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第3回　データモデル

１　データモデル

データモデルの必要性と目的：

１．データベースは世の中の事象を表現している。

２．世の中をそのまま計算機の中に入れることはできない。

３．何らかの秩序、ルールに従って、世の中を計算機に入れ込める形で表現する必要がある。

４．この目的を実現するものとして、種々のデータモデルが提案されている。

階層モデル、ネットワークモデル、リレーショナルモデル、オブジェクト指向データモデルなど・・・

データモデル　→　計算機　＝　データベースシステム

今一番メジャーなのは1970年からＥ．Ｆ．Ｃｏｄｄによって提案された、

リレーショナルモデル

これが一番重要だそうです！！！！！！

これでできているのを「リレーショナルデータベース」といふ。

データモデル　＝　データ定義　＋　データ操作　＋　一貫性制約

データモデルを理解すると、データベース設定を上手に行うためのノウハウがわかる。

つまり、データモデルは初心者のデータベースユーザといい設計者の分かれ目なわけですね。

２　リレーショナルモデルのデータ定義

データ定義　＝　データベースの対処世界をどのようなデータの枠組みのもとに表現するか。

　　　　　　　　　　リレーショナルモデルでは、すべてのデータは2次元の表形式であらわす。この表のことを

　　　　　　　　　　「リレーション（relation）」という。

　　　　　　　　　　　　　　リレーションの例

属性　＝　リレーションに含まれる各データ項目のこと。

タプル　＝　リレーションに属する個々の値の組は「タプル」と呼ばれる。上の表でいうと10332 秋山　営業 など。

「ドメイン」または「定義域」　＝　属性のとりうる値の範囲のこと　性別だったら「男性」「女性」など。

また、決まりがあって、ある行のある列に入れることができるのは、1つ。たとえば、

は、所属のところに2つの値が入っているため、非正規型リレーションと呼ばれ、これを下の正規型リレーションに変えて

とする。これを正規化という。

３　リレーショナルモデルの一貫性制約

一貫性制約　＝　データモデル一般で言った場合、データベースが正しく世の中を表現するために

　　　　　　　　　　　データが満たされるべき性質や表現。リレーショナルモデルに特定して言った場合、

　　　　　　　　　　　リレーション内、およびリレーション間で満たされるべき性質や条件。

リレーション内の条件：

・主キー（タプルを一意に特定するための属性または属性集合）の値は重複してはならない。

・主キーの値は空ではならない。

ということになると、名前は主キーにはなり得ない（同姓同名）。生年月日も同様。

これをレコードの場合と照らし合わせると、

レコード<==============>タプル

レコード集合<==========>リレーション

フィールド<============>属性

キー<================>主キー

フィールド長<==========>なし

リレーション間の条件：

1．参照一貫性制約　＝　外部キーに現れる値は、関連するリレーションの主キーとして現れる値でなければならない。

※外部キーとは、ほかのリレーションにおいては主キーとして用いられている属性のこと。

参照一貫性制約が重要となるのは?

１．削除の場合の四つの方法論

(a)参照されているのだから、削除は禁止

(b)主キーを消すと同時にそれを参照している外部キーを含むタプルも削除

(c)削除された主キーを参照していた外部キーにはかわりに値を入れる

(d)削除された主キーを参照していた外部キーには代わりにデフォルト値を入れる。

２．更新の場合の四つの方法論

(a)参照されているのだから更新は禁止

(b)主キーを更新すると同時にそれを参照している外部キーも更新

(c)更新された主キーを参照していた外部キーには代わりに空地を入れる

　　　参照一貫性制約の説明

社員リレーション

所属リレーション

(d)更新された主キーを参照していた外部キーには代わりにデフォルト値を入れる。

４　リレーショナルモデルのデータ操作

4.1 関係代数（リレーショナル代数）

・(1)和、(2)共通、(3)差、(4)直積、(5)射影、(6)選択、(7)結合、(8)商、の八種類の演算が基本。

・(1)-(4)が提案された後(5)-(8)が追加された。

4.2 関係代数（リレーショナル代数）の各演算

授業ではここから演習でした。

図１

Ｒ１

Ｒ２

4.2.1　和

和とは、Ｒ１とＲ２に含まれるすべてのタプル。

つまり、Ｒ１　∪　Ｒ２

となる。

4.2.2　共通

共通とは、Ｒ１とＲ２に共通に含まれるすべてのタプル。

つまりＲ１　∩　Ｒ２

となる。

4.2.3　差

差とはＲ１−Ｒ２の場合、Ｒ１にのみ含まれ、Ｒ２には含まれないタプル。

Ｒ２−Ｒ１の場合、Ｒ２にのみ含まれ、Ｒ１には含まれないタプル。

Ｒ１−Ｒ２

Ｒ２−Ｒ１

図２

Ｒ１

Ｒ２

4.2.4　直積

直積とはＲ１、Ｒ２をすべての組み合わせでつなぐこと。

Ｒ１　×　Ｒ２

となるが、無駄な部分が多いため結合が使われることが多い。

4.2.5　射影

あるリレーションの中から必要な属性のみを取り出す。必要な属性のみに絞りたいときに使われる。

4.2.6　選択

図4

選択とは、あるリレーションの中に対して条件を指定して、条件を満たしているタプルのみ取り出す。

たとえば、図４から、条件を『コーヒーを3個以上注文』にして選択すると、

となる。

4.2.7　結合

直積において、結びつけた二つの属性間である条件を満たすタプルのみを残したもの。

属性の重複があった場合は取り除き、1つにする。

Ｒ１

Ｒ２

これを結合すると、

4.2.8　商

Ｒ１÷Ｒ２とは、Ｒ２のリレーションのすべてのタプルを含むＲ１のタプルを取り出し、それから、Ｒ２を除く。

Ｒ１

Ｒ２

Ｒ１÷Ｒ２は