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更新日: 2025/2/22
【イラスト付き】カーディナリティの意味や重要性は?初心者向けに分かりやすく解説
仕事でデータベースの勉強をしてたら、「カーディナリティ」って言葉が出てきたんだけど、何が何だか分からないのよね。
たしかに、あまり使わない単語だよね。
でもカーディナリティは、データベースの設計や最適化で重要になるから、基本を押さえておくと便利だよ。
詳しく知りたいけど、難しそう・・・。きちんと理解できるかしら?
大丈夫!初心者でも分かりやすいように、カーディナリティの意味や重要性について解説するね!
ブルーちゃん、お願いね!
カーディナリティとは?具体例を用いて丁寧に解説!
カーディナリティとは、データの集まりやデータベースの特定の列に含まれる、「異なる値の数」を示す言葉だよ。
例えば、「カーディナリティが低い」「カーディナリティが高い」というふうに使うんだ。
うーん・・・イメージが湧かないわね。
それなら、「顧客情報」の具体例を用いて説明するね。
「電話番号」の項目は、基本的にすべての顧客が異なる情報を入れるため、カーディナリティが高いよ。
一方、「血液型」の項目はA型、B型、O型、AB型の4種類しかないから、重複が生まれてカーディナリティは低くなるんだ。
データの種類によって、カーディナリティの高さが変わるのね。
カーディナリティの重要性は?データベースで欠かせない存在
続いては、カーディナリティの重要性について解説するよ。
カーディナリティは、データベースの検索性能やインデックスの設定に大きく関わる要素なんだ。
特に、検索をスムーズにするためには、カーディナリティを活用した適切なインデックスの設定が欠かせないよ。
どのように設定したらいいのかしら?
たとえば、カーディナリティが低い項目である「性別」や「都道府県」にインデックスをつけても、選択肢が限られているため、検索効率はあまり上がらないよね。
逆に、「顧客ID」や「メールアドレス」のような固有の値にインデックスを設定すると、検索が高速化されるよ。
カーディナリティが高いデータの集まりを選んだほうがいいのね。
データの特性を理解し、適切なカーディナリティの項目にインデックスを適用すれば、データベースのパフォーマンスを大きく向上させられるんだ。
カーディナリティにはどのような種類がある?
カーディナリティは、低い・高いの違いだけでなく、使われる文脈によって種類が異なるよ。
種類は、カーディナリティの種類は、属性を示すカーディナリティと、関係を示すカーディナリティの2つがメインだね。
具体的に何が該当するのか気になるわ。
以下で、具体例を用いながら解説するね!
1.属性を示すカーディナリティ
属性を示すカーディナリティとは、データベースのあるテーブル内で、特定の列に含まれる異なる値の数を指すよ。
たとえば、顧客情報を管理するデータベースにおける「会員ID」の列が該当するね。
このような固有の値が入る項目は、カーディナリティが高いのよね。
正解!
一方、「都道府県」や「性別」、「血液型」などの列は、複数人が同じ値を持っている可能性があり、カーディナリティが低くなるよ。
都道府県はすべての種類があったとしても、47個しかないものね。
2.関係を示すカーディナリティ
関係を示すカーディナリティとは、データベースにおけるテーブル同士のつながりを指すよ。
この関係には「一対一」「一対多」「多対多」のような種類があるんだ。
関係を示すカーディナリティの中から、さらに3つに分けられるのね。
属性を示すカーディナリティより、少し分かりにくいね。
下記のような例をもとに考えると分かりやすいよ。
| 一対一 | 個人とマイナンバーの関係 | 1人の個人には1つのマイナンバーが割り当てられ、同じマイナンバーを複数人が持つことはない |
| 一対多 | ユーザーと注文情報の関係 | 1人のユーザーは複数の注文をすることができるが、1つの注文は特定のユーザーにしか属さない |
| 多対多 | 学生と授業の関係 | 1人の学生は複数の授業を受けることができ、1つの授業には複数の学生が参加する |
意外と身近に具体例があるのね。
テーブル同士の結びつきを適切に定義することにより、データの整合性が保たれ、効率的な管理が可能になるよ。
カーディナリティをデータベース設計に役立てよう!ポイントを紹介
カーディナリティの意味や重要性は分かったけど、上手く使えるかどうか不安だわ。
どのようなときに使ったらいいのかしら?
カーディナリティは、データベースの設計段階でとても重要なんだ。
1.適切なインデックスの選定
2.適切なパーティションの分割
3.クエリの効率化
4.データ構造の見直し
カーディナリティを実際のデータベース設計に役立てるためには、ポイントを押さえる必要があるよ。
以下でそれぞれ詳しく見ていこう。
1.適切なインデックスの選定
まず、データベースの検索やソートをスムーズにするためには、カーディナリティの高いフィールドにインデックスを設定するのが有効なんだ。
また、テーブル設計では正規化と非正規化のバランスを取ることが重要だよ。
「正規化」や「非正規化」ってどういうこと?
「正規化」とは、データの重複をなくして整合性を保つことだよ。
反対に「非正規化」とは、性能を上げるためにあえて「正規化」を崩して、データの重複や矛盾が生じさせることなんだ。
低カーディナリティのフィールドが多い場合、テーブル結合の負荷が増すため、場合によっては非正規化を選択し、パフォーマンスを最適化するよ。
2.適切なパーティションの分割
大量のデータを扱うテーブルでは、カーディナリティの高いフィールドをもとにパーティション分割を行うと効果的だよ。
データを論理的に分割することにより、特定の範囲に対する検索を効率化できるんだ。
大量のデータを扱うテーブルって、どのようなものがあるのかしら?
時系列データや、地域ごとに分類されるデータなどが該当するね。
特定の条件での検索が頻繁に行われるから、適切に分割することによって、データベースの負荷を軽減し、よりスムーズな運用を可能にするんだ。
3.クエリの効率化
クエリの実行速度を向上させるためには、まずカーディナリティの高いフィールドを条件に指定し、検索対象のデータを絞り込むことが重要なんだ。
データベースが処理するレコードの数を減らせるため、全体の検索時間を短縮できるよ。
特に大規模なデータセットを扱う場合、より効率的にデータを取得できるんだ。
システム全体のパフォーマンスも向上させられるわね。
4.データ構造の見直し
カーディナリティは時間とともに変化するため、定期的に分析し、それに応じてインデックスの追加・削除やテーブル構造の見直しが必要だよ。
ビジネスやアプリの成長に伴い、データが変化することもありそうね。
設計を柔軟に調整すれば、パフォーマンスの維持・向上が可能になるんだ。
適切なデータ構造を維持することにより、システム全体の効率が高められ、スムーズな運用が実現するよ。
まとめ
ここまで、カーディナリティについて解説してきたけど、よく分かったかな?
最初は難しく感じたけど、具体例を用いて説明してもらえたから、イメージが湧きやすかったわ。
重要性も分かったし、実際にデータベースの設計段階で活用してみるわね。
最後にまとめとして、以下4点を頭にメモしていってね。
まとめ
◆カーディナリティとは、データの集まりやデータベースの特定の列に含まれる「異なる値の数」を示す
◆データベースで検索をスムーズにするためには、カーディナリティを活用した適切なインデックスの設定が欠かせない
◆カーディナリティの主な種類は、「属性を示すカーディナリティ」と「関係を示すカーディナリティ」の2つ
◆データベースの設計段階でカーディナリティを使う際のポイントは、「適切なインデックスの選定」「適切なパーティションの分割」「クエリの効率化」「データ構造の見直し」の4つ
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