適切なデータ管理のために役立つのが、データベースです。ただ、データベースについて何となくは理解しているものの、具体的な目的や中身についてよくわからないといった方もいるのではないでしょうか。
そこで、データベース設計について詳しく知りたいと考えている方のため、おさえておきたい基本や設計の流れ・手順などを紹介します。
この記事を読むことによって、データベースを設計するにあたり理解しておくべきポイントが分かるようになるので、ぜひ参考にしてみてください。
目次
データベース設計とは？
データベース設計とは、蓄積したデータをどのようにデータベース化していくか決めて設計していくことをいいます。そもそもデータベースとは何かというと、情報を整理して保存、それらを蓄積していくための仕組みのことです。
単純にデータを蓄積するだけでは、それが必要になった時にどこにあるのかわかりません。目的の情報をまとめておき、必要になった際に簡単に見つけたり取り出したりできるようにするための仕組みがデータベースです。
データベース設計では、どのような情報を蓄積するのか、どういった形で並べるのか、検索できるようにするのかなどを決めます。
そのデータベースが使いやすいものになるかどうかはデータベース設計にかかっているともいえるので、非常に重要なポイントです。仮にデータベース設計に問題がある場合は必要な情報にアクセスする方法がわかりにくかったり、求めている情報が蓄積されていなかったりするトラブルにもつながります。
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データベース設計をする目的
データベース設計を行う主な目的は、業務の効率化と、業績の向上といった2つです。それぞれの目的について解説します。
業務の効率化
データベースには、業務において必要となる膨大な情報が蓄積されています。これらに瞬時にアクセスし、活用することにより業務の効率化が可能です。
情報がデータベース化されていないと求めている情報がどこにあるのかわからず、それらを探すために無駄な時間がかかってしまいます。
業務の効率化により、他の重要な作業に時間を割くことが可能です。特に現在業務効率が悪かったり人材が不足していたりする場合は、データベース設計を正しく行うことにより状況が改善する可能性があります。
業績の向上
業務の効率化ができれば、業績の向上にもつながります。データベースにより情報の一元管理が行えるようになるので、情報を共有しやすくなり情報の不整合や誤りといったものを避けることが可能です。
また、データベース内の情報をグラフや表で可視化もできます。自社にとって課題といえる部分や売り上げの傾向などを把握するためにはデータの可視化が欠かせません。
改善するべきポイントを見つけやすくなるのもデータベース設計が業績の向上につながる理由です。
データベース設計で覚えるべき要素
データベース設計を行う上で覚えて必要がある要素として、エンティティ、属性、関係、関連の多重度といった4つがあります。これについて詳しく解説していきます。
エンティティ
エンティティとは、管理する情報のことです。例えば、製品や顧客、社員などがエンティティです。
データベース設計をする際は、どういったエンティティが必要になるのか洗い出しておかなければなりません。
ある程度データベースができあがってきてから新規にエンティティを追加するのは困難です。データベース設計の初期段階で適切なエンティティができていないと、後から膨大な追加作業が必要になることもあります。
そのため、初期段階でしっかりともれなく洗い出しておくことが重要です。
属性
属性とは、エンティティに関連している項目のことをいいます。例えば、カタログでいうと商品名や価格、図書館でいうと本の著者、発行日などが該当します。
エンティティに対して、一緒に得られる情報が属性です。
関係
関係とはリレーションとも呼ばれ、関連性のあるエンティティ同士を結びつけることを指します。
例えば、顧客管理を行う場合は「顧客」と「契約」といったエンティティに関する情報をデータベースとして蓄積しなければなりません。「顧客」と「契約」は関係している状態になります。
データベース設計をする際には、エンティティ同士の関係性を正しく定義することでデータの整合性につなげることが可能です。
関連の多重度
関連の多重度とは、エンティティがその他のエンティティとどの程度の関係を持っているかを示すもののことをいいます。多重度の種類は、1対1、1対多、多対多の3つです。
1対1とは、一つのエンティティがその他のエンティティと一つのみ関連している状態をいいます。例えば、社員番号と社員の関係は1対1に該当します。
次に、1対多または多対1とは、一つのエンティティが複数のエンティティと関連している状態です。例えば、一つの部署に複数の従業員がいる、一人の先生が複数の生徒を指導するといったパターンをいいます。
それから、多対多とは複数のエンティティがその他複数のエンティティと関連しているパターンです。例えば、学生と履修科目の関係を考えるとわかりやすくなります。
1人の学生が複数の科目を履修し、1つの科目は複数の学生が履修しているようなパターンです。
また、学生Aが野球部と美術部に所属し、学生Bが野球部と書道部に所属しているような場合も多対多に該当します。多対多はデータの整合性を保つ役割も持っているため、紹介してきた要素の中でも特に重要です。
関連しているエンティティ同士がどのような形で相対的に結びついているのかなどを明確にするためにも、正しく設定しておかなければなりません。
データベース設計の流れ
実際にデータベース設計を行う場合は、概念設計、論理設計、物理設計の流れで進めることになります。それぞれ解説します。
概念設計
概念設計とは、自社に適したデータベース設計を行う上で重要なものです。どのような情報をデータベース化して管理していくのか、どういった構成にするのかなどを決めることをいいます。
まずはどういった目的でデータベースを設計するのか考えると、保持するべきデータが見えてくるはずです。
あとは必要となる情報を整理し、どのようなエンティティを設定するか考えます。
情報同士がどのような形で関連しているかも検討が必要です。データベースは概念データモデルを参考にしながら作られていくことになります。
論理設計
論理設計とは事前に作成した概念データモデルをより具体的にしていくためのステップです。概念データモデルでは全体をざっくりと検討をするにとどまっているので、それらを実際のデータベース環境で実装できるようにより詳しく設計を進めていきます。
概念設計を行うことなく論理設計から始めるケースもありますが、概念設計を行っておいた方がスムーズな論理設計につなげることが可能です。
論理設計を行う際には、データの種類・関係性といったものを定義した上で効率的な検索や更新を行うための構造を検討していきます。ただし、その際はデータの整合性が保たれる形にしなければなりません。
物理設計
理設計とは、論理設計を元にして実際のデータベースの運用環境に適用していく作業です。概念設計、論理設計を経て、より詳細化されているデータモデルをさらに最適化していきます。
例えば、インデックス付与や正規化したデータテーブルの修正といった作業が必要です。一般的には、物理設計の段階で実際にデータベースを運用することになるハードウェアやサーバーの選定も行います。
データ設計の手順
具体的に出た設計を行う際の手順を8のステップに分けて解説します。概念設計、論理設計、物理設計で行うべき内容も参考にしてみてください。
手順①【概念設計】要件定義を行う
はじめに行いたいのが、構築するデータベースの要件定義です。要件定義が確実に行えていないとあとから要件の変更が発生してしまう可能性があるため、十分な時間をかけて行わなければなりません。
要件定義では、具体的にどのような情報を管理するのか検討する必要があります。
そのためには、何のためにどういったデータを管理するのか明確にすることが重要です。あらかじめデータベースをどのような形で使用していくことになるのかを含めて検討しておくと、管理すべきデータが見えてきます。
手順②【概念設計】エンティティを抽出する
要件の定義が終わったら、それらを整理した上でエンティティの抽出を行います。データベースで言うところのテーブルにあたるもので、管理すべき情報がエンティティです。
まずはどのデータが必要なのか洗い出しから始めなければなりません。
例えば、顧客データ管理のために活用したいのであれば、各顧客の指名のほか、電話番号、メールアドレス、住所、決済情報などがエンティティです。
手順③【概念設計】ER図を作成する
ER図のERとは「E＝エンティティ（Entity）」と「R＝リレーションシップ（Relationship）」の頭文字を取ったものであり、図でエンティティ間の関連を示すためのものです。
概念データモデルを作成する手法として用いられています。
システムが大規模なものになると数百個単位のエンティティが発生することもあり、その場合エンティティ同士の関係は非常に複雑です。ですが、ER図を用いることによりエンティティ同士の関係が視覚的に、そして簡単に分かるようになります。
手順④【論理設計】ER図をRDBのテーブルに変換する
ここからは論理設計の段階です。ER図を作成したら、RDBのテーブルに変換しましょう。
RDBとはリレーショナルデータベースのことであり、データベースの中でも特に普及しているものです。
論理設計ではデータベース上で要件を実現できるようなテーブル構成を考え、適した形で列やキーを定義する必要があります。RDBのテーブル用に変換するためには、その前段階で使用していたER図があると便利です。
先にしっかりとER図を作り込んでおくことをおすすめします。
手順⑤【論理設計】正規化を行う
正規化とは、データを適切な形に整理する作業のことです。冗長なデータになっている場合は、それらを取り除き、整理します。
正規化によりデータの不整合が発生するのを抑えることも可能です。
手順⑥【物理設計】性能要件を確認する
ここからは物理設計です。データベースを運用していくには大量のデータ管理が必要になります。
あらかじめ登録されているデータだけではなく、追加や更新も行われる形です。
そこで、同時アクセス可能な人数や追加可能なデータなどがくらいなのかについては、性能要件で明確にしておかなければなりません。あとは性能要件に適したハードウェアやネットワーク環境を用意していきます。
手順⑦【物理設計】インデックスを作成する
インデックスとは、情報を検索するために必要な目次や索引のことです。データベースには膨大な量のデータが登録されることになるので、その中から必要な情報を効率よく検索できるようにインデックスを作成しましょう。
ただし、インデックスは多いほど良いものではありません。作りすぎた場合は処理が重くなる可能性があるため、注意が必要です。
手順⑧【物理設計】データ格納領域を決める
データベース内で管理するデータを格納できるデータ領域を検討し、決定します。データが蓄積されていくことにより現在よりも情報量が増えることを考慮した上で、余裕をもってデータ領域のサイズを決定することが重要です。
データベース設計をする際に大事なポイント
実際にデータベース設計を検討していく前におさえておきたいポイントがあります。ここでは、特に注目したいポイントを4つ解説します。
構築するシステムの要件や仕様を理解する
まずは、どういった要件・仕様でシステムを構築していくのか理解しておかなければなりません。
これは、システムありきでデータベース設計をする形になるためです。
システムの要件を理解することなく構築した場合、そのデータベースにどういったデータを納めるべきか、どのような機能・性能を持たせるべきかなどがわかりません。
また、データベースではテーブルの種類を考えたりカラムを定義したりする必要がありますが、これらもシステム側の要件や仕様を十分に理解した上で行うことが重要です。
要件定義書や外部設計書といったものも用いながら情報をしっかり整理していきます。
要件にない仕様も想定する
要件にない仕様や、仕様書からは見えにくくなっている部分の仕様も想定が必要です。例えば、すでに注文された商品の情報を物理削除すると何らかの問題があるテーブルは、論理削除フラグを設けることも考えなければなりません。
仕様書から見えにくい部分についてもよく考えながらテーブル設計を進めていくことが求められます。
正規化されているか確認する
データの重複や矛盾といったものがなく整合性が高い状態になっているか、つまり正規化されているか確認しましょう。正規化することでデータの重複がなくなるため、更新や削除する際は1カ所のみの対応で良くなります。
また、データの重複がなくなることによりデータの矛盾が発生しない、データ容量が削減されるといったこともメリットです。
ただし、正規化しすぎてしまった場合はアクセス効率が悪くなってしまうこともあります。アクセスの効率性も保ちながら適切に正規化しなければなりません。
将来性を考慮した設計にする
データベースは運用を開始したらそれで終わりではなく、将来にわたって更新や削除を繰り返して使用していくものです。そのため、設計する際は将来性を考慮しましょう。
例えば、現在は特に必要のない項目が、将来的に増える可能性があります。運用を開始した当初はカテゴリーが1つで良かったものが2つ、3つと増えていくこともあるはずです。
こういった可能性を考え、あらかじめ中間テーブルを作成するなどの工夫が求められます。
将来性を考慮した設計にしておくことで、何か変更が必要になった際に対応しやすくなるのはもちろん、大幅な修正作業を防ぐことも可能です。
データベース設計を外注する場合のメリット
データベース設計を自社で行う方法もありますが、外注を検討している方もいるはずです。そこで、外注する場合にはどのようなメリットがあるのか解説します。
メリット①データベース設計の専門知識がある人に頼める
データベース設計に関して専門的な知識がある人に外注する形になるため、専門家に任せられるのは大きなメリットといえます。専門家目線でのアドバイスも受けられるので、自社だけでは対応できないような完成度の高いデータベース設計を依頼可能です。
一部分のみの作業を依頼することも可能ではありますが、データベース設計に関して全く知識がない場合は要件定義の段階から行ってもらうことをおすすめします。
複雑な要件にも対応しやすくなるほか、各種最適化のための技術を有しているため、自社にとってより適切な設計にできるのもメリットです。
メリット②作業効率化
外注することによって自社で対応が必要なくなれば、それだけ作業効率を高めることが可能です。
データベース設計を行うには、専門的な知識が必要になります。社内にそういった知識を有している方がいれば任せられますが、そうでない場合は一から学ばなければなりません。
基本的なことは理解できたとしても、高度なスキルを必要とするようなデータベース設計を一から学ぶとなれば、どうしても時間やコストがかかります。その他の業務も担当している従業員に任せることになる場合は、負担が増えたり、他業務の効率が落ちたりする可能性も高いです。
コストのことを考えると自社で作った方が良いのではないかと考えてしまいますが、結果的に教育費や人件費の方が高くついてしまう可能性もあります。場合によっては費用とコストをかけたものの結果的に社内で対応できず、最終的に外注を検討するようなこともあるはずです。
専門家に頼めばこういったリスクを抑えられます。外注すれば専門家が対応することに加え、外注先がこれまで蓄積してきたノウハウやテンプレートを活用できるため、完成までの日数を抑えることも可能です。
メリット③リスク分散
自社だけでデータベース設計を行った場合、何らかの問題が発生した際はすべて自社の責任となってしまいます。外注した場合は、設計上の欠陥が発生してしまった場合、その責任を外注先にも問えるのがメリットです。
それから、何か問題が発生した際に専門的な目線で原因の特定や分析を依頼できるのもメリットです。データベース設計を行った外注先であれば、該当する設計に関して誰よりも詳しい知識を持っていることになります。
また、データベース設計を請負っている外注先は複数のクライアントを抱えていることが多いため、似たようなトラブルに対応した実績を持っている可能性も高いです。いち早く問題の解決につなげるためにも役立ちます。
データベース設計を外注する場合のデメリット
データベース設計の外注にはさまざまなメリットがある一方で、注意しておかなければならないこともあります。以下3つのデメリットがあることも理解した上で外注を利用するか検討しましょう。
デメリット①開発コストが高い
専門家に依頼することになるため、どうしても開発コストが高くついてしまいます。具体的な金額はどういった内容のデータベース設計を依頼するのかによって変わるので、一概にはいえません。
ですが、大規模なものや複雑な設計を依頼する場合はコストが高額になり、場合によっては予算超過につながってしまうことも考えられます。
同様の品質・内容であったとしても、依頼先によってコストは大きく変わるので、複数の業者に見積もりを取ることが重要です。社内で対応できる部分がある場合は、社内対応が難しいところのみを依頼する方法もあります。
デメリット②品質の不安
外注を請け負っている会社であれば、どこに依頼しても高品質の設計ができるとは限りません。特に他社と比較して明らかに安過ぎるところは何らかの理由がある可能性も考えられるので、注意が必要です。
過去の実績や口コミでの評価なども確認しながら信頼できる外注先を選定することが求められます。
デメリット③自社のノウハウが流出するおそれ
データベース設計を依頼するにあたり、外注先にはさまざまな情報を提供する形となります。その中に自社ノウハウが含まれていた場合、流出してしまう恐れがあるのもデメリットです。
こういったトラブルを防ぐため、秘密保持契約の締結を徹底することが求められます。法的拘束力がある形で契約することに加え、必要な情報のみを提供することも重要です。
データベース設計を自社で作る場合のメリット
対応できる場合は自社で設計を行うのも一つの方法です。その場合、以下2つのようなメリットがあります。
メリット①開発コストを抑えられる
外注するとどうしてもコストが高くついてしまうため、社内に対応できる人材がいれば開発コストを大幅に抑えることも可能です。また、これから対応できる人材を育てる場合はコストがかかってしまいますが、それでも人材育成につながります。
身に付けたデータベース設計スキルを他の業務で役立てることも可能です。
データベースを運用する以上、定期的なメンテナンスも欠かせません。外注ですべて任せてしまうとメンテナンスのために費用がかかることもありますが、自社で対応できればその際のコストも抑えられます。トラブルが発生した際も同様です。
メリット②社内事情に特化している
自社でデータベース設計を行う場合は、自社に適した形で設計ができます。たとえば自社ならではのニーズを反映した設計にしたり、自社特有の要件を反映した設計にしたりしやすくなるのがメリットです。
データベース設計を自社で作る場合のデメリット
安易にデータベース設計を自社で行おうと考えてしまうのはおすすめできません。自社での設計には以下のようなデメリットがあります。
デメリット①専門知識を持っている社員がほとんどいない
データベース設計には非常に高度な設計スキルが必要になります。全くわからないところから勉強を始め、会社で使えるようなデータベース設計を行うというのは現実的な話ではありません。
専門性を持たない社員がデータベース設計を行ったとしても、実際に使えるものになるか不安も残ります。
何かトラブルが発生した際に対応方法がわからなかったり、それが原因でさらなるトラブルにつながったりする可能性も高いです。
また、データベースの技術は常に進化を続けているため、最新技術に関する理解も求められます。データベース設計に関する基本を理解していても最新技術に関する知識が追いついていなければ、効率の悪い設計になってしまう可能性が高いため、注意が必要です。
そのため、自社で対応できるのは、基本的に専門的な知識を持った従業員がいる場合のみとなります。新規採用する方法もありますが、実際にはなかなかそれも難しく、結果的に外注しか選択肢がない場合も多いです。
デメリット②作業効率の低下
データベース設計や運用に関する業務のみを任せるのであれば良いのですが、本業と両立してもらう形で開発を進める場合、作業効率が低下します。
場合によっては本業の納期に間に合わなかったり、残業が増えたりする可能性があるのもデメリットです。
運用前の設計時や何かトラブルが起こった際などには複数名で担当しなければならないこともあるため、本業が大幅に滞ってしまう可能性も考えておく必要があります。作業効率を改善させるためにデータベース設計を検討することもありますが、かえって作業効率が悪化してしまう可能性があることに理解が必要です。
複雑なデータベース設計はプロに任せるのがおすすめ
いかがだったでしょうか。データベース設計の概要や、設計する際の流れなどを紹介しました。どのようなことを把握した上で取り組むべきかご理解いただけたかと思います。
非常に専門性の高い分野なので、なかなか自社スタッフだけでは対応できないこともあるでしょう。
データ設計の外注を検討しているのであれば、コーソルにご相談ください。データベースのプロフェッショナル集団として、これまでデータベース運用の現場で培ってきたノウハウを元に各社の運用をサポートします。
