新入社員のアキラは、会社のデータベース作業に取り組んでいましたが、混乱している様子でした。これを見た先輩社員の山田さんは、アキラに「正規化」の概念を教えることにしました。
「山田さん、このデータベースがごちゃごちゃしていてわからないんですが…」とアキラが相談しました。
山田さんは、「正規化」というプロセスを説明し始めました。「アキラ、データベースの混乱を解消するには、正規化が重要だよ。これは、データを効率的に整理して、無駄や重複をなくす作業のことだ。例えば、書類のファイリングをする時、同じ内容の書類を複数の場所に置かないようにするのと同じ考え方だね。」
アキラが疑問を投げかけました。「それはどういう意味ですか?」
「正規化によって、データベース内の情報が整理され、重複が減り、データ管理が容易になるんだ。これにより、データの整合性が向上し、エラーのリスクも減少するんだよ。」と山田さんが説明しました。
アキラは納得しながら、「なるほど、だからデータベースがスムーズに機能するんですね!」と言いました。
アキラはさらに理解を深めるために、山田さんに具体例を尋ねました。
「例を挙げて説明してもらえますか?」とアキラが頼みました。
山田さんは、表を使って説明を始めました。
「まず、非正規化されたデータベースを見てみよう。ここに、顧客とその注文に関する表があるよ。」
非正規化されたデータベース:
顧客ID | 名前 | 注文ID | 商品 |
---|---|---|---|
1 | 田中 | 101 | ノートPC |
1 | 田中 | 102 | マウス |
2 | 佐藤 | 103 | キーボード |
「この表を見ると、顧客「田中」の情報が重複しているね。これを正規化すると、次のようになるよ。」
正規化されたデータベース: 顧客テーブル:
顧客ID | 名前 |
---|---|
1 | 田中 |
2 | 佐藤 |
注文テーブル:
注文ID | 顧客ID | 商品 |
---|---|---|
101 | 1 | ノートPC |
102 | 1 | マウス |
103 | 2 | キーボード |
「こうすることで、顧客情報の重複がなくなり、データの整合性が保たれるんだ。」
アキラはうなずきながら、「なるほど、データがスッキリして、管理もしやすくなりますね!」と感心しました。
「正解!データベースの正規化は、データの冗長性を排除して効率的な管理を実現するんだ。」と山田さんが締めくくりました。
正規化は、多くの企業や自治体でデータ管理の効率化に利用されています。以下は、正規化が活用されている具体的な例です。
A. データベースのサイズを増やす
B. データの整合性を保ちつつ、冗長性を減らす
C. データベースの処理速度を遅くする
A. データの重複が多い
B. セキュリティが低い
C. データの整合性が高い
A. データの整合性を維持しやすい
B. データの重複が発生しやすい
C. データベースのサイズが小さくなる
クイズ1: B. データの整合性を保ちつつ、冗長性を減らす
クイズ2: C. データの整合性が高い
クイズ3: B. データの重複が発生しやすい