ITパスポート 令和4年度 問98：データベース・関係演算に関する問題

答えは b「射影（しゃえい）」 です。

表をエクセルのような“ますめ”だと思ってください。

• たての列だけを抜き出す（例：氏名の列だけ）＝射影。
• よこの行だけを抜き出す（例：営業部の人だけ）＝選択。

この問題は「氏名の列だけ取り出す」なので、たて方向。だから射影です。

👉 覚え方：列（たて）を写しとる＝射影。「影を映す」イメージで縦スパッ。

ほかの選択肢：結合＝2つの表をくっつける／選択＝条件に合う“行”を取り出す／和＝2つの表を足し合わせる。

なぜこれが正解か

正解は b 射影。関係データベースの関係演算のうち、表から特定の列（属性）だけを抜き出す操作が射影（projection）。本問は「氏名の列だけを取り出す」＝縦方向の絞り込みなので射影に該当する。

各選択肢の解説

• a 結合（join）：複数の表を共通の列をキーにして横につなぎ合わせる演算。
• c 選択（selection）：条件に合致する行（レコード）だけを取り出す。横方向の絞り込みで、射影と対になる概念。
• d 和（union）：同じ構造をもつ2つの表のレコードを足し合わせる集合演算。

覚え方・ひっかけ注意

選択＝行（横）／射影＝列（縦） がペアで最頻出。「氏名“だけ”の列」のように列名が出たら射影、「部署が営業の人“だけ”」のように条件が出たら選択。射影と選択の入れ替えが王道の引っかけなので、向き（縦か横か）で即判断する。

理論的背景

射影（projection）は関係代数の基本単項演算で、集合論的には「n項関係からm個の属性を選んだ部分集合への写像（m≦n）」として定義される。E.F.コッドの1970年の論文で定義された8つの関係代数演算の一つで、SQLの `SELECT 列名` 節に直接対応する。射影の重要な数学的性質は「結果は集合であるため、理論上は重複タプルが排除される」点だ。例えば従業員表全体から「部署名」列だけを射影すると、同じ部署の複数従業員が存在しても部署名は1回だけ現れることになる。しかし実際のSQL実装では `SELECT 部署名 FROM 従業員` は既定で重複行を保持し、`SELECT DISTINCT 部署名 FROM 従業員` のようにDISTINCTを明示して初めて集合論的な射影の結果が得られる——理論と実装の差異が実務の論点となる。

実務での使われ方

射影は実務のクエリ設計で最も頻繁に使う演算の一つだ。「必要な列だけ取得する」（SELECT * の回避）はデータ転送量・メモリ使用量の削減につながるパフォーマンス最適化の基本原則で、特に大規模テーブルや列数の多いトランザクションテーブルで効果が大きい。クエリ最適化エンジン（データベースオプティマイザ）は「プッシュダウン最適化」として、射影（列の絞り込み）と選択（行の絞り込み）をできるだけ早い段階で適用してデータ量を削減し、後続の結合・集計処理のコストを下げる。これは本問の「射影で列を絞る」という概念が直接パフォーマンス設計につながる実例だ。

試験での位置づけ

ITパスポートのデータベース分野で射影・選択・結合の3演算は毎年必出で、特に「射影＝列、選択＝行の絞り込み」の対比識別が問われる。本問のような「〇〇の列だけを取り出す操作」という問い方はその典型形式だ。和（UNION）も含めた4演算をセットで整理し、「方向（横か縦か）」と「対象（単表か複数表か）」で分類するのが覚え方の効率が高い。基本情報技術者では関係代数とSQLの対応が出題され、INNER JOIN・LEFT OUTER JOIN・RIGHT OUTER JOIN等の結合の種類、GROUP BY（集約）、サブクエリまで問われる範囲が広がる。さらにビュー（射影・選択で定義される仮想表）の概念も射影と直結する重要テーマとなる。

選択肢の発展補足

選択肢a（結合：join）：2つ以上の表を共通の列（主キー・外部キー）をキーとして横につなぎ合わせ、行数はそのままに列数を増やす演算。SQL上の `JOIN` に対応する。内部結合（INNER JOIN）は両表に一致するレコードだけを返し、外部結合（OUTER JOIN）は一方に存在しないレコードにNULLを補って返す。選択肢c（選択：selection）：条件に合致する行（レコード）だけを取り出す演算で、SQLの `WHERE` 節に対応する。射影が「列を縦方向に切り取る」のに対し、選択は「行を横方向に絞る」——この対称性が最重要の識別ポイントだ。「全従業員の中から営業部の人だけ抽出する」は選択、「全従業員の氏名と給与だけを取り出す」は射影と即判断できるようになると得点が安定する。選択肢d（和：union）：同じ列構成をもつ2つの表のレコードを縦方向に積み増す集合演算で、SQLの `UNION` に対応する。和は「行を増やす」操作で、結合（列を増やす）との方向の違いが最大の混同ポイントとなる。