データ階層

データ階層とは、多くの場合階層的な形式でデータを体系的に編成することを指します。データ編成には、文字、フィールド、レコード、ファイルなどが含まれます。^{[1] [2]}この概念は、データを構成する要素と、データに構造があるかどうかを確認する際の出発点となります。たとえば、「従業員」、「名前」、「部門」、「マーシー・スミス」、「営業部」などのデータはすべて関連していると仮定した場合、人はどのようにデータを理解するのでしょうか。これらを理解する 1 つの方法は、これらの用語を階層内のより小さなまたはより大きなコンポーネントとして見ることです。マーシー・スミスは営業部の従業員の 1 人、またはその部門の従業員の一例であると言えるでしょう。マーシーだけでなく、すべての従業員について取得したいデータは、名前、ID 番号、住所などです。

「データ階層」は、データおよびデータベース理論の基本概念であり、データベースまたはデータ ファイル内の小さなコンポーネントと大きなコンポーネントの関係を示すのに役立ちます。これは、データのコンポーネントとそれらの関連性をよりよく理解するために使用されます。

これは、参照整合性、第 3 正規形、または完全キーを持つデータベースでは特に重要です。「データ階層」は、冗長性のないデータの適切な配置の結果です。冗長性を回避すると、最終的にはデータ間の関係を表す適切な「データ階層」が得られ、その関係構造が明らかになります。

データ階層のコンポーネントを以下に示します。

データフィールドには、エンティティの単一の事実または属性が保持されます。たとえば、「2004 年 9 月 19 日」などの日付フィールドを考えてみましょう。これは、単一の日付フィールド (誕生日など) として扱うことも、日、月、年の 3 つのフィールドとして扱うこともできます。

レコードは関連するフィールドの集合です。従業員レコードには、名前フィールド、住所フィールド、生年月日フィールドなどが含まれます。

ファイルとは、関連するレコードの集合です。従業員が 100 人いる場合は、各従業員にレコード (従業員個人情報レコードなど) があり、そのようなレコード 100 個の集合がファイル (この場合は従業員個人情報ファイル) を構成します。

ファイルはデータベースに統合されます。^[3]これはデータベース管理システムを使用して行われます。従業員データの他の側面を取得したい場合は、従業員トレーニング履歴ファイルや従業員作業履歴ファイルなどの他のファイルも作成できます。

上記の説明を図示したものが以下の図です。

以下の用語は、よりわかりやすくするために使用されています。上の図の例を参考にしてください。

データ フィールド ラベル = 従業員名または EMP_NAME

データフィールド値 = Jeffrey Tan

上記の説明は、人事部門で働く人などのユーザーが理解するデータのビューです。

上記の構造は、データベース内のデータを整理する方法の1つである階層モデルに見られます。 ^[2]

データ保存に関しては、データ フィールドはバイトで構成され、バイトはビットで構成されます。

• データ辞書 – データ要素の定義と表現を含むメタデータのセット
• データ要素 – データの意味的表現
• データ収集 – センサーからの信号をサンプリングし、デジタルデータに変換するプロセス