階層型データベースとは？初心者でもわかる基本と仕組みを徹底解説
生徒
「先生、関係型データベースのことは少しわかってきたんですけど、『階層型データベース』っていうのもあるって聞きました。どんなものなんですか？」
先生
「いい質問ですね。階層型データベースは、英語でHierarchical Database（ハイアラーキカルデータベース）といいます。データを木のような階層構造で表す仕組みです。」
生徒
「木のような階層って、フォルダの中にフォルダが入っているようなイメージですか？」
先生
「その通りです。親と子の関係でデータを管理するのが特徴なんです。では、詳しく見ていきましょう。」
1. 階層型データベースとは？
階層型データベースは、読み方は階層型データベース（カイソウガタデータベース）といいます。英語ではHierarchical Database（ハイアラーキカルデータベース）と呼ばれます。この方式は、データを「親」と「子」の関係で整理する仕組みを持っています。親から子へ、子から孫へと階層が深くなる形でデータが格納されます。
この考え方は、パソコンでフォルダとサブフォルダにファイルを保存する構造に似ています。そのため初心者でもイメージしやすい特徴を持っています。
2. 階層型データベースの基本構造
階層型データベースは「ツリー構造」を使います。読み方はツリー構造（ツリーコウゾウ）といいます。木の幹が親データであり、その枝や葉が子データにあたります。
- 親ノード（オヤノード）：上位に位置するデータ。
- 子ノード（コノード）：親ノードに従属するデータ。
- ルート（ルート）：階層の最上位にある出発点。
例えば会社の組織図を思い浮かべるとわかりやすいです。社長が親ノード、その下の部長が子ノード、さらにその下に課長や社員が続く形でデータを並べます。
3. 階層型データベースの歴史
階層型データベースは、一九六〇年代に誕生しました。代表的なシステムにはIBM（アイビーエム）のIMS（アイエムエス）があります。当時は大量のデータを高速に処理する必要があり、階層型の構造が効率的だと考えられました。
現代では関係型データベースが主流ですが、階層型は古い時代から長く利用されてきた重要な方式です。銀行や大規模な基幹システムの一部では、今でも階層型の仕組みが稼働しています。
4. 階層型データベースのメリット
階層型データベースの長所はいくつかあります。
- データの検索が速い：親子関係がはっきりしているので、目的のデータを素早く見つけられる。
- 一貫性が高い：構造が固定されているため、データの矛盾が起きにくい。
- 大規模処理に強い：昔のメインフレームコンピュータで効率的に動作できた。
このように、明確な階層をもつ情報管理には適していました。
5. 階層型データベースのデメリット
一方で階層型データベースには弱点もあります。
- 柔軟性が低い：新しい関係を追加したいときに構造を変更するのが難しい。
- 重複が増えやすい：同じデータを複数の階層に置く必要がある場合がある。
- 操作が複雑になる：複雑な検索や集計がしにくい。
これらの理由から、後に関係型データベースが登場し、広く普及することになりました。
6. 階層型データベースの具体例
階層型データベースを身近に感じる例を挙げると、パソコンのファイルシステムがわかりやすいです。ルートフォルダが親、その中にあるサブフォルダが子、さらにその下のファイルやフォルダが孫という構造です。
例えば「Cドライブ」から始まり、「ユーザー」フォルダ、「ドキュメント」フォルダと階層が深くなっていく流れは、まさに階層型データベースのイメージと同じです。
7. 階層型データベースと他の方式の比較
階層型データベースは、関係型データベースやネットワーク型データベースとよく比較されます。
- 関係型は表形式で柔軟だが、階層型は木構造でスピード重視。
- ネットワーク型は複雑な関係を自由に表現できるが、扱いが難しい。
初心者が覚えるときは、それぞれの方式の特徴を整理して理解すると混乱しません。
8. 初心者向けのイメージ例
階層型データベースをもっと身近に例えると、家族の系図がわかりやすいです。祖父母が親、父母が子、その下に孫が続く形です。情報が一方向に流れるイメージで、上下関係がはっきりしている構造になります。
このように考えると、階層型データベースは古いけれどもとても直感的で理解しやすい方式だとわかります。
