コーディングを知らない人のためのリレーショナルデータベース

「データベース」でGoogle検索してみると、こんな定義が見つかりました：データベースとはコンピュータに保持される構造化されたデータの集合です。もう少し詳しい説明が欲しかったのですが、平たく言えば、データベースとは情報が入ったスプレッドシートのようなものです。

ここでアプリ構築プラットフォームの出番です。データベース駆動のウェブアプリ、そしてネイティブのiOS・Androidアプリを一つのバージョンで構築し、Apple App StoreとGoogle Playに公開できるノーコードアプリビルダーのAdaloのようなツールを使えば、コードを1行も書かずにデータベースを機能的で視覚的に魅力的なアプリケーションに変換できます。

コーディングと聞いて最初に思い浮かぶのは、テレビドラマで見るような大量のゼロと一、そして数字全般です。そういった歪んだコーディングのイメージのせいで、データベースについても違ったイメージを持っていました。でも実はExcelスプレッドシート、または皆さんならGoogle Sheetsかもしれません。本当にそれだけです。数字、言葉、文章、日時、URL、その他あらゆる種類の情報を含むことができます。

データベースは情報を関連付けるための行と列で構成されています。行を横に見ると、一つのものを説明するさまざまなデータポイントが見つかります。列を縦に見ると、行のデータポイントに関連する複数の回答が見つかります。

学校の子供たちに関するデータベースの例を見てみましょう：

上のデータベースには3人の生徒のレコードと、それぞれの学年、年齢、GPA、欠席日数、遅刻日数という同じプロパティが含まれています。地元の高校で見られる典型的なデータベースの例です（もちろん実際にはもっと多くの生徒レコードがあります）。

このように分解してみると、データベースは少し理解しやすくなります。上記の情報があれば、GPAで並び替えたり、学年でフィルタリングしたりできます。これらはデータベースに組み込まれた2つの機能です。

データベースの基本的な理解を踏まえて、なぜデータベースをアプリにする必要があるのでしょうか？簡単に言うと、すべてのスプレッドシートがアプリである必要はなく、作成には時間もかかるからです。より詳しく言えば、スプレッドシートは多くのタスクを達成できますが、データが視覚的に魅力的でない場合があります。データコレクション間の関係を追加し始めると、スプレッドシートはその情報を伝えるための理想的な方法ではなくなります。

データベースをリレーショナルにするものは何か？

リレーショナルデータベースとは、互いに関連するデータポイントを保存してアクセスできるデータベースの一種です。単一のスプレッドシートで行と列が関連しているように、リレーショナルデータベースはキーと呼ばれる単一のプロパティを通じて関連情報を結び付けます。

先ほどの生徒の例を発展させましょう。学区には複数の高校があることが理にかなっています。そこで高校のデータベースを作ってみましょう：

このデータベース単体で問題なく機能しますが、現実には学校と生徒には関係があります。

この例での関係は生徒からの一対多の関係です：

生徒は一つの学校に所属する。
一つの学校には多くの生徒がいる。

これらのデータベースコレクションを接続すると次のようになります：

黄色でハイライトされた部分が関係を示しています。学校コレクションのStudentsプロパティには複数の生徒が入れますが、生徒コレクションのSchool Nameプロパティには一つの学校名しか入りません。

これら2つのコレクションは互いに関連しており、ソートやフィルタリングを行う際にどちらのコレクションのプロパティも使用して情報を分類できます。情報を2つの別々のコレクションに分けることの利点の一つは、アプリが素早く動作し、情報をより適切に表示するために整理できることです。

4つの関係タイプ

リレーショナルデータベースには4種類の定義された関係があります。データに適した関係を選択することは、アプリのセットアップ時にデータが正しく表示されるかどうかを確保するために重要です。

それぞれの関係タイプを見ていきましょう。

一対一

一対一の関係では、あるテーブルの1行が別のテーブルの1行にのみ属します。

学校と生徒の例を使うと、理科の試験の成績テーブルを作成した場合、生徒は一つの成績しか持てず、その成績は一人の生徒にしか関連しません。

この例では、生徒がキーとなり、情報が2つの別々のデータベースコレクションに存在しているにもかかわらず、理科試験の成績を生徒に関連付けます。

一対多

一対多の関係では、1件の情報が別のコレクションの多くのレコード（つまり行）に関連できます。

学校と生徒の例を続けると、学校には多くの理科の先生がいますが、さらに多くの生徒がいます。先生のコレクション（と関連情報）があれば、生徒への一対多の関係を作成できます。

一対多の関係では：

一人の理科の先生が多くの生徒を持てる。
しかし生徒が持つ理科の先生は一人だけ。

多対一

多対一の関係では、一対多と同じ定義が反対方向に適用されます。

シナリオを続けると、多くの生徒が一つの給食時間に属することができますが、給食時間は一人の生徒にしか属することができません。

一対多と多対一の間では、どのコレクションから関係が始まるかによって、そのプロパティを設定する際にどのタイプの関係が正しいかが決まります。

多対多

多対多の関係では、あるコレクションの1行が2つ目のコレクションの多くの行に関連でき、2つ目のコレクションの1行も最初のコレクションの多くの行に関連できます。

授業スケジュールと先生の間の優れた例があります：

先生は複数の授業時限を持てる。
授業時限は複数の先生に関連できる。

これは多くの学校で見られるように、同時に多くの授業が行われており、各授業には少なくとも一人の先生が必要です。これら2つのコレクションがどのように見えるかを見てみましょう。

上記の2つのコレクションで分かるように、各先生は複数の授業時限を担当し、各授業時限は複数の先生に属しています。

関係を設定するには、そのプロパティがAdaloの既存コレクションによって定義されることを指定するために特定のデータタイプを選択します。テキスト、数値、日時、画像などのデータタイプを選択するような従来のプロパティではありません。関係を正しく設定することで、アプリにとって意味のある方法でデータを正しく表示、ソート、フィルタリングできるかどうかが決まります。

リレーショナルデータベースが重要な理由

この時点で、なぜこれらすべてにリレーショナルデータベースを使わなければならないのか、すべての情報を含む大きなスプレッドシートを作成するだけではいけないのかと疑問に思っているかもしれません。

同感です。リレーショナルデータベースは最初は理解しにくく、求める結果を得るために関係がどのように設定されるかを処理しなければならない時があることも否定しません。しかし、アプリ開発のためにリレーショナルデータベースをマスターして活用することには多くの利点があります。

データの正確性

リレーショナルデータベースはキーを使って設定されるため、データの重複の可能性がほとんどありません。同じ情報のレコードが複数ある場合、どの情報源が正しいかを信頼することが難しくなります。リレーショナルデータベースでは、重複するエントリの排除によりデータの正確性が最も高くなります。

データへのアクセス

情報の階層構造や特定のパスウェイに依存して情報にアクセスする他の種類のデータベースでは、好きな方法でデータを検索、フィルタリング、ソートすることが難しいです。一方リレーショナルデータベースでは、必要な正確な情報を引き出すことがはるかに簡単です。

柔軟性

リレーショナルデータベースを作成することで、将来さらにデータを追加する際に制限されません。データベースは、保存する情報のニーズに合わせて常に成長・変化できる可能性を持っています。

制限のないスケーラビリティ

データベース駆動のアプリを構築する際、スケーラビリティは重要です。Adaloの有料プランには無制限のデータベースレコードが含まれており、アプリが保存できるデータに上限はありません。これはユーザーベースが成長するにつれて特に重要です。適切なデータリレーションシップの設定により、Adaloのアプリは月間100万アクティブユーザーを超えてスケールできます。

Workload Unitsによりアプリのスケールとともに予測不可能な請求が発生するBubbleや、データレコード行を制限して超過した場合に追加料金が発生するGlideと比べて、Adaloのアプローチは有料プランでこれらの制約を完全に取り除きます。

データベース駆動アプリに適したプラットフォームの選択

リレーショナルデータベースについて学ぶことは、特に非開発者には大変な作業です。データベースの設計や設定方法についての多くのリソースがありますが、私が与えられる最善のアドバイスは、データベースに変更を加えてその結果をリアルタイムで表示できるツールで試してみることです。

Adaloのビジュアルビルダーは"PowerPointと同じくらい簡単"と言われており、データベースの変更がアプリにすぐに反映されるのを見ることができます。プラットフォームにはSheetBridgeもあり、Google SheetsをBBBBBBBBBBBBB実際のデータベースに変換して、データベース関連の学習曲線なしに最も簡単なコントロールを実現します。すでにスプレッドシートに慣れている場合に特に役立ち、そのデータをネイティブモバイルアプリに移行できます。

Ada（AdaloのAIビルダー）を使うと、やりたいことを説明するだけでアプリを生成してくれます。Magic Startは説明から完全なアプリの基盤を作成し、Magic Addは自然言語での指示で機能を追加します。

AIサポートを希望する方には、Magic Startが簡単な説明から完全なアプリの基盤を生成します。データベース構造も含めてです。学生管理アプリが必要と伝えると、コレクション、プロパティ、リレーションシップが自動的に作成されます。以前は数日かかっていた計画が数分で完了します。

また、使い慣れているアプリやソフトウェアを参考にして、そのデータベースがどのように設定されているかを考えることも良い練習です。リレーショナルデータベースを試してみるには、私の学校の例のように複数の異なる関係タイプを考えられる馴染みのある例を使ってみてください。

データベースアプリのプラットフォーム比較

データベース駆動アプリのプラットフォームを選択する際、データベース処理、価格、公開機能の違いを理解することが重要です：


プラットフォーム	開始価格	データベース制限	App Store公開
Adalo	月額36ドル	有料プランで無制限のレコード	iOS App Store＆Google Play
Bubble	月額69ドル	Workload Unitsによる制限	ウェブラッパーのみ
Glide	月額60ドル	行数制限、追加料金あり	App Store公開不可
Softr	月額167ドル	アプリとデータソースあたりで制限	App Store公開不可

有料プランでのデータ上限なし、真のネイティブiOSとAndroidコンパイル、分かりやすい価格設定を組み合わせたAdaloは、スケールする必要があるデータベース駆動アプリケーションに特に適しています。

データベース駆動アプリを始める

アプリ開発のこの不可欠な部分に慣れ親しむほど、アプリはより精巧で強力になります。Adaloでは300万以上のアプリが作成され、1日2,000万件以上のデータリクエストを99%以上の稼働率で処理しており、プラットフォームがデータベース駆動アプリを大規模に処理できることを実証しています。

2025年末のAdalo 3.0インフラ刷新により、アプリは3〜4倍高速になり、アプリのニーズに合わせてスケールするモジュラーインフラが整いました。つまり、慎重に設計したリレーショナルデータベースは100ユーザーでも100,000ユーザーでも良好に動作します。

データベースをアプリにする準備ができましたか？Adalo App Academyにアクセスしてコーディングなしでアプリを構築する方法を学び、先を行きましょう。すでにアプリ構築ツールに慣れているなら、スキルを収益化してAdaloエキスパートになるのはいかがでしょうか？

よくある質問

他のアプリ構築ソリューションではなくAdaloを選ぶ理由は？

AdaloはAI搭載のアプリビルダーで、単一のコードベースから真のネイティブiOSおよびAndroidアプリを作成します。ウェブラッパーとは異なり、ネイティブコードにコンパイルされ、Apple App StoreとGoogle Play Storeの両方に直接公開されます。有料プランでは無制限のデータベースレコードと使用量ベースの課金なしで、アプリがスケールするにつれて予期せぬ請求はありません。

コーディングなしでアプリのリレーショナルデータベースを簡単に作成できますか？

はい、Adaloのビジュアルビルダーを使えば、コードを書かずに簡単にアプリのリレーショナルデータベースを作成・管理できます。インターフェースでデータベースコレクションの設定、コレクション間のリレーションシップの定義、構築中にリアルタイムでデータの表示が確認できます。

リレーショナルデータベースとは何で、なぜアプリに必要ですか？

リレーショナルデータベースはキーを通じて互いに接続されたデータポイントを保存し、互いに関連する複数のコレクションにまたがって情報を整理できます。この構造は重複を排除してデータの正確性を確保し、情報をフィルタリング・ソートするための柔軟なアクセスを提供し、データが成長するにつれてアプリをスケールさせます。

作成できるデータベースリレーションシップの種類は？

データベースのリレーションシップには4種類あります：一対一（1件のレコードが正確に1件の他のレコードに関連）、一対多（1件のレコードが複数のレコードに関連）、多対一（複数のレコードが1件のレコードに関連）、多対多（両側で複数のレコードが互いに関連できる）。正しい関係タイプを選択することでデータが正しく表示、ソート、フィルタリングされます。

既存のGoogle Sheetsをアプリのデータベースとして使用できますか？

はい、AdaloのSheetBridge機能を使えばGoogle Sheetsをアプリの実際のデータベースに変換できます。これによりデータベース固有の学習なしにスプレッドシートからネイティブモバイルアプリへの最も簡単なパスが提供されます。