3.5.2 リレーショナルデータベースの基礎
この章は選択内容です。データ分析やモデリングだけをしたいなら、いったん飛ばしてもかまいません。ですが、将来 AI アプリ開発（たとえば RAG システム、AI Agent）をするなら、データベースの知識は必須です。
学習目標
- データベースとは何か、なぜ必要なのかを理解する
- リレーショナルデータベースの基本概念を身につける
- テーブル、行、列、主キー、外部キーの意味を理解する
- よく使われるデータベース管理システムを知る
なぜ AI エンジニアはデータベースを学ぶ必要があるのか？
「もう Pandas で CSV を読めるのに、どうしてデータベースまで学ぶ必要があるの？」と思うかもしれません。
| シーン | CSV ファイル | データベース |
|---|---|---|
| データ量 | 数万行なら大丈夫、百万行だと重くなる | 数億行でも軽く処理できる |
| 複数人での協力 | どこを誰が変えたか分かりにくく、競合しやすい | 同時読み書きに対応し、権限管理もできる |
| データの安全性 | ファイルを消したらなくなる | バックアップ、トランザクション、障害復旧がある |
| 検索速度 | 毎回全体を走査する必要がある | インデックスがあり、ミリ秒単位で検索できる |
| データの関連付け | 複数ファイルを手作業で merge する | SQL JOIN ひとつで解決できる |
実際の場面の例：
- RAG システムを作る → ユーザーの質問と回答の履歴をデータベースに保存する
- AI Agent を作る → メモリシステムには永続的な保存が必要
- レコメンドシステムを作る → ユーザー行動データはデータベースにある
- データ分析をする → 企業データの 99% はデータベースに保存されている
リレーショナルデータベースとは？
Excel にたとえてみる
Excel を使ったことがあるなら、リレーショナルデータベースの概念の 80% はすでに理解できています。
| Excel の概念 | データベースの概念 | 説明 |
|---|---|---|
| 1 つの Excel ファイル | 1 つのデータベース（Database） | すべてのデータを入れておく入れ物 |
| 1 つの Sheet ワークシート | 1 つのテーブル（Table） | ある種類のデータを保存する |
| 1 行 | 1 件のレコード（Row / Record） | 1 つの具体的なデータ |
| 1 列 | 1 つのフィールド（Column / Field） | データの 1 つの属性 |
| 列の見出し | 列名（Column Name） | 属性の名前 |
| セルのデータ型 | データ型（Data Type） | 整数、文字列、日付など |
例で理解する
たとえば、あなたがネットショップを運営していて、ユーザーと注文を管理したいとします。
ユーザーテーブル（users）：
| id | name | age | city | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 張三 | [email protected] | 28 | 北京 |
| 2 | 李四 | [email protected] | 35 | 上海 |
| 3 | 王五 | [email protected] | 22 | 広州 |
注文テーブル（orders）：
| order_id | user_id | product | amount | order_date |
|---|---|---|---|---|
| 101 | 1 | iPhone 16 | 7999 | 2024-11-01 |
| 102 | 1 | AirPods | 999 | 2024-11-05 |
| 103 | 2 | MacBook | 14999 | 2024-11-10 |
この 2 つのテーブルは user_id でつながっています。これが、リレーショナルデータベースという名前の由来です。テーブル同士に関係があるからです。
基本概念
主キー（Primary Key）
主キーは各レコードの一意な識別子です。身分証番号のようなもので、重複してはいけず、空欄にもできません。
ユーザーテーブルでは：id が主キー → 各ユーザーに一意の id がある
注文テーブルでは：order_id が主キー → 各注文に一意の order_id がある
主キーがないと、たとえば「張三」という名前のユーザーが 2 人いたとき、どう区別すればいいでしょうか。主キーはこの問題を解決します。名前が同じでも、id は必ず違います。
外部キー（Foreign Key）
外部キーとは、別のテーブルの主キーを参照するフィールドのことです。テーブル同士の関係を作るために使います。
注文テーブルの user_id は外部キーです。これはユーザーテーブルの id を指していて、「この注文はどのユーザーのものか」を表します。
よくあるデータ型
| 型 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
INTEGER | 整数 | 1, 42, -100 |
REAL / FLOAT | 浮動小数点数 | 3.14, 99.9 |
TEXT / VARCHAR | 文字列 | "張三", "hello" |
DATE | 日付 | 2024-11-01 |
DATETIME | 日付と時刻 | 2024-11-01 14:30:00 |
BOOLEAN | 真偽値 | TRUE / FALSE |
BLOB | バイナリデータ | 画像、ファイル（あまり使わない） |
制約（Constraints）
制約はデータに対するルールの制限で、データの品質を保つためのものです。
| 制約 | 役割 | 例 |
|---|---|---|
PRIMARY KEY | 主キー、一意で空欄不可 | id |
NOT NULL | 空欄にできない | name NOT NULL |
UNIQUE | 値を重複させない | email UNIQUE |
DEFAULT | デフォルト値 | city DEFAULT '未知' |
FOREIGN KEY | 外部キー、他のテーブルを参照する | user_id REFERENCES users(id) |
よく使われるデータベース管理システム
| データベース | 特徴 | 適用場面 |
|---|---|---|
| SQLite | 設定不要で、単一ファイルとして保存される | 学習、小規模アプリ、モバイル端末 |
| MySQL | 最も人気のあるオープンソースデータベース | Web アプリ、中小規模プロジェクト |
| PostgreSQL | 機能が最も強力なオープンソースデータベース | 大規模プロジェクト、AI アプリ（ベクトル検索をサポート） |
| SQL Server | Microsoft 製 | 企業向けの Windows 環境 |
SQLite はサーバーをインストールする必要がなく、Python には標準で sqlite3 モジュールが入っています。学習に最適です。SQL の文法は他のデータベースでもそのまま使えます。
データベースを初めて学ぶときの、いちばん安定した順番
一般的に、より安定しやすい順番は次のとおりです。
- まず「テーブル、主キー、外部キー」の意味をつかむ
- 次に SQL の検索を学ぶ
- その後で Python からデータベースにつなぐ
- 最後にデータベース設計を見る
こうすると、最初からたくさんの SQL の細かいルールを覚えるより、混乱しにくくなります。
実践: はじめてのデータベースを作る
import sqlite3
# 1. データベースに接続する（存在しなければ自動で作成される）
conn = sqlite3.connect("my_shop.db")
cursor = conn.cursor()
# 2. ユーザーテーブルを作成する
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
name TEXT NOT NULL,
email TEXT UNIQUE,
age INTEGER,
city TEXT DEFAULT '未知'
)
""")
# 3. データを挿入する
cursor.execute("INSERT INTO users (name, email, age, city) VALUES ('張三', '[email protected]', 28, '北京')")
cursor.execute("INSERT INTO users (name, email, age, city) VALUES ('李四', '[email protected]', 35, '上海')")
cursor.execute("INSERT INTO users (name, email, age, city) VALUES ('王五', '[email protected]', 22, '広州')")
# 4. 変更を保存する
conn.commit()
# 5. データを検索する
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
print(row)
# (1, '張三', '[email protected]', 28, '北京')
# (2, '李四', '[email protected]', 35, '上海')
# (3, '王五', '[email protected]', 22, '広州')
# 6. 接続を閉じる
conn.close()
おめでとうございます！
これで、データベースを 1 つ作り、1 つのテーブルを作成し、3 件のデータを保存できました。
この小さな例で、まず何を学ぶべき？
まず学ぶべきなのは、SQL の各キーワードを全部覚えることではありません。
データベースの最小の流れは、実はとてもシンプルです。
- データベースに接続する
- テーブルを作成する
- データを挿入する
- 結果を検索する
この流れを先に理解できれば、その後の SQL や Python からの接続も、ずっと分かりやすくなります。
まとめ
| 概念 | 一言でいうと |
|---|---|
| データベース | すべてのテーブルを入れておく「フォルダ」 |
| テーブル | ある種類のデータを入れる「Excel ワークシート」 |
| 主キー | 各レコードの「身分証番号」 |
| 外部キー | 2 つのテーブルをつなぐ「つながり」 |
| 制約 | データ品質を守る「ルール」 |
この節でいちばん持ち帰ってほしいこと
- リレーショナルデータベースで大事なのは「たくさんのテーブルを保存すること」ではなく、テーブル同士をキーで関係づけられること
- 主キーは一意に識別するため、外部キーはテーブルをつなぐために使う
- ここを先にしっかり押さえると、後の SQL や複数テーブルの分析がスムーズになります
実践練習
練習 1: テーブル構造を設計する
図書管理システムのために、2 つのテーブルを設計してください:
- books テーブル: 書名、著者、出版年、価格、分類
- borrows テーブル: 貸出記録（誰がどの本を借りたか、貸出日、返却日）
考えること:
1. 各テーブルの主キーは何ですか？
2. borrows テーブルにはどの外部キーが必要ですか？
3. どのフィールドに NOT NULL 制約を付けるべきですか？
練習 2: SQLite で実践する
# sqlite3 を使って、上で設計した books テーブルと borrows テーブルを作成する
# 5 冊の本と 3 件の貸出記録を挿入する
# すべてのデータを検索して表示する