カーディナリティ

エンティティ間の関連における対応数を示す概念。1対1、1対多、多対多の3種類があり、E-R図でテーブル間の関連の多重度を表現する際に使用される。

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。

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。

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。

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。

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。

対象の性質や特徴を表すデータ項目。オブジェクト指向ではクラスが持つデータを指し、操作（メソッド）と組にして定義する。データモデルではエンティティが持つ項目を指し、関係データベースでは表の列に対応する。