データモデルとは？意味をわかりやすく簡単に解説

データモデルとは

データモデルとは、システムで扱うデータを構造的に表現したものです。現実世界の情報をコンピュータ上で管理・利用するために、データの種類や属性、データの関連性などを定義します。データモデルを使用することによって、データベースの設計やアプリケーション開発を効率的に進めることが可能です。

データモデルは、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つの段階に分けられます。概念データモデルは、ビジネス要件に基づいてデータの全体像を把握するために作成されます。論理データモデルは、概念データモデルを基に、具体的なデータベースの種類に依存しない形でデータ構造を定義します。物理データモデルは、特定のデータベース管理システム（DBMS）に合わせて、テーブルやインデックスなどの物理的な構造を定義します。

データモデルを適切に設計することで、データの整合性を保ち、効率的なデータアクセスを実現できます。また、データモデルは、システムの変更や拡張にも柔軟に対応できる基盤となります。データモデルの設計は、システム開発の初期段階で重要な作業であり、その後の開発プロセス全体に大きな影響を与えます。

データモデルの種類

「データモデルの種類」に関して、以下を解説していきます。

• データモデルの種類（階層型）
• データモデルの種類（ネットワーク型）

データモデルの種類（階層型）

階層型データモデルは、データを親子関係のような階層構造で表現するモデルです。このモデルでは、一つの親ノードに対して複数の子ノードが存在できますが、一つの子ノードが複数の親ノードを持つことはできません。階層型データモデルは、データの構造が明確で理解しやすいという利点がありますが、複雑なデータ間の関係性を表現するには不向きです。

階層型データモデルは、初期のデータベース管理システムで広く利用されていましたが、現在ではリレーショナルデータベースモデルが主流となっています。しかし、特定の業務システムやファイルシステムなど、単純な階層構造が適している場合には、依然として利用されることがあります。階層型データモデルの代表的な例としては、IBMのIMS（Information Management System）が挙げられます。

データモデルの種類（ネットワーク型）

ネットワーク型データモデルは、データをネットワーク状の構造で表現するモデルです。階層型データモデルとは異なり、一つの子ノードが複数の親ノードを持つことが可能です。ネットワーク型データモデルは、より複雑なデータ間の関係性を表現できるため、階層型データモデルの制約を克服するために開発されました。このモデルは、データの柔軟性が高く、複雑なデータ構造を効率的に表現できます。

ネットワーク型データモデルは、階層型データモデルよりも複雑であるため、設計や管理が難しいという側面があります。しかし、複雑なデータ間の関係性を表現する必要がある場合には、有効な選択肢となります。ネットワーク型データモデルの代表的な例としては、CODASYL（Conference on Data Systems Languages）によって標準化されたデータベースシステムが挙げられます。