リレーショナルデータベースを理解する

データサイエンティストは 多様なデータを扱います。 データベースやスプレッドシートのデータ、 写真や動画も扱います。 組織で使われている保存方法を 知っておく必要があります。 組織は、さまざまな方法で データを保存します。 最新の方法も、そうでない方法もあります。 多様な技術を理解するため、 歴史を遡りましょう。 最新のデータベースでも、 50 年以上前の 技術が基になっていることもあります。 現在のデータベースは、1960 年代 後半のアポロ宇宙計画が発端です。 NASA は IBM と協力して 情報管理システム、IMS を作りました。 ロケットは数百万個の部品を必要とし、 初期の部品目録は、現在の スプレッドシートに良く似たものでした。 一連の列と、たくさんの行を含む コンピューターファイルです。 100 万行もあるテーブルを 管理するのは困難です。 小さな画面で 100 万行の スプレッドシートを見るのです。 その後、このシステムは商品化されました。 1970 年代半ばには、 顧客がシステムからデータを 取り出せるようにする SQL が開発されました。 最初のリレーショナルデータベースが 開発された頃、 データはテーブルに分割されました。 スプレッドシートのようなテーブルで、 小規模なデータのチャンクが 含まれています。 そしてテーブル同士を関係付けます。 百万行のリストを１つ持つ代わりに、 ２万行のテーブルを 50 個作るわけです。 それで関係、リレーショナルと 呼ばれました。 データベースは相互に関係のある テーブルのグループが土台です。 初期のエンジニアも、テーブルを効率的に グループ化するのに苦労しました。 テーブル同士の関連性を 表したマップを作り、 それをスキーマと呼びました。 その当時も、エンジニアは スキーマの作成に苦労していました。 最も大きな部品を中心に、 順番にテーブルを 作ればよかったでしょうか。 しかし、ロケットの設計を変更すると、 データベースの設計も 変更が必要になります。 部品メーカーごとに テーブルを作ることもできますが、 何千個も部品を製造するメーカーもあれば、 数十個のメーカーもあります。 これは現在でも課題となっています。 リレーショナルデータベースは 事前の設計が肝心です。 データを収集する前に、 データをよく理解する必要があります。 間違えると、データベースの 設計変更に労力が必要です。 SQL は複数のテーブルから データを取得する言語です。 テーブルを接続して ビューと呼ばれる仮想テーブルに データを表示します。 SQL は現在も広く使われています。 検索すれば、今も人気の スキルであることが分かるでしょう。 リレーショナルデータベースには 年々機能が追加されました。 こうしてその管理システム、 RDBMS が誕生しました。 現在も IBM など大手数社が、 リレーショナルデータベースの 管理システムのサポートと 開発を行っています。