データベース管理は単一のエンティティではありません。 むしろ、それは、ビジネス データが存続する過程でビジネス データを操作するための一連のアクション (場合によっては、専用テクノロジ) です。 データ量が増加するにつれ、企業はアプリケーションのパフォーマンス低下を防ぎ、可用性、コンプライアンス、セキュリティへの影響を最小限に抑えるためにデータベース管理システムが不可欠であることに気づきました。
企業は、「データベース管理」の傘下でさまざまなアプローチやアクションを使用して、制御されていない指数関数的なデータの拡大による悪影響を緩和または防止できます。
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) はデータベースとそのデータを維持するソフトウェア定義のシステムですが、データベース管理は一連のベスト プラクティスです。 Microsoft SQL Server、Oracle Database、PostgreSQL は、一般的なデータベース管理システムの例です。 ユーザーは DBMS を使用してデータベース内のデータを制御し、データの読み取り、更新、作成、削除を行うことができます。 データベース管理システムはインターフェイスとして機能し、エンド ユーザーがデータベースにアクセスし、必要に応じてデータを整理してアクセスできるようにします。
データベース管理システムを使用すると、データベース管理者などのユーザーは、データ、ユーザーがデータベース内のデータにアクセスできるようにするエンジン、およびデータベースの組織構造であるデータベース スキーマを管理できます。 DBMS はセキュリティとデータの整合性を提供しますが、一部のシステムには、データベース内の自動ロールバックと再起動、ログ、および監査アクティビティも含まれています。
データベース管理システムはいくつかのタイプに分類されます。
- すべてのデータが XNUMX つの領域に保存され、ユーザーがデータを変更するためにアクセスできる集中システム。
- データが多数のノードに保存される分散システム。
- フェデレーテッド・システムは、ソース・データを複製せずにデータを提供できます。 このカテゴリはさらに XNUMX つのサブカテゴリに分類されます。
- 他のコンポーネント データベースへのアクセスには、疎接続されたデータベースが必要です。
- 緊密に接続されたデータベースは、個別のプロセスをフェデレーテッド システムに組み込みます。
- ブロックチェーン データベース システムは、金融取引と非金融取引を管理します。
データ管理システムを構成するものは何ですか?
- ストレージエンジン: DBMS のコアコンポーネントであり、データを保存します。 これは、オペレーティング システム レベルでファイル システムに接続するシステムのコンポーネントです。 これは、保存されたデータを操作する SQL クエリのエントリ ポイントとして機能します。
- システムカタログまたはデータベースディクショナリ: メタデータ カタログとも呼ばれるこのコンポーネントは、作成されたすべてのデータベース アイテムの集中ストアとして機能します。 これは、ユーザーのデータ要求を確認し、データベースのオブジェクト、セキュリティ、パフォーマンス、その他の機能に関する情報を提供するために使用されます。
- データベース アクセス言語: すべての DBMS には、ユーザーがデータベースを作成してデータにアクセスできるようにするアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) が必要です。API は多くの場合、データベース アクセス言語を通じて提供されます。 たとえば、リレーショナル データベースでは、構造化照会言語 (SQL) がデフォルトのデータ アクセス言語です。
- 最適化エンジン: データリクエストを処理し、実行可能なディレクティブに変換します。 データベースの最適化にも役立ちます。
- クエリ プロセッサ: クエリ (データ リクエスト) が最適化された後、クエリ プロセッサがリクエストを処理し、結果を返します。 これは、データベースとユーザー クエリの間の一種の仲介役として機能します。
- ロックマネージャー: このコンポーネントは、複数のユーザーが同じデータを同時に変更することを防ぎます。 各ユーザーのアクセスを個別に制限します。
- ログマネージャー: すべての DBMS は、データベース内のデータがいつどのように編集、作成、または削除されたかのログを保存します。 ログ マネージャーは、データベース ツールと連携してデータを復元したり、バックアップを作成したりすることもでき、この情報を記録します。 ログを分類することで整理され、アクセスしやすくなります。
- データユーティリティ: このカテゴリには、データベースのメンテナンスとアクティビティの監視を容易にする幅広いコンポーネントが含まれます。 これらには、データのバックアップと復元、整合性チェック、レポートと監視、基本的な修復、検証、およびその他の機能のためのソフトウェアが含まれる場合があります。
データベース管理システムの種類
データベースは多数のカテゴリに分類されます。 一般的なタイプをいくつか示します。
#1. 階層型データベース
階層型データベース管理システム (階層型 DBMS) モデルでは、データは親子関係ノードに格納されます。 実際のデータとは別に、階層データベース内のレコードには、親/子接続のグループに関する情報も含まれています。
データは、階層データベース モデルのツリー状の形式にグループ化されます。 情報はフィールドのコレクションの形式で保存され、それぞれに単一の値が含まれます。 レコードは親子関係を介して相互にリンクされています。 階層データベース モデルの各子エントリには、親が XNUMX つだけあります。 親には複数の子供がいる場合があります。
フィールドからデータを取得するには、レコードが見つかるまで各ツリーをたどる必要があります。
階層型データベースは、銀行業界や通信業界で高性能かつ高可用性のソリューションを構築するためによく利用されています。 1960 年代初頭に、IBM は階層型データベース システム構造を作成しました。 同時に、階層構造は基本的ですが、親と子のリンクが XNUMX 対多であるため厳格です。
階層データベースは、IBM Information Management System (IMS) や Windows レジストリなどのよく知られた例です。
#2. ネットワークデータベース
ネットワーク データベース管理システム (ネットワーク DBMS) は、ネットワーク構造を利用してエンティティ間の関係を生成します。 大型デジタル コンピュータは、ネットワーク データベースの主要なプラットフォームです。 ネットワーク データベースは階層構造になっています。 ただし、XNUMX つのノードが XNUMX つの親しか持てない階層データベースとは異なり、ネットワーク ノードは複数の関係を持つことができます。 ネットワーク データベースは、蜘蛛の巣、またはリンクされたレコードのネットワークに似ています。
ネットワーク データベースでは、子はメンバーと呼ばれ、親は占有者と呼ばれます。 各子またはメンバーは、複数の親を持つ可能性があるという点で異なります。
ネットワーク データ モデルの承認プロセスは、階層データ モデルの承認プロセスと似ています。 ネットワーク データベースのデータは多対多の関係で配置されます。
#3. リレーショナルデータベース
リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) 内のデータ間のリンクはリレーショナルであり、列と行の表形式で記録されます。 テーブルの各列は属性を表し、各行はレコードを表します。 テーブルの各フィールドはデータ値を表します。
RDBMS は、レコードの入力、更新、削除、検索などの構造化照会言語 (SQL) を使用して照会されます。 リレーショナル データベースは、キー フィールドを使用して各テーブルの各行を一意に識別します。 これらのキー フィールドを使用して、あるデータ テーブルを別のデータ テーブルにリンクできます。
最も一般的でよく使用されるデータベースはリレーショナル データベースです。 一般的な DDBMS には、Oracle、SQL Server、MySQL、SQLite、IBM DB2 などがあります。
#4. オブジェクト指向モデルデータベース
このモデルにおけるオブジェクト指向プログラミングの有用性について議論する必要があります。 単にプログラミング言語オブジェクトを保存するだけでは不十分です。 C++ と Java のセマンティクスは、オブジェクト DBMS によって強化されています。 ネイティブ言語の互換性をサポートしながら、フル機能のデータベース開発機能を提供します。 オブジェクト プログラミング言語をデータベース機能で拡張します。
オブジェクト指向プログラミング手法は、一貫したデータ モデルと言語環境でのアプリケーションとデータベースの作成に似ています。 アプリケーションは、より少ないコード、より直観的なデータ モデリングを使用し、保守が容易になります。 少し追加の作業を行うことで、オブジェクト開発者は包括的なデータベース アプリを作成できます。
オブジェクト指向プログラミング言語の整合性と一貫したシステムは、オブジェクト指向データベース開発の基礎です。 オブジェクト指向データベースの能力は、データベースにあるような永続データと、実行中のアプリケーションにあるような一時的なデータの両方の循環的な処理から生まれます。
#5. グラフデータベース
グラフ データベースは、セマンティック クエリにグラフ構造を使用する NoSQL データベースです。 情報は、ノード、エッジ、プロパティに編成されます。 グラフ データベース内のノードは、顧客、人、車両などのエンティティまたはインスタンスを表します。 リレーショナル データベース システムでは、ノードはレコードと同一です。 グラフ データベースでは、エッジはノードを接続する関係を記述します。 プロパティは、ノードに追加される情報の一部です。
グラフ データベースには、Neo4j、Azure Cosmos DB、SAP HANA、Sparks、Oracle Spatial and Graph、OrientDB、ArrangoDB、MarkLogic などがあります。 一部の RDBMS (特に Oracle および SQL Server 2017 以降のバージョン) は、グラフ データベース構造もサポートしています。
#6. ERモデルデータベース
ER モデルの実装には通常、データベースが使用されます。 各テーブル行は、単純なリレーショナル データベース システム内のエンティティ タイプの XNUMX つのインスタンスを表し、テーブル内の各フィールドは属性タイプを表します。 エンティティ間の関係は、あるエンティティの主キーをポインタまたは「外部キー」として別のオブジェクトのテーブルに格納することによって、リレーショナル データベース内で実現されます。
＃7。 文書データベース
ドキュメント データベース (Document DB) は、データをドキュメントの形式で保存する NoSQL データベースです。 各ドキュメントは、データ、他のデータ部分との関係、およびデータのプロパティを表します。 ドキュメント データベース内のデータは、キーと値の形式で保存されます。
Document DB は、ドキュメント ストアと NoSQL 機能により、最近人気が高まっています。 NoSQL データ ストレージにより、ドキュメントの保存と検索が高速化されます。
Hadoop/HBase、Cassandra、Hypertable、MapR、Hortonworks、Cloudera、Amazon SimpleDB、Apache Flink、IBM Informix、Elastic、MongoDB、Azure DocumentDB はすべて、一般的な NoSQL データベースです。
#8. NoSQLデータベース
SQL は、NoSQL データベースにおける主要なデータ アクセス言語ではありません。 NoSQL データベースには、グラフ データベース、ネットワーク データベース、オブジェクト データベース、ドキュメント データベースが含まれます。
NoSQL データベースには確立されたスキーマがないため、急速に変化する開発環境に最適です。
NoSQL を使用すると、開発者はプログラムを再起動することなく、その場で変更を加えることができます。
NoSQL データベースは、列、ドキュメント、グラフ、キーと値、オブジェクトの XNUMX つの主要なタイプに分類されます。
データベース管理システム (DBMS) の例
#1。 MySQL
MySQL は、オープン ソースのクライアント サーバー リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) です。 まずクライアントサーバーアーキテクチャを定義しましょう。 クライアントは、RDBMS ソフトウェアをインストールして操作するコンピュータです。 データにアクセスする必要があるときはいつでも、RDBMS サーバーに接続します。 それが「クライアントサーバー」コンポーネントです。
#2。 マイクロソフト アクセス
Microsoft Access は、リレーショナル Microsoft Jet データベース エンジンとグラフィカル ユーザー インターフェイスおよびソフトウェア開発機能を組み合わせた Microsoft の DBMS です。 これは Microsoft Office ソフトウェア スイートの一部であり、プロフェッショナル エディションと上位エディションで利用できます。
＃3。 オラクル
Oracle は、Oracle Corporation によって開発および保守されているリレーショナル データベース管理システムです。 現在、単一データベース内で、ドキュメント、リレーショナル、キーと値などの複数のデータ モデルをサポートしています。 このシステムはリレーショナル データベース基盤に基づいており、ユーザーはこれを通じてデータ項目に直接アクセスできます。
#4. Microsoft SQL
Microsoft SQL Server は、MySQL、PostgreSQL、Oracle と並んで、完全に商用ソリューションとして最も人気のあるリレーショナル データベース管理システムの XNUMX つです。 リレーショナル データを効果的に保存および管理できます。 SQL Server データベースと通信するため。
ビジネスにデータベース管理が必要な理由
データの爆発的な増加は収まる気配がありません。 その結果、企業は次の目的でデータベース管理活動、データベース マネージャー、およびデータベース管理システムに投資しています。
- 想定通りの事業活動を維持する。
- 顧客、データ在庫、従業員の記録を維持します。
- アプリケーションとデータベースのパフォーマンスを維持します。
- さまざまな種類のデータを保存および整理します。
- データベースの操作と手順を自動化します。
特に、人間や機械によって毎日生成されるデータの量が増加するにつれて、データベース管理システムの利点を見逃すことは困難になります。 最も顕著な利点の XNUMX つは、データベース内のデータ セキュリティの向上です。 企業は DBMS を利用してデータ アクセスを改善し、企業全体のエンド ユーザーがデータを共有できるようにすることができます。 必要な正確なデータにアクセスできるようになった結果、エンド ユーザーはより迅速な販売を実現し、より迅速な選択を行うことができます。
さらに、データベース管理システムを使用することにより、企業は、同じデータの複数の形式が別々の場所に存在する場合に発生する、データの不整合によって引き起こされる問題を軽減できる可能性があります。 DBMS は、データがどのように共有されるかを組織に完全かつ透過的に示し、無駄なデータのコピーを防ぎます。 DBMS を使用すると、企業はデータのセキュリティとプライバシーの標準を強化し、データ漏洩の可能性を低くすることもできます。
最後に、エンドユーザーは自由に使えるデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。 より適切で一貫性のあるデータは、ユーザーが必要とする正確なデータに基づいて意思決定を行うのに役立つ、高品質で使用可能な情報を提供します。 これにより、組織全体の生産性が向上します。
管理システムの選び方
組織がデータベース管理のベスト プラクティスを開発したい場合でも、データベース管理システムを実装したい場合でも、適切な DBMS の選択はさまざまな基準と優先順位の影響を受けます。
現在のデータベースを理解することは、最適な DBMS を選択するための最初で最も重要なステップです。 各データベースには独自のデータ セットがあるため、組織はその要件を認識しておく必要があります。 優れた DBMS は、データの状態を統合したビューを提供し、データがどこに保存され、どのように使用されているかを理解できるようにします。 言うまでもなく、DBMS は、データ レプリケーションを必要とせずに、複数のアプリケーションにわたるデータへのアクセスを提供します。
また、他の多くのシステムと同様に、DBMS には追加のメモリと CPU が必要になるため、組織はこの要件を満たすことができるかどうかを検討する必要があることを覚えておくことも重要です。 ただし、DBMS の利点は、特に医療機関で見られるような大量の機密データを扱う場合に明白です。
データベース管理システムの 5 つの目的とは何ですか?
同時実行性、セキュリティ、バックアップとリカバリ、整合性、データ記述はすべて DBMS の機能です。 データベース管理システムには多くの利点がありますが、セットアップには費用と時間がかかります。
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参考文献
