センスの良いSQLを書く技術　達人エンジニアが実践している３５の原則

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リレーショナルデータベースの基本概念
- リレーショナルデータベースの定義: データをテーブル形式で管理し、行と列で構成される。
- SQLの役割: 構造化クエリ言語(SQL)は、データベースとのインタラクションを簡素化し、プログラミングの知識がないユーザーでも利用可能にする。

歴史的背景
- 初期の実装: 1970年代初頭にIBMがSystem RとIngresを開発し、リレーショナルデータベースの実用化を証明。
- 商業展開: 1980年代にはOracleやInformix、Sybaseなどの企業が商用リレーショナルデータベースを次々と展開し、SQLが標準化された。

SQLの進化と標準化
- ANSI標準: 1986年にSQL-86がリリースされ、以後約5年ごとに新たな標準が策定されている。最新の標準はSQL:2023。
- 言語の持続性: SQLは、ユーザーのニーズに応じて進化を続けており、現在も高い人気を誇る。

RDBの特性と価値
- ユーザーフレンドリー: データが2次元表形式で表示され、SQLを用いることで簡単にデータ操作が可能。
- データ整合性: ACID特性（原子性、一貫性、隔離性、持続性）を保持し、トランザクションの管理が容易。

SQLの利用
- 基本的なクエリ構文: SELECT文、INSERT文、UPDATE文、DELETE文など、基本的な操作を通じてデータを管理する方法。
- サブクエリと結合: 複雑なデータ取得を可能にするための手法として、サブクエリやJOINが使用される。

データベースの新たなトレンド
- NewSQLの登場: RDBの特徴を保持しつつ、NoSQLのスケーラビリティを兼ね備えた新しいデータベースアーキテクチャが注目されている。
- ビッグデータとの関係: ビッグデータの分析には、RDBだけでなく、NoSQLやNewSQLといった新たなアプローチが求められる。

SQLの論理的基盤
- 述語論理と集合論: SQLは述語論理に基づいており、条件付きのデータ操作が可能であることが強調されている。
- 量化の扱い: SQLでは、EXISTSという述語が存在量化子として使用され、データの存在を確認するために利用される。

SQLの課題と未来
- 実装の互換性問題: ベンダーごとのSQL実装の違いが、標準化の障害となることが指摘されている。
- 将来への期待: SQLの持続的な進化と、全称量化子の導入など、さらなる機能拡張が期待される。

結論
- RDBとSQLの重要性: 現代のデータベース管理において、リレーショナルデータベースとSQLは依然として中心的な役割を果たしている。
- 技術の進化: データ管理の手法や技術は常に進化し続けており、今後も新たな挑戦と機会が待っている。