フィルターを通す

データベースの考え方でリレーションシップというのがあります。

テーブルAには項目あ　項目い　項目うには患者さんの氏名や住所が含まれているとします。

テーブルBには、症状が入っているとします。

一人の患者さんが腰痛を発症したら、氏名や住所を含みながら腰痛というグループにまとめることができます。

テーブルAとテーブルBにある項目をつなげるのがリレーションシップです。

つまりテーブル同士が共通するデータだけを引っ張りだしてくるフィルターのような役目をしつつ、それを結果として表示するのがリレーションシップの考え方です。

この関係性は一対多の関係性です。

テーブルCには、要素（観察結果）が並べられているとします。

テーブルCの観察結果は無数に存在しますが、テーブルBの症状は数えられる程度です。

テーブルCには異常範囲もあれば深さも存在します。

観察結果とは、症状にかかわらず、異常反応のある部位のことです。

異常反応と症状は似ているようで全く違います。

腰痛の人は、腰だけが悪い訳ではありません。

様々な要素を含んでいます。

感情や環境もその要素の一つです。

それらは症状と無関係のように見えて無関係ではありません。

このテーブルBとテーブルCに含まれる症状と要素の関係性が多対多の関係性です。

この意味がわかると、テーブルCの要素が多くなればなるほど、テーブルBとテーブルCの関係性が明確になってくるのがわかります。

つまり、如何にこのテーブルCの要素を増やすことができるかどうかが重要となってくるのです。

だから基本的な観察の仕方というのが何よりも重要ということです。

多対多の関係性は、東洋医学の「証」という考え方とよく似ています。