ウは、項目構成の違いを区別せず、商品データ単位にデータを格納するため、取得元Webサービスで提供されるJSON形式の商品データが、項目の追加や削除、内容の変更があっても柔軟に対応できます。これは、スキーマレス (schema-less) なデータ構造を持つドキュメント型データベースの特性と一致しており、問題文にある「項目数や内容は予測できない」という要件に合致しています。
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JSON形式で表現される図1,図2のような商品データを複数のWebサービスから 取得し、商品データベースとして蓄積する際のデータの格納方法に関する記述のう ち、適切なものはどれか。ここで、商品データの取得元となる Web サービスは随時 変更され、項目数や内容は予測できない。したがって、商品データベースの検索時 に使用するキーにはあらかじめ制限を設けない。
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
ウは、項目構成の違いを区別せず、商品データ単位にデータを格納するため、取得元Webサービスで提供されるJSON形式の商品データが、項目の追加や削除、内容の変更があっても柔軟に対応できます。これは、スキーマレス (schema-less) なデータ構造を持つドキュメント型データベースの特性と一致しており、問題文にある「項目数や内容は予測できない」という要件に合致しています。
アは、階層型データベースは、あらかじめ定義された階層構造にデータを格納するため、予測不能な項目構成の変更に柔軟に対応できません。イは、グラフ型データベースは、ノード間の関係性を重視しますが、商品データのような構造化されていない、あるいは構造が変化しやすいデータの格納には、ドキュメント型データベースの方が適しています。エは、リレーショナルデータベースは、固定されたスキーマ（表の列）に基づいてデータを格納するため、予測不能な項目構成の変更には対応しにくく、列の追加や変更が頻繁に発生すると管理が複雑になります。
解説は Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しています。 事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があるため、 重要な判断は必ず IPA 公式資料でご確認ください。
最終更新:
検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。
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