最も貴重な所有物を追跡するためのデータモデル

健康で健康であることは、流行ではなくライフスタイルです。健康の価値を認識している人々は、健康に関連するすべての事実を記録し、それを優先します。この記事では、健康とフィットネスのアプリケーションの背後にあるデータベースの設計を検証します。

ユーザーが自分の健康とフィットネスの情報をログに記録できるようにするアプリケーションはたくさんあります。 Apple、Google、Microsoftなどの大手企業が、この市場向けに独自の開発APIを立ち上げました。たとえば、Googleには「Fit」があり、Microsoftには「HealthVault」があります。

この記事では、健康記録アプリケーションの背後にあるデータモデルについて説明します。まず、そのようなアプリに期待されることを正確に説明しましょう。

健康情報アプリのプロジェクト要件

以下は、健康情報アプリがサポートする必要のあるいくつかの機能です。

• ユーザーはアカウントを作成し、複数のプロファイルの健康情報を保存できます。つまり、個人は家族全員の健康情報を保存できます。
• ユーザーは、免疫、過去の検査結果、アレルギー、家族の病歴など、自分の健康履歴全体を記録できます 。
• ユーザーは、血糖値（血糖値）、血圧、体組成、肥満度指数（BMI）、コレステロール、身長、体重、生殖の健康などの寸法など、健康とフィットネスのさまざまな測定値を保存できます。
• 情報は、さまざまな方法と測定単位を使用して記録できます。 。例として、血糖値はmg/dLまたはmmol/Lで測定できます。
• ユーザーが保存できる情報の量に制限はありません。
• システムは、血圧やBMI値など、受け入れられている健康基準も保持し、ユーザーの数値が「安全」または「正常」の範囲外になった場合にユーザーに警告します。
• ユーザーは、個人のダッシュボードに表示する情報（血糖値、身長、体重など）を選択することもできます。このようにして、必要なものは何でも監視できます。

各セクションとテーブルがデータモデルで何をするかを単に説明するのではなく、それに関するいくつかの質問に答えましょう。さまざまなテーブルの機能は、進むにつれて明らかになります。

まず、必要に応じて完全なデータモデルを確認できます。

データモデル

健康情報データモデルに関する質問への回答

ユーザーはどのようにして家族全員の健康情報を個別に保存できますか？

まず、アカウントとプロファイルの管理について説明しましょう。 。これは、2つの異なるテーブルを持つことで実現できます。 1つ（user_account ）アプリケーションに登録するユーザーの詳細と1つ（user_profile ）登録ユーザーが作成するすべての異なるプロファイルの詳細をログに記録します。人々は多くのプロファイルを作成できます-例えば。家族ごとに1つ。

これを可能にするさまざまなテーブルを見てみましょう。

user_account 表には、アプリケーションに登録する人に関する基本的な詳細が含まれています。その列は次のとおりです。

• id –各ユーザーを一意に識別するこのテーブルの代理キー列。
• login_name –ユーザーがログイン名として選択した名前またはその他のID。すべてのログイン名が異なるようにするには、この列に一意の制約を課す必要があります。
• enc_password –暗号化された形式のユーザーが選択したアカウントパスワード。
• アドレス列 –登録時のユーザーの住所と連絡先の詳細を保存します。これらの列には、street_addressが含まれます 、city 、state 、country 、およびzip 。これらのフィールドは登録プロセスではオプションであるため、これらの列はnull許容として保持しています。
• contact_number およびemail –ユーザーの連絡先番号（電話番号など）とメールアドレスを保存します。これらのフィールドも登録プロセスの一部ですが、null許容ではありません。
• is_active –アカウントが現在アクティブであるかどうかを示すために、「Y」または「N」のいずれかを保持します。
• account_image –ユーザーは自分の画像をアップロードできます。ユーザーはアカウントごとにゼロまたは（最大）1つの画像をアップロードできるため、これはnull許容のBLOBタイプの列です。

user_profile テーブルには、登録ユーザーが作成したすべてのプロファイルの詳細が格納されます。この表の列は次のとおりです。

• id –新しいプロファイルごとに割り当てられた一意の番号。
• user_account_id –プロファイルを作成したユーザーを示します。
• user_profile_name –プロファイルに人の名前を保存します。 （この人を「プロファイル担当者」と呼び、プロファイルを作成するユーザーを「アカウント所有者」と呼びます。）
• relationship_id –アカウント所有者とプロファイル担当者の関係を示します。この列は、relationship テーブル。可能なすべてのタイプの関係（ self など）を保持します。 、母 、父 、姉妹 、兄弟 、息子 、娘 、ペット など）。
• email –この列には、プロファイル担当者の電子メールアドレスが保持されます。レポートまたはその他の情報は、この電子メールを介して彼らと共有されます。情報はアカウント所有者にも送信されます。たとえば、メリッサが娘のエヴァのプロフィールを作成した場合、エヴァの情報はメリッサのメールに送信され、場合によってはエヴァのメールに送信されます。以下を参照してください。
• is_report_sharing_enabled –レポートは常にアカウント所有者と共有されますが、このデータをプロファイル担当者と共有することはオプションです。この列には、プロフィール担当者と情報を共有するかどうかが表示されます。
• is_active –プロファイルが現在アクティブであるかどうかを識別します。これは、プロファイルが誤って削除された場合のソフト削除機能です。
• profile_image –プロフィール人物の画像を保存します。この属性はオプションであるため、null許容です。

characteristic_data 表には、時間の経過とともに変化することのない個々のプロファイルの詳細（血液型など）が含まれています。この表のすべての列は、fitzpatrick_skin_typeを除いて自明です。 、I（常に火傷、日焼けしない）からVI（火傷しない、日焼けしても外観に変化がない）までの肌の性質を分類します。

性別の列を2つ追加しました。 biological_gender 出生時の性別を示し、current_gender プロファイル担当者の現在の性別を示します。この2番目の列はトランスジェンダーの人々にのみ適用されるため、null許容のままにしました。

このシステムにはどのような重要な情報を保存できますか？どのように保存されますか？

次に、健康データ管理に移ります。 。体組成、血糖値、および体の寸法は、別々のテーブルに保存されます。ただし、一度に複数の種類の情報を入力できるため、body_vitals_log プロファイルにログインしている情報と入力された情報を追跡するためのテーブル。

すべての重要な統計は、次の表に保持されています：

• body_composition –脂肪、除脂肪体重、骨、水分など、さまざまな体組成のパーセンテージに関する詳細を保存します。また、個人のBMI（ボディマス指数）値も保持します。
• blood_cholesterol – LDL、HDL、トリグリセリド、合計などのコレステロールの詳細を保持します。
• body_dimension –ウエストや胸の測定値など、さまざまな体の部位の寸法を記録します。
• body_weight –体重の値を保存します。
• body_height –人の身長の値を保持します。
• blood_pressure –血圧値（収縮期および拡張期）を保持します。
• blood_glucose –血糖値を記録します。

上記の表のほとんどの列は、いくつかの例外を除いて、自明です。 measurement_method_idのような追加の列がいくつかあります。 、compare_to_normal_id 、measurement_unit_id およびmeasurement_context これらのテーブルのほぼすべてで。これらの列については後で説明します。

body_vitals_log プロファイルの特定の時間にログに記録される情報を追跡します。この表の列は次のとおりです。

• user_profile_id –どのプロファイルが情報をログに記録しているかを示します。
• dt_created –情報が入力された日時を保存します。
• data_source_id –マニュアル、電子機器などのデータのソースを示します。
• さまざまな人口動態統計のD –ユーザーは一度に1つ以上のアイテムをログに記録できるため、これらの列はすべてnull許容にしています。すべてのユーザーが同じ健康統計を追跡したいと思うわけではありません。

システムをさまざまな地域で機能させるにはどうすればよいですか？

一部の情報は、さまざまな領域でさまざまな単位で測定されます。たとえば、体重はアジアではキログラムで測定されますが、北米ではポンドで測定されます。したがって、これをデータベースで機能させるには、測定単位を追跡する方法が必要です。

• id –このテーブルの主キーとして機能し、他のテーブルが参照するキーです。
• measurement_parameter –単位が測定する重要な情報の種類（体重、身長、血圧など）を示します。
• unit_name –ユニットの名前を格納します。体重はキログラムとポンド、血糖値はmg/dLとmmol/Lと考えてください。

人々は自分の数が良いかどうかをどうやって知るのでしょうか？

私たちのシステムは、人々に健康上のリスクや脆弱性を警告しない限り、あまり役に立ちません。 comparison_to_normal_idを追加することで、この関数を有効にします。 すべての重要な情報データテーブルの列。

新しい重要な情報がシステムにログインすると、レコードが対応するベンチマーク値と比較され、それに応じてこの列が設定されます。

このテーブルで可能な値は次のとおりです。

ユーザーは測定が行われたときに記録できますか？

たとえば、ユーザーは血糖値がいつ測定されたか、つまり食事の前または後に述べる必要がある場合があります。または、運動の前後に体重を測定して結果を記録することもできます。これを容易にするために、measurement_contextという列を追加しました 、コンテキスト情報を必要とする可能性のある重要な情報テーブル。この列のいくつかの可能な値を以下に示します。

糖尿病で血糖値を監視する必要がある場合はどうなりますか？

私が提案しているシステムには、重要な統計情報をグラフ形式で表示できるダッシュボードがあります。ユーザーは、プロファイルダッシュボードに表示する内容を選択でき、各プロファイルには独自のダッシュボードがあります。アカウント所有者は、作成したすべてのプロファイルダッシュボードを表示できます。

ダッシュボードに表示できるパラメーターごとに1つのCHAR（1）列を追加しました。デフォルトでは、新しいプロファイルが作成されると、すべての列に「N」（表示がオフ）が入力されます。ユーザーは、アプリのユーザーインターフェースのオプションからダッシュボードの構成を後で変更できます。

このシステムは人々の健康維持にどのように役立ちますか？

つまり、フィットネスデータストレージについて話しているのです。 。このシステムでは、健康情報に加えて、ユーザーがフィットネスや運動のルーチンに関する情報を記録することもできます。

activity_log テーブルは、このサブジェクトエリアのメインテーブルです。これは、人が実行するあらゆる種類のアクティビティプロファイルに関する詳細をキャプチャします。

すべてのアクティビティは、次の3つのパラメータの1つ以上で測定できます。

• 開始時間と終了時間 –スポーツやゲームをしたり、列に並んだりするなどの活動は、開始時間と終了時間の観点から測定されます。これは、start_timeを介して行われます。 およびend_time activity_log 。
• 対象距離 –ランニングやサイクリングなどのアクティビティは、走行距離で測定されます。これはdistance_coveredに保存されます 列。
• 歩数 –ウォーキングなどのアクティビティは歩数で測定され、値はsteps_countに保存されます。 列。

なぜcalories_burntなのか疑問に思われるでしょう。 列はactivity_log テーブル。その名前が示すように、この列は、特定の活動をしている間にプロフィールの人が消費したカロリーの値を保持します。これらの値を計算する方法については、後のセクションで説明します。

activity すべての可能な活動のリストを保持します。この表の列は次のとおりです。

• id –各アクティビティに一意のID番号を割り当てます。
• activity_name –アクティビティ名を保存します。
• activity_multiplier –この列は、活動を行う人々が消費するカロリー数を計算する上で重要な役割を果たします。

各アクティビティの消費カロリーをどのように計算しますか？

カロリー燃焼の計算方法を理解するには、まず人のBMR、つまり基礎代謝率を理解する必要があります。これは、体が安静時に燃焼するカロリー数を示しています。各人のBMRは、性別、年齢、体重、身長によって異なります。データモデリングの観点からは、BMRはゆっくりと変化する次元であり、そのため、時間とともに変化し続けます。最新の個々のBMR値をuser_bmr テーブル。

BMR値の計算に使用されるさまざまな方法があります：

方法＃1：ハリス-ベネディクト法

BMR男性：66 +（6.23 X体重（ポンド））+（12.7 X高さ（インチ））–（6.8 X年齢）

BMR女性：655 +（4.35 X体重（ポンド））+（4.7 X高さ（インチ））–（4.7 X年齢）

メソッド＃2：Katch-McArdleメソッド

BMR（男性+女性）：370 +（21.6 *除脂肪体重（キログラム））