ホーム » 「SQL」タグがついた投稿

タグアーカイブ: SQL

2024年6月
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30  

検索・リンク

PHPとデータベースによるバックエンドプログラミング

前回の講義では、Webページの作り方として、JavaScriptを用いたブラウザで動くプログラミングについて説明を行った。今回の授業では、データを管理しているサーバ側(バックエンド)で使われるプログラミング言語 PHP についての紹介と、データを管理するためのプログラム言語 SQL について説明し、簡単な演習をレポート課題とする。

PHPとデータベースによるバックエンドプログラミング

2分木による構文木とデータベースとB木

コンパイラの処理の流れ

構文の構造を表すために、2分木を使うという話をこの後に行うが、その前にコンパイラが機械語を生成するまでの処理の流れについて説明をする。

Cコンパイラのソース
  ↓
プリプロセッサ (#define,#includeなどの処理)
  ↓
コンパイラ
・字句解析(ソースコードをトークンに切り分ける)
・構文解析(トークンから構文木を生成)
・最適化(命令を効率よく動かすために命令を早い命令に書き換え)
・コード生成(構文木から中間コードを生成)
  |
  | リンカでライブラリと結合
 (+)←---ライブラリ
  ↓ 
 機械語

2項演算と構文木

演算子を含む式が与えられたとして、古いコンパイラではそれを逆ポーランド変換して計算命令を生成していた。しかし最近の複雑な言語では、計算式や命令を処理する場合、その式(または文)の構造を表す2分木(構文木)を生成する。。

   +
  / \
 1   *
    / \
   2   3

演算子の木のノードで、末端は数値であることに注目し、右枝・左枝がNULLなら数値(data部にはその数値)、それ以外は演算子(data部には演算子の文字コード)として扱うとして、上記の構文木のデータを作る処理と、その構文木の値を計算するプログラムを示す。

struct Tree {
   int          data ;
   struct Tree* left ;
   struct Tree* right ;
} ;
struct Tree* tree_int( int x ) // 数値のノード
{
   struct Tree* n ;
   n = (struct Tree*)malloc( sizeof( struct Tree ) ) ;
   if ( n != NULL ) {
      n->data = x ;
      n->left = n->right = NULL ;
   }
   return n ;
}
struct Tree* tree_op( int op , // 演算子のノード
                      struct Tree* l , struct Tree* r ) {
   struct Tree* n ;
   n = (struct Tree*)malloc( sizeof( struct Tree ) ) ;
   if ( n != NULL ) {     // ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(D)
      n->data  = op ;
      n->left  = l ;
      n->right = r ;
   }
   return n ;
}
// 与えられた演算子の木を計算する関数
int eval( struct Tree* p ) {
   if ( p->left == NULL && p->right == NULL ) {
      // 数値のノードは値を返す
      return p->data ;
   } else {
      // 演算子のノードは、左辺値,右辺値を求め
      // その計算結果を返す
      switch( p->data ) {
      case '+' : return eval( p->left ) + eval( p->right ) ;
      case '*' : return eval( p->left ) * eval( p->right ) ;
      }              // ~~~~~~~~~~~~~~~(E)      ~~~~~~~~(F)
   }
}

void main() {
   struct Tree* exp =  // 1+(2*3) の構文木を生成
      tree_op( '+' ,
               tree_int( 1 ) ,
               tree_op( '*' ,
                        tree_int( 2 ) ,
                        tree_int( 3 ) ) ) ;
   printf( "%d¥n" , eval( exp ) ) ;
}

理解度確認

  • 上記プログラム中の(A)~(F)の型を答えよ。

2分探索木の考え方を拡張したものでB木があり、データベースシステムではB木を基本としたデータ構造が活用されている。

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。p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を保存する。下図は位数2のB木の例を示す。

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( log ) 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
                                   外部キー
((SQLの例 2つの表の串刺し))
-- 60点以上の学生名,科目名,点数を出力 --
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(from)
   for( re = 0 ; re < 3 ; re++ )
      if ( student[ st ].ID == result[ re ].ID  // 選択(where)
           && result[ re ].point >= 60 )
           printf( "%s %s %d" ,                 // 射影(select)
                   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。下図で示すB+木では、青で示す検索用のB木の部分と、赤で示す順次処理を行うためのシーケンスセットの部分から構成される。

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 (create view の例)
  • 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。

関係データベースの基礎

関係データベースは、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)

SQLの導入

コッドが提唱した関係データベースの理論に基づいて作った Alpha 言語を元に、IBM が SEQUEL を開発したが、商標の問題で SQL と名前が変更された。同じころにコッドらの論文を元に、ラリー・エリソンらにより Oracle が開発されている。

SQLは、データベース管理システム(RDBMS)において、データの操作や定義を行うためのデータベース言語問い合わせ言語)である。プログラミングにおいてデータベースへのアクセスのために、他のプログラミング言語と併用される。COBOL の影響が大きく英語の文章のような文法となっている。

SQLの機能は、以下の3つに大きく分けられている。

  • データ定義言語(Data Definition Language)
    • CREATE , DROP , ALTER
  • データ操作言語(Data Manipulation Language)
    • INSERT INTO , UPDATE…SET , DELETE FROM , SELECT…FROM…WHERE
  • データ制御言語(Data Control Language)
    • GRANT , REVOKE , COMMIT , ROLLBACK

今回の授業では、Paiza.IO の MySQL 環境を使って演習を行う。

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。

PHPとデータベースによるバックエンドプログラミング

前回の講義では、Webページの作り方として、JavaScriptを用いたブラウザで動くプログラミングについて説明を行った。今回の授業では、データを管理しているサーバ側(バックエンド)で使われるプログラミング言語 PHP についての紹介と、データを管理するためのプログラム言語 SQL について説明し、簡単な演習をレポート課題とする。

PHPとデータベースによるバックエンドプログラミング

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

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。

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。

SQLの基本

先週の、関係データベースの導入説明を終えて、実際のSQLの説明。

キー

表形式のテーブルの中の各レコードを一意的に指定できるカラムはキーと呼ばれる。

キーは単独であるとは限らず、成績の評価結果であれば、学生科目をキーとして成績というカラムが1つに絞られる場合もある。

キーのうち、データを一意に識別するためのキーは、プライマリーキーと呼ばれる。以下の例であれば、uID,sID がプライマリーキーである。一方、成績のテーブルでは、uID, sID は、学生,科目のキーとなっている。このようなキーは外部キーと呼ばれる。点数pointは、uID, sID により一意に決まるが、例えば成績の uID に、学生のテーブルに存在しないものが指定されてはいけない。こういった制約は外部キー制約と呼ばれる。

SQLの命令

SQL で使われる命令は、以下のものに分類される。

  • データ定義言語 – CREATE, DROP, ALTER 等
  • データ操作言語 – INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 等
  • データ制御言語 – GRANT, REVOKE 等 (その他トランザクション制御命令など)

create user

データベースを扱う際の create user 文は、DDL(Data Definition Language)で行う。

CREATE USER ユーザ名
    IDENTIFIED BY "パスワード"

grant

テーブルに対する権限を与える命令。

GRANT システム権限 TO ユーザ名
   データベースシステム全体に関わる権限をユーザに与える。
   (例) GRANT execute ON admin.my_package TO saitoh
GRANT オブジェクト権限 ON オブジェクト名 TO ユーザ名
   作られたテーブルなどのオブジェクトに関する権限を与える。
   (例) GRANT select,update,delete,insert ON admin.my_table TO saitoh
REVOKE オブジェクト権限 ON オブジェクト名 TO ユーザ名
   オブジェクトへの権限を剥奪する。

create table

実際にテーブルを宣言する命令。構造体の宣言みたいなものと捉えると分かりやすい。

CREATE TABLE テーブル名
   ( 要素名1  型 , 要素名2 型 ... ) ;
   PRIMARY KEY 制約
   型の後ろに"PRIMARY KEY"をつける、
   もしくは、要素列の最後に、PRIMARY KEY(要素名,...)をつける。
   これによりKEYに指定した物は、重複した値を格納できない。

型には、以下の様なものがある。(Oracle)
   CHAR( size)  : 固定長文字列 / NCHAR国際文字
   VARCHAR2( size ) : 可変長文字列 / NVARCHAR2...
   NUMBER(桁) :指定 桁数を扱える数
   BINARY_FLOAT / BINARY_DOUBLE : 浮動小数点(float / double)
   DATE : 日付(年月日時分秒)
   SQLiteでの型
   INTEGER : int型
   REAL : float/double型
   TEXT : 可変長文字列型
   BLOB : 大きいバイナリデータ

DROP TABLE テーブル名
   テーブルを削除する命令

insert,update,delete

指定したテーブルに新しいデータを登録,更新,削除する命令

INSERT INTO テーブル名 ( 要素名,... ) VALUES ( 値,... ) ;
   要素に対応する値をそれぞれ代入する。
UPDATE テーブル名 SET 要素名=値 WHERE 条件
   指定した条件の列の値を更新する。
DELETE FROM テーブル名 WHERE 条件
   指定した条件の列を削除する。

select

データ問い合わせは、select文を用いる、 select文は、(1)必要なカラムを指定する射影、(2)指定条件にあうレコードを指定する選択、 (3)複数のテーブルの直積を処理する結合から構成される。

SELECT 射影 FROM 結合 WHERE 選択
   (例) SELECT S.業者番号 FROM S WHERE S.優良度 > 30 ;

理解確認

  • キー・プライマリキー・外部キーについて説明せよ。
  • 上記説明中の、科目テーブルにふさわしい create table 文を示せ。
  • select文における、射影,結合,選択について説明せよ。

SQLで集約関数と集合計算

基本的なSQL命令のための集約関数などの追加を説明のうえ、演習課題に取り組んでもらう。
来週も後半を演習時間とする予定。

特殊な条件演算子

WHERE 節の中で使える特殊な条件演算子を紹介する。

... AND ...
   WHERE S.業者番号 <= 100 AND S.業者番号 >= 200 ;
... OR ...
   WHERE S.業者番号 >= 100 OR S.業者番号 <= 200 ;
NOT ...
   WHERE NOT S.業者番号 >= 100 ;
... IN ...
   WHERE S.業者番号 IN ( 'S1' , 'S4' ) ;
... BETWEEN A AND B 
   WHERE S.優良度 BETWEEN 50 AND 100 ;
... LIKE ...
   WHERE S.業者名 LIKE 'A_C社' ;   _ は任意の1文字 ABC社 ADC社
   WHERE S.業者名 LIKE 'A%社' ;    % は任意の0~N文字 A社, AA社 ABC社
... IS NULL
   WHERE S.業者名 IS NULL
   WHERE S.業者名 IS NOT NULL

集約関数

集約関数は、SQL の SELECT の射影部分で使える関数で、出力対象となった項目に対して、COUNT(),SUM(),AVG()といった計算を行うもの。

COUNT() - 項目の数
SUM() -   項目の合計
AVG() -   項目の平均
MAX() -   項目の最大値
MIN() -   項目の最低値

SELECT COUNT(S.業者番号) FROM S WHERE S.優良度 > 20 ;

集合計算

複数の SQL の結果に対し、集合和, 集合積, 集合差などの処理を行う。

... UNION ...  集合和
... EXPECT ... 集合差
... INTERSECT ... 集合積

SELECT S.業者名 FROM S WHERE S.所在 = '福井'
UNION
SELECT S.業者名 FROM S WHERE S.所在 = '東京'

演習課題

SQLの実験環境を使って、自分で考えたSQLの命令を2つ実行すること。実行した命令とその意味を説明し、出力された結果と一致することを確認すること。

さらにこの実行と同じ結果が出力される様なC言語のプログラムを作成し、おなじく結果を確認すること。

考察として、SQLで書いたプログラムとCで書いたプログラムの違いや便利な点や、Cでのプログラムの速度を早めるにはどう書くと良いかを比較検討すること。

SQLと結合

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}

SQLの基本

先週の、関係データベースの導入説明を終えて、実際のSQLの説明。

キー

表形式のテーブルの中の各レコードを一意的に指定できるカラムはキーと呼ばれる。

キーは単独であるとは限らず、成績の評価結果であれば、学生科目をキーとして成績というカラムが1つに絞られる場合もある。

キーのうち、データを一意に識別するためのキーは、プライマリーキーと呼ばれる。以下の例であれば、uID,sID がプライマリーキーである。一方、成績のテーブルでは、uID, sID は、学生,科目のキーとなっている。このようなキーは外部キーと呼ばれる。点数pointは、uID, sID により一意に決まるが、例えば成績の uID に、学生のテーブルに存在しないものが指定されてはいけない。こういった制約は外部キー制約と呼ばれる。

SQLの命令

SQL で使われる命令は、以下のものに分類される。

  • データ定義言語 – CREATE, DROP, ALTER 等
  • データ操作言語 – INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 等
  • データ制御言語 – GRANT, REVOKE 等 (その他トランザクション制御命令など)

create user

データベースを扱う際の create user 文は、DDL(Data Definition Language)で行う。

CREATE USER ユーザ名
    IDENTIFIED BY "パスワード"

grant

テーブルに対する権限を与える命令。

GRANT システム権限 TO ユーザ名
   データベースシステム全体に関わる権限をユーザに与える。
   (例) GRANT execute ON admin.my_package TO saitoh
GRANT オブジェクト権限 ON オブジェクト名 TO ユーザ名
   作られたテーブルなどのオブジェクトに関する権限を与える。
   (例) GRANT select,update,delete,insert ON admin.my_table TO saitoh
REVOKE オブジェクト権限 ON オブジェクト名 TO ユーザ名
   オブジェクトへの権限を剥奪する。

create table

実際にテーブルを宣言する命令。構造体の宣言みたいなものと捉えると分かりやすい。

CREATE TABLE テーブル名
   ( 要素名1  型 , 要素名2 型 ... ) ;
   PRIMARY KEY 制約
   型の後ろに"PRIMARY KEY"をつける、
   もしくは、要素列の最後に、PRIMARY KEY(要素名,...)をつける。
   これによりKEYに指定した物は、重複した値を格納できない。

型には、以下の様なものがある。(Oracle)
   CHAR( size)  : 固定長文字列 / NCHAR国際文字
   VARCHAR2( size ) : 可変長文字列 / NVARCHAR2...
   NUMBER(桁) :指定 桁数を扱える数
   BINARY_FLOAT / BINARY_DOUBLE : 浮動小数点(float / double)
   DATE : 日付(年月日時分秒)
   SQLiteでの型
   INTEGER : int型
   REAL : float/double型
   TEXT : 可変長文字列型
   BLOB : 大きいバイナリデータ

DROP TABLE テーブル名
   テーブルを削除する命令

insert,update,delete

指定したテーブルに新しいデータを登録,更新,削除する命令

INSERT INTO テーブル名 ( 要素名,... ) VALUES ( 値,... ) ;
   要素に対応する値をそれぞれ代入する。
UPDATE テーブル名 SET 要素名=値 WHERE 条件
   指定した条件の列の値を更新する。
DELETE FROM テーブル名 WHERE 条件
   指定した条件の列を削除する。

select

データ問い合わせは、select文を用いる、 select文は、(1)必要なカラムを指定する射影、(2)指定条件にあうレコードを指定する選択、 (3)複数のテーブルの直積を処理する結合から構成される。

SELECT 射影 FROM 結合 WHERE 選択
   (例) SELECT S.業者番号 FROM S WHERE S.優良度 > 30 ;

理解確認

  • キー・プライマリキー・外部キーについて説明せよ。
  • 上記説明中の、科目テーブルにふさわしい create table 文を示せ。
  • select文における、射影,結合,選択について説明せよ。

予備実験1 データベースの操作

データベースの基本操作

データベースをWebから操作

練習問題

  1. 上記の db_query.php を改良して、ユーザ名を入力してもらい、その名前のデータを表示するプログラムに改造する。
  2. おなじく、年齢を入力したら、指定した年齢以上の人のデータを表示するプログラムに改良する。

システム

最新の投稿(電子情報)

アーカイブ

カテゴリー