論理データモデル

概念データモデルを、関係モデルなど特定のデータベース方式に合わせて表現したモデル。表・列・キー・制約を定めるが、格納方法や索引といった実装の詳細はまだ扱わない。

概念データモデルを、関係モデルなど採用するデータモデルの形式に落とし込んだもの。正規化を施して表と列、キー、制約を定義するが、索引や格納方法といった物理的な事項までは決めない。

概念データモデルを特定のデータモデル（関係モデルなど）に変換したもの。テーブル名、属性名、データ型、制約（主キー、外部キー、NOT NULLなど）を定義する。DBMS製品には依存しない。

概念データモデルを、採用するデータベース方式に合わせて具体化したモデル。項目、主キー、正規化などを定め、物理設計の前段となる。

概念データモデルを、採用するデータベースの方式（関係データベースなら表・列・主キー・外部キー）に沿って表し直したデータモデル。正規化によってデータの重複と更新時異状を取り除き、データ型や制約を定める。どの記憶装置にどう格納するかといった物理的な事項には立ち入らない。

概念データモデルを特定のデータモデル（関係モデルなど）に変換したもの。テーブル名、属性名、データ型、制約（主キー、外部キー、NOT NULLなど）を定義する。DBMS製品には依存しない。

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。

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。

データを記憶装置上のファイルに、どのような構造と順序で格納し、どのようにアクセスするかを決める方式。先頭から順に格納する順編成、キーから格納位置を計算する直接編成、索引を使う索引順編成などがあり、データベースの物理設計ではアクセスの特性に合わせて選ぶ。

大きな表や索引を、値の範囲（レンジ）、値の一覧（リスト）、ハッシュ値などの規則に従って複数の区画（パーティション）に分けて格納する、データベースの物理設計の手法。検索で不要な区画を読み飛ばせるため性能が上がり、古い区画の削除やバックアップなど運用の単位も小さくできる。

データベースの物理設計で、表や索引のデータを圧縮して格納すること。記憶容量とディスクの入出力量を減らせるため、大量のデータを扱う分析処理などで効果が大きい一方、圧縮と伸張（デコンプレッション）のためにCPUの負荷が増える。

圧縮（コンプレッション）して格納されたデータを、元の形に戻す（伸張する）処理。データベースでは、圧縮した表や索引のデータを読み出して処理するときに行われ、その分のCPU負荷が生じるため、圧縮の採否は記憶容量と処理性能の兼ね合いで判断する。