データベース・スキーマは、リレーショナル・データベース内でデータがどのように編成されるのかを定義します。それには、テーブル名、フィールド、データ・タイプ、およびこれらのエンティティ間の関係などの、論理制約が含まれます。 スキーマは通常、データベースのアーキテクチャーを伝えるために視覚的な表現を使用し、組織のデータ管理分野の基盤となります。 データベース・スキーマ設計に関するこのプロセスは、 データモデリングという別名でも知られています。
これらのデータ・モデルは、データベース・ユーザー、データベース管理者、プログラマーなど、さまざまな役割を果たします。 たとえば、データベース管理者による正規化プロセスの管理に役立つことで、データの重複を回避することができます。 あるいはデータ・モデルによって、アナリストがこれらのデータ構造をナビゲートし、報告書やその他の価値あるビジネス分析を実施できるようにすることもできます。 これらの図は、データベース管理システム（DBMS）内の貴重な資料として機能し、さまざまな利害関係者の間における確実な連携を可能にします。
データベース・スキーマとデータベース・インスタンスの比較
データベース・スキーマは、データが他のテーブルや他のデータ・モデルとどのように関連する可能性があるのかを説明する、データベースの「青図面」と考えられています。 ただし、実際にはスキーマにデータは含まれていません。
データのサンプルが、一度に一瞬の間で得られたデータベースを基にしている場合は、データベース・インスタンスと呼ばれます。 これには、スキーマがデータ値として記載するすべてのプロパティが含まれます。 データベース・インスタンスは、データベース・スキームとは異なり、特定の一瞬のスナップショットに過ぎないため、時間の経過と共に変化する可能性が高くなります。
スキーマという用語は広く使用されていますが、一般的には3つの異なるスキーマ・タイプ（概念データベース・スキーマ、論理データベース・スキーマ、物理データベース・スキーマ）を意味しています。
- 概念スキーマは、システムに含まれる内容、システムが編成される方法、および関与するビジネス・ルールについて、全体像を提供します。 概念モデルは通常、プロジェクトの初期要件を収集するプロセスの一環として作成されます。
- 論理データベース・スキーマは、概念スキーマと比べて抽象性が低くなります。 論理スキーマは、データベースを管理するすべてのルール（テーブル名、フィールド名、エンティティー関係、保全性の制約など）の情報で、スキーマ・オブジェクトを明確に定義します。 ただし通常は論理スキーマに、技術要件は一切含まれません。
- 物理データベース・スキーマは、テーブル名、フィールド名、エンティティー関係などのコンテキスト情報に加えて、論理データベース・スキーム・タイプに欠けている技術情報を提供します。 つまり物理スキーマには、ディスク・ストレージ内でこれらのデータ構造を作成するために使用される、構文も含まれます。
スター・スキーマとスノーフレーク・スキーマの比較
論理スキーマと物理スキーマの両方において、データベース・テーブルには主キーまたは外部キーがあり、テーブルに個々に入力する際の固有のIDとして機能します。 これらのキーがSQLステートメントで使用されて、複数のテーブルが共に結合することにより、統一した情報の表示が作成されます。 スキーマ図は、これらの複数のテーブル間における関係を示す点で非常に役立ち、それによってアナリストは結合すべきキーを把握することができます。 リレーショナル・リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）のコンテクストでも一般的に参照される、さらに2つのスキーム・タイプがあります。それはスター・スキームとスノーフレーク・スキーマです。
概念、論理、物理の各スキーマには、それぞれの図にデータベースに関するさまざまなレベルの情報が含まれています。一方でスターとスノーフレークの各スキーマは、エンティティ―間のこれらの関係を異なる方法で示しています。 具体的には、スター・スキーマとは、ディメンション表に囲まれた、単一の一元的なファクト表で構成されるリレーショナル・データベース・スキーマの1つのタイプです。 これは、スノーフレーク・スキーマよりもシンプルであると見なされる傾向があります。
スノーフレーク・スキーマは、多数のディメンション表に接続された1つのファクト表から構成され、それらのディメンション表は、多対1の関係を通じて、他のディメンション表に接続することができます。 このスキーマには、データの冗長性のレベルが低いという利点がありますが、クエリー・パフォーマンスの点からみると効果的とは言えません。
その名前が示すとおり、スター・スキーマは星のように見え、スノーフレーク・スキーマは雪片に似ています。
ビッグデータの増大に伴い、企業における日常業務の効率性を確実にするために、データベース・オブジェクトおよびスキームが非常に重要となっています。 リレーショナル・モデルの編成と文書化が不十分な場合、そうしたモデルの維持は難しくなり、エンド・ユーザーと企業の双方に問題を引き起こします。
データベース・スキーマの主な利点として次が挙げられます。
- アクセス権とセキュリティー： データベース・スキーマの設計は、データを個別のエンティティーに編成する際に役立ち、別のデータベース内での単一スキーマの共有をより簡単にします。 管理者はまた、データベース許可を通じてアクセスを制御して、さらに多くの専有データのセキュリティーを強化できます。 たとえば、あるスキーマにプライバシーとセキュリティーのために暗号化したいと考える、個人情報（PII）が含まれている可能性がある場合です。
- 組織的な効率性とコミュニケーション： データベース・スキーマを文書化することで、内部の利害関係者における組織的効率性とコミュニケーションが向上します。 共通の信頼できる情報源が提供されるため、ユーザーは論理的制約と複数の表にわたる集約手法を把握できるようになります。
- 整合性： こうした組織的効率性とコミュニケーションは、データの妥当性確保にも役立ちます。 たとえば、データ重複を回避するための管理者による正規化プロセスの管理に役立つ場合があります。 また、スキーマのデータベース設計内の制約の準拠性の監視を支援できるため、ACID特性（原子性、一貫性、独立性、耐久性）への準拠を可能にします。
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