IT用語辞典

パーティショニングは、大きなテーブルを複数の小さな部分（パーティション）に論理的または物理的に分割するデータベース技術です。Range（範囲）、Hash（ハッシュ）、List（リスト）、Composite（複合）などの分割方法があり、クエリ性能の向上、管理の簡素化、バックアップ・復旧時間の短縮を実現します。特に大量データを扱うデータウェアハウスやOLAPシステムで威力を発揮します。

レプリケーションは、マスターデータベースの変更を1つ以上のスレーブデータベースに自動的に複製する技術です。同期レプリケーション、非同期レプリケーション、マスター・スレーブ構成、マスター・マスター構成など様々な形態があり、システムの可用性向上、読み取り負荷の分散、地理的分散、災害復旧に重要な役割を果たします。

OLAP（Online Analytical Processing）は、多次元データ構造を使用して複雑な分析クエリを高速実行するデータベース技術です。ROLAP（関係OLAP）、MOLAP（多次元OLAP）、HOLAP（ハイブリッドOLAP）の種類があり、スライス・ダイス、ドリルダウン・ドリルアップ、ピボット操作により多角的なデータ分析を支援します。

分散データベースは、複数の物理的な場所に配置されたデータベースが論理的に一つのシステムとして動作するアーキテクチャです。データの断片化（フラグメンテーション）、複製（レプリケーション）、分散トランザクション処理、分散クエリ最適化などの技術により、スケーラビリティ、可用性、性能の向上を実現します。

データマイニングは、大量のデータセットから統計的手法、機械学習、パターン認識技術を用いて有用な情報や知識を抽出するプロセスです。分類、クラスタリング、関連ルール、異常検知、予測分析などの手法により、ビジネス価値の高い洞察を発見し、意思決定を支援します。

NoSQL（Not Only SQL）は、関係データベースモデル以外のデータベース技術の総称で、大規模分散システムや多様なデータ形式に対する柔軟性を重視して設計されています。ドキュメント型（MongoDB）、キー・バリュー型（Redis）、カラム族（Cassandra）、グラフ型（Neo4j）に分類され、それぞれ特定の用途に最適化されています。

データウェアハウスは、企業の様々な業務システムから収集したデータを統合・変換・蓄積し、分析・レポーティングに最適化された読み取り専用のデータベースシステムです。主題指向、統合、時系列、非揮発性の特徴を持ち、スタースキーマやスノーフレークスキーマによる多次元モデルでデータを構造化します。

データレイクは、様々な形式・構造のデータを元の状態で大量保存できるストレージリポジトリで、「Schema on Read」アプローチを採用しています。構造化データ、半構造化データ、非構造化データを統合的に管理し、機械学習、分析、レポーティングなど多様な用途に柔軟に対応できる現代的なデータアーキテクチャの中核です。

ACID特性は、データベーストランザクションの信頼性を保証する基本原則です。Atomicity（原子性：全成功または全失敗）、Consistency（一貫性：制約ルールの維持）、Isolation（独立性：トランザクション間の干渉防止）、Durability（永続性：コミット後の永続保存）により、システム障害や同時実行環境でもデータの整合性を確保します。

CAP定理（Brewer's Theorem）は、分散データベースシステムにおいてConsistency（一貫性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分断耐性）の3つの保証を同時に実現することは不可能であることを示す理論です。ネットワーク分断発生時にはCP型（一貫性重視）またはAP型（可用性重視）の選択が必要となり、分散システム設計の根本的制約となります。

インデックスは、データベーステーブルの検索性能を向上させるための補助的なデータ構造です。B-treeインデックス（範囲検索に最適）、ハッシュインデックス（等価検索に高速）、ビットマップインデックス（低カーディナリティデータに効果的）、全文検索インデックスなど、用途に応じた多様な種類があり、クエリ最適化の重要な要素です。

ストアドプロシージャは、データベースサーバー内に保存される事前コンパイル済みのプログラムで、複数のSQL文、制御構造（IF、WHILE、FOR）、変数、例外処理を組み合わせた複雑な処理を効率的に実行できます。ネットワークトラフィックの削減、セキュリティ向上、業務ロジックの一元化、性能向上などの利点があります。

マテリアライズドビューは、複雑なクエリの実行結果を物理的にストレージに保存する特殊なデータベースオブジェクトです。通常のビュー（仮想テーブル）とは異なり、実際のデータを保持するため、高速なアクセスが可能です。自動リフレッシュ、増分リフレッシュ、手動リフレッシュなどの更新方式により、基底テーブルとの同期を管理します。

データベース正規化は、関係データベース設計において、データの冗長性（重複）を体系的に排除し、データの整合性と保守性を向上させる設計手法です。第1正規形（1NF：原子値の原則）、第2正規形（2NF：部分関数従属の排除）、第3正規形（3NF：推移関数従属の排除）、BCNF（ボイス・コッド正規形）など段階的な正規化により、更新異常、挿入異常、削除異常を防止します。

分離レベルは、データベースの同時実行制御において、複数のトランザクションが並行実行される際の相互干渉の程度を制御する設定です。Read Uncommitted（未コミット読み取り）、Read Committed（コミット済み読み取り）、Repeatable Read（反復可能読み取り）、Serializable（直列化可能）の4段階があり、一貫性とパフォーマンスのトレードオフを調整します。

データモデリングは、現実世界のビジネス要件をデータベース構造に変換する体系的な設計手法です。概念モデル（エンティティと関係の抽象化）、論理モデル（正規化とデータ型の決定）、物理モデル（パフォーマンスとストレージの最適化）の3段階でデータ構造を詳細化し、効率的で保守性の高いデータベース設計を実現します。

クエリオプティマイザは、SQLクエリを効率的に実行するための最適な実行計画を自動選択するデータベースエンジンの中核機能です。統計情報、インデックス情報、コスト関数を基に、結合順序、アクセス方法、実行アルゴリズムを決定し、クエリ実行時間を最小化します。ルールベース最適化からコストベース最適化への進化により高度な最適化が実現されています。

バックアップとリストアは、システム障害、人的ミス、災害からデータを保護し、必要時に復旧するための重要な運用プロセスです。完全バックアップ（全データ）、差分バックアップ（前回完全バックアップ後の変更分）、増分バックアップ（前回バックアップ後の変更分）、トランザクションログバックアップなど、RTO（復旧時間目標）とRPO（復旧時点目標）に応じた戦略を選択します。

データベースセキュリティは、機密データを不正アクセス、改ざん、漏洩から保護する包括的なセキュリティ対策です。認証・認可（ユーザー管理とアクセス権限）、データ暗号化（保存時・転送時・使用時）、ネットワークセキュリティ、監査ログ、脆弱性管理、データマスキング、行レベルセキュリティなど多層防御により情報資産を保護します。

データベース接続プールは、アプリケーションとデータベース間の接続を効率的に管理するミドルウェア技術です。事前に一定数の接続を確立してプールに保持し、アプリケーションからの要求に応じて接続を貸し出し・回収することで、接続確立・切断のオーバーヘッドを削減し、システム全体のスケーラビリティとパフォーマンスを向上させます。

データベースチューニングは、システムのパフォーマンス要件を満たすために、データベースの設定、構造、クエリを体系的に最適化するプロセスです。クエリチューニング（SQL最適化、実行計画分析）、インデックスチューニング、メモリ設定、I/O最適化、統計情報管理、パーティショニング設計など、多角的なアプローチによりシステム全体の性能向上を実現します。

データベース移行は、異なるデータベースシステム間またはバージョン間でデータ、スキーマ、アプリケーションを安全に移行するプロセスです。移行計画策定、スキーマ変換、データ変換、アプリケーション対応、性能検証、切り替え手順など、リスク最小化とダウンタイム短縮を重視した段階的なアプローチが重要です。

データ仮想化は、物理的に分散した異種データソース（RDBMS、NoSQL、ファイル、API等）を論理的に統合し、単一の仮想データレイヤーとして提供する技術です。ETL処理によるデータ移動なしに、リアルタイムでのデータアクセスと統合クエリを実現し、アジリティ向上とTCO削減を両立します。

データガバナンスは、組織のデータ資産を戦略的に管理するためのポリシー、プロセス、組織体制の総合的なフレームワークです。データ品質管理、メタデータ管理、マスターデータ管理、データライフサイクル管理、プライバシー保護、法規制遵守など、データの価値最大化とリスク最小化を両立する統制機能を提供します。