非正規化

性能向上を目的として、正規化されたテーブルにあえて冗長性を導入する手法。結合処理の削減のためにテーブルを統合したり、集計値を保持する導出列を追加したりする。更新異状のリスクとトレードオフになる。

検索性能を上げるために、正規化した表をあえて統合したり、導出項目や他の表の項目を重複して持たせたりすること。結合の回数を減らせるので参照が速くなるが、同じデータを複数箇所で更新する必要が生じ、整合性を保つ仕組み（トリガや更新手順）が別に要る。参照が中心のデータウェアハウスのスタースキーマなどで使われる。

正規化した表を、検索の性能を高める目的で、あえて結合したり、冗長な列や集計値を持たせたりすること。表の結合の処理を減らして問合せを速くできるが、同じデータを複数箇所で持つため、更新時に不整合が起きないよう管理する必要がある。

3層スキーマアーキテクチャで、個々の利用者やアプリケーションから見たデータの見え方を定義する層。関係データベースではビューが該当し、必要な部分だけを見せることで、内部構造の変更から利用者を守る。

3層スキーマアーキテクチャで、データを記憶装置上にどう格納するかを定義する層。ファイル編成、索引の設定、領域の割当てなどを規定し、性能を左右する。格納スキーマとも呼ばれる。

データベースで扱う表、列、データ型、制約、権限などの定義情報を集めて管理する仕組み。メタデータの一元管理により、定義の重複や不整合を防ぎ、影響範囲の調査を容易にする。

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。

関係データベースの表を、データの冗長性を排除し更新時の不整合（更新異常、挿入異常、削除異常）を防ぐために分解する設計手法。第1正規形（繰り返し項目の排除）、第2正規形（部分関数従属の排除）、第3正規形（推移関数従属の排除）が基本。

特定のDBMSや実装技術に依存せず、業務で扱う情報の構造をエンティティとリレーションシップで表したモデル。E-R図で記述されることが多く、業務の理解と関係者の合意形成に用いる。