Schema Design

資料庫データベース Schema 設計せっけいガイド。Schema 類型るいけい、正規化せいきか流程フローと MongoDB 設計規則せっけいきそくを網羅もうら。

Schema Types

Relational Model

関連式リレーショナルモデルは最もっとも一般的いっぱんてきな資料庫データベースモデルで、テーブル（Table）を使用しようして資料データを組織そしきし、主鍵しゅけん（Primary Key）と外鍵がいけん（Foreign Key）でテーブル間かんの関係かんけいを確立かくりつする。

Star Schema

適用例てきようれい：

• Retail Sales Analysis（小売こうり販売はんばい分析ぶんせき）
• Financial Reporting（財務ざいむ報表レポート）
• Marketing Campaign Analysis（マーケティング活動かつどう分析ぶんせき）
• Inventory Management（在庫ざいこ管理かんり）

Star Schema の特徴とくちょう：

• 中心ちゅうしんは Fact Table（事実表じじつひょう）、度量値どりょうちを含ふくむ（販売額はんばいがく、数量すうりょうなど）
• 周囲しゅういは Dimension Tables（維度表ディメンションテーブル）、記述的きじゅつてき情報じょうほうを提供ていきょう（時間じかん、商品しょうひん、地域ちいきなど）
• 構造こうぞうが単純たんじゅんで、查詢クエリ性能せいのうが良好りょうこう

Snowflake Schema

適用例てきようれい：

• Customer Relationship Management (CRM)
• Healthcare Data Analysis（医療いりょうデータ分析ぶんせき）
• E-commerce Platform（電商でんしょうプラットフォーム）
• Supply Chain Management（サプライチェーン管理かんり）

Snowflake Schema の特徴とくちょう：

• Star Schema の正規化せいきか版ばん
• Dimension Tables をさらに多層構造たそうこうぞうに分割ぶんかつ
• 資料冗餘データじょうちょうを減少げんしょうするが、查詢クエリは複雑ふくざつになる

RDB Design Steps

Step 1: Write a Sentence

保存ほぞんする資料データを一文いちぶんで記述きじゅつする：

• Store the customer information and the orders that they made
• Store the car and the showroom that they are located in
• Store the students and the courses they are enrolled in at a specific date

Step 2: Pick Objects From Sentence

文ぶんから主要しゅようオブジェクトを抽出ちゅうしゅつ：

1. customer information
2. orders
3. car
4. showroom
5. students
6. courses
7. date

Step 3: Determine Relationship

• Does a customer have many orders, or does an order have many customers?
• Does a car have many showrooms, or does a showroom have many cars?
• Does a student have many courses, or does a course have many students?

Step 4: Create a Diagram

Step 5: Joining Table

Many-to-Many 関係かんけいの場合ばあい、Joining Table（関連表かんれんひょう）を作成さくせいする必要ひつようがある。

例れい：Student と Class の関係かんけい

誤あやまった方法ほうほう：

正ただしい方法ほうほう：

ER Diagram：

Normalization

正規化せいきかは資料データをテーブルに整理せいりするプロセスで、資料冗餘データじょうちょうを減少げんしょうし、資料完整性データかんぜんせいを確保かくほする。

1NF (First Normal Form)

第一正規化だいいちせいきか：重複値ちょうふくちを除去じょきょ

2NF (Second Normal Form)

第二正規化だいにせいきか：部分相依ぶぶんそういを除去じょきょ / 主鍵しゅけんの一部いちぶにのみ依存いぞんする欄位フィールドを除去じょきょ

欄位フィールドが主鍵しゅけんに依存いぞんするかを判断はんだん：

主鍵しゅけんに依存いぞんしない欄位フィールドは新あたらしいテーブルに移動いどう：

• Subject (subject ID, subject name)
• Teacher (teacher ID, teacher name, address)
• Course (course ID, course name)
• Student (student ID, student name, fees paid, date of birth, address)

Foreign Keys in Tables

2NF 結果けっか：

3NF (Third Normal Form)

第三正規化だいさんせいきか：間接相依かんせつそういを除去じょきょ / 主鍵以外しゅけんいがいに相依関係そういかんけいのある欄位フィールドを除去じょきょ

Transitive Functional Dependency（遞移すいい函数かんすう相依そうい）：

• Column A determines column B
• Column B determines column C
• Therefore, column A determines C

住所じゅうしょを例れいに：

ZIP code が city、state と suburb を決定けっていする。 Student が address ZIP code を決定けっていし、さらに suburb を決定けっていする。

分割結果ぶんかつけっか：

• Address Code (address code ID, ZIP code, suburb, city, state)
• Student Table → (student ID, course ID, student name, fees paid, date of birth, street address, address code ID)
• Teacher Table → (teacher ID, teacher name, street address, address code ID)

3NF ER Diagram：

4NF & BCNF

• 4NF：多値相依たちそうい（Multi-valued Dependency）を処理しょり
• BCNF (Boyce-Codd Normal Form)：複合主鍵ふくごうしゅけんはすべて外鍵がいけんである必要ひつようがある

MongoDB Schema Design

Design Rules

One-to-One

{
    "_id": "ObjectId('AAA')",
    "name": "Joe Karlsson",
    "company": "MongoDB",
    "twitter": "@JoeKarlsson1",
    "website": "joekarlsson.com"
}

One-to-Few (Embedding)

埋うめ込こまれたオブジェクトを個別こべつに読よみ取とることがほとんどない場合ばあい、埋うめ込こみモードを使用しようする。関連数量かんれんすうりょうは通常つうじょう 1000 以内いない。

{
    "_id": "ObjectId('AAA')",
    "name": "Joe Karlsson",
    "addresses": [
        { "street": "123 Sesame St", "city": "Anytown", "cc": "USA" },
        { "street": "123 Avenue Q",  "city": "New York", "cc": "USA" }
    ]
}

One-to-Many (Child-Referencing)

例れい：電商でんしょうサイトの商品しょうひんページ、一ひとつの商品しょうひんが複数ふくすうの部品ぶひんで構成こうせいされる。

Products Collection：

{
    "name": "left-handed smoke shifter",
    "manufacturer": "Acme Corp",
    "parts": ["ObjectID('AAAA')", "ObjectID('BBBB')", "ObjectID('CCCC')"]
}

Parts Collection：

{
    "_id": "ObjectID('AAAA')",
    "partno": "123-aff-456",
    "name": "#4 grommet",
    "qty": "94",
    "cost": "0.94",
    "price": "3.99"
}

One-to-Squillions (Parent-Referencing)

時間じかんとともに資料量データりょうが成長せいちょうする場面ばめんに適てきしている（システムログ、取引とりひきログなど）。

Host Collection：

{
    "_id": "ObjectID('AAAB')",
    "name": "goofy.example.com",
    "ipaddr": "127.66.66.66"
}

Log Collection：

{
    "time": "ISODate('2014-03-28T09:42:41.382Z')",
    "message": "cpu is on fire!",
    "host": "ObjectID('AAAB')"
}

Many-to-Many

例れい：To-Do App、一人ひとりのユーザーが複数ふくすうのタスクを持もち、一ひとつのタスクが複数ふくすうのユーザーに割わり当あてられる。

Users Collection：

{
    "_id": "ObjectID('AAF1')",
    "name": "Kate Monster",
    "tasks": ["ObjectID('ADF9')", "ObjectID('AE02')", "ObjectID('AE73')"]
}

Tasks Collection：

{
    "_id": "ObjectID('ADF9')",
    "description": "Write blog post about MongoDB schema design",
    "due_date": "ISODate('2014-04-01')",
    "owners": ["ObjectID('AAF1')", "ObjectID('BB3G')"]
}