たとえば、以下を考えてみる。

　（1） 工程番号を認知番号にして、「工程」 entity が認知されている。
　（2） 「工程」 entity の データ （instance） を使って、工程の構成を作る。

　
　さて、この事象は、以下に記述するように、いわゆる 「再帰 （recursive）」 を使って記述される 「構成」 である。

　┌─────────────────┐　　　　　┌─────────────────┐
　│　　　　　　　工　程　　　　　　Ｒ│　　　　　│　　　　工程. 工程. 再帰表　　　　│
　├────────┬────────┤　　　　　├────────┬────────┤
　│工程番号　　　　│工程名称　　　　│　　　　　│工程番号（Ｒ）　│　　　　　　　　│
　│　　　　　　　　│　　　　　　　　├┼─○─＜│工程番号（Ｒ）　│　　　　　　　　｜
　│　　　　　　　　│　　　　　　　　│　　│　　│　　　　　　　　│　　　　　　　　│
　│　　　　　　　　│　　　　　　　　├──┘　　│　　　　　　　　│　　　　　　　　│
　│　　　　　　　　│　　　　　　　　│　　　　　│　　  　　　　　│　　　　　　　　│
　└────────┴────────┘　　　　　└────────┴────────┘

　
　再帰表は、（「Ｆ-真」 を示す） 「工程」 entity を基礎にして導出された （「Ｌ-真」 を示す） 「構成」 である。第 1階の述語では、「構成」 は、あくまで、「Ｌ-真」 にすぎない。しかし、階を、ひとつ、上位にすれば──第 2階から観れば──、「構成」 を、1つの 「もの」 として考えることができる。すなわち、この 「構成」 を、「一者」 として、考えることはできる。すなわち、個々の工程を組んだ 「構成表」 を、1つの 「対象」 として考えることができる。言い換えれば、１つの 「もの （「構成」 を使って記述された事態）」 を、2項関係として、記述したのが、再帰表である。

　分析段階で使われる ER手法では、再帰は、「構成」 を （データ 構造として、） 記述しないで、自己言及であることを示す矢線を使って記述するのが、ふつうである。なぜなら、その 「構成」 は、「帰納的関数」 を意味しているから──すなわち、「関数」 であって、「変項 （パラメータ）」 ではない、ということ。

　しかし、いっぽうで、「工程」 の データ を使って、工程の構成を示す 「情報」 が示されている。この 「情報」 を 「Ｌ-真」 として、データ を組んで作る、と考えるか、それとも、「構成」 そのものが意識されている──ただし、「構成」 に対して認知番号を付与していないとすれば、──と考えるか は 「モデル （modeling）」 の論点である。

　TM では、entity は、認知番号を付与されていることが前提である。そして、関係 R は、以下の文法に従って記述される。

　まず、aRb として、「a ≠ b」 のとき、

　R₁：　「event」 と 「resource」 のあいだに成立する関係を記述する。
　R₂：　「event」 と 「event」 のあいだに成立する関係を記述する。
　R₃：　「resource」 と 「resource」 のあいだに成立する関係を記述する。

　さらに、aRb として、「a ＝ b」 のとき、

　R₄：　「自己言及 （再帰）」 を記述する。

　
　R₂ では、「対応表」 が作成され──精確には、「全射」 のときに作成され──、R₃ では、「対照表」 が作成され、R₄ では、「再帰表」 が作成される。いずれも、「...表」 というふうに記述されているように、（「Ｌ-真」 として、） 「構成」 を示す。

　そして、もし、それらの 「構成」 に対して、属性値が付与されていれば──たとえば、上述した 「工程」 の構成では、たぶん、工程を並べるための序数 （順序を示す 「種別 コード」） が付与されて、投入量とか産出量などが記録されるかもしれないので──、あきらかに、「構成」 を、ひとつの 「もの （事態）」 として、みなしている。すなわち、2項関係が、3項態として、あらたな 「もの」──集合値を組とする オブジェクト──を示している。
　したがって、そういう 「構成」 は、「もの」 として認知されていて、属性値を付与されているので、データ 構造として、実装しなければならない。