こんにちは！インストラクターの佐野（ @HiroshiSano0711）です。

初心者の方が理解しづらい用語の1つとして「データベース」があげられます。

実際に

といった声をよくいただきます。データベースは、今の情報社会を支える非常に重要な技術となっています。

そこで、今回はそもそもデータベースとは何なのか、その特徴や種類をわかりやすく解説します。この記事を読んでいただければ、データベースについて体系的に理解できるでしょう。

データベースとは

定義

まずはWikipediaの解説を読んでみましょう。

データベース（英: database, DB）とは、検索や蓄積が容易にできるよう整理された情報の集まり。 通常はコンピュータによって実現されたものを指すが、紙の住所録などをデータベースと呼ぶ場合もある。 狭義には、データベース管理システム (Database Management System, DBMS) またはそれが扱う対象のことをいう。

なんとなく理解できますが、具体的にどういうものかイメージしづらいですね。

かんたんにいうと、データベースとは「一定の形式で整理されたデータの集まり」のことです。

一定の形式で整理されたデータの集まり

厳密にいうと、一定の形式で、「複数で共有、利用すること」と「検索、加工すること」を目的に整理されたデータの集まりを指します。そもそもデータベースは、コンピューターの分野だけで使われる用語ではありません。

家に置いてある「タウンページ」「辞書」なども立派なデータベースなのです。タウンページや辞書は、家族や友達など「複数で共有」され「検索」されるデータの集まりだからですね。

逆に、ただ単に一定の形式でデータを並べた「メモ帳」はデータベースではありません。「複数で共有、利用されること」「検索、加工すること」の2つの条件も満たさないとデータベースとは呼べないのです。

なぜデータベースを使うのか？

データベースを使う理由は大きく2つあります。

の2つです。データは活用されるためにあります。なぜなら、データを活用しないのであれば、そもそもデータを持つ必要がないからです。

データは多ければ多いほど活用できる幅が広がるため価値が上がります。そのため、貯まったデータのことを「資産」と呼ぶことも多いです。貯められたデータをいかに整理して上手に活用できるかが鍵となります。そこで、データをどうやって整理し、管理するかが非常に重要になってくるのです。

このデータをどうやって整理して管理するかの方法を「データ・モデル」と呼びます。これまでさまざまなデータ・モデルを利用したデータベースが生み出されました。現在もっとも効率が良いといわれているデータ・モデルは「関係モデル（リレーショナルモデル）」と呼ばれるものです。

「関係モデル（リレーショナルモデル）」を使ったデータベースのことを「リレーショナルデータベース」と呼びます。リレーショナルデータベースは、現在、標準としてもっとも広く利用されているデータベースです。

リレーショナルデータベース（RDB）とは

リレーショナルデータベース（RDB）とは、「テーブル」といわれる表形式の構造でデータを管理する関係モデルを使ったデータベースです。

エクセルの表のようなものと似ているイメージです。リレーショナルデータベースでは、エクセルのシートにあたるものを「テーブル」と呼びます。1つのテーブルごとに、「商品」「スタッフ」「売り上げ」など関連性のある一連のデータがそれぞれ格納されます。

また、行を「レコード」と呼び、列を「フィールド」と呼びます。

1行に1件のデータが格納され、1レコードとなります。ここで重要なことは、レコードにはルールがあることです。それは各レコードのデータは、必ず「一意」にならないとダメだということです。

つまりデータの重複は許されないのです。データベースは検索されることを念頭におく必要があるので、重複したデータがあると検索時に支障がでます。まずはこのルールをしっかり覚えておくようにしましょう！

次に、管理がしやすいように「どのようなデータを格納しているのか？」を判別する必要があります。何のデータか分からなければ活用がしづらいからですね。

具体的には、列名にあたる「商品名」「販売価格」などです。

これらは、「属性」と呼ばれます。

これらの各テーブルのデータを関連づけて組み合わせることで、データを検索したり利用しやすくしているのです。例えば、「商品名」「スタッフ」「売り上げ」テーブルをそれぞれ関連づけて組み合わせることで、「各スタッフが販売した商品数」や「各スタッフの売り上げ」などを表すことができるのです。

なぜリレーショナルデータベースが使われるのか？

リレーショナルデータベースが使われる理由は大きく2つあります。

の2つです。

データの重複を避けることで、データを検索するスピードを上げることができます。なぜなら同じデータは1つしかありませんので、1つ見つかればそこで検索作業を終了できるからです。同じデータが複数あると、検索する手間が単純に2倍、3倍と膨れ上がってしまいますし、編集や削除にも手間がかかってしまいます。

また、同じはずのデータに「差異」があった場合も面倒です。どちらが正しいデータなのかを判断する方法や、データを修復する方法も決めておかなければならないからです。重複したデータがあるということは、データを利用する側からするとものすごく面倒なのです。

リレーショナルデータベースを使うことでこのような問題を避けることができます。さらに、リレーショナルデータベースを簡単に管理、運用できるように「データベース管理システム（DBS）」というソフトウェアが利用されています。

データベース管理システム（DBS）とは

データベースを効率よく管理、運用するソフトウェア

データベースを現実世界のものに例えると「図書館」が似ています。ただ、図書館にはたくさんの書籍や資料があります。新しい書籍を入荷したり、破けてしまった書籍を入れ替えるなど管理や運用をする人が必要ですよね。

ちょうど「図書館司書」にあたるのが「データベース管理システム」です。なお、リレーショナルデータベースを管理、運用するデータベース管理システムのことを特に、「リレーショナルデータベース管理システム（以降RDBSと呼称）」と呼びます。

データベース管理システムはなぜ必要なのか？

データベースは自動でデータを追加、更新、削除などの操作を行ってくれません。かならず管理する人が必要です。

ただ、管理する人が間違って同じデータを追加してしまったり、誤ってデータを削除してしまったのでは元も子もないですよね。人間の手でデータベースを管理することは非常に危険なので、コンピュータのシステムに管理してもらう方が断然良いのです。

コンピュータで管理することで、人間が間違ってデータを追加した場合にも「それは重複したデータなのでダメですよ」とミスを防ぐこともできます。さらに、データベースのデータ操作には「SQL」という専用のプログラムを使って効率良く操作できるようになっています。

SQLとは

SQLとは問い合わせ言語である

SQL（エスキューエル）は、RDBMSのために作られた、データの操作を行うためのデータベース言語（問い合わせ言語）です。プログラミング言語とは違い、RDBMS専用に作られたプログラムです。

それにしても、問い合わせ言語とは面白い名前ですね。これは本屋に行った場合に「こんな名前の本はありますか？」と問い合わせすることが、「こんな名前のデータありますか？」とデータベースに問い合わせする様子と似ていることに由来しているのでしょう。

なぜSQLを使うのか？

SQLは問い合わせのプロフェッショナルです。一番少ない質問で目当てのデータを検索できるように、もっとも効率のいい問い合わせすることができます。

さまざまな検索条件やデータの操作を論理的に指定できるようになっており、どのようなデータでも効率良く検索できるようになっているのです。

また、専用のプログラムでデータを操作することにより、同じ操作でも間違えずに何度も操作することができます。それによってデータの重複を許すなどのミスを防ぐこともできるので「データの一貫性」を保つことができます。

最近注目のデータベース「NoSQL」とは

「NoSQL」というデータベース管理システムをご存知でしょうか？

これはRDBMSに取って代わると言われている新しいデータベース管理システムです。NoSQLは「ビッグデータ」などの大量のデータを扱う場合に威力を発揮します。

リレーショナルデータベースの場合は、大量のデータを扱っても探すデータは1つなので「同時にデータを探す」ことに意味がありません。同じデータを探しても二度手間になってしまうからですね。

しかし、NoSQLは同時にデータを探すことが得意です。それによって、大量のコンピューターを使って「同時に大量のデータを検索」したりできます。ビックデータなどの巨大なデータを扱うのは時間がかかってしまうため、NoSQLが使われてきているのです。

これから主流になるかもしれない技術なので、ぜひ知っておいてください。

データベースときっても切り離せない「MySQL」とは

MySQLとは、世界でもっとも利用されている「データベース管理システム」です。大容量のデータに対しても高速で動作し、便利な機能がたくさんあるので、非常に実用性が高くなっています。

また、オープンソースなので非商用利用であれば無償で使用できるため、初心者でも導入しやすいです。データベースといえば...というくらい有名なシステムです。詳しく知りたい方は、下記の記事をご覧ください。

【超初心者向け】MySQLとは？どこよりもわかりやすく解説

更新日：2023年3月21日

データベースエンジニアの仕事

ここまでデータベースの基礎の基礎を紹介してきましたが、このデータベースを扱うエンジニアの仕事内容や必要なスキル、平均年収などをみていきましょう。データベースを扱うエンジニアになりたいと思っている人はしっかりチェックしておいてください。

データベースエンジニアの仕事内容は？

ここまでの内容が頭に入っていればお分かりかとは思いますが、データベースにデータを保存したり、必要な時に必要なデータを瞬時に取り出せるような環境を構築することなどがデータベースエンジニアの主な仕事内容になります。

そして、データベースエンジニアの仕事は、担当する業務内容を元にすると大きく以下の三つに分類することができます。

データベースの開発・設計はその言葉の通り、最適なデータベースを開発、設計する仕事内容でソフトウェアエンジニアと言えます。

データベース管理はインフラを整理し、サーバーの最適化や使用効率の最大化を図ったりする仕事内容になりハードウェアエンジニアと言えます。

そして、データベース運用者は、稼働しているデータベースのバックアップやセキュリティ管理などを行う仕事内容になり、運用系エンジニアと言えます。

データベースエンジニアに必要なスキルは？

先ほども言いましたが、世界でもっとも利用されているデータベース管理システムである「MySQL」を筆頭に「Oracle」や「PostgreSQL」「Microsoft SQL Server」などの管理システムについて知識および、扱えることがデータベースエンジニアに必要なスキルと言えるでしょう。

もちろん、上記で紹介した三つの業務内容のどこを担当するかによって必要なスキルは変わってきますが、どちらにせよ実務経験があると転職には間違いなく有利に働きますね。

また、他の開発スタッフと共同作業を進めていく事になるので、コミュニケーションスキルも求められると言えます。

データベースエンジニアの年収は？

では、データベースエンジニアの年収はどうでしょうか？

もちろん、その人のスキルや担当業務内容により上下しますが、平均年収は500万年前後と言われています。OracleMasterやMCP（マイクロソフト認定資格）などの各種資格を取得したり、実務経験が豊富であればさらなる収入アップも見込めるでしょう。

挫折なくデータベースエンジニアを目指すなら

ここまでの解説を踏まえ、独学でデータベースエンジニアに必要なスキルの習得に励もうと考えている人のなかには、

と不安な人もいますよね。

実のところ、SQLといった言語の学習途中で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。

独学でなく、プログラミングスクールにわざわざ入る理由とは？【インタビュー総集編】

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「SQLを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな...」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、データベースエンジニアへの就職や転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

料金	月分割4.098円~
実績	・累計指導実績3万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でSQLの学習を進められるといえます。

侍エンジニアのサポート体制

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でも必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

侍エンジニアのカリキュラム例

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なぜ侍エンジニアが挫折せずSQLを習得できるのか気になる人はぜひ公式サイトをご覧ください。

公式サイトで詳細を見る

まとめ

データベースはもっとも土台となる基本的な技術です。しっかり学ぶことで、他の学習にも役立つこと間違いないでしょう。