イミュータブルデータモデル（Immutable Data Model）は、データが作成された後に変更されない性質を持つデータ構造を指します。これは、主にソフトウェア開発やデータベース設計の分野で使用される概念です。
基本的な特徴
- 不変性: イミュータブルデータは、一度作成されたらその内容が変更されません。これにより、データの整合性が保たれ、予測可能な動作が保証されます。
- 履歴管理: データが変更される場合は、既存のデータを直接変更するのではなく、新しいデータ構造を生成します。これにより、変更前のデータを履歴として保持できるため、データのバージョン管理や過去の状態の追跡が容易です。
- スレッドセーフ: イミュータブルデータモデルは、並行処理やマルチスレッド環境で安全に使用できます。データが変更されないため、複数のスレッドが同じデータにアクセスしても競合が発生しません。
使用例
- プログラミング言語: 多くの関数型プログラミング言語（例: Haskell、Elixir）では、イミュータブルデータ構造がデフォルトで使用されます。これにより、副作用のないコードを書きやすくなります。
- データベース設計: イミュータブルデータモデルは、データベースにおいても利用されることがあります。データを変更するたびに新しいバージョンを保存することで、過去の状態を保持し、トランザクションの整合性を保つことができます。
- データベースにおけるバージョニングバージョン管理システム: Gitのようなバージョン管理システムもイミュータブルデータの考え方に基づいています。各コミットは不変であり、変更があれば新しいコミットが作成されるため、履歴の追跡が可能です。
使用例：データベースにおけるバージョニング
イミュータブルデータモデルは、データベース設計にも利用されます。たとえば、バージョニングをサポートするデータベースでは、データが更新されるたびに新しいバージョンのレコードを作成します。
以下のような顧客情報テーブルを考えます。
| バージョン | 顧客ID | 名前 | 住所 | 更新日時 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 山田 太郎 | 東京都新宿区 | 2023-01-01 10:00:00 |
| 2 | 1001 | 山田 太郎 | 東京都渋谷区 | 2023-03-01 12:00:00 |
この例では、顧客の住所が変更されたときに、既存のレコードを直接変更するのではなく、新しいレコードが作成されています。これにより、過去の住所データを参照することが可能で、データの整合性が保たれます。
イミュータブルデータモデルのメリット
- データの信頼性が向上し、バグが減少する。
- 並行処理が容易でスレッドセーフなシステムを構築できる。
- 変更履歴を容易に管理・追跡できる。
イミュータブルデータモデルのデメリット
- データが増加しやすく、メモリやストレージの消費が増える可能性がある。
- 状態変更を行う際には、新しいデータ構造を作成するため、パフォーマンスに影響を与える場合がある。
まとめ
イミュータブルデータモデルは、特にデータの一貫性と予測可能な動作が求められるシステムにおいて、非常に有用です。
