clrh 20140510

2014/05/10 CLR/H in TOKYO #2 VB Festival

データモデリング初歩

Ahf(小尾智之）


self introduction VB 使い

WF メイニア

CLR/H スタッフ

てすとぶろぐ http://blogahf.blogspot.jp/

@twit_ahf

Tomoyuki.Obi @IT エンジニアライフ

地方からの戯言

プロレス好き DDT / BJW / K-DOJO みちのくプロレス


https://www.facebook.com/grou

ps/175020096009440/


agenda

1. データモデリングとは

2. 業務システム的データモデリング

3. SQL によるデータ操作


データモデリングとは

• 情報を正しく保持するための設計

–情報の親子関係

–情報間の繋がり度合

• DBのテーブル設計も含まれる

• 論理的構造の設計から、物理的な

構造設計を行うのが基本の流れ

–設計後は論理と物理を互いに修正しあう


Entity と Relation

• エンティティ≒情報

–エンティティ間の繋がり＝リレーション

• これを図に表したものが ER 図

–論理ER図

• エンティティの設計

–物理ER図

• DB上での設計


主キーと外部キー

• ある情報の塊においてデータを一意に

識別するための項目群＝主キー

–適当な UniqueID 値を持つ項目を主キーと

する方法もよく使われる

• 別の塊との関係を表す項目群＝外部キー

親となる側では主キーとなる


多重度

• ある情報の塊とある情報の塊が

ｎ：ｍ

の関係となる場合の数値

• 親一人に子供数人、というケース

伝票ヘッダと明細とかが該当

• 1:0..1 は親が１に対して子は０または１


制約

• テーブル間やテーブルのカラムに対して指定できる

• レコードが登録できる条件

カラムに値を設定できる条件

• 基本は子供側に

「親はこのテーブル」

という制約をかけたりする


NULL

• 未設定を表す特殊な値

• システムによって利用するかどうか様々

• 未設定を識別できる必要があるかどうかでNULLを利用するかどうかを決める


DEFAULT

• 項目の初期値

• 値を指定せずにレコード追加を

行った場合に適用される

• 数値系項目の初期値や、日付系項目に

システム日付を設定などで利用


トリガ

• データを追加 / 更新 / 削除した際に

呼び出される処理

– DBによっては処理前 / 処理後のタイミングを指定できるものもある

– INSTEAD OF トリガを利用すると Enterprise

版ではない SQL Server でも更新可能なビューを定義できる

• レコードの更新日時などでよく利用


正規化

• 情報の重複や n:m の関係をなくすことで

シンプルにデータを保持する構造

• 理屈上は正規化した方が早いが

必ずしもそうとは限らない

– DBが動作しているHWの性能が関連するので理屈通りとはいかない

– DB製品の仕組みにも依存する


モデリングの例

セミナールーム

セミナールームには座席がたくさんある




座席は場合によっては片づけられることも

あるので 0～n となる

座席

１

0..＊




椅子も場合によっては片づけられることも

あるので 0～n となる椅子は座席に対して設置されるので、親は座席となる

座席

１

0..＊

１

0..＊椅子




この関係では、座席がなければ椅子は存在できない

座席

１

0..＊

１

0..＊椅子

座席がなくても椅子を置くことがあった場合は？




座席１

0..＊

１

0..＊椅子

その場合はセミナールームに椅子を設置することになるので、親がセミナールームとなる




座席１ 0..＊

１

0..＊椅子

その状況でも座席に設置した椅子を関連付けるなら

間に座席と椅子を紐づける情報が必要

設置椅子

１ 0..＊

0..＊

１


業務的データモデリング

• データ志向アプローチ（DOA）

• 実際に存在するものをデータに定義

• 目に見えるものだけではなく見えない

ものをデータとすることもある

–履歴系の情報など


実体からデータ化

• 実際に存在する情報を元に

テーブル構造を設計する方法

• 最低限必要なものを揃えやすい

• システムに必要な項目候補が見えやすい


商品の画像商品の名称

商品の価格


商品の在庫数

予定配送日


要件のデータ化

• 売り上げの履歴や在庫の変動など

「形に無いもの」もデータ化する

• どこまでをデータとして保持するか

どのような単位で保持するかは要件次第

–全ての状態を保持するのと

最新の状態を保持するのとでは

必要な形が異なる


データの意味

• レコードとして存在する意味を定義

• レコードが集まるテーブルの意味を定義

–定義できる＝レコードが存在するケース

• それぞれの意味を定義することで

処理の結果どうあるべきかの姿も決まる


売上データ売上が発生した

売掛データ売上が発生したから売掛も発生した

粗利データ売上が発生したから粗利も発生した

データ間のつながり


カラムの意味

• レコードのカラムの定義

• 重複する値は原則持たない

• レコードの値から算出できるならば

結果を保持する必要は「薄い」

–アプリ要件として保持するケースはある

– SQL Server は計算列で自動計算も可能


削除フラグ

• 業務系DBではよくある削除フラグ

• 手法自体は問題ない

–ただしインデックスに含ませるのは必須

• 削除したデータを保持する場合には

もっとも手軽な方法


適用日時の持ち方

• データの種類によっては

「いつから適用されるか」

「いつまで適用されるか」

という日時範囲が必要になる

–消費税率とかが代表

–毎回抽出時に日付の範囲指定を記載するのは面倒なのでテーブル値関数化しておくと楽

（SQL Server）


SQL

• データベースの情報を操作する言語

– SELECT（抽出）

– INSERT（追加）

– UPDATE（更新）

– DELETE（削除）


SELECT

• 情報を取得するための命令

– SELECT 抽出するカラム、計算

FROM 抽出対象の情報（テーブルなど）

WHERE 抽出したものに対しての条件

• DISTINCT 指定で結果から重複を除去


グルーピング集計

• GROUP BY で抽出結果のグルーピング集計

• 集計結果から一部を除外する場合は

WHERE ではなく HAVING で指定

• GROUP BY で指定するのはカラムだけ

ではなく計算結果も指定する事が多い


CASE

• 抽出項目に対する条件判断

– CASE {条件} WHEN {分岐A} THEN {値A}

WHEN {分岐B} THEN {値B}

ELSE {値C} END

• 複数の CASE 文をネストさせて

利用も可能


結合

• ある情報の塊と別の情報の塊を

結合して抽出を行う

– INNER JOIN：内部結合

– LEFT OUTER JOIN：左外部結合

• RIGHT OUTER JOIN：右外部結合

– CROSS JOIN：クロス結合

• WHERE 条件で結合条件を記載できるが

JOIN 句で記載するのが現在の標準


内部結合

A B C

Aの塊とBの塊で共通している部分を抽出

TBL_A INNER JOIN TBL_B


外部結合

A B C

Aの塊、およびAの塊とBの塊で共通している部分を抽出

TBL_A LEFT OUTER JOIN TBL_B


クロス結合

A B C

Aの塊とBの塊、全ての組み合わせを抽出

TBL_A CROSS JOIN TBL_B


EXISTS

• ある項目が、ある抽出結果に含まれているかどうかを判断

• WHERE節で

（ある項目） EXISTS （抽出結果）

として記述


サブクエリ・インラインビュー

• クエリ結果を WHERE 条件や

SELECT 項目に組み込む方法

• SELECT の項目として組み込む場合は

単純に JOIN しては多重度の絡みで

難しいケースに適している


INSERT

• データの追加を行う

• 対象カラムを指定した記述と

対象カラムを未指定な記述がある

–未指定の場合はテーブルのカラム全てに対して値を指定する必要がある

• SELECT した結果を INSERT もできる


UPDATE

• データの変更を行う

• 内部的には DELETE → INSERT を

行っている DB が多い

• SELECT 結果に対して UPDATE もできる


DELETE

• データの削除を行う

• SELECT 結果に対して DELETE もできる


まとめ

• データ構造を理解する事と

システムの仕様を理解することは同じ

• プログラムを作成する際にも

データ構造は必要な知識

• データの意味を理解すると

処理結果としてどうあるべきかが見え

仕様上の問題も発見しやすくなる

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