IPA試験によく登場する関係データベースについて紹介します。
多くのデータベースは、この関係データベースの構造を取っているため、なぜ関係とつくのか学んでいきましょう。
関係データベースとは、データベースの種類の１つです。
データベースの種類には、次の３つがあり、これらと区別するため関係データベースと呼ばれています。
・階層型
・ネットワーク型
・リレーショナル型
階層型データベースは、親ノードが複数の子ノードを持つ、家系図のような構造をとるデータベースです。
ノードとは、パソコンやプリンター、ルーターなど、ネットワーク機器のことを指しますね！
階層型のメリットは、子ノードが複数の親を持つことは出来ない制約から、ノードにアクセスするルートが１つに限定され、速度が早くなることです。
デメリットは、データが冗長になりやすいという点です。
ある子データに複数の親を持たせたい場合、それぞれの親ノードに、同じデータを登録することが必要になります。
また、データの追加や削除が入ると、アクセスルートは変わってしまうため柔軟なデータ管理が困難になります。
ノード ：パソコン、プリンター、ルーターなど、ネットワークと繋がる機器のこと
ネットワーク型データベースは、階層型とは異なり、子ノードが複数の親ノードを持てる構造です。
そのため、複数の親ノードの下に同じ子ノードを持たせたい場合、データが重複するという階層型のデメリットを克服できます。
データの登録・削除のたびにデータへのアクセスルートが変わるという点は変わらないため、データ構造をケアしながらデータを利用するという点は、同じくデメリットとなります。
関係データベースは、行・列の関係構造をとり、データが操作できます。
メリットは、共通するデータをキーに複数の表を紐付けることができるため、柔軟にデータ処理ができます。
また、行単位でデータの追加・削除を行うため、階層型やネットワーク型と違って、プログラム側にデータ構造を都度手を入れる必要がない点もメリットです◎
そして、デメリットは、複雑なデータ同士の関係が表現できるため、サーバーへの負荷も大きくなりがちな点です。
関係データベースのデメリットを克服するデータベース構造に、NO SQL があります。
NoSQLは関係データベースと異なり、
「SQLを まったく使わない」：No の意味ではなく
「SQLだけでない：Not Only」という意味です。
関係データベースの構造は、１台のサーバーで動作することが基本となるため、それを超えるデータを扱うことは困難です。将来的にカラムが増える可能性がある場合にも、NoSQLの活用が有用であると考えられます。
NoSQL 形式例
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