データベーススキーマ: 構造、設計、実装の包括的ガイド

データベーススキーマとは？

データベーススキーマは、データベース内でデータがどのように編成、保存、アクセスされるかを定義する構造的なフレームワークです。データベーススキーマという用語は、データベーステーブルのレイアウト、データエンティティ間のリレーションシップ、およびデータ操作をサポートするデータベースオブジェクトを記述します。

要点

データベーススキーマが定義するもの：

• データエンティティ間の相互関係
• データベース テーブルとスキーマ オブジェクトの構成方法
• ルールと制約の適用方法

データベース スキーマが構造を定義するのに対し、データベース インスタンスは、ある特定の時点に実際に保存されているデータを指します。データベース スキーマは、Oracle Database や SQL データベース システムなどのデータベース管理システム プラットフォーム内で実装および管理されます。

データベーススキーマは、より広範なデータアーキテクチャの一部でもあり、システム全体のストレージ、処理、ガバナンスの連携を支援します。

データベーススキーマとデータベーステーブルの主な違い

データベーステーブルは、行と列の表形式でデータを格納するために使用される単一のストレージ構造です。これは、顧客、注文、製品などの特定のエンティティを表し、既存のデータを格納します。

データベーススキーマとは、データベース全体の構造のことです。データベーススキーマは、データベーステーブルの構成、テーブル間の関連性、およびその他のデータベースオブジェクトの使用方法とアクセス方法を定義します。

アナロジー

データベーススキーマは建物の設計図です。データベーステーブルは個々の部屋です。

ほとんどの場合、データベースには単一の論理スキーマの下に複数のテーブルが含まれています。テーブルは、インデックスやビューなどの他のスキーマオブジェクトとともに使用されます。

データベース スキーマとテーブルが、より大規模なデータ計画にどのように統合されるかについて詳しくは、データ アーキテクチャ用語集をご覧ください。データベース スキーマの設計とデータ モデリングの実践との関係を理解することは、データベース設計者にとってきわめて重要です。

データベーススキーマの3つのタイプ

データベーススキーマは通常、概念データベーススキーマ、論理データベーススキーマ、物理データベーススキーマの3つのタイプに分類されます。この分離により、意図、構造、実装が区別され、データベースの設計、保守、進化が容易になります。各データベース スキーマ タイプは、それぞれ固有の目的とステークホルダー グループに対応していますが、統合されたスキーマ設計プロセスの一部として連携して機能します。

実際には、この分離により、チームは下流システムを中断することなく構造を進化させることができるため、最新のデータエンジニアリングワークフローがサポートされます。

概念データベース スキーマ

概念スキーマは、データの高レベルのビューを提供します。技術的な詳細を含まず、ビジネス エンティティとリレーションシップに焦点を当てます。

要点:

• 利用可能なデータを定義します。
• データ間の関係を記述します
• ER図の視覚化を使用します
• ビジネスとテクノロジーの利害に沿っています

論理データベーススキーマ

論理データベーススキーマは、概念スキーマを表す詳細なデータ構造です。

含まれるもの:

• データベースのテーブルとリレーションシップ
• データの種類
• 主キーと外部キー
• 整合性制約

論理データベース構造はデータベースに依存せず、メダリオン アーキテクチャなどの階層化データ モデリング アプローチに従う場合があります。

物理データベーススキーマ

物理データベーススキーマは、データベースシステム内でデータがどのように格納され、アクセスされるかを表します。

物理データベース スキーマが記述する内容:

• データストレージ構造
• ファイル構造
• パフォーマンスの向上
• プラットフォーム固有の構成

このレベルは通常、データベース管理者が担当します。物理スキーマには、特定のデータインフラストラクチャ上で論理構造がどのように実装されるかについての詳細が含まれます。

データベース スキーマの主要コンポーネント

データベーススキーマは、データを格納、取得、保護するために連携して機能するいくつかの主要な部分で構成されています。データベーススキーマの主要なコンポーネントは、次のように理解できます。

テーブルとその他のデータベースオブジェクト

データベーススキーマ内でデータが格納される主な場所は、そのデータベーステーブルです。データベーススキーマの各列には独自のテーブル構造とデータ型があり、これによりデータストレージの一貫性が確保されます。

データベーステーブルの他に、他のデータベースオブジェクトは次のとおりです。

• ビュー: 1つまたは複数のテーブルから作成できる、簡略化された視覚的表現ツールです
• インデックス: クエリのパフォーマンスを向上させます
• ストアドプロシージャとトリガー: これらはデータ完全性を保証します。

これらのスキーマオブジェクトにアクセスする機能は権限によって制御され、許可されたデータベースユーザーのみがデータベーススキーマ内の機密データにアクセスできるようになります。

データ ガバナンスに取り組むチームにとって、データベース スキーマの権限が広範なガバナンス ポリシーとどのように整合しているかを理解することは非常に重要です。

主キーと外部キー

これらのキーは、データベース スキーマのデータ完全性を保証します。

テーブルの主キーは、各レコードを一意に識別します。テーブルの各行は、主キーを使用して一意に識別できます。主キーが存在することにより、テーブルに重複データが保存されないことが保証されます。主キー全体が、連携して機能する主キーと外部キーで構成される場合があります。

外部キーは、データベース スキーマ内の 2 つ以上のテーブルを接続します。外部キーは別のテーブルの主キーに接続し、関連するデータの関係を確立します。

これらの関係は、リレーショナルデータベースや最新のSQLデータベースシステムにおいて基礎となるものであり、そこではトランザクションの信頼性が強力なACIDトランザクションの保証に依存しています。主キーと外部キーを適切に使用することで、データベース全体でデータの一貫性が確保されます。

データ型と制約

データ型は、列に許可される値の種類を定義します。一般的なタイプは次のとおりです。

• INTEGER
• VARCHAR
• DATE
• BOOLEAN
• DECIMAL

データ定義言語（DDL）は、create database ステートメントを使用してデータベーススキーマとテーブルを定義または変更するために使用されます。

ルールは、次のような安全機能を追加するために使用されます。

• NOT NULLは、null値が挿入されないことを保証します
• UNIQUEは、重複する値が挿入されないようにします
• CHECK: 値が特定のデータ範囲内にあることを保証します
• DEFAULT：使用するデフォルト値を指定します

これらのルールをスキーマレベルで定義することで、データベースはデータの正確性を保ち、データの一貫性を維持できます。

インデックスとビュー

インデックスとビューは、データベーススキーマのパフォーマンス、ユーザビリティ、制御を向上させるために使用されます。

インデックスは、頻繁に検索される列からのデータ取得を高速化することで、クエリーのパフォーマンスを向上させるために使用されます。しかし、インデックスは、データが挿入、更新、または削除されるたびに更新する必要があるため、書き込みパフォーマンスを低下させることが知られています。

ビューは仮想テーブルであり、通常、クエリの作成を簡素化したり、特定のデータへのアクセスを制限したりするために、実テーブルを表すのに使用されます。

適切に設計されたデータベーススキーマは、パフォーマンスと複雑さのバランスを取り、不要な複雑さを回避しながら良好なパフォーマンスを保証します。

一般的なデータベース スキーマの設計

これらのアプローチは、さまざまな種類のデータ関連アクティビティに適している可能性があります。スキーマ設計アプローチの選択は、データの使用方法によって異なります。

データ ウェアハウジングのためのスター スキーマ

スター スキーマは、データ ウェアハウジングで使用される単純なデータ モデリング手法です。構成要素:

• 中央のファクト テーブルが複数のディメンション テーブルに接続されており、データ分析に適しています。
• ファクトテーブルを囲むディメンションテーブルには、顧客、製品、時間などの記述データが含まれています。

スタースキーマデータモデリングを使用する理由:

• クエリーが容易で理解しやすい
• オンライン分析処理（OLAP）に適しています。
• ビジネスインテリジェンスシステムで広く使用されている

スタースキーマパターンは、データウェアハウスのアーキテクチャにおいて基本となります。

スノーフレークスキーマ

スノーフレークスキーマでは、ディメンションテーブルを複数のディメンションテーブルに分割することでデータが正規化され、ストレージ要件が削減されます。

スター スキーマの代わりにスノーフレーク スキーマを使用する利点は次のとおりです。

• 正規化によるストレージ効率の向上
• 冗長データの削減
• 結合が追加されるため、クエリーがより複雑になります。

スノーフレークスキーマ設計は、ディメンション内のデータが複数のコンテキストで共有される場合や、より正規化する必要がある場合にも使用できます。スタースキーマとスノーフレークスキーマのどちらのパターンにも、ディメンションテーブルに囲まれた中央のファクトテーブルが含まれます。

階層型スキーマ

階層スキーマは、データが親子関係を持つツリー状の構造で構成されるもので、階層モデルを使用して各子が1つの親を持ちます。

このタイプのスキーマは、組織構造やXMLドキュメントなど、固有の階層を持つデータに最適です。階層スキーマはリレーショナルスキーマよりも柔軟性が低く、多対多のリレーションシップを処理できません。このスキーマは一部のアプリケーションでまだ使用されていますが、階層モデルは主にリレーショナルデータベースに置き換えられています。

NoSQLのスキーマ設計

NoSQL データベースにもスキーマ設計に関する考慮事項があります。リレーショナルデータベースとは異なり、データベースに接続してデータを保存する前にスキーマを必要としない場合があります。

NoSQLデータベースの最も一般的なスキーマ設計パターンは次のとおりです。

• ドキュメントストア
• キーバリューストア
• グラフデータベース

これらのシステムは柔軟性とスケーラビリティを優先しますが、多くの場合、組み込みの一貫性保証は少なくなります。ベクトルベースの検索や類似性クエリーなどの最新のアプリケーションは、ベクトルデータベースにおけるこれらのトレードオフをさらに拡張します。NoSQLデータベースと従来のリレーショナルデータベーススキーマ設計のどちらをいつ使用するかを理解することは、データベース設計者にとって重要です。

ステップバイステップのデータベーススキーマ設計プロセス

データベース スキーマの設計は、ビジネス要件の理解から実用的なデータベースの実装へと移行する周期的なプロセスです。

要件の収集と分析

このプロセスは、ビジネスの要件を理解することから始まります。このステップで、チームは次のことを行います。

• ビジネスが保存する必要のあるデータを特定します
• 主要なデータポイント、データの詳細、データ間の関係を特定します
• 関係者から要件を収集し、既存のドキュメントを調べます
• データへのアクセス方法など、データの機能を特定します。

後からそのような考慮事項を実装することは困難であるため、その過程でスケーラビリティ、機密データのセキュリティ、およびあらゆる規則や法律を考慮に入れることが重要です。

エンティティリレーションシップ図による概念設計

ビジネス要件が特定された後、チームはエンティティリレーションシップ図を作成します。これは、データベース内のデータの高レベルのモデルです。概念データベース設計において、チームは次のことを行います。

• 顧客、注文、製品など、データベース内の主要なエンティティを特定します
• 1 対多や多対多など、エンティティ間のリレーションシップを特定します
• データベース内のエンティティの属性を識別します。

ER図は、ビジネス担当者と技術担当者が合意に達するのに役立つ視覚的な表現を提供します。次のステップに進む前に、概念設計が実際のニーズに合致するかどうかを検証する必要があります。

論理スキーマ開発

論理スキーマは、概念モデルを実装可能な詳細なデータベーススキーマに変換します。

このステップでは:

• 各属性にデータ型が割り当てられます
• 各レコードに対して主キー値が確立されます
• 外部キーはテーブル間のリレーションシップのために確立されます。
• データベースの正規化は、冗長なデータを排除するために使用されます。

この段階では、論理データベーススキーマは実装に十分なほど正確ですが、特定のデータベースシステムにはまだ依存していません。論理スキーマは、概念スキーマと物理スキーマの間の橋渡しとして機能します。

物理スキーマの実装

物理スキーマは、特定のデータベース技術システム上でのデータベースの実装を表します。

このステップには通常、次のものが含まれます。

• データベースを実装するデータベースシステムの選択
• データ定義言語を使用したテーブルとリレーションシップの作成
• インデックスやパーティションなどを使用したデータストレージの最適化
• データベース接続プロトコルを使用した接続設定、データベース管理者からのユーザー権限の設定など。

データベース スキーマを別のシステムから、または既存のシステムに転送する場合、データ移行は重要なステップです。物理データベース スキーマは、ターゲット データベース管理プラットフォームの特定の要件を考慮する必要があります。

データベースの正規化とデータ完全性

正規化とデータ完全性は密接に関連しており、データの正確性、一貫性、保守の容易性を確保するのに役立ちます。

データベースの正規化を理解する

データベースの正規化とは、冗長性を減らし、データ完全性の向上させるためにデータを整理するプロセスです。正規化は、一般的に1NF、2NF、3NFなどの段階的な正規形を使用して説明されます。

データベースの正規化では、大きなテーブルを関連する小さなデータ テーブルに分割します。次のことに役立ちます。

• 冗長なデータを削減する
• データの一貫性の向上
• データの更新とデータベース管理を簡素化します

パフォーマンス向上のための非正規化

場合によっては、正規化によって処理が遅くなることがあります。非正規化は、次のようなデータベース設計手法です。

• 冗長性は、コストのかかる結合を削減するために使用されます
• クエリーの速度は正規化よりも重要です
• データ完全性と速度のトレードオフが管理されます

非正規化は、データウェアハウジングとアナリティクス、およびオンライン分析処理ワークロード用のスタースキーマとスノーフレークスキーマの設計で使用されます。

スキーマ設計のベストプラクティス

優れたスキーマ設計の目標は、一般的なデータアクセスパターンに対応することです。多くの場合、これは、理解しやすさのために正規化されたスキーマを設計し、その後パフォーマンスやユーザビリティのために小さな変更を加えることを意味します。

一貫性は使いやすさにとっても重要であり、多くの人が混乱することなくデータを操作できるようにします。スキーマ設計は 1 回限りのプロセスではありません。スキーマを頻繁にレビューし、小さな制約が大きな制約にならないように変更を加えることが重要です。

スケーラブルなスキーマの設計原則

スケーラブルなデータベース スキーマは、いくつかのシンプルなコンセプトに基づいています。

• データの関係性とアクセスパターンを理解する。データが実際にどのように要求、結合、使用されるかに基づいてスキーマを設計する。
• 一貫した命名規則を使用します。テーブル、列、制約には予測可能な名前を使用してスキーマを設計します。
• 将来の成長を計画する。新しいデータソースに対応できる、十分な柔軟性を備えたスキーマを設計します。
• スキーマ設計の決定事項を文書化する。これは、データベース設計者やデータベース管理者が将来の決定を下すのに役立ちます。

これらの概念は、大規模なウェアハウスデータベースにおいて重要です。データベーススキーマ設計とデータアーキテクチャの原則との関係を理解することは、スケーラビリティを確保することにつながります。

セキュリティとアクセス制御

スキーマ設計は、データ セキュリティとガバナンスにおいても重要な役割を果たします。

• 機密データを早期に分類します。リスクに関する考慮事項、ビジネス ルール、ビジネス ニーズに基づいてデータへのアクセスを決定します。
• スキーマレベルの権限を適用します。データベース ユーザーによるデータベース オブジェクトへのアクセスを制御します。
• ビューを使用してデータ公開を制御します。必要な機能を提供しつつ、共有されるものへのアクセスを制限します。
• アクセスを定期的に監査します。役割の変更に応じて、データベースのユーザーと権限を監視します。

包括的なデータガバナンス戦略を導入している組織にとって、データベーススキーマの権限は基盤となる制御です。

スキーマ設計でよくある間違いを回避する

スキーマ設計の誤りは、データ品質やパフォーマンスの問題につながる可能性があります。

• 正規化のスキップ: データの重複や保守の問題につながります
• スキーマの過度な複雑化: 不要なテーブルが増え、開発速度が低下する
• インデックス戦略の無視: クエリーの低速化
• 参照整合性の弱さ: 不完全または不正確な外部キーは、データの不整合を引き起こします
• 構造や柔軟性の過剰な修正: 構造と柔軟性のバランスを取ることが重要です

SQL でのデータベーススキーマの操作

SQLはデータベーススキーマを定義するために使用されます。SQLは、データベーススキーマの作成方法、変更方法、およびデータの格納方法やアクセス方法に合わせて最新の状態に保つ方法に関する指示を提供します。

SQL スキーマの作成と変更

SQL での最も一般的なデータベース スキーマ管理タスクには、一連の基本的なデータ定義言語 (DDL) 命令が含まれます。

スキーマとテーブルの作成: CREATE SCHEMA ステートメントは名前空間を作成し、CREATE TABLE はスキーマ内にデータベース テーブルを作成します。SQL スキーマ コマンドは、データベース管理の基本です。

構造とリレーションシップの定義: 列、データ型、主キー、外部キー、およびその他の制約がテーブル定義で定義されます。スキーマは、データベースオブジェクトがどのように関連するかを定義します。

既存のテーブルの変更: ALTER TABLE ステートメントを使用すると、ユーザーは SQL データベース構造内で列を追加したり、データ型や制約を変更したりできます。

スキーマオブジェクトの削除: DROP TABLEまたはDROP SCHEMAステートメントは、潜在的なデータ損失を完全に認識した上で、テーブルまたはスキーマを削除します。

これらは最も重要な SQL スキーマ管理命令であり、Spark SQL などの分散アナリティクスエンジンで使用されます。

さまざまなデータベースシステムにおけるスキーマ管理

SQL は標準ですが、スキーマ管理はデータベースによって異なる場合があります。

Oracle Database と SQL Server の比較: Oracle Database のスキーマはデータベースユーザーに関連付けられているのに対し、SQL Server のスキーマは独立した組織単位です。データベース管理システムのアーキテクチャはプラットフォームによって異なります。

その他のデータベース用語: MySQL では「データベース」と呼びますが、PostgreSQL では「スキーマ」と呼びます。各データベースシステムには独自の規則があります。

移植性の問題: データ型、制約、インデックス作成、DDL 構文が異なると、スキーマをあるデータベース システムから別のデータベース システムに移動することが困難になる場合があります。

これらのバリエーションがあるため、データベース スキーマの管理では、設計が標準の SQL プラクティスに従っている場合でも、データベース固有の調整が必要になることがよくあります。データベース管理者は、これらのプラットフォームの違いを理解する必要があります。

最新のデータ アーキテクチャにおけるデータベース スキーマ

データベーススキーマは、データウェアハウス、データレイク、ストリーミングプラットフォームなど、最新のデータシステム全体で使用されます。使用されるデータベース技術は異なりますが、スキーマを使用する目的は同じです。それは、データに構造、意味、一貫性を提供することです。

クラウドデータプラットフォームにおけるスキーマ

クラウドデータプラットフォームは、特に共有データやユーザー間で、データベーススキーマを大規模に管理します。

主なポイント：

• 規模と共有: スキーマにより、一元化された構造とセキュリティを備えた大規模なマルチユーザー作業が可能になります。
• コンピューティングとストレージの分離：物理スキーマの選択はインフラストラクチャから分離され、独立して最適化できます。
• サーバーレス データベース モデル: 物理的なデータベース管理は表示されないことが多く、代わりに論理スキーマに焦点を当てることができます。

これらのパターンは、統合データウェアハウス モデルを中心に構築されたクラウドネイティブの分析プラットフォームで一般的です。最新のクラウドプラットフォームでは、データベーススキーマが主要なガバナンスレイヤーとして扱われます。

スキーマ進化とバージョニング

複数のテーブルやワークロードがデータベース スキーマに依存している場合、本番運用環境でデータベース スキーマを変更することは特に困難です。

データベーススキーマを進化させるための一般的なアプローチには、次のようなものがあります。

• データベーススキーマに下位互換性のある変更を加える
• ブルーグリーンデプロイメントを使用したデータベーススキーマの進化
• データ ディクショナリを使用してデータベース スキーマをバージョン管理下に置く

これらのプラクティスは、最新のデータエンジニアリング環境における信頼性の高いスキーマの進化をサポートします。

データガバナンスとの統合

データベース スキーマは、データ ガバナンスとコンプライアンスにおいて重要な役割を果たします。

データベーススキーマは、以下を提供します。

• スキーマは、データ定義と構造のメカニズムを定義します。
• データベース管理メタデータ
• ドキュメント用のデータディクショナリリソース

これらのデータベーススキーマ機能により、Unity Catalogに実装されているようなデータガバナンス環境が確実に作成されます。スキーマ データは、データ編成とデータベース管理における信頼できる唯一のソースとなります。

実世界の例: E コマース データベース スキーマ

シンプルな e コマース システムは、実際のシナリオでデータベース スキーマがどのように適用されるかを確認するための実用的な方法を提供します。

トランザクションスキーマ：コアテーブルとリレーションシップ

トランザクション型のeコマースシステムでは、データベーススキーマは、オンライン取引処理のために注文や顧客管理などの日常業務をサポートするように設計されています。

一般的なリレーショナルデータベーススキーマには、次のものが含まれます。

• 顧客: 顧客情報を格納します
• Orders: 個々の購入記録を保存します
• 製品: 販売可能なアイテムを定義します
• OrderItems: 注文を商品にリンクし、数量と価格を記録します

これらのデータベーステーブルは、主キーと外部キーを使用して接続されています。

• Orders テーブルには、顧客 を参照する外部キーが含まれています
• OrderItems テーブルには、Orders と 製品 の両方を参照する外部キーが含まれています

この構造は、1対多の関係を適用し、冗長性を最小限に抑え、トランザクションワークロードのデータ完全性を維持します。データベーススキーマ設計により、オンライン取引処理操作全体でデータの一貫性が確保されます。

分析スキーマ: スタースキーマパターン

レポート作成とアナリティクスのために、このトランザクションスキーマは多くの場合、スタースキーマパターンに変換されます。

このパターンでは:

• Orders テーブルは中心となるファクト テーブルとして機能し、注文合計や数量などのメジャーを格納します。
• 顧客テーブルとProductsテーブルはディメンションテーブルとして機能し、記述的なコンテキストを提供します

このスキーマ設計により、クエリーが簡素化され、オンライン分析処理を使用したデータ ウェアハウスやビジネス インテリジェンス システムでの効率的なレポート作成がサポートされます。

正規化と非正規化のトレードオフ

スキーマ設計では、データ完全性、クエリー パフォーマンス、ストレージ効率のバランスをとります。

• トランザクションスキーマは通常、重複を減らし、関連データ間の一貫性を確保するために正規化を優先します
• 分析スキーマでは、クエリー速度を向上させ、分析を簡素化するために、選択的な非正規化がよく使用されます。

スタースキーマとディメンショナルモデリングの決定に関する詳細については、ブログ「Implementing Dimensional Data Warehouse」をご覧ください。

結論: 効果的なデータベーススキーマの構築

適切に設計されたデータベース スキーマは、信頼性が高く、高パフォーマンスのデータ システムの基盤となります。概念的な意図、論理構造、物理的な実装を分離することで、データベース スキーマは明確さ、スケーラビリティ、長期的な保守性をサポートします。

スキーマ設計は、設計、テスト、改良の反復的なプロセスとして行うのが最も効果的です。ER図、データベースモデリングツール、SQLクライアントなどのツールが、この進化をサポートします。データベース管理者とデータベース設計者は、データベーススキーマ設計がすべての要件を満たすように、プロセス全体を通じて協力する必要があります。

学習を続けるには、スキーマの設計を実践し、データベースの正規化についての理解を深め、さまざまなスキーマ設計パターンを探求してください。より広範な基礎知識については、データ アーキテクチャ用語集をご覧ください。

データベーススキーマの原則が、最新のデータアーキテクチャやデータモデリングの実践にどのように適用されるかを理解することは、組織のニーズに合わせて拡張できる、より効果的なデータシステムを構築するのに役立ちます。リレーショナルデータベース、NoSQLデータベース、ハイブリッドシステムのいずれを扱う場合でも、堅牢なデータベーススキーマ設計は引き続き不可欠です。