データ種別・とは？初心者でも分かるデータの種類と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

データ種別・とは？初心者にもやさしいデータの種類と使い方ガイド

データ種別とは、データの「種類の名前」です。ここでのデータは、数字や文字、日付など私たちが日常的に扱う情報のことを指します。データ種別を決めると、コンピュータはそのデータをどう解釈して扱うべきかを知ることができます。

データ種別は「データ型」とも呼ばれ、プログラミング言語やデータベースでよく使われる概念です。呼び方は言語によって少し違うことがありますが、基本の考え方は同じです。

なぜデータ種別が必要か

データ種別があると次の点がうまく機能します。1) 計算が正しく行われる、2) 記憶領域を効率的に使える、3) データの妥当性を保てる。例えば、名前を数字として扱ってしまうと、検索や並べ替えがうまくいきません。

データ種別の基本の例

よく使われる基本的なデータ種別を挙げます。以下の表は、代表的なデータ種別と例、用途を分かりやすく示しています。

データ種別	例	主な用途
整数	42	カウント、整数の計算、並べ替え
文字列	"こんにちは"	文章を扱う、検索・表示
浮動小数点数	3.14	小数の計算
日付	2024-06-11	日付の計算・比較・表示
ブール	true / false	条件分岐の判定（はい/いいえ）

データベースでは、データ種別の別名や制約があることが多く、SQLなどの言語で型を決めます。例えば、INT、VARCHAR、DATE、BOOLEAN などです。ここでのポイントは「どんな値を受け取るのか」を事前に決めておくことです。

データ種別の選び方のコツ

データの性質を自分に問いかけてください。

そのデータは数値として計算できるか？
文字として表示・検索が多いか？
日付や時刻として保存する必要があるか？
データの範囲はどのくらいか？（最大値・最小値）

複雑なデータは配列やレコード（構造体）としてまとめることがあります。配列は同じデータ種別の集まり、レコードは異なるデータ種別を組み合わせた情報のまとまりです。

実務での活用例

ウェブサイトの会員情報を管理するとき、次のようにデータ種別を分けます。

会員IDは整数で保存

名前は文字列で保存

メールアドレスは文字列だが検索の観点から適切な長さと制約を付ける

登録日は日付型で保存

まとめ

データ種別は、データを正しく保存し、正確に扱うための設計の基本です。初心者のうちは「何のデータをどう扱うか」を明確にするところから始めましょう。データ種別を理解すると、プログラミングやデータベースの世界がぐっと身近になります。

よくある誤解と注意点

データ種別と実データの値が一致しないと、エラーや予期せぬ挙動が起こります。例えば「0」は整数として扱われますが、文字列として扱うと別の意味になります。外部からデータを受け取るときは、必ず検証・正規化を行いましょう。

補足

今回解説した内容は、プログラミング言語やデータベースを学ぶ際の土台となります。最初は難しく感じるかもしれませんが、具体例を追いながら段階的に理解を深めるのがコツです。

データ種別の同意語

データ型: データが持つ型のこと。整数・文字列・日付など、データがどんな形式で扱われるかを示す基本的概念。
データタイプ: データの種類・形式を指す言葉。英語の type に相当し、データ型と同義で使われることが多い。
データ形式: データを表現・格納する形式のこと。日付の表現方法や文字コードなど、データの表現方法を指す。
データ区分: データを用途・性質で区分する分類のこと。データ型を示す文脈で使われることがある。
データカテゴリ: データの大分類・カテゴリのこと。データ種別を広義に捉えた表現。
データ種類: データの種類・タイプを示す表現。どんなデータかを表す際に使われる言い換え。
フィールド種別: データベースのフィールドが持つデータの型を示す区分。データ型とほぼ同義で使われることが多い。
データ分類: データを分類する行為・結果を指す言葉。データ種別を整理・分類する場面で使われる。
データ型名: 具体的な型の名称を指す表現。INT・VARCHAR・DATE など、型の名前を表す時に使われる。
データ型仕様: データ型の仕様・定義のこと。格納可能な値の範囲や制約など、型の性質を定義する情報を指す。

データ種別の対義語・反対語

データ形式: データがどんな形式で表現されているかを指す概念。データ種別（カテゴリ分け）とは異なり、表現方法を示す対義語として使われることがある。
未分類データ: データに対して種別がまだ割り当てられていない状態のデータ。
生データ: 加工・整理・分類されていない、元の状態のデータ。
原データ: 加工前のデータ。
非分類データ: データが分類されていない状態のデータ。
データ種別なし: データに種別のラベルが付いていない状態。
非構造化データ: 構造化されたデータ種別ではなく、自由形式のデータ。

データ種別の共起語

データ型: データが取りうる値の種類を分類する概念。整数・文字列・日付など、データの性質を表す基礎的な枠組みです。
データ種別: データが格納・扱われる型の分類。データベースやプログラミングで使われる基本的な型の総称です。
整数型: 整数のみを表すデータ型。小数点を含まない値で、丸めや演算の扱いが異なります。
浮動小数点型: 小数を含む実数を表すデータ型。科学計算などで広い範囲を扱えますが、近似誤差が生じることがあります。
固定小数点型: 小数点以下の桁数が固定されるデータ型。会計処理など厳密な桁数管理が求められる場面で使われます。
文字列型: 文字の列を表すデータ型。テキストデータを格納します。
日付型: 日付を表すデータ型。年・月・日などを扱います。
日時型: 日付と時刻を同時に扱うデータ型。年/月/日と時刻を合わせて格納します。
ブール型: 真偽値を表すデータ型。通常は true/false の二値です。
BOOLEAN型: 英語の boolean を表すデータ型。真偽値を格納します。
配列型: 複数の値を1つの変数に格納することができるデータ型。順序付きコレクションとして扱われます。
構造体型 / レコード型: 複数のフィールドを持つ複合データ型。ひとつのまとまりとして扱える型です。
JSON型: JSON 形式のデータを格納するデータ型。階層的なデータをそのまま保持します。
BLOB型: バイナリデータを格納するデータ型。画像・音声・ファイルなどを扱えます。
CLOB型: 大きなテキストデータを格納するデータ型。長い文字列を扱います。
TEXT型: 長い文字列を格納するデータ型。自由な長さの文字列を格納できます。
VARCHAR型: 可変長の文字列を格納するデータ型。長さの上限を設定します。
CHAR型: 固定長の文字列を格納するデータ型。長さは一定です。
DATE型: 日付を格納するデータ型。年月日を表現します。
DATETIME型: 日付と時刻を同時に格納するデータ型。
TIMESTAMP型: 日付と時刻を表すデータ型。変更履歴の記録などに使われます。
DECIMAL型: 固定小数点数を表すデータ型。高精度な数値計算に適します。
NUMERIC型: DECIMAL型と同様に高精度な小数を表すデータ型。
FLOAT型: 浮動小数点数を表すデータ型。大きな範囲を扱えますが誤差が生じることがあります。
DOUBLE型: FLOATの拡張型。さらに大きな精度や範囲を提供します。
CAST / キャスト: データ型を別の型へ変換する操作。明示的に行う変換を指します。
型変換: データの型を別の型に変換する処理。キャストと同義語として使われます。
型検査: データが定義された型と一致するかを検査する仕組み。
型安全: データ型の不整合を防ぎ、プログラムの安全性を高める設計思想。
スキーマ: データ構造の設計情報。型・制約・関係性を定義します。
NULL値: データ型における「値なし」を表す特別な値。NULLを許容するかは型定義で決まります。
長さ・桁数・精度・スケール: 文字列や数値型の制約として使われる属性。

データ種別の関連用語

データ種別: データがどんな性質を持つかを示す分類。文字列・数値・日付など、データの形式を指します。
データ型: データ種別の実装上の表現。プログラミング言語やデータベースで、値の取り扱い方や演算方法を定める設計要素です。
文字列型: 文字や記号の連なりを表すデータ型。テキストデータを格納・操作します。
整数型: 小数点のない整数を表すデータ型。正負の数を扱う基本的な数値型です。
浮動小数点型: 小数点を含む実数を表すデータ型。広い範囲の数値を扱える反面、計算誤差が生じることがあります。
小数点数型: 固定小数点または任意の小数点以下の桁数を持つ数値を表す型。金額など厳密さが求められる場面で使われます。
ブール型: 真偽値のみを表すデータ型。true（真）か false（偽）を使って条件分岐に用います。
日付型: 日付だけを表すデータ型。年・月・日を格納します。
時刻型: 時刻だけを表すデータ型。時・分・秒を格納します。
日時型: 日付と時刻を一つの値として格納するデータ型。例: 2024-01-01 12:34:56。
文字コード: 文字データのエンコーディング。UTF-8 など、文字をバイト列に変換する規則です。
バイナリ型: テキスト以外の生データを格納するデータ型。画像・音声・ファイルなどを扱います。
JSON型: JSON 形式のデータを格納するデータ型。階層的なキーと値の組み合わせを扱います。
配列型: 同じ型の複数値を順序付きに格納するデータ型。
オブジェクト型: 名前と値の組み合わせを格納する型。複数の属性を1つの単位として扱えます。
NULL値: 値が存在しないことを示す特殊な値。未知・未定義を表します。
欠損値: データが欠落している状態。分析時に特別な扱いが必要になることがあります。
データ型変換: 別のデータ型へ値を変換する操作。文字列を数値にしたり、日付を文字列にしたりします。
キャスト: 型を明示的に別のデータ型へ変換する処理。
型宣言: 変数や列がどのデータ型を持つかを宣言すること。
スキーマ: データの構造を定義する設計図。テーブルの列名・型・制約を含みます。
SQLデータ型: データベースの列で使われる具体的なデータ型の総称。例として INT、VARCHAR、DATE、DATETIME、DECIMAL などが挙げられます。
データ型の整合性: データの型が適切で、整合している状態を保つ考え方・仕組み。
データ検証 / バリデーション: データが求める型・形式・範囲に適合しているかを確認するプロセス。