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2021年度授業アンケート

年度末恒例の授業アンケート結果の総まとめ

情報制御基礎(3年学際科目)

3年の他学科学生も受講する学際科目なので、内容には苦労するけど、ポイントとしては良い値。授業資料をできれば印刷配布してほしいとの意見もあったけど、講義資料やテスト過去問題などもWeb公開しているので、事前に各自対応としたい。

情報構造論(4EI)

若干ポイントも昨年度より上がっているけど、アンケート回答数をみると未回答の人もある程度いるようで、まじめに授業を受けた人がまじめにアンケートに回答してくれたことの影響が多いと思う。マニアックなネタを興味もってくれたり、既に習っている内容がアルゴリズムとしてどういう意味を持っているのかの理解になったとの積極的な意見があってよかった。

データベース(5EI)

こちらもポイントは若干上がっているけど、アンケート回答数からすれば、まじめな授業参加者のおかげかな。他の授業も含め、全講義資料のWeb公開、テスト過去問題の公開に加え、SQLの演習環境をWebで学内向け公開なども実施しているし、好印象を持ってもらえたと思う。

オブジェクト指向プログラミング(専攻科生産システム2年)

昨年度の92.6ポイントより、88.9ポイントと若干低下しているが、概ね良い評価であり、今後も授業の内容を時節に応じて変化させながら実施していきたい。

データベース2021全講義録

NoSQLと Google firestore

データベースシステムとして、最近は NoSQL (Not Only SQL) が注目されている。この中で、広く使われている物として、Google FireStore などが有名である。教科書以外の最近のデータベースの動向ということで、最後に NoSQL の説明を行う。

リレーショナルデータベースシステムの問題

リレーショナルデータベースのシステムでは、大量の問い合わせに対応する場合、データのマスターとなるプライマリサーバに、そのデータの複製を持つ複数のセカンダリサーバを接続させる方式がとられる。しかしながら、この方式ではセカンダリサーバへのデータ更新を速やかにプライマリサーバに反映させる、さらにその結果が他のセカンダリサーバに反映させる必要があることから、大量のデータに大量の問い合わせがあるようなシステムでは、これらのデータ同期の性能が求められる。しかも、プライマリサーバが故障した場合の復旧なども考えると、こういったプライマリ・セカンダリ・サーバ構成での運用・管理は大変である。

NoSQLの利点

NoSQLのデータベースでは、すべてのデータを複数のサーバ(別のデバイス,ネットワーク)に冗長化したうえで分散して保存する。この際に、どのサーバがプライマリサーバといった概念はない。もし1つのサーバが故障したとしても、分散して保存されたデータから元のデータを自動的に修復できるような構造となっている。

データの分散保存であれば、ハードディスクの RAID システムなども関連知識となるであろう。

  • RAID0 – ストライピング(データを別デバイスに分散保存し、並行読み出しで高速化)
  • RAID1 – ミラーリング(データを複数デバイスに同じものを書き込んで、データ故障耐性を実現)
  • RAID5 – データを複数デバイスに分散保存する際に、データ誤り訂正のデータも分散保存し、高速化と故障耐性を実現
  • RAID6 – データ誤り補正のデータを複数もたせて、分散保存

リレーショナルデータベースで大量のユーザからアクセスされる場合、データが安全に取り扱うことができたり、システムに障害が発生した時の対応や、システムのスケーラビリティ(利用状況に応じて処理するプロセッサなどを増やしたり減らしたりする機能)が重要となる。NoSQLのシステムでは、中心となるプライマリサーバを作るのではなく、データを複数のシステムに分散して保存し、障害が発生しても、分散したデータから自動的にデータを修復できるような構成とする。

NoSQLのシステムでは、データ格納形式から、キーバリューストア型、カラムストア型、ドキュメントデータベース、グラフデータベースに分類される。最も代表的なものは、保存するデータ(Value)に対し検索するためのキー(Key)だけの基本的なデータ検索だけを提供する キーバリューストア(Key-Value store)である。こういった構成ではSQLとは違い、複数のテーブルをまたがった検索などができない(サブコレクションなどを使えば代用可能)。

Google の Firestore

NoSQLのデータベースを構築したのは、Google が先駆けであった。現在、このGoogle の NoSQL のシステムは、Firestore として利用されている。(データベースはFireBase)

Firestore は、ドキュメントモデルデータベースの一種であり、すべてのデータはドキュメントとコレクションに保存される。ドキュメントは、データベースでのレコードに相当するが、属性名とそれに対応したデータの JSON オブジェクトである。コレクションは、キーにより対応するドキュメントを取り出せるデータ群である。ドキュメントの中に、サブコレクションを保存することもできる。

B木とB+木とハッシュ法

1/17(月)に講義の予定だったけど、休校になってしまった(x_x;

データベースでは、キーなどの値を高速に探し出すために、単純なデータが並んだだけのテーブルとは別に、検索専用のデータ構造を別に持たせることが多い。これらの検索用のデータは、インデックスファイルと呼ばれる。また、データベースのテーブルのデータも、高速に検索する機能とすべてのデータを順次取り扱うための機能が求められる。これらの機能を実現するための仕組みを以下に説明する。

B木

データベースのデータを扱う場合には、B木を用いることが多い。(4年の情報構造論で説明済み)

複数のデータを格納するノードは、位数Nであれば、2✕N個のデータと、その間のデータを持つノードへの2N+1個のポインタで構成される。

ノードにデータを加える場合(あるいは削除する場合)は、頻繁にノードのポインタの付け替えが発生しないように、データがN個を下回った時や、2N個を超える場合に以下のような処理を行う。ノード内のデータ数が2Nを超える場合は、均等に木構造が成長するように、中央値を上のノードに移動し、ノードを2分割する。

データを削除することでN個を下回る場合は、隣接するノードからデータを移動する。(上図の緑部分のように上位ノードの値を交えながら移動する)

このような処理を行うことで、極力不均一に成長した木構造が発生しないようにB木は管理されている。

B+木とシーケンスセット

再帰的な木構造のB木では、特定のデータを探す場合には、O(log N)で検索が可能である。

しかしながら、直積のようなすべてのデータを対象とする処理を行う場合、単純なB木では再帰呼出しをしながらの処理を必要とすることから、複雑な処理が発生する。そこで、データ列を横方向にアクセスするための単純リストであるシーケンスセットをB木と並行して管理するデータ構造B+木である。

データを検索する場合は、B木構造部を用い、全データ処理は、シーケンスセットを用いる。

ハッシュ法

ハッシュ表は、データの一部をとりだしてハッシュ値を求め、そのハッシュ値を番地とする場所にデータを保存する方法である。しかし、データの一部を取り出すため、異なるデータに対して同じハッシュ値となる場合がある。これをハッシュ衝突とよぶ。この際のデータの保存の方法から、2つの方式がある。

  1. オープンアドレス法
    ハッシュ表がすでに埋まっていたら、別の保存場所を探す方式。
  2. チェイン法
    同じハッシュ値となるデータをリスト構造で保存する方法。

トランザクション処理

トランザクション処理

トランザクション処理とは、相互に依存関係にある複数の処理を矛盾なく処理することであり、データベースでは、ACID特性(原子性,一貫性,隔離性,耐久性)がもとめられる。この時、直列化可能(様々な順序で処理できるかもしれないけど、矛盾しない結果となる処理順序が存在すること)であることが求められる。

例えば、以下のように、50万円のデータがあった時、入金処理と出金処理がほぼ同じタイミングで開始された場合、入金処理が終わらないうちに、出金処理が開始されると、以下の例では入金処理が無視されてしまう。

上記のような問題が発生しないようにするには、以下のように、入金処理の時点で他の更新処理を排除するLOCK処理を行い、入金データの書き込みを終えた時点でUNLOCK処理を行う、排他処理が重要となる。(ロックされている間は、アクセスを禁止する。)

同時実行制御

複数のトランザクションによるデータアクセスで、トランザクション処理を直列化可能にすることを、同時実行制御と呼ぶ。この方式には、2つの方法がある。

  1. ロッキング方式(悲観的制御)
    先行するトランザクションは、データにロックをかけ、他のトランザクションを一時的に排除する方式。後発の処理はアンロックされるまで待たされることことから、これが処理効率の低下となる。

    • ロッキング方式では、ロックをかける大きさ(粒度)が大きいと、待ち処理が発生する可能性が高い。一方で、粒度を小さくしようとすると、ロックの判定が難しくなり効率が低下する可能性も出てくる。
    • ロックの種類
      ロックには、読み出し中心のデータと書き込みで更新のかかるデータでは、ロックのかけ方が異なる。例えば、読み出し中のデータは値が変化しないことから、同じタイミングで読み出し処理が発生しても、待たせる必要は無い。
      この時、データを読み出す際にかける共有ロック(Read Lock)と、書き込みの際にかけるロック占有ロック(Write Lock)がある。
    • 2相ロッキングプロトコル
      トランザクションのロックの操作は、ロックをかける操作が続く成長相と、ロックを解除する操作が続く縮退相に分けて行うことが多い。これを2相ロッキングプロトコルと言う。
  2. 時刻印処理(楽観的制御)
    データの競合の発生頻度が低い場合には、ロッキング方式は待ち処理時間が無駄となるため、同時アクセスを許す方式。ただし、あとで処理の発生した時間(タイムスタンプ)を確認し不都合が判明した場合は、処理の記録をもとにロールバックしてやり直す方式。

デッドロック

複数のトランザクションの実行時には、相互の関係から、処理がうまく進まない場合も発生する。(お互いが相手の処理をロックする状態で、ロック解除が発生しない。)

このような状態をデッドロックと呼び、この状態が発生すると処理が停止してしまうこともある。このような状態は、避けられない場合もあるが、どの処理が何を使うのか、どのデータはどの処理の終了を待っているのかといった資源の状態をグラフ理論で表現したもの資源グラフをで表現し、グラフが巡回するようであれば、デッドロックが発生する可能性がある。

データベースの物理設計

データベース後半課題

データベース後半の課題は「卒業研究の対象をデータベースとして設計」とする。

情報系の卒研テーマであれば、処理対象のデータの中にはデータベースで管理するのがふさわしい対象について設計せよ。実験系の卒研テーマであれば、実験結果の表をデータベースで管理するとした場合の設計を行うこと。どちらでもない卒研で、卒研のテーマの中にデータベース化すべき対象が無い場合は、身の回りの帳票(例えばコンビニのレシートなど)をデータベース化することを検討すること。

レポートで記載する内容は、以下の通りとする。

  • 卒業研究におけるデータベース化する対象の説明
  • データベースをトップダウン設計する際の
    • 実体と関連を抽出するまでの説明
    • 正規化を行う経過の説明
    • 上記を踏まえたトップダウン設計でのER図
  • データベースをボトムアップ設計する際の
    • 対象とする帳票に相当するデータの一例と説明
    • レベル分けや正規化を行う経過の説明
    • 上記を踏まえたボトムアップ設計でのER図
  • 考察
    • トップダウン設計とボトムアップ設計に違いがあれば、設計の見直しの過程の説明
    • 両設計方法から分かったこと

データベースの物理設計

データベースの物理的設計は、データベースの格納法法や管理方法を決定する。この際には、ディスク容量の見積もりやメモリ量の見積もりが重要となる。

ディスク容量の見積もり

データベースでは、B木(以降で解説予定)などが用いられることが1つのB木のノード(データブロック)の構造をおおまかに示す。各データブロックには、そのブロックを管理するためのページ制御の情報と、実データへのポインタとなるスロット情報と、実データからなる。

実データは、すべてのデータが固定長であれば、そのデータ長とブロック毎のデータ数にページ制御の容量を加えれば良い。しかし、データ長は可変であることが多い。この場合は、データの更新でデータ長が長くなると、その後ろのデータをずらす処理が頻発すると、データ管理の効率が悪い。

そこで、実データの間には、データ長が増えた時の空き領域を設けておく。この比率がPCTFREEと呼ばれ、この領域が埋まった時にのみデータをずらす処理を行う。

また、データベースへのデータの削除を行う場合、データが1つ消える度にデータブロックの構成を変化させると効率が悪く、通常はデータ削除の目印をつけるだけとすることが多い。データ削除で空きがふえた時だけ、データブロックの構成を変えたり、データ追加の際にデータを追加する。この比率は、PCTUSEDと呼ばれる。

このため、ハードディスク容量の見積もりでは、PCTFREE,PCTUSEDを考慮する必要がある。

一般的には、容量を減らす観点であれば、PCTFREEはなるべく小さく、PCTUSEDはなるべく大きい方が望ましいが、データの更新で追加・削除・修正が頻発するのであれば、PCTFREEはある程度大きく、PCTUSEDはある程度小さい方がよい。このため、PCTFREE+PCTUSED < 100 となるようにチューニングすることが多い

また、実際のデータとは別に、データを高速に検索するためのインデックスファイルが作られるので、この容量も別途考慮が必要となる。

補足:残り予定:トランザクション処理, 内部構造, テスト前レポート課題

データベースの設計と正規形

データベースの設計において、重要な正規形についての説明

正規形

データベースにおいて、様々な不整合を防ぐために正しい設計が必要であることを 改めて説明し、それには正規形としての条件を満たしている必要があることを説明する。

第一正規形は、すべての要素が原子値である条件を満たせばいい。 要素の中が複数の項目であったり表形式のデータがあると、 表構造のリレーショナルデータベースにはできない。


キーの説明超キー(スーパーキー)とは、データベースで1つのデータを 選び出すために必要なデータ項目であり、複数の項目で1データを指定 できる場合もある。

候補キーとは、必要最小限の項目となっているものを指す。 1項目が抜けても選別できなくなるようであれば、候補キーとは言わない。 主キーとは、候補キーのなかで管理の都合上便利なもの。

データ項目の値が決まると、他のデータ項目が自動的に決まるものは、 従属関係があるという。

第1正規化 第2正規化

第二正規形は、部分従属がなく、すべての非キーデータ項目が、候補キーに 完全従属する場合をいう。

  • 完全従属とは、候補キーを構成する全てのデータ項目に、非キーデータ項目が従属していること。
  • 部分従属とは、候補キーを構成するデータ項目の一部のデータ項目に、非キー項目が従属していること。

この例において、単価は商品が決まれば自動的に求まる情報。 (単価が日々変化することはないという条件で…) これは、部分従属となる。他に部分従属となっている属性は何か?

  • 推移従属性とは、データ項目でA→B→Cと、次々と値が求められる関係を指す。

第三正規形とは、 候補キー以外の非キーデータ項目は、候補キーに完全従属し、 かつどの候補キーにも推移従属しない関係をいう。

第3正規化

上記の例では、単価と個数が決まれば、金額が求まる推移従属の関係が含まれている。

おまけ:BC正規形,第4,5正規形

この他にも、 さらに非キーからキーに関数従属性がある場合にそれを取り除く、 ボイスコッド正規形(BC正規化)。 「対称性のある多値従属性(キーを決めると複数データが該当)」を分解して得られる第4正規形や、 「元になるテーブルの結合従属性を維持して分解することにより得られる第5正規形などがある。

トップダウン設計・ボトムアップ設計

データベースの設計にあたって、実際の設計手順の説明を行う。

トップダウン設計では、対象業務を記述し、その中から名詞となっている実体を抽出する。 さらに動詞や形容詞のように記載されている関連を抽出する。 抽出した実体・関連では、あいまいであったり冗長であったりするので、整理したうえで、 その実体・関連をER図に表す。

ボトムアップ設計では、対象業務で実際に使われている入力帳票や結果の出力などを 見ながら、第1正規形を満たすように表を作っていく作業からおこなう。

トップダウン設計やボトムアップ設計で、 ER図や第一正規形を満たすような表が出来上がったら、 その属性の中で従属性を確認しながら、第2正規形・第3正規形へと整理していく。

データベーステスト前授業

本来は、データベースの正規形に関連する話題を説明する予定であったが、後期の中間試験以降の範囲なので、新しい内容の説明は止めることとした。代わりに、過去のテスト問題の事例を示し、レポート課題を作成する時間とした。

ホスト言語とのインタフェースとERモデル

今日は、前半でホスト言語とSQLのインタフェースとその問題点について説明し、後半では次の章の目標となる適切なデータベース設計のための導入を説明する。

ホスト言語とのインタフェースとSQLインジェクション

プログラミング言語によっては、その言語の中でSQLを使うために「組み込み型のSQL」が使えるものがある。
(COBOL,PL/Iなど)

動的メモリ管理が得意な最近のPythonやPHPなどの言語であれば、データベース参照の関数が利用できる。

SQLインジェクション

例えば、PHPでは、SQLからデータを取り出す処理は、以下のようになる。

// 検索するユーザID
$id = "t-saitoh" ;
$pdo = new PDO( '...' ) ; // データベースに接続する関数
$sql = "select name from usertable where id='$id'" ;
$query = $pdo->prepare( $sql ) ;

// 取り出せたデータに関する処理 id がプライマリキーならforeachは1回ループのはず
foreach( $query->fetcAll() as $name ) {
   // $name に取り出した名前が入っている
} 

しかし、$id の部分を、Web の入力フォームなどの値であれば、名前以外の情報が入力される場合もある。

この際に、「 $id = ” ‘ or 1==1 — ‘ ” 」といった値が入っていた場合、SQLで実行される命令は、

$id = "' or 1==1 --'" の場合
$sql = "select name from usertable where id='' or 1==1 -- ''" ;

となってしまい、本来なら1人のデータを抽出する select 命令が、全テーブルに対して該当してしまい、情報漏洩が発生するかもしれない。

「 $id = “‘; drop usertable ; — ‘” 」であれば、usertable が消されてしまい、システムが動かなくなる(サービスを提供できなくする攻撃 = DoS攻撃 – Denial-of-service attack)ことも考えられる。

他にもSQLインジェクションを使う技がある。こちらの CTF の WriteUp などが参考になる。

こういった攻撃手法は、SQLに本来の意図ではないSQL命令を紛れ込ませる攻撃ということで、SQLインジェクションという。

SQLインジェクションで発生した有名な事件では、以下のようなものがある。

対策としては、ユーザが入力したデータを用いて SQL 命令を実行する場合は、ユーザ入力をSQLとして悪用されないように、シングルクオートなどをエスケープするなどの処理が必要となる。さまざまな手法があるので、SQL無効化の専用関数を用いるべき。

また、データベースシステムは、ネットワーク経由でSQLによる処理を行うが、データベースサーバ自体がインターネットに接続されていて、パスワード攻撃によりデータベース本体に不正アクセスが行われる場合もある。一般的なデータベースを用いたシステムは、フロントエンドのWebサーバ、スレーブDBサーバ、マスタDBサーバの三層構成をとることが多いが、バックエンドのデータベースは、インターネットから隔離しフロントエンドのWebサーバのみ接続できるようにするのが一般的である。

データベースに接続する場合はパスワードにより利用者を限定することができるが、データベースシステム自体がインターネットに接続されていると、パスワード総当たり攻撃(ブルートフォース攻撃)や、パスワードスプレー攻撃(総当たり攻撃は、短時間でパスワード失敗が多発するのでシステムで接続拒否するのが一般的。これを回避するために時間をかけて総当たり攻撃をする手法)により、情報漏洩が発生する。


データベースの設計

リレーショナル・データベースでは、データは表形式であればなんでも良い訳ではない。

例えば、学生の成績データが以下のような構造であった場合、

 ID   | name   | grade | subject  | teacher
------+--------+-------+----------+---------
20101 | aoyama |   1   | database | saitoh
20101 | aoyama |   1   | software | murata
20002 | suzuki |   2   | database | saitoh
20002 | suzuki |   2   | compiler | nishi
30203 | yamada |   3   | media    | ogoshi
  • 修正不整合: 授業担当が saitoh → takaku のように変更になったら、複数のテーブルを修正しなければならない。大量のレコード修正は、時間がかかるし、その途中にシステムダウンしたらデータの整合性に問題が発生するかも。
  • 挿入不整合: 新しい科目 internet を追加したいけど、受講学生が決まらないとデータを挿入できない。
  • 削除不整合: yamada が受講を取りやめたら、科目 media も消えてしまう。

これらを考慮すると、以下のような3つの表で設計するべきである。

学生                      受講            科目
ID    | name   | grade    ID   | SubID   SubID | subject | teacher
------+--------+-------  ------+-------  ------+----------+--------
20101 | aoyama | 1       20101 | 1001     1001 | database | saitoh → takaku
20002 | suzuki | 2       20101 | 1002     1002 | software | murata
30203 | yamada | 3       20002 | 1001     1003 | compiler | nishi
                         20002 | 1003     1004 | media    | ogoshi
                  消す→ 30203 | 1004     1005 | internet | foobar → 追加

データベースの設計では、(1)概念設計、(2)論理設計、(3)物理設計が行われる。

  • 概念設計:概念スキーマの決定(実体・関係モデルを使う)。上記の受講データベースの設計例
  • 論理設計:論理スキーマの決定。関係データベースで実装?ほかのデータベース?
  • 物理設計:物理スキーマの決定。データの格納方法や管理方法を決める。

実体関連モデル(ERモデル)

データベース設計では、実体関連モデル(ERモデル:Entity-Relation model)が使われる。 実体とは、モデル化しようとする対象で独立した存在となれるもの。 実体が持つ色々な特性は属性と呼ばれる。 属性の取りうる値の集合を定義域、同一種類の実体の集まりを実体集合と呼ぶ。 関連とは、実体同士の相互関係をモデル化したもの

実体関連図(ER図)では、実体を長方形、関連をひし形、属性を楕円で表現する。 属性で、キーとなるものには下線をつけて表す。

ER図で調べると、実際にはもっと細かい規定で表現が行われている。 参考:IDEF1X表記とIE表記

GROUP BY HAVINGとビューテーブル

GROUP BY HAVING

GROUP BY-HAVING では、指定されたカラムについて同じ値を持つレコードがグループ化される。SELECT 文に指定される集約関数は、グループごとに適用される。HAVING は、ある条件を満たす特定のグループを選択するための条件で、WHERE と違い、集約関数が使える。

SELECT SG.商品番号, SUM(SG.在庫量)
  FROM SG
  GROUP BY SG.商品番号 HAVING SUM(SG.在庫量) >= 500 ;

このSQLを実行すると、SG のテーブルから、商品番号が同じものだけをあつめてグループ化される。そのグループごとに在庫量のデータの合計SUMを集約し、500以上のデータが出力される。

CREATE VIEW

今までで述べてきたSQLでは、実際のテーブルを対象に、結合・選択・射影を行う命令であり、これは概念スキーマと呼ばれる、対象となるデータベース全体を理解したプログラマによって扱われる。

しかし、プログラムの分業化を行い、例えば結果の表示だけを行うプログラマにしてみれば、全てのデータベースの表を考えながらプログラムを作るのは面倒である。そこで、結合・選択・射影の演算の結果で、わかりやすい単純な表となったものであれば、初心者のデータベースプログラマでも簡単に結果を扱うことができる。このような外部スキーマを構成するための機能が、ビューテーブルである。

-- 優良業者テーブルを作る --
CREATE VIEW 優良業者 ( 業者番号 , 優良度 , 所在 )
    AS SELECT S.業者番号, S.優良度, S.所在
         FROM S
         WHERE S.優良度 >= 15 ;

-- 優良業者テーブルから情報を探す --
SELECT *
  FROM 優良業者
  WHERE 優良業者.所在 = '福井' ;

ビューテーブルに対する SQL を実行すると、システムによっては予め実行しておいた CREATE VIEW の AS 以下の SQL の実行結果をキャッシュしておいて処理を行うかもしれない。システムによっては SQL の命令を 副クエリを組合せた SQL に変換し、処理を行うかもしれない。しかし、応用プログラマであれば、その SQL がどのように実行されるかは意識する必要はほとんど無いであろう。

ただし、ビューテーブルに対する 挿入・更新・削除といった演算を行うと、データによっては不整合が発生することもあるので注意が必要である。

SQL言語

教科書の流れに沿ってSQLの言語について、再掲

  • スキーマ定義
    • CREATE – 実テーブル、ビューテーブルの定義
    • GRANT – 権限の定義
  • スキーマ操作
    • DROP – 実テーブル、ビューテーブルの削除
    • REVOKE – 権限の削除
    • ALTER – テーブルの変更
    • ADD – カラムの追加
  • データ操作
    • SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE – レコードの検索、追加・削除・更新
    • トランザクション処理
      • データベースでは、原子性などを満たすためにデータベースへの更新履歴を保持している。これらの更新履歴をデータベースに反映させ確定する処理がトランザクション処理。
      • COMMIT – データベースの更新処理を確定
      • ROLLBACK – データベースの更新処理を取り消す

昨年度の資料では、次のネタも入っていたけど、後半の授業を演習時間とするため、説明はここまで。