実践データベース設計

実践データベース設計プロジェクト推進部藤本毅

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 2 講師自己紹介【名前】藤本
毅（フジモトタケシ）【所属】プロジェクト推進部【経歴】 IT企業、常駐型開発会社、スタートアップ⽀援会社、通信キャリア等を通してB2BからB2Cまで官公庁システムからチャットサービス、広告、⾳楽、エンタメ、旅⾏、⾦融、飲⾷、 HR等様々なシステムの開発に携わる

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 3 【⾔語・OS・フレームワーク等】 Mac, Linux(CentOS,
Debian, Ubuntu, Kali, Raspberry Pi ), Windows C#、C、C++、Clojure、Ruby、Python、Ocaml、Haskell、PHP、Java、 Kotolin、Scala、Swift、Objective-C、JavaScript、CoffeeScript、 TypeScript、Go Ruby On Rails、CodeIgniter、Django、Spring、Laravel、 Playframework、sokko、 React、 Backbone.js、Vue.js、Unity、 Metasploit、Nessus、TensorFlow ..etc 【直近の活動】 Web(フロントエンド、バックエンド)、インフラ（オンプレミス・クラウド）、サイバーセキュリティ、スマートフォン（iOS、Android、Tyzen）、電⼦回路・FPGA、機械学習・ディープラーニング、3Dゲーム開発、OSやネットワーク等の低レイヤー技術等、⻑年の試作やOSSの解析、業務経験等を通して得た様々な知⾒や技術を活かし、それらを統合する研究を個⼈でおこなっている講師自己紹介②

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 4 当講座と『実践オブジェクト指向設計』の2講座を通しての⽬的架空のECサイトR書店（仮）
を題材にデータベースからアプリケーションの設計・実装までの広範なナレッジを体系的に整理しながら、実践的な内容を解説する

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 5 当講義の概要架空のECサイトR書店（仮）のアプリケーションに必要なテーブル設計を通して実践的
なデータベース設計の講義と解説を⾏う

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 7 データと情報の違いについてデータ（Data）︓ ⼀定の⽬的に沿って観測したり、収集した数
値や⽂字列、⽇付等情報（Infomation）︓ データに⼀定の⽂脈における解釈を加えたもの

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 8 データベースの始まり（アドレス帳）データベースの始まりはアドレス帳名前
電話番号メールアドレス住所 ◦山◦男 03-12xx-99xx [email protected] 東京都港区XXX △田△子 042-x4x-34xx [email protected] 東京都町田市XXX ×木×太 023-x8-33xx [email protected] 千葉県千葉市XXX ・・・・・・・・アドレス帳のイメージ

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 9 ①階層型データベース ②リレーショナルデータベース ③オブジェクト指向データベース
④XMLデータベース ⑤NoSQLデータベース主なデータベースの種類

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 10 • 階層型データベースは、データを階層的な構造で管理する。この種類のデータベースは、データ要素が親⼦関係を持つツリー
構造で表される • 各要素は⼀つの親要素を持ち、複数の⼦要素を持つことができる • 階層型データベースは、その構造が直感的であるため、特定のアプリケーション、特にファイルシステムの管理に適しているが、現代の多くの⽤途には柔軟性に⽋けるとされている ①階層型データベース

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 11 • リレーショナルデータベースは、表（テーブル）を使⽤してデータを格納する。テーブルは⾏（レコード）と列（属性）で
構成され、SQL（Structured Query Language）という特定の⾔語を使⽤してデータを管理する。 • リレーショナルデータベースは汎⽤性が⾼く、整合性と耐久性を保証するための厳格な制約が特徴 • Oracle、MySQL、PostgreSQLなどが有名 ②リレーショナルデータベース

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 12 • 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⾔語の概念を利⽤してデータを管理するデータベースで、
これにより、データをオブジェクトとして保存し、クラス、継承、多様性などのオブジェクト指向の機能を直接データベース管理システム内で使⽤することができる • このタイプのデータベースは、複雑なデータ構造を持つアプリケーションに適している • 主な製品にはObjectDBやdb4o、 GemStone/S等がある ③オブジェクト指向データベース

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 13 • XMLデータベースは、XML形式でデータを格納するために設計されていることで、階層的なデータとしてのXMLの強みを⽣か
し、柔軟なデータモデリングと⾃⼰記述的なデータ形式が可能になる • XMLデータベースは、Webサービスやインターネットベースのアプリケーションでの使⽤が理想的 • 主な製品にBaseXや、eXist-db、Berkeley DB XML等がある ④XMLデータベース

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 14 • NoSQLデータベースは、リレーショナルデータベースのスキーマレスな代替品として登場した。
• スキーマが固定されていないため、柔軟なデータ構造を扱うことができ、⼤規模なデータセットの⾼速処理に適している。 • 主なタイプにはドキュメント型（MongoDBなど）、キーバリューストア（Redisなど）、列指向データベース（Cassandra、Google BigQueryなど）、グラフデータベース（Neo4jなど）があります。 ⑤NoSQLデータベース

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 16 リレーショナルデータベースはハードディスクで保持する実体としてのバイナリファイルとそれを操作・管理するアプリケーションのデータベース管理システム（DBMS）で構成される。なお、DBMSを持たず直接ファイルを操作する
SQLiteやハードディスクではなくメモリ上に構築するインメモリDBもある）引用元：https://cz-cdn.shoeisha.jp/static/images/article/12216/12216_06.jpg データベースの仕組み（DBMS）

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 18 インスタンスデータベースは階層構造になっており、最上位に位置する概念がインスタンス
インスタンスはDBMSが動く際の単位で、OSからは「プロセス」として⾒える例： Oracleのインスタンス（プロセス）引用元：https://encrypted- tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcS9vWMSi_YkHICZGC0KMM76PJYDLKG9iaBm0g&s

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 19 スキーマデータベースはインスタンスを最上位に階層（通常4 層構造）に分かれており、そのフォルダ（ディレクト
リ）に該当するのがスキーマリレーショナルデータベースの階層構造インスタンスデータベース1 データベース2 スキーマI スキーマII スキーマIII テーブルA テーブルB テーブルC テーブルD テーブルE テーブルE

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 20 注︓MySQLのスキーマ MySQLはデータベースとスキーマを「同⼀」とみなしており（3層構造）、MySQLにおいてはデータ
ベースとスキーマは同義語である MySQLの階層構造インスタンススキーマI スキーマII スキーマIII テーブルA テーブルB テーブルC テーブルD テーブルE テーブルE

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 21 注︓Oracleのスキーマ Oracleではデータベースとスキーマは別（4層構造）であるが、1つのインスタンスの配下に1つしか
データベースを作れないため、実質3層構造 Oracleの階層構造インスタンスデータベーススキーマI スキーマII スキーマIII テーブルA テーブルB テーブルC テーブルD テーブルE テーブルE

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 22 テーブルテーブルは、データを管理・保存するための⼊れ物⾏と列で構成され、データはレコードとして記録される
列A 列B 列C 列D 列E 行列レコードテーブルのイメージ

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 23 テーブルの結合テーブルの結合とはSQLの「結合（JOIN）」を使⽤してデータベース内の複数のテーブルから関連するデータを組み合わせて新
たなデータセットを作成する⽅法で、結合の種類には、内部結合、外部結合、クロス結合などがあり、それぞれ異なるシナリオや要件に応じて活⽤される引用元：https://xs691486.xsrv.jp/wp-content/uploads/2024/01/2.27- 2%E3%80%801.%E5%86%85%E9%83%A8%E7%B5%90%E5%90%88%E3%80%80%E5%86%85%E9%83%A8%E7%B5%90%E5%90%88%E3%80%81%E5%A4%96%E9%83% A8%E7%B5%90%E5%90%88%E3%80%81%E3%82%AF%E3%83%AD%E3%82%B9%E7%B5%90%E5%90%88%E3%80%802000%C3%972000-1024x1024.jpg

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 24 インデックスインデックスはテーブル内の⼤量のデータの中から必要な情報を素早く⾒つけ出すための道しるべのようなもの
インデックスの仕組み本の索引が特定の主題やキーワードがどのページにあるのかを明⽰することで、情報を迅速に検索できるようにしているように、データベースのインデックスもテーブル内の特定の列（フィールド）に対して作成され、その列に格納されているデータの検索を⾼速化する

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 25 SQLとは SQLはデータベースがデータ操作のために備えている⾔語で⼤きく3つに分類される
• DDL︓データ定義⾔語 • DML︓データ操作⾔語 • DCL︓データ制御⾔語なお、データベース製品には多くの種類があるが、 SQLはISO（国際標準化機構）で標準化されているため、SQLを覚えれば多くのデータベースで扱える

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 26 DDL DDL（Data Definition
Language）はデータ定義⾔語と呼ばれ、テーブルや索引、シーケンスなどのデータベースオブジェクトを定義する⾔語データベースやテーブルを新規に作成（CREATE）する場合や、変更（ALTER）、削除（DROP）する際に使⽤するまた、テーブルに格納されているデータを⼀括ですべて削除するTRUNCATEも、DDLに含まれる

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 27 DML DML（Data Manipulation
Language）はデータ操作⾔語と呼ばれ、データベースを操作し、格納されているデータの検索や削除などを⾏うための⾔語データベースを使⽤する中で最も使⽤する⾔語と⾔えます。命令⽂は、データの検索（SELECT）、更新（UPDATE）、挿⼊（INSERT）、削除（DELETE）がある

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 28 DCL DCL（Data Control
Language）はデータ制御⾔語と呼ばれ、データやトランザクションを制御するための⾔語です。ユーザーに対してアクセス権限を付与（GRANT）する命令や、権限の取消（REVOKE）が含まれるなお、データベース製品によっては、COMMITや ROLLBACKなどトランザクションを制御する⾔語（TCL）も、DCLに含める場合がある

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 29 クエリクエリとは、SQLを実⾏した際にデータベースへ送るための命令⽂のこと
SQLとクエリの違い（混同されやすい） • SQL︓データベースを操作するための⾔語 • クエリ︓SQLを実⾏したときにデータベースに送る命令⽂

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 30 サブクエリ（副問い合わせ）サブクエリ（副問い合わせ）とは、クエリの中で使⽤される別のクエリのことを指す
サブクエリを使⽤すると、複雑な条件を持つクエリを簡潔に表現でき、データの抽出や加⼯をより柔軟に⾏うことができる SELECT 商品ID, 商品名 --主問い合わせ FROM 商品リスト WHERE EXISTS ( SELECT * --このSELECT⽂が副問い合わせ FROM 売上表 WHERE 売上表.商品ID = 商品リスト.商品ID ) サブクエリの例

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 31 トランザクション SELECTおよび更新系の INSERT/DELETE/UPDATE等の複数のSQL
クエリを⼀貫性のある形でひとまとまりにして扱い、実⾏する仕組み

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 32 ビュー（View）ビュー（View）はSQLに名前をつけて保存した仮想テーブルの
ようなもの（但しテーブルのようにデータは持たず、テーブルに対するSELECTを持っている）で、ビューを使⽤するとSQL⽂がすっきり書けるメリットがある引用元：https://image.itmedia.co.jp/ait/articles/1703/01/r20_06-01.PNG 例：サブクエリをビューに置き換え

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 34 「要求」と「要件」の明確化設計の前に「要件」と「要求」の明確化が重要ビジネス要求
ビジネス要件業務要求業務要件システム要求システム要件 ※赤俊哉著『要件定義のセオリー』に掲載の図を元に作成

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 35 要件と要求の違い「要求」＝本当に欲しいもの
＝ユーザが情報システムで実現したいこと「要件」＝本当に要るもの＝要求に基づきつつ、制約を踏まえて、情報システムに盛り込むべきもの

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 36 要件と要求の関係圧倒的な数の要求に対して、絞り込み、練り込んだ要件からシステムを設計・実装する
要求要件引用元：https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fwand- d.com%2Fcolumn%2F001iceberg%2F&psig=AOvVaw06p_5eR3fRFokCNZ Is9ZeL&ust=1718792150721000&source=images&cd=vfe&opi=8997844 9&ved=0CBEQjRxqFwoTCLC2hvD15IYDFQAAAAAdAAAAABAE

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 37 ウォーターフォール開発とアジャイル開発における要求の取り扱いの違いウォーターフォール（WF）開発とアジャイル（Agile）
開発はソフトウェア開発のアプローチにおいて⼤きく異なる哲学とプロセスを持っており、特に、要求定義の取り扱い⽅において顕著な違いがある

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 38 ウォーターフォール開発における要求詳細な要求定義プロジェクト開始前に全ての要求を収集・分析・⽂書化する。
この段階で定義された要求はプロジェクト全体を通じて基本的に変更されることはない計画の重視: 全てのプロジェクト活動は事前に計画され、スケジュールに従って厳格に管理される引用元：https://www.ogis- ri.co.jp/otc/hiroba/technical/IntroASDooSquar e/chapter4/image/WaterfallLifecycle.jpg

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 39 アジャイル開発における要求引用元：https://www.ogis- ri.co.jp/otc/hiroba/technical/IntroASDooSquare/chapter4/image/Iterati
onOfXPwithAM.jpg 進化する要求要求はプロジェクトの進⾏とともに進化し続けると考えられ、初期段階で完全には固定されない。フィードバックを基に要求が追加、変更、削除されることがある反復的・漸進的開発短い開発サイクルを繰り返し、各イテレーションでユーザーからのフィードバックを取り⼊れながら製品を改善していく

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 40 補⾜︓アジャイル開発における要件定義アジャイル開発では繰り返しの前に、要件定義で⼤枠をしっかり掴み、設計から実装⼯程でなるべくブ
レを⽣じさせないことが⼤切

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 42 データベース設計とはデータベース設計とは、データベースによってデータを管理できるように、現実の世界を
抽象化してデータモデルを作成していく作業（データモデリング）

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 44 データモデルシステムまたは組織のデータの構造、関係性、および制約を記述する表現でデータ型、エンティティ、属性、およびそれらの関係（リ
レーション）を定義するエンティティデータモデルの構成要素のひとつで組織全体もしくはシステム開発における「静的な管理対象（取引先・商品などのデータの集まり）」を指し、「実体」と訳されるデータモデルとエンティティ

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 45 エンティティは以下の「5W1H」を表す名詞 • 誰が（Who）︓⼈、組織、取引先、顧客など
• 何を（What）︓製品、商品、原材料、サービスなど • いつ（When）︓年⽉（⽇）、季節、催事、会計年度など • どこで（Where）︓国や地域、住所、店舗、陳列棚など • なぜ（Why）︓業務ルール、法律、慣⾏、問い合わせ、クレームなどエンティティが表す概念

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 46 エンティティはリソース系orイベント系および従属or独⽴のそれぞれの軸で分けられるエンティティの種類
独立従属リソース系イベント系

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 47 リソース系エンティティデータベースの設計・実装時に「マスタ」となりうるエンティティでビジネスおよび業務におけるあり⽅を⽰し、資源となりうるもの
を指す例えば「取引先」「顧客」「商品」「サービス」等イベント系エンティティデータベースの設計・実装時に「トランザクション」となりうるエンティティでビジネスおよび業務の⾏為により発⽣するものを指す例えば「受注」「発注」などの出来事リソース系エンティティ/イベント系エンティティ

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 48 独⽴エンティティ例えば「顧客」や「商品」など、他のエンティティに依存することなく存在するエンティティ
従属エンティティ他のエンティティに依存して存在する「受注明細」（「受注」がないと成⽴しない）のようなエンティティ独⽴エンティティと従属エンティティ

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 49 リレーションシップは、エンティティ（実体）同⼠のつながり（関係）を意味するが、⼤きく分けて以下の3つに分類されるリレーションシップの種類
リレーションシップの種類 ①依存型 ➁⾮依存型 ③汎化型

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 50 あるエンティティが他に依存して存在する場合、その関係はリレーションシップは依存型（「従属関係」という呼び⽅もある） ER図では独⽴エンティティまたは従属エンティティから、従属エンティティに
向けて実線で結んで表現する ①依存型リレーションシップ引用元：https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image- store.s3.amazonaws.com%2F0%2F59354%2F16327612-8002-548a-216d- b2829ce40a25.png?ixlib=rb-4.0.0&auto=format&gif- q=60&q=75&s=cfb6a785a4b2bcc2034ea62bdc3a2f8a

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 51 エンティティ間の依存関係がない場合は、⾮依存型のリレーションシップになる（「参照関係型」という呼び⽅もある） ER図では独⽴エンティティから他の独⽴エンティティに向けて点線でつないで
表現する ➁⾮依存型リレーションシップ引用元： https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fenvader.plus%2Farticle%2F48&psig=AOvVaw1R5n OPYjWviuTPjMDYIaJg&ust=1718879139360000&source=images&cd=vfe&opi=89978449&ved=0CBEQjRxqFw oTCPjB4Pi554YDFQAAAAAdAAAAABAE

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 52 親と⼦のエンティティが汎化関係にある場合のリレーションシップを汎化型と呼ぶその場合、親エンティティを「スーパータイプ」、⼦エンティティを「サブタイプ」と呼ぶ
③汎化型リレーションシップ引用元：https://image.itmedia.co.jp/ait/articles/1703/01/r20_06-01.PNG

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 53 「サブジェクトエリア」とはデータモデル全体をいくつかに区切った場合の、個々の領域（範囲）のこと例えば業務単位で区切る場合は販売・購買・在庫管理等に分け、事業単位で管理
する場合は、外⾷・物販・不動産等に分けるサブジェクトエリア（サブジェクトスコープ）引用元：https://assets.st-note.com/img/1700395732347-IkB5MlsNmQ.jpg?width=800

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 55 データモデリングの各⼯程データモデルを作成していく作業（データモデリング）は、⼀般的に概念設計、論理設計、物理設計という3つの段階を通し
て⾏われ、それぞれの段階ではアウトプットとして概念モデル、論理モデル、物理モデルが作成される引用元：https://gihyo.jp/dev/feature/01/database/0001

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 56 概念設計システムに必要なデータの全体像（概念データモデル）を定義することによって、データ
に関する要求を明確にする作業概念データモデルはビジネス（業務）の観点で必要な情報の体系をデータモデルとして表現したもの

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 57 論理設計特定のデータベースに依存しないデータモデル（論理データモデル）を作る
論理データモデルでは、業務における意味を反映した⽇本語での項⽬名や項⽬に関する説明などを定義することで、業務においてどのようなデータが必要なのかを詳細に定義する

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 58 物理設計特定のデータベース（Oracle, DB2,
SQL, Server…）を前提とした物理的なデータ仕様を定義した物理データモデルを作る物理データモデルでは、具体的にはテーブル、属性、キー制約、別名、インデックス、ビューといった実際のデータベース構築に必要な詳細情報を定義する

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 59 各⼯程での主な成果物概念設計︓コンセプトモデル図(UML) 論理設計︓ER図、エンティティ状態遷移図
、エンティティ定義書等物理設計︓ER図、テーブル定義書ライフサイクル定義書、キー項⽬体系定義書、DDL 等

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 60 データモデルパターンデータモデルパターンは、システム設計におけるデザインパターンと同様に業種や業務の
違いに左右されない汎⽤なデータモデル ※代表的なパターンとして、⼈や組織を表す「パーティパターン」や受注/発注を表す「取引パターン」等がある

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 62 DMBOKについてまたDMBOKは、データ管理に関連するさまざまな領域を包括的にカバーしており、
データ管理の専⾨家が共通の基準と⾔語でコミュニケーションを図るための基盤を提供している DMBOK（Data Management Body of Knowledge）は、データ管理の専⾨知識を体系的にまとめたガイドであり、データ管理のベストプラクティス、⼿法、および⽤語を定義しており、データ管理の標準化を⽬指している引用元：https://m.media-amazon.com/images/I/51YN9LdHKgL.jpg

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 63 データモデリングのアプローチ⽅法システム開発は「トップダウンで⾻組み、ボトムアップで⾁付け」が基本で、DB設計に
に関しても同様の考えでモデリングする

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 64 トップダウンアプローチトップダウンアプローチとは、ビジネス要件 →業務要件→システム要件とブレイクダウン
してきた要件を基に、「本来あるべきデータモデル」を作成する⼿法で、主にリソース系エンティティの抽出と定義で⾏われる

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 65 ボトムアップアプローチボトムアップモデリングとは業務フロー等により捕獲した発⽣データを基に、主にイベント系エンティ
ティの抽出と定義の際に⾏われるその他、ボトムアップアプローチでは、UIプロトタイプや画⾯遷移等から項⽬（リソース系・イベント系ともに）の洗い出しと定義を⾏いつつ、正規化を実施して、「現実に即したデータモデル」を作成する

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 66 データモデリングでは、属性を統⼀したグループを”ドメイン”と呼ぶ⼀⽅で『実践オブジェクト指向設計』で扱うドメイン駆動設計における”ドメイン”は「システムが対象とする事業が取り扱う世界」を表し、全く別のものを指
すので混同しないように注意注︓データモデリングにおける”ドメイン”

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 68 概念データモデルとは概念（コンセプト）データモデルとは、「顧客にとって興味のあるデータモデル」のことで、全体の静的ビジネ
ス要求を把握するために作成する ※概念データモデルを作る過程では、様々なビジネスルールが明らかになってくる引用元：https://www.ulsystems.co.jp/archives/assets/topics_modeling_002_23.gif

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 69 概念データモデルを省くケース特にコンシューマ向けシステムで、この⼯程を実施しないケースも多く、また「論理デー
タモデル」をほぼ「概念データモデル」として位置付けている意⾒やそれに準拠した⼿法もある

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 71 論理データモデルとは論理データモデルは、概念データモデルにて登録したエンティティに対し、属性を定義していくことにより作成する。また、
属性定義とともに、「正規化」と具体的なデータやその関係性等の「抽象化」を⾏うことにより、データ構造を確定していく引用元：https://www.ulsystems.co.jp/archives/assets/topics_modeling_002_05.gif

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 73 正規化とパフォーマンスについて正規化とは冗⻑さを省く反⾯、テーブル結合時のコスト等がかかるため、パフォーマンス要件の厳しい
システムではレスポンスのボトルネックの原因になりやすいので実装時には注意またその際、部分最適・局所的にパフォーマンスチューニングしようとすると設計・実装が複雑化することもあるため、アプリケーションにおいてDB 設計は⾮常に重要といえる

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 75 物理データモデルとは物理データモデルは、論理データモデルを基にして、以下の事項について取捨選択を⾏い、対策を講じる形で作
成する • 技術上の制約 • アプリケーションの⽤途 • パフォーマンス（性能に関する要求）引用元：https://www.ogis-ri.co.jp/otc/swec/process/am-res/am/images/models/physicalDataModel.jpg

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 76 物理モデル設計フェーズで⾏うこと主に以下のような作業を⾏なうことで、「開発者が読むための論理モデル」から「実際にDBMS上に実装するための物理モデ
ル」へデータモデルを精査していく 1. テーブル名／項⽬名に物理名（英語名）を定義 2. 属性のデータ型／桁数／精度を定義 3. ⼀意制約やNOT NULL等の各種ルールを定義 4. パフォーマンス等を考慮し「正規化崩し」を実施 5. インデックスやトリガーの定義 ..etc

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 79 データベースのリファクタリング DBのスキーマ（構造）は、アプリケーションと密接に結びついているため、以下のようなDBのリファクタリングは⼤変
• クエリの書き換え • テーブル名や属性名の変更 • 外部キーやその他制約の変更 • ビューの修正 • ストアドプロシージャの修正テーブルの定義を変更することによって、そのテーブルへアクセスする処理すべてに影響範囲が広がります。そのため、⼀度 DBに⼿を⼊れると実にさまざまな調整が必要になる

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 81 DB設計における拡張性の考慮拡張性の考慮とは、「将来発⽣しうる変化」を予測し、その変化が起こったときにもシステムの改修量を最低限
に抑えられるようなモデルを検討すること。⾔い換えると、現状の概念モデルにおいて「現実に起こりうる業務上の変化」に耐えられないところを発⾒し、そのモデルを「変更に強いモデル」に精査していくこと引用元：https://www.ulsystems.co.jp/archives/assets/topics_modeling_002_21.gif

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 84 ソフトウェア開発においてオブジェクト指向プログラミング（OOP）とデータベースの連携や相互作⽤において両者のパラダイムの違いにより、しばしばミスマッチ（インピーダンスミスマッチ）が起こる。例えば以下の違い
オブジェクト指向プログラミングオブジェクトがメモリ内でどこに存在するかは透過的で、参照を通じて⾃由に他のオブジェクトへ直接アクセスできるため、オブジェクト間の関係性も柔軟に組み替えたり、構築することが可能データベース DBのデータは固定されたテーブルの列定義に従って格納され、主キーによって各レコードの位置が定義されるため、特定のデータへのアクセスはSQLクエリを通じて、特定のパス（クエリ）を定義してその結果を得る必要があるオブジェクト指向とデータベースの連携

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 89 主に読み出し（Read）⽤のDBをレプリカとして増やして負荷分散する⽅法メリット︓運⽤が⽐較的楽、障害時のバックアップとしても使えるデメリット︓マスタが単⼀の場合、書き込みに負荷がかかる
レプリケーション引用元：https://insights-jp.arcserve.com/wp-content/uploads/2022/08/ijZ7t8YUnRyXgL4Mpz2mVsuoC-1659946336.png

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 90 1つのDBサーバ上に格納された、1つのテーブルデータを、レコード（⾏）単位で複数のサーバに分散して保持することをシャーディング（⽔平分割）と呼ぶ ※正確にはシャーディングには列単位で分割する垂直分割もある
シャーディング（⽔平分割）引用元：https://i0.wp.com/pecopla.net/wp-content/uploads/2019/10/ecf48f973a24b465a8e59a97386a3ae9.png?resize=650%2C408&ssl=1

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 91 DBRE（Database Reliability Engineering）は、データベー
スシステムの信頼性、パフォーマンス、効率性を維持するための実践であり、SRE（Site Reliability Engineering）の概念をデータベース管理に適⽤したもので、DBREにおいては、データベースの設計が⾮常に重要。設計が不適切だと、データの登録や取得が複雑になったり、それがシステムのレスポンスタイムに悪影響を及ぼし、最終的にはアプリケーション全体のパフォーマンスが低下する等、影響が⼤きい DBREとデータベース設計

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 99 データベースが3層に分かれている理由データベースが3層構造に分かれている理由の⼀つが、データの独⽴性の保証で、例えば、
アプリケーションの要求（外部スキーマ）が変わったり、データの物理的な格納⽅法（内部スキーマ）が変わったりしても、他の層が影響を受けないようにデザインされているこの独⽴性は、システムの拡張性と適応性を向上させ、継続的な変化に対応しやすくする

(C) Recruit Co.,Ltd. All rights reserved. 105 理想と実物との隔たりドキュメントベースで想定されるシステムのイメージと実物との隔たりは少なくなく、そのため、⽇頃
から⼿を動かしてモノづくりを⾏い、要件定義や設計の際には実装から逆算してイメージしたり、思考できるようにしておくことが⼤事理想実際の実装引用元：https://thumb.ac- illust.com/0c/0c40bbe466ee623d574f8642383409f7_t.jpeg

実践データベース設計

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