データベースシステム論15　－　関係データモデル以外のデータベース

データベースシステム論

[第15回]

2013年度

後期火曜 3･4時限
担当：横山昌平

情14教室

p.1


[第15回]

講義計画 ※現時点での予定です。進捗に応じて変更します。
Oct.

• 関係データベースの歴史と基本概念

8

15 22

29

Nov.

Oct.

• SQLの基礎と応用(演習を含めつつ)

12 19 26

Dec.

• データベースの設計と構成

3

10 17

Jan.

• SQL問い合わせ処理とそれを支える技術

7

15

Jan.

• 関係データモデル以外のデータベース

28

• 総復習

21

p.2


[第15回]

第１５回

関係データモデル以外のデータベース
～時間の都合上技術のエッセンスのみ～

p.3


復習 [第２回]

[第15回]

歴史
データベースの歴史は、現実の我々の身の回りにある
情報をどのようにコンピュータ上に再現するかの挑戦
といえる。我々が当たり前のように使っている表形式
のデータが登場する前に様々な試みがあった

ネットワーク型データモデル(1960年代)
ワイン
バローロ
買う

1万円
売る

人
山田

人
50歳

佐藤

40歳

p.4


復習 [第２回]

[第15回]

歴史

階層型データモデル(1960年代後半)
人
佐藤

部長

人
山田

人
課長

渡辺

課長

p.5


復習 [第２回]

[第15回]

歴史

関係データモデル(1970年代)
役職
部長
課長
課長
支店長

名前
佐藤
山田
渡辺
マイケル

部下
上司
山田
佐藤
渡辺
佐藤
マイケル佐藤

p.6


[第15回]

データモデルはRelationalだけじゃない
そもそも現実のデータは構造化されていない
ワインセット

ソムリエ

年齢価格

ワイン

評価

高級白ワイン

田崎信哉

50

シャルドネカテナ

★★★

セミヨンブロークンウッド

★★★

おたる

★

おたる

★★

デリカート白

★★★

ガロフォリ白

★

シャトー・ジレット

★★

オーパスワン

★★★

ヒル・オブ・グレイス

★

お買い得白ワイン

お勧めワインセット

復習 [第10回]

横山昌平

田崎信哉

36

50

10000

3000

150000

p. 7


[第15回]

ＸＭＬ – Extensible Markup Language
• HTMLタグのような文法を持つデータ記述言語
• SGML(Standard Generalized Markup Language)が前身
• 汎用的な文章記述言語

• XMLのタイプ

• 整形式XML文書 (well-formed XML document)
• スキーマが無く自由に記述・拡張可能

• 妥当なXML文書 (valid XML document)
• DTD等によりスキーマを記述できる

• プログラムからの利用
• SAX

• ファイルの先頭から走査し構成要素をイベントとして返す

• DOM

• XMLの木構造全体を読み込みメモリ上に展開

p.8


[第15回]

ＸＭＬ- 例
<レシピ名前="パン" 準備時間="5分" 調理時間="3時間">
<料理>基本的なパン</料理>
<材料量='3' 単位='カップ'>小麦粉</材料>
<材料量='0.25' 単位='オンス'>イースト</材料>
<材料量='1.5' 単位='カップ' 状態="温かい">水</材料>
<材料量="1" 単位="ティースプーン">食塩</材料>
<要領>
<手順>全ての材料を一緒にして混ぜます。</手順>
<手順>十分にこねます。</手順>
<手順>布で覆い、暖かい部屋で1時間そのままにしておきます。</手順>
<手順>もう一度こねます。</手順>
<手順>パン焼きの容器に入れます</手順>
<手順>布で覆い、暖かい部屋で1時間そのままにしておきます。</手順>
<手順>オーブンに入れて温度を180℃にして30分間焼きます。</手順>
</要領>
</レシピ>
出典：http://ja.wikipedia.org/wiki/Extensible_Markup_Language

p.9


[第15回]

ＸＭＬの問い合わせ
XPath
XML木の特定のノードの位置を表現
linuxのディレクトリの表現に似た文法
加えて基本的な問い合わせの機能を持つ
/レシピ/材料[@単位!= ティースプーン ]
手順[last()]

XQuery
RDBに対するSQLに相当するXML問い合わせ言語
XPathよりも複雑な問い合わせに対応
『FLWOR表現』を基本とした文法
for句、let句、where句、order by句、return句

p.10


ＸＭＬのデータベース
• Apache Xindice (開発終了)

• 初期の有名なXMLデータベース

• Tamino

• 商用ベースのネイティブXMLデータベース

• 国産

• TX1(東芝)
• Shunsaku(富士通)
• EsTerra(メディアフュージョン)

• RDB統合タイプ

• Oracle XML DB
• IBM DB2 9 pureXML

[第15回]

p.11


[第15回]

ＲＤＦ - Resource Description Framework
「リソース」の「メタデータ」を記述
要素間の関係を記述可能

トリプルを使ってデータを表現
主語(subject), 述語(predicate), 目的語(object）
データベース
システム論

担当教員
横山昌平

一般的にXML形式でシリアライズされる
「オープンデータ」のデータ形式として利用

p.12


[第15回]

ＲＤＦの問い合わせ
SPARQL
SPARQL Protocol and RDF Query Language
次のSPARQLクエリは、アフリカ諸国の首都のリスト
PREFIX abc: <http://mynamespace.com/exampleOntologie#>
SELECT ?capital ?country
WHERE {
?x abc:cityname ?capital.
?y abc:countryname ?country.
?x abc:isCapitalOf ?y.
?y abc:isInContinent abc:africa.
}
出展：http://ja.wikipedia.org/wiki/SPARQL

p.13


[第15回]

「NoSQL」ムーブメント
• そういうソフトがある訳ではありません。
• 文字通りSQLにNoを言うムーブメント
• 柔らかく「Not only SQL」と解釈すべき？

• RDBのメリット(難しい事をDBがやってくれる)
• ACIDの保証
• データに対するスキーマの厳密な適用
• 強力な結合演算

• 上記のメリットの反面、性能が犠牲になる
• 上記メリットを捨てる事でメリットもある
• スケーラビリティ(大規模分散化)

p.14


NoSQL関連のキーワード
• KVS (Key-Value Store)

• 連想配列・ハッシュテーブルに基いたDB
• Amazon Dynamo, Memcached, Hibari

• カラム(列)指向

• キーに対し大量のカラムを保存するのに適したDB
• Apache HBase, Apache Cassandra

• グラフ型

• 文字通り「グラフ」を保存するのに適したDB
• Neo4j

• ドキュメント指向

• 半構造データを集合に対し高速に問い合わせ
• MongoDB, Apache CouchDB

[第15回]

p.15


[第15回]

MongoDB
• フリーのドキュメント指向データベース

• 「ドキュメント」＝JSON形式でデータ投入

• ディスク上にはバイナリ化(BSON形式)して保存

• ドキュメントの集合「コレクション」を管理
• 特徴
•
•
•
•
•

半構造データ
スキーマレス
高速(インデクスの付与も可)
大規模分散
ACIDと結合が弱い

p.16


MongoDBのWebページ
• http://www.mongodb.org/

[第15回]

p.17


JSON
• JavaScript Object Notation

• 配列やオブジェクトとその入れ子を表現
• 要はJavaScriptの右辺
• 配列

• var arr = [“りんご”,”ごりら”,”らっぱ”];

• オブジェクト

• var obj = {“静岡県”:”静岡市”,”神奈川県”:”横浜市”};

• XMLのような半構造データを記述可能

[第15回]

p.18


MongoDB − データ挿入
db.car.insert({
"maker":"Honda",
"model":"N-ONE",
"option":["四駆","横滑り防止装置","エアバック"]
});
db.car.insert({
"maker":"Abarth",
"model":"500",
"baseMode":"Fiat 500",
"option":{
"エアコン":"オートエアコン",
"シート":"レザーシート",
"その他":["ターボ","MT"]
}
})

[第15回]

p.19


[第15回]

MongoDB − データ検索
一致検索
db.car.find({ maker : Abarth })
{ "_id" : ObjectId("52e6856416abdf51a6d36b63"), "maker" : "Abarth",
"model" : "500", "baseMode" : "Fiat 500", "option" : { "エアコン" : "オー
トエアコン", "シート" : "レザーシート", "その他" : [ "ターボ",
"MT" ] } }

ソート
db.car.find().sort({maker:1})
{ _id : ObjectId( 52e6856416abdf51a6d36b63 ), maker : Abarth ,
・・・
{ "_id" : ObjectId("52e6856316abdf51a6d36b62"), "maker" : "Honda",

p.20


[第15回]

MongoDB − プログラミング
JavaScriptで記述可能
Google V8: JavaScript実行エンジン
Google Chrome(ブラウザ)に採用されている

例
for文で1万個のデータを挿入
for (var i = 0; i < 10000; i++){
db.test.insert({x:i, y:Math.random()});
}

→ブラウザと同じJavaScriptがDBで動く！

p.21


復習 [第２回]

[第15回]

三層構成のWeb
データベースを利用したWebアプリ
ブラウザ

Webサーバ

DBサーバ

p.22


復習 [第２回]

[第15回]

p.23

三層構成のWeb
データベースを利用したWebアプリ
ブラウザ

Webサーバ

DBサーバ

Chrome

node.js

MongoDB

Google V8

Google V8

Google V8

全てのレイヤがJavaScriptで技術可能！！


次回予告
２月４日

期末試験

[第15回]

p.24

２月４日

期末試験


• 情13室

• 各机の真ん中に一人ずつ座ってください。
• 多分、席は足りるでしょう・・・

• 15分以上遅刻しない事。

• 遅刻しても延長しません。

• 公欠以外での再試はありません

• 先週出した模試レベルの問題は解けるように

• 合格点：６０点

• これまでの講義中課題を加味します。

[第15回]

p. 25

データベースシステム論15　－　関係データモデル以外のデータベース

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