要件分析と概念的データモデリングと比較して、論理的データモデリングはより機械的なプロセスです。

マッピングルール（Mapping Rule）に基づいて、リレーショナルデータベースパラダイムに合わせて、概念的データモデリングの成果物であるERDを変換する プロセスが中心となります。

マッピングルール

• 長方形のエンティティはテーブルに変換されます。
• 円形の属性はカラムに変換されます。
• 関係はPKまたはFKに変換されます。

まず、FKのないテーブルを優先的に表現する方が便利です。

関係

• カーディナリティーとオプション性を考慮して、テーブル間の関係を表します。
• 最も単純な関係である1：1の関係から、1：Nの関係、N：Mの関係の順に表現します。

1：1関係の処理

1：1の関係では、2つのテーブル間の依存関係を調べ、FKを設定します。

親テーブルと子テーブルと見なすことができます。

1：N関係の処理

1：Nの関係では、1がNを参照するため、NにFKを設定します。

N：M関係の処理

リレーショナルデータベースでは、N：Mの関係を処理するために、中間テーブル（マッピングテーブルまたは結合テーブルとも呼ばれます）を作成して 表現します。

このとき重要なのは、マッピングテーブルを基準に参照される両方のテーブルのカーディナリティーとオプション性を表現する必要があることです。

正規化（Normalization）

精製されていないテーブルをリレーショナルデータベースに適した表にするプロセスです。

産業的に使用される正規化プロセスは第3正規化プロセスまでであり、それ以降の正規化プロセスは学術的に主に使用されます。

正規化は、一度に1段階ずつ順番に実行する必要があります。

第1正規化（1st Normal Form、1NF）

• テーブルに属するカラムは、原子的な値のみを持つ必要があります。

第1正規化の原則を見てみると、意味が分かりにくいかもしれませんが、単に各カラムが1つの値のみを持つ必要があるということです。

もし1つのカラムに複数の値が入っている場合、つまり原子的な値ではない場合、SQL文で結合することも難しく、様々な問題を引き起こす可能性があります。

第2正規化（2nd Normal Form、2NF）

• 第1正規化を満たしている必要があります。
• 部分従属性を排除する必要があります。

テーブルの行に重複する値が存在する場合、その行が依存しているカラムを見つけて分離します。

第3正規化（3rd Normal Form、3NF）

• 第1正規化を満たしている必要があります。
• 第2正規化を満たしている必要があります。
• 推移的従属性を排除する必要があります。

推移的従属性という言葉は非常に理解しにくいものです。理解したところによると、特定のテーブルで暗黙的に他のテーブルの識別子を意味する 値（もちろんFKは除きます）が1つ以上ある場合、それを推移的従属性と呼ぶようです。