E-R図

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。

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。

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。

エンティティ（実体）とリレーションシップ（関連）を用いてデータ構造を図示するモデリング手法。データベース設計の基礎として使われるほか、システム構成要素間の関連の表記法としても利用される。

データベースの概念設計で用いるモデリング手法。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）の3要素でデータ構造を図式化する。論理設計のテーブル定義の基礎となる。

データベースの概念設計で用いるデータモデリング手法。エンティティ（実体）を矩形、属性を楕円、関連をひし形（またはリレーション線）で表現する。ピーター・チェンが提唱した。

実体（エンティティ）と関連（リレーションシップ）でデータ構造を表す図。実体間の対応関係（1対1、1対多、多対多）を明示できる。

対象業務のデータをエンティティ（実体）、属性、リレーションシップ（関連）で表す図。P.チェンが提唱し、関連には1対1、1対多、多対多のカーディナリティを記す（記法はチェン記法、カラスの足で多を表すIE記法など）。概念設計で多対多の関連が見つかった場合、論理設計では連関エンティティを置いて1対多の関連に分解する。

データの構造を、実体（エンティティ）、実体が持つ属性、実体間の関連（リレーションシップ）で表す図。関連にはカーディナリティ（1対1、1対多、多対多）を示す。概念データモデルの記述に使われ、業務分析や要件定義でデータの構造を整理するのにも使われる。

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。

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。

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。

データを関係（リレーション＝表）の集合として表現するデータモデル。各表はタプル（行）と属性（列）から構成され、関係演算（選択、射影、結合など）によってデータを操作する。

データを木構造で表し、親から子への1対多の関係で管理するデータベース。たどる経路が決まっているため高速だが、多対多の関係を表しにくい。関係データベース以前の主流方式。

データを網の目状のポインタで結び、多対多の関係も表せるようにしたデータベース。ネットワーク型ともいう。階層型の制約を解消したが、構造が複雑で変更に弱い。