タスク管理Webアプリその7
そもそもデータベースの設計は
第1段階：概念設計
第2段階：論理設計
第3段階：物理設計になる
概念設計とはデータベースを用いる業務をする為に
必要なデータを抽出するフェーズ
つまり、データベースによって管理するものを抽出して
概念データモデルを作る。
概念設計の手順1：必要な要件の洗い出し
概念設計の手順2：データカテゴリを抽出する
データカテゴリとは、エンティティ(実体)と呼ばれ、目的を持った
データのまとまりを指す
例えば、社員データを管理するデータベースを作る時は、「所属部署」
「役職」「氏名がエンティティとして抽出する事が出来る
概念設計の手順3：概念データモデルとER図の作成
必要なエンティティの抽出が終われば、概念データモデルを作る。
この時点では、どのタイプのデータベースを利用するかは特定しない
概念データモデルを作る場合は、ER図を使う
第2段階：論理設計する上での手順
「論理設計」は概念データモデルを整理し、データベースの種類に
合わせて変換をするフェーズ。
論理設計では、作成した概念データモデルのデータ構造に
変更を出来るだけ加えない様にしながら性能を上げる
論理設計する上での手順1：データベースの種類を決定する
論理設計する上での手順2：データベースに沿った形に変換したテーブル定義を作成
データベースの種類を決めたら、沿った形にテーブル定義を行う
テーブル定義ではエンティティの属性を全て洗い出し、論理ER図を表す作業を行う
論理設計する上での手順3：作成したテーブルを正規化する
1つのテーブルに同じような値が複数登場するようなテーブルは「非正規型」になる。
そういった無駄な部分を削除するには、テーブルの正規化を行う必要がある
物理設計する上での手順は7つ
「物理設計」とは、物理的なデータ配置だけでなく、パフォーマンスを考慮して
データベースを整理するフェーズ
物理設計する上での手順1：文字列のデータ型を決める
ここで決める文字列のデータに保存するデータとしては、
「会社名」や「部署」「役職」「氏名」などが考えられま
文字列のデータ型には「CHAR（固定長文字データ）」
「VARCHAR（可変長文字列）」や「TEXT（長さ指定なしの可変長文字列）」など
物理設計する上での手順2：数字のデータ型を決める
数字のデータに保存するデータとしては、「等級」や「基本給」
「日当」「交通費」「出張宿泊費」などが考えられます
数字のデータ型には「INTEGER（整数型）」や「DOUBLE（浮動小数点数型）」などがあります。
数字で保存するデータに小数点が含まれるか否かによって決定
物理設計する上での手順3：半角英字のデータ型を決める
半角英数字のデータに保存するデータとしては、「社員番号」や「メールアドレス」「部署コード」「役職コード」などが考えられます。
また、半角英数字は1バイトの文字列型となっているため、
データ型には「CHAR（固定長文字データ）」「VARCHAR（可変長文字列）」や
「TEXT（長さ指定なしの可変長文字列）」などがあります。
物理設計する上での手順4：容量や性能要件の確認
物理設計する上での手順5：データベースにインデックスを登録する
データベースはインデックスを登録することで、
処理スピードを上げてパフォーマンスを向上させることができます。
物理設計まで行われて修正されたモデルを「物理データモデル」と言います
物理設計する上での手順6：データ領域を計算する
物理設計する上での手順7：ファイルの配置を決定する
データを格納するためのデータ領域を計算したら、
ハードウェアやソフトウェア上でのファイルの物理的配置を決める
まずER図とテーブル定義の作成を当面の目標にするか
