データベース

科目基礎情報

学校	一関工業高等専門学校	開講年度	令和06年度 (2024年度)
授業科目	データベース
科目番号	0037	科目区分	専門 / 選択
授業形態	講義	単位の種別と単位数	学修単位: 2
開設学科	未来創造工学科（情報・ソフトウェア系）	対象学年	5
開設期	後期	週時間数	2
教科書/教材	教科書：指定なし（担当教員作成のスライドと板書で授業を行う） 詳しく勉強したい方のために、以下の参考書を紹介する。 [1] 図解まるわかり　データベースのしくみ　坂上幸大[著]　翔泳社 [2] Computer Science Library 14　データベース入門[第2版]　増永良文[著]　サイエンス社
担当教員	遠藤 新一

到達目標

・データベース（リレーショナルDB、NoSQL）について説明できる。
・構造化問合せ言語SQLを用いて基本的なデータ問い合わせを記述できる。
・データベースを導入、運用する際の注意点について説明できる。
【教育目標】C, D
【キーワード】データベース、DBMS、リレーショナルDB、NoSQL、SQL、ER図、正規化、同時実行制御、トランザクション、障害復旧

ルーブリック

	理想的な到達レベルの目安	標準的な到達レベルの目安	未到達レベルの目安
①データベースの基本	自力で説明できる	他者の助けを借りて、説明できる	説明できない
②構造化問合せ言語SQL	自力で説明できる	他者の助けを借りて、説明できる	説明できない
③データベースの導入・運用における注意点	自力で説明できる	他者の助けを借りて、説明できる	説明できない

学科の到達目標項目との関係

 教育目標 C （広い分野の基礎知識と優れた創造力・開発力をもつ技術者）

 教育目標 D （継続的に努力する姿勢とさかんな研究心をもつ技術者）

教育方法等

概要:

高度にデジタル化された、現代社会ではコンピュータシステムで、多くの情報（データ）を蓄積し、活用している。
そのデータを蓄えて活用するためシステムがデータベース管理システム（DBMS）と呼ばれ、リレーショナルデータモデルを採用している。
本科目では、リレーショナルデータモデルを中心に、データベースに関する技術について学習する。

授業の進め方・方法:

スライドと板書を併用しながら各項目について説明する。スライド掲示および課題提出はMoodle上で行う。

注意点:

理解を深めるために演習も行う。必ず予習をして、分からない箇所を明確にして授業に臨むこと。

【事前学習】
前週の復習をしっかり行うこと。具体的な事前学習の内容については、授業の際に指示する。

【評価方法・評価基準】
課題レポート20点、期末試験80点で総合評価を行う。
総合成績が60点以上の場合、単位修得となる。
課題を課すので、自学自習をし、レポートとして提出すること。

欠席回数が、授業回数の4分の１以上の場合は、成績評価を不可とする。
課題レポートが未提出の場合は、成績評価を不可とする。
自学レポートの未提出が、必要な自学自習時間数相当分の4分の１以上の場合は、成績評価を不可とする。

授業の属性・履修上の区分

必履修

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
後期
	3rdQ
		1週	ガイダンス、データベースの基本、DBMS	データベース、DBMSとは何かを理解できる。
		2週	データの保存形式：リレーショナルDB、NoSQL	リレーショナルDBとNoSQLの違いについて理解できる。
		3週	データベースを操作する：SQL①	SQLとは何か説明できる。SELECT文を使うことができる。
		4週	データベースを操作する：SQL②	問合せされる行の制限とソートの仕方について説明できる。
		5週	データベースを操作する：SQL③	複数の表からのデータ問合せを行うことができる。
		6週	データベースを操作する：SQL④	グループ関数、副問合せを使うことができる。
		7週	データベースを操作する：SQL⑤	INSERT文、UPDATE文、DELETE文を使うことができる。
		8週	データを管理する①：型、制約、デフォルト値	テーブル項目の型、制約、デフォルト値について理解できる。
	4thQ
		9週	データを管理する②：主キー、外部キー	テーブル項目に設定する主キー、外部キーの違いを理解できる。
		10週	データベースを導入する①：ER図	ER図について理解できる。
		11週	データベースを導入する②：正規化	正規化のメリット、正規化の種類を理解できる。
		12週	データベースを導入する③：同時実行制御、トランザクション、障害復旧	同時実行制御、デッドロック、障害復旧方法を理解できる。
		13週	データベースを運用する	データベースを安全に運用するための対策を理解できる。
		14週	データベースを守るための知識、期末試験の事前説明	データベースに対するセキュリティ対策を理解できる。
		15週	期末試験
		16週	期末試験の解説	授業で扱った内容について振り返り、理解が足りなかった内容について十分理解ができる。

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標

分類		分野	学習内容	学習内容の到達目標	到達レベル	授業週
専門的能力	分野別の専門工学	情報系分野	その他の学習内容	データモデル、データベース設計法に関する基本的な概念を説明できる。	4
				データベース言語を用いて基本的なデータ問合わせを記述できる。	4

評価割合

	期末試験	課題レポート	合計
総合評価割合	80	20	100
基礎的能力	0	0	0
専門的能力	80	20	100
分野横断的能力	0	0	0