ここでいうデータベースは関係データベース（relational database，RDB）と呼ばれるものです。関係データベースを操作するには SQL という言語を使います。SQL はもともと Structured Query Language（構造化問合せ言語）の略でしたが，今では単に SQL（エスキューエル）が正式名になっています。
ちなみにこの query（問合せ）という語は，ソフトによっては「クエリー」のように日本式発音でカナ書きしているものもあります。
関係データベースを管理するソフト（RDBMS）にはいろいろなものがありますが，ここでは SQLite というオープンソース（パブリックドメイン）のデータベースソフトを使ってみましょう。
SQLiteがインストールされたマシンなら sqlite3 と打ち込めば使えます。次のページからも SQLite が使えるかもしれません（学内のみ）。
sqlite3 コマンドで表示を MySQL の mysql
コマンドや PostgreSQL の psql
コマンドとできるだけ近づけるには，次のように設定するといいでしょう。
.headers on .mode column
これで列名が付き，列幅がすべて10になります。
.width 6 12 12 などとして幅を指定することもできます。
.help で説明が出ます。.exit または .quit で終了します。
たとえば hoge という名前のテーブル（表）を作ってみましょう。
create table hoge(hinmei text, nedan int);
text は文字列，int は整数（integer）の意味です。他の SQL プログラムでは，16バイトまでの文字列の意味で char(16) あるいは varchar(16) といった書き方をしなければならないかもしれません。
実は SQLite はほとんど typeless（型なし）で，int と宣言しても文字列でも小数でも入れることができます。ただし，並べ替えのときには text，char，varchar とそれ以外とで違いがあります。
この表に値（values）を挿入（insert）してみましょう。
insert into hoge values('りんご', 500);
insert into hoge values('みかん', 300);
挿入した列をすべて表示してみましょう。「すべての列」は米印 * で表します。
select * from hoge;
すると次のような表が表示されるはずです。
| hinmei | nedan |
|---|---|
| りんご | 500 |
| みかん | 300 |
hinmei の列だけ表示するには次のようにします。
select hinmei from hoge;
今度は値段が 400 円以上の品名だけ表示してみましょう。
select hinmei from hoge where nedan >= 400;
合計（sum）を求めてみましょう。
select sum(nedan) from hoge;
値段の順に並べてみましょう。
select * from hoge order by nedan;
無指定では値段の小さい順（昇順，ascending order）に並びます。大きい順（降順，descending order）に並べるには desc を付けます。
select * from hoge order by nedan desc;
データの更新には update を使います。
update hoge set nedan=200 where hinmei='みかん';
行の削除は delete です。
delete from hoge where hinmei='みかん';
表を削除するには drop table 表の名前; とします。
上の例で使った商品データベースでは，りんごがいろいろあったら品名だけで行が決まりません。名前だけで行が決まるような詳しい名前を付けるか，あるいは商品コードを付けましょう。
学生名簿でも，同じ名前の学生が二人いたら，名前だけで行が決まりません。学籍番号を付けましょう。
商品コードや学籍番号のように，これが決まれば行が特定できるものを，主キーといいます。
学生名簿に「所属クラブ」という列があると，複数のクラブに所属している学生はどう扱えばいいでしょうか。
| 学籍番号 | 氏名 | 所属クラブ | |
|---|---|---|---|
| 1788 | 三重太郎 | 野球部 | |
| 1789 | 山田花子 | 茶道部 | 漫研 |
こんな芸当はできません。^^;
| 学籍番号 | 氏名 | 所属クラブ1 | 所属クラブ2 |
|---|---|---|---|
| 1788 | 三重太郎 | 野球部 | - |
| 1789 | 山田花子 | 茶道部 | 漫研 |
これだと三つのクラブに所属する人が現れたら困ります。それに，このようにしてしまうと，あとの処理が難しくなります。
そのようなときは，複数の行に分けましょう。
| 学籍番号 | 氏名 | 所属クラブ |
|---|---|---|
| 1788 | 三重太郎 | 野球部 |
| 1789 | 山田花子 | 茶道部 |
| 1789 | 山田花子 | 漫研 |
これを第1正規化といいます。
上の表では，主キーは「学籍番号」と「所属クラブ」の二つになります。二つの主キーの値を指定すれば行が定まるので，これはまったく問題ありません。問題は，氏名が「学籍番号」だけで決まってしまい，もう一つの主キー「所属クラブ」によらないということです。このように，ある列の値が主キーの一部だけによって決まる場合は，表を次のように二つに分けましょう。
学生一覧表（主キーは学籍番号）
| 学籍番号 | 氏名 |
|---|---|
| 1788 | 三重太郎 |
| 1789 | 山田花子 |
クラブ所属表（主キーは学籍番号と所属クラブ）
| 学籍番号 | 所属クラブ |
|---|---|
| 1788 | 野球部 |
| 1789 | 茶道部 |
| 1789 | 漫研 |
実際にはクラブに属していない学生も多いので，クラブ所属表は学生一覧表ほど大きくなりません。
このように，主キーの一部だけに依存するような項目をなくすことを，第2正規化といいます。
学生一覧表は実際にはもっといろいろな項目を含みます。たとえばコースについての情報が次のように入っているとしましょう。
| 学籍番号 | 氏名 | コース名 | コース主任 |
|---|---|---|---|
| 1788 | 三重太郎 | 社会情報 | ○○教授 |
| 1789 | 山田花子 | 情報処理 | □□教授 |
「コース名」が決まれば「コース主任」は決まってしまいますね。そこでまた表を分割しましょう。
学生一覧表（主キーは学籍番号）
| 学籍番号 | 氏名 | コース名 |
|---|---|---|
| 1788 | 三重太郎 | 社会情報 |
| 1789 | 山田花子 | 情報処理 |
コース一覧表（主キーはコース名）
| コース名 | コース主任 |
|---|---|
| 社会情報 | ○○教授 |
| 情報処理 | □□教授 |
コース一覧表は，コースの数だけでいいので，たいへん小さくなります。
このように，別の項目に依存するような項目をなくすことを，第3正規化といいます。
表はできるだけ正規化するのが正しいデータベース設計です。
上のように正規化した場合，いくつかの小さな表ができます。これらを結合して，正規化する前の大きな表に戻す方法が必要になります。
学生一覧表とクラブ所属表から，両方のクラブに所属する学生について，氏名なども含めた大きい表を作るには，次のようにします。
select * from 学生一覧表 natural join クラブ所属表;
また，学生一覧表とクラブ所属表から，学生一覧表に含まれるすべての学生について，氏名なども含めた大きい表を作るには，次のようにします。
select * from 学生一覧表 natural left join クラブ所属表;
ほかにもいろいろな結合が考えられますが，これだけ知っていれば大丈夫でしょう。
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