基本情報技術者 用語集データベース・前編

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データベース方式・基礎 ― 基本情報技術者 用語集

データベースの基礎は、基本情報技術者試験で必出の分野です。したがって、ここではDBの基本概念、データモデル、関係モデルの基本までを順に解説します。また、関係演算の操作も整理しておきましょう。

データベースの基本概念

まず、データベースの基本概念を確認します。たとえば、DBMSはデータベースを管理するソフトウェアです。さらに、データ独立性や3層スキーマも基本情報技術者試験で頻出です。

データベース（DB）

関連するデータを整理・統合して蓄積し、複数の利用者やプログラムから共有利用できるようにしたデータの集まり。 例：顧客DB、商品DB、図書館の蔵書DB

データベース管理システム（DBMS）

データベースを構築・運用するソフトウェア。データ定義、操作、整合性維持、セキュリティなどを提供。 例：MySQL、PostgreSQL、Oracle Database、SQL Server

スキーマ

データベースの構造を定義したもの。外部・概念・内部の3層がある。 例：テーブルの列名・データ型・制約の定義

3層スキーマ

外部スキーマ（ユーザ視点）、概念スキーマ（論理構造）、内部スキーマ（物理格納）の3層構造。データの独立性を確保。 例：物理ストレージを変えても外部スキーマは影響を受けない

データ独立性

データの物理的な格納方法と論理的な構造を切り離し、片方の変更が他方に影響しない性質。 例：HDDからSSDに変更してもアプリ修正は不要

データディクショナリ

データベースの構造情報（テーブル、列、制約など）を格納した辞書。メタデータの管理に使う。 例：「customer表にはid・name・emailがある」という情報を保持

データベースのモデル

次に、データベースのモデルを見ていきます。たとえば、関係モデル・階層モデル・ネットワークモデルなど複数の方式があります。また、NoSQLなど近年の新しいモデルも重要です。

階層型データベース

データを木構造で表現する古典的なDBモデル。親子関係が1対多に限定される。 例：IBMのIMS、組織図のような構造

網型データベース

データ間の関係を網目状に表現するDBモデル。多対多の関係を表せる。 例：CODASYL型DB、古いメインフレームで使用

関係データベース（RDB）

データを表（テーブル）形式で管理するモデル。現在最も普及している。 例：Oracle、MySQL、PostgreSQL

オブジェクト指向データベース

データをオブジェクトとして格納するDB。継承や多態性をDBレベルで扱える。 例：複雑な構造を持つCAD、マルチメディアデータの管理

NoSQLデータベース

RDB以外の様々なDBの総称。スケーラビリティや柔軟性が高い。 例：MongoDB、Cassandra、Redis、Neo4j

キーバリュー型

キーと値のペアでデータを格納する単純な構造のNoSQL。 例：Redis、Amazon DynamoDB

ドキュメント型

JSONなどの文書形式でデータを格納するNoSQL。柔軟なスキーマが特徴。 例：MongoDB、CouchDB

カラム指向型

列単位でデータを格納するDB。大規模な分析処理に強い。 例：Cassandra、HBase、Amazon Redshift

グラフ型

ノードと関係でデータを表現するNoSQL。SNSの友達関係などに最適。 例：Neo4j、Amazon Neptune

関係モデルの基本

続いて、関係モデルの基本を確認します。たとえば、テーブルは行（タプル）と列（属性）で構成されます。さらに、主キーや外部キーの概念も基本情報技術者試験で必須です。

関係（リレーション）

関係モデルにおける表に相当する概念。行と列で構成される。 例：「社員表」はリレーションの一例

テーブル（表）

RDBで2次元の表形式で表されたデータの集合体。 例：商品テーブル、注文テーブル

行（タプル、レコード）

テーブルの1件分のデータ。 例：社員表の「田中さんの1件の情報」

列（属性、カラム、フィールド）

テーブルの項目。データ型を持つ。 例：社員ID、氏名、入社日

定義域（ドメイン）

列が取りうる値の範囲。 例：「年齢」列のドメインは0〜150の整数

主キー（プライマリキー）

表の各行を一意に識別する列。NULL不可で重複も不可。 例：社員番号、顧客ID

候補キー

主キーになりうる属性の組。1つの表に複数存在しうる。 例：社員番号とマイナンバーがそれぞれ候補キー

外部キー

他の表の主キーを参照する列。表どうしの関連を表現する。 例：注文表の「顧客ID」が顧客表の主キーを参照

複合キー

2つ以上の列を組み合わせた主キー。 例：「学生ID＋科目ID」で成績表の行を識別

NULL

値が存在しないことを示す特殊な状態。0や空文字とは区別される。 例：未入力の電話番号欄をNULLで保持

関係演算

さらに、関係演算の操作を見ていきます。たとえば、選択・射影・結合は基本演算です。また、和・差・積などの集合演算も理解しておきましょう。

射影（プロジェクション）

表から特定の列だけを取り出す演算。 例：社員表から「氏名」と「部署」だけを取り出す

選択（セレクション）

表から条件を満たす行だけを取り出す演算。 例：社員表から「年齢30歳以上」の行を抽出

結合（ジョイン）

2つの表を共通する列で結合する演算。 例：社員表と部署表を「部署コード」で結合し、社員に部署名を付与

和集合

2つの表の行を合わせた集合（重複は除く）。 例：東京支店と大阪支店の社員リストを統合

積集合

2つの表に共通する行の集合。 例：両方の支店に所属する社員を抽出

差集合

一方の表にあって他方にない行の集合。 例：東京支店にいるが大阪支店にいない社員

直積

2つの表のすべての行の組合せ。 例：3行×2行の直積は6行になる

データベース設計 ― 基本情報技術者 用語集

データベース設計は、品質の高いシステムを作るための重要な工程です。とくに、E-R図と正規化は基本情報技術者試験で頻出です。また、参照整合性などの制約も理解しておきましょう。

概念設計（E-R図）

まず、E-R図による概念設計を確認します。たとえば、エンティティ・属性・関連で対象を表現します。さらに、カーディナリティの種類も基本情報技術者試験で頻出です。

E-R図（実体関連図）

エンティティ（実体）とリレーションシップ（関連）でデータ構造を図式化する手法。 例：「顧客」「注文」「商品」を四角形と線で結ぶ

エンティティ（実体）

管理対象となるモノやコト。表に対応する。 例：顧客、商品、注文、社員

リレーションシップ（関連）

エンティティ間のつながり。 例：顧客が注文する、社員が部署に所属する

属性

エンティティが持つ性質や情報項目。 例：顧客エンティティの「氏名」「住所」「電話番号」

カーディナリティ（多重度）

関連の対応関係を表す数。1対1、1対多、多対多がある。 例：1人の顧客が複数の注文を持つ→1対多

1対多

一方のエンティティが他方の複数と関連する関係。 例：1つの部署に複数の社員が所属

多対多

互いに複数ずつ関連する関係。中間テーブルで実装される。 例：学生と科目（1人が複数科目、1科目を複数人が受講）

正規化

次に、正規化のステップを見ていきます。たとえば、第1正規形から第3正規形までが基本です。また、各正規形の条件を順に理解することが重要です。

正規化

データの重複や矛盾を避けるため、表を適切に分割する設計手法。 例：1つの表を、関連の薄い情報ごとに複数の表に分ける

非正規形

1つのセルに複数の値が入っているような未整理の表。繰り返し項目を含む。 例：1行に「商品1、商品2、商品3」と複数値が入っている表

第1正規形

各セルに1つの値だけが入る状態。繰り返し項目を排除した形。 例：商品名を別行に分割し、1セル1値にする

第2正規形

第1正規形を満たし、かつ主キーの一部だけに依存する項目（部分関数従属）を排除した形。 例：「注文ID＋商品ID」が主キーの表から、商品名（商品IDのみに依存）を分離

第3正規形

第2正規形を満たし、かつ主キー以外の項目間の関数従属（推移的関数従属）を排除した形。 例：社員表の「部署コード→部署名」を別表に分離

ボイス・コッド正規形（BCNF）

第3正規形をさらに厳密にした形。すべての関数従属の左辺が候補キーであること。 例：複数の候補キーを持つ複雑な依存関係を解消

関数従属

ある属性の値が決まれば別の属性の値が決まる関係。「A→B」と表す。 例：社員ID→氏名（社員IDが決まれば氏名が決まる）

部分関数従属

主キーの一部だけに依存する関数従属。 例：複合キー「注文ID＋商品ID」のうち、商品IDだけで商品名が決まる

推移的関数従属

A→B、B→Cという関係から、A→Cが導かれる関係。 例：社員ID→部署コード→部署名

非正規化（逆正規化）

性能向上のために意図的に正規化を緩める設計。読取り処理を高速化する目的。 例：頻繁にJOINする表を1つに統合してクエリを高速化

制約・参照整合性

続いて、データベースの制約を確認します。たとえば、NOT NULL・UNIQUE・CHECKなど様々な制約があります。さらに、参照整合性は外部キーで保証されます。

制約

データの整合性を保つためのルール。NOT NULL、UNIQUE、CHECKなどがある。 例：「年齢は0以上」「メールアドレスはユニーク」

NOT NULL制約

列にNULL値の格納を許さない制約。 例：氏名列にNULLを禁止して必須入力にする

UNIQUE制約

列の値の重複を許さない制約。 例：メールアドレス列を全顧客で一意にする

CHECK制約

列の値が特定の条件を満たすことを保証する制約。 例：CHECK (price > 0) で価格を正に限定

参照整合性制約

外部キーが参照する主キーが必ず存在することを保証する制約。 例：存在しない顧客IDの注文は登録できない

カスケード削除

親レコードを削除すると関連する子レコードも自動削除される動作。 例：顧客削除時にその顧客の注文も全削除

ドメイン制約

列の取りうる値の範囲を制限する制約。 例：性別列を「男」「女」のいずれかに限定

SQL ― 基本情報技術者 用語集

SQLは、リレーショナルデータベースを操作する標準言語です。とくに、SELECT文の使い方、結合、集計関数は基本情報技術者試験で頻出です。また、副問合せやビューも押さえておきましょう。

SQLの基本

まず、SQLの基本的な構文を確認します。たとえば、SQLは大きくDDL・DML・DCLに分類されます。また、各分類の役割を理解しておきましょう。

SQL

Structured Query Language。RDBを操作する標準的な問合せ言語。 例：SELECT, INSERT, UPDATE, DELETEなどの命令

DDL

Data Definition Language。データ定義言語。表や索引の作成・削除を行う。 例：CREATE TABLE, DROP TABLE, ALTER TABLE

DML

Data Manipulation Language。データ操作言語。データの取得・追加・更新・削除。 例：SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

DCL

Data Control Language。データ制御言語。アクセス権限やトランザクション制御。 例：GRANT, REVOKE, COMMIT, ROLLBACK

データ定義（DDL）

次に、データ定義言語DDLを見ていきます。たとえば、CREATE文でテーブルを作成し、ALTER文で変更します。さらに、DROP文で削除する一連の操作も基本情報技術者試験で頻出です。

CREATE TABLE

新しいテーブルを作成するSQL文。 例：CREATE TABLE 社員 (id INT PRIMARY KEY, 名前 VARCHAR(50))

ALTER TABLE

既存テーブルの構造を変更するSQL文。列の追加・削除・変更を行う。 例：ALTER TABLE 社員 ADD 部署 VARCHAR(20)

DROP TABLE

テーブルそのものを削除するSQL文。データもまとめて消える。 例：DROP TABLE 一時データ

TRUNCATE

テーブル構造は残してデータだけ全削除するSQL文。DELETEより高速。 例：TRUNCATE TABLE ログ

CREATE INDEX

索引を作成するSQL文。検索性能向上のために使う。 例：CREATE INDEX idx_email ON 顧客(email)

データ操作（DML）

続いて、データ操作言語DMLを確認します。たとえば、SELECT・INSERT・UPDATE・DELETEの4つが基本です。また、WHERE句やORDER BY句との組合せも重要です。

SELECT

表からデータを取り出すSQL文。最もよく使う。 例：SELECT 氏名 FROM 社員 WHERE 部署 = '営業'

INSERT

表にデータを追加するSQL文。 例：INSERT INTO 社員 VALUES (1, '田中', '営業')

UPDATE

表のデータを更新するSQL文。WHERE句で対象を絞ることが多い。 例：UPDATE 社員 SET 部署 = '人事' WHERE id = 1

DELETE

表からデータを削除するSQL文。 例：DELETE FROM 社員 WHERE 退職フラグ = 1

WHERE句

SQLで条件を指定する句。検索や更新の対象行を絞り込む。 例：WHERE 年齢 >= 20 AND 性別 = '女'

ORDER BY句

結果を並べ替える句。ASC（昇順）またはDESC（降順）を指定。 例：ORDER BY 入社日 DESC

GROUP BY句

同じ値を持つ行をグループ化する句。集計関数と組み合わせて使う。 例：SELECT 部署, COUNT(*) FROM 社員 GROUP BY 部署

HAVING句

GROUP BYの結果に対する条件指定。WHERE句より後で評価される。 例：GROUP BY 部署 HAVING COUNT(*) >= 10

DISTINCT

重複した行を除外して結果を返す指定。 例：SELECT DISTINCT 部署 FROM 社員

LIKE

パターン一致による検索。「%」と「_」をワイルドカードに使う。 例：WHERE 氏名 LIKE '田%'で田で始まる名前を検索

BETWEEN

値の範囲を指定する条件式。 例：WHERE 年齢 BETWEEN 20 AND 30

IN

列の値が指定リストのいずれかに一致するかを判定する条件式。 例：WHERE 部署 IN ('営業', '人事', '総務')

結合・集計関数

さらに、テーブル結合と集計関数を見ていきます。たとえば、JOINには内部結合と外部結合があります。また、COUNT・SUM・AVGなどの集計関数も基本情報技術者試験で頻出です。

内部結合（INNER JOIN）

両方の表に対応する行があるときだけ結合する方式。 例：注文と顧客を顧客IDで結合し、顧客情報のある注文のみ取得

外部結合（OUTER JOIN）

片方の表に対応する行がなくても結合する方式。LEFT/RIGHT/FULLがある。 例：注文のない顧客もリストに含めるLEFT OUTER JOIN

LEFT JOIN

左の表のすべての行を残し、右の表から対応する行を結合する。 例：全顧客と注文を結合、注文なし顧客はNULLで表示

自己結合（セルフジョイン）

同じ表どうしを結合する方式。階層構造を表現する際などに使う。 例：社員表で上司と部下の関係を表示

クロス結合

両表の全行を組み合わせる直積結合。 例：3行×4行のクロス結合で12行の結果

集計関数

複数行の値から1つの値を返す関数。 例：SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN

COUNT

行数を数える集計関数。 例：SELECT COUNT(*) FROM 注文で注文件数

SUM

合計を求める集計関数。 例：SELECT SUM(金額) FROM 注文で売上合計

AVG

平均を求める集計関数。 例：SELECT AVG(年齢) FROM 社員

MAX / MIN

最大値・最小値を求める集計関数。 例：SELECT MAX(給与), MIN(給与) FROM 社員

副問合せ・ビュー

次に、副問合せとビューの使い方を確認します。たとえば、副問合せはSQLの中にSQLを書く高度な技法です。さらに、ビューによる仮想テーブルも実務で広く使われます。

副問合せ（サブクエリ）

SQL文の中にネストされた別のSELECT文。 例：SELECT * FROM 社員 WHERE 部署 IN (SELECT 部署 FROM ...)

相関副問合せ

外側のクエリの値を参照する副問合せ。行ごとに評価される。 例：各部署の平均給与より高い社員を抽出

EXISTS

副問合せの結果が1行でもあるかを判定する演算子。 例：注文のある顧客のみ抽出 WHERE EXISTS (...)

ビュー

実体を持たない仮想的な表。SELECT文の結果に名前を付けて再利用する。 例：CREATE VIEW 営業社員 AS SELECT * FROM 社員 WHERE 部署 = '営業'

マテリアライズドビュー

結果を物理的に保持するビュー。集計済みのデータを高速に取得できる。 例：日次集計結果を保持して翌日まで再計算不要にする

権限管理

最後に、SQLによる権限管理を見ていきます。たとえば、GRANTで権限付与、REVOKEで権限剥奪を行います。また、ロールによる権限のグループ化も基本情報技術者試験で問われます。

GRANT

ユーザに権限を付与するSQL文。 例：GRANT SELECT ON 社員 TO user1

REVOKE

ユーザの権限を取り消すSQL文。 例：REVOKE INSERT ON 社員 FROM user1

ロール

権限をまとめたグループ。複数のユーザに一括付与できる。 例：「管理者ロール」を作成して必要なユーザに付与