sot04 最近の更新履歴 城西国際大学_経営情報学部_組織情報論2017

組織情報論

第4回 データベース 3 ^{データベースの操作}

1

講師 佐枝三郎

https://sites.google.com/site/jiusaedasoshikiron2017/

関係代数とデータベース操作

2

関係代数（relational algebra）

• 関係代数においては、「関係」の英語表現は「リレーショ

ン」であるが、これからは分かりやすさのため「テーブ

ル」を用いる

• 関係（テーブル）に対して、集合操作を行う演算子を適

用することで、データ操作を行う形式的体系

– 対象となる関係（テーブル）に対する操作を代数式で、手続

き的に記述する

– 関係代数の演算子は一つ以上の関係を演算の対象とし、そ

の演算結果も関係となる

• 演算子（operator）が適用対象のことを「オペランド（operand）」という

– 関係代数の演算子を、関係に適用している限り、その結果

は必ず関係となる

• 基本的な演算子に以下のものがある

– 和、差、直積、射影、選択

3

和（union)

• 記号は「∪」

• 二つの関係（テーブル） R(A1, …, An) および S(B1, …, Bn) の

和集合を取る演算

R U S = { t | t ∈ R ∨ t ∈ S }

記号の意味 |：右の条件が満たす集合

∈：含まれる

∨ _{： OR または}

∧ _{： AND または}

￢： NOT 非

• RとSは属性の数（次数）が同一で、それぞれの属性のドメ

インも同じでなければならない

– この条件を「和両立（union compatibility）」という

– 和の演算結果の属性名は R と同一となる

• 具体例では、第一学年の学生の関係（テーブル）と、第2学

年のテーブルを縦方向に結合すること

4

和（union)演算の例

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 001 1 BG16002 _{石田みどり 女} 002 1 BG16003 _{上村茂 男} 002 1

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG15001 _{大島良子 女} 001 2 BG15002 _{加藤正幸 男} 002 2

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG16001 会田一郎 男 001 1

BG16002 石田みどり 女 002 1

BG16003 上村茂 男 002 1

BG15001 大島良子 女 001 2

BG15002 加藤正幸 男 002 2

R

S

R U S

和(union)

演算を行う!!

5

差（difference）

• 記号は「－」

• 二つの関係（テーブル） R(A1, …, An) および

S(B1, …, Bn) の差集合を取る演算

R – S = { t | t ∈ R ∧ ￢ t ∈ S }

– R と S は和両立でなければならない

– 差の演算結果の属性名は R と同一となる

6

差（difference）演算の例

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 001 1 BG16002 _{石田みどり 女} 002 1 BG16003 _{上村茂 男} 002 1

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG15001 _{大島良子 女} 001 2

BG15002 _{加藤正幸 男} 002 2

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 001 1

BG16002 _{石田みどり 女} 002 1

BG16003 _{上村茂 男} 002 1

BG15001 _{大島良子 女} 001 2

BG15002 _{加藤正幸 男} 002 2

R

S

R - S

差(difference)

演算を行う!!

7

直積 (cartesian product）

• 記号は「×」

• 二つの関係（テーブル） R(A1, …, An) および S(B1,

…, Bm) の和集合を取る演算

R × S = { t * u | t ∈ R ∧ u ∈ S }

– ここで、「t * u」はタプル t とタプル u を連結したタプル

• 直積演算の結果の属性名は、基本的に R と S

の属性名をそのまま受け継ぐ

– R と S に同じ属性名があった場合には、「 R.Ai 」

「 S.Bj 」として区別する

8

直積演算の例

学籍番号 氏名 性別

BG15001 _{大島良子 女} BG15002 _{加藤正幸 男}

科目番号 講義名 担当教員ID

001 _{組織情報論} K002

002 _{情報メディア論} K005

003 _{情報学特論} K002

004 _{情報処理応用論} K008

R ^S

R × S

学籍番号 氏名 性別 科目番号 講義名 担当教員ID

BG15001 _{大島良子 女} 001 _{組織情報論} K002 BG15001 _{大島良子 女} 002 _{情報メディア論} K005 BG15001 _{大島良子 女} 003 _{情報学特論} K002 BG15001 _{大島良子 女} 004 _{情報処理応用論} K008 BG15002 _{加藤正幸 男} 001 _{組織情報論} K002 BG15002 _{加藤正幸 男} 002 _{情報メディア論} K005 BG15002 _{加藤正幸 男} 003 _{情報学特論} K002 BG15002 _{加藤正幸 男} 004 _{情報処理応用論} K008

直積演算

(cartesian product）を行う!!

9

選択（selection）

• 記号は「σ」

• 関係（テーブル） R(A1, …, An) がもつタプルの

うち、指定された条件を満足するものだけを

残し、他を削除する演算

σ

= { t | t ∈ R ∧ P

(t) }

– 「P

(t)」とは、タプル t が選択条件 F を満足すると

き真となる述語

– 選択演算の結果の属性名は R と同一となる

10

選択演算の例

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG15001 _{大島良子 女} 001 2

BG15002 加藤正幸 男 002 2

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 001 1

BG16002 _{石田みどり 女} 002 1

BG16003 _{上村茂 男} 002 1

BG15001 _{大島良子 女} 001 2

BG15002 _{加藤正幸 男} 002 2

R

σ ^学年＝2 (R)

選択演算(selection）を行う!!

11

選択条件

• 選択演算「 ^{σ F} 」の選択条件「F」には、以下のもの

を用いる

– 属性 Ai の値と定数 c の比較演算子 θ による比較条

件 「Ai θ c」

• 比較演算子 θ には＝、＜、＞、≦、≧、≠ を用いる

• 例： 性別 = 男、 出席回数 ＞ 10

– 属性 Ai と属性 Aj の値の比較演算子 θによる比較条

件 「Ai θ Aj」

• 例： 期末試験成績 > 中間試験成績

– 上記の条件を論理和「∨」、論理積「∧」、否定「￢」を

用いて組み合わせたもの

• 例： （出席回数 > 10）∧（期末試験成績 > 中間試験成績）

12

射影（projection）

• 記号は「π」

• 関係(テーブル） R(A1, …, An) から指定した属性

A1’, …, Am’ だけを残し、他を削除する演算

πA1’, …, Am’ = { t [A1’, …, Am’] | t ∈ R }

– { A1’, …, Am’ } ⊆ { A1, …, An }

– ここで、t [A1’, …, Am’] はタプル t から、指定された属

性だけを残し他を削除したタプル

– 残された属性の値が完全に一致する複数タプルがあ

る場合は、ただ一つのタプルが残される

• 射影演算の結果の属性名は、 A1’, …, Am’ に指

定された属性名となる

13

射影演算の例

性別 学部番号 男 ⁰⁰¹ 女 ⁰⁰² 男 ⁰⁰² 女 ⁰⁰¹

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 001 1

BG16002 _{石田みどり 女} 002 1

BG16003 _{上村茂 男} 002 1

BG15001 _{大島良子 女} 001 2

BG15002 _{加藤正幸 男} 002 2

R

π ^{性別,学部番号} (R)

射影演算（projection）

を行う!!

14

結合（join）

• 記号は「⋈」

• 二つの関係(テーブル） R(A1, …, An) および S(B1, …, Bm) の

直積を取り、特定の条件を満足するタプルだけを残す演

算

R ⋈ ^F S = { t * u | t ∈ R ∧ u ∈ S ∧ P ^F (t, u)}

• –ここで、「t * u」はタプル t とタプル u を連結したタプル

– また、「P

(t)」はタプル t が選択条件 F を満足するとき真となる

述語

• 結合は、直積と選択の組み合わせで表現できる

R ⋈ ^{F S = σ F ( R × S )}

15

自然結合、等結合、θ(シータ）結合

• 二つの関係（テーブル）で条件を付けず、同じ

属性名の属性で等結合する場合を「自然結

合(natural join)という

• 結合演算⋈ ^F の結合条件Fが「Ai θ Bj」のような

単純な形式で、かつ演算子 θ が等号＝であ

るとき、「等結合（equi-join）」という

• 等結合に対して、それ以外の演算子（＜や＞

など）の場合には、「θ 結合（θ-join）」という

16

結合演算の例 （自然結合ー内部結合）

学籍番号 氏名 科目番号

BG15001 _大島良子 001 BG15002 _加藤正幸 002 BG15012 _佐伯洋子 002 BG15015 _加藤信子 004

R ^S

R ⋈ S

学籍番 号

氏名 科目番号 講義名 担当教員ID

BG15001 _大島良子 001 _{組織情報論} K002 BG15002 _加藤正幸 002 _{情報メディア論} K005 BG15012 _佐伯洋子 002 _{情報メディア論} K005

結合演算（join）を行う!!

17

内部結合では、

対応がないタプ

ル（行）は、削除

される

科目番号 講義名 担当教員ID

001 _{組織情報論} K002

002 _{情報メディア論} K005

003 _{情報学特論} K002

結合演算の例 （自然結合ー外部結合）

学籍番号 氏名 履修科目

BG15001 _大島良子 001 BG15002 _加藤正幸 002 BG15012 _佐伯洋子 002 BG15015 _加藤信子 004

R ^S

R ⋈ S

学籍番 号

氏名 履修科目 講義名 担当教員ID

BG15001 _大島良子 001 _{組織情報論} K002 BG15002 _加藤正幸 002 _{情報メディア論} K005 BG15012 _佐伯洋子 002 _{情報メディア論} K005

BG15015 _加藤信子 004 _{－ －}

結合演算（join）を行う!!

18

外部結合では、対

応がないタプル

（行）は、残される

が対応するデータ

がない部分は欠

損値が入る

科目番号 講義名 担当教員ID

001 _{組織情報論} K002

002 _{情報メディア論} K005

003 _{情報学特論} K002

結合演算の例 （等結合）

学籍番号 氏名 履修科目

BG15001 _大島良子 001 BG15002 _加藤正幸 002 BG15002 _加藤正幸 003 BG15005 _山田花子 002

科目番号 講義名 担当教員ID

001 _{組織情報論} K002

002 _{情報メディア論} K005

003 _{情報学特論} K002

004 _{情報処理応用論} K008

R ^S

R ⋈

^S

学籍番号 氏名 R.履修科目 S.科目番号 講義名 担当教員ID

BG15001 _大島良子 001 001 _{組織情報論} K002 BG15002 _加藤正幸 002 002 _{情報メディア論} K005 BG15002 _加藤正幸 003 003 _{情報学特論} K002 BG15005 _山田花子 002 002 _{情報メディア論} K005

結合演算（join）を行う!!

19

結合演算の例 （ ^θ 結合）

学籍番号 氏名 身長

BG15001 _大島良子 170 BG15012 _佐伯洋子 165 BG15015 _加藤信子 168

学籍番号 氏名 身長

BG16002 _浅田太郎 167 BG16005 _井上和夫 184 BG16006 _大山明 156 BG16008 _香取信吾 169

R ^S

R ⋈

^S

学籍番号 氏名 ^R.身長 学籍番号 氏名 ^S.身長

BG15001 _大島良子 170 BG16005 _井上和夫 184 BG15012 _佐伯洋子 165 BG16002 _浅田太郎 167 BG15012 _佐伯洋子 165 BG16005 _井上和夫 184 BG15012 _佐伯洋子 165 BG16008 _香取信吾 169 BG15015 _加藤信子 158 BG16005 _井上和夫 184 BG15015 _加藤信子 158 BG16008 _香取信吾 169

結合演算（join）を行う!!

20

データベース言語

21

リレーショナルデータベース言語 SQL

• データベース管理システムを使用するためのプログラミング言語

• IBMが1970年代に研究・開発したデータベースマシン「System R」

の言語「SEQUEL （Structured English Query Language）」が最初の

SQL

– この意味は「構造化された英語による検索用の言語」

• 1986年にISOの国際規格として認められた

– これをSQL-86ともいう

– 1992年に大幅の改定を行い、SQL-92、あるいはSQL2が公開された

– 1999年に再度大幅改定が行われ、SQL-99、あるいはSQL3が公開され

てた

– 現在は2008年の以下のSQL規格が国際標準となっている

• ISO/IEC 9075:2008、『Database Language SQL』、Part 1「SQL/Framework」、Part 2「SQL/Foundation」、Part 3「SQL/CLI」、Part 4「SQL/PSM」、Part 9「SQL/MED」、 Part 10「SQL/OLB」、Part 11「SQL/Schemata」、Part 13「SQL/JRT」、ISO/IEC 9075-14:2008、『Database Language SQL』、Part 14「SQL/XML」

22

SQL 標準化のメリット

• SQLがISOの国際規格として標準化されたため、多

くのデータベース管理システム（ソフトウェア）が

SQLに対応した

• 国際標準化には次のメリットがある

– データベースの利用者はSQL言語を習得するだけで各

種のデータベース管理システムが利用できる

– 異なるデータベース管理システム間での操作言語の移

植や連携が可能

– 汎用的なツールやユーティリティの開発・利用が盛んに

なる

– データベース管理システムの利用者全体でのノウハウ

の共有ができる

23

SQLとリレーショナルデータモデル

（RDM)の差異

• SQLでは、タプル(行）が重複してもよい

– リレーショナルデータモデルでは、関係（テーブル）は「タプルの

集合」なので、各属性の値がまったく同じである、複数のタプル

（行）はあってはならない

– SQLでは、まったく同じタプル（行）が存在してもよい

• 属性やタプルの順序

– リレーショナルデータモデルでは、属性もタプルも集合であり、

順序という概念がない

– SQLでは属性には順序がある

– SQLでは、一般的にタプルには順序がないが、操作として番号

順にならべるなどの順序付けができる

• 用語の相違

– RDM：関係（リレーション）
SQL： 表（テーブル：table）

– RDM：属性
SQL： 列（コラム：column）

– RDM：タプル
SQL： 行（ロー：row）

– EXCELの用語と同じと考えればよい

SQLのデータ定義コマンド（DDL）

• SQLでデータベースの構造を定義するコマンド(命令）を、DDL（Data

Definition Language)と呼び、以下のものがある

– CREATEはTABLEなどを作る（枠組みを作る）こと、DROPはあるTABLEな

どを削除すること

– VIEV(ビュー）とは、もともとあるテーブルに対して各種の操作をした結

果のテーブルのこと

– INDEX（インデックス）とは、テーブルに格納されているデータを高速に

取り出すため別に用意する仕組みのこと

コマンド 概要

CREATE TABLE テーブルを作成する

CREATE VIEV ビューを作成する

CREATE INDEX インデックス（索引）を作成する

DROP TABLE テーブルを削除する

DROP VIEV ビューを削除する

DROP INDEX インデックス（索引）を削除する

テーブル作成のコマンド

• create table テーブル名 ⁽

列名 データ型,

列名 データ型,

・・・

)

create table 学生テーブル (

学籍番号 char(10),

氏名 char(20),

学年 integer,

・・・

)

学籍番号 氏名 学年

BG16001 _大島良子 1 BG16002 _加藤正幸 1 BG15002 _加藤正幸 2 BG15005 _山田花子 2

26

SQLのデータ型の記述方法

• SQLのデータ型は、EXCELと類似ではあるが若干異なっており、以下のよ

うな種類がある

– 文字列が、長さを固定で格納するか、データの長さに応じて格納するが選択

できる

– 数値は、整数（１，２，３・・）か、浮動小数点数（実数）か選択できる

– 時刻を、一般的な精度の時刻型と、ナノ秒単位の高精度の時刻スタンプ型が

選択できる

データ型 概要 EXCELでは

char(n) 長さｎ文字の固定長文字列型 文字列

varchar(n) 長さ最大n文字の可変長文字列型 文字列

integer 整数型 数値

float 浮動小数点数型 ^数値

date 日付型 日付形式

time 時刻型 時刻

timestamp 時刻スタンプ型 時刻

27

テーブル作成時の制約条件指定

• SQLのテーブル作成コマンドでは、リレーショナルデータモデルで取り扱っ

た、以下の 整合性制約 を定義する

– 制約の記述は、列の定義コマンドのデータ型の次につける

制約 概要 記述例

not null ある列の値がNULL（空値）になるこ

とを禁止する

氏名 varchar(20) notnull

unique ある列の値が、テーブルの中で重

複することを禁止する

学籍番号 varchar(10) unique

check ある列の値が、ある範囲などに限

定されることを定義する

年齢 integer check( 17<=年齢

and 年齢<=30)

主キー 主キーを指定する。主キーの指定

はnot null と uniqueを同時に指定

したことになる

学籍番号 varchar(10) primary key

・複数の主キーの場合は、列の定義

と別に以下のように定義

primary key(学籍番号、科目番号）

外部キー 外部キーを参照するテーブルとそ

のキーとなる列を指定する

foreign key(学部番号） references

学部テーブル(学部番号)

28

SQLのデータ操作コマンド（DML）

• SQLでデータベースの構造を定義するコマンド(命

令）を、DML（Data Manipulation Language)と呼

び、以下のものがある

コマンド 概要

INSERT ^{行（タプル）の挿入}

SELECT 行（タプル）の検索

UPDATE 行（タプル）の更新

DELETE 行（タプル）の削除

29

行の挿入

• insert into テーブル名 values (値1, 値2, … )

• コマンド例

– insert into 学生テーブル

values (‘BG16001’, ‘大島良子’, 1)

– insert into 学生テーブル

values (‘BG15003’, ‘加藤一郎’, 2)

– insert into 学生テーブル

values (‘BG12002’, ‘城田正義’, 3)

学籍番号 氏名 学年

BG16001 大島良子 1

BG15003 加藤一郎 2

BG12002 城田正義 3

30

行の挿入 列を指定する

• insert into テーブル名(列名1,列名, … )

values (値1, 値2, … )

• コマンド例

– insert into 学生テーブル(学籍番号, 氏名, 学年)

values (‘BG16001’, ‘大島良子’, 1)

– insert into 学生テーブル(学籍番号, 氏名, 学年)

values (‘BG15003’, ‘加藤一郎’, 2)

– insert into 学生テーブル(学籍番号, 氏名, 学年)

values (‘BG12002’, ‘城田正義’)

学籍番号 氏名 学年

BG16001 大島良子 1

BG15003 ^加藤一郎 2

BG12002 ^城田正義 NULL

行の検索

• select 列名1,…,列名n from 表名

• select 列名1,…,列名n from 表名 where 条件

– 「列名1,…,列名n」には、検索する列名を ^{, で区}

切って並べる

• 列名を並べる代わりに * を指定すると、テーブルの

すべての列が検索される

– 「表名」には、検索するテーブルを指定する

– 「条件」には、検索する行を絞る条件を記述する

• selectコマンドは、情報代数の選択と射影を記

述するものである

32

Selectによる検索の例

• 列のみの検索

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 001 1

BG16002 _{石田みどり 女} 002 1

BG16003 _{上村茂 男} 002 1

BG15002 _{加藤正幸 男} 002 2

氏名 会田一郎 石田みどり 上村茂 加藤正幸

学籍番号 氏名 性別 学部番号 学年

BG16001 会田一郎 男 001 1

BG16002 _{石田みどり 女} 002 1

BG16003 _{上村茂 男} 002 1

BG15002 加藤正幸 男 002 2

学籍番号 氏名 BG16001 会田一郎 BG16002 _{石田みどり} BG16003 _上村茂 BG15002 _加藤正幸

「select 学籍番号,氏名 from 学生テーブル」

「select 氏名 from 学生テーブル」

33

Selectによる検索の例

• 条件指定で行を検索する

学籍番号 氏名 性別 年齢 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 18 _１ BG16002 _{石田みどり 女} 19 _１

BG16003 _{上村茂 男} 20 1

BG15002 _{加藤正幸 男} 21 2

学籍番号 氏名 性別 年齢 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 18 _１ BG16002 _{石田みどり 女} NULL _１ BG16003 _{上村茂 男} NULL 1 BG15002 _{加藤正幸 男} 21 2

学籍番号 氏名 BG16001 会田一郎 BG15002 _加藤正幸

学籍番号 氏名 BG16002 _{石田みどり} BG16003 _上村茂

select 学籍番号, 氏名 from 学生テーブル

where 年齢 > 18 and 年齢 < 21

select 学籍番号, 氏名 from 学生テーブル

where 年齢 is NULL

34

SQLで使用できる主な条件指定

• SQLのwhere句では、以下の様々な条件指定ができる

条件指定 記述方法

not 否定 where 年齢 is not NULL

like 類似 where 氏名 like ‘%山%’

山の文字が入っている行を検索

distinct 重複排除 select distinct 列名 from テーブル名 where 条件

• SQLのSELECTコマンドで可能な、その他の指定

条件指定 記述方法

order 順序付け select 氏名, 年齢 from 学生テーブル

where 年齢 >=19 order by 年齢

集計操作 select句に集計関数を使って、テーブル行全体、またはグルー

プ別の集計ができる。利用できるのは、

合計：sum(列名)、平均：avg(列名)、最大：max(列名)、

最小：min(列名)、行数：count(列名)

select avg（ 年齢) from 学生テーブル where 学年 = 1

35

複数テーブルからの組み合わせ検索

• テーブル1,…,テーブルmの直積に対する問い合わせ

• select 列名1,…,列名n

from テーブル名1,…,テーブル名m

where 条件

• ^{select 講義名}

from 学生テーブル,科目テーブル

where 学生テーブル.学生番号 = ‘BG15002’

and 学生テーブル.履修科目 = 科目テーブル.講義名

学籍番号 氏名 履修科目

BG15001 _大島良子 001 BG15002 _加藤正幸 002 BG15002 加藤正幸 003 BG15005 _山田花子 002

科目番号 講義名 担当

001 _{組織情報論} K002 002 _{情報メディア論} K005 003 _{情報学特論} K002 004 _{情報処理応用論} K008

学生テーブル 科目テーブル

講義名 情報メディア論 情報学特論 ₃₆

行の削除(delete)

• delete from 表名 where 条件

• 「条件」には、削除したい行に対する条件を

selectと同様に指定する

• 学生テーブルから、学年が2の行を削除する

– delete from 学生テーブル where 学年 = 2

学籍番号 氏名 性別 学部 学年

BG16001 会田一郎 男 001 1 BG16002 _{石田みどり 女} 002 1 BG16003 _{上村茂 男} 002 1 BG15001 大島良子 女 001 2 BG15002 _{加藤正幸 男} 002 2

削除前の学生テーブル 削除後の学生テーブル

学籍番号 氏名 性別 学部 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 001 1 BG16002 _{石田みどり 女} 002 1 BG16003 _{上村茂 男} 002 1

37

行の更新(update)

• update テーブル表名 set 列名1=値1, …, 列名n=値n

where 条件

• 「条件」には、更新したい行に対する条件をselectと同様に

指定する

• それぞれの列に対して、更新する値を指定する

– 学生番号「BG16003」の行の学部を「002」から「003」に更新（変

更）する

update 学生テーブル set 学部 = ‘003’

where 学籍番号 = ‘BG16003’

学籍番号 氏名 性別 学部 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 001 1 BG16002 _{石田みどり 女} 002 1 BG16003 _{上村茂 男} 002 1 BG15001 _{大島良子 女} 001 2 BG15002 _{加藤正幸 男} 002 2

更新前の学生テーブル 削除後の学生テーブル

学籍番号 氏名 性別 学部 学年

BG16001 _{会田一郎 男} 001 1 BG16002 _{石田みどり 女} 002 1 BG16003 _{上村茂 男} 003 1 BG15001 _{大島良子 女} 001 2 BG15002 _{加藤正幸 男} 002 2

38

トランザクション処理の概要

39

トランザクション（transaction） 処理

• データベースを使用するアプリケーションシステムの、一

連の処理を構成するデータベース操作の集合を「トランザ

クション」という

– 「銀行口座への送金」や「飛行機の座席の予約」など

• データベースに対する操作は、データの「読み書き」である

– データベース管理システムが処理する単位は、あるデータの

「読み込み」か、あるいは「書き込み」となる

• アプリケーションシステムでは、「トランザクション全体」、預

金をする場合は、「現在の預金データを読み込み、入れた

金額を追加し、預金データを書き込むまで」が処理の単位

となる

– 銀行のオンラインシステムで５万円振り込みする場合、「Aさん

の預金口座から５万円引く」ことと、振り込み先口座に「５万円

加える」ことの処理が、どちらか片方だけ処理して中断すること

はできない

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トランザクション（transaction） 処理

• データベースシステムにおいてトランザクションを実行

する際に問題となるのは以下の2つ

– 同時実行制御（トランザクション同士の競合を防ぐ）

– 障害回復（トランザクションが不完全な形で実行されるの

を防ぐ）

• このような問題が起こらないようにトランザクションの

実行を行うことを「トランザクション処理（transaction

processing）」という

• トランザクション処理は、以下の四つの性質（ACID特

性)を保証しなければならない

– A： 原子性（atomicity）

– C： 整合性（consistency）

– I： 隔離性（isolation）

– D： 耐久性（durability）

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ACID特性の概要

特性名 特製の概要

A： 原子性

（atomicity）

トランザクションがデータベース処理の単位であり、トランザク

ションの間のデータ操作（読み込み、書き込み）は、すべて確定

したものとしてデータベースに反映される（コミット）か、すべて

取り消されてトランザクション開始の前の状態に戻される（ア

ボート）かのいずれかである

C： 整合性

（consistency）

整合性がとれたデータベースに対して、実行されたトランザク

ションの実行後のデータベースの状態も整合性のとれたもので

なければならない

I： 隔離性

（isolation）

複数のトランザクションを並行処理した場合でも、トランザクショ

ンは同時に実行されているトランザクションの影響を受けず、そ

の結果はトランザクションをなんらかの順序でひとつずつ処理し

た場合と一致しなければならない

D： 耐久性

（durability）

いったんコミットしたトランザクション中でのデータ操作は、その

後のシステム障害などで消滅してはならない

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同時実行制御（排他性制御）

• ACID特性の「隔離性」を担保するために、同時実

行制御が行われる

– 複数のトランザクションが、同時にデータベースの同

一データにアクセスした場合、最初のトランザクション

が確定するまで、次のトランザクションはそのデータ

にアクセスできない

Aさんの銀行口座

預金

+10000

振り込み

+50000

Aさん ^Bさん

100000

110000

×

160000

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同時実行制御（排他性制御）

• ACID特性の「隔離性」を担保するために、同

時実行制御がされていないとどうなるか

Aさんの銀行口座

預金

+10000

振り込み

+50000

Aさん ^Bさん

100000

110000 ¹⁵⁰⁰⁰⁰

100000

Aさんの預金が口座に反映されず、重大問題になる!!

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ビッグデータとデータベース活用

• リーレーショナル・データモデルは、1970年代後半から、現在に至る約40年

の間、データモデルの中心的存在であった

– 現在、社会で利用されているデータベースの70%以上がリレーショナルデータ

ベース管理システムを使用している

• 21世紀に入って、インターネットの普及に伴い、データベースに格納すべき

データの量は、飛躍的に増加した

– 例えば、Googleの検索エンジンが用意している全世界のホームページのイン

デックスデータ、地図やストリートビューにおける街の風景画像、YouTubeの動画

や音楽

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NoSQLのデータモデル

• 巨大な容量のデータをビッグデータと呼び、Googleなど

は、ビッグデータを効率的に格納し、検索できるSQLとは

異なった新たなデータモデルを開発した

– NoSQL、あるいはKey Value Store、ビッグテーブルなどと呼ば

れている

– リレーショナルデータベースは、単一の大きなサーバとそれ

に接続された巨大なディスク群が前提となっている

– NoSQL（例えばKey Value Store）では、何万という大量のデー

タベースサーバに、分散してデータベースを構築するのが

特徴

– その結果、テーブル表全体に対するACID特性の適用を緩和

し、高い性能とスケーラビリティー（拡張可能性）を獲得する

– GoogleのBigtable、MicrosoftのWindows Azure、Amazonの

SimpleDB、オープンソースのHadoop、Hbaseなどが有名

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