データベースとはどういうものか？

データベースの設計は、どの順番か？

概念設計では、対象とする実世界のデータ全てを調査・分析して、抽象化した〇〇を作成します。

データモデルとは何を一定の基準に従って表現（モデル化）したものか

概念データモデルとは、コンピュータへの実装を意識せずに、データの〇〇と〇〇の間の関連をあるがままに表現することに重点を置かれたデータモデル？

概念データモデルの作成には、特定のDBMSに依存せずにデータ間の関連が表現できる〇〇と〇〇が用意られる

概念設計のデータ分析では、業務で使用されている帳票や伝票、画面などを調査して、「どのような〇〇があるのか」「どのような〇〇が必要なのか」を洗い出します。

概念設計のデータ分析によって洗い出されたデータ項目を一定の基準に従って〇〇し、異音同義語や同音異義語を排除する

概念設計のデータ項目を標準化したのち、各データ項目の関連を整理して〇〇を行い、複数箇所に存在する同一データ項目（重複項目）を排除する

データ項目の標準化と定義 ①データ項目名の〇〇化 ②データ項目の〇〇の定義 ③データ項目の〇〇や〇〇の統一 ④各データ項目の〇〇源や〇〇の明確化

画面や帳票などから項目を洗い出し、データ分析を行なった結果として現実型の概念データを作成するデータ分析手法とは

最初に理想型の概念データモデルを作成してからデータ分析を行うデータ分析手法とは

ER図やUMLのクラス図で表現された概念データモデルは必ずしもデータベースに実装できる表現になっていない。 そこで、概念データモデルをデータベースに実装する〇〇に変換する

論理データモデルとは、データベース〇〇と呼ばれるデータモデルです。

親レコードに対する子レコードは複数存在しうるが、子レコードに対する親レコードはただ1つという特徴がある。 このため親子間の”多対多”の関係を表現しようとすると冗長な表現となる

レコード同士を網構造で表現する。 親子間の”多対多”の関係も表現できる。 ネットワークモデルともいう

データの2次元の表（テーブル）で表現する。 1つの表は独立した表であり、他のモデルが持つ親レコードと子レコードという関係を持たない

関係データベースを用意で実装する場合、概念データモデルを基に、〇〇や〇〇を含めたテーブル構造を作成する。

関係データベースを用いて実装する場合でテーブル構造を作成する際、テーブルの各列（データ項目）に設定される〇〇制約や〇〇制約などの検討も行う

データベースに要求される性能を満たすための設計とは

物理設計では、データの〇や〇〇頻度、さらに〇〇面も考慮ひて、最適な〇〇〇〇効率及び〇〇効率が得られるよう、データベースの物理的構造を設計する

物理設計の結果、十分な性能が得られないと判断された場合、〇〇設計に戻って、データ構造の〇〇〇を行う。

データベース設計における参照モデルとは

3層スキーマは、時間の経過や実世界が変わることによる理由で、データベースの構造を変更しても、その影響をアプリケーションプログラムが受けないようにするために、データの記述及び操作を行うための枠組み（スキーマ）を〇〇、〇〇、〇〇の3層に分けて管理しようと考えられた。

3層スキーマの3層の構成により、〇〇が確保する

利用者やアプリケーションプログラムから見たデータの記述。 関係データベースのビュー定義が〇〇スキーマ定義に相当する

データベース全体の論理的データ構造の記述。 「〇〇スキーマ🟰論理データモデル」ではあるが、〇〇スキーマ定義の際には使用するDBMSの特性が加味される。 ※〇〇は同じ語句

概念スキーマをコンピュータ上に具体的に実現させるための記述。 ブロック長や表領域サイズ、インデックスの定義などが〇〇スキーマ定義に相当する

3層スキーマにおけるデータの独立性は〇〇と〇〇に分けられる

論理データ独立性とは、実世界の変化に応じて概念スキーマを変更する必要が生じた場合でも、変更は〇〇という特徴がある

物理データ独立性とは、データの物理的な格納構造を変更してもアプリケーションに影響が及ばない、すなわち〇〇という特性がある

赤線の語句を上から順に答えよ

データを直接メモリに配置することにより最速のパフォーマンスを得ることを可能にするデータベースとは？

ER図は、対象世界にある情報を、〇〇と〇〇間の△△の2つの概念で表現した図です

実体（エンティティ）とは、実世界を構成する要素であり、実世界を〇〇化するときの対象物です。

実体（エンティティ）には”〇〇””△△”といった物理的な実体を伴うものと、物理的実体を伴わない◻︎◻︎的なもの（注文、受注などの事象）があります。

いずれのエンティティもそれ自体の〇〇や△△を表す◻︎◻︎を持ちます。

エンティティの属性が、ある具体的な値を持つとき、それを〇〇といいます。

エンティティ”顧客”の属性としては 「顧客番号、顧客名、住所、電話番号」なとが挙げられるが、このうち1つのインスタンスを1つにまとめ識別することができる属性は〇〇です。

「顧客は商品を注文する」「社員は組織に所属する」といった業務上の規則やルールなどによって発生するエンティティ間の関係のことをなんという？

「一人の顧客は複数の商品を注文し、1つの商品は複数の顧客から注文を受ける」場合のエンティティ間の関連はどうなる。

エンティティ間に「多対多」の関連がある場合、関係データベースへの実装が難しくなる。 そこで「多対多」の関連を「〇対△」「△対〇」の関連に分解します。

図6.1.5の”顧客”と”商品”の場合、リレーションシップである〇〇を1つのエンティティとして捉え、その主キー（識別子）に”顧客”の主キー（顧客番号）と”商品”の主キー（商品番号）を持たせます。 こうすることで、”顧客”と”〇〇”は「1対多」、”〇〇”と”商品”は「多対1」となります。

「多対多」のエンティティ間に介入させたエンティティを〇〇エンティティと言います。

エンティティ間に「1対多」の関連があるとき、「多」側のエンティティは「1」側のエンティティの主キー項目を〇〇として持ちます

図6.1.6の”注文”は、”顧客（顧客番号）”及び”商品（商品番号）”に依存するエンティティであり、両エンティティの存在無しでは存在できません。 このような他のエンティティに依存するエンティティを〇〇と言います。

図6.1.6の”顧客”と”商品”はどのエンティティにも依存せず独立に存在できるのを〇〇と言います。

ER図はループ構造を表現できるか？