概念モデル、論理モデル

データモデリングは、さまざまなモデリングデザインを使用するため、多くのモデラーを混乱させる作業である。データモデリングには、概念モデル、物理モデル、論理モデルの3つのスタイルがありますが、どのモデルも重複する原則が多いため、利用する側としては混乱します。さらに、専門用語が飛び交い、混乱を極めている。本稿では、読者の疑問を払拭するために、概念モデルと論理モデルの違いを簡単な視点から明らかにしようとするものである。

概念的なデータモデリング

実体-関係モデルは、概念データモデルの基本的な機能である。このモデルのERDでは、エンティティはボックスで、関係はダイアモンドで表現される。リレーションシップの例としては、顧客からの注文があり、エンティティの例としては、企業が関心を持つ可能性のあるものすべてが含まれる。このモデルは、1976年にpeterchenが開発したものです。しかし、その後、このモデルは希薄化し、現在では純粋な形で使われることはほとんどない。

概念データモデルでは、エンティティとリレーションシップの他に、データアイテムが存在する。これらのデータ項目は、その属性としてエンティティにリンクされている。すべてのエンティティに共通する多くのデータ項目は、モデル内の多くのエンティティにリンクさせることができます。概念データモデルの特徴は、業務で使用するエンティティに同じ用語を使用することである。コンセプトモデルは比較的シンプルですが、今日の企業の複雑さを考えると、もはやそうではありません。今日の環境において、エンティティとその関係を記述するために、概念的データモデリングは非常に高い抽象度を必要とします。

論理的なデータモデリング

Itデータをビジネスデータとして実装する場合、論理データモデルを使用する必要がある。概念モデルでは、エンティティやリレーションシップに名前を付ける際に順序は必要ないが、論理モデルでは、属性を作成する際に組織を考慮することが必要である。そして、外部キーによってテーブルが複雑に見える場合は、プロキシキーを使って簡略化することができる。これができたら論理モデルの方が物理モデルに近いように見える。しかし、それでも概念モデルとの類似性がある。論理モデルは、主キー、外部キー、代替キーを持つが、ターゲットデータベース・プラットフォーム用の特別なキーはない。