データ操作言語 (DML) は、データベース内のデータを取得、挿入、変更、および削除するために使用される SQL (構造化クエリ言語) のサブセットです。DML の主な目的は、構造化データベース環境内でデータを操作するための柔軟で効率的な方法を提供することです。
データ操作言語の歴史と進化
データ操作言語は、1970 年代の SQL の開発から生まれました。SQL は、IBM の Raymond F. Boyce 氏と Donald D. Chamberlin 氏によって作成されました。彼らは、1974 年の論文「SEQUEL: A Structured English Query Language」で、SQL 言語の一部として DML を初めて紹介しました。時が経つにつれ、DML は進化し、さまざまなデータベース管理システム (DBMS) で広く採用され、ANSI および ISO SQL 標準の標準の一部になりました。
データ操作言語の詳細な説明
DML コマンドは SQL の中核を成し、ユーザーがデータベース内に格納されたデータを操作できるようにします。DML 内の 4 つの主要なコマンドは次のとおりです。
- 選択する: データベース内の 1 つ以上のテーブルからデータを照会および取得するために使用されます。
- 入れる: テーブルに新しいレコードを追加します。
- アップデート: テーブル内の既存のレコードを変更します。
- 消去: テーブルからレコードを削除します。
これらのコマンド、特に UPDATE と DELETE は、データベース内のデータを大幅に変更する可能性があることを理解することが重要です。したがって、このようなコマンドは慎重に実行することがベスト プラクティスです。
データ操作言語の内部動作
基本的なレベルでは、DML はデータベース管理システムにコマンドを送信することで機能します。DBMS はこれらのコマンドを解釈し、データに対して要求された操作を実行し、要求されたデータをユーザーに返します。DBMS はデータ アクセスとストレージの複雑な部分をすべて処理し、ユーザーが比較的単純なコマンドを使用してデータを操作できるようにします。
実行に関しては、データベース システムは DML コマンドを 2 つの段階で処理します。
- コンパイル時: SQL ステートメントの構文がチェックされます。
- 実行時間: データベース システムは SQL ステートメントを実行し、データ操作を実行します。
データ操作言語の主な機能
DML の重要な機能には次のようなものがあります。
- シンプルさ: DML コマンドはシンプルで理解しやすいです。
- 柔軟性DML では、レコード レベルとセット レベルの両方でデータを操作できます。
- 強力なデータ処理: DML は大量のデータを効率的に処理できます。
- データの一貫性DML は、データベース内のデータの整合性と一貫性を保証します。
データ操作言語の種類
DML には 2 つの種類があります。
- 手続き型DML: 必要なデータとその取得方法をユーザーが指定する必要があります。
- 非手続き型 DML: データの取得方法を指定せずに、必要なデータのみをユーザーに指定させます。
次の表は、2 つのタイプの比較を示しています。
| 特徴 | 手続き型DML | 非手続き型 DML |
|---|---|---|
| 使いやすさ | データの保存方法に関する知識が必要 | ユーザーにとってより簡単で、必要なデータが何かを知るだけでよい |
| 効率 | ユーザーがシステムをより具体的に制御できるため、より効率的になります。 | システムがデータを取得するための最適な方法を決定する必要があるため、効率が低下する可能性があります。 |
| 例 | JOIN、WHERE、その他の類似コマンドと併用されるSQL | 基本的なSELECT文で使用されるSQL |
データ操作言語の使用法、問題、解決策
DML は、レポート用の単純なデータ取得からソフトウェア アプリケーション内の複雑なデータ操作まで、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。ただし、DML を不適切に使用すると、データの破損、データの損失、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
これらの問題を軽減するためのベストプラクティスは次のとおりです。
- トランザクションを使用してデータの整合性を確保します。
- 偶発的なデータ損失を防ぐために、DELETE コマンドと UPDATE コマンドの使用を制限します。
- データベースを定期的にバックアップします。
- 適切なユーザー権限を適用して、DML コマンドを実行できるユーザーを制限します。
類似言語との比較
SQL と DML はデータベース管理の標準ツールとなっていますが、他の言語でもデータ操作機能が提供されています。注目すべき 2 つの例としては、XML データベース用の XQuery と RDF データベース用の SPARQL があります。
これらの言語は SQL や DML とは重点が異なり、XQuery はドキュメントのようなデータ構造に重点を置き、SPARQL はセマンティック Web データに重点を置いています。ただし、DML の SELECT、INSERT、UPDATE、および DELETE コマンドと同様の機能を提供します。
データ操作言語の将来展望
データベースは情報技術の基盤であり続けるため、DML の重要性は今後も大きく残るでしょう。NoSQL データベースやビッグ データ プラットフォームなどの開発により、新たな課題と機会が生まれています。DML の進化、つまりこれらの課題に対処するための新しいデータ操作言語の開発は、注目すべき興味深い分野です。
プロキシサーバーとデータ操作言語の交差点
プロキシ サーバーは、他のサーバーからリソースを求めるクライアント間の仲介役として機能します。プロキシ サーバーは本質的に DML と対話しませんが、データベース要求の管理やセキュリティと匿名性の維持に役割を果たすことができます。
たとえば、プロキシ サーバーは、複数のデータベース間で DML 要求の負荷を分散するように構成できるため、パフォーマンスが向上します。さらに、データベース要求をプロキシ サーバー経由でルーティングすることで、データ操作プロセスに匿名性とセキュリティの層が追加され、悪意のあるデータ操作のリスクが軽減されます。
関連リンク
DML を理解し、適切に活用することで、構造化されたデータベース環境内でデータを効果的に操作できるようになります。これは、ますますデータ主導型になる世界では重要なスキルです。
