リレーショナルデータベース

リレーショナルデータベース（RDB [ ^1]）は、 1970年にEF Coddによって提案されたデータのリレーショナルモデル に基づくデータベースです。 ^[2]

リレーショナル データベースを管理するために使用されるデータベース管理システムは、リレーショナル データベース管理システム( RDBMS ) です。

多くのリレーショナルデータベースシステムには、データベースのクエリと更新にSQL （構造化クエリ言語）を使用するオプションが備わっています。 ^[3]

リレーショナル データベースの概念は、1970 年にIBMのEF Coddによって定義されました。Codd は、研究論文「大規模共有データ バンクのリレーショナル データ モデル」でリレーショナルという用語を導入しました。 ^{[2]この論文とその後の論文で、彼は}関係の意味を定義しました。リレーショナル データベース システムを構成するもののよく知られた定義の 1 つは、Codd の 12 のルールで構成されています。

しかし、リレーショナルモデルの商用実装はコッドのルール^[4]の全てに準拠していないため、この用語は徐々に、少なくとも以下の条件を満たすより広範なデータベースシステムを表すようになりました。

1. データをリレーションとしてユーザーに提示します（表形式での提示、つまり、各表が行と列のセットで構成される表のコレクションとして）。
2. 表形式でデータを操作するための関係演算子を提供します。

1974年、IBMはSystem Rの開発を開始しました。これは、RDBMSのプロトタイプを開発するための研究プロジェクトです。^{[5] [6]} RDBMSとして販売された最初のシステムは、Multics Relational Data Store（1976年6月）でした。^[要出典] Oracleは、1979年にRelational Software（現在のOracle Corporation）によってリリースされました。^[7] IngresとIBM BS12が続きました。RDBMSの他の例としては、IBM Db2、SAP Sybase ASE、Informixなどがあります。1984年に、 Macintosh用の最初のRDBMSの開発が開始されました。コード名はSilver Surferで、1987年に4th Dimensionとしてリリースされ、今日では4Dとして知られています。^[8]

リレーショナル モデルを比較的忠実に実装した最初のシステムは次のとおりです。

• ミシガン大学 –マイクロDBMS (1969) ^[9]
• マサチューセッツ工科大学（1971）^[10]
• IBM UKピーターリー科学センター - IS1（1970-72）^[11]およびその後継であるPRTV（1973-79）。^[12]

RDBMS の最も一般的な定義は、リレーショナル理論に厳密に基づいていなくても、データのビューを行と列の集合として表示する製品です。この定義によると、RDBMS 製品は通常、Codd の 12 のルールの一部は実装しますが、すべてを実装するわけではありません。

2 番目の学派は、データベースが Codd のルール (またはChristopher J. Date、Hugh Darwenらが表現したリレーショナル モデルに関する現在の理解) をすべて実装していない場合、そのデータベースはリレーショナルではないと主張します。この見解は、多くの理論家や Codd の原則を厳格に支持する人たちによって共有されており、ほとんどの DBMS はリレーショナルではないとみなされます。明確にするために、彼らは一部の RDBMS を真のリレーショナル データベース管理システム(TRDBMS) と呼び、他の RDBMS を疑似リレーショナル データベース管理システム(PRDBMS) と呼ぶことがよくあります。^{[引用が必要]}

2009年現在、ほとんどの商用リレーショナルDBMSはクエリ言語としてSQLを採用しています。^[13]

代替クエリ言語も提案され、実装されてきました。特に 1996 年以前のIngres QUELの実装が有名です。

リレーショナルモデルは、データを1つ以上のテーブル（または「リレーション」）に整理し、各行を識別する一意のキーを使用して行と列を構成します。行はレコードまたはタプルとも呼ばれます。^[14]列は属性とも呼ばれます。一般に、各テーブル/リレーションは1つの「エンティティタイプ」（顧客や製品など）を表します。行はそのタイプのエンティティのインスタンス（「Lee」や「椅子」など）を表し、列はそのインスタンスに関連付けられた値（住所や価格など）を表します。

例えば、クラステーブルの各行はクラスに対応し、クラスは複数の生徒に対応するため、クラステーブルと生徒テーブルの関係は「1対多」となる^[15]。

テーブルの各行には、独自のキーがあります。テーブル内の行は、リンクされた行の一意のキーの列を追加することで、他のテーブルの行にリンクできます（このような列は外部キーと呼ばれます）。コッドは、任意の複雑さのデータ関係を単純な概念セットで表現できることを示しました。^[2]

この処理には、テーブル内の 1 つの行だけを一貫して選択または変更できることが含まれます。したがって、ほとんどの物理実装では、テーブル内の各行に一意の主キー(PK) があります。新しい行がテーブルに書き込まれると、主キーの新しい一意の値が生成されます。これは、システムが主にテーブルにアクセスするために使用するキーです。システム パフォーマンスは PK に対して最適化されています。他のより自然なキーも識別され、代替キー(AK) として定義されることがあります。多くの場合、AK を形成するには複数の列が必要です (これが、通常 1 つの整数列が PK になる理由の 1 つです)。PK と AK はどちらも、テーブル内の行を一意に識別する機能を持っています。より広範なシステム要件がある場合は、追加のテクノロジを適用して、世界中で一意の ID、つまりグローバルに一意の識別子を確保することができます。

データベース内の主キーは、テーブル間の関係を定義するために使用されます。主キーが別のテーブルに移行すると、その主キーは別のテーブルで外部キー (FK) になります。各セルに 1 つの値しか含めることができず、主キーが通常のエンティティ テーブルに移行する場合、この設計パターンは 1対 1または1 対多の関係を表すことができます。ほとんどのリレーショナル データベース設計では、他の両方のエンティティ テーブルの主キーを含む追加のテーブルを作成することで多対多の関係を解決します。つまり、関係がエンティティになり、解決テーブルに適切な名前が付けられ、2 つの FK が結合されて PK が形成されます。主キーを他のテーブルに移行することが、システム割り当ての整数が通常 PK として使用される 2 番目の主な理由です。通常、他の種類の列を移行しても、効率も明確さもありません。

リレーションシップは、異なるテーブル (エンティティ) 間の論理的な接続であり、これらのテーブル間の相互作用に基づいて確立されます。これらのリレーションシップは、エンティティ リレーションシップ モデルとしてモデル化できます。

データベース管理システム（DBMS）が効率的かつ正確に動作するためには、ACIDトランザクションを使用する必要があります。^{[16] [17] [18]}

RDBMS 内のプログラミングの一部は、ストアド プロシージャ(SP) を使用して実行されます。多くの場合、プロシージャを使用すると、システム内外で転送される情報の量を大幅に削減できます。セキュリティを強化するために、システム設計では、テーブルに直接アクセスするのではなく、ストアド プロシージャのみへのアクセスを許可します。基本的なストアド プロシージャには、新しいデータを挿入したり、既存のデータを更新するために必要なロジックが含まれています。データの処理や選択に関連する追加のルールやロジックを実装するために、より複雑なプロシージャを作成することもできます。

リレーショナルデータベースは、1970年6月にIBMサンノゼ研究所のエドガー・コッドによって初めて定義されました。^[2]コッドのRDBMSの要件に関する見解は、コッドの12のルールにまとめられています。リレーショナルデータベースは、データベースの主流となっています。リレーショナルモデル以外のモデルには、階層型データベースモデルとネットワークモデルがあります。

以下の表は、最も重要なリレーショナル データベース用語とそれに対応するSQL用語の一部をまとめたものです。

リレーショナル データベースでは、リレーションは同じ属性を持つタプルのセットです。タプルは通常、オブジェクトとそのオブジェクトに関する情報を表します。オブジェクトは、通常、物理的なオブジェクトまたは概念です。リレーションは通常、行と列で構成されるテーブルとして記述されます。属性によって参照されるすべてのデータは、同じドメインにあり、同じ制約に準拠しています。

リレーショナル モデルでは、リレーションのタプルには特定の順序がなく、タプルは属性に順序を課さないことを指定します。アプリケーションはクエリを指定してデータにアクセスします。クエリでは、タプルを識別するためのselect、属性を識別するためのproject、リレーションを結合するためのjoinなどの操作を使用します。リレーションは、 insert、delete、およびupdate演算子を使用して変更できます。新しいタプルは、明示的な値を指定することも、クエリから派生させることもできます。同様に、クエリは更新または削除するタプルを識別します。

タプルは定義上、一意です。タプルに候補キーまたは主キーが含まれている場合、それは明らかに一意です。ただし、行またはレコードをタプルにするために主キーを定義する必要はありません。タプルの定義では、タプルが一意である必要がありますが、主キーを定義する必要はありません。タプルは一意であるため、その属性は定義上、スーパーキーを構成します。

すべてのデータは、リレーションを介して保存され、アクセスされます。データを保存するリレーションは「基本リレーション」と呼ばれ、実装では「テーブル」と呼ばれます。他のリレーションはデータを保存しませんが、他のリレーションに関係演算を適用することによって計算されます。これらのリレーションは、「派生リレーション」と呼ばれることもあります。実装では、これらは「ビュー」または「クエリ」と呼ばれます。派生リレーションは、複数のリレーションから情報を取得できる場合でも、単一のリレーションとして機能するという点で便利です。また、派生リレーションは抽象化レイヤーとして使用することもできます。

ドメインは、特定の属性の可能な値のセットを表し、属性の値に対する制約と見なすことができます。数学的には、属性にドメインを関連付けるということは、属性の値が指定されたセットの要素でなければならないことを意味します。たとえば、文字列「ABC」は整数ドメインにありませんが、整数値123はあります。ドメインの別の例では、フィールド「CoinFace」の可能な値が (「表」、「裏」) として表されます。したがって、フィールド「CoinFace」は (0,1) や (H,T) などの入力値を受け入れません。

制約は、属性のドメインをさらに制限できるようにするために使用されることがよくあります。たとえば、制約によって、特定の整数属性を 1 から 10 までの値に制限できます。制約は、データベースにビジネス ルールを実装する 1 つの方法を提供し、アプリケーション層内での後続のデータの使用をサポートします。SQL は、チェック制約の形式で制約機能を実装します。制約は、リレーションに格納できるデータを制限します。これらは通常、データが制約を満たしているかどうかを示すブール値を返す式を使用して定義されます。制約は、単一の属性、タプル (属性の組み合わせを制限)、またはリレーション全体に適用できます。すべての属性には関連するドメインがあるため、制約 (ドメイン制約) が存在します。リレーショナル モデルの 2 つの主要なルールは、エンティティ整合性と参照整合性と呼ばれます。

すべてのリレーション/テーブルには主キーがあり、これはリレーションがセットであることの結果です。^[19]主キーはテーブル内のタプルを一意に指定します。自然属性（入力されるデータを説明するために使用される属性）が主キーとして適している場合もありますが、代わりに代理キーが使用されることがよくあります。代理キーは、オブジェクトに割り当てられる人工的な属性で、オブジェクトを一意に識別します（たとえば、学校の生徒に関する情報のテーブルでは、生徒を区別するために全員に生徒 ID が割り当てられる場合があります）。代理キーには本質的な意味はありませんが、タプルを一意に識別できるため便利です。特に N:M カーディナリティに関してよく見られるもう 1 つの一般的なものとして、複合キーがあります。複合キーは、テーブル内の 2 つ以上の属性で構成され、レコードを（一緒に）一意に識別するキーです。^[20]

外部キーとは、別のテーブルの主キー列と一致するリレーショナル テーブル内のフィールドを指します。外部キーは 2 つのキーを関連付けます。外部キーは参照関係で一意の値を持つ必要はありません。外部キーはテーブルを相互参照するために使用でき、参照関係の属性の値を効果的に使用して、参照関係の 1 つ以上の属性のドメインを制限します。この概念は、次のように正式に説明されます。「参照属性に投影された参照関係のすべてのタプルに対して、参照属性のそれぞれの値が参照属性の対応する値と一致するように、同じ属性に投影された参照関係のタプルが存在する必要があります。」

ストアド プロシージャは、データベースに関連付けられ、通常はデータベースに格納される実行可能コードです。ストアド プロシージャは通常、リレーションへのタプルの挿入、使用パターンに関する統計情報の収集、複雑なビジネス ロジックと計算のカプセル化など、一般的な操作を収集してカスタマイズします。多くの場合、ストアド プロシージャは、セキュリティや簡素化のためにアプリケーション プログラミング インターフェイス(API)として使用されます。SQL RDBMS でのストアド プロシージャの実装により、開発者は標準の宣言型SQL 構文に対する手続き型拡張機能 (多くの場合、ベンダー固有)を活用できます。ストアド プロシージャはリレーショナル データベース モデルの一部ではありませんが、すべての商用実装に含まれています。

インデックスは、データにすばやくアクセスするための 1 つの方法です。インデックスは、リレーションの任意の属性の組み合わせに対して作成できます。これらの属性を使用してフィルタリングするクエリは、インデックスを使用して一致するタプルを直接見つけることができます (ハッシュ テーブル検索と同様)。各タプルを順番にチェックする必要はありません。これは、本の索引を使用して、探している情報が記載されているページに直接移動するのに似ています。そのため、探している情報を見つけるために本全体を読む必要はありません。リレーショナル データベースは通常、複数のインデックス作成手法を提供しており、それぞれがデータ分散、リレーション サイズ、および一般的なアクセス パターンの組み合わせに最適です。インデックスは通常、B+ ツリー、R ツリー、およびビットマップによって実装されます。インデックスは、実装の詳細と見なされるため、通常はデータベースの一部とは見なされませんが、通常はデータベースの他の部分を管理する同じグループによって管理されます。主キーと外部キーの両方で効率的なインデックスを使用すると、クエリのパフォーマンスが大幅に向上します。これは、B ツリー インデックスではクエリ時間が log(n) に比例し (n はテーブル内の行数)、ハッシュ インデックスではクエリ時間が一定になる (インデックスの関連部分がメモリに収まる限り、サイズに依存しない) ためです。

リレーショナル データベースに対して行われたクエリと、データベース内で派生したrelvars は、リレーショナル計算またはリレーショナル代数で表現されます。Codd は、独自のリレーショナル代数で、それぞれ 4 つの演算子からなる 2 つのグループに分かれた 8 つのリレーショナル演算子を導入しました。最初の 4 つの演算子は、従来の数学的な集合演算に基づいていました。

• ユニオン演算子 (υ)は、2 つのリレーションのタプルを結合し、結果から重複するタプルをすべて削除します。リレーショナル ユニオン演算子は、SQL UNION演算子と同等です。
• 交差演算子(∩) は、2 つの関係が共通に持つタプルのセットを生成します。SQL では、交差はINTERSECT演算子の形式で実装されます。
• 差集合演算子(-) は 2 つの関係に作用し、最初の関係から、2 番目の関係に存在しない組のセットを生成します。差集合は、SQL ではEXCEPTまたは MINUS 演算子の形式で実装されます。
• 2 つの関係の直積(X) は、いかなる基準にも制限されない結合であり、最初の関係のすべてのタプルが 2 番目の関係のすべてのタプルと一致します。直積は、SQL ではクロス結合演算子として実装されます。

Codd が提案した残りの演算子は、リレーショナル データベースに固有の特別な操作を伴います。

• 選択または制限操作 (σ) は、関係からタプルを取得し、結果を特定の基準 (集合論のサブセット)を満たすものだけに制限します。SQL で選択に相当するのは、 WHERE句を含むSELECTクエリ ステートメントです。
• 射影演算(π) は、タプルまたはタプルのセットから指定された属性のみを抽出します。
• リレーショナル データベース用に定義された結合操作は、自然結合 (⋈) と呼ばれることがよくあります。このタイプの結合では、2 つの関係が共通の属性によって接続されます。MySQL の自然結合の近似は、内部結合演算子です。SQL では、クエリに 2 つのテーブルがある場合、内部結合により直積が発生しなくなります。SQL クエリに追加されたテーブルごとに、直積を防ぐために 1 つの内部結合が追加されます。したがって、SQL クエリに N 個のテーブルがある場合、直積を防ぐために N−1 個の内部結合が必要です。
• リレーショナル除算(÷) 演算は、やや複雑な演算で、基本的には 1 つのリレーション (被除数) の組を使用して 2 番目のリレーション (除数) を分割します。リレーショナル除算演算子は、実質的には直積演算子の逆です (そのため、この名前が付けられています)。

Codd が最初の 8 つの演算子を導入して以来、リレーショナル比較演算子や、ネストや階層データのサポートを提供する拡張機能など、他の演算子も導入または提案されてきました。

正規化は、リレーショナル モデルの不可欠な部分として、コッドによって初めて提案されました。これは、単純でないドメイン (非アトミック値) とデータの冗長性 (重複) を排除するように設計された一連の手順を網羅しており、これにより、データ操作の異常とデータ整合性の損失を防止します。データベースに適用される最も一般的な正規化の形式は、正規形と呼ばれます。

コノリーとベッグは、データベース管理システム（DBMS）を「ユーザーがデータベースを定義、作成、維持、アクセス制御できるようにするソフトウェアシステム」と定義しています。^[21] RDBMSはその頭字語の拡張であり、基礎となるデータベースがリレーショナルである場合に使用されることがあります。

リレーショナルデータベース管理システムの別の定義は、リレーショナルモデルに基づいたデータベース管理システム（DBMS）です。今日広く使用されているほとんどのデータベースはこのモデルに基づいています。^[22]

RDBMS は、1980 年代から、財務記録、製造および物流情報、人事データ、およびその他のアプリケーションに使用されるデータベースに情報を格納するための一般的なオプションでした。リレーショナル データベースは、RDBMS の実装と管理が容易であったため、従来の階層型データベースやネットワーク データベースに取って代わることが多くなりました。それでも、リレーショナルに格納されたデータは、1980 年代と 1990 年代のオブジェクト データベース管理システム (リレーショナル データベースとオブジェクト指向アプリケーション プログラム間のいわゆるオブジェクト リレーショナル インピーダンス ミスマッチに対処するために導入された) や 1990 年代のXML データベース管理システムによって、継続的に失敗に終わりました。^{[23]しかし、}コンピュータ クラスターの水平スケーリングなどのテクノロジの拡大により、NoSQLデータベースが最近、RDBMS データベースの代替として人気が高まっています。^[24]

分散リレーショナルデータベースアーキテクチャ（DRDA）は、1988年から1994年にかけてIBM内の作業グループによって設計されました。DRDAにより、ネットワークに接続されたリレーショナルデータベースが連携してSQL要求を満たすことができます。^{[25] [26]} DRDAのメッセージ、プロトコル、構造コンポーネントは、分散データ管理アーキテクチャによって定義されています。

DB-Enginesによると、2024年12月にdb-engines.comのウェブサイト上で最も人気のあるシステムは以下のとおりです。^[27]

1. Oracle データベース
2. マイグレーション
3. マイクロソフトSQLサーバー
4. PostgreSQL
5. スノーフレーク
6. IBM DB2 について
7. SQLite
8. マイクロソフト アクセス
9. データブリックス
10. マリアDB

調査会社ガートナーによると、2011年の収益による独自ソフトウェアリレーショナルデータベースベンダーのトップ5は、オラクル（48.8%）、IBM（20.2%）、マイクロソフト（17.0%）、SAP （ Sybaseを含む） （4.6%）、テラデータ（3.7%）でした。^[28]

• リレーショナルデータベース管理システムの比較
• データログ
• データ ウェアハウス
• リレーショナルデータベース管理システムのリスト
• オブジェクトデータベース(OODBMS)
• オンライン分析処理(OLAP) とROLAP (リレーショナル オンライン分析処理)
• 関係変換器
• スノーフレークスキーマ
• 構文
• スタースキーマ

• Date, CJ (1984)。DB2 ガイド (学生版) 。Addison - Wesley。ISBN 0201113171。OCLC  256383726。OL 2838595M  。

Wikibooksには構造化クエリ言語に関する本があります。