概念データモデル

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。

現実世界のデータ要件を、DBMS非依存の形で抽象化して表現したモデル。ER図が代表的な表記法で、エンティティ、属性、関連を用いてデータ構造を記述する。データベース設計の第一段階として作成される。

実装方式を意識せず、業務上の実体と関係だけを表現したデータモデル。利用部門と合意を形成するための共通言語として使われる。

業務で扱うデータを、エンティティ、属性、エンティティ間の関連として表したデータモデル。特定のDBMSや実装方式に依存しない形で業務の意味を表現するもので、E-R図やUMLのクラス図で記述する。利用部門と業務ルールを確認する手段となり、これを論理データモデル、物理データモデルへと具体化していく。

業務で扱うデータとデータ間の関係を、特定のDBMSに依存せずに表したモデル。E-R図などで実体（エンティティ）、属性、関連を表し、利用者と開発者がデータの構造について合意するために使う。これを基に、特定のデータモデルに沿った論理データモデル、格納の方法まで決める物理データモデルへと詳細化する。

対象とする業務で扱うデータを、特定のDBMSや実装方法に依存しない形で、実体（エンティティ）、属性、実体間の関連（リレーションシップ）として表したデータモデル。E-R図などで記述し、業務の理解と利用者との合意形成に使い、論理データモデルの基になる。

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。

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。