RDBMS におけるデータ モデリング: 概念設計から実装まで

データ モデリングは、 ソフトウェア開発 とデータベース設計において重要なプロセスです。これには、組織のデータとさまざまなエンティティ間の関係の視覚的表現の作成が含まれます。データ要素の構造、ストレージ、およびアクセス方法を効果的にマッピングすることで、開発者とアナリストはシステム内のデータを効率的に編成し、取得できるようになります。

リレーショナル データベース管理システム(RDBMS) は、適切に構造化された効率的なデータベースを構築するためにデータ モデリングに大きく依存しています。 RDBMS のデータ モデルは、エンティティ、属性、関係、制約を指定してデータベース構造を定義するのに役立ちます。データ モデルを適切に設計すると、データの一貫性が向上し、冗長性が軽減され、データベース操作のパフォーマンスが最適化されます。

この記事では、RDBMS のデータ モデリング プロセス、さまざまな種類のデータ モデル、効率的かつ効果的なデータ モデリングに必要なテクニックの概要を説明します。

データモデリングプロセス

データ モデリングのプロセスにはいくつかのステップが含まれており、大まかに次の段階に分類できます。

• 要件分析: データ モデリングの最初のステップは、ビジネス要件を収集して分析することです。これには、データベースの目的と目的、保存されるデータ要素、およびそれらの間の関係を理解することが含まれます。これには、システム内でのデータの使用を管理する制約、前提、ビジネス ルールの特定も含まれます。
• 設計: 要件分析に基づいて、組織の特定のニーズを満たすようにデータ モデルが設計されます。これには、適切なデータ構造の選択、エンティティ、属性、関係の定義、制約やその他のルールの指定が含まれます。必要な抽象化のレベルに応じて、データ モデルは概念的、論理、または物理レベルで設計できます。
• 検証: データ モデルが設計されたら、それがビジネス要件を正確に表し、望ましいパフォーマンスと使いやすさの基準を満たしていることを確認するために検証する必要があります。検証には、モデルのエラー、矛盾、冗長性をチェックし、データ モデリングのベスト プラクティスに従っていることを確認することが含まれます。
• 実装: データ モデルが検証された後、特定の RDBMS でのデータベースの実際の実装をガイドするために使用されます。これには、テーブルの作成、関係の確立、主キーと外部キーの定義、制約、トリガー、その他のデータベース オブジェクトの実装が含まれます。 RDBMS の選択によっては、最適なパフォーマンスを得るためにモデルを微調整するために特定の調整と最適化が必要になる場合があります。
• メンテナンス: データベースが実装されたら、システムの進化に応じてデータ モデルと関連ドキュメントを更新し、メンテナンスする必要があります。これには、要件の変更を反映するためのモデルの変更、エラーの修正、パフォーマンス向上のための最適化の適用が含まれます。

データモデルの種類

RDBMS では、概念的、論理、物理の 3 つの主なタイプのデータ モデルが使用されます。データ モデルの各タイプは異なる目的を果たし、異なるレベルの抽象化を表します。

概念的なデータモデル

概念的なデータ モデルは、組織のデータを高レベルで抽象的に表現したものです。実装の詳細を指定せずに、エンティティ、その属性、および関係をキャプチャすることに重点を置いています。概念データ モデリングの主な目的は、ビジネス要件を明確に理解し、ビジネス アナリスト、開発者、エンド ユーザーなどの関係者間のコミュニケーションを促進することです。

論理データモデル

論理データ モデルは、概念データ モデルを改良したもので、エンティティ、属性、関係がさらに詳細に整理されています。追加の制約とルールがこの段階で定義され、データ要素がテーブルと列に編成されます。論理データ モデルは物理データ モデルの基礎であり、特定の RDBMS での実際の実装の詳細に焦点を当てています。

物理データモデル

物理データ モデルはデータ モデリング プロセスの最終ステップであり、特定の RDBMS での実際の実装の詳細を表します。これには、テーブルと列の名前、ストレージ要件、インデックス タイプなど、データベース構造の作成に必要な技術仕様が含まれています。物理データ モデリングは、選択した RDBMS の特定の機能と特性に基づいてデータベース操作のパフォーマンスを最適化することに重点を置いています。

概念的なデータモデリング

概念的なデータ モデリングは、組織のデータ要件の高レベルで抽象的なビューに焦点を当てた、データ モデリング プロセスの最初のステップを表します。これには、データ型やストレージに関する具体的な詳細には触れずに、主要なデータ エンティティ、その属性、およびそれらの間の関係を特定することが含まれます。概念データ モデリングの主な目標は、ビジネス要件を明確に理解し、データ モデリングの次の段階 (論理モデリングおよび物理モデリング) のための強固な基盤を形成することです。

概念的データモデリングのコンポーネント

概念データ モデリングの主なコンポーネントは次のとおりです。

• エンティティ: 顧客、製品、注文、従業員など、ドメイン内の主要なオブジェクトまたは概念を表します。
• 属性: 顧客名、製品価格、注文日、従業員 ID などのエンティティのプロパティを定義します。
• 関係: 複数の注文を行う顧客、カテゴリに属する​​製品、特定の部門で働く従業員など、エンティティ間の関連を表します。

概念的なデータモデルの作成

概念的なデータ モデルを作成するには、いくつかの手順が必要です。

1. エンティティの特定: データベースに含まれるドメイン内の主要なエンティティをリストします。どのオブジェクトが最も重要で、保管と取得が必要かを考えてください。
2. 属性の定義: データ モデルのスコープに関連する各エンティティの属性を決定します。データ型や制約などの詳細には立ち入らず、各エンティティの主なプロパティに焦点を当てます。
3. 関係の確立: エンティティ間の接続を分析し、既存の関係を定義し、提案された関係がビジネスの観点から意味があることを確認します。
4. レビューと調整: 最初の概念モデルをレビューし、矛盾、冗長性、欠落している情報を探します。必要に応じてモデルを更新して、精度と完全性を向上させます。

概念的なデータ モデリング プロセスの最後には、データ モデルの明確で高レベルな表現が得られます。これは、次のプロセス段階である論理データ モデリングの基礎として機能します。

論理データモデリング

論理データ モデリングは、属性、データ型、および関係に関する詳細を追加することにより、概念的なデータ モデルを改良および拡張します。これは、特定の データベース管理システム(DBMS) やテクノロジーから独立したデータ モデルをより詳細に表現したものです。論理データ モデリングの主な目標は、実際の実装からある程度の抽象化を維持しながら、エンティティ間の構造と関係を正確に定義することです。

論理データモデリングのコンポーネント

論理データ モデリングの重要なコンポーネントは次のとおりです。

• エンティティ、属性、および関係: これらのコンポーネントは、概念データ モデルの元の意味と目的を保持しています。
• データ型: 各属性に特定のデータ型を割り当て、整数、文字列、日付など、保存できる情報の種類を定義します。
• 制約: 一意性、参照整合性、ドメイン制約など、属性に格納されたデータが満たさなければならないルールや制限を定義します。

論理データモデルの作成

論理データ モデルの作成には、いくつかの手順が必要です。

1. エンティティ、属性、および関係を洗練する: 概念データ モデルから引き継がれたコンポーネントをレビューおよび更新し、意図されたビジネス要件を正確に表現していることを確認します。再利用可能なエンティティや属性を特定するなど、モデルをより効率的にする機会を探してください。
2. データ型と制約の定義: 適切なデータ型を各属性に割り当て、データの一貫性と整合性を確保するために適用する必要がある制約を指定します。
3. 論理データ モデルの正規化: 正規化手法を適用して冗長性を排除し、データ モデル内の効率を高めます。各エンティティとその属性がさまざまな標準形式 (1NF、2NF、3NF など) の要件を満たしていることを確認します。

論理データ モデリング プロセスが完了すると、結果のモデルは物理データ モデリングの最終段階に進む準備が整います。

物理データモデリング

物理データ モデリングはデータ モデリング プロセスの最終ステップであり、特定のデータベース管理システム (DBMS) とテクノロジを使用して論理データ モデルが実際の実装に変換されます。これはデータ モデルの最も詳細な表現であり、テーブル、インデックス、ビュー、制約などのデータベース オブジェクトの作成と管理に必要な情報がすべて含まれています。

物理データモデリングのコンポーネント

物理データ モデリングの主要なコンポーネントには次のものがあります。

• テーブル: データ モデル内のエンティティの実際のストレージ構造を表し、テーブル内の各行がエンティティ インスタンスに対応します。
• 列: 論理データ モデルの属性に対応し、各属性のデータ型、制約、その他のデータベース固有のプロパティを指定します。
• インデックス: テーブルのデータ取得操作の速度と効率を向上させる追加の構造を定義します。
• 外部キーと外部制約: テーブル間の関係を表し、参照整合性がデータベース レベルで維持されるようにします。

物理データモデルの作成

物理データ モデルの作成には、複数の手順が必要です。

1. DBMS の選択: 物理データ モデルが実装される特定のデータベース管理システム ( PostgreSQL 、MySQL、 SQL Server など) を選択します。この選択により、モデルで利用可能な機能、データ型、制約が決まります。
2. 論理エンティティをテーブルにマッピング: 選択した DBMS にテーブルを作成し、論理データ モデル内の各エンティティとその属性をテーブル内の列として表現します。
3. インデックスと制約の定義: クエリのパフォーマンスを最適化するために必要なインデックスを作成し、関連テーブル間の参照整合性を強制するために外部キー制約を定義します。
4. データベース オブジェクトの生成: データ モデリング ツールを使用するか、SQL スクリプトを手動で作成して、物理データ モデルに基づいてテーブル、インデックス、制約などの実際のデータベース オブジェクトを作成します。

この最終段階で生成される物理データ モデルは、データベースの開発と保守のための重要な文書であるだけでなく、ビジネス アナリスト、開発者、システム管理者などの他の関係者にとっての重要な参考資料としても機能します。

AppMaster は強力な ノーコード プラットフォームであり、データ モデリングから実装への簡単な移行を促進します。バックエンド アプリケーションのデータ モデルを視覚的に作成することで、ユーザーはデータベース スキーマ、視覚的に設計されたビジネス プロセス、 REST API 、および WSS エンドポイントを使用したビジネス ロジックを設計できます。 AppMasterアプリケーションのソース コードを生成し、迅速な実装、シームレスな統合、およびデータ モデルの簡単なメンテナンスを可能にします。 AppMasterのパワーを利用してデータ モデリングを簡素化し、コンセプトを完全に機能するアプリケーションに変えます。

正規化手法

正規化は、データを整理し、冗長性を減らし、データの一貫性を確保するためにリレーショナル データベース設計で使用される体系的なアプローチです。これによりデータベースの構造が簡素化され、効率的に実行できるようになります。このプロセスには、テーブルをより小さな関連テーブルに分解し、テーブル間の適切な関係を確立することが含まれます。正規化プロセスでは、さまざまなレベルの正規化を達成するためのガイドラインとして、いくつかの正規形 (1NF、2NF、3NF、BCNF、4NF、5NF) が使用されます。

第一正規形 (1NF)

正規化の最初のステップは、次のルールを適用する第 1 正規形 (1NF) を達成することです。

• テーブルの各セルには単一の値が含まれている必要があります。
• 列内のすべてのエントリは同じデータ型である必要があります。
• 列には一意の名前が必要です。
• データが保存される順序は重要ではありません。

1NF に準拠することにより、データベースは繰り返しグループを排除し、テーブルの構造を簡素化します。

第 2 正規形 (2NF)

第 2 正規形 (2NF) は、部分的な依存関係を削除することを目的としています。次の場合、テーブルは 2NF になります。

• 1NFにあります。
• すべての非キー属性は主キーに完全に依存します。

2NF を実現することにより、データベースはテーブル内のすべての非キー属性が主キー全体を記述していることを保証し、その結果、部分的な依存関係が削除され、冗長性が削減されます。

第 3 正規形 (3NF)

第 3 正規形 (3NF) は推移的な依存関係を排除します。次の場合、テーブルは 3NF になります。

• 2NFにあります。
• 非キー属性間に推移的な依存関係はありません。

3NF に準拠することにより、データベース設計では推移的な依存関係が排除され、冗長性と不整合がさらに軽減されます。

ボイス・コッド正規形 (BCNF)

Boyce-Codd Normal Form (BCNF) は、3NF ではカバーされない可能性のある特定の異常に対処する 3NF の強力なバージョンです。次の場合、テーブルは BCNF にあります。

• 3NFにあります。
• すべての重要な関数の依存関係について、行列式はスーパーキーです。

BCNF は、すべての機能の依存関係が厳密に適用され、異常が排除されるようにすることで、データ モデルをさらに改良します。

第 4 正規形 (4NF)

第 4 正規形 (4NF) は、多値の依存関係を扱います。次の場合、テーブルは 4NF になります。

• BCNFにあります。
• 複数値の依存関係はありません。

4NF に準拠することにより、データベース設計では多値の依存関係から生じる冗長な情報が排除され、データベースの効率が向上します。

第 5 正規形 (5NF)

第 5 正規形 (5NF) は結合の依存関係を扱います。次の場合、テーブルは 5NF になります。

• 4NFにあります。
• テーブルのスーパーキーは、テーブル内のすべての結合依存関係を意味します。

5NF を達成することにより、データベース設計により追加の冗長性が排除され、情報を損失することなくデータベースを再構築できるようになります。

データモデルのリバースエンジニアリング

リバース エンジニアリングは、通常は文書化や移行を目的として、データベースの既存の構造を分析し、対応するデータ モデルを生成するプロセスです。リバース エンジニアリングは次のことに役立ちます。

• オリジナルのドキュメントが不足していたり​​古い可能性があるレガシー システム用のデータ モデルを自動的に生成します。
• データベース内のさまざまなデータ要素間の隠された関係と依存関係を発見します。
• データベースの移行または統合を促進します。
• 複雑なシステムの文書化と理解をサポートします。

さまざまなデータ モデリング ツールはリバース エンジニアリング機能を提供しており、データベースに接続し、スキーマを抽出し、対応する ER 図やその他のデータ モデルを生成できます。場合によっては、根底にあるビジネス要件を正確に表現し、データベース構造を簡素化するために、生成されたデータ モデルを手動で調整することが必要になる場合があります。

データモデリングツール

データ モデリング ツールは、データベース スキーマを設計するための視覚的なアプローチを提供し、データを効率的に整理してアクセスするのに役立ちます。これらのツールには、ビジュアル モデリング、コード生成、バージョン管理、さまざまなデータベース管理システムのサポートなど、さまざまな機能が付属しています。一般的なデータ モデリング ツールには次のようなものがあります。

ER/スタジオ

ER/Studio 、データ構造の設計、文書化、管理のための強力な機能を提供するデータ モデリングおよびアーキテクチャ ツールです。 Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL などの複数のデータベースをサポートしています。主な機能は次のとおりです。

• 概念的、論理、物理モデルのビジュアル データ モデリング。
• チームコラボレーションとバージョン管理のサポート。
• フォワードエンジニアリング機能とリバースエンジニアリング機能。
• さまざまなプログラミング言語の自動コード生成。

パワーデザイナー

PowerDesigner 、包括的なデータ モデリングおよびエンタープライズ アーキテクチャ ソリューションであり、さまざまなプラットフォームにわたるデータ構造を設計および管理するためのさまざまな機能を提供します。主な機能は次のとおりです。

• エンティティ関係、UML、XML、BPMN などの複数のデータベースとモデリング手法のサポート。
• フォワードエンジニアリング機能とリバースエンジニアリング機能。
• データフローの追跡と最適化のためのデータ移動モデリング。
• IT アーキテクチャの複数の層にわたる変更を管理するための影響分析と変更管理。

ERwin データモデラー

ERwin Data Modelerも広く使用されているデータ モデリング ツールであり、複雑なデータ構造を作成、維持、管理する機能を提供します。主な機能は次のとおりです。

• SQL Server、Oracle、MySQL など、さまざまな種類のデータベースをサポートします。
• 概念的、論理、物理的なデータ モデルのビジュアル データ モデリング。
• SQL、DDL、およびその他のプログラミング言語の自動コード生成。
• フォワードエンジニアリング機能とリバースエンジニアリング機能。
• コラボレーション、バージョン管理、セキュリティのための一元的なモデル管理。

適切なデータ モデリング ツールの選択は、データ構造のサイズと複雑さ、使用するデータベース管理システム、必要なコラボレーションのレベルなど、プロジェクトの特定のニーズによって異なります。組織にとって最善の決定を下すために、さまざまなツールを評価するときは、必ずこれらの要素を考慮してください。

AppMasterを使用したデータ モデルの実装

AppMasterは強力なno-codeプラットフォームであり、バックエンド、Web、モバイル アプリケーションの データ モデル を実装するプロセスを簡素化します。これにより、データベース スキーマを設計し、視覚的に設計されたビジネス プロセスを使用してビジネス ロジックを作成し、REST API と WSS エンドポイントを直感的に生成できます。データ モデリングのニーズにAppMasterを活用することで、アプリケーション開発プロセスを合理化し、アイデアを実現するために必要な時間と労力を最小限に抑えることができます。

ビジュアルデータモデリング

AppMasterのビジュアル データ モデリング ツールを使用すると、要素をキャンバスにドラッグ アンド ドロップするだけでデータ モデルを簡単に設計できます。エンティティをそれぞれの属性で定義し、エンティティ間の関係と制約を指定します。 AppMaster幅広いデータ型をサポートしているため、複雑で洗練されたデータ モデルを簡単に作成できます。

バックエンド アプリケーションとビジネス プロセス

データ モデルが適切に配置されると、 AppMaster強力な Go (golang) プログラミング言語を使用してバックエンド アプリケーションを生成できます。これらのアプリケーションは非常に効率的で、エンタープライズ規模の高負荷のユースケースを処理できます。 AppMasterの Business Process Designer を使用すると、データ モデルに関連付けられたビジネス ロジックを視覚的に作成できます。 drag-and-dropインターフェイスを使用してワークフロー、ルール、およびアクションを定義することにより、手動コーディングを必要とせずにアプリケーションのコア機能を迅速に開発できます。

REST API と WSS エンドポイント

AppMasterデータ モデルの REST API と WSS エンドポイントを自動的に生成し、アプリケーションとデータベース間のスムーズな通信を可能にします。これらのendpoints OpenAPI 仕様に従っており、さまざまなフロントエンド フレームワークやサードパーティ アプリケーションとの互換性が保証されています。このプラットフォームは、API を効率的に探索、テスト、管理するのに役立つ Swagger ドキュメントも生成します。

ソースコードの生成と展開

AppMasterアプリケーションのソース コードを生成し、構築するための強固な基盤を提供します。 Enterprise サブスクリプションを使用すると、アプリケーションの完全なソース コードにアクセスし、それらをオンプレミスにデプロイできます。生成されたアプリケーションは、Web アプリケーションには Vue3 フレームワークを使用し、Android アプリケーションにはJetpack Compose 、iOS アプリケーションにはSwiftUIを備えた Kotlin を使用し、高いパフォーマンスと互換性を保証します。

技術的負債の解消

AppMasterを使用する独特の利点の 1 つは、技術的負債を排除できることです。 AppMasterブループリントに変更が加えられるたびに、アプリケーションを最初から再生成します。このアプローチにより、アプリケーションは常に最新の設計原則とベスト プラクティスに従って最新の状態に保たれ、長期的にはアプリケーションの保守の複雑さとコストが大幅に軽減されます。

結論

RDBMS でのデータ モデリングは、アプリケーション開発プロセスの重要なコンポーネントです。さまざまな種類のデータ モデルと、その作成と実装に関連する手法と方法論を理解することで、より効率的かつ効果的なデータベース設計プロセスを実現できます。 AppMasterの直観的なno-codeプラットフォームを使用すると、データ モデル、バックエンド、Web、モバイル アプリケーションを視覚的に設計してデプロイできるため、迅速なアプリケーション開発、メンテナンス コストの削減、技術的負債の排除が可能になります。 AppMasterのパワーを活用することで、開発者や企業はアイデアをより迅速かつ効率的に実現することができ、その結果、今日のテクノロジー業界で競争上の優位性を得ることができます。