カーディナリティ

エンティティ間の関連における対応の数を表す概念。1対1、1対多、多対多の3種類がある。データベース設計では多対多の関連を中間テーブルに分解して1対多に変換する。

E-R図などで、関連する2つのエンティティのインスタンスが何対何で対応するかを表す性質。1対1、1対多、多対多があり、相手が存在しない場合を許すかどうか（0を含むか）も併せて表す。データベースの物理設計では、列に含まれる異なる値の個数を指す意味でも使い、値の種類が少ない列はビットマップインデックス、多い列はB木インデックスが向くといった索引の選択の根拠になる。

データモデルで、関連する2つの実体の間の、インスタンスの数の対応関係（多重度）。1対1、1対多、多対多があり、E-R図などに記述する。関係データベースの設計では、多対多の関連は連関エンティティ（中間の表）を設けて2つの1対多の関連に分解する。

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。

概念データモデルを、関係モデルなど特定のデータベース方式に合わせて表現したモデル。表・列・キー・制約を定めるが、格納方法や索引といった実装の詳細はまだ扱わない。

論理データモデルを、実際に使うDBMSの機能に合わせて具体化したモデル。データ型、索引、ファイル配置、容量見積りなど、性能と実装に関わる事項まで決める。

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。

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。

特定の製品や実装方式に依存せず、業務の対象と関係だけを表したデータモデル。E-R図で表現されることが多い。まずこれを作り、論理・物理データモデルへと具体化していく。