良いデータモデルの作成方法

データモデルは、効率的で安定したシステムを構築するための基盤です。それはデータがどのように保存され、管理されるかを決定するだけでなく、システムのパフォーマンスやスケーラビリティにも直接的な影響を与えます。

この記事では、NocoBaseを使用して、ビジネスニーズに合ったデータ構造を迅速に構築するための効果的なデータモデルの作成方法をご紹介します。

データモデリングが初めての方でも、既存のモデルを最適化したい経験豊富な開発者でも、このガイドは貴重な洞察を提供します。

データモデルとは？

簡単に言うと、データモデルはデータを整理し、管理する方法です。それは、関連する文書を簡単にアクセスできるように同じフォルダーにまとめるようなものです。

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シンプルな例

生産工場を管理していると想像してください。生産プロセスや従業員情報を追跡する必要があります。このデータモデルを使用して、データを整理できます。

従業員テーブル: 工場内のすべての従業員の情報を記録します。例えば、従業員ID、名前、職位、部門など。
製品テーブル: 各製品の情報を記録します。製品ID、製品名、仕様、生産コストなど。
生産注文テーブル: 各生産タスクは生産注文を生成し、どの製品を生産するか、数量、責任者の従業員、開始時刻、終了時刻を記録します。

このデータモデルを使用することで、次のことを迅速に理解できます。

どの従業員がどの生産タスクを担当していますか？
各製品の生産状況はどうなっていますか？
生産中にリソースと時間がどのように管理されていますか？

良く構造化されたデータモデルは、工場管理者がリソースを効率的に配分し、生産の進捗を追跡し、生産プロセスの透明性と管理を確保するのに役立ちます。

💡さらに深堀り: 効率的なCRUDアプリを構築する方法

良いデータモデルの重要性

不適切なデータモデルのケース

データモデルが不適切に設計されていると何が起こりますか？

データの関係や正規化を考慮せずにデータモデルを設計すると、次のような問題に直面する可能性があります。

❌ データの重複

生産注文テーブルに従業員名や製品名を直接記録し、IDを介して「従業員」テーブルや「製品」テーブルにリンクしないと、毎回生産注文が作成されるたびにこの情報を繰り返し入力して保存する必要があります。

❌ 関係管理の欠如

従業員、生産注文、製品間の関係を明確に設計しないと、冗長で一貫性のないデータエントリが発生する可能性があります。例えば、複数の注文に参加する従業員は、従業員テーブルから選択するのではなく、毎回手動で入力する必要があるかもしれません。

悪いデータモデリング:

悪いデータモデリング.png

結果

😭 データの冗長性と不一致性:

従業員名や製品名が複数の注文に表示される場合、従業員名や製品情報の変更は、関連するすべての注文で手動で更新する必要があります。これにより、データの不一致のリスクが高まります。

😭 データメンテナンスの難易度が上がる:

新しい注文ごとに従業員や製品情報を手動で入力することは、作業負担を増やし、エラーの可能性を高めます。注文の数が増えるにつれて、このデータの維持はますます難しくなります。

😭 複雑なクエリと分析:

適切な関係がないと、特定の従業員に関連するすべての生産注文をクエリしたり、製品の生産データを要約したりするのが複雑で時間がかかります。

😭 パフォーマンスの問題

データ量が増加すると、クエリや操作が遅くなり、システムのパフォーマンスと日常業務の効率に大きな影響を及ぼします。

良いデータモデルを確立することは、特に複雑なデータ環境でのシステムの成功した運用にとって重要です。

良いデータモデルを構築する方法

良いデータモデルを構築するには、いくつかの標準的なステップがあります。

ビジネス要件を分解し、その後データモデリングに進むことができます。

ステップ1: ビジネス要件を理解する

目的を定義する: 解決したい問題や満たしたいニーズを明確に特定します。たとえば、工場の生産プロセスを管理しているのか、在庫や従業員情報を追跡しているのかを定義します。
主要データをリストする: 管理が必要なデータの種類を特定します。従業員情報、製品情報、生産注文記録など。

ステップ2: データエンティティを特定する

エンティティを決定する: エンティティはデータモデルの中心要素です。たとえば、工場管理システムでは、「従業員」がエンティティであり、「製品」と「生産注文」もエンティティです。
属性を定義する: 各エンティティには、その特性を表す属性があります。たとえば、従業員の属性には名前、職位、部門が含まれ、製品の属性には名前、仕様、生産コストが含まれ、生産注文の属性には注文番号、生産数量、開始時間、終了時間が含まれます。

ステップ3: エンティティ間の関係を定義する

関係を決定する: エンティティは通常、関係を持ちます。たとえば、1人の従業員が複数の生産注文に参加する場合や、1つの注文に複数の製品が含まれる場合などです。
関係図を描く: エンティティ間の関係図を描いて、データ間の接続を明確にします。従業員と生産注文、製品と生産注文間の関係を示します。

ステップ4: データモデルを正規化する

データの重複を避ける: 各情報はデータモデルに1回だけ表示されるようにし、重複を避けます。たとえば、従業員の連絡先情報や製品情報を複数のテーブルに保存しないでください。代わりに、関係を通じてこの情報をリンクします。
データの一貫性を保つ: データモデル内のデータ形式やタイプを一貫性を持たせます。たとえば、すべての日付形式が同じであり、製品仕様が一貫していることを確認します。

ステップ5: テストと最適化

データ操作をシミュレーションする: モデルでいくつかのシミュレートされたデータを処理して、ビジネスニーズに合致しているかを確認します。これにより、潜在的な問題を特定できます。たとえば、特定の製品のすべての生産注文をクエリしたり、従業員が関与しているすべての生産タスクを試してみてください。
モデルを調整する: テスト結果に基づいて、データモデルを最適化します。不合理な関係を調整したり、生産注文の完了状況を記録するための新しいフィールドを追加したりします。

ステップ6: ツールでデータモデルを実装する

ツールを選択する: プログラミングに不慣れな場合は、Excel、Google Sheets、LucidchartやDraw.ioなどの専門のデータベースモデリングツールを使用できます。より強力なソリューションが必要な場合は、NocoBaseを使用して、強力なデータモデリング機能を提供し、フロントエンドの表示をバックエンドのデータから分離します。データモデルが確立されたら、NocoBaseのシステムを通じて工場データを柔軟に管理できます。
データを入力する: これらのツールを使用してデータを入力し、関係を設定し、データモデルが実際に機能することを確認します。たとえば、NocoBaseにテーブルとフィールドを作成し、エンティティ間の関係を定義し、強力なシステムを介してデータを管理および操作します。

💡 詳しく読む: データ変換ツールの究極ガイド

ステップ7: メンテナンスと更新

定期的にチェックする: ビジネスが進化するにつれて、定期的にデータモデルをチェックし、更新し、現在のビジネスニーズに合致していることを確認します。たとえば、工場が生産を拡大する場合、新しい製品カテゴリや従業員の役割を追加する必要があります。
変更を文書化する: モデルに変更が加えられた場合、これらの変更を文書化して、チームの他のメンバーが新しいモデルを理解し、使用できるようにします。たとえば、新しい注文管理機能を追加する際に、この変更を記録し、関連する同僚に通知します。

NocoBaseで10分でデータモデルを迅速に構築

あなたの役割に戻りましょう、工場管理者の皆さん。😉

NocoBaseを使用して、より効率的な工場管理のために良いデータモデルを作成する手順を見ていきましょう。

💡さらに深堀り: UULがNocoBaseで物流システムのアップグレードを70%節約

ステップ1: ビジネス要件を理解する

あなたの工場は次の情報を管理する必要があります。

従業員情報: 従業員の名前、職位、部門を含む。
製品情報: 製品名、仕様、生産コストを含む。
生産注文: 各生産タスクの詳細を記録し、責任者、製品名、生産数量、作業開始時間と終了時間など。

ステップ2: データエンティティと属性を特定する

要件に基づいて、次のデータエンティティとその属性を特定できます。

テーブル名	従業員	製品	生産注文
フィールド名	従業員ID (自動生成)	製品ID (自動生成)	注文ID (自動生成)
	名前	名前	製品ID（製品テーブルにリンク）
	職位	仕様	従業員ID（従業員テーブルにリンク）
	部門	生産コスト	生産数量
			開始時間
			終了時間