OLAPやシャーディングなど応用データベース用語の詳細説明-1
このページに含まれる単語は以下の通り。
ACID特性，BCNF，B木インデックス，CAP定理，E-Rモデル，OLAP，OLTP，インメモリデータベース，オブジェクト指向データベース，オプティマイザ，カラム指向データベース，キー・バリューストア，グラフデータベース，シャーディング，ジャーナルファイル，スーパーキー，ストアドプロシージャ，データウェアハウス，データマート，データマイニング
これらの用語について分かりやすい詳しい説明を掲載しています。
| ACID特性 |
| トランザクションが持つべき4つの特性。Atomicity（原子性）、Consistency（一貫性）、Isolation（独立性）、Durability（永続性） |
| データベースの信頼性を保つための特性で、原子性、一貫性、分離性、耐久性を指します。ACID特性により、トランザクションが正常に完了するか、全ての操作が取り消されるため、データの信頼性が向上します。 |
| BCNF |
| ボイスコッド正規形。高い正規化レベル |
| 正規化の一形態で、データベース内の冗長性を排除し、データの一貫性を高めることを目的としています。ボイス・コッド正規形（BCNF）により、複雑な依存関係が解消され、データベースが最適化されます。効率的な設計が可能です。 |
| B木インデックス |
| 検索を高速化するためのデータ構造 |
| データベースのインデックス構造で、大量のデータを効率的に検索するために使用されます。B木インデックスは、階層的な構造を持ち、データの挿入・削除が容易です。特にデータベースの検索速度向上に寄与します。 |
| CAP定理 |
| 一貫性、可用性、分断耐性の3つを同時に満たせない |
| 分散データベースにおける一貫性、可用性、分断耐性の3要素の同時実現が難しいことを示す理論です。CAP定理により、システム設計の際にどの特性を重視するかの判断が必要となり、トレードオフが生じます。 |
| E-Rモデル |
| エンティティとリレーションシップでデータをモデル化 |
| エンティティ（実体）とリレーションシップ（関係性）を示すデータベースの設計手法です。E-Rモデルにより、データ構造が視覚化され、データベース設計の効率が向上します。複雑なデータの関係性を表現するために利用されます。 |
| OLAP |
| 多次元データの分析処理 |
| 多次元データの解析を行う手法で、データの迅速な集計や分析が可能です。OLAPは、経営判断やマーケティングのデータ分析で利用され、データからの洞察を得るために効果的です。特にビジネスインテリジェンスで重要です。 |
| OLTP |
| オンラインでのトランザクション処理 |
| リアルタイムでのデータ操作を目的とした処理方式で、トランザクション処理が中心です。OLTPは、銀行の取引やオンラインショッピングで利用され、システムの可用性が重視されます。リアルタイム処理に適したデータベース方式です。 |
| インメモリデータベース |
| メモリ上で動作する高速なデータベース |
| データを主にメモリ上に保持し、高速なデータ処理が可能なデータベースです。インメモリデータベースは、リアルタイムのデータ分析や応答速度が求められるシステムに適しており、大量データの高速処理に優れています。 |
| オブジェクト指向データベース |
| オブジェクト指向の概念を取り入れたデータベース |
| オブジェクト指向プログラミングの概念を取り入れたデータベースで、データとその操作を一体化して管理します。特に複雑なデータ構造を持つアプリケーションで有効で、柔軟性と再利用性が向上します。現代のアプリケーション開発で注目されています。 |
| オプティマイザ |
| SQLクエリの実行計画を最適化する機能 |
| データベースで最適なクエリ実行計画を選択するエンジンで、クエリの実行速度と効率を向上させるために使用されます。オプティマイザはインデックスの使用や結合順序などを評価し、最適なパスを選択します。特に大規模なデータベース環境で重要で、クエリパフォーマンスの向上に寄与します。 |
| カラム指向データベース |
| 列ごとにデータを保存するデータベース |
| データを列単位で格納するデータベースで、特に集計や分析処理が高速です。行ごとではなく列ごとにデータが保存されるため、特定の列を対象にした操作が効率的に行えます。ビッグデータ解析やデータウェアハウスで利用されることが多いです。 |
| キー・バリューストア |
| キーと値のペアでデータを管理するNoSQL |
| シンプルなデータベース形式で、キーとバリューのペアでデータを保存します。高速でのデータ検索が可能で、セッション管理やキャッシュシステムなどで活用されています。NoSQLデータベースの一種で、柔軟でスケーラブルな構造を持ちます。 |
| グラフデータベース |
| ノードとエッジでデータを表現するデータベース |
| データをノードとエッジで表現し、複雑な関係性を管理するデータベースです。ソーシャルネットワークや推薦システムなどで使用され、リレーションの分析が得意です。グラフ理論を基にしており、関係性の検索に強みを持ちます。 |
| シャーディング |
| データを分割して複数のサーバに保存すること |
| データを分割し、複数のサーバーに分散して保存する手法で、大量のデータを効率的に管理します。シャーディングによりデータベースの負荷を分散し、スケーラビリティが向上します。特にクラウド環境でのデータ管理に適しています。 |
| ジャーナルファイル |
| トランザクションのログを記録するファイル |
| データベースでの操作履歴を記録するファイルで、クラッシュ時のリカバリに使用されます。トランザクションが確実に完了したことを保証するため、障害発生時のデータ整合性を保つ重要な役割を果たします。高い信頼性が求められるシステムで使用されます。 |
| スーパーキー |
| 一意性を保つために必要な最小限のフィールド集合 |
| テーブル内のレコードを一意に識別するためのキーの集合で、主キーもスーパーキーの一部です。複数のカラムの組み合わせで一意性を保つことができ、データの重複を防ぎます。データベース設計において一意性確保に利用されます。 |
| ストアドプロシージャ |
| データベースに保存された一連のSQL文 |
| データベース内に保存されたSQLコードの集合で、特定の操作を自動化できます。ストアドプロシージャはパフォーマンスの向上や一貫性の確保に役立ち、ビジネスロジックをデータベース側で実行する際に便利です。特に大規模システムで多用されます。 |
| データウェアハウス |
| 大量のデータを分析・活用するためのデータベース |
| 大量のデータを統合・保存し、データ分析に特化したシステムです。各部門のデータを集約し、経営戦略や意思決定のための分析に役立ちます。特にビジネスインテリジェンス（BI）分野で使用され、組織の洞察力向上に貢献します。 |
| データマート |
| 特定の目的や部門向けのデータサブセット |
| 特定の部門や目的に特化したデータウェアハウスのサブセットで、迅速なデータ分析が可能です。データマートにより、部門ごとのデータニーズに応じた分析が効率的に行われ、意思決定の迅速化が図られます。特に中規模の分析で利用されます。 |
| データマイニング |
| データから有用な情報を抽出する技術 |
| データからパターンや関連性を発見し、有用な知見を得る手法です。マーケティングやリスク管理に応用され、ビジネスの意思決定に貢献します。機械学習アルゴリズムを利用して、隠れた関連性を見つけ出す技術です。 |
