データモデル

データモデルは、システムが扱う「データ」をどのように整理し、構造化するかを表現したもの。データの属性（どんな情報を持っているか）やデータ同士の関係（どう繋がっているか）を明確にすることで、システム全体の設計や開発に役立つ。

たとえば「本のレビューアプリ」の場合、「ユーザー」、「本」、「レビュー」といったデータが、それぞれどんな属性を持っていて、それらがどう繋がっているのかを整理する必要がある。

データモデルには、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３つがある。

ユースケースで登場する要素（エンティティ）を抽出して、データの全体の関係性を整理した抽象的なモデル。 <概念ER図の例>←TODO：後日作成する

（例：ユーザー、レビュー、本など。）

概念モデルを論理的にデータベース上に実装できるレベルにまで具体化したモデル。エンティティが持つ情報（アトリビュート）を洗い出し、正規化（一般的に第三正規化まで）を実施する。

<論理ER図の例>←TODO：後日作成する

（例：ユーザー（名前、メールアドレス）、レビュー（評価、本文、投稿日）、本（タイトル、著者）など。）

データベースの正規化については以下を参照されたい。

論理モデルを実際に利用するデータベースのテーブルでどのようにデータを管理するかまで具体化したモデル。各項目の物理名や型付け、制約の決定、パフォーマンス改善のための調整（インデックス、マテリアライズドビュー、非正規化など）を実施する。

<物理ER図の例>←TODO：後日作成する