第3章：データベースの設計と構造

効率的でミスが起きにくいデータベースを作るためには、闇雲にテーブルを作るのではなく、一定のルールに基づいた「設計」が必要です。

3-1. データ型と制約

テーブルの各列（カラム）には、どのようなデータが入るのかをあらかじめ定義します。

代表的なデータ型

• 数値型 (INTEGER, DECIMAL): 数値を格納します。計算に使用するデータに使います。

• 文字列型 (VARCHAR, TEXT): 名前や説明文など。VARCHARは最大文字数を指定できます。

• 日付・時刻型 (DATE, TIMESTAMP): 登録日や更新日時など。

制約（Constraint）

誤ったデータが入り込まないように制限をかけます。

• NOT NULL制約: 空の値（NULL）を許可しません。

• UNIQUE制約: 他の行と同じ値を入れることを禁止します。

• CHECK制約: 「0以上100以下」など、特定の条件を満たす値のみ許可します。

3-2. テーブル設計の基礎（正規化）

データの重複をなくし、矛盾が起きないようにテーブルを分割する作業を**「正規化」**と呼びます。スタンダード試験では以下の3段階を理解しておく必要があります。

• 第1正規形: 1つのセルに複数の値を入れない（繰り返し項目をなくす）。

• 第2正規形: 部分関数従属をなくす（主キーの一部が決まれば決まってしまう項目を別テーブルに分ける）。

• 第3正規形: 推移的関数従属をなくす（主キー以外の項目に依存している項目を別テーブルに分ける）。

例： 「社員テーブル」に「部署名」を直接書くのではなく、「部署ID」だけを書き、名称は別の「部署マスター」で管理するようにします。これにより、部署名が変わった時に1箇所の変更で済むようになります。

3-3. インデックスの基礎

データ量が増えても高速に検索するための仕組みが**インデックス（索引）**です。

• B-Treeインデックス: 最も一般的なインデックス構造です。

• メリット: 大量のデータの中から特定の行を素早く見つけることができます。

• デメリット: データの登録（INSERT）や更新（UPDATE）の際にインデックスの更新も行われるため、書き込み処理が少し遅くなります。

第3章のまとめ

• データ型と制約を正しく設定することで、データの品質（整合性）を保つ。

• 正規化を行うことで、データの重複を排除し、更新作業をスムーズにする。

• 検索が遅いと感じたら、適切な列にインデックスを貼ることを検討する。