データベース設計の同意と同義語：なぜそれらを避けるのか？
ホモニーム 同じように聞こえるが、意味と綴りが異なる単語は、例えば、「to」、「too」、「2」）です。
同義語 同じまたは非常に類似した意味を持つ単語（例：「幸せ」や「喜び」）です。
データベース設計の同音と同義語を避ける理由
同音異義語と同義語の両方が曖昧さと混乱につながる可能性があります 、潜在的にデータの整合性の問題とエラーを引き起こします。その理由は次のとおりです。
1。データの整合性：
* ホモニーム： 異なる概念に対して同じ単語を使用すると、データの誤解が生じる可能性があります 。たとえば、「金利」を使用して「金利」と「顧客フィードバック評価」の両方を表す場合、データクエリと分析は信頼できなくなります。
* 同義語： 同じ概念に異なる単語を使用すると、矛盾が生まれます 。 「ハッピー」と「ジョイフル」が顧客満足度のために交換可能に使用されている場合、データの集約と報告が困難になります。
2。クエリと分析：
* ホモニーム： 同名の特定の意味に基づいて情報を取得するように設計されたクエリは、他の意味に関連するデータを誤って取得し、 不正確な結果につながる可能性があります 。
* 同義語： コンセプトのすべてのインスタンスを見つけるには、複数の同義語を検索する必要があり、クエリを複雑で非効率的にクエリする 。
3。データ標準化：
* 同義語と同義語： 同じ概念に異なる用語を使用すると、データ標準化が妨げられます データを他のシステムと共有または統合することを困難にします。
4。コードメンテナンス：
* 同義語と同義語： 同じ概念に対して複数の用語を管理する必要があるコードの複雑さが増加します メンテナンスが困難になります。
5。データ検証：
* ホモニーム： データ検証ルールは、同音異義語の正しい意味が使用されるようにするために、より複雑になります。
* 同義語： すべての同義語の検証ルールを実装することは、退屈になり、エラーが発生しやすくなります。
解決策：
ベストプラクティスは、ユニークで明確な用語を使用することです データベース内の各概念について。これには、テーブル、列、データ型の個別の名前の選択が含まれます。 制御された語彙を利用できます またはシソーラス データベース設計全体で一貫した用語を確保するため。
同音異義語と同義語を回避することにより、データの整合性を確保し、クエリ効率を改善し、データの標準化を促進し、最終的にデータベースをより信頼性と保守可能にします。