データモデリングとは？

データ モデリングとは、図 (例: 「データ」) を作成するプロセスです。 ERD） を作成するプロセスです。データベースに格納されるさまざまな種類の情報間の関係から、格納および検索される主要なデータ ポイントについて体系的に考えることができ、それらがどのようにグループ化され関連付けられるべきかがわかります。

データ モデルは、実世界の物体とそれらの間の関係を正確に記述する論理を、コンピューター コードが従って強制できる規則に変換する方法と考えることができる関係データベース システムに効率的に格納および検索できるような情報を体系的に説明するものです。

データ モデリングにおける Entity Relationship Diagram (ERD)

1976年にピーター チェンが最初に提案した Entity Relationship Diagram (ERD) は、記号と表記法を使ったデータ モデリングの視覚表現で、これらのデータが互いにどう関連しているかを記述しています。 これは、データベース開発者が特定のソフトウェアアプリケーションにデータを実装するための設計図として直接使用することができます。 エンティティ、エンティティの属性、関係のセット、および関係の他の属性などの任意のオブジェクトは、ER ダイアグラムの助けを借りて特徴付けることができます。

ERD によって、読者は異なるフィールド間の関係を効率的に理解することができます。 記号は情報を効果的に表現するために利用され、また、データベースの動作を理解するのに役立つ。

1. ER 図は理解しやすく、効率的かつ正確に作業できるようにするために、広範囲にわたるトレーニングを受ける必要はありません。 これは、設計者が ER 図を使用して、開発者、顧客、およびエンド ユーザーと、その IT 能力に関係なく簡単にコミュニケーションできることを意味します。
2. ER 図は、データベースを迅速に構築するために使用できる関係テーブルに容易に変換可能です。
3. ER 図は、組織内のさまざまな関係や操作を記述するなど、他のコンテキストでも適用できます。

The Elements of ERD

ER モデリングはデータベース設計に対するトップダウン構造で、モデルで特徴付ける必要があるデータを組み合わせてエンティティおよび関係と呼ばれる重要データを識別することから始まります。 その後、データベースモデル設計者は、属性である実体と関係について保持したい情報や、実体、関係、属性に対する制約などの詳細を追加することができます。 ER モデリングは、データベース設計者が習得すべき重要な技法であり、方法論の基礎を形成します。

エンティティの型。 独立した存在として企業によって識別される、同じ特性を持つオブジェクトのグループです。 ERモデルの基本概念は、「現実世界」 のなかで、同じ性質をもつ 「モノ」 の集まりを表現するために使われる 「実体型」 である。

属性は、楕円形の図形を使って表現される実体の特性である。

属性は、楕円形の図形で表されるエンティティのプロパティです。すべての楕円形の図形は1つの属性を表し、そのエンティティ（長方形で表される）に直接接続されています。 各関係タイプには、その機能を説明する名前が付けられています。 関係には、4つのタイプがあります。

• One-to-one: エンティティの単一のインスタンスのみが関係に関連付けられている場合、それは「1:1」と呼ばれる
• 1対多。 エンティティの複数のインスタンスが関連してリンクされている場合、「1：N」と呼ばれる。
• 多対一。 エンティティの複数のインスタンスが関係でリンクされているとき、それは「N:1」と呼ばれます。
• 多対多。 左側のエンティティの複数のインスタンスと右側のエンティティの複数のインスタンスが関係でリンクされることができるとき、それは「N:N関係」と呼ばれる。

以下に例を示します。

1対1

1対多

多対多

一対ゼロまたは多

Data Models.Odysseydyssey 概念的/論理的および物理的設計

ER モデリングでは、モデルを開発する際の 3 つの異なる抽象化レベルを認識しています。 データ モデリングの 3 つのレベル、概念的データ モデル、論理的データ モデル、および物理的データ モデルです。

概念的、論理的、物理的モデルまたは ERD は、ドメイン内のデータをモデル化する 3 つの異なる方法です。 これらはすべて実体と関係を含んでいますが、作成される目的と対象となるオーディエンスが異なります。 3 つのモデルの一般的な理解は、ビジネス アナリストがビジネスの観点からシステムが必要とするデータと生成するデータをモデル化するために概念モデルと論理モデルを使用し、データベース設計者がデータベース構築の準備として物理データベース構造を提示するために初期設計を改良して物理モデルを作成するということです。

概念的：概念的モデルは、ビジネスとその要件に関連する事柄に焦点を当てるべきです。 これは、ビジネス要件から収集されます。 このようなERDでモデル化されたエンティティおよび関係は、ビジネスのニーズを中心に定義されます。 データベース設計を満足させるための必要性はまだ考慮されていない。

論理的です。 論理モデルは、それらのものについてのデータの設計に焦点を当てるべきですが、特定の物理的な実装を参照することはありません。 列の型が設定されている点で、概念モデルよりも複雑です。 列型の設定は任意であり、それを行う場合は、ビジネス分析を支援するために行うべきであることに注意してください。 まだデータベース作成とは何の関係もありません。

Physical: 物理モデルは、論理データがどのように表現され、特定の物理データベースに格納されるべきかに焦点を当てるべきです。 これは、リレーショナル データベースの実際の設計図を表します。 データが特定の DBMS でどのように構造化され、関連付けられるべきかを表します。したがって、物理 ERD を設計するときに、使用する DBMS の規則と制限を考慮することが重要です。 つまり、エンティティカラムには正確なデータ型が必要であり、エンティティやカラムの命名に予約語の使用は避けなければならない。 さらに、データベース設計者は主キー、外部キー、制約を設計に追加することもできます。

例 – 学生登録

3つのデータモデルに対する一般的な理解は、ビジネスアナリストがシステム内に存在するビジネスオブジェクトをモデル化する概念と論理モデルを使用し、データベースデザイナーまたはデータベースエンジニアはデータベース作成の準備ができている物理データベース構造を提示する物理モデルを作成する概念と論理 ER モデルを詳しく述べるというものです。 ここでは、データモデルの3つのレベルを説明するための別の例を示します。

概念的なデータ モデル

Logical Data Model

Physical Data Model

Comparing Conceptual / Logical and Physical ER Model

While all the three levels of an ER model contain entities with attributes and relationships, they differ in the purposes they are created for and the audiences they are meant to target. The table below shows the difference between the three data models.

ERD features	Conceptual	Logical	Physical
Entity (Name)	Yes	Yes	Yes
Relationship	Yes	Yes	Yes
Columns		Yes	Yes
Column’s Types		Optional	Yes
Primary Key			Yes
Foreign Key			Yes