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## ER図の書き方を覚えてデータベース設計に活かす

データベースを設計する際には、単純にテーブル設計書を作成するだけの方法や、場合によっては設計書なしでデータベースを構築することもあります。しかし、*ER図を作成することで、設計ミスのリスクを減らし、工数を削減できるため、運用・保守フェーズでも非常に役立ちます。*

テーブルの数が多くなれば設計ミスやプログラマーとの連携に問題が生じるリスクが増え、結果的に手戻りが増えてしまうため、現在ではデータベース設計においてはER図の作成はスタンダード化されています。

そこで、本記事ではER図の基本的な書き方をわかりやすく解説した上で、要件からER図に落とし込む際のシミュレーションを行い、効率的にER図を描画できるツールを紹介します。

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**ER図とは、データベース設計工程におけるアウトプットとして代表的なものです。**「ER」とは「Entity Relationship」の略であり、ER図を見るだけでシステムが扱うデータ構造やその関連性などがわかるようになっています。

ER図の作成はシステム開発における要件定義や設計などの上流工程に含まれ、段階的にシステムを設計します。また、ER図にはいくつかの表記法があり、代表的なのは「IE記法」と「IDEF1X記法」の2種類です。どちらかに優劣などはなく、好みやシーンによって使い分けます。

*◼︎IE記法*
リレーションが鳥の足に似ており、直感的に理解しやすい記法です。新人研修や未経験者にはIE記法がおすすめです。

*◼︎IDEF1X記法*
アメリカの国立標準技術研究所（NIST）で誕生した記法であり、リレーションを「●」などを用いて表します。より細かく表現する際におすすめです。

ER図とは？詳細・メリット・作成方法についてわかりやすく解説！　

### データベースエンジニアには必須のスキル

前述の通りER図はデータベース設計に欠かせない設計図であり、システム開発が完了した後の保守・運用工程においても活用できます。**特にデータベースを扱うデータベースエンジニアには必須のスキルであり、作成することで設計の誤りを防いで手戻りをなくせます。**

また、転職市場においても求めるスキルの中にER図の作成が含まれているケースがあるため、今後のためにも書き方を覚えておいて損はないでしょう。データベースエンジニアはこういったスキル1つ1つを増やすことで、年収額が変動しやすい職種です。

例えば、「マイナビエージェント 職種図鑑」でのデータベースエンジニアの平均年収は424万円（※2024年9月執筆時点）ですが、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円でした。

*年収幅は424万円〜758万円と幅広く、勤める企業やスキルの高さに影響されると考えられます。*さらに、国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業の平均年収は433万円なので、若手のエンジニアでも平均年収よりやや高めを目指しやすい職種と言えるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑/データベースエンジニア](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

書き方を解説する前に、*ER図を書くために必要な前提知識を押さえましょう。*これから説明する4つの要素は、データベース設計工程でメンバーとコミュニケーションするために必須の知識です。

「Entity Relationship」の名前が表すように、ER図はエンティティがなければ始まりません。**エンティティとは、構築したいシステムが処理する「モノ」や「コト」に名前を付けて現し、定義したものです。**データベース設計においては、テーブルとして管理することが多いです。

我々がよく使うECサイトを例にすれば、「会員」「会員登録」「商品」「注文」などがエンティティに相当します。

**エンティティが持つ情報を更に細分化したものがアトリビュートです。**属性とも呼ばれます。データベース設計においては、テーブルが持つカラムとして管理することが多いです。

例えば上記で挙げた「商品」情報を例にすると、「商品名」「価格」「注文番号」「購入日時」などに相当します。より詳細な商品情報を管理したいなら、「寸法」「重さ」「商品画像」といった情報も必要です。

その名の通り、**リレーションはエンティティ同士の関係性を表します。**エンティティ間に関連性がある場合、ER図上では線や矢印を引いて表されます。

「『会員』が『商品』を購入する」といったように、エンティティを主語/目的語として文章が成立する場合、エンティティ間にはリレーションが存在します。

この場合の主語となるエンティティを「親エンティティ」、目的語となるエンティティを「子エンティティ」と呼び、ER図では親から子に向かって線が引かれます。

多重度とも呼ばれる概念です。**1つのエンティティに対して、リレーションを持つ他のエンティティがいくつ存在しうるかを表します。**主な多重度の表現として「1対1」「1対多」「多対1」「多対多」が挙げられます。

上記の例で「商品」と「注文」にはリレーションがあります。1つの商品に対して複数の注文が考えられるので、商品エンティティと注文エンティティは1対多の多重度を持ちます。

ここまでER図を書くための基本知識を紹介しました。ここからは、ER図作成に慣れていない方のために、一緒に簡単なER図を書く練習をします。

「知識として知っている」と「1度やったことがある」の違いは大きいです。現場で一目置かれるエンジニアになるために、ぜひ自分で手を動かしてER図を作ってください。

**ER図を書くにあたって1番大事なことは、システムの要件をよく理解することです。**あらかじめ、ユーザがどのようにこのシステムを使うのか、ユーザはこのシステムを使って何ができるようになるのかを開発メンバー間で共有しましょう。

今回は簡単な例として、下記の要件を定義します。この要件を満たすようなデータベース設計の一環として、ER図が必要になった場合を想定します。

*◼︎要件*
・商品注文画面を用いて、ログイン済みの会員が商品を注文できる
・商品注文画面では、商品の名前、画像、価格を確認できる
・注文直後、会員にメールが送信され、会員は注文内容を確認できる
・会員は自身の注文履歴を画面で確認できる

*◼︎ユーザの行動フロー*
①商品注文画面を表示し、配送先情報を入力する
②注文ボタンを押下する
③受信したメールにより、注文内容を確認する

本来のECサイトであれば、「会員登録ができる」「商品をカートに入れた後、一括で注文できる」「注文時に決済方法を指定できる」「商品レビューを投稿できる」などが要件として考えられますが、例を簡単にするため今回は省略しています。

要件を確認したら、**文章からエンティティを洗い出しましょう。**今回のシステムで管理したいデータは「会員」「注文」「商品」「配送先」辺りが考えられます。配送先に関しては注文ごとに異なると考えて、注文のエンティティに含めて問題はなさそうです。

以下では「会員」「商品」「注文」の3つのエンティティを考えます。

エンティティが持つアトリビュートを整理します。要件定義に基づいて、それぞれのエンティティに必要そうなアトリビュートを考えます。今回は省略しますが、**実務では画面設計を元にアトリビュートを洗い出すことが有効であることが多いです。**

*◼︎会員エンティティ*
注文後にメールを送信する要件があるので、属性として「メールアドレス」は必要でしょう。他には基本情報として「名前」の情報も持っているとメールの宛名等に有効活用できます。

*◼︎注文エンティティ*
注文履歴画面に会員の注文履歴を表示するには、注文エンティティからその注文を「誰が」行ったのかを確認できる必要があります。同様に、「何を」注文したかの情報も必要です。

*◼︎商品エンティティ*
ユーザが商品注文画面で確認できる内容から、「商品名」「画像」「価格」が必要です。以上から、アトリビュート定義は以下のようになります。

注文の情報として「誰が」「何を」購入したか管理するために、「会員ID」「商品ID」というアトリビュートを注文エンティティに定義します。これらの値はデータベース設計では各テーブルの主キー（Primary Key）と呼ばれ、テーブル内のレコードを一意に特定するための値であり、「PK」とも略されます。

### エンティティ同士の関連性を整理し、カーディナリティを表す

これまで定義してきた3つのエンティティ間のリレーション有無を考えます。会員エンティティと注文エンティティ、商品エンティティと注文エンティティの間には、それぞれ会員ID及び商品IDを通じた関連性があります。

一方で、会員エンティティと商品エンティティの間には関連性がなく、それぞれ独立して存在できます。

エンティティ間の多重度を考えましょう。1人の会員が複数回注文を行うことは当然考えられます。また1人の会員が1度も注文を行っておらず、関連する注文情報を持たないことも考えられます。

このことから、**会員エンティティと注文エンティティの間には「1対0、または1対多」の多重度があると言えます。**商品エンティティと注文エンティティの間においても、同様です。

以上を踏まえると、ER図はこのようになります。

上記では多重度の書き方に「IE記法」を用いています。これは「○」「縦線」「鳥の足」の3つを組み合わせてカーディナリティを表す記法です。

以上で、ER図を書くことができました。本来の設計工程では、このER図を元にテーブルが作成され、主キー、外部キーの設定が行われます。

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## ER図はツールを用いることで効率良く書ける

「書き方は理解した。実践もした。さあ要件を見直して、ER図を作ろう！」と意気込む前に、もう一点だけ気にして欲しいことがあります。「一体どんなツールを使って書けばいいのか」ということです。

### ER図はExcelで書くことも可能

エンジニア、非エンジニアに関わらず、仕事で使用するPCにExcelが入っている方は多いと思います。実は特別なツールがなくても、**Excelで描画できる図形だけを用いてER図は書けます。**今すぐにでもER図を書き始めないと納期に間に合わない方には、Excelで書き始めるという手もあります。

### より効率化したい場合は専用のツールを導入する

しかし、ExcelでER図を作成するとわかってきますが、Excelで描画できる図形がER図を作るのに最適化されていないため、1度書いたものを修正するのに大きな工数がかかります。

また他にも、Googleスプレッドシートで見ると図形の表示が崩れる場合があったり、バージョン管理しづらかったりといった点で不都合な点があります。

**プロジェクト内でさらに効率の良いER図管理を行いたい場合は、各種ツールの導入をおすすめします。**次項からはおすすめのツールを紹介します。

**LucidChartはクラウドベースのツールで、インストールなしで利用できます。**シンプルなUIのため誰でも使いやすいのが特徴です。ER図だけでなくPERT図・インフラ構成図などの作成も可能なため、LucidChartだけで数種類の開発ドキュメントを作成できます。

また、Google・Atrassian・Slackなどの外部サービスとの連携が可能で、メンバーで共有する際に便利です。活用例としては、ER図をGoogleドライブ上でメンバーと共同で作成したり、ER図を見ながらSlackでチャットをしたりすることができます。

【参考】：[クラウドベースER図作成ツール | Lucidchart](https://www.lucidchart.com/pages/ja/examples/ER-diagram-tool)

**Cacooは、ER図といった開発ドキュメントをメンバーと共有する機能が豊富なツールです。**複数のメンバーがリアルタイムでER図を作成する・コメントをつける・編集履歴を確認するなどの機能があり、チームで情報共有することに優れています。

また100種類以上のテンプレートが用意されているため、ER図を作成するのが苦手な人でも簡単にわかりやすいER図を作成できます。

【参考】：[フローチャートやワイヤーフレーム、プレゼン資料まで作れる | Cacoo(カクー)](https://cacoo.com/ja/)

ER図の作成ツールおすすめ8選！データ構造をわかりやすくしよう

## 要件に沿った分かりやすいER図を書いて効率的に開発しよう

本記事では、ER図の基本的な書き方を紹介し、練習として実際にER図を作成するシミュレーションを行いました。実際の現場ではさらに複雑なデータ構成を持つER図を作成しなければいけません。

また、**1度作ったドキュメントは、開発が終わって保守・運用のフェーズになっても管理し続けることが必要です。**本記事を参考にして、見やすい・管理のしやすいER図を作成し、データベースエンジニアとしてのスキルを高めましょう。

転職市場ではスキル1つ1つの高さが自身の市場価値を高め、転職活動が有利に働きやすくなります。その際、転職に強い転職エージェントを活用することをおすすめします。

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ER図とは、システムが扱うデータ構造やその関連性を可視化したものです。ER図を書く際はまず要件定義に立ち返ることが大事です。ER図はExcelなどでも作成できますが、専用のツールを使うとより効率の良いER図の作成・管理ができます。

ER図は、システムが扱うデータ構造を可視化したもので、データベース設計工程で作成される

ER図を書く際に最も大事なことは、要件の理解

ER図を書くためのツールが多数提供されているので、それらを使うと効率よく作成できる

データベース設計に必須なER図の書き方とは？Excelでも書けるのか

## データベースにおけるテーブルとは？

システム開発やアプリ開発などのITエンジニアの業務に欠かせないデータベース（DB）は、様々なデータを格納したり管理したりする重要な役割を持っています。データベースに関する用語はたくさんありますが、その中でもよく使われる用語が「テーブル」です。

**現在多くの企業データの管理に使われるリレーショナルデータベース（RDB）において、テーブルの知識と正しい理解が必須です。**データを不整合なく取り扱うためには、テーブルを適切に設計して管理しなければなりません。

そこで、この記事では、データベースとテーブルの関係、テーブルの基礎的な知識・構造・設計や、テーブルを操作するSQLについて説明していきます。

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

テーブルは、データベースで用いられるデータの集合のことです。ここでは、データベースにおけるテーブルがどのような役割を持つのかを説明します。

そもそも、データベースとは何でしょうか。データベースとは、集めたデータを利用しやすいように整理した情報の集合のことです。または、そのデータの検索や追加・削除を行う管理システムをまとめてデータベースと呼ぶこともあります。

データベースの仕組みも色々ありますが、その中でも現在多くの企業で業務データ管理に使用されているのが、RDB（リレーショナルデータベース）です。

*RDBは、複雑なデータをあらかじめ定義した複数のテーブルを使って管理し、データの重複や不整合を排除して管理を効率化するデータベースです。*

### テーブルは表形式で表されるデータの単位

データベースは様々な種類のデータを扱います。**テーブルは、データベースに格納するデータを種類ごとに規則正しく保存したものです。**テーブルは表形式で表され、Excelで言うとシートに当たります。

データベースとテーブルの違いがわかりづらいと感じる場合は、データベースという倉庫に、データを種類ごとに分けて入れたテーブルという箱が、いくつも管理されている様子をイメージするといいでしょう。

例えば、企業の商品販売サイトで利用するデータベースのテーブルであれば、顧客の氏名や住所などを格納する「顧客テーブル」、販売する商品の商品名・価格・商品コードなどを格納する「商品テーブル」、注文を受けた日付や受注番号を格納する「注文テーブル」などが必要になります。

テーブルは表形式で表され、「カラム（コラム）」「レコード（ロウ）」「フィールド」の要素から成り立っています。ここでは、これらについてそれぞれ説明します。

*「カラム」は、テーブルの垂直方向の「列」に当たるもので、1つ1つのデータが持つ「属性」を表します。「コラム」とも呼ばれます。*例えば顧客テーブルであれば、カラムとして「顧客番号」「顧客名」「住所」「電話番号」などを用意します。

このテーブルに格納されるデータはすべて、このカラムで定義された属性の値を持ちます。顧客テーブルのデータは、それぞれ1つ1つが「顧客番号」「顧客名」「住所」「電話番号」などの値を持つイメージです。

それぞれのカラムには、数値型や文字列型など、格納できるデータ型を指定します。また、空の値を意味する「Null」を格納できないなどの制約をつけることが可能です。

*「レコード」とは、データそのものを指す言葉です。*テーブルの水平方向の「行」に当たるもので、「ロウ」と呼ばれることもあります。テーブルに新しいデータを追加すると、レコードが増えます。

テーブルの中でレコードを見ていくと、カラムで定義した属性を持つひとまとまりのデータを見ることになります。例えば、顧客テーブルの場合、ある顧客の「顧客番号」「顧客名」「住所」「電話番号」のまとまりが1つのレコード、別の顧客の「顧客番号」「顧客名」「住所」「電話番号」がまた1つのレコードとなります。

「フィールド」は、テーブルが持つデータの最小単位で、Excelで例えると「セル」に当たる部分です。*フィールドには数値や文字列など、実際の具体的な値が格納されます。*

例えば顧客テーブルのフィールドであれば、「顧客名」が「顧客A」であるレコードの「電話番号」カラムが「03-xxxx-xxxx」であるとした場合、この「03-xxxx-xxxx」がフィールドに当たります。

## 基本的なテーブル設計の考え方

データベースで使用するテーブルは、あらかじめ効率的で重複がないように設計する必要があります。ここでは、基本的なテーブル設計の考え方について説明します。

### エンティティとリレーションシップを考える

RDBのテーブルの設計においてまず考えるべきことは、データベースを利用するサービスにおいて管理する概念や情報はどのような「モノ」か、ということです。これを、エンティティと呼びます。

そして、エンティティ同士の関係であるリレーションシップを考慮してテーブルを設計していきます。

**複数のテーブルがお互いに関連付けされ、多様なデータを結びつけてデータベースとして活用されます。**使いやすいテーブルを作るためには、必要なデータの取り出しが楽にできること、更新をしやすいこと、高速で検索できることなどを意識して、項目や関連付けの設計を行うことが大切です。

### テーブル設計をする流れとは

テーブルを設計するには、まず実際の業務において必要な情報の項目を洗い出します。例えば、ECサイトの受注システムであれば、以下のような項目が必要だと考えられます。

*1.顧客テーブル*
顧客番号・顧客名・住所・電話番号


*2.商品テーブル*
商品番号・商品名・商品カテゴリ・価格


*3.注文テーブル*
注文番号・顧客番号・商品番号・数量


洗い出しをするときには、データベースを利用するユーザが業務で使用する帳票や各種リストを参考にするといいでしょう。

また、ユーザに話を聞ける場合は、実際の業務の流れを積極的に教えてもらいましょう。そうすることで業務システム全体が必要とするデータの構成を把握でき、ユーザが行う処理に必要な項目の漏れや、データの不整合のないテーブル設計が行いやすくなります。

### ER図やテーブル設計書を作成する

テーブル設計を行うときには、データベース内のエンティティ（モノ）とリレーションシップ（関係）をわかりやすく表す「ER図」（ER = Entity Relationship）を作ります。*ER図を作ることで、それを見るだけでシステムが扱うデータの構造や関連性がわかります。*

ER図ができたら、テーブル設計書（定義書）を作成します。テーブル設計書ではテーブルの項目名やデータ型、データを一意に識別するためのキー項目などの情報を定義してテーブルの仕様を具体化し、実際のテーブル作成に移っていきます。

ER図やテーブル設計書を作成するときに活用できるツールも多数ありますので、使いやすいものを探して使ってみることをおすすめします。

データベース設計には必須！ER図の書き方を分かりやすく解説します

RDBにおいてテーブルを作成したり、テーブルのデータを管理したりする操作を行うために、データベースの定義や操作を行うことができるデータベース言語の1つであるSQLを使います。

### SQLを使ってテーブルを操作する

**SQLは、データベースを管理・操作するDBMS（データベース管理システム）上で、プログラムやシステムからの命令を受けてRDB（リレーショナルデータベース）にクエリ（問い合わせ）を行います。**その結果返ってきたデータをプログラムに渡したり、画面に表示したりします。

SQLは、Oracle社のOracle DatabaseやMicrosoft社のAccessやMicrosoft SQL Server、オープンソースのMySQLなど、多くのDBMSで使用することができます。

SQLでできることとは？SQLの活用例や就ける仕事を解説！

SQLを使うことで、データベースに対してレコードの検索や登録・更新・削除などの操作を行うことができます。

操作に使われる主な命令文は、次のようなものがあります。

*1.SELECT*
SELECT文を使用すると、データベースからデータを検索して取り出すことができます。検索する列を指定する「SELECT」、検索するテーブルを指定する「FROM」、検索条件を指定する「WHERE」などで構成されます。取り出されたデータは、プログラムに渡されたり画面に表示したりして使われます。

*2.INSERT*
INSERT文は、プログラムやユーザの入力から得られたレコードをデータベースに追加する命令文です。「INSERT」でデータを登録するテーブル名や列名を指定して値を登録します。SELECT文で取得した内容をそのままINSERTするなどの応用もできます。

*3.UPDATE*
UPDATE文で、レコードの更新を行うことができます。更新するテーブル名を指定し、「WHERE」や「IN」を使用して更新対象のデータを絞り込んで指定し、レコードを更新します。

*4.DELETE*
DELETE文を使うことでレコードの削除を行うことができます。「FROM」で指定したテーブルから、「WHERE」で条件を指定してレコードを削除します。

また、SQLでは他にもテーブル自体を作成・削除するなど、データベースを管理する様々な命令が使用できます。

## テーブルについての知識を深めてデータベースを活用しよう

**様々な企業のシステムで使用されるデータベース（RDB）を使用するためには、テーブルの概念や知識をしっかりと理解しておくことが重要です。**この記事で、その基本的な考え方やSQLを使用した操作のイメージがわかっていただけたと思います。

今回の内容を参考にして、データベースに対するスキルや知識をさらに深め、活用してみてください。

多くの企業のシステムで使われるリレーショナルデータベース（RDB）において、テーブルは欠かせない要素の1つです。RDBの活用にはテーブルの正しい理解が必須です。この記事では、テーブルの構造や設計、SQLによるテーブル操作などについて解説します。

テーブルとはリレーショナルデータベース（RDB）で使われるデータの集合である

テーブルは表形式で「カラム」「レコード」「フィールド」の要素で成り立つ

SQLというデータベース言語を使ってテーブルの検索・登録・更新・削除などの操作を行う

データベースのテーブルとは？構造や設計、操作方法の基本を紹介！

エンジニアを目指す皆さんは「Oracle」と聞いて何をイメージされますか？データベース・IT大手企業・認定資格など、人それぞれ浮かぶものは異なるでしょう。

この記事では、**エンジニアを目指す皆さんと深い関わりがある「Oracle」について、初心者エンジニアが知っておくべき事を中心に解説をします。**

まだよく知らないという方は、この機会に「Oracle」に関する基本知識を身に付けてください。

Oracle（日本語読みはオラクル）はデーターベース管理システム（DBMS）の代名詞となっているほどで、**Oracle社はデータベース製品の分野では世界最大手の企業です。**

データベース以外のOracle製品やサービスにはクラウドサービスの「Oracle Cloud Platform」や、データ分析ツール、ミドルウェア、業務用パッケージ開発・販売などを行っています。では、Oracleについて、もう少し詳しく見てみましょう。

*【参考】：[Oracle 公式サイト](https://www.oracle.com/index.html)*

**Oracleは「預言」や「神託」を意味する英語です**が、Oracleの創業者であるラリー・エリソンが携わったCIA向けのビジネスのコードネーム、「*O*ak *R*idge Automatic *C*computer and *L*ogical *E*ngine」の頭文字から採ったという説があります。

ちなみに、Oracleが正式社名になったのは1983年であり、それまではSoftware Development Laboratories ( 通称SDL)という社名でした。 

データベースの代名詞とさえ言われる**Oracle DBは、世界初のRDBMS（リレーショナル・データベース・システム）としてリリースされました。**数あるデータベース管理システムの中で、Oracle Databeseは世界トップクラスの知名度を誇ってきました。

Oracle Databeseは長年世界トップのシェアを誇ってきましたが、他製品の猛追を受けています。シェアランキングは**Oracle Databeseを筆頭に、MySQL、Microsoft SQL Server、Postgres SQLが続いています。**

*【参考】：[DB-Engines Ranking - Trend Popularity｜DB-ENGINES ](https://db-engines.com/en/ranking_trend)*

ここまで、Oracleの基本について解説してきましたが、そもそもデータベース(Data Base)とは何でしょうか？データベースがデータの集まりであることは分かると思いますが、エンジニアとしての回答はそれでは足りません。

正しくは、**データベースとは再利用ができるように整理され、蓄積されたデータの集合体のことです。**広い意味では、電話帳や辞書もデータベースと言えます。皆さんが利用しているExcelで作成した名簿などもデータベースの一種です。

ITの世界に限ると、データベースは商用利用されているもの、規模の大きなものを指します。フローチャートなどでは、データベースはドラム缶の形で描かれています。

*データベースには大きく分けて3つの型があります。*以下、3つのデータベースの型について紹介をしておきます。

階層型データベースは、ツリー構造にデータを関連付けしたデータベースです。会社の組織をイメージすると分かりやすいと思いますが、社長の下に複数の本部があり、各本部の下に部が、部の下に課があるというような構造です。

**ツリー構造の階層型データベースは目的のデータに辿り着くためのルートが1つのため、検索が速いという特徴があります。**基本的には上位層が1個に対し、下位層がn個の関係になります。

ただし、ある社員が複数の部署を兼任している場合には、データとして複数個所に登録することになり、データベースが複雑になり、柔軟性に欠けるデメリットがあります。

### ネットワーク型データベース

ネットワーク型データベースの階層構造は、一見階層型と似ていますが、関連性のあるデータを相互に結び付けます。**親の層と子の層がｎ：nの関係になり、子は複数の親を持つことができるネットワーク構造です。**

そのため、同一データを重複して登録する必要がないという点で、階層型データベースよりは柔軟性に富んでいます。

### リレーショナル型データベース（RDB）

**リレーショナル型データベースは「Excel」のように表形式（行と列からなる）でデータを管理します。**「列」には重複しない項目名（見出し）が設定され、行にデータを追加していきます。「Excel」のシートは「テーブル」といい、列は「フィールド」、行は「レコード」と呼びます。

表形式のイメージでデータが位置づけられ、視覚的にも分かりやすいデータベースで、現在ではデータベースの主流になっています。難点は、データ管理のプログラムが複雑になる点です。

先ほど述べたように、Oracle Databeseはこのリレーショナル型データベースです。

Oracleの概要、データベースの型について紹介しましたが、続いて、**よく使われているDBMS製品について紹介します。**

**人気が高く、Oracle Databaseに次ぐシェアのオープンソースRDBMS**です。Oracle社がサン・マイクロシステムズから買収し、同社の製品として販売しています。個人利用に限って無償で使えますが、商用利用については有償となります。

有償といっても、Oracle Databaseよりは廉価であり、Oracle Databesと遜色のない機能を有し、今後はDBMS製品のシェアでOracleを上回ると目されています。

*【参考】：[MySQL｜公式サイト](https://www.mysql.com/jp/)*

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

マイクロソフト社開発のデータベース（データ管理システム）です。正式には「Microsoft SQL Server」ですが、エンジニアの間では縮めてSQL Server（エスキューエルサーバ）と呼ばれることが多いです。

Orale Databeseの競合製品ですが、シェアはMySQLに次ぐ第3位です。**SQL ServerはWindows OSや、マイクロソフト社開発言語のC#との相性か良い点が特徴です。**

*【参考】：[SQL Server 2019｜Microsoft 公式サイト](https://www.microsoft.com/ja-jp/sql-server/)*

SQL Serverとは？基礎情報から構築までの手順を解説！

オープンソースで無償のRDBMSです。 Postgres SQLは「ポスグレ」と呼ばれ、Web系の開発ではよく使われます。シェアは「Microsoft SQL Server」に次ぐ4位で、**Web系以外にはプログラム開発の練習用、小規模システムのデータベースとして利用されています。**

*【参考】：[日本PostgreSQLユーザ会 ](https://www.postgresql.jp/)*

PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

ここでは**Oracle Databaseと他のデータベースとの比較を行います。**ここまでご紹介したMy SQL、Microsoft SQL Server、Postgres SQLを比較しますので、DBMS製品理解の参考にしてください。

　　　　　　*	Oracle Database　　　MySQL　	　MS SQL Server　　	      PostgreSQL*

*▪サポート：*	　    　充実	　　　　        有	　　　　　    　充実　　　　　　    　     弱い　

*▪OS：*　　      Windows、Linux等            汎用的	　　　　　Windows	　　               汎用的
   　　　			　　　　　　　　　　　　　　　              (Linux対応版有)

*▪機能	：*　　　    充実　　　　　　    　  普通	　　　　        充実　　　　　　  　    普通

*▪安定性：*　　　    高い	　　　　　  　    普通	　　　　         高い	　　　　　  　    普通

Oracle Databeseと他のデータベース製品との比較を行いましたが、次に**Oracle Databeseの特徴について確認をしてみましょう。**

MySQLやPostgreSQLなど、オープンソースのデータベースがシェアを増やす中、一部には「脱Oracle」が唱えられる昨今ですが、ここで**Oracle Databaseの強み、特徴を確認しておきましょう。**

▪1.さまざまな障害からデータベースを保護して、サービス継続を可能とする『Oracle Data Guard』により、高い堅牢性を保っています。

▪2.行レベルで排他制御を行う『行レベル・ロック』によって、多くのユーザーが同時に利用できます。

▪3.ユーザーがリクエストしたデータを読み取った時点で保証する『読み取り一貫性』機能が搭載されています。

4.▪Oracle Databaseはエンジン・コアAPI、その他ツールなど、全てがC言語で書かれているため、多くのプラットフォームへの『移植性』の高さがあり、幅広い運用が可能となっています。

以上がOracle Databaseの特徴です。

スキーマとはデータの構造や性質、データベース操作のルールや表現法などを定義したものです。スキーマの目的は以下の通りです。、

▪1 つのデータベースに同時に多数のユーザが干渉しあうことなく使用できる

▪ユーザごとにスキーマへのアクセス権限が付与でき、セキュリティを高める

**Oracle Databeseでは、1ユーザーに対して1スキーマが与えられ、かつユーザー名と同じスキーマ名が自動的に割り当てられます。** これによって、1つのデータベースを経理スキーマー、受発注スキーマーなど複数の用途で利用することができるようになっています。

## Oracle Databaseに強くなれる資格

オラクルデータベースに強くなるには資格取得を目指して勉強するのが早道ですので、**Oracle MasterはOracleの認定資格取得をおすすめします。**データベースやSQLに関する資格の中で、Oracle Masterは筆頭にあがる知名度、評価の高い資格です。

### Oracle Master Bronze DBA：エントリー向け

Oracleのデータベースに関する基本的知識を問う試験です。データベース操作に必要なSQLなどの基本的な知識が求められますが、全体としてはOracle Databeseの概要について問われます。

Oracle Master Bronzeはエントリーレベルの資格ですので、**これからデータベースエンジニアを目指す人はぜひ取得しておきましょう。**

*【参考】：[Oracle Master Bronze DBA 2019](https://education.oracle.com/ja/oracle-master-bronze-dba-available-only-in-japan/trackp_DB19CBRNZ)*

### Oracle Master Silver DBA：中級レベル向け

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