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です。
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
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。
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です。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。
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。
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。
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？
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、会社の組織図などが分かりやすいでしょう。
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。
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。
また同様に上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。
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