基本情報 平成21年度 秋期 問34：テクノロジ系に関する問題

答えは a「結合は、二つ以上の表を連結して、一つの表を生成する」 です。

関係データベースの基本操作は3つ：

• 選択：行を条件で絞る（例：年齢20以上の人だけ抜き出す）
• 射影：列を絞る（例：名前と電話だけ残す、住所は捨てる）
• 結合：表と表をくっつける（例：「社員表」と「部署表」を「部署番号」でつなげて一つの表にする）

選択肢aは結合の説明として正しい。他の選択肢は用語が入れ替わっています。

👉 覚え方：選択=行を切る／射影=列を切る／結合=表をくっつける。3つセットで丸暗記！

なぜこれが正解か

正解は a。結合（join）は2つ以上の表を共通の属性（通常は外部キーで結ばれた列）に基づいて連結し、1つの大きな表を生成する関係演算。例：社員表 ⨝ 部署表 ON 社員.部署ID = 部署.部署ID。

各選択肢の解説

• b「射影は表の中から条件に合致した行を取り出す」：選択の説明。射影は列を取り出す。
• c「選択は表の中から特定の列を取り出す」：射影の説明。選択は行を取り出す。
• d「挿入は表に対して特定の列を挿入する」：INSERT文は通常行を挿入する。

覚え方・ひっかけ注意

関係代数の基本3演算：選択（σ：シグマ）＝行を絞る（WHERE）／射影（π：パイ）＝列を絞る（SELECT列）／結合（⨝）＝表を連結（JOIN）。選択と射影は意味が逆になりやすいので、「行=横選択=σ」「列=縦選択=π」と図でイメージ。

理論的背景

E.F.コッドの関係モデル（1970）における関係代数の基本演算は8つ：選択σ、射影π、結合⨝、和∪、差−、積（直積）×、商÷、改名ρ。これらは関係的完全性（relationally complete）を持ち、SQLはこの代数を構文化したもの。結合には自然結合（共通属性の同名列で自動結合）、内部結合（INNER JOIN）、外部結合（LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN）、クロス結合（CROSS JOIN、直積）、セルフ結合（自己参照）がある。クエリオプティマイザは結合順序とアルゴリズム（Nested Loop Join、Hash Join、Sort Merge Join）を統計情報（カーディナリティ、選択度）から動的決定する。

実務での使われ方

パフォーマンスチューニングの中核は結合の最適化：(1) インデックス設計（結合キーへのインデックス）、(2) 統計情報更新（ANALYZE）、(3) ヒント句（オプティマイザに指示）、(4) マテリアライズドビュー（事前結合）、(5) 非正規化（読込性能優先で結合を減らす）。OLTPでは正規化＋小規模結合、OLAPでは大規模スタースキーマでHash Join中心。分散DB（Apache Spark、Presto/Trino、BigQuery）ではBroadcast Join（小テーブルを全ノードに配布）とShuffle Join（再分散）の使い分けが性能を左右する。

試験での位置づけ

FE科目Aで関係演算の定義問題が必出。データベーススペシャリスト試験ではSQL文と関係代数式の相互変換、結合アルゴリズムの選択基準、実行計画（EXPLAIN）の読解が頻出。応用情報の午後では正規化（1NF〜BCNF）と関連付けたER設計問題、SQL最適化問題が定番。

選択肢の発展補足

SQL JOIN種別：INNER JOIN（両表に存在）／LEFT OUTER JOIN（左全部＋一致行）／RIGHT OUTER JOIN（右全部）／FULL OUTER JOIN（両側全部）／CROSS JOIN（直積）／SELF JOIN（自己結合）。集合演算：UNION（和集合・重複排除）／UNION ALL（和集合・重複含む）／INTERSECT（積集合）／EXCEPT/MINUS（差集合）。正規化との関係：高次正規化は分割される表を増やし結合回数を増やすが、更新異常を防ぐ。OLAP系では意図的に非正規化（次元テーブルの結合済みファクト）してパフォーマンス確保。NoSQLは結合を避ける設計思想（埋込みドキュメント、デノーマライズ）が主流。