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データモデリングサービス

アシストのデータモデリングサービスは、経営資源たる企業データをビジネス視点でモデル化し、同時にそのノウハウをお客様に習得して頂くスキルトランスファー型のサービスです。

用語集

データモデリングに関わる用語について解説します。


ERモデル
ビジネス領域等のモデル化対象をエンティティとリレーションシップ、及びアトリビュートから構成した静的な意味モデルのこと。マサチューセッツ工科大学(MIT)のP.P.チェンにより1976年に論文を発表し、「世の中に存在するあらゆるものは、具象的なものであれ抽象的なものであれ、エンティティとリレーションシップという2つの概念で表現可能である」と述べた。一般には、データベース設計の表記法として用いられている。


エンティティ
モデル化対象領域で管理すべきデータ群の最小単位のこと。エンティティには、ヒト・モノなど目に見える対象に加え、受注や出荷など目に見えない事象も含まれる。企業環境おいては、管理対象としてのエンティティは「◯◯番号」や「△△CD」等のコードで識別することができる。なお、書籍ではエンティティを「実体」と訳している場合がある。


リレーションシップ
複数エンティティ間にある関係のこと。リレーションシップには、1対多や多対多などの基数制約(カーディナリティ)と、任意・必須の必須制約(オプショナリティ)がある。例えば、「顧客」・「注文」エンティティに、1対多と必須・任意のリレーションシップを設定した場合、『「顧客」は、複数「注文」をするかもしれない。』と動詞句として記述できる。なお、書籍ではリレーションシップを「関連」と訳している場合がある。


データモデリングツール
データ構造を表現したデータモデルを設計するためのツールのこと。有償・無償あわせて様々なツールが存在する。ツールにより、以下のような違いがある。

 ・サポートしているデータモデル(論理データモデル、物理データモデル)
 ・接続可能DB(Oracle, PostgreSQLなど)
 ・データベースと直接連携できるか否か(フォワード/リバース・エンジニアリング)
 ・表記法(IDEF1X、IEなど)


リレーショナルデータベース(関係データベース)
E.Fコッド博士により提唱された理論を元に製品化されたデータベースのこと。アプリケーションからデータを独立させるために表形式でデータを格納する点が特徴である。


DDL (Data Definition Language)
リレーショナルデータベース操作言語 SQL(呼び方はエス・キュー・エル、シーケル等)のデータ定義言語のこと。CREATE(作成)、ALTER(変更)、DROP(削除)などデータベースオブジェクトの定義に対する命令文。


データウェアハウス(Data Warehouse, DWH)
データウェアハウスとは、データの倉庫であり、データウェアハウスの提唱者であるW.H.インモン博士の定義に基づき、「サブジェクト(目的)指向で・統合型で・時系列で・更新処理をしない恒常的なデータを格納し、各種マネージメントの意思決定を支援するために構築されるしくみ」と定義される。企業のあらゆる情報を統合している点がデータマートと異なる。データマートと識別するためにセントラルデータウェアハウスという場合もある。


データマート(Data Mart)
企業の情報を統合したデータウェアハウスの一部を特定の目的別に取り出したもの。データの分析・活用を行うユーザの要求に応じて必要な範囲のデータをのみを要約(集計・集約)した単位で保持するなどの特徴がある。


意味モデル
ERモデルを考案したピーター・チェンによれば、「現実世界は実体と関連により構成されるという考え方に基づいており、ERモデルは現実世界の意味情報の一部を含む」としている。こうした点より、実体の集合と関連の集合が現実世界に存在する物や出来事などの事象の集合と写像関係にあるERモデルは意味モデルとして扱われる。企業のビジネスをERモデルで表すことはビジネスの意味モデルの一部を定義するといってもよい。


概念データモデル
企業活動全体、あるいは特定業務領域全体のように、ある対象領域において管理すべき資源や事象とそれらの関連を捉えたモデルのこと。アトリビュートを排除した抽象度の高いハイレベルエンティティとリレーションシップで構成される。概念データモデルを作成することで、企業がどのような活動をしているかをデータの側面から理解することが出来る。また、システム企画・開発に関わる各人の思い入れや思い込みを排除することとなり、強力なコミュニケーションツールとして作業の効率化や工程の手戻りを防ぐ働きをする。


論理データモデル
エンティティで管理すべきアトリビュートをヌケ・モレ・ダブリなく整理したモデル。概念モデルを詳細化したもの。実装を意識した物理データモデルのベースとなり、構成要素であるエンティティ・アトリビュート・インスタンスは、それぞれ物理データモデルにおけるテーブル・カラム・レコードに対応する。論理データモデルは正規化要件を満たしつつ、さらに現在のビジネスニーズ、および将来の変化に対応可能な、柔軟なデータ構造を備えることが求められる。


物理データモデル
データベースへの実装を前提としたモデル。論理データモデルに対して物理名の付与やインデックス設計、容量見積り、セキュリティ設計などを施したもの。データ構造は論理モデルを踏襲するが、性能面を考慮して非正規化を行うこともある。また、実装先のデータベースが複数種類ある場合、それぞれの仕様を考慮して複数の物理モデルを作成することもある。


エンティティ・タイプ
エンティティは、経営資源である人・物を管理するリソース・エンティティと、業務活動を管理するためのイベント・エンティティの2つに類別できる。エンティティ・タイプの概念を持つことで、業務の流れや、それぞれの業務においてどのような経営資源を使っているかをモデル化することができる。


リソース・エンティティ
リソース・エンティティとは、顧客、商品、従業員などの経営資源となる人・物を管理するエンティティである。概念データモデル、論理データモデルでは、業務活動を管理するイベント・エンティティからリソース・エンティティが繰り返し参照されることが多い。


イベント・エンティティ
イベント・エンティティとは、受注、製造、出荷、請求といった業務活動を管理するためのデータ群である。そのためエンティティ名は、受注業務、製造業務のように、後ろに「業務」という言葉を付加しても成立する。イベント・エンティティは、時間的要素である受注日、製造日、出荷日、請求日といった項目、または受注数量、製造数量、出荷数量、請求金額といった数量的要素の項目が含まれており、業務活動の記録としての特徴がある。


リレーショナルモデル
「One Fact in One Place」の要件でデータを整理し、人間の視覚的に分り易い2次元の表(テーブル)形式にデータを格納するモデルのこと。また、顧客表と注文表等のような異なる表同士は、プライマリキーとフォーリンキーを結合することで多面的な情報を生成できる。そのため、表を複数定義したとしても、データの部品化を進めることができると共に、データの整合性も保証されたデータベースの構造となる。リレーショナルモデルは、従来のデータベース構造における更新異常の問題を排除できるとして、1970 年に E.F.Codd (当時IBMに在席)により提唱された。また、データベースの問い合わせ言語には、SQL(Stractured Query Language)が用いられ、データベース上のアドレスではなく、表や列(カラム)などの名前を指定して、データを非手続き的に検索することができる。なお、リレーショナルモデルに対応した代表的なデータベースとしては、Oracle, SQLServer, TeraData 等がある。


プライマリーキー
リレーショナルモデルにおいて、多様なデータ群からユニークなレコードを識別することができるキーのこと。テーブルの設計においては、プライマリキーと対象データが1対1の従属関係にあるかどうかを検証する正規化により、同一表(テーブル)上に格納される行(ロー)として定義される。そのため、プライマリキーは、参照用の索引(インデックス)とは異なり、1つの表には1つしか定義することができない。また、プライマリキーの列(カラム)は、1つと限定されず、複数で構成されることもあり得る。例えば、注文明細表の注文番号と明細番号の2つの列で構成される場合などである。なお、プライマリキーは主キーとも呼ばれる。


フォーリンキー
リレーショナルモデルにおいて、顧客表と注文表、注文表と注文明細表等のように異なる表(テーブル)同士を結合して多様な情報を生成したい場合に、別の表のプライマリキーを参照するキーのことをフォーリンキーという。例えば、注文表に定義した顧客番号、注文明細表に定義した注文番号がフォーリンキーとなる。またこの場合には、顧客表にない顧客番号が注文表に格納されることを禁止するには、参照制約(リファレンシャル・インテグリティ)を、表か列(カラム)単位に宣言・定義する必要がある。これにより、誤った顧客番号等のデータ登録を避けるための妥当性チェックのロジックをアプリケーション側に組み込む必要がなくなったり、クライアント・サーバー型のシステム環境等においては、アプリケーションとデータベースとのネットワーク経由でデータの整合性を保つためのやり取りが必要がなくなる。なお、フォーリンキーは外部キー、参照キーと呼ばれる場合もある。

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