ER図で描くデータの真の姿と
正規化のプロセス
2026.04.16
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AUTHOR: MAYA
"コードは書き直せますが、一度汚れたデータ構造を直すには多大な苦痛が伴います。だからこそ、最初の一歩は SQL ではなく『図』であるべきです。"
1. 「1事実1箇所」の原則
データの冗長性を排除する「第三正規化」を徹底しました。カテゴリ名、タグ情報、投稿本文。これらを適切なテーブルに切り分け、リレーションシップ（外部キー制約）を張ることで、更新時の不整合をシステムレベルで防止する設計を追求しました。
Schema Design Policy
- ✔ 全テーブルへのプライマリキー設定と型の厳密化
- ✔ 外部キーによる参照整合性の担保
- ✔ 適切なインデックス対象カラムの事前選定
2. 脳内の構造を可視化する
ER図を描く過程で、自分でも気づいていなかった「ビジネスロジックの矛盾」が次々と浮き彫りになりました。この設計段階での試行錯誤が、後の BICSTATION における365万件という巨大なデータセットの管理基盤となりました。
Long-term Scalability
正規化されたデータ構造は、将来的な機能拡張（例：多言語対応や複雑な検索条件）にも柔軟に対応できる「余白」をシステムに与えてくれます。