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データベースの用語など

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、以下の3つの視点の違いがある。

  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)

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する。

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、どのような表の組み合わせで見えるのか、表の中身はどのようなものなのか。
  • 内部スキーマ – データベース管理者からみて、表の中身は、どのようなファイル名でどのよう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。

  1. 階層型データモデル – 木構造で枝葉に行くにつれて細かい内容
  2. ネットワーク型モデル – データの一部が他のデータ構造と関係している。
  3. 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 AB = { (x,y| xA , yB } 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、

AB = { (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。

データベースガイダンス2021

インターネットの情報量

インターネット上の情報量の話として、2010年度に281EB(エクサバイト)=281✕1018B(参考:kMGTPEZY)で、2013年度で、1.2 ZB(ゼタバイト)=1.2✕1021B という情報があった。ムーアの法則の「2年で2倍」の概算にも、それなりに近い。 では、今年2021年であれば、どのくらいであろうか?

しかし、これらの情報をGoogleなどで探す場合、すぐにそれなりに情報を みつけてくれる。これらは、どの様に実装されているのか?

Webシステムとデータベース

まず、指定したキーワードの情報を見つけてくれるものとして、 検索システムがあるが、このデータベースはどのようにできているのか?

Web創成期の頃であれば、Yahooがディレクトリ型の検索システムを構築 してくれている。(ページ作者がキーワードとURLを登録する方式) しかし、ディレクトリ型では、自分が考えたキーワードではページが 見つからないことが多い。

そこで、GoogleはWebロボット(クローラー)による検索システムを構築した。 Webロボットは、定期的に登録されているURLをアクセスし、 そのページ内の単語を分割しURLと共にデータベースに追加する。 さらに、ページ内にURLが含まれていると、そのURLの先で、 同様の処理を再帰的に繰り返す。

これにより、巨大なデータベースが構築されているが、これを普通のコンピュータで実現すると、処理速度が足りず、3秒ルール/5秒ルール (Web利用者は次のページ表示が3秒を越えると、次に閲覧してくれない)で能力不足になってしまう。だからこそ、これらを処理するには負荷分散が重要となる。

Webシステムの負荷分散

一般的に、Webシステムを構築する場合には、 1段:Webサーバ、2段:動的ページ言語、3段:データベースとなる場合も 多い。この場合、OS=Linux,Web=Apache,DB=MySQL,動的ページ生成言語=PHPの組合せで、 LAMP構成とする場合も多い。

一方で、大量のデータを処理するDBでは、フロントエンド,セカンダリDB(スレーブDB),プライマリDB(マスタDB)のWebシステムの3段スキーマ構成となることも多い。
フロントエンドは、大量のWebユーザからの問合せを受ける部分であり、必要に応じてセカンダリDBに問合せを行う。
大量のユーザからの問合せを1台のデータベースシステムで捌くには処理の負荷が高い場合、複数のデータベースで負荷分散を行う。プライマリDBは、複数のデータベースシステムの原本となるべきデータを保存される。負荷分散の為に分散されたセカンダリDBは、プライマリDBと内容の同期をとりながらフロントエンドからの問合せに応答する。

データベースシステム

データベースには、ファイル内のデータを扱うためのライブラリの BerkleyDB といった場合もあるが、複雑なデータの問い合わせを実現する 場合には、リレーショナル・データベース(RDB)を用いる。 RDBでは、データをすべて表形式であらわし、SQLというデータベース 問い合わせ言語でデータを扱う。 また、問い合わせは、ネットワーク越しに実現可能であり、こういった RDBで有名なものとして、Oracle , MySQL , PostgreSQL などがある。 単一コンピュータ内でのデータベースには、SQLite などがある。

リレーショナルデータベースの串刺し

商品名 単価 個数 価格
りんご 200 2 400
みかん 50 6 300
アイスクリーム 125 1 125
みかん 50 3 150

このような表データでは、たとえば「みかん」の単価が変更になると、2行目,4行目を変更しなければいけなくなる。巨大な表の場合、これらの変更は大変。

そこで、この表を2つに分類する。

単価表
商品ID 商品名 単価
1010 りんご 125
1011 みかん 50
2101 アイスクリーム 125
販売表
商品ID 個数
1010 2
1011 6
2101 1
1011 3
必要に応じて、2つの表から、以下のような SQL の命令で、データを抽出する。

select 単価表.商品名, 単価表.単価, 販売表.個数, 単価表.単価*販売表.個数
    from 単価表, 販売表 ;

 

データベースに求められるのACID特性

データベースシステムと呼ばれるには、ACID特性が重要となる。(次に述べるデータベースが無かったら…を参照)

  • A: 原子性 (Atomicity) – 処理はすべて実行するか / しない のどちらか。
  • C: 一貫性 (Consistency) – 整合性とも呼ばれ、与えられたデータのルールを常に満たすこと。
  • I: 独立性 (Isolation) – 処理順序が違っても結果が変わらない。それぞれの処理が独立している。
  • D: 永続性 (Durability) – データが失われることがない(故障でデータが無くならないとか)

しかし、RDBでは複雑なデータの問い合わせはできるが、 大量のデータ処理のシステムでは、フロントエンド,セカンダリDB,プライマリDB の同期が問題となる。この複雑さへの対応として、最近は NoSQL(RDB以外のDB) が 注目されている。(例: Google の BigTable)

データベースが無かったら

これらのデータベースが無かったら、どのようなプログラムを作る 必要があるのか?

情報構造論ではC言語でデータベースっぽいことをしていたが、 大量のデータを永続的に扱うのであれば、ファイルへのデータの読み書き 修正ができるプログラムが必要となる。

こういったデータをファイルで扱う場合には、1件のデータ長が途中で 変化すると、N番目のデータは何処?といった現象が発生する。 このため、簡単なデータベースを自力で書くには、1件あたりのデータ量を 固定し、lseek() , fwrite() , fread() などの 関数でランダムアクセスのプログラムを書く必要がある。

また、データの読み書きが複数同時発生する場合には、排他処理(独立性)も 重要となる。例えば、銀行での預け金10万の時、3万入金と、2万引落としが 同時に発生したらどうなるか? 最悪なケースでは、 (1)入金処理で、残金10万を読み出し、 (2)引落し処理で、残金10万を読み出し、 (3)入金処理で10万に+3万で、13万円を書き込み、 (4)引落し処理で、残金10万-2万で、8万円を書き込み。 で、本来なら11万になるべき結果が、8万になるかもしれない。

さらに、コンピュータといってもハードディスクの故障などは発生する。 障害が発生してもデータの原子性永続性を保つためには、バックアップや 障害対応が重要となる

B木とデータベース

2分探索木の考え方を拡張したもので、B木がある。

B木の構造

2分木では、データの増減で木の組換えの発生頻度が高い。そこで、1つのノード内に複数のデータを一定数覚える方法をとる。B木では、位数=Nに対し、最大2N個のデータd0..d2N-1と、2N+1本のポインタp0..p2Nから構成される。piの先には、di-1<x<di を満たすデータが入った B木のノードを配置する。ただし、データの充填率を下げないようにするため、データは最小でもN個、最大で2N個を保存する。

B木からデータの検索

データを探す場合は、ノード内のデータ diの中から探し、見つからない場合は、ポインタの先のデータを探す。位数がある程度大きい場合、ノード内の検索は2分探索法が使用できる。また、1つのノード内の検索が終われば、探索するデータ件数は、1/N〜1/2Nとなることから、指数的に対象件数が減っていく。よって、検索時間のオーダは、O(logN) となる。

B木へのデータの追加

B木にデータを追加する場合は、ノード内に空きがあれば、単純にデータの追加を行う。ノード内のデータが2N個を越える場合は、以下のような処理を行う。

ノード内のデータと追加データを並べ、その中央値を選ぶ。この中央値より大きいデータは、新たにつくられたノードに移す。中央値のデータは上のノードに追加処理を行う。このような方法を取ることで、2分木のような木の偏りが作られにくい構造となるようにする。

データを削除する場合も同様に、データ件数がN個を下回る場合は、隣接するノードからデータを取ってくることで、N個を下回らないようにする。

B木とデータベース

このB木の構造は、一般的にデータベースのデータを保存するために広く利用されている。

データベースシステムでは、データを効率よく保存するだけでなく、データの一貫性が保たれるように作られている。
例えば、データベースのシステムが途中でクラッシュした場合でも、データ更新履歴の情報を元にデータを元に戻し、データを再投入して復旧できなければならない。データを複数の所からアクセスした場合に、その順序から変な値にならないように、排他制御も行ってくれる。

データベースで最も使われているシステムは、データすべてを表形式で扱うリレーショナル・データベースである。

((リレーショナル・データベースの例))
STUDENT                             RESULT
ID   | name     | grade | course    ID   | subject | point
-----+----------+-------+--------   -----+---------+-------
1001 | t-saitoh |  5    | EI        1001 | math    | 83
1002 | sakamoto |  4    | E         1001 | english | 65
1003 | aoyama   |  4    | EI        1002 | english | 90

((SQLの例))
select STUDENT.name, RESULT.subject, RESULT.point --射影--
   from STUDENT , RESULT                          --結合--
   where STUDENT.ID == RESULT.ID    -- 串刺し --   --選択--
         and RESULT.point >= 60 ;

((上記SQLをC言語で書いた場合))
for( st = 0 ; st < 3 ; st++ )                   // 結合
   for( re = 0 ; re < 3 ; re++ )
      if ( student[ st ].ID == result[ re ].ID  // 選択
        && result[ re ].point >= 60 )
           printf( "%s %s %d" ,                 // 射影
                   student[ st ].name ,
                   result[ re ].subject ,
                   result[ re ].point ) ;

B+木

データベースの処理では、目的のデータを O(log N) で見つける以外にも、全データに対する処理も重要である。この場合、全てのデータに対する処理では、単純なB木では再帰呼び出しが必要となる。しかし、他の表でも再帰処理を伴うと、プログラムは複雑になってしまう。

そこで、B木のデータを横方向に並べて処理を行う場合に、その処理が簡単になるように B+木が用いられる。
この方法では、末端のノードは、隣接するノードへのポインタを持つ。

データベースの用語など

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、どのような表の組み合わせで見えるのか、表の中身はどのようなものなのか。
  • 内部スキーマ – データベース管理者からみて、表の中身は、どのようなファイル名でどのよう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。

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 AB = { (x,y| xA , yB } 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、

AB = { (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。

データベースガイダンス2020

インターネットの情報量

インターネット上の情報量の話として、2010年度に281EB(エクサバイト)=281✕1018B(参考:kMGTPEZY)で、2013年度で、1.2 ZB(ゼタバイト)=1.2✕1021B という情報があった。ムーアの法則の「2年で2倍」の概算にも、それなりに近い。 では、今年2020年であれば、どのくらいであろうか?

しかし、これらの情報をGoogleなどで探す場合、すぐにそれなりに情報を みつけてくれる。これらは、どの様に実装されているのか?

Webシステムとデータベース

まず、指定したキーワードの情報を見つけてくれるものとして、 検索システムがあるが、このデータベースはどのようにできているのか?

Web創成期の頃であれば、Yahooがディレクトリ型の検索システムを構築 してくれている。(ページ作者がキーワードとURLを登録する方式) しかし、ディレクトリ型では、自分が考えたキーワードではページが 見つからないことが多い。

そこで、GoogleはWebロボット(クローラー)による検索システムを構築した。 Webロボットは、定期的に登録されているURLをアクセスし、 そのページ内の単語を分割しURLと共にデータベースに追加する。 さらに、ページ内にURLが含まれていると、そのURLの先で、 同様の処理を再帰的に繰り返す。

これにより、巨大なデータベースが構築されているが、これを普通のコンピュータで実現すると、処理速度が足りず、3秒ルール/5秒ルール (Web利用者は次のページ表示が3秒を越えると、次に閲覧してくれない)で能力不足になってしまう。だからこそ、これらを処理するには負荷分散が重要となる。

Webシステムの負荷分散

一般的に、Webシステムを構築する場合には、 1段:Webサーバ、2段:動的ページ言語、3段:データベースとなる場合も 多い。この場合、OS=Linux,Web=Apache,DB=MySQL,動的ページ生成言語=PHPの組合せで、 LAMP構成とする場合も多い。

一方で、大量のデータを処理するDBでは、フロントエンド,セカンダリDB(スレーブDB),プライマリDB(マスタDB)のWebシステムの3段スキーマ構成となることも多い。
フロントエンドは、大量のWebユーザからの問合せを受ける部分であり、必要に応じてセカンダリDBに問合せを行う。
大量のユーザからの問合せを1台のデータベースシステムで捌くには処理の負荷が高い場合、複数のデータベースで負荷分散を行う。プライマリDBは、複数のデータベースシステムの原本となるべきデータを保存される。負荷分散の為に分散されたセカンダリDBは、プライマリDBと内容の同期をとりながらフロントエンドからの問合せに応答する。

データベースシステム

データベースには、ファイル内のデータを扱うためのライブラリの BerkleyDB といった場合もあるが、複雑なデータの問い合わせを実現する 場合には、リレーショナル・データベース(RDB)を用いる。 RDBでは、データをすべて表形式であらわし、SQLというデータベース 問い合わせ言語でデータを扱う。 また、問い合わせは、ネットワーク越しに実現可能であり、こういった RDBで有名なものとして、Oracle , MySQL , PostgreSQL などがある。 単一コンピュータ内でのデータベースには、SQLite などがある。

リレーショナルデータベースの串刺し

商品名 単価 個数 価格
りんご 200 2 400
みかん 50 6 300
アイスクリーム 125 1 125
みかん 50 3 150

このような表データでは、たとえば「みかん」の単価が変更になると、2行目,4行目を変更しなければいけなくなる。巨大な表の場合、これらの変更は大変。

そこで、この表を2つに分類する。

単価表
商品ID 商品名 単価
1010 りんご 125
1011 みかん 50
2101 アイスクリーム 125
販売表
商品ID 個数
1010 2
1011 6
2101 1
1011 3
必要に応じて、2つの表から、以下のような SQL の命令で、データを抽出する。

select 単価表.商品名, 単価表.単価, 販売表.個数, 単価表.単価*販売表.個数
    from 単価表, 販売表 ;

 

データベースに求められるのACID特性

データベースシステムと呼ばれるには、ACID特性が重要となる。(次に述べるデータベースが無かったら…を参照)

  • A: 原子性 (Atomicity) – 処理はすべて実行するか / しない のどちらか。
  • C: 一貫性 (Consistency) – 整合性とも呼ばれ、与えられたデータのルールを常に満たすこと。
  • I: 独立性 (Isolation) – 処理順序が違っても結果が変わらない。それぞれの処理が独立している。
  • D: 永続性 (Durability) – データが失われることがない(故障でデータが無くならないとか)

しかし、RDBでは複雑なデータの問い合わせはできるが、 大量のデータ処理のシステムでは、フロントエンド,スレーブDB,マスタDB の同期が問題となる。この複雑さへの対応として、最近は NoSQL(RDB以外のDB) が 注目されている。(例: Google の BigTable)

データベースが無かったら

これらのデータベースが無かったら、どのようなプログラムを作る 必要があるのか?

情報構造論ではC言語でデータベースっぽいことをしていたが、 大量のデータを永続的に扱うのであれば、ファイルへのデータの読み書き 修正ができるプログラムが必要となる。

こういったデータをファイルで扱う場合には、1件のデータ長が途中で 変化すると、N番目のデータは何処?といった現象が発生する。 このため、簡単なデータベースを自力で書くには、1件あたりのデータ量を 固定し、lseek() , fwrite() , fread() などの 関数でランダムアクセスのプログラムを書く必要がある。

また、データの読み書きが複数同時発生する場合には、排他処理(独立性)も 重要となる。例えば、銀行での預け金10万の時、3万入金と、2万引落としが 同時に発生したらどうなるか? 最悪なケースでは、 (1)入金処理で、残金10万を読み出し、 (2)引落し処理で、残金10万を読み出し、 (3)入金処理で10万に+3万で、13万円を書き込み、 (4)引落し処理で、残金10万-2万で、8万円を書き込み。 で、本来なら11万になるべき結果が、8万になるかもしれない。

さらに、コンピュータといってもハードディスクの故障などは発生する。 障害が発生してもデータの永続性を保つためには、バックアップや 障害対応が重要となる

創造工学演習・予備実験・PHPとDB

インターネットを活用したプログラムを作成する場合、データを保存管理するためのデータベースと、データベースのデータを処理するためのプログラム言語が必要となってくる。今回の予備実験では、そのためにリレーショナルデータベースと、Webの動的なプログラム言語である PHP について説明する。

リレーショナル・データベース

データベースは、データを保存し、矛盾が発生しない様に管理してくれるシステムであり、インターネットで活用されている。

データを確実に保存し、矛盾なく扱うためには、本来複雑なプログラムが必要となる。この中で、データを表形式のテーブルを組み合わせて管理するシステムはリレーショナルデータベースと呼ばれる。リレーショナルデータベースでは、データの問い合わせなどの処理が簡単にできるように、SQL と呼ばれる言語を使って処理を行う。

大量のデータをインターネットの中で利用するためには、ネットワークを経由してデータの問い合わせが求められ、有名なデータベースシステムには、Oracle, MySQL などがある。今回の実験では、ネットワーク機能は持たないが簡単な手続きで使うことができる SQLite を使って説明する。

また、今回の予備実験では時間も限られることから、複数の表を組み合わせた SQL の処理については割愛する。

SQLの基本

リレーショナルデータベースでは、データの基本は表形式データであり、1つの表に相当するデータはテーブルと呼ぶ。

以下の様な名前・住所・年齢のデータがあったとすると、1人前のデータをレコードと呼び、name, addr, age といった属性はカラムと呼ぶ。

name addr age
t-saitoh 越前市 55 ←レコード
sakamoto 福井市 50
murata 福井市 35
↑カラム

データの型には、文字列型(char型,varchar型,text型)や、数値型(integer型,decimal型,real型)などがあり、create table 文にてカラムの型を定義する。

create table テーブルを作る

データベースの表を使う最初には、create table 文を実行する。C言語での struct 文をイメージすると解り易いかもしれないが、データはデータベースの中に永続的に保存されるので、システムを動かす最初に一度実行するだけで良い。

上記のような名前・住所・年齢のデータ構造であれば、次の様な create table 文を使う。

create table テーブル名 (
    カラム名1  型1 ,
    カラム名2  型2 
    ) ;
-- 例 --
create table PERSON (        -- テーブル名:PERSON
    name  varchar( 20 ) ,    -- 名前
    addr  varchar( 20 ) ,    -- 住所
    age   integer ,          -- 年齢
    primary key( name )      -- name はデータ検索のキーであり重複は許されない
    ) ;

これと同じ様な処理をC言語で書くのであれば、以下の様な構造体宣言と同じであろう。

struct PERSON {
    char name[ 20 ] ;    // 名前
    char addr[ 20 ] ;    // 住所
    int  age ;           // 年齢
} ;

drop table テーブルを消す

データベースは永続的に保存されるので、テーブル全体のデータが不要であれば、drop table 命令で、テーブル全体を消す。

drop table テーブル名 ;
-- 例 --
drop table PERSON ;

insert into レコードを追加

データベースに1レコードを保存するには、insert文を用いる。

insert into テーブル名 ( カラム名... ) values( 値... ) ;
-- 例 --
insert into PERSON ( name ,       addr ,    age )
            values ( 't-saitoh' , '越前市' , 55  ) ;
insert into PERSON ( name ,       addr ,    age )
            values ( 'sakamoto' , '福井市' , 50  ) ;
insert into PERSON ( name ,       addr ,    age )
            values ( 'murata' ,   '福井市' , 35  ) ;

delete レコードを消す

データベースのレコードを消すには、delete 文を用いる。条件を満たす複数のデータをまとめて消すことができる。

delete from テーブル名 where 条件 ;
-- 例 --
-- 40歳未満のデータを全て消す。 murata,福井市,35 が消える。
delete from PERSON
       where age < 40 ;

update レコードを更新

データベースのレコードを修正するには、update 文を用いる。条件を満たす複数のデータをまとめて修正することもできる。

update テーブル名 set カラム = 値 where 条件 ;
-- 例 --
-- 住所が越前市のレコードの年齢を 0 にする。
update PERSON set age = 0
       where addr == '越前市' ;

select データを探す

データベースの内容を参照するための命令が select 文。where を記載することで、特定の条件のデータだけを選択したり、特定のカラムだけを抽出することができる。

select カラム名 from テーブル名 where 条件 ;
-- 例 --
-- PERSON の全データを出力
select * from PERSON ;

-- PERSON の住所が福井市だけを選別し、名前と住所を抽出
select name,addr from PERSON
       where addr = '福井市' ;

-- PERSON の年齢の最高値を出力 (集約関数)
select max(age) from PERSON
       where addr = '福井市' ;

-- PERSON の年齢条件を満たす人数を数える (集約関数)
select count(name) from PERSON
       where age >= 50 ;

動的なプログラム言語とPHP

本来、Webサーバが作られた頃は、論文や研究用のデータを公開する物であったが、扱うデータが増えるにつれ、特定の論文や研究データの一覧を表示したり探したりという処理が求められた。こういった処理のためにWebページのアクセスを受けた時に処理を実行する CGI という機能があったが、これを発展させてできたプログラム言語が PHP である。

PHPでは、ページを表示するための HTML の中に <?php?> のといった開始タグ・終了タグの中に、ブラウザから送られてきたデータに合わせて、処理を行うPHPの命令を記述し、データを(一般的にはHTML形式で)表示することができる。基本文法は C 言語に似ているが、様々なデータを扱うために変数にはどのような型でも保存できるようになっている。

ブラウザからデータを送るためのform文

ブラウザで入力欄を作ったり選択肢を表示し、その結果を送るための HTML は、入力フォーム(form)と呼ぶ。

<form method="get" action="処理ページ" >

  <input type="text" name="変数名" />

  <input type="radio" name="変数名" value="値" />
  <input type="checkbox" name="変数名" value="値" />

  <textarea cols="横文字数" rows="行数"></textarea>

  <select name="変数名">
    <option value="値1">表示1</option>
    <option value="値2">表示2</option>
  </select>
  <input type="submit" value="実行ボタンに表示する内容" />
</form>

formでは、入力する項目に変数名の名前を付け、action=”” で示したページにデータを送る。

PHPのプログラムの基本

PHPのプログラムは、外見は一般的に HTML ファイルであり、途中で <?php のタグからは、?> までの範囲が、PHP で処理が行われる。PHP のプログラムで print が実行されると、その場所に print 内容が書かれているような HTML ファイルが生成され、ブラウザで表示される。

PHP の中で変数は、$ で始まり、型宣言は基本的に不要である。

文字データを連結する場合は、”.” 演算子を使う。ダブルクオテーション”…”で囲まれた文字列の中の $名前 の部分は、変数名として扱われ、変数名の内容に置き換えられる。

HTMLのform文の action 属性で示された php であれば、PHPの中で送られてきた値を $_GET[‘変数名’] (method=”get”の場合)、 $_POST[‘変数名’] (method=”post”の場合)、または $_REQUEST[‘変数名’] (method=”get” or “post”) で参照できる。

((( sample.php )))
<html>
   <head>
      <title>sample.php</title>
      <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
   </head>
   <body>
      <form action="sample.php" method="POST">
         <input name="A" type="text" />     <!-- 変数 $A -->
         +
         <input name="B" type="text" />     <!-- 変数 $B -->
         =
         <?php 
            ini_set( 'error_reporting' , E_WARNING ) ;
            if ( $_REQUEST[ "A" ] != "" && $_REQUEST[ "B" ] != "" ) {
               print $_REQUEST[ "A" ] + $_REQUEST[ "B" ] ;
            } else {
               print "<INPUT TYPE=submit>" ;
            }
         ?>
      </form>
   </body>
</html>

PHPでデータベースを扱う

SQLのデータベースを、プログラム言語の中で扱う場合は、その記述も色々である。PHPでは以下の様にSQLを扱う。

((( survey-init.php )))
<html>
   <head>
      <title>survey_init.php</title>
      <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
   </head>
   <body>
      <?php
         // デバッグ用にエラー警告を表示する
         ini_set( 'error_reporting' , E_WARNING ) ;
         // データベースに接続する
         $data_dir = "../public_data" ;
         $dbh = new PDO( "sqlite:$data_dir/sqlite.db" ) ;
         // データベースを初期化する
         $init_sql = "drop table if exists Survey ;"
                   . "create table Survey ("
                   . "  uid  varchar( 20 ) ,"
                   . "  item varchar( 10 )"
                   . ") ;"
                   . "insert into Survey ( uid , item ) values ( 't-saitoh' , '猫'        ) ;"
                   . "insert into Survey ( uid , item ) values ( 'tomoko' ,   'ケーキ'     ) ;"
                   . "insert into Survey ( uid , item ) values ( 'mitsuki' ,  'ボードゲーム' ) ;"
                   ;
         if ( $dbh->exec( $init_sql ) < 0 ) {
            print "Error: $init_sql" ;
         }
         // データベースの表形式を読み出し、表形式で出力する。
         print "<table border='1'>\n" ;
         print "<tr><td align='center'>uid</td><td align='center'>item</td></tr>\n" ;
         $select_sql = "select uid,item from Survey ;" ;
         foreach( $dbh->query( $select_sql ) as list( $uid , $item ) ) {
            print "<tr><td>$uid</td><td>$item</td></tr>\n" ;
         }
         print "<table>\n" ;

         // データベースの単一データを取り出す
         $count_sql = "select count(item) from Survey where item = 'ケーキ' ;" ;
         print $dbh->query( $count_sql )->fetchColumn() ;
      ?>
   </body>
</html>

PHPの主要なSQL関数(PDO)

$dbh = new PDO(…) ; データベースに接続するハンドラを取得。
$dbh->exec( “create…” ) ; データベースでSQLを実行。
$dbh->query( “select…” ) ; データベースに問い合わせ。「1レコードに対応した配列」が全データだけ繰り返す、2次元配列を返す。
$dbh->query( “…” )->fetchColumn() 結果が1つだけの問い合わせ。集約関数の結果を参照する場合に用いる。

練習問題(1)

  • 上記の survey-init.php の select 文の部分を編集し、色々なデータ検索を試してみよ。

入力フォームのデータをデータベースに書き込む

((( survey-vote.php )))
<?php
    // エラー警告を表示                                                                                                     
    ini_set( 'error_reporting' , E_WARNING ) ;

    // form から送られてきた変数を保存                                                                                      
    $uid  = $_REQUEST[ "uid" ] ;
    $item = $_REQUEST[ "item" ] ;

    // データベースに接続する                                                                                               
    $data_dir = "../public_data" ;
    $dbh = new PDO( "sqlite:$data_dir/sqlite.db" ) ;

    // データベースに項目を追加する                                                                                         
    if ( $uid != "" && $item != "" ) {
        $insert_sql = sprintf( "insert into Survey( uid , item ) values ( %s , %s ) ;" ,
                               $dbh->quote( $uid ) , $dbh->quote( $item ) ) ;
        $dbh->exec( $insert_sql ) ;

        // reload処理で追記しないためページを強制的に再表示させる                                                           
        header( "Location: survey-vote.php" ) ;
    }
?>
<html>
  <head>
    <title>survey_vote.php</title>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
  </head>
  <body>
    <form method="get" action="survey-vote.php">
       名前:   <input type="text" name="uid" />
       好きな物:<input type="text" name="item" />
       <input type="submit" value="投票" />
    </form>
    <?php
      // データベースの表形式を読み出し、表形式で出力する。                                                                   
      print "<table border='1'>\n" ;
      print "  <tr><td align='center'>uid</td><td align='center'>item</td></tr>\n" ;

      $select_sql = "select uid,item from Survey ;" ;
      foreach( $dbh->query( $select_sql ) as list( $t_uid , $t_item ) ) {
          print "  <tr><td>$t_uid</td><td>$t_item</td></tr>\n" ;
      }
      print "</table>\n" ;
    ?>
  </body>
</html>

練習問題(2)

  • 上記の survey-vote.php のプログラムを編集し色々な入力方法・出力方法を試してみよ。
    • 例えば、入力の item 選択に select や ラジオボタン フォームを使う。
    • 例えば、出力結果で、item の投票結果を、棒グラフで出力する。