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人気を50年間集め続ける技術、関係データベースを実践で学ぶ 〜RDB, SQL, ER図〜

watanabe_kf1983

プログラム自学案内の27回目です。前回の記事ではPostgreSQLの導入とカンタンな紹介をしました。今回はPostgreSQLの一番面白い機能、SQLによる集計、結合操作を実践的に紹介します。

この分野は、学習のコスパが高い分野と言えるはずです。なぜってこれからも、あと何十年かは使われ続ける技術でしょうから。SQLは発明されてから50年くらい経ちますが、いまだに主流の技術であり続けているのです（流行り廃りの激しいITの世界では稀なことだと思います）。

なお、前回までの記事はこちらからどうぞ。

RDB（関係データベース）って？

まずはRDBについて簡単に紹介します。RDBは relational database の略称で、日本語では リレーショナル・データベースとも、関係データベースとも、呼ばれます。

なお、前回の記事では、RDBMS という言葉がでてきましたが、これは単にRDBを扱うDB製品のこと、と理解しておけばよいでしょう。

ひとことで言えば、データをテーブル（表）に小分けするDB

ではRDBの説明です。ひとことでいえば、RDBとはデータをテーブル（table, 表）の形に小分けして管理するデータベースのこと、となります。表というものは、日常的に見慣れており、大変直感的ですから、RDBが発明されるや大人気になり、50年間その人気が続くのも無理ないことです。

RDBのテーブルは、ふつうの表とどう違うか

RDBのテーブルは先ほど述べたとおり、ひとことで言うなら表なのですが、ふつうの表とは違うところがあります。じつは、その違いこそが、RDBのキモなのです。違いを見てみましょう。

よくあるExcel表の例
こちらがよくある表の例です。

よくある Excelで作られた表の例

RDBのテーブルの例
上の表と同じデータを、RDBのテーブルに持たせた例を示します（RDBをグラフィカルに操作できるツール(PgAdmin) により表示させています）。「よくあるExcelで作られた表」と比べ、みづらく、表ひとつひとつの構造が素っ気ない感じがしますね。

RDBのテーブルの例

RDBのテーブルの構造

RDBのテーブルについて、とりあえず次の２つだけは覚えてください。

  • 「テーブル定義」と「データ」に分かれている

  • 行と列で性質が結構ちがう。ただのタテとヨコのちがいだけではない

さらに詳しめに、テーブルの構造を図解してみましょう。

テーブルの構造

  • テーブル名、列、主キーによって、テーブル定義が作られます。

    • 列（column, カラムとも呼ばれます）は複数定義されます。

      • 列には、列名のほかに、格納可能なデータの型が定義されます。

    • 主キー（primary key, PK, Pキーとも呼ばれます）は1つ定義されます。

      • 主キーとは、行の特定に 主に使われる列のことです。

      • 2つ以上の列の組み合わせが主キーになることもあります。

  • 行（row, record, レコードとも呼ばれます）の集まりとして、データが格納されます。

    • 行は上下の並び順を持ちません（縦に並んでいません）。

      • 「上から何行目」という方法で行を指定することではきません。

    • 行は行名を持ちません。

      • かわりにその行の、主キーの列の値が、行名に似た役割をはたします。主キーのデータは、値の重複が許されません。

        • 値の重複がないことを 一意性がある(unique, ユニーク) と言います。

    • データの追加・削除によって、行が増減しますが、列は増減しません。

    • 行をまたいで、列方向の検索、集計ができます。

      • ですので、いい塩梅で縦長な形のテーブルを作るのがRDB利用のコツになります。

ざっとこんなところでしょうか。

現時点でいきなり全部理解したり覚えたりしようとしなくても、いいでしょう。絵と照らし合わせながら、何となく目を通すくらいの感じでよいでしょう。なぜなら、このあとSQLを学ぶと、テーブルへの理解は深まり、上で説明した内容は、自然と身につくはずですので。

RDB は SQLを使って操作する

RDBのもう一つの特徴は、SQL（Structured Query Language）という言語で操作されることです。

SQLは、さらに次の3つに分類されます。それぞれの分類の意味は、言葉の通りです（DCLのみちょっと意味が分かりづらいですが、ここでは、いったん無視してもらって構いません）

  • DDL（Data Definition Language, データ定義言語）

  • DML（Data Manipulation Language, データ操作言語）

  • DCL（Data Control Language、データ制御言語）

このなかで、とびきり面白く、かつ利用頻度も圧倒的なのがDMLです。

クエリの実践で学ぶSQL

SQLのなかでも華といえるのは、データの読み出し、検索、集計を行う命令です。これをクエリ（query, 問い合わせ）と言います。ちなみに、SQLという言葉に入っている Q の文字も、query の略語です。

この記事ではこれから、前回導入したPostgreSQLを使って、SQLでクエリを組み立てる練習をしてみたいと思います。易しいものから順に、全部で5題出しますよ！

準備

クエリをつかってデータの読み出し、集計をするためには、そのまえにまず、読み出し対象のデータが入ったテーブルがなければ始まりません。準備しましょう。

psql で PostgreSQL のDBにログインし、次のSQL文を実行してください（一度に全部コピペしてしまってかまいません）

CREATE TABLE students (
    name VARCHAR,
    sex VARCHAR,
    PRIMARY KEY (name)
);
INSERT INTO students VALUES ('磯野', '男子');
INSERT INTO students VALUES ('中島', '男子');
INSERT INTO students VALUES ('橋本', '男子');
INSERT INTO students VALUES ('西原', '男子');
INSERT INTO students VALUES ('花沢さん', '女子');
INSERT INTO students VALUES ('早川さん', '女子');
INSERT INTO students VALUES ('かおりちゃん', '女子');

CREATE TABLE academic_tests (
    student VARCHAR,
    subject VARCHAR,
    score DECIMAL,
    PRIMARY KEY (student, subject),
    FOREIGN KEY (student) REFERENCES students (name)
);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('磯野', '国語', 85);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('中島', '国語', 90);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('橋本', '国語', 75);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('西原', '国語', 100);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('花沢さん', '国語', 95);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('早川さん', '国語', 90);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('かおりちゃん', '国語', 95);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('磯野', '算数', 75);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('中島', '算数', 70);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('橋本', '算数', 65);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('西原', '算数', 95);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('花沢さん', '算数', 80);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('早川さん', '算数', 80);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('かおりちゃん', '算数', 90);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('磯野', '理科', 80);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('中島', '理科', 85);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('橋本', '理科', 80);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('西原', '理科', 95);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('花沢さん', '理科', 90);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('早川さん', '理科', 85);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('かおりちゃん', '理科', 100);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('磯野', '社会', 80);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('中島', '社会', 85);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('橋本', '社会', 80);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('西原', '社会', 100);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('花沢さん', '社会', 90);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('早川さん', '社会', 80);
INSERT INTO academic_tests VALUES ('かおりちゃん', '社会', 95);

CREATE TABLE sports_tests (
    student VARCHAR,
    running_50m_time DECIMAL,
    gripping_power DECIMAL,
    repetitive_junps DECIMAL,
    PRIMARY KEY (student),
    FOREIGN KEY (student) REFERENCES students (name)
);
INSERT INTO sports_tests VALUES ('磯野', 8.8, 16.9, 41);
INSERT INTO sports_tests VALUES ('中島', 9.2, 16.3, 38);
INSERT INTO sports_tests VALUES ('橋本', 8.3, 18.1, 43);
INSERT INTO sports_tests VALUES ('西原', 9.6, 14.1, 36);
INSERT INTO sports_tests VALUES ('花沢さん', 9.5, 18.5, 33);
INSERT INTO sports_tests VALUES ('早川さん', 9.2, 13.8, 37);
INSERT INTO sports_tests VALUES ('かおりちゃん', 10.4, 12.2, 28);
;

これで、RDBの説明で用いた画像そのままのデータが作られたはずです。つぎのクエリを実行し、確かめてください。

SELECT * FROM students;
SELECT * FROM academic_tests;
SELECT * FROM sports_tests;

第1問: 列の選択, 列の別名 (SELECT, AS, FROM)

ではここからは、SQLを読者自身で調べ、SQL文を読者自身で作ってみましょう。

最初に学ぶのは、列の選択、列の別名の付与です。下の画像のとおり、sports_testsテーブルから、生徒名と50m走のタイムを抜きだし、日本語の列見出しで表示したいです。どのようなSQL文を実行すればいいでしょうか？

SQL の SELECT, FROM, AS の各単語の使い方をしらべて、既にあるテーブルから、このような表を出力するSQL文を作ってみてください。

第2問: 絞り込みとソート (WHERE, ORDER BY)

つぎは 絞り込み と ソート です。なお、ソート（sort） とは、値の小さい順や大きい順で並べ替えることを言います。

下の画像のとおり、academic_testsテーブルから、国語の点数だけを抜き出し、成績の良い順に表示してみましょう。

SQL の WHERE, ORDER BY の使い方を調べて、第1問で学んだフレーズと組み合わせて、このような表を出力するSQL文を作ってみてください。

第3問: 集計 (GROUP BY, AVG)

つぎは 集計 です。次の画像のとおり、academic_testsテーブルから、各科目の平均点を集計してみます。

これまでの問題で学んだフレーズに加え、SQL の GROUP BY, AVG の使い方を調べれば、このような表が出力できるはずです。

第4問: 結合 (INNER JOIN)

いよいよRDB最大の見せ場、結合です。次の画像のとおり、50m走のタイムを早い順に、生徒の性別とともに表示させてみましょう。

これをやるには、sports_testsテーブルとstudentsテーブルを、それぞれのテーブルに入っている生徒の名前で突き合わせて結合します。

これまでの問題で学んだフレーズに加え、SQL の INNER JOIN の使い方を調べれば、このような表を出力するSQL文が作れるはずです。

第5問: 応用問題

最後にちょっと難易度をあげてみます。次の画像の通り、科目×性別ごとの筆記テストの平均点を集計して、表にしてみましょう。

これまでの問題で学んだ、ソート、結合、集計の技をうまく組み合わせれば、このような表を出力するSQL文が作れます。

どうですか、できましたか。

SQLには、ほかにどんなフレーズが？

あとは、大体つぎのフレーズを一通り試して、ざっくり理解しておけば、ひとまずはいいんじゃないでしょうか。

  • DDL

    • 基本
      CREATE TABLE / CREATE INDEX / CREATE VIEW / DROP TABLE / ALTER TABLE

    • データ型
      VARCHAR / INTEGER / DECIMAL / DATE / TIMESTAMP

    • 列制約
      NOT NULL / UNIQUE / PRIMARY KEY / FOREIGN KEY

  • DML

    • 基本
      INSERT INTO VALUES / SELECT / UPDATE / DELETE

    • 並べ替え
      ORDER BY / ASC / DESC

    • 絞り込み
      WHERE / LIKE / BETWEEN / IN / EXISTS

    • 集約・集計
      DISTINCT / GROUP BY / HAVING / COUNT / SUM / MAX / MIN / AVG

    • 結合
      INNER JOIN / LEFT OUTER JOIN

ここまで知っておけば、IPAの基本・応用情報技術者試験のデータベース問題くらいなら、解けるようになるはずです（たぶん）。

ER図の紹介

最後に、ER図（Entity-Relationship Diagram, ERD, 実体関連図）を紹介します。

現実のコンピュータシステムでは、たくさんの数のテーブルがつくられます（10テーブルを超えるのはザラ、多いと100テーブルを超えます）。こういうときに、その全体像の把握に役立つのが ER図 です。

ER図の記法には様々な流儀があるのですが、概ね次の点で共通しています。

  • 1つのテーブルを1つの四角として書く

    • 四角のなかにテーブルが持つ列名を書く

    • 列名のなかでは主キーの列を一番上に書き、主キーと分かるようにする

  • テーブル間の関係を、線でつないで示す

今回の記事で使ったテーブルたちをER図にすると、例えばこんな感じになります。（ちなみに、この画像のER図は PlantUMLというツールを使って描きました。ER図を描くツールは他にもあるので、興味がある方は調べてみてください。）

ER図の例

もう少し複雑な例として、PostgresSQLチュートリアルのサイトにある、サンプルデータベース「dvdrental」のER図の一部をお見せします。図の全体はこちらにあります。

DVD Rental ER Model by postgresqltutorial.com (https://www.postgresqltutorial.com/postgresql-getting-started/postgresql-sample-database/#dvd-rental-er-model)


ER図さえ見ればシステムが分かる！（かも）

個人的な思い出話をさせて下さい。

「プロジェクト配属初日には、俺はいつも真っ先に、文書のなかからER図を探し出し、目を通す。それが、アプリやシステムのあらましを最も手早く把握する方法だから」

なーんてことを、かつての私の上司は言っていました。

この上司の言っていることは、どんな状況でも正しいわけでは無いでしょうけれど。私はこの話を聞いて「なるほど、この上司さんは面白いこと言うなあ」と思ったものです。

なぜって、アプリやシステムを知るための第一歩として 「そのシステムは中心にどのような意味のデータを、どのような形で抱えるのか」 という点に関心のフォーカスを合わせるのは、なかなかセンスの良いやり方だと思うからです。でもって、フォーカスのあったそこを、あらわにする見取り図こそが、ER図なのですね。

以上、ER図の紹介でした。

まとめと次回予告

今回の記事では、前回導入したPostgreSQLを使ってRDBとSQLの案内をしました。

次回予告です。次回からは DCLによるトランザクション操作、そして、並列処理と排他制御の取り扱いについて、とりあげたいと思います（複数回にまたがるかもしれません）。このテーマは、これまでで最も手ごたえがあり、ヤッカイで、泥臭く、ウンザリするようなテーマかもしれません。オラ、なんだかワクワクしてきたぞ😅！

余談

'00年代のベストセラーラノベ、谷川流の「涼宮ハルヒの憂鬱」には、女子高生の登場人物、長門有希が、主人公の命を狙う敵と対峙しながら 「小説の朗読をするような口調で」つぎのSQL文めいたセリフをつぶやく場面があります。

「SELECTシリアルコードFROMデータベースWHEREコードデータORDER BY攻性情報戦闘HAVINGターミネートモード。パーソナルネーム朝倉涼子を敵性と判定。当該対象の有機情報連結を解除する」

谷川 流. 涼宮ハルヒの憂鬱 「涼宮ハルヒ」シリーズ (角川スニーカー文庫) (Kindle の位置No.2192-2194). 角川書店. Kindle 版.

この長門有希という女子高生はナカナカのやり手で、敵とバトルを繰り広げたあげく、ついに敵を打ち倒し主人公の命を助けてしまいます。

フィクションの出来事ではありますが、SQLとは、かくも偉大です。RDBやSQLをうまく使いこなせるようになると、まるでこの長門有希のように敵を倒せる、くらいの万能感を持てるかもしれません。

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