エンティティとは？データベース設計とデータモデリングの基本概念

はじめに
エンティティとは？データモデリングの文脈での定義
エンティティとテーブルの違い
エンティティの構成要素とデータベース設計における役割
データベース設計におけるエンティティの分類
エンティティ設計の重要性
エンティティ設計のベストプラクティス
まとめ

はじめに

データベース（DB）設計やデータモデリングにおいて、「エンティティ（Entity）」は最も基本的な概念の一つです。エンティティを適切に定義し、管理することがデータの整合性や品質を高める鍵となります。

本記事では、エンティティの基本的な概念から、データベース設計におけるエンティティとテーブルの違い、実践的な設計ポイントについて詳しく解説します。

エンティティとは？データモデリングの文脈での定義

エンティティ（Entity）とは、データベースやデータモデル内で管理・識別される「対象（オブジェクト）」を指します。データモデリングの文脈では、エンティティは特定の情報を体系的に整理し、データベースの構造を設計するための基本単位となります。

エンティティは以下のような具体的な対象を表すことができます。

物理的な対象（例：顧客、商品、店舗）
抽象的な概念（例：注文、契約、売上）
イベントや取引（例：支払い、予約、ログイン履歴）

エンティティを適切に定義することで、データの整理や活用がスムーズになり、データ管理の効率化が図れます。

エンティティとテーブルの違い

エンティティとテーブルは混同されがちですが、概念としては異なります。

項目	エンティティ	テーブル
定義	データの構造や関係を設計する抽象的な概念	実際にデータを格納する物理的なデータ構造
役割	ビジネスルールを表現し、データ間の関係を整理する	データの永続的な保存と管理を行う
実装	ER図（エンティティ・リレーションシップ図）などで表現	RDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）で実装される

エンティティは、設計の段階でデータモデルを作成するために使用され、テーブルはその設計を実装する段階でデータを格納するものです。

エンティティの構成要素とデータベース設計における役割

エンティティを適切に設計するためには、以下の要素を考慮する必要があります。

1. エンティティ名（Entity Name）

エンティティには分かりやすい名前を付けることが重要です。例えば、「顧客情報」を管理する場合、「顧客（Customer）」というエンティティ名を設定します。

2. 属性（Attributes）

エンティティには属性（カラム）が存在し、それぞれのエンティティの特性を表します。

例：顧客エンティティの属性

属性名	データ型	説明
顧客ID	整数（PK）	ユニークな顧客識別子
氏名	文字列	顧客のフルネーム
メールアドレス	文字列	連絡先メールアドレス
登録日	日付	顧客がシステムに登録した日

3. 主キー（Primary Key, PK）

エンティティ内で一意に識別できるカラムを主キー（PK）と呼びます。顧客エンティティであれば、「顧客ID」が主キーになります。

4. リレーションシップ（Relationships）

エンティティ同士はリレーションシップ（関係）を持つことがあります。

例：顧客と注文の関係

1対多の関係（1人の顧客が複数の注文を行う）
多対多の関係（複数の顧客が複数の商品を購入する）

ER図（エンティティ・リレーションシップ図）で表すと以下のようになります。

[顧客] --- (1対多) --- [注文]

データベース設計におけるエンティティの分類

エンティティにはいくつかの種類があり、用途に応じて適切なものを選択する必要があります。

1. 独立エンティティ（Independent Entity）

他のエンティティに依存せず、単独で管理可能なエンティティ。

例：顧客、商品、社員

2. 従属エンティティ（Dependent Entity）

他のエンティティと関係を持ち、それが存在しないと意味をなさないエンティティ。

例：注文明細（注文に紐づくデータ）

3. 連携エンティティ（Associative Entity）

多対多の関係を管理するためのエンティティ。

例：学生と授業の関係を管理する「受講履歴」

エンティティ設計の重要性

エンティティ設計は、データベースやシステム全体のデータ構造を決定する基盤となるため、データの整合性、可用性、拡張性、パフォーマンス に大きな影響を与えます。適切なエンティティ設計を行うことで、以下のようなメリットが得られます。

データの整合性を保つ

- 正規化によりデータの冗長性を排除し、データの一貫性を確保。
- 制約（主キー、外部キー、一意制約など）を適切に設定し、矛盾のないデータ管理を実現。

パフォーマンスの向上

- 適切なインデックス設計や、アクセス頻度の高いデータのキャッシュ化により、検索速度を最適化。
- エンティティ間の関係性を最適化し、JOINの回数を減らすことで、データ取得のコストを削減。

スケーラビリティの確保

- 将来的なデータ量の増加に備え、水平・垂直スケーリングを考慮した設計 を行うことで、システムの拡張性を高める。
- 分散データベース（シャーディングなど）にも適用しやすい設計にすることで、大規模データに対応。

データの操作性と保守性の向上

- 変更に強い設計を行うことで、ビジネス要件の変化にも柔軟に対応。
- モジュール化やAPIとの連携を考慮した設計により、システム開発・運用の負荷を軽減。

エンティティ設計のベストプラクティス

明確なドメインモデリングを行う

業務やシステムが扱う「ドメイン（領域）」を整理し、その構造や関係をモデル化するプロセスのことです。ビジネスルールや概念を明確にし、それをシステム設計やデータモデリングに活かすための手法として用いられます。

適切なキー選定（自然キー vs. 代理キー）

自然キー（Natural Key）とは、すでにデータの中に存在しており、そのまま一意性を保証できる属性（カラム）を主キーとして使用するものです。代理キー（Surrogate Key）とは、データの中には本来存在しないが、システム上の管理のために新たに作成する一意な識別子を主キーとするものです。一般的に自動採番（Auto Increment）や UUID（Universally Unique Identifier）を使うことが多いです。