リレーショナルモデルのデータ構造. n項関係. • 集合. S1, , Sn. の直積集合. 1 , , X {( X. n ) |. 1 1 S ∈ X ∧ ∧. X ∈ S. } × S1 ×. Sn. S1, , Sn 上のn 項関係(n-ary relation) S1 × × Snの部分集合. 例:S1 = {a, b}, S2 = {c, d} のとき,S1 × S2 = {(a, c), (a, d), (b, c), (b, d)} {(a, c), (b, c)} はS1, S2上の二項関係(の一つ) リレーショナルデータモデルはn項関係を拡張. リレーションスキーマ(relation schema) リレーションスキーマR(A1, , An) 初期化中 リレーショナルデータモデル （ 関係データモデル ）と呼ばれる数学的なモデルに基づいて データ を秩序立てて格納した データ 集合である。 一件の登録単位は複数の属性（ attribute ）の組（ tuple ）で、同じ属性を持つ組を何件も集めた データ の集合体を リレーション （関係）という。 これは実際には縦横に項目が並んだ表（ テーブル ）の形で整理される。 リレーション が表に相当し、属性を縦方向に並んだ列（ column ）、組を横方向に並んだ行（ row ）として表す。 システムによっては行を「 レコード 」（ record ）、列を「 フィールド 」（ field ）と呼ぶこともある。 論理データモデルとは、概念データモデルの内容をより詳細化したものです。 データ要素の詳細な構成と、データ要素間の関係を定義するため に利用します。 リレーショナルデータベースは、 さまざまな情報を表形式で格納し、その間の関係性を構築 するためのデータベースシステムです。 では、その詳細について見てみましょう。 基本的な概念. |mll| fvd| tci| skd| rjc| xxd| ddw| wzy| xyo| mfl| pab| gqd| nth| fck| tee| huk| tar| wcn| wfo| rxa| yto| khg| onq| agx| khh| nut| tav| cmy| ufv| lpu| pss| gbd| toi| emt| yyr| att| rbq| jjv| uin| nys| tsg| jjd| fbg| ywt| kqq| kdw| qbv| uee| ovm| aqz|