SQLの基礎

前回の講義で、データベースでは、記録されているデータの読み書きは、SQL で行われ、射影・結合・選択を表す処理で構成されることを示した。SQL の機能を理解するために、同じ処理を C 言語で書いたらどうなるのかを示す。

SELECT S.業者番号         -- 必要とされるデータを抽出する射影 --
  FROM S                 -- 複数のテーブルを組合せる結合 --
  WHERE S.優良度 >= 20 ;  -- 対象となるデータを選び出す選択 --

// 配列の個数を求める #define 文
#define sizeofarray(ARY) (sizeof(ARY) / sizeof(ARY[0]))
// C言語なら... S のデータを構造体宣言で書いてみる。
struct Table_S {
   char 業者番号[ 6 ] ;
   char 業者名[ 22 ] ;
   int  優良度 ;
   char 所在[ 16 ] ;
} S[] = {
   { "S1" , "ABC社" , 20 , "福井" } ,
   :
} ;

// 結合
for( int i = 0 ; i < sizeofarray( S ) ; i++ ) {
   // 選択
   if ( S[i].優良度 >= 20 )
      // 射影
      printf( "%d¥n" , S[i].業者番号 ) ;
}

Sは、テーブル名であり、文脈上対象テーブルが明らかな場合、フィールド名の前の テーブルは省略可能である。

SELECT 業者番号 FROM S WHERE 優良度 >= 20 ;

WHERE 節で記述できる条件式では、= , <>(not equal) , < , > , <= , >= の比較演算子が使える。

直積と結合処理

ここで、SQLの最も便利な機能は、直積による結合処理。複数の表を組み合わせる処理。単純な表形式の関係データベースで、複雑なデータを表現できる基本機能となっている。

SELECT SG.商品番号 , S.所在
  FROM S , SG
  WHERE SG.業者番号 = S.業者番号

上記の様に FROM 節に複数のテーブルを書くと、それぞれのテーブルの直積(要素の全ての組み合わせ)を生成する処理が行われる。この機能が結合となる。しかし、これだけでは意味がないので、通常は外部キーが一致するレコードでのみ処理を行うように、WHERE SG.業者番号 = S.業者番号 のような選択を記載する。最後に、結果として欲しいデータを抽出する射影を記載する。

// C言語なら
struct Table_S {
   char 業者番号[ 6 ] ;
   char 業者名[ 22 ] ;
   int  優良度 ;
   char 所在[ 16 ] ;
} S[] = {
   { "S1" , "ABC社" , 20 , "福井" } ,
   :
} ;
struct Table_SG {
   char 業者番号[ 6 ] ;
   char 商品番号[ 6 ] ;
   int  在庫量 ;
} = SG[] {
   { "S1" , "G1" , 300 } ,
   :
} ;

// FROM S
for( int i = 0 ; i < sizeofarray( S ) ; i++ ) {
   // FROM SG
   for( int j = 0 ; j < sizeofarray( SG ) ; j++ ) {
      // WHERE S.業者番号 = SG.業者番号
      if ( strcmp( S[i].業者番号 , SG[j].業者番号 ) == 0 ) {
         // SELECT SG.商品番号 , S.所在
         printf( "%s %s¥n" , SG[j].商品番号 , S[i].所在 ) ;
      }
   }
}

(1) i,jの2重forループが、FROM節の結合に相当し、(2) ループ内のif文がWHERE節の選択に相当し、(3) printfの表示内容が射影に相当している。

射影の処理では、データの一部分を抽出することから、1件の抽出レコードが同じになることもある。この際の重複したデータを1つにまとめる場合には、DISTINCT を指定する。

SELECT DISTINCT SG.商品番号, S.所在
   FROM S, SG
   WHERE SG.業者番号 = S.業者番号 ;

上記のプログラムでは、データの検索は単純 for ループで記載しているが、内部で HASH などが使われていると、昇順に処理が行われない場合も多い。出力されるデータの順序を指定したい場合には、ORDER BY … ASC (or DESC) を用いる

SELECT SG.商品番号, S.所在
   FROM S, SG
   WHERE SG.業者番号 = S.業者番号
   ORDER BY S.所在 ASC ;        -- ASC:昇順 , DESC:降順 --

表型のデータと串刺し

FROM に記載する直積のための結合では、2つ以上のテーブルを指定しても良い。

SELECT S.業者名, G.商品名, SG.在庫量
　　FROM S, G, SG
   WHERE  S.業者番号 = SG.業者番号  -- 外部キー業者番号の対応付け --
     AND  SG.商品番号 = G.商品番号  -- 外部キー商品番号の対応付け --

// 上記の処理をC言語で書いたら

struct Table_G {
   char 商品番号[ 6 ] ;
   char 商品名[ 22 ] ;
   char 色[ 4 ] ;
   int  価格 ;
   char 所在[ 12 ] ;
} = G[] = {
   { "G1" , "赤鉛筆" , "青" , 120 , "福井" } ,
   :
} ;

// FROM S (結合)
for( int i = 0 ; i < sizeofarray( S ) ; i++ ) {
   // FROM G (結合)
   for( int j = 0 ; j < sizeofarray( G ) ; j++ ) {
      // FROM SG (結合)
      for( int k = 0 ; k < sizeofarray( SG ) ; k++ ) {
         // WHERE S.業者番号 = SG.業者番号
         //   AND SG.商品番号 = G.商品番号 (選択)
         if ( strcmp( S[i].業者番号 , SG[k].業者番号 ) == 0
           && strcmp( SG[k].商品番号 , G[j].商品番号 ) == 0 ) {
            // 使用するフィールドを出力 (射影)
            printf( "%s %s %d\n" ,
                    S[i].業者名 , G[j].商品名 , SG[k].在庫量 ) ;
         }
      }
   }
}

ここで結合と選択で実行している内容は、外部キーである業者番号を S から探す、商品番号を G から探している。この、外部キー対応しているものを探すという視点で、上記 C 言語のプログラムを書き換えると、以下のように表せる。

// FROM SG
for( int k = 0 ; k < sizeofarray( SG ) ; k++ ) {
   // 外部キー SG.業者番号に対応するものを S から探す
   for( int i = 0 ; i < sizeofarray( S ) ; i++ ) {
      if ( strcmp( S[i].業者番号 , SG[k].業者番号 ) == 0 ) {
         // 外部キー SG.商品番号に対応するものを G から探す
         for( int j = 0 ; j < sizeofarray( G ) ; j++ ) {
            if ( strcmp(SG[k].商品番号,G[j].商品番号) == 0 ) {
               printf( "%s %s %d\n" ,
                       S[i].業者名,G[j].商品名,SG[k].在庫量 ) ;
            }
         }
      }
   }
}

このような、複数の表の実体と関係を対応付けた検索を、データベースの専門の人は「データを串刺しにする」という言い方をすることも多い。

また、SQL では、このようなイメージの繰り返し処理を、数行で分かりやすく記述できている。このプログラム例では、キーに対応するものを単純 for ループで説明しているが、SQL ではプライマリキーなら、B木やハッシュなどを用いた検索が行われるが、SQLの記述するときにはあまり考えなくて良い。

SQLの副問い合せ

前節の結合処理は時として効率が悪い。このような場合は、副問い合わせを用いる場合も多い。

SELECT S.業者名, S.所在
  FROM S
  WHERE S.業者番号 IN
     ( SELECT SG.業者番号
         FROM SG
         WHERE SG.商品番号 = 'G2'
           AND SG.在庫量 >= 200 ) ;

まず、『◯ IN { … }』 の比較演算子は、◯が{…}の中に含まれていれば、真となる。また、SQLの中の (…) の中が副問い合わせである。

この SQL では、副問い合わせの内部には、テーブル S に関係する要素が含まれない。この場合、副問い合わせ(商品番号がG2で在庫量が200以上)は先に実行される。

{(S1,G2,200),(S2,G2,400),(S3,G2,200),(S4,G2,200)}が該当し、その業者番号の{S1,S2,S3,S4}が副問い合わせの結果となる。最終的に SELECT … FROM S WHERE S.業者番号 IN {‘S1′,’S2′,’S3′,’S4’} を実行する。

相関副問い合わせ

SELECT G.商品名, G.色, G.価格
  FROM G
  WHERE 'S4' IN 
     ( SELECT SG.業者番号
         FROM SG
         WHERE SG.商品番号 = G.商品番号 ) ;

この副問い合わせでは、内部に G.商品番号 が含まれており、単純に()内を先に実行することはできない。こういった副問い合わせは、相関副問い合わせと呼ばれる。

処理は、Gのそれぞれの要素毎に、副問い合わせを実行し、その結果を使って WHERE節の判定を行う。WHERE節の選択で残った結果について、射影で商品名,色,価格が抽出される。

// 概念の説明用に、C言語風とSQL風を混在して記載する
for( int i = 0 ; i < sizeofarray( G ) ; i++ ) {
   SELECT SG.業者番号 FROM SG
    WHERE SG.商品番号 = G[i].商品番号 を実行
   if ( WHERE 'S4' IN 副query の結果が真なら ) {
      printf( ... ) ;
   }
}
// 全てのG 副queryの結果     WHERE 射影
// G1 ->  {S1,S2}
// G2 ->  {S1,S2,S3,S4} -> ◯ -> (ノート,青,170)
// G3 ->  {S1}
// G4 ->  {S1,S4}       -> ◯ -> (消しゴム,白,50)
// G5 ->  {S1,S4}       -> ◯ -> (筆箱,青,300)
// G6 ->  {S1}

データベースの機能

データベースを考える時、利用者の視点で分類すると、(1) データベースの管理者(データベース全体の管理)、(2) 応用プログラマ(SQLなどを使って目的のアプリケーションに合わせた処理を行う)、(3) エンドユーザ(データベース処理の専門家でなく、DBシステムのGUIを使ってデータベースを操作する)となる。

データベース管理システム(DBMS)では、データとプログラムを分離してプログラムを書けるように、データ操作言語(SQL)で記述する。

また、データは独立して扱えるようにすることで、データへの物理的なアクセス方法があっても、プログラムの変更が不要となるようにします。

データベースは、利用者から頻繁に不定期にアクセスされる。このため、データの一貫性が重要となる。これらを満たすためには、(a) データの正当性の確認、(b) 同時実行制御(排他制御)、(c) 障害回復の機能が重要となる。

これ以外にも、データベースからデータを高速に扱えるためには、検索キーに応じてインデックスファイルを管理してくれる機能や、データベースをネットワーク越しに使える機能などが求められる。

データベースに対する視点

実体のデータをそれぞれの利用者からデータベースを記述したものはスキーマと呼ばれる。そのスキーマも3つに分けられ、これを3層スキーマアーキテクチャと呼ぶ。

• 外部スキーマ – エンドユーザからどんなデータに見えるのか
• 概念スキーマ – 応用プログラマからは、どんな表の組み合わせで見えるのか、表の中身はどんなものなのか。
• 内部スキーマ – データベース管理者から、どんなファイル名でどんな形式でどう保存されているのか

データモデル

データを表現するモデルには、いくつかのモデルがある。

• 階層モデル – 木構造で枝葉に行くにつれて細かい内容
• ネットワークモデル – データの一部が他のデータ構造と関係している。
• 関係モデル – すべてを表形式で表す

データベースの基礎

データベースは、1970年頃に、E.F.コッド博士によりデータベースのための数学的な理論が確立された。

• 集合 A, B – 様々なデータ
• 直積 A✕B = { (x,y) | x∈A , y∈B } 集合A,Bのすべての組み合わせ
• 関係 R(A,B) すべての組み合わせのうち、関係があるもの。直積A,Bの部分集合

例えば、A={ s,t,u } , B={ p,q } (定義域) なら、

A✕B = { (s,p) , (s,q) , (t,p) , (t,q) , (u,p) , (u,q) }

このうち、Aが名前(sさん,tさん,uさん)、Bが性別(p=男性,q=女性)を表すなら、

R(A,B) = { (s,p) , (t,q) , (u,p) } 　　(例)
(例)：(sさん,男性) , (tさん,女性) , (uさん,男性)

理解確認

• データベースにおける3層スキーマアーキテクチャについて説明せよ
• 集合A,Bが与えられた時、関係R(A,B) はどのようなものか、数学定義や実例をあげて説明せよ。