データベースとは何ですか？

はじめに

データベースは、すべての最新の情報システムのバックボーンです。コンピューターは最新のデータベースを保存するため、データは任意のサイズと複雑さになる可能性があります。使用法とデータタイプに応じて、データを収集して整理する方法はたくさんあります。

この記事では、データベースとデータベースシステムの包括的な概要を説明します。

データベース定義

データベース 論理的に接続されたデータの編成されたセットです。情報は、ユーザーのニーズに合うように構造化および維持された有用な知識に変換されます。データベースは、データ自体を保存するだけでなく、データポイント間の関係も保持します。

広い意味では、データベースは統合された情報のセットです。システムとメンテナンスと使用の手順について。スプレッドシートとは異なり、複数のユーザーとアプリケーションが一度にストレージにアクセスします。

データベースは何に使用されますか？

データベースには幅広いアプリケーション範囲があります。典型的な例は次のとおりです。

銀行システム クライアント、銀行口座、クレジット、トランザクションなどのデータベースを保持します。
航空会社の交通量 フライト、チケット予約などに関する情報を保持します。航空会社は、地理的に分散したデータベースを使用する最初のセクターです。
大学データベースを使用して、学生、アプリケーション、成績、コースなどに関する情報を記録します。
クレジットカード取引 支払いに関するタブが含まれ、月次レポートが生成されます。
通信会社 通話に関する情報の保存、毎月の請求書の作成、通信回線の追跡など。
金融セクター 債券や株式などの金融商品の売買を追跡します。
コマースと eコマース ビジネス 消費者、製品、さまざまな価格カタログに関するデータを保存します。
製造業 サプライチェーン、生産ライン、ストレージの管理、請求書の作成など。
人材従業員、給与、税金、福利厚生などに関する情報を保存します。

上記のリストは、あらゆる業種にとってデータベースがいかに重要であるかを示しています。最新のユーザーインターフェースでは、データベースにアクセスするときにバックエンドが非表示になっているため、多くのユーザーは毎日1つ使用していることに気づいていません。

データベースの簡単な歴史

最初の自動データベースは、1884年に自動データ処理のシステムの特許を取得したHerman Hollerithに接続します。1890年の米国国勢調査ではパンチカードカウンターシステムが使用され、カードのコレクションは最初の自動データベースシステムを表しています。

各カードには80の列があり、人物に関する特徴的な情報があります。通常、国勢調査情報の処理には2年かかります。ただし、パンチカードシステムと自動カード読み取りメカニズムは、データの処理に約6週間しかかかりませんでした。パンチカードシステムは、20世紀を通じて、特に投票や仕事のための出勤に使用されました。

第二次世界大戦後、企業や政府機関は単純な線形会計データベースにコンピューターを使用し始めました。最初のコンピューター化されたデータベースは特定のタスクに使用され、柔軟性に欠けていました。

1960年代のデータベース

1960年代には、ドキュメントデータベースが支配的な役割を果たしました。最初のデータベース管理システムはこの10年間に登場し、アポロの月面着陸などの大規模で複雑なプロジェクトに使用されました。

1970年代のデータベース

データベースは1970年代に商業的な現実になりました。データを管理するための階層システムとネットワークシステムは、主に原材料を購入する際の工場勘定などの複雑なデータ構造を処理するために導入されています。

この10年間には、第1世代の商用DBMSが含まれ、現在でも使用されているものもあります。いくつかの欠点は次のとおりです。

データを取得するのは困難でした。企業は1970年代に複雑なプログラムを使用して、単純なデータにアクセスしました。
データの独立性が限られているため、情報の変更や更新が困難でした。
データベースモデルの理論的基盤はありません。

1980年代のデータベース

1980年代は、過去10年間の欠点に対処しています。リレーショナルデータモデルは1970年代に登場し、第2世代のDBMSは1980年代に商用ビジネスで使用されています。リレーショナルモデルを使用する場合、すべてのデータはおなじみの表形式です。比較的単純なプログラミング言語（SQL）は、データベースからデータを取得します。

新しいデータベースモデルは、プログラマーではない人々へのより簡単なデータアクセスを可能にし、以前のモデルの最も重要な問題に対処しました。リレーショナルモデルは、クライアント/サーバー通信、並列データ転送に便利であり、GUIによって使用が簡単になりました。

1990年代のデータベース

1990年代には、インターネットアプリケーションとデータストレージシステムが生まれました。マルチメディアデータ（グラフィック、サウンド、写真、およびビデオ）がより一般的になりました。大量の構造化データと非構造化データの両方が標準でした。データの複雑さが増すにつれて、リレーショナルデータベースシステムはオブジェクト指向のアプローチに変わりました。

2000年代のデータベース

XML、NoSQL、NewSQLデータベースの3つの新しいデータベースタイプが表示されます。

XMLデータベースは、高度に構造化されたドキュメントベースのタイプです。クエリは、さまざまな程度の柔軟性を備えたXML属性を介して許可されます。

NoSQLデータベースは、結果整合性を使用し、固定スキーマを必要としない、柔軟性の高い分散データベースシステムに対する強い需要に応えます。 NoSQLタイプは非常にスケーラブルであり、非正規化されたデータを格納します。

NewSQLは、SQLを使用し、ACIDコンプライアンスを維持しながら、スケーラビリティなどのNoSQLデータベースの最良の属性を組み合わせることを目的としています。

さまざまな種類のデータベース

現在利用可能なデータベースの種類は多数あり、それぞれに長所と短所があります。すべてのデータベースタイプは、データと情報間の関係を保存するための特定の環境を作成します。

リレーショナルデータベースは、データの一貫性に重点を置いて、データを行および列としてテーブルのような構造で格納します。このデータベースタイプはデータ間の関係に焦点を当てており、最も広く使用されているデータベースタイプです。
オブジェクト指向データベースは、オブジェクト指向プログラミング（OOP）の原則とリレーショナルデータベース標準を組み合わせたものです。
分散データベースは複数のサイトに分散し、水平方向に拡張できます。
データウェアハウスは、さまざまなソースからのデータを一貫して単一の意思決定支援システムに統合します。ウェアハウスは大量のデータに対応し、通常はビッグデータサーバーに常駐します。
NoSQLデータベースは、高可用性に重点を置いた構造的に多様なタイプのデータベースです。 NoSQLシステムは、大量の非構造化データに最適です。
グラフデータベースは、データポイント間の関係に焦点を当てたNoSQLデータベースの一種です。地形的なネットワーク構造を備えたグラフデータベースは、関係を調査および発見するための最良のシステムです。
OLTPデータベースは、短い日常のトランザクションに重点を置いており、同時クエリで高いデータ整合性と有効性を備えた大規模なユーザーベースをサポートします。
オープンソースデータベースは変更が可能で、自由に使用できます。カスタマイズ可能なユーザー設定と低コストにより、このデータベースタイプは広く採用されています。
クラウドデータベースには、クラウドコンピューティングの柔軟性を備えた従来のデータベース機能がすべて備わっています。
マルチモデルデータベースは、複数のデータベースモデルタイプを操作するための単一のエンジンを提供します。
Document / JSONデータベースは、データをJSONドキュメントに保存するNoSQLストレージシステムです。
自動運転クラウドデータベース（自律型データベース）は、機械学習を使用して、DBMSのさまざまなタスクを自動化します。

データベースのコンポーネント

5つの主要コンポーネントがデータベースシステムを構成しています。

ハードウェア

ハードウェアには、コンピューターと実世界を接続する物理デバイスが含まれます。データベース、サーバー、ストレージディスク、およびさまざまなデータ収集デバイスに関しては、データベースの実行と入力に必要なハードウェアが含まれています。

ソフトウェア

このソフトウェアには、データベースへのアクセス、操作、および制御に使用されるさまざまなプログラムが含まれています。下位レベルでは、ソフトウェアには、データベースが存在するオペレーティングシステム、データベースと通信するためのネットワーク、およびデータにアクセスするためのソフトウェアが含まれます。

データ

データは、データベースが保存できるアイテムまたはイベントに関する重要な事実です。データは意味を得て情報になるための処理が必要です。さらに、処理はデータから洞察に満ちた詳細を抽出し、意思決定手順を支援します。

手順

データベースプロシージャには、ストレージ内で動作するすべての機能が含まれます。定期的なバックアップ、レポートの生成、その他の日常業務のいずれであっても、プロシージャはデータベース管理システムで実行される命令セットです。

データベースアクセス言語

データベースアクセス言語は、データベースに保存されているデータの挿入、更新、削除、および変更に使用されるプログラミング言語です。データベースは、データベースアクセス言語で直接クエリを実行します。

データベース管理システム（DBMS）とは何ですか？

データベース管理システム（DBMS）は、ユーザー（または複数のアプリケーション）とデータベースの間のインターフェースとして機能します。このプログラムにより、データベースとの直接通信が可能になり、データの取得、更新、最適化、およびデータベースに保存されている情報の全体的な管理が可能になります。

データベースサーバーとは何ですか？

データベースサーバーは、データベースアプリケーションを介してクライアントにサービスを提供する専用サーバーです。サーバーの一部はDBMSを格納し、別の部分はデータベース自体を格納します。通常、データベースサーバーには大容量のストレージと多くのメモリースティックがあります。

データベースが重要な理由

データベースシステムは、ビジネスに関する重要なデータを保存します。データは、分析されると、会社に関する貴重な情報になり、意思決定プロセスに役立ちます。

同様に、データベースはビジネスに関するアーカイブを構築するのに役立ち、企業をより堅牢にし、選択を行う際にどこに向かっているのかを認識できるようにします。相互作用に関するデータを保存することは、会社がさらに発展し、利益を増やすのに役立つ情報への洞察を提供するのに役立ちます。

データベースを備えたシステムを使用する場合、多くの利点があります。

プログラムとデータ間の独立性 。データを使用するアプリケーションからメタデータを分離することは重要な属性です。データベースの主な特徴は、情報を処理するプログラムを変更せずに、組織のデータを変更して別のコンピューターシステムに転送できることです。
最小限のデータ冗長性 。データベースは、データの繰り返しという課題に対処します。情報は1つの論理構造に統合され、すべてのデータの繰り返しは最小限に抑えられます。ただし、データベースは冗長性を完全に排除するわけではありません。このシステムにより、データベース設計者はユースケースに応じて冗長性の範囲を計画できます。

データ共有の改善。 データベースは、多くの従業員やセクターが使用する企業リソースです。特定の内部および外部ユーザーがデータベースを操作し、各個人またはグループはデータの特殊なビューを持っています。
データセキュリティの強化。 DBMSには、特権とユーザーロールを通じて機密情報のセキュリティを制御するのに役立つ管理機能があります。
アプリケーション開発の生産性が向上しました。 データベースシステムのおかげで、新しいアプリケーションの開発が高速になります。プログラマーは、データを定義しなくても、新しいアプリケーションに必要な機能に集中できます。 DBMSは、データベースの設計や実装などのアクティビティを自動化するのに役立ちます。

一般的なデータベースの課題

データベースには、システムを構築する際の課題、リスク、および費用が含まれています。

スタッフトレーニング	データベースシステムを選択する企業は、データベースを設計、実装、および保守するために人々を参加させるか、訓練する必要があります。絶えず変化する性質のため、データベーステクノロジーの効率を最大化するには継続的なトレーニングが必要です。
設置と管理の費用と複雑さ	マルチユーザーデータベースシステムは、大規模で複雑なソフトウェアアーキテクチャであり、多くの場合、技術サポートと拡張に年間コストがかかります。セキュリティを継続的に改善するソフトウェア拡張機能は、データを操作する際に必須です。
バックアップ、リカバリ、セキュリティ	定期的なバックアップにより、データの一貫性と高可用性が保証されます。最新のデータベースシステムには、明確なセキュリティ手順とデータベースリカバリが必要です。
組織の対立	共有データベースには、定義とデータの所有権に関する同意が必要です。さらに、データを維持するために専任の人が必要です。したがって、有能なデータベース管理者と意味のあるアクセスロールが必要です。

データベースの未来

データベースの将来に最も影響を与える可能性のあるテクノロジーは、自律型データベースです。機械学習は、データベースのプロビジョニング、管理、調整、アップグレードを完全に自動化するのに役立ちます。自動化はさらに、データベースのセキュリティにさらに重点を置くのに役立ちます。これは、システムが将来直面する最大の課題です。