データベーススペシャリスト試験（DB） 試験概要

試験の特徴・概要

• 組織の情報化戦略を踏まえた中長期的データベース全体計画と標準化を推進し、グローバル最適化を実現する。
• 業務・システムの現状調査から課題分析を行い、データベース要件（データ/容量/性能/セキュリティ/運用・保守/災害対策など）を定義する。
• 概念→論理→物理データモデルを一貫して設計し、正規化／非正規化・ER図・UML などのモデル表現とレビューを主導する。
• RDBMS とその他データマネジメント（NoSQL、分散DB、クラウド DB 等）を比較検討し、最適な製品選定・導入を実施する。
• 物理設計ではトランザクション特性分析、バックアップ／レプリケーション、排他制御、ストレージ／仮想化構成などを踏まえ性能と可用性を最適化する。
• 実装・テストでは定義・ロード・シミュレーション・障害復旧演習を行い、移行・バージョンアップ計画を策定・遂行する。
• 運用・保守計画を策定し、性能監視・キャパシティ管理・災害対策・監査対応・利用者支援・改善提案まで持続的に実践する。

試験構成

• 午前Ⅰ：共通知識（多肢選択式30問・50分）※一定条件で免除可
• 午前Ⅱ：データベース技術基礎（四択25問・40分）
• 午後Ⅰ：記述式（3問中2問選択・90分）
• 午後Ⅱ：論述式（2問中1問選択・120分）

合格基準各科目 60％ 以上で合格（いずれか未達で不合格）

対象者像

• 高度IT人材として確立した専門分野をもち、データベースに関係する固有技術を活用し、最適な情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守において中心的な役割を果たすとともに、固有技術の専門家として、情報システムの企画・要件定義・開発・運用・保守への技術支援を行う者

求められる主な能力・役割

• 中長期的データベース全体計画とデータ定義標準化を策定・推進するリーダーシップ
• 業務・データ現状分析から問題抽出・課題解決策を創出し、要件定義を合意形成する力
• 概念／論理／物理モデリングを通じた最適なテーブル・インデックス・ビュー設計力
• RDBMS／NoSQL／クラウド DB 等の比較評価・導入・移行を主導する技術選定力
• 性能チューニング（SQL 最適化・索引/パーティション設計・資源見積り）と障害対策の実践力
• 運用・保守・監査・災害対策を含む DB ライフサイクル全体のマネジメント力

求められる知識

• データベース基礎理論（関係モデル、正規化、ER/UML、ドメイン設計、メタデータ管理）
• SQL・トランザクション制御・ロック／多版方式・排他制御理論
• RDBMS／NoSQL（ドキュメント、キーバリュ、列指向、グラフ）／分散 DB／クラウド DB の特徴
• 物理設計（圧縮、パーティショニング、インデックス、ストレージ／仮想化、RAID）と容量・性能見積り
• バックアップ／リカバリ／レプリケーション／HA クラスタ設計、災害対策 DR 設計
• 性能評価・ベンチマーク・ボトルネック分析・キャパシティ管理手法
• 情報セキュリティ（アクセス制御、暗号化、マスキング）と監査／コンプライアンス基準
• クラウドネイティブ設計・IaC、AI／ビッグデータ基盤との連携・データ品質／クレンジング手法

求められる技能

• 全社 DB 計画策定・標準化・リポジトリ運用
• 業務部門ヒアリング・現状調査から課題分析→要件定義書作成・レビュー
• 概念→論理→物理モデル変換、正規化／非正規化判断、インテグリティ制約設計
• RDBMS／NoSQL 製品比較・PoC・導入、クラウド DB 移行設計
• SQL／ユーティリティ／統計処理を用いた性能測定・チューニング
• バックアップ・リカバリ計画／レプリケーション方式設計と検証
• 運用監視・ログ分析・キャパシティ予測・資源増強計画の立案
• 監査資料作成・システム監査対応・災害対策訓練の主導
• 利用者サポート・教育、データ利活用・新ビジネスへの改善提案

攻略ポイント・学習アドバイス

• シラバス大項目をマッピングした学習計画を立て、過去問と照合しながら弱点を可視化する。
• 午後Ⅰは「正規化・インデックス設計・障害復旧・性能改善」など頻出テーマで答案テンプレを作り、設問パターンごとに時間配分を訓練。
• 午後Ⅱは自身の経験を軸に、全体計画→要件定義→設計→実装→運用・改善の流れ／成果／リスクを論理立てて記述できるよう構成メモを常備する。
• クラウド DB／分散 DB／NoSQL の比較評価や生成 AI の活用等、Ver.4.1 追加トピックを整理し、最新動向を事例で説明できるようにする。
• ベンチマーク結果の読み取り・資源見積り・チューニング手順は実機やクラウド・ラボ環境で体験し、数値根拠を示せるよう準備する。

シラバス概要

1. データベース全体計画・標準化

• 全社 DB 計画（中長期／短期）の策定とグローバル最適化
• データ定義・コード体系・マスタ統合・リポジトリ管理標準化

2. 要件定義（現状調査・課題分析～要件書レビュー）

• 業務プロセス・データ調査と課題抽出、作業範囲確定
• データ要件・容量・性能・セキュリティ・運用・災害対策要件定義
• 要件レビュー（利用者／開発者／運用者参加）

3. 分析・設計（概念／論理／物理）

• 概念データモデル作成・検証（ER/UML・ビジネスルール整合）
• 論理モデル変換・正規化・インデックス／ビュー設計・検証
• 物理設計：トランザクション分析・容量算出・排他制御・分散／クラウド配置・性能最適化

4. 実装・テスト・移行

• RDBMS/NoSQL 選定・導入、DB 定義・ロード・ユーティリティ活用
• 応答シミュレーション／障害復旧演習、データ移行・バージョンアップ計画と実施
• テスト／移行時のマスキング・データ品質・クレンジング・性能測定

5. 運用・管理・性能チューニング・利用者サポート

• 運用・保守計画、監視（性能／障害／セキュリティ）とキャパシティ管理
• ボトルネック分析・リソース最適化・SQL／索引／物理配置チューニング
• バックアップ／DR、監査対応、災害対策演習、利用者支援・改善提案