関係モデル（Relational Model）とは？リレーショナルデータベースの基礎を解説

関係モデル（relational model）は、データの集合を数学的に表現するための重要なモデルです。

リレーショナルデータベース（RDB）の理論的基盤となるこのモデルは、データの整理や操作を効率化するための基本概念を提供します。

本記事では、関係モデルの構造、演算、およびリレーショナルデータベースにおける実用例について詳しく解説します。

関係モデルの基本概念

関係と組

関係モデルでは、一件のデータは**「組」（tuple）として表現されます。各組は複数の値を持ち、これらの値は「属性」（attribute）**に分類されます。

たとえば、顧客データの組は「顧客ID」「名前」「住所」といった属性を持ちます。

属性と定義域

各属性は、どのような値を取ることができるかを示す**定義域（domain）**を持っています。

これは、データの整合性を保つために重要な要素です。

例えば、顧客IDの定義域は整数型である一方、名前の定義域は文字列型であることが一般的です。

演算の種類

関係モデルは、集合論に基づくため、データの演算が可能です。

基本的な演算には以下があります：

基本演算

• 和（和集合）：二つの関係の和を求めます。
• 差（差集合）：一方の関係から他方を引いた結果を求めます。
• 交差（積集合）：二つの関係の共通部分を求めます。

高度な演算

• 直積（デカルト積）：二つの関係を組み合わせて新たな関係を生成します。
• 制限：条件に合致する組だけを抽出します。
• 射影：特定の属性のみを抽出します。
• 結合：条件に従って異なる関係を組み合わせます。

RDBにおけるテーブル

リレーショナルデータベースでは、**テーブル（table）**を使用して関係モデルを具体的なデータ構造として記録します。

テーブルは二次元の表で、関係モデルにおける組はテーブルの「行」（row）に、属性は「列」（column）に対応します。

テーブルと関係の違い

• 順序：関係モデルでは組や属性に順序はないが、テーブルでは順序が設定される。
• 重複：関係では行の重複は許されないが、テーブルでは同一の行が存在することができる。
• Null値：関係モデルでは値の不存在は許されないが、テーブルではNull値が存在することが可能です。

まとめ

関係モデルは、リレーショナルデータベースの基盤を成す重要な概念です。

データを整理し、効率的に操作するための理論的枠組みを提供します。

基本的な演算やテーブルの使用方法を理解することで、データ管理の効率を向上させることができます。

関係モデルの理解は、データベース設計や運用において非常に重要です。