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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。

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。もしあなたがデータベース設計を任された時は、ぜひ本記事を参考にしてください。

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！　

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。

## 実例に倣って、ER図を書いてみましょう

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「一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、是非自分で手を動かしてER図を作ってください。

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

**ER図を書くにあたって一番大事なことは、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

*ユーザーの行動フロー*
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*
ユーザー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*です。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人の会員が一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よく書ける

「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！」と思ったあなたへ、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描けばいいの？」**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図を描き始めないと納期に間に合わない方には、Excelで描き始めるという手もあります。

### より効率化したい方は、専用のツールを導入しましょう

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、一度書いたものを修正するのに大きな工数がかかります。

*・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る*
*・バージョン管理しづらい*

といった点で不都合な点があります。

プロジェクト内で更に効率の良いER図管理を行いたい方は、各種ツールの導入をおすすめします。以下におすすめのツールを紹介します。

### おすすめのER作成ツール1「LucidChart」

**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)

### おすすめのER作成ツール2「Cacoo」

**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/)

## 要件に沿った分かりやすいER図を書いて、効率的な開発のお供に！

本記事では、ER図の基本的な書き方を紹介したあとに、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。

実際の現場では更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、是非見やすい・管理のしやすいER図を作成してください。

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ER図を書くことができる

データベース設計には必須！ER図の書き方を解説！Excelでも書ける？

## データベース関連の資格取得

データベースエンジニアを目指す方は、どのようにすればデータベースエンジニアになれるのか気になるところでしょう。実務経験を積むことも必要ですが、経験を積む機会が少ない方、転職を考えている方、キャリアアップを目指す方には、データベース関連の資格取得をおすすめします。

データベースエンジニアは経験に加えて、データベースに関する深い知識が求められます。その知識の証、スキル証明となる資格の取得がデータベースエンジニアへの近道です。

ここでは、*データベースエンジニアを目指す上で役立つ、データベース関連資格5選と、おすすめのIT関連資格4選をご紹介します。*ぜひ、資格取得に努めて、データベースエンジニアとしての夢を実現させてください。

すでに一般用語となったデータベース（Data Base）ですが、本来の意味は「データの基礎」や「データの土台」です。データベースは活用の面から定義すると、**蓄積して再利用できるようにしたデータの集合体のことです。**

再利用するためには、データは見つけやすく並んでいる必要があります。そういう意味では、電話帳もデータベースの1種と言えます。

IT分野では、商用で利用されているもの、規模の大きなものをデータベースと呼びます。データベースを図形で表す際には、ドラム缶の形を描きます。またデータベースは「DB」と省略して表記することがあります。

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

### データベースエンジニアの年収

データベースエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は424万円（※2023年4月執筆時点）、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758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データベースエンジニアの平均年収はマイナビの調査では一般平均年収よりもやや低め、経産省の調査ではやや高めであることが分かります。

「IT技術スペシャリスト」はITエンジニアの中でも特に高い専門知識・スキルを持っている人のことで、年収も一般のエンジニアより高い傾向があるため、マイナビの調査との間に数値の差が出たと思われます。

言い方を変えれば、ITエンジニアはスキルレベルに応じて年収もアップするということです。データベースエンジニアも例外ではありません。**資格取得はスキルを磨く上でも有効な手段なので、資格が年収アップにつながると言うことができます。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](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)

### データベースエンジニアが資格を取得するメリット

データベース関連の資格を取得することで、データベースエンジニアとしての自身の価値を高めることができます。前述したように、資格取得は転職やキャリアアップに有効な手段であり、スキルアップや年収アップにつながります。

**資格取得に向けて勉強をする中で体系的な知識・スキルが身に付き、より精度の高い専門性を実現できる上、資格はスキル証明となるので、身に付けたスキルを第三者へアピールする材料となります。**

また、AIの開発やビッグデータの活用が進む中、データベースを扱える人材の需要が高まっています。将来性を高めるという観点でも、資格取得には大きなメリットがあります。

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データベースは実際にどのように活用されているのでしょうか。単なるデータをデータベース化するとどのようなメリットがあるのか、挙げてみましょう。

**データベースは同時に複数の人がアクセスし、同時に利用することが可能です。**これにより、情報を共有しやすくなります。また同時にデータの入力や更新が行えるため、仕事や作業の効率化を図れます。

### 2.データの分析が簡単に行える

データベースにはデータの分類など、属性を付加することができます。それにより、**属性で該当のデータを抽出したり、簡単に分析したりすることができます。**

例えば、顧客データと購買データを1つのデータベースにすることで、販売している特定の商品が、性別ごと、年齢ごとにどれだけ販売できたのかが簡単に分かり、その分析データを発注や陳列、商品開発などに利用できます。

### 3.データの一元管理が行える

データベース化をする前の段階では、個々のデータは紙の台帳や、Excelなどを利用して個々人が転記や入力をして管理していました。これらの分散したデータを集約し、データベース化して集中管理することで、**データの管理面で無駄がなくなり、データの一元管理が可能になります。**

収集したデータをデータベース化することで、**簡単にデータの編集が行え、データの再利用が可能になります。**

たとえば、顧客情報データベースを構築すれば、そこから年齢や地域などの属性情報を元にしてDMラベルを作成したり、メール配信を行ったりすることが簡単に行え、何度でもデータの再利用ができます。

## おすすめのデータベース関連資格5選

データベースエンジニアを目指すには、データベースに関連する資格の取得をおすすめします。*データベースに関する知識を体系的に学ぶには、データベース関連の資格試験に挑戦するのが早道です。*以下、データベース関連資格5選について、それぞれ見ていきましょう。

### データベーススペシャリスト試験（DB）

データベーススペシャリストは、**IPA（独立行政法人 情報処理推進機構）が主催する比較的難易度の高い国家資格です。**

IPAの情報処理技術者試験ではスキルレベル1～4が設定されていますが、データベーススペシャリスト試験は最も高いスキルレベル4に該当します。実務経験がない方が座学だけで合格するには相当の勉強が必要でしょう。

データベーススペシャリスト資格は特定のDBMSには依存しておらず、汎用性の高い資格です。各データベースに共通する理論、データベースの設計に関する出題が中心です。

データベーススペシャリストの年収は？未経験でも転職可能？

### ORACLE MASTER（オラクルマスター）試験

ORACLE MASTERは民間資格ですが、**世界的に知られた権威ある国際資格です。**BronzeからPlatinumまで4段階のレベルがあり、それぞれの実力に応じたレベルにチャレンジできます。主にORACLEの製品を扱うエンジニアは、ORACLE MASTERの取得をおすすめします。

【参考】：[ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University](https://www.oracle.com/jp/education/certification/index-172250-ja.html)
【参考】：[認定資格一覧 | オラクル認定資格制度 | Oracle University](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

OSS-DBはLPI-Japan運営の民間資格です。オープンソース・データベース（OSS-DB）に関するIT技術者認定資格で、商用データベースとの連携に優れ、企業システムでも多く活用されている**「PostgreSQL9.0以上」を基準のRDBMSとしています。**

レベルは基礎知識を問うシルバーと、実践向きのゴールドの2種類があります。PostgreSQLを利用している人、扱う予定の方は受験をおすすめします。

【参考】：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/outline)

### Microsoft Certified: Azure Database Administrator Associate

**Microsoftが提供するクラウドサービス「Microsoft Azure Data Services」と「Microsoft SQL Server」上で構築されたデータベース、ハイブリッド環境下のデータベースに関する実装や管理の知識、スキルが問われる試験です。**

他、T-SQL（主にMicrosoft SQL Serverで利用されるSQL拡張言語 ）の使用法についても問われます。

【参考】：[Microsoft 認定 Azure Database Administrator Associate  | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/certifications/azure-database-administrator-associate/)

クラウドエンジニアを目指す方必見！Azureを分かりやすく紹介！

世界的に広く利用されいる、**オープンソースのRDBMS、MySQLに関する認定資格資格です。**MySQLは現在、オラクル社によって開発、ディストリビューション、サポートが行われています。MySQL Certificationの取得により、MySQL資格のスキル証明となります。

【参考】：[MySQL ｜ MySQL Certification](https://www.mysql.com/jp/certification/)

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

## データベースエンジニアにおすすめのIT関連資格4選

データベースエンジニアは、データベース以外にITに関する広範な知識が求められます。*仕事の幅を広げ、キャリアアップや年収アップを目指す上で、IT関連資格を習得することは大いに役立ちます。*

また、資格取得により他者との差別化を図っておくことも、転職には有利です。そこで、データベースエンジニアに役立つ資格4選について見ていきましょう。

ITエンジニアの登竜門的な位置づけの国家試験です。初心者でも比較的取りやすい資格ですが、知名度が高く、高評価を受けやすい資格です。**まだIT系資格を取得していない方は、まずは基本情報技術者から挑戦してみることをおすすめします。**

*既に取得済の方、上流工程を経験しているエンジニアの方であれば、上位資格である応用情報技術者（AP）に挑戦しましょう。*

【参考】：[基本情報技術者試験（FE）｜IPA](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)
【参考】：[応用情報技術者（AP）｜IPA](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

基本情報処理技術者試験は意味ない？メリット・デメリットを調査！

### AWS認定ソリューションアーキテクト

AWS認定ソリューションアーキテクトはAmazon提供のAWSクラウド活用に関する認定資格です。AWSクラウドを構成するコンピューティングやネットワーキング、ストレージやデータベースの知識が問われます。

現在、多くの企業で自社のデータベースをクラウド化する傾向が強まっており、**データベースエンジニアはクラウド対応スキルが求められています。**

民間資格ですが、AWS認定ソリューションアーキテクトは社会的に評価の高い資格です。クラウドに関わる可能性が高いエンジニアにはおすすめしたい資格です。

【参考】：[AWS Certified Solutions Architect ｜ Associate 認定](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-associate/)

AWS認定ソリューションアーキテクトとは？アソシエイトは難易度低い？

CCNAはネットワーク関連の最大手、Cisco社が運営する資格で、主にネットワークに関する問題が出題される初級レベルの資格試験です。

インフラエンジニアを目指す人の定番資格と目されていますが、データベースエンジニアはインフラエンジニアとの関わりが多く、**CCNAの資格取得により、より仕事の幅を広げられるとともに、転職時にはアピール度が上がります。**

【参考】：[CCNA - Training & Certifications ｜ Cisco](https://www.cisco.com/c/ja_jp/training-events/training-certifications/certifications/associate/ccna.html)

CCNAとは？詳細や試験概要、勉強方法について徹底解説！

G検定は日本ディープラーニング協会主催の検定資格です。主にAIやディープラーニング（深層学習）に関する知識が問われます。

データベースエンジニアのキャリアパスにはデータサイエンティストやAIエンジニアがあります。また、**AI分野ではビッグデータに関する知識が必須になっており、データベースエンジニアの協力が必要になっています。**

G検定にはAIエンジニア向けのE資格がありますので、データベースエンジニアからAIエンジニアへの転職を検討中の方は、E資格合格を目指すとよいでしょう。

【参考】：[G検定とは ｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/)
【参考】：[E資格とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

このように、各資格にはそれぞれ特徴があります。取得を目指す資格は、将来のキャリアプランも考慮したうえで選びましょう。また、資格を取得した後は、それをキャリアに最大限活かすために転職エージェントのサポートを受けることをおすすめします。

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

E資格の難易度はどのくらい？出題範囲、合格率や感想から徹底考察

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## データベースエンジニアとして飛躍を目指そう

ここまで、データベースエンジニアを目指す上で役立つ、おすすめの資格を中心に紹介しました。既に資格を取得した方もいるかもしれませんが、**関連資格はいくつあっても邪魔にはならず、さまざまな局面で役に立ちます。特に転職やキャリアアップの大きな力となります。**

また資格手当を支給する企業も増えており、収入アップも期待できます。仕事を優先しながら、スキマの時間を資格取得の勉強に生かし、キャリアアップやキャリアチェンジを実現しましょう。

しかし、転職活動において、数ある企業の中から自分にマッチする企業を見つけるのは意外に難しいものです。そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)です。 

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アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
・スキルアップをして市場価値を上げていける企業の選び方を知りたい
・数多くあるITエンジニアの職種の中で、自分に向いている仕事は何か知りたい

データベースエンジニアを目指す上で資格は必須ではありませんが、資格はスキル証明となり、転職や仕事の幅を広げる上で大いに役立ちます。この記事では、おすすめの資格9選を紹介しますので、自分に合った資格にチャレンジし、キャリアアップやキャリアチェンジに役立てましょう。

データベースは活用の面から定義すると蓄積して再利用できるようにしたデータの集合体のこと

データベース化には共有や分析がしやすい、一元管理や再利用ができるといったメリットがある

データベースエンジニアを目指す上で役立つデータベース関連資格5選、IT関連資格4選について

データベース関連の資格とは？転職や仕事に役立つおすすめ9選を紹介！

## データベースエンジニアはやめとけは本当？

企業が持つ膨大なデータを管理するデータベース、それを設計し、運用する職種がデータベースエンジニアです。縁の下の力持ちとも言える同職種について、あまり詳しいことをご存知でない方が多いのではないでしょうか。

データベースエンジニアについて検索してみると「やめとけ」という声が上がっており、おすすめできないエンジニア職であるように思う方もいらっしゃるかもしれません。**本記事では「やめとけ」という声がなぜ上がるのか、その理由を解説していくとともに、逆におすすめできる理由も説明していきます**。

## 企業の中核を担うデータベースエンジニアは将来性あり

結論から言うと、データベースエンジニアの「やめとけ」という声は、必ずしも正しくなく、適性があればおすすめできると言うことができます。

*同職種は確かに責任が重く、専門職として単独業務が多くなりがちではありますが、裏を返すとそういった仕事に適性がある方にはおすすめであると言えます*。また、ビッグデータの需要がますます増えている現代では、それを管理し、運用するデータベースの需要も増加が見込まれており、将来性もあると言えるでしょう。

## データベースエンジニアとは

まずデータベースエンジニアとはどのようなエンジニアであるかを説明していきます。データベースと言われれば、何となくイメージがつく方もいらっしゃると思いますが、データベースエンジニアと言われるとその仕事内容については詳しく知らない方も多いのではないでしょうか。

### データベースエンジニアの業務内容

データベースエンジニアの業務内容は以下の3つに分類できます。

- *データベースシステムの設計*

- *データベースシステムの管理*

- *データベースシステムの運用*

データベースシステムとは、データベースそのものとそれをマネジメントするシステムを合わせたものを指します。*1つ目の設計では、顧客が要求するこのシステムの要件を整理し、要件通りのデータベースシステムを構築することを行います*。ここでは、Oracle Databaseや SQL Serverなどのデータベース管理システムが利用されることが多く、これらを理解することも重要です。

*2つ目の管理では、実際にデータベースシステムが動作するためのインフラ構築を行います*。SQLというデータベース操作言語を活用して、ユーザーが使いやすく保守性に優れた形になるようシステムを最適化します。サーバーの最適化も行うため、ハードウェアの知識も必要となります。

*3つ目の運用では、構築が完了したデータベースシステムに対して、ユーザーのアクセス権限を付与したり、パフォーマンスを監視したり、バックアップを取得するなどを行います*。どちらかというと保守に近い形の業務になります。

データベースエンジニアにはどのようなスキルが求められるのでしょうか。*まず、データベース操作言語であるSQLを使いこなせることは必須であると言えるでしょう*。しかし、データベースを設計から運用までを担当する本職種はそれだけでは不十分です。

Oracleなどのデータベースシステムに関する知識や使用経験ももちろん必要になりますし、データモデリングのためにER図などの設計手法を身につけておく必要があるでしょう。*近年では、データベースのクラウド化に伴いクラウドに関する知識も必要となってきているようです*。

データベースエンジニアの年収はどの程度なのでしょうか。マイナビエージェントによれば、1035件の求人のうち、800万円以上を狙える求人は501件と、ほぼ半分の求人で高い報酬を企業が見込んでいることがわかります。

さらに1000万を狙える求人を見ていくと、215件となっており、5分の1がハイクラスの年収を提示可能であることがわかります。**IT関連の平均年収が427万円であることを考えれば、かなり高年収を狙うことができる職種と言えるでしょう**。

【参考】：[マイナビエージェントでのデータベースエンジニア求人](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0104016/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)

【参考】：[IT関連の平均年収](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)

データベーススペシャリストとは？年収や資格の価値や難易度を解説！

## データベースエンジニアがやめとけと言われる理由

ここからはデータベースエンジニアがなぜ「やめとけ」と言われるのかその理由を説明していきます。その理由には大きく3つの理由が考えられます。

### 重大な責任を負うことが多い

データベースエンジニアが扱うデータベースは、企業の機密情報であったり個人情報であったりと漏洩が許されない重要なものばかりです。*したがって、万が一設計したデータベースに不具合があり、それらが漏洩することになれば重大な責任を負うことになるでしょう*。

さらに情報漏洩だけでなく、データベースシステム自体が不具合で停止した際にも責任が重くのしかかりがちです。*こうした、失敗が許されず、重大な責任を負うデータベースエンジニアは、大きな責任を負いたくないと思っている方にとっておすすめできない職種と言えます*。

### 1人で仕事をすることが多い

データベースエンジニアは、データベースという限定的な業務領域ゆえに専門職として扱われ、プロジェクトやチームに1人という状況が多くなります。そのため、同じ職種のメンバーと相談したり、業務を分担することも困難です。

*こうした状況は、メンバー同士力を合わせて仕事を進めたいと考えている方にとってはおすすめできないと言えるでしょう*。1人ゆえに前述の責任が重くなる点も、やめとけ、と言われる理由の1つです。

上記のように責任が重く、1人で仕事を進めることが多いことから激務になりがちな点が、やめとけ、と言われる大きな理由の1つです。万が一データベースに不具合が起きた場合には自分で対応するしかなく、対応を急かされることもあるでしょう。

*こうしたことが続けば残業も続き、激務となり、データベースエンジニアをやめたい、と思うような方も多くなると考えられます*。

## データベースエンジニアをおすすめできる理由

ここまででデータベースエンジニアがなぜ避けられているのか、その理由を説明しました。しかし、その理由も見方によってはおすすめできる理由にも捉えることができます。そのおすすめできる理由について見ていきましょう。

### 責任ある仕事を行うことができる

データベースエンジニアが設計し、管理するデータベースは非常に機密度が高いものであり、責任が重いものであることは上述の通りです。これは裏を返せば、企業の中核を担う重要度の高い仕事を任せてもらえるという意味に捉えることができます。

多くのエンジニア業務において、社内で信頼され、実力が認められなければ、責任のある重要度の高い仕事を任せてもらうことは難しいでしょう。*その点、データベースエンジニアはどんな業務であっても責任も重要度も大きいため、そういった仕事に積極的に取り組みたい方にとってはおすすめできると言えるでしょう*。

### 業務を自分の中でコントロールできる

1人で仕事をしていかなければならないことが多い点が、データベースエンジニアの特徴であると前述しました。これも裏を返せば、自分の業務範囲を自分自身でコントロールできるという意味にも捉えられます。

たいていのエンジニア業務では、設計範囲を複数人で分けたり、役割分担を決めつつ、仕事を進めることが多いでしょう。*データベースエンジニアでは、データベースそのものの設計から自分1人で行っていくため、他のメンバーと認識合わせを行ったりする回数も少なく、1人で仕事を進めたい人におすすめできると言えます*。

### 専門職として転職が有利になる

データベースエンジニアが専門職として扱われていることは前述した通りです。それは一方で他のエンジニア職のメンバーでは代替できない仕事をしていると言うこともできます。

*ビッグデータの需要が急激に高まっている今、データを扱うエンジニアの需要は高まっており、データベースエンジニアのような専門職は特に市場価値が高まると考えられるでしょう*。また、データを扱う職種以外の転職についても、その専門職としての経験を持っていることで有利に働かせることができるでしょう。

## 未経験からデータベースエンジニアになるためには

適性が合えば、高年収も狙えるデータベースエンジニアですが、未経験からなるにはどうすればよいでしょうか。結論から言うと、**エンジニア未経験では相当難しいもののエンジニア経験者であれば同職種未経験でもなれるチャンスもあると言えます**。

エンジニア未経験であれば、直接なることは難しいものの一度インフラ系のエンジニアになり、そこで経験を積むことができればチャンスはあるでしょう。ただし、加えてSQLなどデータベースに関連する知識も独自に身に付けていくことは必要です。国家資格である「データベーススペシャリスト」の資格を取得するのもおすすめです。

エンジニア経験者であり、ある程度データベースシステムやSQLについての実務経験があれば、転職はかなり有利になります。*そうでないエンジニアの場合、データベース関連の知識は必須となりますので、独学で身に付けたり、データベース設計と運用を独自に行うなどを行っていく必要があります*。

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## データベースエンジニアを目指すために

本記事で紹介したデータベースエンジニアは、データベースの専門家であり、適性が合えば高年収も狙える職種と言えるでしょう。エンジニア未経験では難しいもののデータベースの実務経験があれば、他職種のエンジニアでもなれるチャンスは残されています。

しかし、データベースエンジニアとして活躍するためには企業選びが重要です。

多くの求人サイトの中から、あなたがデータベースエンジニアになることを応援してくれるような求人を探すのは大変でしょう。

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