【目標】
・データの分析,データベースの設計の考え方を理解し,担当する事項に適用する。
・データの正規化の目的,手順を理解し,担当する事項に適用する。
・データベースの物理設計における留意事項を理解し,担当する事項に適用する。
- データ分析
対象業務にとって必要なデータは何か,各データがどのような意味と関連をもっているかなどの分析と整理,異音同義語,同音異義語の発生を抑えるデータ項目の標準化など,データ分析を行う際の考え方を理解する。
【用語例】
データ重複の排除,メタデータ,データディクショナリ
- データベースの設計
a. データベースの概念設計
DBMSに依存しないデータの関連を表現する方法として,E-R図やUMLを使用した構成要素,属性,関連の表し方,カーディナリティ(1対1,1対多,多対多)など設計の考え方を理解する。
【用語例】
概念データモデル, エンティティ,属性(アトリビュート),リレーションシップ
b. データベースの論理設計
データの重複や矛盾が発生しないテーブル(表)設計の考え方,主キー,外部キーなどの概念,一貫性制約などの制約の考え方を理解する。
【用語例】
論理データモデル, フィールド(項目),レコード,ファイル,NULL,一意性制約
- データの正規化
正規化の目的と手順,第一正規化,第二正規化,第三正規化を理解する。
【用語例】
完全関数従属,部分関数従属,推移関数従属
- データベースの物理設計
磁気ディスク上に記憶される形式など,データベースの物理的構造を設計する際に考慮する点を理解する。
【用語例】
ディスク容量見積り,論理データ構造のマッピング,性能評価