概念データモデリング・E-R図 重要度:★★★出題: AM2・PM1・PM2
連関エンティティ（関連エンティティ）と多対多の解消
れんかんえんてぃてぃとたたいだのかいしょう / Associative Entity (Intersection Entity)
2つ以上のエンティティ間の「多対多（M:N）」のリレーションシップを、双方の主キーを外部キー（かつ複合主キー）として持つ中間エンティティを導入して2つの「1対多（1:N）」に分解する手法。
3行速習ポイント
- リレーショナルモデルでは多対多の関連を直接外部キーだけで表現できないため、必ず連関エンティティ（交差テーブル）へ分解する
- 両側の親エンティティから連関エンティティへ向かって「1対多（矢印）」のリレーションシップを引く
- 同じ組合せが時系列で複数回発生する場合（例：学生の講義受講や商談参加）は、日時や回数も複合主キーに加える
図解
図多対多（M:N）から連関エンティティへの分解
1親エンティティA（案件）
Parent A主キー：{ 案件番号 } から連関エンティティへ 1対多(→)
2連関エンティティ（案件担当）
1:N ← M:N → N:1複合主キー：{ 案件番号(PK,FK), 従業員コード(PK,FK) } ＋ 役割属性
3親エンティティB（従業員）
Parent B主キー：{ 従業員コード } から連関エンティティへ 1対多(→)
概要と本質
概念データモデリングの基本原則です。「学生」と「科目」の間の「科目履修登録」、「案件」と「従業員」の間の「案件担当従業員」、「商談」と「得意先担当者」の間の「商談参加得意先担当者」など、業務上のイベントや割当ての多くは連関エンティティとしてモデル化されます。
重要ポイント・コア概念
- 連関エンティティ自体の固有属性（例：履修登録の「成績」、案件担当の「担当開始日・担当業務内容」、構成品目の「使用数量」）は連関エンティティの非キー属性として配置する
- 3つ以上のエンティティが同時に組み合わさって初めて決まる事実（三項関連）も、それぞれの主キーを複合主キーとする連関エンティティで表現する
- 連関エンティティにさらに下位の明細や履歴がぶら下がる「トランザクションの連鎖」も午後IIで頻出
午後I・午後II記述試験での攻略ポイント
E-R図の穴埋めで2つのマスタエンティティの間に空欄エンティティがあり、両方から矢印（1対多）が向かっている場合は連関エンティティです。関係スキーマでは両方の親の主キーを「実線かつ破線下線（主キー兼外部キー）」として漏れなく記述してください。
午後記述で使える加点キーワード（クリックでコピー）
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