CRUD分析
CRUD Analysis
くらっどぶんせき
業務機能（プロセス）とデータ（エンティティ）の関係を、生成（Create）、参照（Read）、更新（Update）、削除（Delete）の操作で表したCRUDマトリクスを作って分析する手法。生成されないデータ、誰も参照しないデータ、複数の機能が同じデータを更新するといった問題を見つけ、データの責任の所在やシステムの分割を検討する。
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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。
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。
ドメイン駆動設計で、金額や住所のように、識別子を持たず、属性の値そのものによって等しいかどうかが決まるオブジェクト。生成した後に値を変えない（不変にする）のが原則で、値を変えるときは新しいオブジェクトに置き換える。
業務を遂行するために必要な人・物・場所などの資源を表すエンティティ。顧客、商品、部門、倉庫などが該当する。比較的安定したデータを持ち、イベントエンティティから参照される。
業務上の出来事や取引を表すエンティティ。注文、出荷、支払いなどが該当する。発生日時の属性を持ち、リソースエンティティを外部キーで参照する。時間とともにデータが増加する。
多対多のリレーションシップを解消するために導入される中間的なエンティティ。2つのエンティティの主キーを外部キーとして保持し、独自の属性を持つ場合もある。交差エンティティとも呼ばれる。