論理設計から動くシステムへ：ゼロからのデータモデリング入門（11）（1/3 ページ）

前回「ビジネスの変化に強いデータモデルを作る」では応用品質である「安定性検証」について説明しました。今回は、ビジネスを反映したER図を実際に動くシステムとするために必要となる、物理データモデリングについて解説します。

» 2009年12月15日 00時00分公開

[ITmedia]

調査／分析を行う物理データモデリング

　第7回「物理データモデル作成のポイントは“森→木→森”」でもお伝えしましたが、物理データモデリングとは、単純に論理データモデルをRDBMSへ実装することではなく、ビジネスを可視化した論理データモデルとの乖離（かいり）を最小限に抑えつつ、システムのレスポンス、運用のしやすさなどを考慮したデータモデルへ調整することです。また、RDBMSを運用／保守していく中で、システム変更や拡張要求によりデータベース構造に影響を与え、修正が必要となることがないように、あらかじめ物理データモデリングの段階でしっかり調査／分析することが重要です。この調査／分析フェイズが「処理効率設計」です。

　処理効率設計では、後述するCRUD図と論理I/O試算表を使い「森を見て（ボトルネックの発見）木を見て（アクセス方式の検討）森に帰る（格納方式の検討）」を実施します。具体的には、CRUD図を使ってシステムの性能に影響を及ぼすプログラム（ホットスポット）候補を選定し、絞り込まれたプログラムからデータ（エンティティ）への論理I/O数を算出して処理性能を定量的に見積もり、対応策を検討します。

ホットスポット候補の選定

　ホットスポット候補の選定には、データとプロセスの関連性を示すCRUD図の作成が必要です。CRUD図からいくつかのポイントに着目し、ホットスポット候補を決めるという流れになります。

●図1　ホットスポット候補の選定（クリックで拡大します）

1．CRUD図を作成する

　図1はCRUD図の例です。CRUD図では縦軸にプロセス（プログラム）、横軸にエンティティを配置し、以下の（1）から（4）を記載することで、「どのプロセスがどのエンティティを参照しているのか」「どのエンティティがどのプロセスから参照されているのか」を明確にします。

（1）プロセス名：

　システム設計書などからプロセス名を記載します。

（2）エンティティ名：

　ER図を基にエンティティ名とデータ件数を記載します。

（3）アクセスパターン：

　システム設計書、ER図を基にプロセスからエンティティへのアクセスパターン（C：Create（生成）、R：Retrieve(参照）、U：Update(更新）、D：Delete(削除））を記載します。次に、C、R、U、Dをそれぞれ「1」として計算し、プロセスごとに合計したものを「アクセスパス長」欄に、エンティティごとに合計したものを「CRUD数」欄にそれぞれ記載します。ちなみにプロセスまたはエンティティごとに集計したものを「アクセスパターン長」と呼びます。

（4）性能評価指標：

　実行頻度、重要度、要求性能値などの情報を記載します。性能評価指標値は3〜5段階を目安に定義します。例えば実行頻度を考えた場合、月ごとの頻度を正確に記載するのではなく、おおよその回数を把握し全体の重要度を2（A）:5（B）:3（C）といった割合で定義します。この中から全体の2割をピックアップし分析を行うといった考え方になります。

　図1のCRUD図では「プロセスP1はエンティティE1を参照し、エンティティE3にデータを作成、参照、更新、削除している」ことが分かります。