データモデリングファシリティを深く知るためには、そのメタモデルを見る必要があります。
いくつかのデータモデリングファシリティがありますが、「関係」を明示的に扱うものとそうでないものがあります。
関係を明示的に扱うものは、関係を識別するために積極的に関係番号を発番します。
関係を明示的に扱わないものは、データ項目が関係を表現していると解釈します。従って、データ項目を表すメタエンティティのサブタイプに関係があり、関係もデータ項目番号で識別されます。
（「データ項目が関係を表現していると解釈します」なぜ？と思うかもしれませんが「データ項目は関係である」の日記を見ると少し気持ちがわかります）
一般の業務を表すデータモデルパターンの１つに「点と線」があります。「点と線」とは、通信のネットワーク、電力設備と送電線、物流拠点と物流ルートなどを表現ときに使う標準的なデータ構造です。
典型的なパターンは、点を明示的に発番管理し、線は点と点の関係として表現します。線には積極的な管理番号をつけません。
このようにすると、拠点やルートの追加や変更に、柔軟に対応できるからです。
メタモデルで同様に考えれば、点はデータ項目で、線は関係に対応するのでしょうか？
今のところ、どちらが正解か私には判断できません。良し悪しを判断する視点を設定できないからです。
科学の領域で、実世界を同じように良く説明できる２つの理論があった場合、その優劣を明らかにする方法があるのでしょうか？あるのであれば、何らかの形で応用できそうな気がします。
