閉包テーブルとは？階層データを高速・柔軟に扱うためのデータベース設計手法をわかりやすく解説【RDBでツリー構造を扱う】

フォルダ階層、カテゴリ分類、組織図、メニュー構造など、**ツリー状のデータ（階層構造）**をデータベースで管理したい場面は多くあります。
しかし、リレーショナルデータベース（RDB）では階層構造の取り扱いが苦手です。

そこで登場するのが 閉包テーブル（Closure Table） という設計手法です。
閉包テーブルを使うと、階層データを高速・柔軟に扱うことができ、大規模データでも効率よく構造を維持できます。

この記事では、閉包テーブルとは何か、メリット、使いどころ、具体的なデータ構造まで初心者にもわかりやすく解説します。

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◆ 閉包テーブルとは？

閉包テーブル（Closure Table）とは、
階層構造（親子関係）を持つデータの全ての祖先・子孫関係を別テーブルに保存する方法
のことです。

つまり、「親 → 子」だけでなく、
親 → 孫、親 → 曾孫 など “すべての関係” を記録する のが特徴です。

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◆ 階層構造を表すデータベース方式の中での位置づけ

階層データの管理には複数の方法があります。

方式	特徴
隣接リスト方式（Adjacency List）	単純だが階層検索が遅い
経路列挙方式（Path Enumeration）	経路を文字列で保存、更新が大変
入れ子集合（Nested Set）	読み取りは速いが更新が重い
閉包テーブル（Closure Table）	読み取り・更新どちらも柔軟で高速

閉包テーブルは 読み取り・更新のバランスが最も良い方式 とされ、多くのシステムで採用されています。

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◆ 閉包テーブルの基本構造

閉包テーブル方式では、次の2つのテーブルを用います。

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● 1. ノード（実体）テーブル

例：カテゴリテーブル

id | name
-----------
1  | 家電
2  | テレビ
3  | 液晶テレビ

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● 2. 閉包テーブル（祖先・子孫関係を格納）

閉包テーブルの例：

ancestor | descendant | depth
--------------------------------
1        | 1          | 0
1        | 2          | 1
1        | 3          | 2
2        | 2          | 0
2        | 3          | 1
3        | 3          | 0

● depth

• 0 = 自分自身
• 1 = 直接の子
• 2 = 孫
• それ以上 = 子孫関係

このように、階層の「全ての経路」を保存します。

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◆ 閉包テーブルのメリット

● 1. 階層検索が高速

「あるノードのすべての子や孫を取得」
「すべての親階層を一覧表示」
などが 1クエリで可能。

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● 2. 木構造の再構成が容易

階層構造を復元するための計算が簡単。

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● 3. 更新操作が柔軟

• 子ノードの追加
• 親ノードの変更
• サブツリーの移動

などが比較的低コストで行える。

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● 4. 入れ子集合方式より圧倒的に扱いやすい

入れ子集合は更新が重いが、閉包テーブルは変更に強い。

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◆ 閉包テーブルのデメリット

• 関係数が多いほどテーブルが肥大化する
• データの追加・削除には複数行の更新が発生する
• 小規模データにはオーバースペックになりがち

しかし、階層が深い大規模データでは非常に有用です。

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◆ 閉包テーブルはどこで使われる？

● 大規模カテゴリ管理

• ECサイトの商品カテゴリ
• メニュー構造
• コンテンツ管理システム（CMS）

● 組織図

複雑な部署や階層の構造管理に合う。

● フォルダツリー

ファイル管理・権限管理システムなど。

● グラフ構造

祖先・子孫の関係が曖昧な複雑グラフにも応用される。

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◆ 閉包テーブルのクエリ例（SQL）

● すべての子孫を取得

SELECT descendant 
FROM closure_table 
WHERE ancestor = 1;

● すべての親階層を取得

SELECT ancestor 
FROM closure_table 
WHERE descendant = 3;

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◆ 他の階層管理方式との比較まとめ

方式	読み取り	更新	データ量	特徴
隣接リスト	遅い	速い	小さい	単純
経路列挙	速い	遅い	中	経路管理が必要
入れ子集合	速い	非常に遅い	中	読取最速
閉包テーブル	速い	中	大きい	読取と更新のバランス最良

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◆ まとめ：閉包テーブルは階層データ管理の決定版

閉包テーブルは、

• 階層データのすべての親子関係を保存
• 読み取りが高速
• サブツリーの移動も容易
• 大規模かつ深い階層に対応
• 隣接リスト・入れ子集合より柔軟

という特徴を持ち、階層構造を扱うデータベース設計として非常に優秀です。