応用情報技術者 試験情報＆徹底解説

データベースやコンピュータシステムにおける同時実行制御の手法である。この方式は、複数のプロセスが同じリソースに同時にアクセスすることを防ぐために使用される。具体的には、あるプロセスがリソースを使用する際に、そのリソースに対してロックをかけることで、他のプロセスがアクセスできない状態にする。これにより、データの整合性や一貫性が確保される。たとえば、銀行の取引処理システムでは、ある口座からの引き落としが行われている間に、その口座への別の取引が行われないようにするためにロック方式が利用される。このように、ロック方式は同時実行環境における競合を制御し、システムの安定性を向上させる役割を果たしている。

同時に複数のプロセスが共有リソースにアクセスする際に、適切に制御するための手法である。この方法では、セマフォと呼ばれる特殊な変数を使用して、リソースの使用状況を管理する。セマフォは、あるプロセスがリソースを使用している間、他のプロセスがそのリソースにアクセスできないようにするためのシグナルを送る役割を果たす。具体的には、セマフォの値が0であれば、リソースが使用中であることを示し、値が1以上であれば、リソースが空いていることを示す。この方法により、データの整合性を保ちながら効率的な資源の利用が可能となり、特にマルチスレッド環境や分散システムにおいて有効である。

同時に複数のプロセスが共有リソースにアクセスする際に、適切に制御するための手法である。この方法では、セマフォと呼ばれる特殊な変数を使用して、リソースの使用状況を管理する。セマフォは、あるプロセスがリソースを使用している間、他のプロセスがそのリソースにアクセスできないようにするためのシグナルを送る役割を果たす。具体的には、セマフォの値が0であれば、リソースが使用中であることを示し、値が1以上であれば、リソースが空いていることを示す。この方法により、データの整合性を保ちながら効率的な資源の利用が可能となり、特にマルチスレッド環境や分散システムにおいて有効である。

一つのトランザクションがデータに対して排他的にアクセスするためのロック方式である。このロックを適用されたデータに対しては、他のトランザクションが読み書きすることができなくなるため、データの整合性を保つために重要な役割を果たす。たとえば、銀行の口座に対して専有ロックがかかっている間は、他のトランザクションがその口座の残高を変更したり、確認したりすることができない。このように、専有ロックは重要なデータベース操作において、データ競合を防ぎ、正確な処理を保障するために用いられる。

データベースにおける同時実行制御の一種であり、複数のトランザクションが同時に特定のリソースを読み取ることを許可する制御機構である。このロックを持つトランザクションは、そのデータを変更することはできないが、他のトランザクションも同様に、そのデータを読み取ることが可能である。例えば、あるデータベーステーブルに対して共有ロックがかけられている場合、他のトランザクションはそのテーブルのデータを読み込むことができるが、書き込みや削除はできない。これにより、データの整合性が保たれ、同時に複数のユーザーがデータを参照しても問題が発生しにくくなる。

データベースや同時実行制御において、データに対してロックをかける単位の大きさを指す。これには、行レベル、ページレベル、テーブルレベルなど、異なる粒度が存在する。行レベルのロックは、特定の行に対してのみ制御を行うため並行処理がしやすく、性能が向上する。一方、テーブルレベルのロックは、テーブル全体をロックするため、他のトランザクションが同時に行えなくなり、競合が発生しやすい。適切なロック粒度の選定は、システムのパフォーマンスや同時実行性に大きく影響を与えるため、慎重な設計が求められる。

データベースにおける同時実行制御の手法の一つである。このプロトコルは、トランザクションがデータを操作する際に、他のトランザクションと干渉しないようにするためのルールを提供する。具体的には、トランザクションはまず「取得段階」で必要なデータに対してロックを取得し、その後「解放段階」でロックを解除するという2つの段階を持つ。この仕組みにより、データの整合性を保ちながらも、トランザクション同士が競合しないように制御できる。例えば、あるトランザクションがデータを更新するためにロックをかけている場合、別のトランザクションはそのデータにアクセスできず、独立して処理されることが保証される。これが、データベースの健全な運用に重要な役割を果たしている。

コンピュータシステムにおいて、複数のプロセスが互いにリソースを占有し、相手が解放するのを待ち続ける状態のことを指す。例えば、プロセスAがリソース1を占有し、リソース2を要求している一方で、プロセスBがリソース2を占有し、リソース1を要求している場合、どちらのプロセスも動かなくなり、実行が停止してしまう。このような状況を回避するためには、リソースの割り当てや解除の戦略を工夫する必要がある。具体的には、リソースの要求順序を決めたり、タイムアウトを設定することが有効である。デッドロックを防ぐことは、効率的なシステム運用において非常に重要である。

データベースの同時実行制御において、トランザクションが排他制御によって活用される手法の一つである。この方式では、トランザクションがロックを取得できない場合に、年齢や優先順位に基づいて実行するかどうかが決定される。具体的には、若いトランザクションが古いトランザクションを待とうとする場合には、そのまま待機するが、古いトランザクションが若いトランザクションに対してロックを要求する場合、古いトランザクションは「死亡」する。これにより、デッドロックを防ぎ、トランザクションの整合性を保つことができる。この方式は、特にトランザクションの実行順序を管理することで、効率的な処理を実現することを目的としている。

データベースや多重処理システムにおける同時実行制御の手法の一つである。この方式は、デッドロックを防ぐためにプロセスの待機方法を制御する。具体的には、資源を取得する際に、すでにその資源を保持しているプロセスに対して、他のプロセスが待機する場合、そのプロセスが資源を保持したまま待つことを許可する。これにより、一方のプロセスが資源を解放するまで待つことで、デッドロックの発生を防ぐことができる。この方法は、特定の状況下で効率的に動作するが、適切な設計が求められる。

データベースシステムにおいて、トランザクションの一貫性を保証するための手法である。この手法は、分散システムで複数のデータベースにまたがるトランザクションを処理する際に用いられる。まず「準備段階」で各データベースに対してトランザクションの準備ができているかを確認し、次に「コミット段階」で全てのデータベースが準備完了であれば、変更を確定させる。これにより、全ての変更を一貫して適用するか、または全てを取り消すことができるため、データの整合性を保つことができる。この仕組みによって、トランザクション処理中のエラーや障害から復旧できるため、信頼性の高いシステムが実現する。

データベースにおいて、他のトランザクションによって未コミットの変更が行われたデータを読み取ることを指す。これは、トランザクションの整合性を損なう可能性があるため、通常は避けられるべき動作である。例えば、トランザクションAがデータを変更した後、まだコミットを行わない状態でトランザクションBがそのデータを読み取った場合、トランザクションAがロールバック（元に戻すこと）した場合、トランザクションBが取得したデータは無効になる。このような状況は、データの整合性に問題を引き起こすため、多くのデータベースシステムでは、ダーティリードを防ぐための適切なロック機構や隔離レベルを提供している。

データベースなどのトランザクション処理において、一度読み込んだデータがその後に別のトランザクションによって変更され、再度読み込んだ際に異なる結果になる状態を指す。例えば、あるユーザーが商品情報を読み取った時に、その情報が他のユーザーによって変更されると、次に同じデータを読み込んだ際に異なる情報が返される。この現象は、データの整合性を損なう可能性があるため、特に同時実行制御において注意が必要である。ノンリピータブルリードを防ぐためには、適切な隔離レベルを設定することで、トランザクションの制御を行うことが重要である。

データベースの同時実行制御において、あるトランザクションがデータの読み込みを行った後に、別のトランザクションがそのデータを変更した結果、最初のトランザクションによる再度の読み込みで異なる結果を得る現象である。具体的には、Aというトランザクションで、ある条件にマッチするデータを読み込んだ後、Bというトランザクションがその条件を満たす新しいデータを挿入した場合、Aが再び同じ条件でデータを読み込むと、Bから挿入された新しいデータが含まれることになる。これにより、データの整合性が損なわれる可能性があり、ファントムリードは排他制御を必要とする理由の一つである。代表的な対策としては、トランザクションにおけるロック機構の使用がある。

データベースにおけるトランザクションが互いにどの程度影響を及ぼさないように制御されるかを示す指標である。これは、同時に実行されるトランザクションがデータの整合性を保ちながらどのようにデータを読み書きできるかを決めるために重要な役割を果たす。具体的には、隔離性水準には「読み取り不可」「読み取りコミット」などのレベルがあり、それぞれ異なる整合性とパフォーマンスのトレードオフを持つ。例えば、最も厳しい隔離性水準である「直列化」では、トランザクションが先に完了するまで他のトランザクションがその影響を受けないようにするため、データの一貫性が確保されるが、処理速度が制限されることもある。このように、隔離性水準はデータの正確性を守りつつ、効率的なデータ処理を実現するための重要な要素である。

データベースにおいて、ある処理が失敗した場合にその影響を取り消すためのメカニズムである。通常、データベースでは複数のトランザクションが並行して実行されるため、あるトランザクションが成功した場合には、その内容を他のトランザクションに影響させないように管理する必要がある。たとえば、金融取引において、入金と出金のトランザクションがある際、出金のトランザクションが失敗した場合に入金の影響を取り消すことが求められる。この時、補償トランザクションを用いることで、元の状態に戻す処理を実行し、一貫性を保つことが可能である。これにより、データの整合性を維持し、信頼性の高いシステム運用が実現される。

同時実行制御の一手法であり、特に排他制御において用いられる設計パターンである。このパターンは、複数の処理が同時に実行される環境において、データの整合性を保ちながら排他制御を行うことを目的としている。具体的には、クリティカルセクションを明確に定義し、その部分での処理を他のプロセスから排除することで、意図しないデータの競合を防ぐ。例えば、銀行の口座管理システムでは、同時に複数のユーザーが口座にアクセスする際、TCCパターンを用いることで、一方のユーザーが残高を変更している間に他のユーザーがその口座にアクセスできないように管理する。この事により、システム全体の安定性と正確性が維持される。

一連の分散トランザクションを管理するための設計手法である。特に、複数のサービスが連携する環境において、トランザクションの整合性を保ちながら、短期間で処理を完了することを目的としている。このパターンは、各ステップが独立したトランザクションとなり、その結果を元に次のステップが実行される仕組みを持つ。例えば、オンラインショッピングで購入手続きが行われる際、商品の在庫確認、支払い処理、配送手配などがそれぞれ独立したトランザクションとして進行する。万が一、どこかのステップで失敗した場合には、前のステップを取り消す「補償トランザクション」が実行され、全体としての整合性が保たれるよう設計されている。これにより、分散システムでも安定した処理が実現できる。

同時試行制御において、トランザクションの実行順序が予期せぬ形で変わる現象である。特に、トランザクションが並行して実行される際、他のトランザクションの影響を受けて、想定外の結果が生じることを指す。例えば、二つのトランザクションが同じデータにアクセスし、それぞれの処理がほぼ同時に進行する場合、一方のトランザクションの変更がもう一方の結果に影響を与える可能性がある。これにより、データの整合性が保たれない場合もあるため、スキューを防ぐための適切な排他制御が重要である。データベースシステムでは、スキューを避けるためにロック機構やトランザクションの順序制御が行われる。

データの完全なコピーを作成するプロセスである。このバックアップ方法では、指定したすべてのデータが保存され、一部ではなく全体を対象にするため、データの復元が非常に簡単かつ確実に行える。例えば、企業が重要なデータをフルバックアップする場合、サーバ内の全ファイルやデータベースを対象にすることで、万が一のデータ損失時に容易に元の状態に戻すことができる。また、フルバックアップは定期的に行うことが推奨されており、他のバックアップ方法（差分バックアップや増分バックアップ）と組み合わせることで、効率的にデータ管理を行うことが可能となる。このように、フルバックアップはデータ保護の基本的かつ重要な手段である。

最初にフルバックアップを作成した後、その時点までのデータの変化分だけを保存するバックアップ方法である。この手法は、フルバックアップと最新のデータの差分が保持されるため、復元時にはフルバックアップと最新の差分バックアップを組み合わせることで、最新の状態を迅速に復元できるという利点がある。例えば、月曜日にフルバックアップを作成し、火曜日にデータが変更された場合、火曜日の差分バックアップには月曜日以降の変更点が全て含まれる。そして、水曜日に更に変更された場合、火曜日の差分バックアップには月曜日以降の変更が反映され、それを利用してデータを最新の状態に戻すことができる。これにより、バックアップの容量を節約しつつ、効率的なデータ保護が実現される。

前回のバックアップ以降に変更されたデータのみを保存する手法である。この方法では、初回のフルバックアップを行った後、その後のバックアップで新たに変更されたファイルやデータブロックのみを記録するため、バックアップに必要な時間とストレージの節約が可能である。例えば、月初めにフルバックアップを行い、その後の数日間での変更を増分バックアップとして保存するとする。これにより、完全なデータ復旧が必要な場合でも、最初のフルバックアップとその後の増分バックアップを組み合わせて使用することで、効率的に復旧作業を行うことができる。この手法は、データの安全性を確保しつつ、バックアップ作業を効率化するための重要な技術である。

プログラムやシステムが異常終了した際に、その時点のメモリの内容や処理中のデータを記録したファイルである。これにより、エラーの原因を特定し、問題の解決に役立てることができる。例えば、コンピュータがクラッシュした場合、そのダンプファイルを分析することで、どの部分に不具合があったのかを確認できる。また、開発者はダンプファイルを用いてソフトウェアのデバッグを行い、バグ修正や機能改善を進める場合も多い。このように、ダンプファイルはシステムの障害からの復旧や品質向上に重要な役割を果たしている。

データやシステムを以前の状態に復元するプロセスである。特に、障害やデータの喪失が発生した際に、その影響を最小限に抑えるために行われる。例えば、ハードディスクが故障した場合、バックアップからデータをリストアすることで、作業を再開することができる。また、システムの設定やアプリケーションを元の状態に戻すことで、誤設定やウイルス感染からの回復も可能である。このように、リストアはデータの保護やシステムの安定性を確保する上で非常に重要な技術となっている。適切なリストア手順を行うことで、業務の継続性が維持され、データの価値が守られることにつながる。

データの格納場所や構造を管理するための情報をまとめたものである。この概念は、特に障害回復の領域で重要であり、システムが異常停止した際に迅速にデータを復旧するための手助けをする。例えば、データディレクトリにはバックアップやリカバリポイント、データのメタ情報が含まれ、どのデータがどこに保存されているかを把握できる。また、障害発生時に必要なデータを特定し、効率的に復旧作業を行うための基盤となる。この管理が行われることで、データの損失を最小限に抑え、業務の継続性が保たれる。

システムやアプリケーションが行った操作やイベントを記録するためのファイルである。ログファイルとも呼ばれる。特にデータベースやファイルシステムにおいて、変更履歴を追跡し、障害発生時の回復を支援する役割を果たす。このファイルにより、データの整合性を保ちながら、高速なリカバリが可能になる。例えば、システムがクラッシュした際、ジャーナルファイルに記録された操作をもとに、未完了の処理を再実行することで、データの喪失を防ぐことができる。また、トラブルシューティングや監査にも利用されるため、運用上非常に重要な要素となる。

システムやアプリケーションの状態を保存する機能であり、特に障害回復の場面で重要な役割を果たす。これは、データの損失を防ぐために、特定の時点での情報を記録することで、トラブルが発生した際にその記録から復旧を可能にするものである。たとえば、データベースやファイルサーバでは、定期的にチェックポイントを設定することで、システムが故障した場合でも、そのチェックポイント以前の状態に戻すことができる。この仕組みにより、業務の継続性が確保され、大切なデータを守る手段となる。

システムやデータベースにおいて、何らかのエラーや障害が発生した際に、以前の正常な状態に戻す手法である。バックワードリカバリとも呼ばれる。バックワードリカバリとも呼ばれるこの方法は、特にデータの損失や不整合を防ぐために重要である。たとえば、トランザクション処理中にエラーが発生した場合、ロールバックを利用することで、エラー発生前の状態に戻し、安全に処理をやり直すことができる。これにより、データベースの整合性を維持しつつ、システムを安定な状態に保つことが可能となる。また、バックアップ機能と連携することが多く、定期的に保存しているデータを基に復旧を行う際にも利用される。

データベース管理において、システム障害からの復旧手法の一つである。フォワードリカバリとも呼ばれる。この手法は、最新のバックアップデータを用いながら、その後の変更履歴を適用してシステムを以前の状態に戻す方法である。具体的には、データベースのバックアップを取った後のすべてのトランザクションログを使用し、障害発生前の一貫したデータの状態を復元することが目的である。たとえば、データベースがクラッシュした際、ユーザーが行った更新情報を利用して、障害直前の状態までデータを戻すことが可能になる。このように、業務の継続性を保つために重要な役割を果たしている。

データベースシステムにおける障害回復の手法の一つである。この方法は、データ更新の際に元のページのコピーを作成し、新しいデータをそのコピーに適用することで、一時的な変更を行う。これにより、更新中に障害が発生した場合でも、元のデータを失うことなく、整合性を保つことができる。具体的には、書き込み時にシャドウページという一時的なページを作成し、更新が完了した段階で実際のページと置き換える。この手法は、データ損失を防ぎ、システムの信頼性を高めるため、特に重要な役割を果たしている。

障害回復やシステム再起動の際に、直前の状態を保ちながら処理を再開する方法である。これにより、システムの立ち上げにかかる時間を短縮し、効率的に業務を続行することが可能になる。例えば、サーバが一時的にダウンした場合、ウォームスタートを利用すると、ダウン前のデータや設定をそのまま引き継ぎ、素早くサービスを再開できる。これは、特に高い可用性が求められるシステムにおいて重要な手法であり、サービスの中断やデータの損失を最小限に抑える効果がある。

新しいシステムやサービスを立ち上げた際に直面する問題の一つであり、初期段階では十分なデータや情報が存在しないため、効果的なパフォーマンスを発揮できない状態を指す。例えば、オンラインショッピングサイトにおいて、新規ユーザーが少ない場合、推薦アルゴリズムは適切な商品を提供できず、ユーザー体験が損なわれることがある。この問題を解決するためには、初期段階から積極的にデータを収集したり、ユーザーに対してアンケートを実施してフィードバックを得たりする手法が考えられる。コールドスタート問題は特に、レコメンデーションシステムやユーザーエンゲージメントにおいて重要な課題である。

データベースにおけるトランザクション管理の基本的な特性を指す。ACIDは、原子性（Atomicity）、整合性（Consistency）、独立性（Isolation）、耐久性（Durability）の頭文字を取ったものである。原子性は、トランザクション内のすべての操作が成功するか、全てが取り消されることを意味する。整合性は、トランザクションの処理後もデータベースが一貫した状態を保つことを示す。独立性は、同時に実行されるトランザクションが互いに影響を及ぼさないことを保証し、耐久性は、トランザクションが完了した後、何があってもその結果が保持されることを意味する。これらの特性により、データベースシステムは信頼性を高め、正確なデータの管理を実現することが可能である。

データベースにおいて特定のテーブルに対して使用されるインデックスの数を指す。このインデックスは、検索性能を向上させるために用いられ、特定の列に対するデータの検索を迅速に行うために設計されている。例えば、商品の情報が格納されたテーブルに対して、商品名や価格に基づくインデックスを作成することで、検索クエリの応答時間が短縮される。インデックス数が多くなることで、検索は速くなる一方で、挿入や更新などの操作に対する負担も増えるため、バランスを考えることが重要である。

データベースにおいて一意の値を持つ列に対して設定されるインデックスの一種である。このインデックスは、特定の列の値の重複を防ぎ、各値がユニークであることを保証する役割を果たす。例えば、ユーザーのメールアドレスやID番号など、重複を許さないデータに対してユニークインデックスを設定することで、同じデータの重複入力を防ぎ、データの整合性を保つことができる。また、ユニークインデックスは検索を高速化するための手法でもあり、ソートやフィルタリングの際にデータベースのパフォーマンス向上に寄与することが期待される。

データベースにおいて、テーブルのデータを実際のストレージ上で並び替え、その結果を基にインデックスを作成する手法である。これにより、クエリの実行が効率的になり、データの検索スピードが向上する。主に主キーに設定されることが多く、データが物理的に連続して格納されるため、特定の列を基にデータにアクセスする際、ディスクの読み取り回数が減少し、高速化につながる。たとえば、顧客情報を管理するテーブルにおいて、顧客IDをクラスタ化インデックスとして設定すると、特定の顧客情報を迅速に取得できるようになる。これは、大量のデータを扱う場合に特に効果を発揮する。

データベースにおいてデータの検索を効率化するためのデータ構造である。このインデックスは、特に大量のデータを扱う際に、検索速度を向上させる重要な役割を果たす。B-treeは、平衡木の一種で、データが常に整然と整理されており、特定の条件に基づいてデータを迅速に検索できる。たとえば、データベースが大規模なテーブルを持つ場合、B-treeインデックスを使用することで、特定のレコードを見つけ出す際に必要な時間を大幅に短縮することができる。また、インデックスは、データの挿入や削除の際にも効率的な更新が可能であり、全体的なデータベースの性能を向上させるために非常に有用である。

データベースにおいて特定の列の値を効率的に管理するためのインデックス方式である。主にデータが少ない場合や、カテゴリカルデータのクエリ処理に有効であり、各値に対してビット列を用いて存在を表現する。これにより、データの検索やフィルタリングが高速化される。例えば、ある列に「性別」というデータがあり、「男性」と「女性」の2つの値がある場合、男性には1のビット、女性には0のビットを設定することで、クエリ処理時の計算が簡単になり、パフォーマンスが向上する。また、複数のビットマップを組み合わせることで、複雑な検索も効率的に行えるため、大規模なデータベースにおいて非常に重宝される。

データベースでデータを効率的に検索するために使用されるインデックス構造の一つである。この技術は、特定のキーに関連付けられた値を迅速に見つけるために、ハッシュ関数を使用してデータを格納する。ハッシュ関数は、入力されたデータに基づいて固定サイズのハッシュ値を生成するため、データの検索が高速に行える。そのため、大規模なデータベースにおいて、特定のレコードを迅速に取得することが可能となる。たとえば、顧客情報を含むデータベースで、顧客IDをキーとしてハッシュインデックスを作成すると、特定の顧客情報を短時間で検索できるようになる。ただし、範囲検索には適していないため、用途に応じた選択が求められる。

データベースにおいて、特定のクエリを効率的に処理するために設計されたインデックスの一種である。このインデックスは、クエリで必要とされるすべてのカラムを含んでおり、データの検索時に実際のデータ行にアクセスすることなく結果を返すことができる。そのため、クエリのパフォーマンスを向上させる役割を果たす。例えば、あるクエリが「ユーザー名」と「メールアドレス」を必要とする場合、それらのカラムのみを含むカバリングインデックスを作成することで、データベースは必要な情報を迅速に取得でき、アクセス速度が向上する。このように、カバリングインデックスはデータベースの効率を高めるために非常に有用である。

データベースにおいて検索性能を向上させるための技術である。通常のインデックスが行を基準にデータを整理するのに対して、転置インデックスは列を基準にデータを整理し、特定の列に基づく検索を迅速に行えるようにする。例えば、大量のテキストデータがある場合、転置インデックスを使用することで、特定のキーワードを含むすべての行を素早く見つけることが可能である。この技術は、特に全文検索や条件検索において、その効果が顕著であり、データ量が増加する中でも効率的な検索を実現するために広く利用されている。

情報システムにおいて特定のデータやリソースにアクセスするための許可を示すものである。この権限を持つユーザーは、必要なデータを閲覧したり、読み取ったりすることができるが、変更や削除といった操作は行えない。参照権限はデータの安全性を確保するための重要な要素であり、特権のある利用者だけが機密情報にアクセスできるように制限する役割を果たす。例えば、社内でのファイル共有システムにおいて、一般社員が機密部門のドキュメントを参照できる場合、その文書への参照権限を与えられていることになる。これにより、情報漏洩を防ぎつつ、適切なアクセスが実現される。

データベースや情報システムにおいて新しいデータを追加するための権利である。この権限を持つユーザーは、既存のデータに影響を与えない形で情報を挿入できるため、データの拡充や更新に便利である。たとえば、企業の顧客管理システムにおいて、新しい顧客情報を登録する際に挿入権限が必要である。この権限を設定することで、システム管理者は誰がデータを追加できるかを制御し、データの整合性やセキュリティを保つ役割を果たす。また、必要な権限を適切に付与することで、不適切なデータの挿入を防げるため、組織全体のデータ品質向上にも寄与する。

システムやアプリケーションにおいて、特定のユーザーまたはグループがデータを削除することを許可される権限である。この権限を持つ者は、自分に許可されたデータを自由に消去できるため、適切な管理が求められる。例えば、データベース管理者は、ユーザーの管理やメンテナンスのために削除権限を持っていることが多い。一方で、この権限を持つ者が不適切にデータを削除すると、情報の損失や業務の混乱を引き起こす可能性がある。そのため、削除権限の付与は慎重に行い、必要に応じて監査やログ記録を行うことが推奨される。これにより、データの保護とセキュリティを確保しつつ、適切なアクセス制御が実現される。