【保存版】データモデリングの始め方：概念データモデルから論理データモデルまで
2024-07-27
論理データモデルと概念データモデルの違い
概念データモデルは、組織全体のデータを抽象化し、エンティティ、属性、および関係を表現したものです。ビジネスドメインの主要な概念を捉え、それらの間の関係を明確にすることに重点を置いています。概念データモデルは、UML図やエンティティ関係図などのツールを使用して表現されます。
一方、論理データモデルは、概念データモデルを特定のデータベース管理システム（DBMS）に実装するための詳細な設計図です。エンティティ、属性、関係に加えて、データ型、主キー、外部キーなどの制約条件も定義します。論理データモデルは、ER図やDDL（Data Definition Language）を使用して表現されます。
例えると、概念データモデルは家の間取り図、論理データモデルは実際の建築設計図のようなものです。間取り図では、部屋の配置や広さなどの全体的なレイアウトを把握できますが、具体的な寸法や材料の情報は含まれていません。一方、建築設計図では、壁の厚さ、使用される木材の種類、電気配線の場所など、建物を実際に建てるために必要な詳細な情報がすべて含まれています。
| 項目 | 概念データモデル | 論理データモデル |
|---|---|---|
| 抽象度 | 高い | 中程度 |
| 目的 | ビジネスドメインの主要な概念を理解する | 特定のDBMSでデータを格納するための詳細な設計を作成する |
| 表現 | UML図、エンティティ関係図 | ER図、DDL |
| 内容 | エンティティ、属性、関係 | エンティティ、属性、関係、データ型、制約条件 |
| 用途 | 要件定義、コミュニケーション | データベース設計、実装 |
概念データモデルと論理データモデルは、どちらもデータモデリングにおいて重要ですが、異なる目的と役割を持っています。概念データモデルは、ビジネスドメイン全体の理解を深めるのに役立ち、論理データモデルは、特定のDBMSでデータを効果的に格納するための詳細な設計を作成するのに役立ちます。
- 上記の説明は、リレーショナルデータベースを前提としたものです。NoSQLデータベースなどの他のデータモデルでは、用語や表現が異なる場合があります。
- データモデリングは、複雑なプロセスであり、上記の説明は簡略化されたものです。詳細については、データモデリングに関する書籍や資料を参照することをお勧めします。
- 目的を理解する: コードを使用する前に、その目的を理解することが重要です。コードが何を実行しようとしているのか、どのような入力を必要としているのか、どのような出力を生成するのかを理解する必要があります。
- コードを実行する: コードを理解したら、実際に実行してみましょう。これにより、コードがどのように動作するかを確認し、問題をデバッグすることができます。
Python:
# 2 つの数を足す
def add_numbers(a, b):
"""2つの数を足して返します。
Args:
a: 最初の数。
b: 2番目の数。
Returns:
a と b の合計。
"""
return a + b
# 例として使用
sum = add_numbers(5, 3)
print(sum)
JavaScript:
// 2 つの数を足す
function addNumbers(a, b) {
return a + b;
}
// 例として使用
var sum = addNumbers(5, 3);
console.log(sum);
Java:
// 2 つの数を足す
public class AddNumbers {
public static void main(String[] args) {
int a = 5;
int b = 3;
int sum = a + b;
System.out.println(sum);
}
}
比較表
| 項目 | 論理データモデル | 概念データモデル |
|---|---|---|
| 抽象度 | 中程度 | 高い |
| 目的 | 特定のDBMSでデータを格納するための詳細な設計を作成する | ビジネスドメイン全体の理解を深める |
| 表現 | ER図、DDL | UML図、エンティティ関係図 |
| 内容 | エンティティ、属性、関係、データ型、制約条件 | エンティティ、属性、関係 |
| 用途 | データベース設計、実装 | 要件定義、コミュニケーション |
| 利点 | 具体的なデータベース設計を作成できる | ビジネスドメイン全体を理解しやすい |
| 欠点 | 特定のDBMSに依存している | 抽象的な表現のため、実装が難しい場合がある |
例
- エンティティ: 顧客、商品、注文
- 属性: 顧客ID、顧客名、商品ID、商品名、注文ID、注文日、注文金額
- 関係: 顧客が注文する、商品が注文に含まれる
- データ型: 顧客ID：文字列、顧客名：文字列、商品ID：数値、商品名：文字列、注文ID：数値、注文日：日付、注文金額：数値
- 制約条件: 顧客IDは主キーである、商品IDは主キーである、注文IDは主キーである、顧客IDは注文テーブルの顧客ID列と外部キーで参照されている、商品IDは注文テーブルの商品ID列と外部キーで参照されている
- 属性: 顧客：顧客ID、顧客名、住所、電話番号、商品：商品ID、商品名、価格、在庫数、注文：注文ID、注文日、注文金額、顧客ID、商品ID
論理データモデルと概念データモデルは、どちらもデータモデリングにおいて重要な役割を果たしますが、異なる目的と役割を持っています。
- 論理データモデルは、特定のDBMSでデータを効果的に格納するための詳細な設計を作成するために使用されます。
- 概念データモデルは、ビジネスドメイン全体の理解を深め、関係者間で共通の理解を醸成するために使用されます。
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