![グリッド ビューの実例](images/Terms_Presentation_Formats_Tabular_Presentation_Format_01.png)
グリッド ビューは普通の列と行を含む、テーブル形式でデータを表します。テーブルは、行数( レコード)に比較して列数( フィールド)が比較的少なく、データがほとんど同種の時にエンドユーザーが情報を使用するのを支援します。ほとんどのユーザーがテーブルのメタファに慣れているため、データを表現するときにテーブルを大いに使用することができます。データでグリッドビューを頻繁に提供するコントロールは、以下のような動的機能をサポートします。
列の順序の配置を変更する機能。
ネストされたテーブルを展開および縮小する機能で、異種のデータとの階層的な(親-子)関係を示す。
一度に複数の列で行を並べ替える機能。
特定の列にある値が一致する場合、行をグループ化する機能。
Ultimate UI for WPF 製品では、xamDataGrid™ コントロールと xamDataPresenter™ コントロールは前述のすべての機能(およびそれ以上の機能)によって、グリッド ビューの体験をユーザーに提供します。xamDataGrid コントロールは元々グリッドビューで機能します(データを提示するためのパラダイム以外知らないがその機能では優秀)。xamDataPresenter コントロールは、プラガブルなビュー ベースのアーキテクチャを持っており、 GridView オブジェクトを View プロパティに提供するときにグリッドビューで表示できます。詳細なガイドについては、 xamDataPresenter をアプリケーションに追加を参照してください。
グリッド ビューの欠点は、過度に使用しがちなところです。一度に多くの行をユーザーに提示するとユーザーに負担をかける可能性があります。水平にスクロールするようにユーザーに強制するため、多数の列を常にうまく処理できるわけではありません(グリッドを水平に方向転換するための方法は、 Orientation プロパティを参照してください)。
情報で一杯のテーブルもナビゲートが困難な場合があります。多くの場合、グリッドのような構造の直線的な規則性によってユーザーが求めている情報を探す支援を行います。道に迷う人が減るように、多くの昔の都市がグリッドに基づいて市街の道路網を開発したのはこのためです。行と列がユーザーの目標となる情報にユーザーを導く手がかりを提供する場合に限りこれは機能します。
テーブルにあるデータの幅と深さが増えるにつれて、言葉探しパズルのようになります。言葉探しパズルは一見ランダムな文字の山の中に言葉を隠します。言葉探しパズルの背景となる概念は、文字の寄せ集めの中で本当の言葉を探し出すということです。これらの言葉はユーザーがアプリケーションで求めている情報に似ていて、文字の寄せ集めは表示する可能性のある関連性のないデータ(この特定のユーザーが希望するものと少なくとも「関連しない」)となります。グリッドビューのように、まるでより簡単にしようとしているかの様に、言葉探しパズルの作者は文字をグリッドに配置することが多々あります。
適切なグリッド ビューには、求めている情報をユーザーが見つけ出しやすくするために置いた手掛かりがあります。たとえば、列上の フィールド ラベル、行上のレコードヘッダを関連付けて、多数のユーザーがより快適に作業ができるようにデータを配置します。言葉探しパズルでは、各行および列をスキャンする場合に本当の言葉のほとんどを見つけ出す支援を行い、すべての本当の言葉に丸を付けます。
ただし、ユーザーがテーブル内の特定の情報を探しているのに、行と列の手がかりからそのデータがすぐに分からなかった時には、テーブルは言葉探しパズルのようになっています。皮肉なことに、情報を障害に変えるのはいくつかの使用のシナリオに提示されたデータの量と配置です。データが対角線に沿って提示されたなら、「carousel」という言葉の文字の連続はより簡単に見つけることができたでしょう。
テーブルは、ありふれています。多くのコンピューター アプリケーションは、過去にグリッド ビューを使用してデータを適切に提供していました。これはユーザーがこのメタファに慣れ親しんでいたためですが、経済的な利点をテーブルが持っているためでもありました。デスクトップマシンの計算力とグラフィックス能力が現在よりも制限されていたため、普通のグリッドのようなパターンで図をレイアウトする際の処理とビデオの要求は比較的高価ではありませんでした。ところが現在のコンピュータ技術の進歩によってユーザーの期待は高まり、わずか数年前には不可能かと思われていた素晴らしいビューが可能になりました。
ユーザーはどのようにしてデータに最も高い価値を見出すのかを検討してから、適切なビューを選択します。