必要でした。

もっと言うと、そもそもどこに行けば目的の情報が分かるのか？すら分からないというのが現実で、情報を一元的に管理する必要性が認識されたのがデータベースという概念の始まりです。

これらの散在している情報を１か所に集積し、決まった形で管理・保持することで、必要な情報を素早く収集することが可能にしたのが "データベース" という概念です。

データベースの例

データベースはシステムの世界に限らず実は様々な場面で利用されています。

例えば、電話帳やアドレス帳、クラスの生徒名簿など、決まった形でデータが集められているのでデータベースの例と言えます。

我々はこのように様々な場面でデータベースを活用していることが分かります。

もしデータベースがなかったら、〇〇さんの電話番号が知りたい！思っても、過去のメモなどを頑張って探したり、知っている人に聞いたりしないといけません。

同じようにシステムの世界でも、決まったデータを決まった形で整理・保持しておくことは、システムの効率性を高めるうえで非常に重要なことなのです。

では、コンピュータの世界ではどのようにデータを管理・整理しているのでしょうか。

次に、コンピュータ内部におけるデータ保持形式の違いに着目してデータベースを分類して解説します。

データベースの種類

データベースは、どのような形でデータを保持するか？という観点で見た際、以下の３種類に分類することができます。

３種類のデータベース

リレーショナルデータベース
⇒エクセルのように表形式でデータを保存する
階層型データベース
⇒ツリー状にデータを保存する
ネットワーク型データベース
⇒データを相互に関連付けて保存する

ここでは、代表的な３つのデータベースを見ていきながら、データベースのイメージを深めていきましょう。

リレーショナルデータベース

データベースの中で最も一般的に利用されるのがリレーショナルデータベースです。

リレーショナルデータベースは、エクセルのように表形式（テーブル）であらわされるデータベースで、テーブル間の関係（リレーション）を定義することでデータの結びつきや関連性をわかりやすく表します。

普段何気なく利用している電話帳や、学校の先生が使っていた出席簿などは、リレーショナルデータベースの原型とも言えます。

そのうえで、リレーショナルデータベースの特徴は「リレーショナル」の名の通り（学生の個人情報を保持するテーブルや、成績を管理するテーブルなどを表形式で整理しつつ）それら２つのテーブルの関連性がわかるように整理されていることが特徴です。

「データベースといえばリレーショナルデータベース」と言っても過言ではないぐらいポピュラーな形式。データベースの勉強をする＝リレーショナルデータベースの勉強をする　という感じなので、リレーショナルデータベースという用語は必須で頭に入れておきましょう。

リレーショナルデータベースを専門的に解説すると

リレーショナルデータベースをより専門的に説明すると、表形式のデータを使用してデータを保存・管理するためのデータベースモデルと説明できます。

このモデルでは、データが複数のテーブルに分割され、各テーブルには行と列があります。

リレーショナルデータベース,列カラム,行レコード — 図7：リレーショナルデータベースの仕組み

各テーブルは列に対応する「フィールド」と行に対応する「レコード」で構成され、フィールドにはテーブル内で保存されるデータの種類に応じてデータ型が定義されます。レコードには、テーブル内の各フィールドに対応する値が含まれます。

リレーショナルデータベースでは、複数のテーブルをリレーション（関連）として定義することができます。これにより、異なるテーブル間でデータを結合することができます。

例えば、生徒情報を保存するテーブルと成績情報を保存するテーブルがある場合、これら2つのテーブルを生徒の所属するクラスに関連付けることで、クラスごとの科目の点数を簡単に取得することが可能になります。

リレーショナルデータベース,リレーション — 図8：リレーショナルデータベース/リレーション

リレーショナルデータベースは、データの整合性を維持しやすく、柔軟性があります。

SQL（Structured Query Language）を使用してデータの検索、更新、挿入、削除などを行うことができます。そのため、リレーショナルデータベースは、現代のアプリケーションやビジネスにおいて、最も一般的に使用されているデータベースモデルの1つです。

参考　SQLとは？

リレーショナルデータベースの概念を理解するためには、表形式での整理が非常に助けになると思いますので、以下、簡単な学生と講義の情報を管理するリレーショナルデータベースの例を示します。

例1　学生テーブル（Students）

学生ID	名前	年齢	メールアドレス
1	山田太郎	20	yamada@example.com
2	鈴木花子	19	suzuki@example.com
3	佐藤一郎	21	sato@example.com

例2　講義テーブル（Lectures）

講義ID	講義名	教授名
101	数学	山本先生
102	物理学	高橋先生
103	コンピュータサイエンス	佐々木先生

例3　学生講義マッピングテーブル（StudentLectures）

学生ID	講義ID
1	101
1	103
2	102
3	101

この例では、学生テーブルが学生の情報、講義テーブルが講義の情報を保持しており、学生講義マッピングテーブルが学生と講義の関係性を示しています。

このような表形式のデータ構造が、リレーショナルデータベースでのデータ管理の基本です。リレーション（関係）とは、このようにテーブル間での関連性のことを指します。

まとめ：リレーショナルデータベースとは？

テーブル構造: データを表形式で保存し、行と列で構成されます。
リレーション: それぞれのテーブル間の関連性をリレーションと呼び、相互に関連付けられることが可能です。
データ整合性: 制約やルールを設定することで、データの整合性を維持します。
SQL対応: SQL（Structured Query Language）を使用して、データの検索、挿入、更新、削除などの操作が行えます。
スケーラビリティ: 大量のデータと複雑なクエリに対しても、効率的に処理することができます。

階層型データベース

階層型データベースは、データを階層型の親子関係で表現するデータベースです。

上記の階層型データベースの例では、英語の点数を各生徒別に保持しています。Cさんの点数は、英語＞ C と階層をたどることで取得することができます。

この他にも階層型データベースの例としては、会社の組織図やOSのファイル管理システム（ディレクトリ）が分かりやすいかと思います。

階層型データベースのポイントは、データをツリー構造で表すということ。そして1つのデータが他の複数のデータに対して、親子関係をもつということがポイントです。

階層型データベースが利用されるシステムの例

オペレーティングシステムのファイル管理: ファイルシステムの管理に階層型データベースの概念が用いられることが多く、ディレクトリやファイル間の親子関係を表現します。
組織構造の管理: 企業の部署やチームの階層構造を管理するために使用されることがあります。
製品の部品構造: 製造業での部品の構造管理など、製品の階層構造を管理する際に用いられます。
XML文書の管理: XML文書は階層構造を持つため、階層型データベースでの管理が適しています。
ネットワーク管理: ネットワークトポロジーの管理など、ネットワークの構造を階層型データベースで表現する場合があります。

階層型データベースのポイント

データをツリー構造で表す
1つのデータが他の複数のデータに対して親子関係をもつ

サンプル　階層型データベースの操作例

以下は、親子関係を表現するクラスを作成し、組織の階層構造を表示するプログラムです。

class Department:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.sub_departments = []

    def add_sub_department(self, department):
        self.sub_departments.append(department)

    def display(self, level=0):
        print('  ' * level + self.name)
        for sub_department in self.sub_departments:
            sub_department.display(level + 1)

root = Department("会社")
sales = Department("営業部")
root.add_sub_department(sales)
sales.add_sub_department(Department("東京営業部"))
sales.add_sub_department(Department("大阪営業部"))

root.display()

# 会社
#   営業部
#     東京営業部
#     大阪営業部

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は、階層型データベースに代わるデータモデルの1つで、データの関係性を以下のようなグラフ構造で表現する方法です。

ネットワーク型データベースは、複数のデータレコードが相互に関連している場合に使用されます。各レコードは、複数の「親」レコードおよび「子」レコードにリンクすることができます。

例えば、会社の組織図を考えてみると、上司と部下の関係がツリー構造で表現される階層型データベースとは異なり、ネットワーク型データベースでは、部下が複数の上司を持つ場合に柔軟に対応できます。

つまり、1つの部下レコードが複数の上司レコードにリンクすることが可能になります。

また同様に下記のネットワーク型データベースを見れば、Aさんは国語と英語を受験していますが、Cさんは英語しか受験していないということが分かります。

ネットワーク型データベースは従来の階層型データベースに比べて柔軟性が高く、複雑な関係を持つデータを扱うのに適しています。が、データの整合性を維持するために、リンクの数やパスの長さに制限がある場合があるという点がデメリットです。

ネットワーク型データベースが利用されるシステムの例

在庫管理システム: 商品、サプライヤー、カテゴリーなど、複数の要素間での多対多の関連性を表現する際に使用されることがあります。
航空予約システム: フライト、乗客、予約、空港など、多くのエンティティ間の複雑な関係を管理する必要があるため、ネットワーク型データベースが用いられることがある。
製造プロセス管理: 製品、部品、供給業者、組立ラインなど、多対多の関係を持つデータを組織化し、効率的に追跡するために使用されることがあります。
アカデミックリサーチ: 複雑な研究データを扱う際、多対多の関連性を持つデータ構造を必要とすることがあるため、ネットワーク型データベースが選択されることがあります。
医療情報管理: 患者、診断、治療、医師などの多対多の関連性を持つデータを管理するのに適しています。

【まとめ】データベースとは？

このページのまとめ

1. リレーショナルデータベース
- 構造: 表形式でデータを保存し、各テーブル間のリレーションを用いて関連付けます。
- 用途: 一般的なデータ管理。多くのビジネスアプリケーションで使用されます。
- 関係: 1対1、1対多、多対多の関係を表現可能。
- イメージ: エクセルのような表でデータを管理している様子。
2. 階層型データベース
- 構造: データを親子関係の木構造で管理します。
- 用途: ファイルシステム、組織図などの階層的なデータ表現。
- 関係: 親子関係のみを持つ。
- イメージ: フォルダとサブフォルダのような構造。
3. ネットワーク型データベース
- 構造: 複数の親子関係を持つことができるグラフ構造。
- 用途: 複雑な多対多の関連性を持つデータ管理。
- 関係: 1つの子が複数の親を持つことができる。
- イメージ: ソーシャルネットワークの友達関係のようなグラフ。