データベース管理システム (DBMS) の概要

データベース管理システム (DBMS) は、最新のソフトウェア アプリケーションの重要なコンポーネントであり、データを効率的に管理、保存、取得するために不可欠です。これらはデータベースを処理する體系的な方法を提供し、データの一貫性、信頼性、セキュリティを確保します。この記事では、データ抽象化、スキーマ、データベース言語、トランザクション管理、アーキテクチャ、主要なデータベース要素など、DBMS の基本的な概念、コンポーネント、機(jī)能について説明します。

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DBMSの目的

DBMS の主な目的は、データを保存および取得するための信頼性が高く、効率的で、使いやすいシステムを提供することです。ユーザーとユーザーがやり取りするデータの間の仲介者として機(jī)能し、データ管理のための堅(jiān)牢な機(jī)能を提供しながら、データ ストレージの複雑さを確実に隠します。

DBMS の主な目的は次のとおりです。

• 効率的なデータの保存と取得: 高度なデータ構(gòu)造を利用してデータ操作を最適化します。
• データの一貫性と整合性: データの正確性を維持するためのルールの適用。
• データ セキュリティ: 機(jī)密データへの不正アクセスを制限します。
• 同時(shí)実行制御: 複數(shù)のユーザーが競合することなく同時(shí)にデータにアクセスできるようにします。

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データの抽象化

データの抽象化により、データ ストレージの複雑さが隠蔽され、ユーザーがデータベースを操作する方法が簡素化されます。 3 つのレベルに分かれています:

1. 身體レベル

• 最低レベルの抽象化。データがシステムに物理的にどのように保存されるかを記述します。
• データ ブロック、ファイル構(gòu)造、ストレージ パスなどの低レベルの詳細(xì)に焦點(diǎn)を當(dāng)てます。
• 通常、データベース管理者とシステム開発者によって管理されます。

2. 論理レベル

• 保存されているどのようなデータと、それらの間の関係について説明します。
• テーブル、列、リレーションシップを使用して、データベース全體の構(gòu)造化されたビューを提供します。
• 物理データの獨(dú)立性を促進(jìn)し、論理構(gòu)造に影響を與えることなく物理レベルでの変更を可能にします。

3. レベルの表示

• 最高レベルの抽象化。さまざまなユーザーに合わせてデータベースの視點(diǎn)を提供します。
• 不必要な複雑さを隠すことでエンドユーザーの対話を簡素化することに重點(diǎn)を置きました。
• データベースには、特定のユーザーのニーズに対応する複數(shù)のビューが含まれる場合があります。

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インスタンスとスキーマ

データベースは、スキーマとインスタンスの観點(diǎn)から定義されます。

• スキーマ:

  • テーブル、リレーションシップ、制約を定義するデータベースの論理構(gòu)造。
  • 青寫真として機(jī)能し、明示的に変更しない限り、時(shí)間が経っても一定のままです。

• インスタンス:

  • 特定の時(shí)點(diǎn)でデータベースに保存されているデータコンテンツ。
  • データが挿入、更新、または削除されると継続的に変更されます。

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データベース言語

DBMS は、特殊な言語を使用してデータベースと対話します。これらは大きく次のように分類されます:

1. データ定義言語 (DDL)

• データベースの構(gòu)造とスキーマを定義します。
• 操作の例:
  • CREATE: 新しいテーブルまたはデータベースを定義します。
  • ALTER: 既存の構(gòu)造を変更します。
  • DROP: テーブルまたはデータベースを削除します。
• DDL の整合性制約 により、データの正確性と一貫性が確保されます。
  • ドメイン制約: 屬性の許容値を定義します。
  • 參照整合性: テーブル間の有効な関係を強(qiáng)制します。

2. データ操作言語 (DML)

• ユーザーがデータベースに保存されているデータを操作できるようにします。
• 一般的な操作:
  • SELECT: データを取得します。
  • 挿入: 新しいデータを追加します。
  • DELETE: 既存のデータを削除します。
  • 更新: 既存のデータを変更します。
• SQL は、リレーショナル データベース全體で広く使用されている標(biāo)準(zhǔn)化された DML 構(gòu)文を提供します。

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トランザクション管理

トランザクションは、信頼性を確保するために ACID プロパティに準(zhǔn)拠する必要があるデータベース操作の論理単位です。

1. 原子性: トランザクションは分割できません。すべての操作が成功するか、何も成功しないかのどちらかです。
2. 一貫性: トランザクションはデータベースを有効な狀態(tài)のままにする必要があります。
3. 分離: 同時(shí)トランザクションは相互に干渉すべきではありません。
4. 耐久性: 一度コミットされると、システム障害が発生した場合でも変更は維持されます。

DBMS は、ロック、ロギング、同時(shí)実行制御 などのメカニズムを採用して、トランザクションを管理し、これらのプロパティを保証します。

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データベースとアプリケーションのアーキテクチャ

最新のデータベースは、3 層アーキテクチャに従って、懸念事項(xiàng)を分離し、スケーラビリティを強(qiáng)化しています。

1. プレゼンテーション層:

   • ユーザー側(cè)のレイヤー、通常はフロントエンド アプリケーションです。
   • グラフィカル インターフェイスまたは Web ページを通じてユーザーと対話します。

2. アプリケーション層:

   • ビジネス ルールとアプリケーション ロジックが実裝されるロジック層。
   • フロントエンドをデータベースに接続します。

3. データベース層:

   • データが保存および管理されるバックエンド。
   • DBMS と物理ストレージ システムが含まれます。

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データベース ユーザーと管理者

ユーザーの種類:

1. エンドユーザー: アプリケーションまたはクエリを使用してデータベースと対話します。
2. アプリケーション プログラマー: DBMS が提供する API を使用してソフトウェア アプリケーションを開発します。
3. データベース管理者 (DBA): データベースを管理し、アクセスを制御し、最適なパフォーマンスを確保します。

DBA の役割:

• スキーマを定義および維持します。
• セキュリティ対策を?qū)g施します。
• データベースのパフォーマンスを監(jiān)視し、最適化します。
• バックアップとリカバリ操作を?qū)g行します。

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テーブルとそのコンポーネント

テーブルは、行と列で構(gòu)成されるリレーショナル データベースの基本構(gòu)造です。

• 行 (タプル): テーブル內(nèi)の個(gè)々のレコードを表します。
• 列 (屬性): 特定のデータ型でデータ フィールドを表します。
• 主キー: テーブル內(nèi)の各行を一意に識(shí)別します。
• 外部キー: 他のテーブルの主キーを參照することにより、テーブル間の関係を作成します。

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データベース內(nèi)のキー

キーは、データの整合性を確保し、関係を確立するために重要です。一般的なタイプは次のとおりです:

1. 主キー: テーブル行の一意の識(shí)別子。 NULL 値を含めることはできません。
2. 外部キー: 別のテーブルの主キーを參照し、參照整合性を強(qiáng)制します。
3. 候補(bǔ)キー: 行を一意に識(shí)別できる任意の列または列のセット。 1 つの候補(bǔ)キーが主キーとして選択されます。
4. 複合キー: 2 つ以上の屬性で構(gòu)成される主キー。
5. 一意のキー: 主キーに似ていますが、NULL 値を 1 つ許可します。
6. スーパーキー: 行を一意に識(shí)別する候補(bǔ)キーのスーパーセット。

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DBMS の関數(shù)、プロシージャ、トリガー

データの管理とクエリに加えて、最新の DBMS はロジックをカプセル化し、関數(shù)、プロシージャ、および トリガーを通じてタスクを自動(dòng)化するメカニズムを提供します。これらの要素により、データベース システムの効率、保守性、応答性が向上します。

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機(jī)能

関數(shù)は、特定のタスクを?qū)g行し、単一の値を返すデータベース オブジェクトです。関數(shù)は一般に、計(jì)算、データ変換、または特定の情報(bào)の取得に使用されます。これらは數(shù)學(xué)関數(shù)に似ており、SQL クエリで直接呼び出すことができます。

機(jī)能の特徴:

• 入力パラメータ: 関數(shù)は 0 個(gè)以上の入力パラメータを受け入れることができます。
• 戻り値: 関數(shù)は常に、指定されたデータ型の単一の値を返します。
• 読み取り専用: 関數(shù)はデータベース テーブルやデータを直接変更できません。読み取り専用操作に制限されています。

関數(shù)を作成するための構(gòu)文 (SQL の例):

CREATE FUNCTION function_name (parameter_list)
RETURNS return_type
AS
BEGIN
    -- Function logic
    RETURN value;
END;

例：

數(shù)量と単位あたりの価格に基づいて注文の合計(jì)価格を計(jì)算する関數(shù):

CREATE FUNCTION calculate_total_price(quantity INT, price_per_unit DECIMAL)
RETURNS DECIMAL
AS
BEGIN
    RETURN quantity * price_per_unit;
END;

利點(diǎn):

1. クエリ間でのロジックの再利用性。
2. クエリの可読性と保守性が向上しました。
3. 複雑なロジックをカプセル化することでパフォーマンスが向上しました。

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手順

プロシージャは、一連の操作を?qū)g行するデータベース內(nèi)に格納されたプログラムです。関數(shù)とは異なり、プロシージャは値を返しませんが、INSERT、UPDATE、DELETE などのデータ変更タスクを?qū)g行できます。

手順の特徴:

• 入力、出力、および 入出力 パラメータを持つことができます。
• データベーステーブルを変更できます。
• CALL または EXEC ステートメントを使用して実行されます。

プロシージャを作成するための構(gòu)文 (SQL の例):

CREATE PROCEDURE procedure_name (parameter_list)
AS
BEGIN
    -- Procedure logic
END;

例：

従業(yè)員の給與を更新する手順:

CREATE PROCEDURE update_salary(employee_id INT, new_salary DECIMAL)
AS
BEGIN
    UPDATE employees
    SET salary = new_salary
    WHERE id = employee_id;
END;

利點(diǎn):

1. 複雑なロジックを再利用可能なユニットにカプセル化します。
2. 1 回の呼び出しで複數(shù)の操作を?qū)g行する機(jī)能。
3. ネットワークのオーバーヘッドを削減することにより、データベースのパフォーマンスが向上しました。

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トリガー

トリガーは、INSERT、UPDATE、DELETE 操作などのテーブル上の特定のイベントに応答して、事前定義されたアクションを自動(dòng)的に実行するデータベース オブジェクトです。

トリガーの特徴:

• 特定のテーブルで定義され、イベントによってアクティブ化されます。
• イベントが発生する前または後に起動(dòng)できます。
• ビジネス ルールの適用、監(jiān)査ログの維持、または変更の伝達(dá)に使用されます。

トリガーの種類:

1. BEFORE トリガー: 指定されたイベントの前に実行されます。
2. AFTER トリガー: 指定されたイベントの後に実行されます。
3. INSTEAD OF Trigger: イベントの代わりに実行します (一般的にビューで使用されます)。

トリガーを作成するための構(gòu)文 (SQL の例):

CREATE FUNCTION function_name (parameter_list)
RETURNS return_type
AS
BEGIN
    -- Function logic
    RETURN value;
END;

例：

従業(yè)員テーブルに追加されたすべての新しい従業(yè)員をログに記録するトリガー:

CREATE FUNCTION calculate_total_price(quantity INT, price_per_unit DECIMAL)
RETURNS DECIMAL
AS
BEGIN
    RETURN quantity * price_per_unit;
END;

利點(diǎn):

1. ルールとポリシーの自動(dòng)適用。
2. 反復(fù)的なタスクにおける手動(dòng)介入の削減。
3. 変更のログを維持することで監(jiān)査可能性が強(qiáng)化されます。

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関數(shù)、プロシージャ、トリガー: 主な違い

関數(shù)、プロシージャ、トリガーを効果的に使用することで、ビジネス ロジックをカプセル化し、ルールを適用し、データベース內(nèi)のタスクを自動(dòng)化できます。これらのツールは最新の DBMS アプリケーションのバックボーンを形成し、開発者や管理者が強(qiáng)力で保守しやすいシステムを作成できるようにします。

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DBMS でのカーディナリティのマッピング

マッピング カーディナリティ (カーディナリティ比 とも呼ばれます) は、関係セットを通じて別のエンティティ セットのエンティティに関連付けることができる、1 つのエンティティ セットのエンティティの數(shù)を定義します。これらのカーディナリティは、バイナリ関係セットを記述する際に特に重要であり、複數(shù)エンティティ関係にも役立ちます。

エンティティ セット A と B の間のバイナリ関係セット R の場合、可能なマッピング カーディナリティは次のとおりです。

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1. 1対1 (1:1)

• 定義: A のエンティティは B の最大 1 つのエンティティに関連付けられ、その逆も同様です。
• 例:
  • 従業(yè)員が駐車場に割り當(dāng)てられるデータベース內(nèi):
  • 各従業(yè)員に割り當(dāng)てられた駐車スペースは最大 1 つです。
  • 各駐車スペースには最大 1 人の従業(yè)員が割り當(dāng)てられます。
• 図の表現(xiàn):
  • A の各エンティティは B の単一エンティティにマップされ、B の各エンティティは A の単一エンティティにマップされます。

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2. 1 対多 (1:N)

• 定義: A のエンティティは B の 0 個(gè)以上のエンティティに関連付けることができますが、B のエンティティは A の最大 1 つのエンティティに関連付けられます。
• 例:
  • 著者と本のデータベース內(nèi):
  • 著者は複數(shù)の本を書くことができます。
  • 各本は 1 人の著者のみによって書かれています。
• 図の表現(xiàn):
  • A のエンティティは B の複數(shù)のエンティティにマップされますが、B のエンティティは A の単一のエンティティにマップされます。

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3. 多対 1 (M:1)

• 定義: A のエンティティは B の最大 1 つのエンティティに関連付けられますが、B のエンティティは A の 0 個(gè)以上のエンティティに関連付けることができます。
• 例:
  • 學(xué)生とコースのデータベース內(nèi):
  • 各學(xué)生は 1 つの學(xué)科のみに登録できます。
  • 1 つの學(xué)部に複數(shù)の學(xué)生を登録できます。
• 図の表現(xiàn):
  • A のエンティティは B の単一のエンティティにマッピングされますが、B のエンティティは A の複數(shù)のエンティティにマッピングできます。

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4. 多対多 (M:N)

• 定義: A のエンティティは B の 0 個(gè)以上のエンティティと関連付けることができ、その逆も同様です。
• 例:
  • 學(xué)生とコースのデータベース內(nèi):
  • 學(xué)生は複數(shù)のコースに登録できます。
  • コースには複數(shù)の學(xué)生を登録できます。
• 図の表現(xiàn):
  • A の複數(shù)のエンティティは B の複數(shù)のエンティティにマップされ、その逆も同様です。

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マッピング カーディナリティの視覚的表現(xiàn)

1対1 (1:1):

CREATE FUNCTION function_name (parameter_list)
RETURNS return_type
AS
BEGIN
    -- Function logic
    RETURN value;
END;

1 対多 (1:N):

CREATE FUNCTION calculate_total_price(quantity INT, price_per_unit DECIMAL)
RETURNS DECIMAL
AS
BEGIN
    RETURN quantity * price_per_unit;
END;

多対 1 (M:1):

CREATE PROCEDURE procedure_name (parameter_list)
AS
BEGIN
    -- Procedure logic
END;

多対多 (M:N):

CREATE PROCEDURE update_salary(employee_id INT, new_salary DECIMAL)
AS
BEGIN
    UPDATE employees
    SET salary = new_salary
    WHERE id = employee_id;
END;

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カーディナリティのマッピングの重要性

1. データベース設(shè)計(jì): マッピング カーディナリティは、エンティティ セット間の明確な関係を定義することにより、効率的なリレーショナル スキーマの設(shè)計(jì)に役立ちます。
2. データの整合性: 関係が現(xiàn)実世界の制約に準(zhǔn)拠していることを確認(rèn)します。
3. クエリの最適化: カーディナリティを知ると、クエリを最適化してパフォーマンスを向上させることができます。
4. E-R モデル: エンティティ関係図で重要な役割を果たし、関係を明示します。

マッピング カーディナリティは、データベース內(nèi)でエンティティがどのように相互関係するかを理解するための基礎(chǔ)であり、堅(jiān)牢でスケーラブルなデータベース スキーマを定義するための構(gòu)造的基盤を提供します。

以上がデータベース管理システムの概要の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。