正規化

関係データベースのテーブル設計において、データの重複を排除し、整合性を保ちやすい構造にするための手法。第1正規形から第3正規形まで段階的に行う。

関係データベースにおいて、データの重複や更新時の矛盾を排除するためにテーブル構造を段階的に整理する手法。第1正規形、第2正規形、第3正規形の順に正規化を進め、データの冗長性を排除する。

リレーショナルデータベースの論理設計において、データの冗長性を排除し整合性を保つためにテーブル構造を整理する手法。第1正規形から第3正規形、さらにボイスコッド正規形などがある。更新時異常の防止が目的。

リレーションのデータ冗長性を排除し、更新異状（挿入異状、削除異状、修正異状）を防止するために、リレーションをより小さな単位に分解する手法。関数従属性や多値従属性に基づき、段階的に正規形に変換する。

実体（エンティティ）を矩形、関連（リレーションシップ）をひし形、属性（アトリビュート）を楕円で表現し、データ間の構造と関連を視覚的に示す図法。カーディナリティ（1対1、1対多、多対多）も表記する。データベースの概念設計や要件定義に用いられる。

パフォーマンス向上のため、正規化されたテーブルの結合を事前に行い、あえて冗長性を持たせるデータベース設計手法。テーブル結合の処理コストを削減できるが、データの冗長性による更新時の不整合リスクが増す。

実体（エンティティ）、属性（アトリビュート）、関連（リレーションシップ）の3要素でデータの構造を視覚的に表現する図法。データベースの概念設計や業務分析において、データ間の関係を明確にするために用いられる。

データを体系的に分類・管理するためのコード（番号・記号）の体系を設計すること。順番コード、区分コード、桁別コードなどの種類がある。

データベースの構造を外部スキーマ（利用者やプログラムから見たデータの定義）、概念スキーマ（データベース全体の論理的構造）、内部スキーマ（物理的な記憶構造）の3層に分けて管理する方式。データの独立性を高める。

実体（エンティティ）、関連（リレーションシップ）、属性（アトリビュート）を図で表現し、データの構造を視覚化する手法。エンティティを矩形、リレーションシップをひし形、属性を楕円で表す。データベースの概念設計や要件定義に用いられる。