![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/147353203/rectangle_large_type_2_08668d48e7d848b3a0ae660003ec0fb5.png?width=1200)
データベース設計の代表的なパターンと適したデータベースエンジン
以下は、データベース設計パターンの種類、説明、メリット、デメリット、および適したデータベースエンジンについての詳細な情報です。
1. スター・スキーマ (Star Schema)
説明: 中心に1つのファクトテーブルがあり、その周囲にディメンションテーブルが配置されるパターン。データウェアハウジングでよく使われる。
メリット:
シンプルで理解しやすい。
クエリのパフォーマンスが高い。
デメリット:
冗長性が高くなることがある。
適したデータベースエンジン:
Amazon Redshift
Google BigQuery
Snowflake
2. スノーフレーク・スキーマ (Snowflake Schema)
説明: スター・スキーマを正規化した形。ディメンションテーブルがさらに細かく分かれる。
メリット:
冗長性を減らし、データの整合性を保ちやすい。
デメリット:
複雑になるため、理解やクエリのパフォーマンスがやや低下する可能性がある。
適したデータベースエンジン:
Amazon Redshift
Snowflake
Google BigQuery
3. 正規化パターン (Normalization)
説明: データの重複を最小限にするためにデータベースを正規化する方法。第1正規形から第5正規形までの段階がある。
メリット:
データの整合性を保ちやすく、無駄なデータを削減。
デメリット:
クエリが複雑になり、パフォーマンスが低下することがある。
適したデータベースエンジン:
PostgreSQL
MySQL
Oracle
4. 非正規化パターン (Denormalization)
説明: パフォーマンス向上のためにデータの重複を許容して非正規化する方法。
メリット:
クエリのパフォーマンスが向上し、読み込みが速くなる。
デメリット:
データの整合性を保つのが難しくなる。
適したデータベースエンジン:
Amazon DynamoDB
MongoDB
Cassandra
5. エンティティ・リレーションシップ・モデル (Entity-Relationship Model, ERモデル)
説明: エンティティ(データのオブジェクト)とそれらのリレーションシップ(関係)を図式化する方法。
メリット:
データベース設計の初期段階で役立つ。視覚的に理解しやすい。
デメリット:
実際のデータベース実装には変換が必要。
適したデータベースエンジン:
Oracle
Microsoft SQL Server
PostgreSQL
6. ドメイン駆動設計 (Domain-Driven Design, DDD)
説明: ビジネスドメインに基づいてデータベースを設計する方法。エンティティ、値オブジェクト、アグリゲートなどの概念を使用する。
メリット:
ビジネスロジックとデータ構造が一致するため、保守性が高い。
デメリット:
複雑なシステムでは設計が難しくなる。
適したデータベースエンジン:
PostgreSQL
MySQL
Microsoft SQL Server
7. イベントソーシング (Event Sourcing)
説明: 状態の変更をイベントとして保存する方法。データベースにはイベントの履歴が保存される。
メリット:
履歴管理が容易になり、変更の追跡が可能。
デメリット:
クエリやデータ集計が複雑になる。
適したデータベースエンジン:
Apache Kafka
Event Store
Amazon DynamoDB
これらの情報を基に、プロジェクトの規模やビジネス要件に最も適したデータベース設計パターンとエンジンを選択することが重要です。
おもしろきこともなき世を面白く 議論メシ4期生http://gironmeshi.net/ メンタリストDaiGo弟子 強みほがらかさと発散思考 外資系企業でインフラエンジニア