Database Modeling (Team study 2018, Japanese) * This document was written for non-profit purposes, and if there is a copyright problem please contact me.

1. Team Study
2018/11/30, Kihyun Kim
Database Modeling

2. Team Study
Data Modeling is
 Modelingとは複雑な現実世界に存在するデータを単純化させて表
現してコンピュータ世界のデータベースに移す変換過程
 Modelingの特徴
– 抽象化：一定の形式に合わせて表現
– 単純化：規約や表記法と言語で表現
– 明確化：誰でも誤解しないように正確に表現
 Modelingの観点
– Data (What)：業務と関連するデータ
– Process (How)：業務の処理内容/作業
– Interaction (CRUD)：業務によるデータの変化

3. Team Study
Without Database Modeling

4. Team Study
Data Modeling Tools
 Unified Modeling Language (UML)
– Rational Rose
– Visual Studio
– Visio
– StarUML, …
 Entity Relationship Diagram (ERD)
– Erwin
– MySQL Workbench
– draw.io , …

5. Team Study
Data Modelingの3段階 – Step #1
 Step #1 Conceptual (Enterprise) Modeling
 概念的モデリングは現実世
界のデータを抽象化を通じ
て概念世界のデータで表現
する過程
 情報モデリングまたは、概
念的設計と同じ概念。主に
ERモデルという概念的デー
タモデルを使って、モデリ
ング結果をERDで表現

6. Team Study
Data Modelingの3段階 – Step #2
 Step #2 Logical Modeling
 論理的データモデリングは概念世
界の個体タイプをDBMSが支援す
る論理的データモデルに変換させ
る過程
 論理的設計(Logical Design)と同
じ概念

7. Team Study
Data Modelingの3段階 – Step #3
 Physical Modeling
 物理的データモデリ
ングは論理的データ
モデルを物理的デー
タ（データベース）
構造に変換させる過
程
 物理的設計(Pysical
Design)と同じ概念

8. Team Study
MySQL Workench 8.0 CE
 MySQLに最適化
 無料
 Multi-Platform : Windows, MaxOS, Linux
 商用ツールと競争できるほどの機能
– Database Design & Modeling
– SQL Development
– Database Administration
– Database Migration

9. Team Study
実際のモデリング作業 (RDBMS)
1. Create Entity(Table) & Attribute(Column)
– Think Naming
2. Select Primary Key
– Think Data Length
– Sequence or UUID
3. Normalization (正規化)
1. 第１正規化：重複Data、重複Columnの分離
2. 第２正規化：複合PKの場合、PKのColumnのすべてに依存しないColumnの分離
3. 第３正規化：PKじゃない他のColumnに依存するColumnの分離
4. 第４・５正規化
4. Simulation (検証)
5. Input Base Data
6. Applying (Forward Engineering )

10. Team Study
Relationship
 次数 (Cardinality)
– 1:1
– 1:N
– N:N
 選択性（必須有無）
– Mandatory
– Optional
 Foreign Key Options
– RESTRICT
– CASCADE
– SET NULL
– NO ACTION ?

11. Team Study
JSON Column on RDBMS
 RDBMS
– Oracle >= 12c
– MySQL >= 5.7.8
– PostgreSQL >= 9.2
 Profits
– アプリケーションやSPとに大きい変更なし
にSchema変更が可能
 Problems
– Can’t do Normalization (正規化)
– Can’t make Relationship
– Can’t do Data validation
– Hard to Optimize Searching
TABLE
Key Column Type
PK Id bigint
data json
Go to No-SQL
極端な使用も可能

12. Team Study
参考
 https://gerardnico.com/data/modeling/modeling
 http://tech.devgear.co.kr/index.php?mid=db_kb&document_srl=320
 http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=tomatosoft&logNo=220853122078
 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/create-table-foreign-keys.html
 https://www.thomascerqueus.fr/json-fields-relational-databases-postgresql/