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。

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。

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。

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。

業務で扱うデータの要素とそれらの関係を図や記法で表現し、データ構造を設計すること。概念データモデル、論理データモデル、物理データモデルの順に詳細化し、E-R図などを用いる。システム間でデータの意味をそろえ、データ統合や品質確保の土台になる。

現実世界の対象を、データの構造、データ間の関係、データが満たすべき制約によって抽象的に表したもの。抽象度に応じて概念データモデル、論理データモデル、物理データモデルの段階があり、データの表し方として関係モデル、階層モデル、ネットワークモデル、グラフ型のデータモデルなどがある。

ある表の列のうち、他の表（または同じ表）の主キーなどを参照し、表の間の関連を表す列。外部キーの値は、参照先に存在する値かNULLでなければならないという参照制約によって、表の間の整合性が保たれる。

業務で扱うデータに着目し、データの構造を先に分析・設計して、それを基に業務処理やシステムを設計する手法。データは処理の手順よりも変わりにくいため、安定したシステムを作りやすく、データの重複や不整合も防ぎやすい。処理の流れを中心に設計するPOA（プロセス中心アプローチ）と対比される。