データベーススペシャリスト資格｜2022年10月挑戦ログ　8月13日｜DB基礎知識（索引の方法）｜SQL（確認ドリル）

この記事は「データベーススペシャリスト資格に興味はあるが、どのようなものか？どう学ぶのか？」という方向けに、具体的な内容と私自身の挑戦ログをお伝えする。学び中の方や、これから学ぼうとされる方の参考になれば幸いだ。今回は知識およびSQL（確認ドリル）について書く。（SQLはGoogle Big Queryに準拠）

また、考察においてキャリアコンサルタント資格の挑戦ログについても記述する。

知識（索引の方法）
1. 問題095（SQL確認ドリル）
  1. 問題文
  2. where betweenのおさらい
考察
考察のシンプル化と英訳（練習中）
参考資料

知識（索引の方法）

索引の実現方法

試験に出題されるのはB+木索引、ハッシュ索引、ビットマップ索引。
実務上もっとも使われるのはB+木索引。範囲を指定した検索や、部分一致の検索に使える。
ハッシュ索引は、範囲を指定しない完全一致のみ。ビットマップ索引は取り得る値の種類が限られるときに使う。（これらは普段あまり使わないが、特定の要素ではB+木索引より高速に使える）
これら、索引ごとの特徴イメージを抑えると、午前試験問題でかなり選択肢を絞り込める。

複合索引かつ部分一致検索について

午後問題の領分。部分一致できるB+木索引について、複合索引かつ部分一致検索が有効に働く場合について。
たとえばA（氏名）、B（住所）、C（入社年月日）とあったとき、この3項目をセットにして検索したいので、複合索引しましたというケースを想定。
結論として、完全一致または、前から順の一致であればOK。
たとえば「A:トム、B:東京都荒川区、C:2010/4/1」とA,B,Cが一致するのはOK。また、「A:トム、B:東京都荒川区、C:2010」とA,Bが一致しCが部分一致はOK。また、「A:トム、B:東京都」とAが一致しBが部分一致でもOK。
ただ、Aの氏名を指定しないで、B:東京都荒川区、C:2010/4/1とやってしまうとNG。

B+木の構造について

午後に計算問題が出題されることもあるので抑えておく必要あり。
B木、B+木は多分木の一種。DBやファイルシステムで利用される。それはデータを高速に検索できるから。
そもそも木とはデータを階層的に管理するもの。二分木（親からぶら下がる子の数が2個以下）と多分木（子の数がいくらでも良い）がある。
なお、木は一番上を”根”、一番下を”葉”、中間のマル印を節点（ノード）と呼ぶ。多分木は節点に複数のデータを管理する。
B木、B+木の特徴①。葉の階層が揃っていること。言い換えると根から各葉までの”深さ”が同じであること。
特徴②。各ノードにおいて、値は昇順（小さい順）に格納されていること。たとえばあるノードで”5″と”80″を管理するときは「ポインタ1・5・ポインタ2・80・ポインタ3」と保存する。
ポインタ1は5未満の値を持つノード、ポインタ2は5以上80未満の値を持つノード、ポインタ3は80以上の値を持つノードに繋がる。
特徴③。上記特徴①・②をふまえ、葉ノードを隣・隣…と見ていけば次々に参照できる。なお、見た目は葉ノードが隣でも、親ノードを経由しないと次へ行けない場合はある。B+木は葉ノード同士を横へつなぐポインタを持つ。