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問い合わせ言語

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出典: フリー教科書『ウィキブックス（Wikibooks）』

第1章: 問い合わせ言語の基礎

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1.1 問い合わせ言語とは

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問い合わせ言語は、データベースに対して情報の検索や操作を行うために設計された専門的なプログラミング言語です。1970年代にIBMのE.F. Coddによって理論的基礎が確立され、以来、データ管理の中核的な技術として発展を続けています。

現代のシステム開発において、問い合わせ言語はデータの永続化、検索、更新、削除という基本的な操作から、複雑な分析やレポーティングまで、幅広い用途で使用されています。特に、ビジネスインテリジェンスや意思決定支援システムにおいては、大量のデータから必要な情報を効率的に抽出するための重要なツールとなっています。

1.2 データモデルの理解

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データモデルは、データの構造、制約、操作方法を定義する概念的なフレームワークです。各モデルには独自の特徴があり、適切なユースケースが存在します。

リレーショナルモデルでは、データは正規化された表形式で表現され、主キーや外部キーによって関係性が管理されます。以下はSQLを用いた受注管理システムの典型的なテーブル設計例です： 

CREATE TABLE customers (
    customer_id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL
);

CREATE TABLE orders (
    order_id SERIAL PRIMARY KEY,
    customer_id INTEGER REFERENCES customers(customer_id),
    order_date TIMESTAMP NOT NULL,
    total_amount DECIMAL(10,2) NOT NULL
);

一方、ドキュメント指向モデルでは、データは階層的な構造を持つドキュメントとして表現されます。MongoDB形式での同様のデータ構造は以下のようになります： 

{
  "customer": {
    "_id": ObjectId("..."),
    "name": "山田太郎",
    "email": "yamada@example.com",
    "orders": [
      {
        "order_id": "ORD001",
        "order_date": ISODate("2025-02-18"),
        "total_amount": 15800
      }
    ]
  }
}

第2章: SQL基礎

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2.1 SQLの概要

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SQLは1974年にIBM研究所で開発され、その後ANSI X3.135として標準化されました。現在では、MySQL/MariaDBやPostgreSQL、Oracle Database、Microsoft SQL Serverなど、多くの実装が存在します。

データベース製品間で完全な互換性はありませんが、基本的な構文は共通しています。以下は標準的なSQLの例です： 

SELECT 
    departments.name AS department_name,
    COUNT(employees.id) AS employee_count,
    AVG(employees.salary) AS average_salary
FROM 
    departments
    LEFT JOIN employees ON departments.id = employees.department_id
GROUP BY 
    departments.name
HAVING 
    COUNT(employees.id) >= 5
ORDER BY 
    average_salary DESC;

2.2 データ操作の基本

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データ操作言語（DML）の基本として、INSERT、UPDATE、DELETE文があります。これらの操作では、トランザクション管理が重要です： 

BEGIN TRANSACTION;

INSERT INTO products (name, price, stock)
VALUES ('新製品A', 1500, 100);

UPDATE inventory
SET available_quantity = available_quantity - 100
WHERE product_id = (SELECT id FROM products WHERE name = '新製品A');

COMMIT;

第3章: NoSQLクエリ言語

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3.1 MongoDB Query Language

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MongoDBは、柔軟なスキーマと強力なクエリ機能を提供します。特にアグリゲーションパイプラインは、複雑なデータ分析に適しています： 

db.sales.aggregate([
  {
    $match: {
      date: {
        $gte: new Date("2025-01-01"),
        $lt: new Date("2025-02-01")
      }
    }
  },
  {
    $group: {
      _id: "$product_id",
      totalSales: { $sum: "$amount" },
      averageQuantity: { $avg: "$quantity" }
    }
  },
  {
    $sort: { totalSales: -1 }
  }
]);

3.2 GraphQL

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GraphQLは、クライアントが必要なデータを正確に指定できる柔軟なクエリ言語です。スキーマ定義とクエリの例を示します： 

type User {
  id: ID!
  name: String!
  email: String!
  orders: [Order!]!
}

type Order {
  id: ID!
  date: DateTime!
  items: [OrderItem!]!
  totalAmount: Float!
}

query GetUserOrders($userId: ID!) {
  user(id: $userId) {
    name
    orders {
      date
      totalAmount
      items {
        productName
        quantity
      }
    }
  }
}

第4章: パフォーマンスとチューニング

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4.1 クエリ最適化

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クエリパフォーマンスの最適化には、適切なインデックス設計が不可欠です。以下は、複合インデックスの効果的な使用例です： 

-- 検索パターンに基づいたインデックス作成
CREATE INDEX idx_orders_customer_date ON orders (customer_id, order_date);

-- インデックスを活用するクエリ
EXPLAIN ANALYZE
SELECT 
    order_date,
    SUM(total_amount) AS daily_total
FROM 
    orders
WHERE 
    customer_id = 12345
    AND order_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY 
    order_date;

4.2 セキュリティ対策

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SQL インジェクション対策として、プリペアドステートメントの使用が推奨されます： 

# 安全なクエリの例（Python with psycopg2）
def get_user_orders(user_id):
    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.execute("""
            SELECT order_id, order_date, total_amount 
            FROM orders 
            WHERE user_id = %s
            ORDER BY order_date DESC
        """, (user_id,))
        return cursor.fetchall()

附録A: トラブルシューティングガイド

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データベースのパフォーマンス問題に直面した際は、以下の手順で調査を進めることを推奨します：

  1. スロークエリログの分析
  2. EXPLAIN PLANの確認
  3. インデックス使用状況の確認
  4. メモリ使用量とキャッシュヒット率の確認
特に重要な診断クエリ：
-- テーブルごとのインデックス使用状況
SELECT 
    schemaname,
    relname,
    seq_scan,
    idx_scan,
    n_live_tup
FROM 
    pg_stat_user_tables
ORDER BY 
    n_live_tup DESC;

附録B: 用語集

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ACID特性：データベーストランザクションの信頼性を保証する特性の略称。

  • Atomicity（原子性）
  • Consistency（一貫性）
  • Isolation（独立性）
  • Durability（永続性）

これらの特性は、特に金融システムなど、データの整合性が重要なアプリケーションで必須となります。

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