授業資料/14 のバックアップ(No.5)
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- 1 (2014-07-17 (木) 17:05:50)
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- 11 (2014-07-31 (木) 16:28:26)
- 12 (2014-07-31 (木) 20:18:16)
データの取り扱いについて †
ある程度大規模だったり複雑だったりするデータを処理することはコンピュータではよくあることだ． よくあることであるので，こうしたデータを「どのように保存するか」「保存したデータを どのように取り出すか」という視点できちんと捉えて一定の規格にのっとってこれらを共通化することで，典型的な作業についてはプログラマがいちいち細かいことを考えないで済ませることができるようになる*1． こうした考え方が一体の形をとったものが以下に述べるデータベースソフトウェアなどと総称されるもの，と思えば良い．
データベース(ソフトウェア)とは †
大雑把に言えば，収集されたデータの集合体そのものを指す. または，データを保存すること，また，一定のルールにそって蓄積したデータの中から必要なデータを抽出すること，等のデータ収集かつ抽出の機能を持ったプログラムやライブラリをデータベースソフトウェア，データベースライブラリなどと呼び，その略称としてデータベースと呼ぶ．
データベースソフトウェアの強みはまずはその汎用性，つまり，操作などが共通であることにある． また，データを取り扱うことに特化していることにより，操作によるデータ破壊やデータ損失に備えた機構をもたせていたり，メモリやストレージの利用効率が高くなっていたり，検索などの操作が高速であったりと，その高機能性も利点である．
ただ，こうした高機能性はソフトウェアの肥大化，煩雑さと強い相関があり，ライトユーザーからみるとかえって使いにくい，わかりにくいという欠点にも繋がる．
よって，「そのデータ構造にのみ」特化した賢いプログラムの方が
汎用データベースソフトウェアよりも優秀であることは充分にありうる．
対象とするデータの取扱にそもそもデータベースソフトウェアを使うべきかどうか，
まずは最初に検討したほうがいいだろう．
データベースソフトウェアの種類 †
非常に大雑把に分けるのならば，簡易なものから非常に大規模なものまで以下のような3つに分類できるだろう．
- 表計算ソフト，単なるテキストファイル+Unixコマンド群 等々: 非常に広義に捉えるならばこれらはもっとも簡易なデータベースソフトウェアといえるだろう．
- RDBMS(リレーショナルデータベース管理システム): データベースソフトウェアの主流と言えそうなのがこれである．データの操作には主に SQL という言語が使われる． ソフトウェアとしては簡易なものはライブラリ，コマンドとして実装され，本格的なものはサーバとして実装される．
- 構造型ストレージ(NoSQL): 超大規模なデータや，リアルタイム性を重要視するような， RDB(リレーショナルデータベース)では扱いにくいデータを取り扱う． 操作が SQL でまかなえないということでもあるので，NoSQL (Not Only SQL) とも呼ばれる．
データの規模とデータベースソフトウェアの関係 †
データが単純，もしくは規模が小さい場合 †
全データがコンソール画面 1枚に入りきるケースなど，データ規模が小さい場合は，データベースを導入する手間やデータを処理するソフト本体とデータの間にデータベースソフトウェアが挟まる分だけ，かえってコスト高になりかねない． そうした場合は無理にデータベースソフトウェアを導入しなくても良いだろう*2． こうした場合は単なるテキストファイルにデータを納めておくとか，いわゆる表計算ソフトウェアなどを利用した方が無理がなさそうだ．
また，例えば単純な観測データが数字で並んでいるだけ，というようにデータが単純な場合はそれに特化した処理系を用意したほうが見通しもよく，処理速度や記憶容量の圧縮性などの面で多くの利点があるだろう． 数値解析，数値計算などの場合はこうしたケースが多そうだ．
データがある程度複雑，もしくは規模が少し大きい場合 †
現実的な想定としては住所録やソフトウェアの様々な設定保存などがこのあたりだろう． これぐらいの規模から，データベースの利用を検討する価値がでてくる．
ただし，複雑さや規模がそれほどでもないこの段階では，
- SQLite などの，RDBMS のなかでもサーバシステムではないような軽量データベースソフトウェア．
- 単なる整理したテキストファイル + 小さなシェルスクリプトの組み合わせ
ぐらいが(人的投入コストの面からも)適切と考えられる．
データが複雑，もしくは大規模な場合 †
もう少しデータが複雑，もしくは大規模なケースはこちらになる． 具体的には，会社の各種業務用データやオンラインショッピングサイトのデータ処理など が想定対象だろうか． こうした規模では主に RDBMS が使われている． ただし，近年ではコンピュータの性能向上により，単なるテキストファイル+シェルスクリプト でこうした用途も充分まかなえるとする動きもある．
データが超複雑，もしくは超大規模な場合 †
データが非常に複雑だったりその構造が解析前は不明だったり，もしくは規模が サーバ 1台に収まらないぐらい大規模だったりする場合，RDB は不向きである． こうした場合は構造型ストレージ(NoSQL)サーバが使われる．
SQLite †
本授業で用いる SQLite とは，RDBMS のなかでも最も軽量で広く使われている*3ソフトウェアで(世界で一番広く使われている SQL エンジンだと主張している)，各種言語用ライブラリやコマンドとして実装される． サーバではないため複雑なインストール作業が不要で，すぐ使えるという利点がある． また，データベース一つにつきファイルを一つ作る方式のため，バックアップなどが取り易いのも便利な点である．
データベースの操作は SQL で行うため，他の RDBMS とあまり変わらない操作が行える． ただし，データの「型」設定を要求しないという融通さを持つので，簡単に使える．
主に使われるバージョンは 2系統と 3系統であるが，ここでは 3系統(ver.3)を用いる．
阪大の教育計算機システム上では、cygwin, linux(vmware) の両方に sqlite3 コマンドがインストールされているので、コマンドラインからいつでも sqlite3 を使うことが出来る．
資料 †
-
SQLite:
SQLite の本家 web である．
SQLite をダウンロードすることもできるが，cygwin や Linux ではシステムがもつアプリケーション管理システムでインストールしたほうがいいだろう．
- SQLite 入門 第2版: 著 西沢 直木, 翔泳社(2009). 上の本家 web でも紹介されている書籍である．題目の通り，入門にはまさにぴったりの本と思われる．
ただし，入門者には難解かと思われる内容は載っていない(とくにリレーショナルデータベースとしての扱い方について)ので，中級者以上は他の書籍なども資料として用意しておくと良いだろう．
- ”SQLite 入門” というキーワードで検索して出てくるような web. 丁寧に書かれた分かりやすいものもあり，大変為になるので見ておくと良いだろう．
RDBMS におけるデータの取扱い †
&ref(): ERROR: File not found: "database-table-data-diagram_s.png" at page "授業資料/14";
SQLite でのデータの取扱い
RDBMS では，一つのデータベースの中に，テーブル(表)を複数作り，
そのテーブルの中に一行ずつ決まった形式でデータを入れる．
テーブルは注目するデータの分類ごと(例えば顧客リストを並べて作る顧客テーブル，商品リストを並べる商品テーブル，そして誰が何を買ったかという購買リストを並べた購買テーブルなど)に作ることが想定されており，それらを関係付けることで全体の情報がまとまることになる． このように，リストアップできる情報をテーブルとして並べ，それらの関係をまたテーブルにする，というように［関係性］で全体の情報を表すのが大雑把に言えばリレーショナルDB である．
Report: レポート †
以下の課題について能う限り賢明な調査と考察を行い，
AppliedMath7-Report-14
という題名をつけて e-mail にて教官宛にレポートとして提出せよ. なお，レポートを e-mail の代わりに TeX で作成した書面にて提出してもよい.
Exercises: 課題 †
- aaa
about Icons, ClipArts †
For details, see
this.
