2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Relational Databases（リレーショナルデータベース）について解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）
Relational Databasesの概要
Relational Databaseとは何か：基本概念と定義
リレーショナルデータベースは、データを整理し、効率的にアクセス可能な形式で保管するシステムです。リレーショナルデータベースは「テーブル」と呼ばれる行と列の形式でデータを整理し、複数のテーブル間で関連性を持たせることができます。例えば、顧客の情報を一つのテーブルに、購入履歴を別のテーブルに保持し、それらを関連付けることが可能です。
Relational Databaseのメリットとビジネス上の価値
リレーショナルデータベースは、その構造のおかげで、データの整合性と精度を保つことができます。ビジネスでは、正確で信頼性の高い情報が重要であり、リレーショナルデータベースはこのニーズを満たします。また、複雑なクエリやレポート作成が容易で、効率的なデータ管理を実現します。
Relational DatabaseとNon-Relational Databaseの違い
リレーショナルデータベースは、構造化されたデータの管理に適していますが、非リレーショナルデータベースは柔軟性に優れ、非構造化データや大量のデータに対応できます。リレーショナルデータベースは厳格なスキーマに基づきデータを整理しますが、非リレーショナルデータベースはより自由なデータ構造を持ちます。
Google CloudでのRelational Databaseのサービスと特徴
Cloud SQL：Google Cloudにおけるリレーショナルデータベースの選択
Cloud SQLは、MySQLやPostgreSQLなどの人気あるリレーショナルデータベースをクラウド環境で簡単に利用できるサービスです。セキュリティ、拡張性、管理の容易さが特徴で、小規模から大規模なアプリケーションに適しています。
Cloud Spanner：大規模な分散リレーショナルデータベース
Cloud Spannerは、リレーショナルデータベースの利点と非リレーショナルデータベースのスケーラビリティを兼ね備えたサービスです。グローバルな分散性、高可用性、強力な整合性を持ち、大規模なアプリケーションに最適です。
BigQuery：データ分析と統合のためのリレーショナルデータベース
BigQueryは、大規模なデータセットの分析と統合のための高速でスケーラブルなデータウェアハウスです。SQLクエリを使用し、リアルタイム分析やビジネスインテリジェンスに対応しています。
AIエンジニア
Relational DatabaseのPDE試験対策のポイント
PDE試験対策① リレーショナルデータベース設計の原則
PDE試験では、リレーショナルデータベースの設計原則に関する知識が問われます。効率的なスキーマ設計、正規化、インデックス作成などが重要なトピックです。
PDE試験対策② データモデリングと最適化
データモデリングの技術、特に大規模データベース環境での性能最適化の方法についての理解が求められます。これには、クエリの最適化やストレージの管理も含まれます。
PDE試験対策③ リレーショナルデータベースのセキュリティとパフォーマンス管理
データベースのセキュリティ対策とパフォーマンス管理の知識も重要です。データ保護、アクセス制御、監視、トラブルシューティングが主なトピックとなります。
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