デッドロックやレプリケーションなど応用データベース用語の詳細説明-2
このページに含まれる単語は以下の通り。
データ独立性，デッドロック，トリガー，バックアップポリシー，ヒストグラム，ビューの更新制限，ヒューマンエラー，リカバリ，レプリケーション，ロック，関係モデル，候補キー，集合演算，代替キー，第1正規形，第2正規形，第3正規形，二相コミット，排他制御，分散データベース，並列データベース
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。
| データ独立性 |
| アプリケーションとデータの構造を分離する性質 |
| アプリケーションがデータベースの物理的な構造に依存しない性質です。データ独立性により、データベースの構造が変更されてもアプリケーションへの影響を最小限に抑えることができ、データ管理が容易になります。柔軟なシステム運用が可能です。 |
| デッドロック |
| 複数のトランザクションが互いにロックを待つ状態 |
| 複数のトランザクションが相互に資源を待ってしまい、処理が進まない状態です。デッドロックの発生はシステム効率に悪影響を与えるため、ロック管理やトランザクション制御で回避が重要です。システムの安定運用には欠かせません。 |
| トリガー |
| 特定の操作が行われたときに自動的に実行される処理 |
| データベース内で特定の操作が行われた際に自動的に実行される処理です。トリガーにより、データの一貫性が保たれ、特定条件に基づく処理の自動化が可能です。主に更新や削除時に動作し、業務効率の向上に役立ちます。 |
| バックアップポリシー |
| データのバックアップに関する方針 |
| データ損失を防ぐために、定期的にデータのバックアップを行う方針です。企業の重要なデータを守るため、バックアップの頻度や保存場所が定められ、災害やシステム障害からの復旧に備えます。ビジネス継続性の確保に重要です。 |
| ヒストグラム |
| データ分布を視覚化するためのグラフ |
| データの分布や傾向を示すグラフで、分析や視覚化に利用されます。特にデータのばらつきや分布の特徴を視覚的に把握しやすく、統計解析やデータ分析で多用されます。分析結果を直感的に理解するための重要なツールです。 |
| ビューの更新制限 |
| ビューを通じてデータを更新できない場合があること |
| ビューは仮想的なテーブルですが、更新や削除の操作が制限される場合があります。特に複雑なビュー構造では、更新が難しく、一部のデータベースでは制約が設けられています。ビューの更新制限はデータ整合性を保つ役割もあります。 |
| ヒューマンエラー |
| 人為的なミスによるデータの損失や誤操作 |
| システム操作における人為的なミスで、データの消失やシステム停止の原因となります。ヒューマンエラーを防ぐためには、教育やチェック体制の整備が重要です。特にセキュリティや品質管理において、ヒューマンエラーの対策が不可欠です。 |
| リカバリ |
| 障害からデータベースを復旧すること |
| データの破損や消失に対して、バックアップから復旧する操作です。リカバリにより、災害やシステム障害から迅速にデータが回復され、ビジネス継続が可能になります。定期的なバックアップとリカバリ計画が重要です。 |
| レプリケーション |
| データを複製して複数の場所に保存すること |
| データの複製を行い、複数の場所で同一のデータを保持する技術です。レプリケーションにより、データの可用性と冗長性が向上し、障害発生時の迅速な復旧が可能です。特に分散システムでの信頼性向上に役立ちます。 |
| ロック |
| データの整合性を保つためにアクセスを制御すること |
| データの整合性を保つため、トランザクション実行中に他の処理からアクセスを制限する手法です。ロックにより、データの競合が防がれ、データベースの一貫性が確保されます。複数のトランザクションが同時にアクセスする環境で重要です。 |
| 関係モデル |
| リレーショナルデータベースの数学的基盤 |
| リレーショナルデータベースでデータの構造を表現する手法で、テーブル間の関係を定義します。関係モデルはデータの一貫性と整合性を確保し、効率的なデータ操作が可能になります。データベース設計における基本的な概念です。 |
| 候補キー |
| テーブル内でレコードを一意に識別できるフィールド |
| テーブル内でレコードを一意に識別するための属性で、候補キーの中から主キーが選ばれます。候補キーはデータの重複を防ぎ、テーブル内の一意性を保つ役割があります。リレーショナルデータベース設計で重要な要素です。 |
| 集合演算 |
| データベースの集合を操作する演算（UNIONなど） |
| データベースにおける複数のテーブルのデータを組み合わせる演算で、和集合や差集合などが含まれます。集合演算により、異なるテーブル間のデータを効率的に処理し、複雑なクエリを作成できます。データベース操作で重要です。 |
| 代替キー |
| 主キー以外の候補キー |
| 主キーとして使用できるが、選ばれていない候補キーを指します。代替キーにより、テーブル内のデータ一意性が確保され、データベースの冗長性が軽減されます。テーブルの構造や設計で一意性を保つために利用されます。 |
| 第1正規形 |
| 全ての属性が原子的な値を持つ状態 |
| データベースの正規化プロセスの最初の段階で、各フィールドに単一の値のみが含まれることを要求します。第1正規形によりデータの重複が排除され、データ構造がシンプルになります。データの整合性を保つ基盤となります。 |
| 第2正規形 |
| 部分関数従属がない状態 |
| 第1正規形を満たし、部分的な関数従属が排除された状態です。第2正規形により、データの一貫性と効率が向上し、データベース設計の品質が向上します。データの重複をさらに減らすための正規化プロセスです。 |
| 第3正規形 |
| 推移的関数従属がない状態 |
| 第2正規形を満たし、非キー属性間の関数従属が排除された状態です。第3正規形により、データの冗長性が低減され、データの整合性が保たれます。高度なデータベース設計で求められる正規化基準です。 |
| 二相コミット |
| 分散トランザクションを確実に完了させるプロトコル |
| 分散システムにおけるトランザクションの整合性を保つためのプロトコルで、全ての参加者が同意した場合にのみコミットが行われます。二相コミットにより、データの整合性が確保され、分散データベースでのデータの一貫性が向上します。 |
| 排他制御 |
| 同時アクセスによる矛盾を防ぐための制御 |
| 同時アクセスによるデータの競合を防ぐための制御手法で、データの一貫性が保たれます。排他制御により、複数のトランザクションが同時にデータにアクセスする際の競合が解消され、システムの信頼性が向上します。 |
| 分散データベース |
| データが複数の場所に分散して保存されているデータベース |
| 地理的に分散した複数のデータベースにデータを分割して保存し、効率的に管理するシステムです。分散データベースにより、システムの可用性が向上し、障害発生時のリカバリが容易になります。グローバルなデータ管理に適しています。 |
| 並列データベース |
| 複数のプロセッサで同時に操作するデータベース |
| 複数のプロセッサを使用して同時にデータ処理を行うデータベースで、大量のデータを迅速に処理できます。並列データベースにより、データの検索や分析が高速化し、ビッグデータ環境で効果を発揮します。 |
