論理データモデルとは？初心者でも分かる基本ガイドと実例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

論理データモデルとは何か

データベースを作るときには どのような情報をどのように整理するかを決める必要があります。論理データモデルはその整理の段階の一つで、現実の世界の情報を「何をデータとして扱うか」「それらをどう結びつけるか」を図で表す方法です。物理的な保存方法や使うソフトウェアの話はまだ抜きにして、データの構造だけを考えます。

具体的には、現実の事物を「エンティティ」として、各エンティティが持つ特徴を「属性」として整理します。さらにエンティティ同士の関係を「関係」として描き、一意に決まる識別子を設けます。これによって後でプログラムやデータベース設計者が、データを正しく保存・照会できる土台を作れます。

論理データモデルの3つの要素

エンティティ とは現実のモノや概念をデータとして表す対象のことです。例として生徒や科目、教員などが挙げられます。

属性はエンティティの特徴を表す情報です。生徒なら氏名、生年月日、メールアドレスなどが属性になります。

関係はエンティティ同士のつながりを表します。たとえば「生徒が科目を学ぶ」や「教員が科目を担当する」といった関係をモデルに置きます。

主キーと識別子

各エンティティには 主キー と呼ばれる一意の識別子があります。主キーのおかげで同じ名前の生徒がいても、データを正しく区別できます。例として <span>生徒ID や科目ID が主キーになることが多いです。

正規化とデータの整合性

データを整理する上での約束ごととして 正規化 があります。正規化はデータの重複を減らし、更新時の整合性を保つための考え方です。代表的な段階には 1NF、2NF、3NF があります。

段階	意味
1NF	すべての値は原子値で並ぶ
2NF	主キーの全体に依存する属性だけを持つ
3NF	非キー属性同士の依存を排除する

実例で理解する

ここではシンプルな例として生徒、科目、成績の3つのエンティティを使います。次の表は エンティティ と 主な属性 の関係を示したものです。

エンティティ	主な属性
生徒	生徒ID、氏名、性別、生年月日
科目	科目ID、科目名、科目コード
成績	生徒ID、科目ID、点数、評価

このように整理すると、後で「生徒がどの科目を履修しているか」「誰がどの科目をどの点数で取得したか」が簡単に結びつけて照会できます。なお 論理データモデル はこの後に出てくる 物理データモデル の元になります。物理データモデルでは実際にデータベースのテーブルやカラム、インデックスといった保存の仕組みを決めます。

実務で使うときの流れ

実務では以下の手順で進めると理解しやすくなります。まず要件をヒアリングして、どんな情報が必要かを洗い出します。次にエンティティと属性を棚卸しして関係を描きます。最後に正規化を進め、冗長性を減らして一貫性を保てる設計を作ります。設計が固まったら、これをベースに 物理データモデル を作成して実装へ進みます。

ポイントのまとめ

論理データモデル はデータの「何をどう表すか」を決める設計図です。エンティティ、属性、関係、主キー、正規化といった要素を組み合わせて、重複を減らし整合性を保つモデルを作ります。

論理データモデルの同意語

論理データスキーマ: データの論理的な構造と制約を表すスキーマ。物理的な実装に依存せず、テーブル名・属性・型・制約等を定義した設計図。
論理スキーマ: データの論理的な構造を示す設計のこと。実装の詳細に左右されず、ビジネス要件を反映したデータ配置を表す。
リレーショナルデータモデル: 関係（テーブル）と属性の組み合わせでデータを表現する、代表的な論理データモデル。多くのリレーショナルデータベースで基盤となる考え方。
ERモデル: エンティティとリレーションを用いてデータの実体と関係を表現する設計手法。論理設計の代表的な手法として使われることが多い。
データモデル: データの構造・意味・制約を抽象化した設計。論理データモデルの総称として使われることがある。
情報モデル: データが表す概念の意味や関係を抽象化したモデル。論理データモデルと同様の目的で用いられることがある。
データスキーマ: データベースの論理設計を表す枠組み。属性・テーブル・関係・制約などを定義した設計情報。
データベース設計の論理段階: データの論理的構造を決定する設計段階。物理配置を決める前の段階で、論理データモデルと密接に結びつく。
論理データ設計: データの論理的な構造を設計する作業や成果物。テーブル設計、キー、制約、関係などを物理配置を考慮せず定義する。
論理データ構造: データの論理的な配列・関係を表す概念。データモデルの一部として用いられることがある。
データスキーマ設計: データベースの論理スキーマを設計・文書化する作業。テーブル構成や制約の定義を含む。

論理データモデルの対義語・反対語

物理データモデル: データを実際のデータベース管理システム（DBMS）上でどう格納・実装するかを定義する設計。テーブル設計、カラム型、制約（NOT NULL、UNIQUE、外部キー）、インデックス、パーティショニングなど、ストレージとパフォーマンスを意識した要素が中心です。論理データモデルが意味と関係性の整理を重視するのに対して、物理データモデルは実装レベルの具体性を扱います。
概念データモデル: 現実世界の事象や事実を高い抽象度で捉え、実体・属性・関係といった基本概念を定義するモデル。具体的なデータ型やDBMSの制約には踏み込みません。論理データモデルより抽象度が高く、全体像を共有する役割を持つ前段階の設計とされることが多いです。
階層データモデル: データを木構造の階層（親子関係）で表現する古典的なデータモデル。上位ノードと下位ノードの階層的な連携を重視します。論理データモデルの一般的な関係表現とは異なる構造を持ち、現代のリレーショナルモデルとは対照的な表現形式として挙げられることがあります。
ネットワークデータモデル: データをノードとエッジのグラフとして表現する古典的なデータモデル。複数の親を持てるなど複雑な関係を柔軟に表現できます。論理データモデルの正規化・リレーション設計とは別のデータ表現思想に対する対比として用いられることがあります。
非構造化データモデル: データの構造を厳密に定義しない、あるいはほとんど定義されていないデータの表現。自由形式の文書、動画、音声、画像などを扱うケースを想定します。論理データモデルのような整然としたテーブル構造と対照的な概念です。
オブジェクト指向データモデル: データとその振る舞い（メソッド）を一体化して扱う設計思想。データと動作を結びつけることで、現実のオブジェクトのような設計を目指します。論理データモデル（リレーショナル寄り）のアプローチとは異なる設計思想で、対比の例として挙げられます。