บิต (Bit) หมายถึง หน่วยของข้อมูลที่มีขนาดเล็กที่สุดเป็นข้อมูลที่มีการจัดเก็บในลักษณะของเลขฐานสอง คือ 0 กับ 1

ไบต์ (Byte) หมายถึง หน่วยของข้อมูลที่เกิดจากการนำบิตมารวมกันเป็นตัวอักขระหรือตัวอักษร (Character)

ฟิลด์ (Field) หมายถึง เขตข้อมูล หรือหน่วยของข้อมูลที่ประกอบขึ้นจากไบต์หรือตัวอักขระตั้งแต่หนึ่งตัว ขึ้นไป มารวมกันแล้วได้ความหมายเป็นคำ เป็นข้อความ หรือของสิ่งใดสิ่งหนึ่ง เช่น ชื่อบุคคล ตำแหน่ง อายุ เป็นต้น

เรคคอร์ด (Record) หมายถึง ระเบียน หรือหน่วยของข้อมูลที่เกิดจาการนำเอาฟิลด์หรือเขตข้อมูลหลายๆ เขตข้อมูลที่เกี่ยวข้องมารวมกัน เพื่อเกิดเป็นรายการข้อมูลเรื่องใดเรื่องหนึ่ง เช่น ข้อมูลของพนักงาน 1 ระเบียน (1 คน) จะประกอบด้วยฟิลด์ รหัสพนักงาน ชื่อ-สกุล ที่อยู่ ตำแหน่ง เงินเดือน เป็นต้น

ไฟล์ (File) หมายถึง แฟ้มข้อมูล หรือหน่วยของข้อมูลที่เกิดจาการนำข้อมูลหลาย ๆ ระเบียนที่เป็นเรื่องเดียวกัน เช่น แฟ้มข้อมูลพนักงาน แฟ้มข้อมูลลูกค้า แฟ้มข้อมูลสินค้า ฯลฯ ส่วนในระบบฐานข้อมูล ก็จะมีคำศัพท์ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องที่ควรรู้จักซึ่งจะกล่าวถึงในลำดับต่อไป

เอนทิตี้ (Entity) หมายถึง ชื่อของสิ่งใดสิ่งหนึ่ง เปรียบเสมือนคำนาม อาจได้แก่ คน สถานที่ สิ่งของ การกระทำ ซึ่งต้องการจัดเก็บข้อมูลไว้ เช่น เอนทิตี้พนักงาน เอนทิตี้นักเรียน เป็นต้น บางเอนทิตี้อาจไม่มีความหมายหากปราศจากเอนทิตี้อื่นในฐานข้อมูล เช่น เอนทิตี้ประวัติของพนักงานจะไม่มีความหมายหากปราศจากเอนทิตี้พนักงาน เพราะจะไม่ทราบว่าเป็นประวัติของพนักงานคนใด เช่นนี้แล้วเอนทิตี้ประวัติพนักงานนับเป็นเอนทิตี้ชนิดอ่อนแอ (Weak Entity)

แอททริบิวต์ (Attribute) หมายถึง รายละเอียดข้อมูลที่แสดงลักษณะและคุณสมบัติของแอททริบิวต์หนึ่ง ๆ เช่น เอนทิตี้สินค้า ประกอบด้วย แอททริบิวต์รหัสสินค้า ประเภทสินค้า ชื่อสินค้า ราคาต่อหน่วย เป็นต้น บางเอนทิตี้ก็ยังอาจประกอบด้วยข้อมูลหลายส่วน หลายแอททริบิวต์ย่อยมารวมกัน เช่น แอททริบิวต์ที่อยู่พนักงาน ประกอบด้วย บ้านเลขที่ ถนน ตำบล อำเภอ จังหวัด เช่นนี้แล้ว แอททริบิวต์ที่อยู่พนักงานจึงเรียกว่าเป็น แอททริบิวต์ผสม (Composite Attribute) บางแอททริบิวต์ก็อาจไม่มีค่าของตัวมันเอง แต่จะสามารถหาค่าได้จากแอททริบิวต์อื่น ๆ เช่น แอททริบิวต์อายุปัจจุบัน อาจคำนวณได้จากแอททริบิวต์วันเกิดลักษณะเช่นนี้จึงอาจเรียก แอททริบิวต์อายุว่าเป็น แอททริบิวต์ที่แปลค่ามา (Derived Attribute)

การนอร์มัลไลเซซัน(Normalization)เป็นทฤษฎีหรือกระบวนการที่ใช้ในการทำให้เอนทิตี้และแอททริบิวต์ที่ได้ออกแบบไว้มาจัดกลุ่มตารางให้ความสัมพันธ์กัน ให้อยู่ในรูปแบบที่เรียกว่า รูปแบบบรรทัดฐาน หรือ Normal Form เพื่อให้ความสัมพันธ์ที่ได้อยู่ในรูปแบบบรรทัดฐานที่เหมาะสม โดยจุดมุ่งหมายของการนอร์มัลไลเซซัน คือ

1) ลดความซ้ำซ้อน (Redundancy) ของข้อมูลในตาราง ทำให้ไม่ต้องแก้ไขข้อมูลหลาย ๆ ที่ รวมทั้ง ทำให้ลดเนื้อที่ในการจัดเก็บข้อมูล

2) ทำให้การเปลี่ยนแปลง แก้ไขโครงสร้างของตารางได้ง่ายในภายหลัง

3) ลดปัญหาความไม่ถูกต้องของข้อมูล โดยการปรับปรุงข้อมูลสามารถทำการปรับปรุงข้อมูล จากแหล่งข้อมูลเพียงแหล่งเดียว

ความสัมพันธ์ (Relationships) หมายถึง ความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี้ เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี้นักศึกษา และเอนทิตี้คณะวิชา เป็นลักษณะว่า นักศึกษาแต่ละคนเรียนอยู่คณะวิชาใดคณะวิชาหนึ่ง เป็นต้น ความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี้ จึงอาจแบ่งออกเป็น 3 ประเภท คือ

1. ความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อหนึ่ง (One-to-one Relationships) เป็นการแสดงความสัมพันธ์ของข้อมูลในเอนทิตี้หนึ่งที่มีความสัมพันธ์กับข้อมูลในอีกเอนทิตี้หนึ่ง ในลักษณะหนึ่งต่อหนึ่ง ตัวอย่างเช่น ผู้เช่า 1 คน สามารถเช่าหนังสือได้เพียง 1 เล่ม หรือ1 ชุดเท่านั้น ในขณะเดียวกัน หนังสือ 1 เล่ม หรือ 1 ชุด ก็จะมีผู้เช่าเพียงคนเดียว เพราะมีเพียงเล่มเดียวหรือชุดเดียวเท่านั้น

2. ความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อกลุ่ม (one-to-many Relationships) เป็นการแสดงความสัมพันธ์ของข้อมูลในเอนทิตี้หนึ่ง ที่มีความสัมพันธ์ข้อมูลหลาย ๆ ข้อมูล ในอีกเอนทิตี้หนึ่ง ตัวอย่าง เช่น ผู้เช่า 1 คนสามารถเช่าหนังสือได้เพียง 1 เล่มหรือ 1 ชุด แต่หนังสือรหัสเดียวกันสามารถมีผู้เช่ามากกว่า 1 คน เพราะมีหนังสือให้เช่ามากกว่า 1 เล่ม หรือมากกว่า 1 ชุด

3. ความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่ม (Many-to-many Relationships) เป็นการแสดงความสัมพันธ์ ของข้อมูลสองเอนทิตี้ในลักษณะกลุ่มต่อกลุ่ม ตัวอย่างเช่น หนังสือ 1 เรื่องจะมีผู้ยืมหนังสือได้มากกว่า 1 คน ในขณะเดียวกัน ผู้ยืมหนังสือ 1 คน ก็สามารถยืมหนังสือได้มากกว่า 1 เรื่อง