専門家は、世界のエンタープライズデータ管理市場は、2023年から2030年にかけて年平均成長率12.1％で成長すると予測しています。データベースには、ソフトウェア・アプリケーション、システム、IT 環境に必要なすべてのエンタープライズ・データが格納されており、データに基づいたよりスマートなビジネス上の意思決定を支援します。

ここでは、データベーススキーマの設計について知っておくべき重要なことを説明します：

  • データベーススキーマ設計とは、データベーススキーマを構築するための戦略と実践を指します。
  • データベーススキーマ設計とは、データベーススキーマを構築するための戦略と実践を指します。データベーススキーマとは、データがデータベース内でどのように構造化または組織化されているかを記述したものです。
  • データベーススキーマには、フラットモデル、階層モデル、ネットワークモデル、リレーショナルモデル、スタースキーマ、スノーフレークスキーマの 6 種類があります。
  • 正しいデータベーススキーマの設計は、企業データをより有効に活用するのに役立ちます。

データベースはすべて同じではありません。データベーススキーマの設計は、データベースの効率的な動作や情報の迅速な取り出しに影響します。しかし、データベーススキーマの設計は、言うは易く行うは難しです。この記事では、データベーススキーマ設計の仕組みの概要と、データベーススキーマ設計を最適化するための例とベストプラクティスを紹介します。

目次

  1. データベーススキーマとは？
  2. データベーススキーマの6つの種類
  3. データベーススキーマ設計とは？
  4. データベーススキーマ設計の重要性
  5. データベーススキーマの設計方法
  6. データベーススキーマ設計のベストプラクティス
  7. データベーススキーマ設計におけるIntegrate.ioの役割

データベースのスキーマとは？

データベースにおけるスキーマとは、簡潔に言うと、特定のデータベースの構造や構成に関する正式な記述のことです。「スキーマ」という用語は、リレーショナルデータベース、すなわち情報をテーブルで整理し、SQLクエリを使用するデータベースについて最も一般的に使用されます。非リレーショナル（すなわちNoSQL）データベースにはいくつかの異なる形式があり、基本的な構造は持っているものの一般にリレーショナルデータベースと同じように「スキーマ」を持つとは考えられていません。

関連記事：SQL vs. NoSQL：5つの重要な違い

データベースのスキーマには、2つの基本的な構成要素があります。

  • 物理スキーマ：物理スキーマは、データがストレージシステム上に物理的にどのように格納されるか、また使用されるストレージの形式（ファイル、キーと値のペア、インデックスなど）を記述します。
  • 論理スキーマ：論理スキーマ：データに適用される論理的な制約を記述し、フィールド、テーブル、リレーション、ビュー、整合性制約などを定義する。これらの要件は、プログラマーがデータベースの物理設計に適用できる有用な情報を提供する。この論理モデルで定義されるルールや制約は、異なるテーブルのデータがどのように関係するかを決定するのに役立ちます。

スキーマにおける物理テーブルの定義は、論理データモデルから得られます。エンティティはテーブルになり、エンティティの属性はテーブルのフィールドになる、などです。

データベースのスキーマの6つの種類

データベースにおけるスキーマの種類にはどのようなものがあるのでしょうか。このセクションでは、最も一般的なデータベースのスキーマの種類を簡単に説明します。

  • フラットモデル：「フラットモデル」データベースのスキーマは、Microsoft ExcelのスプレッドシートやCSVファイルのような、単一の2次元配列でデータを整理するものであります。このスキーマは、異なるエンティティ間に複雑な関係がない、シンプルなテーブルやデータベースに最適です。
  • 階層的なモデル：階層モデルのデータベースのスキーマは、ルートデータのノードから子ノードが枝分かれした「木のような」構造をしている。このスキーマは、家系図や生物学的分類法などの入れ子構造のデータを格納するのに適している。
  • ネットワークモデル：ネットワークモデルは、階層モデルと同様に、データを互いに接続されたノードとして扱いますが、多対多の関係やサイクルなど、より複雑な接続を許容します。このスキーマは、場所間のモノや材料の移動や、特定のタスクを達成するために必要なワークフローをモデル化することができます。
  • リレーショナルモデル：上述したように、このモデルはデータを一連の表、行、列で整理し、異なるエンティティ間の関係を示します。この記事の残りの部分では、主にリレーショナル・モデルを扱うことになります。
  • スタースキーマ：スタースキーマは、リレーショナルモデルを発展させたもので、データを 「ファクト」と 「ディメンジョン」に整理したものです。ファクトデータは数値（商品の販売数など）、ディメンジョンデータは記述的（商品の価格、色、重さなど）なデータです。
  • スノーフレークスキーマ：スノーフレークスキーマは、スタースキーマをさらに抽象化したものです。ファクトテーブルは次元テーブルを指し、次元テーブルは単体の次元テーブルを持つことができ、データベース内で可能な記述の幅を広げることができる。(名前通り「スノーフレーク」スキーマは雪の結晶の複雑なパターンにちなんでおり、中央から小さな構造が放射状に広がっています。)

関連記事：データベーススキーマの6つの設計とその使用方法

データベースのスキーマ設計とは？

データベース・スキーマ設計（SQLスキーマ設計と呼ばれることもある）は、データベース・スキーマを構築するためのプラクティスと戦略を指します。データベーススキーマ設計は、データベースに大量の情報を格納するための設計図と考えることができます。スキーマは、データベース全体の論理的なビューを表す抽象的な構造またはアウトラインです。データのカテゴリーとそれらのカテゴリー間の関係を定義することで、データベース・スキーマ設計はデータの取得、消費、操作、解釈をより容易にします。

データベーススキーマ設計は、データを個別のエンティティに整理します。整理されたエンティティ間の関係をどのように作成するかを決定し、データに対する制約の適用に影響を与えます。設計者は、プログラマーやアナリストなどの他のデータベースユーザーにデータを論理的に理解させるためにデータベーススキーマを作成します。

スキーマ設計の重要性

非効率的に構成されたデータベースは、エネルギーとリソースを大量に消費し、混乱しがちで、維持・管理も困難です。そこで、データベースのスキーマ設計が重要になります。

整理されていて、効率的で、一貫性のあるスキーマがなければ、企業がデータを最大限に活用することはできません。例えば、同じデータが複数の場所で重複していたりすると一貫性がない可能性があります。

リレーショナルデータベースシステムは、強固なスキーマがあることに大きく依存しています。優れたスキーマ設計における目標には、次のようなものがあります。

  • データの冗長性を低減または排除。
  • データの矛盾や不正確さを防止。
  • データの正確性と整合性を確保。
  • データの検索、取得、分析を迅速に実施。
  • 機密性の高いデータを安全に保ちつつ必要な人がアクセス可能。

データベースにおけるスキーマの設計方法

データベーススキーマは、データベースのアーキテクチャの概要を示し、以下のようなデータベースの基本を保証するのに役立ちます。

  • データの書式が一定であること
  • すべてのレコードエントリは、一意の主キーを持つ
  • 重要なデータが省略されていないこと

スキーマ設計は、視覚的な表現として、またデータベースを管理する一連の数式、または使用制約として存在することができます。開発者は、これらの数式を、使用しているデータベースシステムに応じて異なるデータ定義言語で表現します。例えば、主要なデータベースシステムでは、スキーマの定義が若干異なっていても、MySQL、Oracle Database、Microsoft SQL Serverはそれぞれスキーマ作成をサポートしています。

例えば、組織の会計部門の情報を保持するためのデータベースを作成するとします。 このデータベースのスキーマは、2つの単純なテーブルの構造を概説しているかもしれません。

テーブル1: ユーザー

テーブル2: 時間外手当
ID ID
フルネーム フルネーム
メール 期間
生年月日 課金時間
所属部署  

こちらの単一のスキーマには、次のような貴重な情報が含まれています。

  • 各テーブルのタイトル
  • 各テーブルに含まれるフィールド
  • テーブル間の関係（例：従業員の残業代とID番号による本人確認との関連性）
  • その他の関連情報

開発者とデータベース管理者は、このスキーマテーブルをSQLコードに変換することができます。

スキーマ設計のベストプラクティス

スキーマ設計を最大限に活用するためには、以下のベストプラクティスに従って、開発者がプロジェクトにどのようなテーブルやフィールドが含まれているかなどを明確に把握できるようにすることが重要です。

命名規則：

  • スキーマの設計を最も効果的にするために、適切な命名規則を定義し、使用します。 特定のスタイルやISO標準に準拠することもできますが、最も重要なことは、フィールドの名前に一貫性を持たせることです。
  • テーブル名、カラム名、フィールドなどに予約語を使用すると、構文エラーになる可能性が高いので、使用しないようにしてください。
  • ハイフン、引用符、スペース、特殊文字などは無効となるか、追加の手順が必要になるため、使用しないでください。
  • テーブル名には、複数の名詞ではなく、単数形の名詞を使用します (例: StudentNamesの代わりにStudentNameを使用)。テーブルはコレクションを表すので、タイトルを複数形にする必要はありません。
  • テーブル名の不要な文言を省略してください。（例：DepartmentListやTableDepartmentsなどの代わりにDepartmentを使用するなど）

セキュリティ：

  • データのセキュリティは、優れたデータベース・スキーマの設計から始まります。個人を特定できる情報（PII）やパスワードなどの機密データには暗号化を使用します。各ユーザーに管理者権限を与えず、データベースへのアクセスはユーザー認証で行います。

文書化：

  • スキーマは作成後長い時間有効であり、多くの人が見ることになるため、良いドキュメントが不可欠です。スキーマ設計を明示的に文書化し、スクリプトやトリガーなどにはコメントの行を書きましょう。

正規化：

  • 簡単に説明すると、正規化によって、独立したエンティティやリレーションシップが同じテーブルにまとめられないようにし、冗長性を減らして整合性を向上させる。データベースのパフォーマンスを最適化するために、必要に応じて正規化を使用します。過剰な正規化も過小な正規化も、パフォーマンスの悪化に繋がってしまいます。

専門知識：

  • データと各要素の属性を理解することで、最も効果的なスキーマ設計を構築することができます。よく設計されたスキーマは、データの飛躍的な増加を可能にします。データを拡張し続けることで、スキーマで収集している他のフィールドとの関連性を分析することができます。

データベーススキーマ設計におけるIntegrate.ioの活用方法

スキーマ設計は深く、技術的に複雑な分野であり、このスキーマ設計ガイドは、知っておくべき情報のほんの少しに過ぎません。これらのガイドラインとベストプラクティスが、スキーマを設計する際に正しい道を歩むのに役立てると幸いです。

もちろん、スキーマ設計は優れたデータ管理の最初のステップに過ぎませんが、実際にデータの検索と分析を行うにはIntegrate.io のような優れたETLツールが必要になってきます。

Integrate.ioは、データベースやその他のソースからクラウド上の集中型データウェアハウスへのデータパイプラインを構築するための、パワフルで機能が充実しているETLおよびデータ統合プラットフォームです。100以上のコネクタと統合機能があらかじめ用意されており、ドラッグ＆ドロップで簡単に操作できるため、企業のデータ統合がかつてないほど容易になりました。最先端のETLツールをお探しではありませんか？お客様のビジネスにおけるニーズや目的のご相談に乗らせていただきます。また、Integrate.ioプラットフォームを 7 日間トライアルでお試しいただくことも可能です。ご連絡はこちらまで。