階層型データベースとは？特徴・仕組み・リレーショナルDBとの違いを解説

はじめに

データベースと聞くと、多くの人が「リレーショナルデータベース（RDB）」を思い浮かべるかもしれません。
しかし、RDBが登場する以前から使われてきたのが「階層型データベース」です。

この記事では、階層型データベースの基本構造や特徴、メリット・デメリット、
そしてリレーショナルデータベースとの違いをわかりやすく解説します。

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1. 階層型データベースとは？

**階層型データベース（Hierarchical Database）**とは、
データを「階層構造（ツリー構造）」で管理するデータベースのことです。

データが「親（Parent）」と「子（Child）」の関係で結ばれ、木の枝のように上から下へと広がる形で構成されます。
このように、データ同士が1対多（1つの親に複数の子が存在）という明確な階層関係を持つのが特徴です。

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2. 階層型データベースの構造イメージ

階層型データベースのデータ構造は、ツリー（木）のように表されます。

会社（親ノード）
├─ 部署（子ノード）
│   ├─ 社員（孫ノード）
│   └─ 社員（孫ノード）
└─ 部署（子ノード）
    ├─ 社員（孫ノード）
    └─ 社員（孫ノード）

このように、上位のデータ（会社）から下位のデータ（部署→社員）へと階層的にデータが格納されます。
各子要素は1つの親にしか属さないため、構造はシンプルで分かりやすい反面、柔軟性には欠けます。

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3. 階層型データベースの代表的なシステム

階層型データベースは、1950年代〜1960年代に誕生した初期のデータベースモデルであり、
商用データベースの基礎を築いた重要な存在です。

代表的なシステムには以下のようなものがあります。

• IBM IMS（Information Management System）：世界初の商用階層型データベース
• Windows Registry（レジストリ）：OSの設定情報を階層構造で管理
• XMLファイルやJSON構造（部分的に階層構造を持つデータとして利用）

現在でも、銀行・航空・保険などのメインフレームシステムで利用されているケースがあります。

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4. 階層型データベースの特徴

● メリット

1. アクセス速度が速い
   階層構造が明確なため、データの検索経路が固定されており、アクセスが高速。
2. データの整合性が高い
   親子関係が明確に定義されているため、データの一貫性が保たれやすい。
3. 大量データに強い
   古くから大規模な業務システム（銀行・証券など）で使用されており、安定した処理性能を持つ。

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● デメリット

1. 柔軟性が低い
   各データが1つの親にしか属せないため、「多対多」の関係を表現するのが難しい。
2. 構造変更が困難
   新しい階層を追加・変更する場合、全体の構造を修正しなければならないことが多い。
3. SQLのような標準言語がない
   操作はシステム固有の命令に依存するため、習得や移行が難しい。

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5. リレーショナルデータベースとの違い

比較項目	階層型データベース	リレーショナルデータベース
データ構造	ツリー構造（親子関係）	表（テーブル）構造
関係性	1対多（固定的）	多対多（柔軟）
データ操作	専用APIやプログラム	SQLによる操作
柔軟性	低い（構造変更が難しい）	高い（スキーマ変更が容易）
代表例	IBM IMS	MySQL、Oracle、PostgreSQLなど

階層型データベースは「処理の速さ」に優れる一方、
リレーショナルデータベースは「構造の柔軟性」や「開発のしやすさ」に優れています。

そのため、現代のシステム開発ではRDBが主流となっていますが、
階層型は固定構造の大量処理に適したモデルとして、今も特定の分野で活躍しています。

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6. 階層型データベースの現代的な位置づけ

クラウドやビッグデータの時代においても、階層型データ構造の考え方は重要です。
たとえば、XMLやJSON、**NoSQL（ドキュメント型）**などのデータ形式にも、階層的な要素が引き継がれています。

つまり、階層型データベースは「古い技術」ではなく、
現代のデータ設計の基礎となる思想として今も息づいているのです。

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まとめ

項目	内容
定義	親子関係でデータを管理するツリー構造のデータベース
特徴	高速処理・高整合性だが柔軟性が低い
代表例	IBM IMS、Windows Registry
現代的応用	XML、JSON、NoSQLの構造設計に影響

階層型データベースは、リレーショナルデータベースの基礎を築いた歴史的モデルです。
現在のシステム開発では直接利用されることは少ないものの、
階層構造の概念を理解することは、データ設計を考えるうえで欠かせない重要な知識です。