【必見！】SQL・データベースを徹底解説！その特徴から将来性までわかりやすく解説します。

まずは「データベース」について理解しよう

大雑把に言うと、「データベースとは、整理されたデータがたくさん収納されている箱」で、「SQLとは、箱の中のデータを操作する言葉」 のことです。

まずは、「データ」と「データベース」という言葉の意味、およびデータベースの仕組みについて理解しましょう。

そもそも「データ」って?

「データ」という言葉を知らない人は少ないと思いますが、「データ」という言葉の意味を正確に説明できますか？意外とふわっとした理解のまま使っていたりしますよね。

データとは一言でいうと「事実」のことです。客観的な事実を数字や文字、音声や映像、画像などで記録したもの、コンピュータ的には「0と1との組み合わせで表現できるもの」、それがデータです。

記録されたデータは見る人や見るタイミングによって変化しません。

「2019年1月1日に記録されたAさんの体重」は、データがしっかり破損せずに残っているのであれば、いつ誰が見ても同じ数値となります。「2019年1月1日に撮影されたBさんの顔写真」は、データが改ざんされない限り、同じ表情を浮かべていることでしょう。

では、データベースとは？

データベースとは、「検索や蓄積がしやすいように整理されたデータの集まり、またはそれを管理するシステム」のことです。

蓄積したデータを検索し、収集しやすくすることで、何かアイデアを考え、意思決定の判断基準にするような使い方ができるシステムのことを意味します。

例えば、ある学校の生徒の健康診断結果をイメージしてください。

健康診断を行った年度、学年やクラスごとにデータが書類として整理され、生徒一人ひとりの身長や体重、その他健康状態が記録されています。必要に応じて、「Aさんの身長」や「Bさんの体重」が検索でき、検索して集めたデータから、3年生の平均的な身長と体重を計算できる……。

これも立派なデータベースです。

「リレーショナルデータベース」へ

パソコンがない時代、データベースは基本的に紙によって管理されていました。手書きで名簿や取引などが記録され、分厚いファイル内に整理・収納されていました。

しかし、今では多くのデータが電子上のデータベースシステムよって整理・収納されています。

データベースシステムの実現方法はいくつか種類があるのですが、今最も主流なのはIBMの技術者・科学者であるエドガー・フランク・コッド氏により開発された「リレーショナルデータモデル」です。

リレーショナルデータモデルでは、データは行と列からなる表(テーブル)形式で整理され、複数のテーブルを関連づけて表示する(ビュー)ことができます。これにより、大量のデータを効率的に管理できるのです。リレーショナルデータモデルにより実現されたデータベースを「リレーショナルデータベース」と呼びます。

具体的に、先の学校の例ではどうなるのでしょうか。

例えば「生徒名簿」 という表に、クラス名や出席番号、生徒名が記録されていたとします。同じように、「健康診断結果」、「体育測定結果」、「成績表」、「住所録」という表があったとします。システムでこれらの表を管理するときに、どうすれば効率的に管理できるでしょうか。

例えば生徒の名前は生徒名簿だけ、住所情報については住所録だけという風に、できるだけデータはどれか一つだけの表(マスタ)の値を正とし、他の表にはデータとして記録しない方が効率的だと思いませんか。でないと、例えば生徒の誰かが引っ越しになり、住所が変わったときに手続きが大変そうです。

表示する際にも、利用シーンに応じてそれぞれの「絶対的に正しい『親元の表』」からデータを抜き出し、その都度自分の出したい、一時的な表(ビュー)を作る。「生徒の成績と住所一覧」を出し、家庭訪問の際の参考にしたり、「健康診断と体育測定の結果が良くない生徒の一覧表」を表示し、健康指導に活かしたり、なんてこともできるかもしれません。

言葉にすると難しそうですが、システムを使えば簡単に一時的に必要な表を表示することができます。

RDBMSとその種類

上記のようなリレーショナルデータベースを管理するシステムを、その名の通り「リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS：Relational DataBase Management System)」と呼びます。

RDBMSには、業界最大手のOracle社が提供する「Oracle Database」、IBM社が提供する「DB2」、オープンソースで利用できる「MySQL」「PostgreSQL」「SQLite」などがあります。

SQLとは

では、SQLとは何でしょうか。

SQLとは「データベース言語」

SQLとは「エスキューエル」や「シークェル」などと呼ばれます。データベースのデータを抜き出したり、編集したりするための「データベース言語」です。企業のデータベースを扱う「データベースエンジニア」にとっては、必修の言語です。

多くの方がよく間違えることなのですが、SQLはプログラミング言語ではありません。プログラミング言語とは、基本的にソフトウェアやアプリケーションを開発するための言語ですが、SQLは、 データベースを扱うための言語なのです。

SQLの命令文は3種類

データベース言語であるSQLは、データベースに「～せよ」という命令文を与えていく形になります。この命令文には、大きく以下の3種類があります。

・表を作ったり削除したりする「データ定義言語(DDL：Data Definition Language)」

・表にあるデータを検索したり編集・削除したりする「データ操作言語(DML：Data Manipulation Language)」

・データベースへのアクセス権を管理する「データ制御言語(DCL：Data Control Language)」

SQL・データベースの今後はどうなる？将来性は

現在は広く利用されている SQL・データベースですが、今後はどうなるのでしょうか？将来性を考えてみます。

SQL・リレーショナルデータベースの課題

リレーショナルデータベースの課題として、扱うデータ量が膨大になることでサーバ容量を圧迫し、処理速度も遅くなるという課題があります。この課題を解消できる新たな技術が日夜研究されています。

注目される「NoSQL」

NoSQLとは「Not Only SQL」の頭文字をとった言葉で、SQL言語を使わずに操作できるデータベースのことです。

シンプルな構造でデータを保存することで、データの呼び出しや処理に時間や負荷がかからないというメリットがあります。複雑な構造を持たないビッグデータの処理に向いているため、大量のデータを処理する際に、RDBMSではなくNoSQL形式をとるケースも増えています。

しかし、NoSQLでは複雑な構造を表現することは難しいです。そのため、SQLを使ったデータベースがなくなるわけではありません。データベースエンジニアとしては、NoSQLを使うか、RDBMSを利用するか、用途に合わせて使い分ける柔軟性が必要となるでしょう。

ブロックチェーンは台頭しうるか

近年一番のホットワードは「ブロックチェーン」でしょう。最新の技術として紹介されるブロックチェーンを知った人の中には、データベースとして利用できないかと考える人も多いのではないでしょうか。

ブロックチェーンは改ざんの難しさなどにメリットがありますが、まだまだ処理速度が遅く、そもそもデータの修正や更新を行いたいマスタには向いていません。処理の記録などでブロックチェーンが有効な場合もありますが、NoSQLと同様に「使い分ける」という発想になるでしょう。

最後に～今後も必要とされるSQL・データベース～

現状、SQLやRDBMSは複雑な構造を持つデータベース管理する上で最も有効なソリューションであり、今後も必要とされる技術であると考えられます。考え方や仕組みをしっかり理解し、使いこなしていきたいですね。