10. データベース技術

10.1 並列データベース（HiRDB）

学習目標

本章の主要概念を説明できる（用語/前提条件含む）
実データ/ユースケースでの適用手順を述べられる
ベストプラクティスや落とし穴を理由とともに指摘できる

分散アーキテクチャ:

フロントエンドサーバ: クエリ解析・最適化
├── ディクショナリサーバ: メタデータ管理
├── バックエンドサーバ1: データパーティション1
├── バックエンドサーバ2: データパーティション2
└── バックエンドサーバN: データパーティションN

パーティショニング戦略:

水平分割: 配列長による分割
垂直分割: 属性による分割
機能分割: アプリケーション用途による分割

オープンソース代替実装（PostgreSQLベース）:

import psycopg2
from psycopg2.extras import RealDictCursor
import concurrent.futures
from typing import List, Dict, Any

class ParallelGenomicDatabase:
    """並列ゲノムデータベースの実装"""
    
    def __init__(self, connection_params: Dict[str, Any], n_partitions: int = 4):
        """
        Args:
            connection_params: PostgreSQL接続パラメータ
            n_partitions: パーティション数
        """
        self.connection_params = connection_params
        self.n_partitions = n_partitions
        
    def setup_partitioned_table(self):
        """パーティションテーブルの作成"""
        with psycopg2.connect(**self.connection_params) as conn:
            with conn.cursor() as cur:
                # 親テーブルの作成
                cur.execute("""
                    CREATE TABLE IF NOT EXISTS genomic_variants (
                        variant_id BIGSERIAL,
                        chromosome VARCHAR(2),
                        position INTEGER,
                        reference VARCHAR(1000),
                        alternate VARCHAR(1000),
                        quality FLOAT,
                        sample_id INTEGER,
                        genotype INTEGER,
                        PRIMARY KEY (variant_id, chromosome)
                    ) PARTITION BY LIST (chromosome);
                """)
                
                # 染色体ごとのパーティション作成
                for i in range(1, 23):
                    cur.execute(f"""
                        CREATE TABLE IF NOT EXISTS genomic_variants_chr{i}
                        PARTITION OF genomic_variants
                        FOR VALUES IN ('{i}');
                    """)
                
                conn.commit()

大規模データ処理の実現: 生物学データベースは数十TB～PB規模に達し、単一サーバでは処理不可能である。並列データベースにより、クエリ処理を複数ノードで分散実行し、応答時間を短縮できる場合がある。適切なパーティショニングにより、関連データを同一ノードに配置し、ネットワーク通信を最小化する。結果として、研究者は大規模データに対してインタラクティブな解析が可能となり、研究効率が向上する。

10.1.1 インデックス最適化とクエリ計測（PostgreSQL）

-- 代表的な索引の作成（位置・染色体・サンプルID）
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_variants_chr_pos 
  ON genomic_variants (chromosome, position);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_variants_sample 
  ON genomic_variants (sample_id);

-- 範囲クエリの例（chr1 1Mb〜2Mb）
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM genomic_variants 
 WHERE chromosome='1' AND position BETWEEN 1000000 AND 2000000;

-- 欠損の多い列には部分索引も検討
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_variants_quality_notnull
  ON genomic_variants (quality) WHERE quality IS NOT NULL;

ヒント:

パーティションプルーニングを活かすため、パーティションキー（例: 染色体）を絞り込む述語を必ず含める。
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) の結果を比較し、テーブルスキャン→インデックススキャンへの切替を確認。
統計更新（ANALYZE）とワークメモリ・並列設定でプランの改善余地を検討。

10.2 NoSQLデータベース

ドキュメントDB（MongoDB）:

JSON形式でのゲノム注釈情報格納
柔軟なスキーマ設計
分散インデックス

グラフDB（Neo4j）:

遺伝子ネットワークの格納
Cypher言語による経路検索
リアルタイムグラフ解析

カラムナDB（Cassandra）:

時系列遺伝子発現データの高速集計
高い書き込み性能
線形スケーラビリティ

多様性への対応価値: 生物学データは構造が多様であり、従来のリレーショナルデータベースでは効率的な処理が困難である。NoSQLにより、データの本来構造に適したストレージを選択可能となり、性能と開発効率を向上できる。グラフ構造のネットワークデータ、半構造化された注釈情報、大量の時系列データなど、各用途に最適化されたアーキテクチャを適用することで、総合的なシステム性能を最大化する。

10.3 データウェアハウス

ETLプロセス:

Extract: 各種データソースからの抽出
Transform: データクリーニング・標準化
Load: 統合データベースへの格納

OLAP（Online Analytical Processing）:

多次元データキューブ
ドリルダウン・ロールアップ操作
リアルタイム集計分析

統合的知識創出の基盤: 生物医学研究では、多種多様なデータソース（ゲノム、臨床、文献、実験データ）の統合解析が重要である。データウェアハウスにより、異なる形式・品質のデータを統一的に管理し、横断的な解析を可能とする。ETLプロセスによる品質保証により、解析結果の信頼性を確保する。OLAP機能により、研究者は多角的な視点からデータを探索し、新たな知見を発見できる。

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演習

本章の手順をサンプルデータで再現し、各ステップのログと主要指標を記録して提出せよ。
代替ツール/パラメータで同等の分析を実施し、結果差分と選定理由を考察せよ。

具体課題例

公開データを用いた再現（SRA/GEO/ArrayExpressから実在アクセッションを選定し）、前処理→主解析→結果要約まで実施。
代替ツールの比較 (例: ツールA vs ツールB)。処理時間/メモリ/精度など評価指標を定義し、比較表を作成。
成果物一式（レポート、使用コマンド/パラメータ、ツール/ライブラリのバージョン、入力/出力、実行ログ、MultiQC等のレポート、図表）を添付。