データベーススペシャリスト試験 過去問・解説一覧

• ア：開発を反復するので、新しい要求やビジネス目標の変化に柔軟に対応しやすい。
• イ：開発を反復するので、リスクが高い部分に対して初期段階で対処しやすく、プロジェクト全体のリスクを減らすことができる。
• ウ：基本となるアーキテクチャをプロジェクトの初期に決定するので、コンポーネントを再利用しやすくなる。
• エ：ひとまとまりの要件を1単位として設計からテストまで実施するので、要件ごとに開発状況が把握できる。

• 結論：ユースケース駆動開発は要件単位で設計からテストまで行い、開発状況を明確に把握できる点が最大の利点です。
• 根拠：ユースケースはシステムの利用シナリオを具体的に表現し、ひとまとまりの機能単位で開発を進めるため管理が容易です。
• 差がつくポイント：反復開発やリスク管理は他の開発手法の特徴であり、ユースケース駆動の本質は要件単位の進捗管理にあります。

• ア：階層モデル、ネットワークモデル、関係モデルがある。
• イ：業務プロセスを抽象化して表現したものである。
• ウ：集中型DBMSを導入するか、分散型DBMSを導入するかによって内容が変わる。
• エ：対象世界の情報構造を抽象化して表現したものである。

• 結論：概念データモデルは対象世界の情報構造を抽象化して表現するものである。
• 根拠：概念データモデルは現実世界の情報を理解しやすく整理し、システム設計の基盤となる。
• 差がつくポイント：物理的な実装や業務プロセスではなく、情報の本質的な構造に着目する点を押さえること。

• ア：{A, B, C}
• イ：{A, B}, {B, C}
• ウ：{A, B}, {B, C}, {B, D}
• エ：{B, C}, {C, D}

• 結論：候補キーは{A, B}、{B, C}、{B, D}の3つが存在します。
• 根拠：与えられた関数従属から属性閉包を計算し、全属性を決定できる最小の属性集合を特定します。
• 差がつくポイント：属性閉包の計算ミスや、決定できる属性の見落としを防ぐことが重要です。

(A>C) or (B>A) or (C=A)

• ア：∅（空）
• イ：false (偽)
• ウ：true (真)
• エ：unknown (不定)

• 結論：論理式 (A > C) or (B > A) or (C = A) の評価結果は「unknown (不定)」です。
• 根拠：SQLの3値論理では、NULLを含む比較は「unknown」と評価され、OR演算は「true」があれば真、なければ「unknown」か「false」となるためです。
• 差がつくポイント：NULLの扱いと3値論理のOR演算の評価順序を正確に理解しているかが合否を分けます。

• ア：ANDやOR操作だけで行える検索は$B^{+}$木インデックスの方が有効である。
• イ：BETWEENを用いた範囲指定検索はビットマップインデックスの方が有効である。
• ウ：NOTを用いた否定検索は$B^{+}$木インデックスの方が有効である。
• エ：少数の異なる値をもつ列への検索はビットマップインデックスの方が有効である。

• 結論：少数の異なる値を持つ列にはビットマップインデックスが有効である。
• 根拠：ビットマップインデックスは値ごとにビット列を持ち、少ない異なる値で効率的に検索できるため。
• 差がつくポイント：範囲検索や論理演算の適用範囲を理解し、適切なインデックス選択が重要である。

• ア：機密性が高いデータに対する処理を特定のプロシージャ呼出しに限定することによって、セキュリティを向上させることができる。
• イ：システム全体に共通な処理をプロシージャとして格納しておくことによって、処理の標準化を行うことができる。
• ウ：データベースへのアクセスを細かい単位でプロシージャ化することによって、処理性能(スループット)を向上させることができる。
• エ：複数のSQL文から成る手続を1回のプロシージャ呼出しで実行することによって、クライアントとサーバの間の通信回数を減らすことができる。

• 結論：ストアドプロシージャは処理の標準化やセキュリティ向上、通信回数削減に効果的だが、細かい単位でのプロシージャ化が必ずしも性能向上につながるわけではない。
• 根拠：ストアドプロシージャは複数SQL文をまとめて実行し通信負荷を減らすが、細分化しすぎるとオーバーヘッドが増え性能低下の原因になる。
• 差がつくポイント：性能向上を狙う際は、処理の粒度を適切に設定し、通信回数削減や処理の集約を意識することが重要である。

• ア：トランザクションの取消しに備えて、データベースの更新されたページに対する更新後情報を取得する。
• イ：媒体障害からの復旧に備えて、データベースの更新されたページに対する更新前情報を取得する。
• ウ：ロールバック後のトランザクション再実行に備えて、データベースの更新されたページに対する更新後情報を取得する。
• エ：ロールフォワードに備えて、データベースの更新されたページに対する更新後情報を取得する。

• 結論：DBMSはロールフォワード復旧のために更新後情報をログに取得します。
• 根拠：更新後情報は障害発生後の再適用（ロールフォワード）に必要であり、復旧処理の基本です。
• 差がつくポイント：更新前情報はロールバック用、更新後情報はロールフォワード用と区別する理解が重要です。

• ア：入れ子ループ法
• イ：インデックスジョイン法
• ウ：セミジョイン法
• エ：マージジョイン法

• 結論：分散型データベースの結合演算で通信負荷を最小化するにはセミジョイン法が最適です。
• 根拠：セミジョイン法は必要な結合キーのみを相手ノードに送信し、不要なデータ転送を削減します。
• 差がつくポイント：結合対象の表の行数が大きく異ならず、通信コストがボトルネックになる場合にセミジョイン法の効果が顕著です。

• ア：Javaのアプリケーションプログラムからデータベースにアクセスするための標準的なAPIが定義されている。
• イ：SQL文をホストプログラムに埋め込むためのAPIが定義されている。
• ウ：Webブラウザ用のストレージの機能としてトランザクション処理のAPIが定義されている。
• エ：データベースに対する一連の手続きをDBMSに格納し呼び出すAPIが定義されている。

• 結論：Indexed Database APIはWebブラウザ上でトランザクション処理を可能にするストレージAPIである。
• 根拠：W3Cが勧告している仕様で、クライアントサイドの大容量データ管理と整合性確保を目的としている。
• 差がつくポイント：JavaやSQLのAPIではなく、ブラウザ内での非リレーショナルデータ管理に特化している点を理解すること。

• ア：128ビット、192ビット、256ビットから選択する。
• イ：256ビット未満で任意に指定する。
• ウ：暗号化処理単位のブロック長よりも32ビット長くする。
• エ：暗号化処理単位のブロック長よりも32ビット短くする。

• 結論：AESの鍵長は128ビット、192ビット、256ビットの3種類から選択することがNISTで定められています。
• 根拠：NISTのFIPS 197標準でAESの仕様が規定されており、鍵長はこの3種類に限定されています。
• 差がつくポイント：鍵長の選択肢が固定されている点と、ブロック長（128ビット）とは別に定義されていることを理解することが重要です。

• ア：Webブラウザのキャッシュ機能によって負荷が均等に分散しない場合がある。
• イ：接続されたサーバの死活状態をロードバランサは考慮せずに選択する。
• ウ：複数のサーバそれぞれにグローバルIPアドレスの固定割当てが必要になる。
• エ：ヘルスチェックに失敗しているサーバをロードバランサは選択しない。

• 結論：ロードバランサはヘルスチェックに失敗したサーバを選択しないことで、システムの安定性を確保します。
• 根拠：ヘルスチェック機能によりサーバの死活状態を監視し、障害サーバを除外する仕組みが一般的です。
• 差がつくポイント：死活監視の有無やIPアドレスの割当て方法など、ロードバランサの基本機能を正確に理解することが重要です。

• ア：最初のテストで、なるべく多くのバグを摘出する。
• イ：テストケースの改善を繰り返す。
• ウ：テストでのカバレージを高めることを目的とする。
• エ：プログラムコードを書く前にテストコードを書く。

• 結論：テスト駆動開発(TDD)は「プログラムコードを書く前にテストコードを書く」ことが特徴です。
• 根拠：XPの基本プラクティスであり、コードの品質向上と設計の明確化に寄与します。
• 差がつくポイント：テストを後から追加するのではなく、先にテストを書く点が他のテスト手法と異なります。

• ア：既存のプログラムからそのプログラムの仕様を導き出す。
• イ：既存のプログラムを部品化しそれらの部品を組み合わせて新規プログラムを開発する。
• ウ：クラスライブラリを利用して新規プログラムを開発する。
• エ：公開されている複数のサービスを利用して新たなサービスを提供する。

• 結論：マッシュアップとは複数の公開サービスを組み合わせて新たなサービスを作る手法です。
• 根拠：Web APIなどの公開サービスを活用し、異なる機能やデータを融合させる点が特徴です。
• 差がつくポイント：単なるプログラムの部品化やクラスライブラリ利用ではなく、異なるサービスの連携に注目しましょう。