・データベース:容易に活用できるようにした情報の集まり
・関係データベース:情報を表形式で整理し、表同士の共通項目で関係づけ
・階層型データベース:情報を一対多の親子関係で表現
・網型データベース:情報を多対多の親子関係で表現
データベースとは?
データベースとは、容易に活用できるようにした情報の集まりです。
個々のファイルでの作業に比べ、データベースは情報の一貫性(整合性)と効率性の観点で優れています。
例えば、社員達が個々のファイルで、売上を計算することを想定します。
3名の社員が別々に計算するので、入力や計算を誤った場合、整合性の確保が難しくなります。さらに、複数の社員が同じような計算をするため、業務の効率も低くなります。
一方、データベースでは、一括で情報を管理できます。
全ての社員が同じデータベースにアクセスし、計算結果を確認するため、一貫性(整合性)と効率性が高くなります。
容易に活用できるようにした情報の集まりであるデータベースを活用により、情報の一貫性(整合性)と効率性が高まります。
データベースのモデル
データベースには、データ構造に違いによって複数のモデルがあります。
主な、データベースのモデルは、「関係データベース」「階層型データベース」「網型データベース」の3つです。
・階層型データベース:情報を一対多の親子関係で表現
・網型データベース:情報を多対多の親子関係で表現
関係データベース(リレーショナルデータベース)
関係データベースは、別名でリレーショナルデータベース(Relational DataBase)とも呼ばれ、RDBと表記します。
関係データベースは、情報を表形式で整理し、さらに表同士の共通する項目で関係付けることが可能です。
例えば、社員の表(社員テーブル)の支店番号と支店の表(支店テーブル)を関係づけると、支店「01」は、支店名「東京」・・・と分かります。
このように表形式で情報を整理し、複数の表で関係づけることが可能なデータベースのモデルが関係データベースです。
階層型データベース(ツリー型データベース)
階層型データベースは、別名でツリー型データベース(Hierarchical DataBase)とも呼ばれ、HDBと表記します。
階層型データベースは、情報を一対多の親子関係で表現するデータベースのモデルです。
例えば、関東のエリア(一)は、「東京支店」「神奈川支店」「千葉支店」の複数の支店(多)で構成されることを表現可能です。
このように、一対多の親子関係で表現するデータベースのモデルが階層型データベースです。
網型データベース(ネットワーク型データベース)
網型データベースは、別名でネットワーク型データベース(Network DataBase)とも呼ばれ、NDBと表記します。
網型データベースは、情報を多対多の親子関係で表現するデータベースのモデルです。
例えば、社員「田中さん」は、「東京支店」と「神奈川支店」に、社員「山田さん」は、「神奈川支店」と「千葉支店」に・・・といった、複数の社員(多)が複数の支店(多)に所属していることが表現可能です。
このように、情報を多対多の親子関係で表現するデータベースのモデルが網型データベースです。
【まとめ】データベース
それでは最後におさらいをしておきましょう!
用語 | 説明 |
---|---|
データベース | 用意に活用するため情報の集まり |
関係データベース | 表形式で表現、表の共通項目で関係づける |
階層型データベース | 1対多の親子関係で表現 |
網型データベース | 多対多の親子関係で表現 |
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