Relational databases（リレーショナルデータベース）

データを効果的に保存することは、あらゆる組織にとってきわめて重要ですが、簡単なことではありません。さまざまな属性や意味を持つ大規模なデータセットを管理するとなると、複雑になりがちです。しかし、適切な形式とデータベースシステムを活用すれば、データを直感的に表示し、関係性やつながりを明確に示すことができます。

リレーショナルデータベースとは何か、またマイクロンの高度なメモリおよびストレージソリューションが、最適なデータベースパフォーマンスと信頼性に必要な強固な基盤をどのように築いているのかをご確認ください。

リレーショナルデータベースとは？

リレーショナルデータベースの定義：リレーショナルデータベースとは、データベース内の特定の項目同士の関係に基づくデータベース構造の一種です。

データベースは、ユーザーが大量のデータを保存するためのコンピューターシステムであり、通常はカテゴリや目的ごとに整理されます。リレーショナルデータベースはその基盤を発展させ、データポイント間の関係に基づいてデータを整理します。

リレーショナルデータベースでは、構築時に関係性が事前に定義されるため、ユーザーにとって有用なグループにデータを分類できます。データがデータベースに取り込まれると、処理されたうえで、関係性が示されたテーブルに分類されます。

リレーショナルデータベースは、主要なデータを1つのテーブルに格納する単純な2次元テーブル構造とは異なり、データ間の関係を明確にするための追加の構造を備えています。この構造により、データベース内のデータをより包括的に把握でき、ユーザーはデータ間の関係を調べることで、有用な結論をより容易に導き出せます。

複雑なリレーショナルデータベースを扱う際には、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）が必要です。ユーザーはRDBMSを使用してリレーショナルデータベースの作成、更新、利用を行えます。市場には多種多様なRDBMSがあり、それぞれ制御や監視のレベルが異なります。

リレーショナルデータベースはどのように機能しますか？

リレーショナルデータベースは、データベース内の関連するテーブル同士で共通する特徴、ラベル、属性を結び付けることで機能します。従来のデータベースは階層構造で整理されていましたが、リレーショナルデータベースでは、データポイント間のより複雑な関係を表現できます。

リレーショナルデータベースでテーブル間の関係を構築・定義する際に使用されるのがキーです。すべてのテーブルには、一意の識別子である主キーがあります。主キーは外部キーと関連付けることができ、外部キーはデータベース内の別のテーブルの主キーを参照します。主キーと外部キーを結び付けることで、テーブル間の関係が構築されます。

リレーショナルデータベースを扱う際に標準的に使用されるプログラミング言語が、構造化クエリ言語（SQL）です。SQLを使用すると、管理者は数行のコードでデータの追加、更新、削除を簡単に行えます。

リレーショナルデータベースの歴史とはどのようなものですか？

リレーショナルデータベースは長年にわたり確立したテクノロジーです。1970年代に端を発し、20世紀後半に大きく発展しました。21世紀には、幅広い業界のデータ管理における主力となっています。

• 1970年以前、初期の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が考案される以前は、データベース管理システムが階層型データベースを管理しており、管理者が大量のデータを整理できるようになっていました。このシステムが、RDBMSの基盤となりました。
• 1970年、データベース関係性の概念化：エドガー・F・コッドは1970年に、リレーショナルデータベースの理論に関する論文を発表しました。この論文では、属性間の関係に基づいてデータを整理できるという考え方が提案されました。
• 1970年代初頭、SQLの開発：リレーショナルデータベースの開発に特化した研究が進む中、1970年代初頭にSQLが開発されました。
• 1979年、初の商用RDBMS：オラクルは1970年代後半に、初めて商用利用できるRDBMSをリリースし、このテクノロジーを実用段階へと広げました。

1980年代から1990年代にかけてさらに開発が進み、2000年代を迎える頃にはリレーショナルデータベースが定着し、商用環境でも広く使用されるようになりました。

リレーショナルデータベースの種類には主にどのようなものがありますか？

リレーショナルデータベースは、データベースという広範なカテゴリの中の特定の種類です。その独自の特徴を理解するために、どのような種類のデータベースがあるのか、またリレーショナルデータベースがどのような点で異なるのかを見ていきましょう。

• リレーショナルデータベースはデータをテーブルに格納し、個々のデータポイントに属性やカテゴリを持たせ、それらを相互に関連付けることでデータ間の関係を示します。
• Key-Valueデータベースはデータを辞書形式で格納し、各データポイントに対応する値を保持します。
• ドキュメントデータベースは、データをJSONやXMLなどのファイル形式のドキュメントとして保存し、半構造化データとして管理します。
• グラフデータベースはデータをグラフ形式で保存し、視覚的な形式を使用してデータ間の関係やデータのプロパティを示します。

また、リレーショナルデータベースはそれ自体が1つのカテゴリですが、ユーザーはさまざまなリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）の中から選択できます。こうしたRDBMSには、MySQL、Oracle Database、PostgreSQL、SQLite、MariaDBなどがあります。また、SQLだけに限定されないNoSQLデータベースもあります。

リレーショナルデータベースはどのように活用されていますか？

リレーショナルデータベースは、データを整理して保存するスマートな方法であり、直感的なユーザーインターフェースも備えています。こうした使いやすさとデータストレージソリューションとしての機能により、リレーショナルデータベースはさまざまな業界で幅広く使用されています。

リレーショナルデータベースは、ビジネスのマーケティング計画、特に顧客関係管理（CRM）の効率化に使用できます。多くの顧客関係管理（CRM）システムでは、リレーショナルデータベースを使用して顧客に関する複雑なデータを追跡し、特定の人口統計学的属性を持つ顧客がプラットフォームやサービスとどのように関わるかを関連付けています。こうした活用方法により、企業は顧客層をより深く理解できます。

医療業界では、データストレージが患者の長期的な健康維持にきわめて重要です。リレーショナルデータベースは、患者の健康状態や病歴の間で何が関連しているのかを追跡できます。こうしたシステムではデータベース内で医療データ間の関係が明確に示されるため、より直感的に診断する支えとなります。また、医療従事者はリレーショナルデータベースを使用して患者の病歴を広範に確認し、全体像を把握できます。

金融業界でも、個々のユーザーの取引を管理・監視する目的でリレーショナルデータベースが使用されています。ユーザーの財務行動に関するデータベースがあれば、不審な取引を特定しやすくなります。