はじめに
この記事を読んでいるあなたは、おそらくデータベースアーキテクトとしての役割を強いられていることでしょう。これは様々な形であなたに降りかかる可能性があります。既存のデータモデルに対して初めて（または40回目の）改善やパッチ作業を任された開発者やアナリストかもしれませんし、あるいは新米の闘牛士のように空っぽのデータベースという真っ白なキャンバスを前に立ち尽くしているのかもしれません。2つの確かなことがあります。1つ目は、情報が可能な限り効率的かつ便利に保存され、取得される必要があること。そして2つ目は、それを実現するのがあなたであるということです。このガイドは、情報のモデリングと、耐久性があり保守しやすいデータベーススキーマ設計の作成について理解を深めるのに役立ちます。私たちは主にリレーショナルデータベースに焦点を当てるため、SQLを使ったデータの保存と取得の基本的な理解を持って臨むべきです。理想的には、実験用の独自のデータベースを用意することをお勧めします。例は、フリーでオープンソースのデータベース管理システムであるPostgreSQLで示されます。
さて、データモデリングについてです。コンピューティングの他のすべてと同様に、掘り下げていけば結局は数学に行き着きます。しかし、その日常的な実践は、様々なシステムを流れる情報を構造化し管理するレベルにほぼ完全に抽象化されています。集合や述語といった数学的な基礎については後で触れますが、データベース設計者は、生来の数学的効率性だけでなく、可読性と保守性の問題を解決しなければなりません。ハインツ・クラインとカッレ・リューティネンが30年前に述べたように、
これは最終的に、（リレーショナルだけでなく他のデータベースも考慮に入れた）データモデル設計に関する完全な集中講座となることを意図しています。現時点では、書き上げた部分から順次公開しており、まずデータベースとデータモデリングの問題を組織およびシステム設計のコンテキストに位置づけること、そしてデータベース機能のあまり知られていない領域についても取り上げることに焦点を当てています。
