『集中演習 SQL入門 Google BigQueryではじめるビジネスデータ分析』

学ぶことが増えて、最近は気がつくと日付が変わっていることに気づき慌てて寝て起きて・・・の繰り返しで投稿頻度は減ってますが、日々の学習は続いております！
Python からデータベースを使うためのステップとしてSQLを学んでおります。Webdesignについては、レスポンシブとjQueryのプラグインを学習中です。

データベースとSQL

SQL（Structured Query Language）とは、リレーショナルデータベース（Relational DataBase : RDB）の管理や操作を行うための言語で、構造化された問い合わせのための言語と説明可能だが、定まっていないようです💧
RDBは、複数の「表」の形式でデータを管理するデータベースシステムを指し、これらの１つ1つの表のことを「テーブル」と呼ぶ。

データベースとファイルとの違い

データベースは、特定のITシステムに必要なデータを管理するための格納庫。
ファイルは、共有機能を活用してシステムに必要なデータを複数拠点で同時に複数人が編集したり、一部の更新・集計が可能。
Excelなどのデータを管理するという方法をとられることが多いですが、より効率的且つセキュリティ面も安全な管理を行うにはデータベースの利用がおすすめ。

データベースの種類

・リレーショナル・データベース（最も一般的）
・NoSQLデータベース
・KVS（Key-Value Store）
・グラフデータベース（Facebookなど）

DBMS（Database Management System）

とは、DBを作るための仕組み（ソフトフェア）で、特定企業の製品と考えて差し支えない
リレーショナルDBを作る為のDBMSをRDBMSという

RDBMSの代表例
・Oracle
・MySQL（SQLightの簡易版）
・PostgreSQL
・SQLite
・MongoDB

データベースの構造

DBMS
↪︎データベース（1つのDBMSに複数のDBを作ることができる）
　↪︎テーブル（1つのDBに複数のテーブルを作ることができる）
　　↪︎行（row）と列（column）
＊テーブルはExcelのような表形式になっている

データベースの操作

４大操作（Create, Read, Update, Delete）の頭文字を合わせてCRUDと呼び、SQL（Structured Query Language：構造化問い合わせ言語）という言語を用いる。

明日は、具体的な演習問題も投稿したいと思います。