データベースとは整理されたデータのこと
データベースとは、「データ（複数の情報）」と「ベース（土台）」が組み合わさった言葉で、複数のデータを一つの土台で管理するという意味です。
一般的に、データベースとして複数のデータを整理する際は、コンピューターを利用します。データベースには、次のものがあります。
・検索エンジン
・電子カルテ
・顧客情報
・企業データベース
・音楽データベース
・化学データベース
など
複数の情報をデータベース化しておくと、探したいデータをすぐに見つけられたり、削除や編集などの情報変更が簡単にできたりします。
なお、顧客情報や電話帳などの紙媒体をファイリングしてまとめることも、データベースの一つです。
データベースの種類
データベースの種類は、主に4つです。
【データベースの種類】
・ネットワーク型データベース
・階層型データベース
・リレーショナルデータベース（RDB）
・非リレーショナル型データベース（NoSQL）
それぞれのメリット・デメリット、特徴を見ていきましょう。
ネットワーク型データベース
ネットワーク型データベースとは、関連性の高いそれぞれの情報をお互いにリンクさせているデータベースです。このデータベースは、一つのデータに対して複数のデータがリンクされています。
例えば、営業部Aさんが担当している取引先企業が3社ある場合、Aさんを検索することで担当している3社分のデータを確認できます。逆に、Aさんが担当している取引先企業を検索することで、営業部Aさんのデータにたどり着くことも可能です。
【メリット】
・データの重複をさけられる
・一つのデータからさまざまな情報を見つけられる
【デメリット】
・管理が複雑
・利用するにはプログラミング開発などの知識が必要
階層型データベース
階層型データベースとは、一つのデータに関連しているデータがツリー状にひもづいているデータベースのことです。そのため、ネットワーク型の網目状のような構造はしておらず、単純な構造をしています。
例えば、会社の組織図を階層データにすると、それぞれ部の本部長がデータベースの上層にいて、その下に各部長の名前があり、またその下に各次長・各課長の名前がひもづいています。
ただし、階層型データベースには、情報が重複してしまう可能性があるため注意が必要です。例えば、社員Ａさんが営業部と人事部を兼任していた場合に、それぞれの部の下層にＡさんの名前が表示されてしまいます。
【メリット】
・データ検索のルートが少ないため、すぐに知りたい情報が見つかる
【デメリット】
・データの追加や削除をする際は、ルートの再登録が必要になる
・データが重複する可能性がある
リレーショナルデータベース（RDB）
リレーショナルデータベース（RDB）とは、行と列を利用して表形式でまとめるデータベースのことです。
リレーショナルデータベースはExcelのテーブルのようなもので、会社内のデータであれば「社員名」「社員番号」「部署名」などをまとめる際に利用されます。
複雑なデータを視覚的にわかりやすくまとめたい方に、おすすめのデータベースです。
【メリット】
・データの重複をさけられる
・データの追加・削除が簡単
【デメリット】
・データの量が多くなると処理速度が落ちる
・プログラムが複雑化する可能性がある
非リレーショナル型データベース（NoSQL）
非リレーショナル型データベース（NoSQL）は、リレーショナル型と基本構造は同じですが、表以外にもさまざまな形式で管理できる特徴があります。
特に、ソーシャルゲームやWebアプリケーションなどの、大規模なデータを扱う際に利用されます。
データベース化するメリット
データベース化するメリットは3つです。
【データベース化するメリット】
・探しているデータがすぐに見つかる
・多くのデータをまとめて管理できる
・簡単に編集できる
探しているデータがすぐに見つかる
複数のデータをデータベース化しておくことで、探しているデータをすぐに見つけられます。
例えば、B企業に在籍している担当者Aさんの電話番号を知りたい場合、データベース化しておくと、企業名や担当者名からAさんの電話番号を簡単に見つけられるでしょう。
このように、データベース化には、特定の情報をすぐに見つけられるメリットがあります。
多くのデータをまとめて管理できる
データベース化すると、膨大な数のデータをまとめて管理できます。
例えば、企業に在籍している社員が100名をこえる場合、それぞれの社員情報を管理するのに手間と時間がかかってしまうでしょう。
しかし、すべての社員情報をデータベースにまとめておくと、特定の社員情報を検索する場合や違うファイルに移動させたい場合にすぐに対応できます。
簡単に編集できる
データベース化しておくと、一つひとつのデータの編集や削除が簡単にできます。
例えば、部署移動の際に社員の部署情報を簡単に変えられたり、住所変更が必要な社員の住所を簡単に変更できたりなどが挙げられます。
編集する機会の多いデータをデータベース化しておくことは、業務改善をする上での大きなメリットだと言えるでしょう。
データベース化するまでの流れ
最後に、データベース化するまでの流れを4ステップで解説します。
【データベース化するまでの流れ】
・ステップ1：必要な情報を調査・分析
・ステップ2：データモデルをもとに設計・開発
・ステップ3：設計したデータベースをテスト運用
・ステップ4：データベースの管理・保守
ステップ1：必要な情報を調査・分析
最初に、データベースにまとめるための情報の調査・分析をしましょう。そして、各データ情報の関連性を表した図である「概念データモデル」を作成します。「概念データモデル」の作成ができたら、どのようにデータベース化するのかを考えます。
例えば、従業員の情報をデータベース化するのであればテーブル構造のそれぞれの列と行には、どの情報を入力するかなどを決めましょう。
ステップ2：データモデルをもとに設計・開発
次に、作成した「概念データモデル」をもとに、各データをどのように処理して検索結果に表示させるのかを考え、データベースの設計・開発を進めていきます。
なお、データベースを設計・開発する際は、途中経過を残しておくためにもデータベースの格納は忘れずにしておきましょう。
ステップ3：設計したデータベースをテスト運用
データベースの設計・開発が終わったら、テスト運用をします。実際にデータベース内で情報を検索してみて、探している情報が正しく表示されるかなどを確認しましょう。
また、データベースの開発が完了した時点では、さまざまな不良やエラーが出ることが想定されます。そのため、エラーが出ても焦らずに、一つずつ修正して完成型へと近付けていきましょう。
ステップ4：データベースの管理・保守
データベースのテスト運用が終了したら、業務に取り入れます。また、データベースを使用する場合は、管理・保守などのサポート体制を整えることが大切です。
というのも、データベースはサーバーの負荷が大きいとシステムダウンしてしまう可能性があるからです。したがって、業務に取り入れると同時に、システムダウンした際に復旧対応ができる体制を整えておきましょう。
また、データベースに格納されている情報は、企業の内部情報や個人情報であるケースが多いため、セキュリティ管理も徹底しておくことも管理・保守の一環と言えます。
まとめ
今回は、データベースについてまとめました。データベースとは、複数のデータをまとめて管理することです。
複数のデータをデータベース化しておくと、探しているデータをすぐに見つけられたり、データを簡単に編集できたりとさまざまなメリットが得られます。
ただし、データベースの種類によっては複雑なシステム設計などの知識が必要とされるため、慣れないうちは、データベースなどのシステム設計に強い専門家にサポートしてもらうと良いでしょう。
