データベーススペシャリスト試験 令和7年度秋期

問1 では，大学の学習管理システムを題材に，概念データモデリングについて出題した。全体として正答率 は平均的であった。 設問１(2)では，複合的な切り口をもつ講義のサブタイプ構造及び各サブタイプに関連するリレーションシ ップの正答率が特に低かった。講義では，三つの切り口となる属性を与えていたので，それぞれについてのサ ブタイプ構造を考えれば正答に近づけたはずである。 設問１(3)では，スーパータイプに対応する関係スキーマにおいて，サブタイプの切り口の属性を答えるこ とができていない解答が多かった。図2 の関係スキーマのレイアウトでは，該当箇所がスーパータイプに当た ることを示唆しているので，注意深く考えれば必要な属性を解答できたはずである。 本問は，複合的なサブタイプ構造を問うているが，題材は現実でも珍しくない程度の複雑さである。実際の 業務でも顧客や製品などには多様な特性があり，その特性に応じて他のマスターやトランザクションとの関連 が規定され得る。日常業務での実践において，マスターがどのようなサブタイプ構造をもつか，それらのサブ タイプはどのように他のマスターやトランザクションと関連付くか，注意深く読み取る習慣を身に付けてほし い。

問2 では，化学メーカーの営業販売システムを題材に，正規化理論に基づくデータモデル分析，業務要件に 基づくデータベース設計について出題した。全体として正答率は平均的であった。 設問1 では，(2)(b)において，第3 正規形でない根拠を答える正答率は高かったが，その根拠を踏まえて第 3 正規形に正しく分解できていない解答が多かった。正規化は，データベース設計において非常に重要な考え 方である。状況記述を基に，属性間の関数従属性を理解し，適切に正規化できる技術を身に付けてほしい。 設問2 では，(2)b の正答率が低かった。関係“案件”の属性として，得意先コードと製品型番の両方が正し く記述できていない解答が多かった。業務を遂行するためには，案件の対象となる得意先と製品型番を記録す る必要があると判断できる。状況記述を基に正確に属性を追加してほしい。 設問3 では，(2)納期調整の関係スキーマが正しく書けていない解答が多かった。特に，主キーの一つであ る契約番号が漏れている解答が散見された。納期調整は，得意先と結んだ契約ごとの納品要求に対して実施す る業務であり，帳票サンプルでも契約番号ごとに納期調整を行っていることが分かる。本文中の状況記述や帳 票サンプルをきちんと読み取り，必要となる主キーを的確に捉えるようにしてほしい。

問3 では，オフィスじゅう器メーカーの在庫管理システムのデータベース実装を題材に，SQL の設計，トラ ンザクションの排他制御について出題した。全体として正答率は平均的であった。 設問1 では，(1)e の正答率が低かった。平均値を求める集計関数を答えられない受験者が多かった。基本的 な集計関数については用途を把握しておいてもらいたい。 設問2 では，(2)l，m の正答率が低かった。時刻印を用いた同時実行制御を実際の処理に落とし込む問題で あるが，複雑な処理ではないので，具体的なロジックを想定すれば解答できたはずである。 設問3 では，(2)の正答率が低かった。索引の更新契機についての一般的な知見で解答した受験者が多かっ たが，本文に記載された事例に即して解答してほしい。索引の変更に際して既存のトランザクションや運用に 与える影響の分析・検証は重要である。

問1 では，コード決済業者のコード決済システムを題材に，データベースの実装・運用について出題した。 全体として正答率は平均的であった。 設問1 では，(2)の正答率が低かった。ノンリピータブルリード，ファントムリードが発生する条件を正し く理解し，適切なトランザクション分離レベルを判断する技術を身に付けてほしい。 設問2 では，(1)(a)，(c)の正答率が低かった。2 相コミットプロトコルによるトランザクションの基本的な 流れに着目していない解答が散見された。(2)(b)では，一方のデータベース障害によってサービス全体が停止 するとの誤った解答が散見された。2 相コミットプロトコルの特徴，長所，短所について理解を深めてほし い。 設問3 では，(1)(a)の列名及び処理概要の正答率が低かった。API によってアプリケーションプログラムを 呼び出す方式を設計する上で，アプリケーションプログラム側で要求の重複処理を防ぐ仕組みを考慮すること は非常に重要である。(2)(b)については，決済指示#を主キーの一部としない解答が散見された。正確なテー ブル設計を心掛けてほしい。

問2 では，宅配ピザチェーンにおける店舗への資材配送業務を題材に，概念データモデリングについて出題 した。全体として正答率は高かった。 設問1(1)では，DC 資材在庫に関わるリレーションシップの正答率が低かった。物流業務において在庫をい かにコントロールするかは工夫の対象であり，工夫に基づく業務のやり方によってデータ構造は定まる。 設問1(2)では，トランザクションの連鎖の見誤りが散見された。トランザクションの連鎖では，業務のやり 方によってデータの集約や分解が行われる。 設問1(3)では，店舗，棚，DC 資材在庫について誤答が多かった。店舗についての誤りは，ルートの納入順 を店舗に設定すべきであることが読み取れなかったからと思われる。棚及びDC 資材在庫についての誤りは， 設問1(1)と同様の見誤りで，在庫コントロールのやり方の洞察が不十分であったからと思われる。 設問1(4)では，資材要求，出荷，出荷店舗明細について誤答が多かった。資材要求ついての誤答は，設問 1(2)と同様の見誤りで，トランザクションの連鎖における集約前のデータがどの粒度であるかの洞察が不十分 であったからと思われる。出荷及び出荷店舗明細についての誤答は，納入に向けて集約した粒度の洞察が不十 分であったからと思われる。 設問2 では，(1)において解答したリレーションシップの対応関係と(2)において解答した関係スキーマの構 造の不整合が散見された。また，正しく解答できた関係スキーマに対応するリレーションシップの対応関係が 誤っているものが多く見られた。関係スキーマから再度，概念データモデルの構造を見直すことを心掛けてほ しい。