Databasemodellering er en prosess som er helt sentral i planleggingsfasen av ethvert prosjekt eller virksomhet. Det er lett å se hvorfor.
Enhver systemløsning, programvare eller applikasjon er avhengig av datamodellering, som igjen er basert på et datavarehus.
La oss tenke oss at din bedrift opererer innen detaljhandel, med et sortiment på hundrevis av varer. Hver dag kjøper og selger du produkter, og dermed må du håndtere data knyttet til disse varene og kundene som kjøper dem.
Derfor er det nødvendig med et system som kan behandle denne informasjonen på en organisert måte som er fornuftig for din virksomhet. Det er her modellering kommer inn i bildet som et fundament der dine operasjoner kan utføres.
Interessert i å lære mer? Fortsett å lese!
Hva er egentlig datamodellering?
Datamodellering kan defineres som prosessen med å strukturere og organisere et sett av data, slik at de kan behandles på en effektiv og problemfri måte av en database.
Målet med datamodellering er å transformere uorganisert informasjon til et systematisert og ryddig format, slik at påfølgende analyse og behandling kan utføres mer effektivt.
Datamodellering fungerer sammen med et databasestyringssystem, som har til oppgave å lagre, endre og hente ut informasjon fra den aktuelle databasen. Modelleringsprosessen er dermed tilpasset denne lederen, som er ansvarlig for å administrere alle nødvendige operasjoner.
Trinnene i datamodellering
Akkurat som ved konstruksjon av en bygning, begynner utviklingen av programvare eller applikasjoner med et fundament i datamodellering. Modelleringsprosessen følger en slags plan, som er delt inn i tre hovedtrinn:
#1. Konseptuell datamodellering
Dette trinnet innebærer å lage en teoretisk modell for å representere modelleringsskjemaet. Det brukes hovedsakelig i den innledende fasen av et prosjekt for å «skissere» arbeidet som skal utføres.
Den konseptuelle datamodelleringen ledes av en dataarkitekt, hvis primære oppgave er å gi en oversikt over de viktigste konseptene knyttet til dataene som behandles.
#2. Logisk datamodellering
Dette er et skritt videre fra den konseptuelle datamodellen. På dette stadiet defineres de nøyaktige egenskapene, relasjonene og kardinalitetene. Dette gir en mer kontekstualisert design, som gir detaljer for å adressere det aktuelle temaet mer presist.
#3. Fysisk datamodellering
Til slutt har vi den fysiske datamodelleringen, som er den siste fasen i datamodelleringsprosessen. Her produseres den fysiske datamodellen, styrt av modellene som er utarbeidet i de konseptuelle og logiske fasene.
I denne fasen kan du se de ulike elementene som utgjør den fullstendige skjematiseringen av den endelige modellen, inkludert tabeller, kolonner, datatype, visninger, begrensninger og de ulike prosessene som er integrert i databasen.
Hvorfor er datamodellering så viktig?
Uten datamodellering ville programmering vært nesten umulig, rett og slett fordi det ikke ville vært noe logisk forhold å etablere. Noen sammenligner derfor datamodellering med et klesskap.
For hver type klær, tilbehør eller gjenstand er det et spesifikt rom som er tildelt basert på gjenstandens egenskaper. Sokker oppbevares for eksempel gjerne i skuffer fordi de er små og passer lett i mindre, tilgjengelige rom. En kåpe skal henge på en kleshenger, sko i skohyller, og så videre.
Viktigheten av datamodellering ligger derfor i evnen til å skape mening i ting som tilfeldigvis ikke ville hatt en hensikt i seg selv. Det er grunnleggende for å skape orden og bidra til å organisere oppgaver og beslutningsprosesser.
Her er noen av fordelene med datamodellering:
- Datamodellering gjør visualiseringen av informasjon klar og lett å forstå.
- De organiserte dataene kan underlegges kvalitetskontroll for å unngå feil. Databaseadministratorer implementerer et sett med regler for å filtrere og oppdage data som ikke oppfyller minimumskvalitetsstandarder.
- Det muliggjør strukturering og organisering av data i en svært presis rekkefølge, noe som letter håndtering og behandling.
- Det hjelper med å identifisere dupliserte og unødvendige data.
- Det indikerer om visse data mangler i modelleringen.
- Profesjonelle som er ansvarlige for å lage, analysere eller manipulere data, starter med et solid grunnlag for å bygge eller arbeide med databasene sine.
- Det sikrer at et selskaps systemdesign er konsistent.
- Det gir mening i de omfattende og rotete dataene som kan komme fra forskjellige kilder i en organisasjon.
- Det optimaliserer kommunikasjonen mellom utviklere og business intelligence-systemer.
- Det lar deg designe databaser av høy kvalitet, med sikte på å bidra til bedre applikasjonsutvikling.
Vi har nå gått gjennom hva datamodellering er, og nå er det på tide å se nærmere på de beste datamodelleringsverktøyene.
SQLDBM
SQLDBM er et av de mest brukte nettbaserte datamodelleringsverktøyene. Det støtter SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake og Amazon Redshift. Det har et intuitivt grensesnitt for datamodellering og visningsmodusalternativer, som lar deg fokusere på en bestemt del av modellen.
SQLDBM tilbyr en rekke funksjoner, inkludert ALTER-skript, teamsamarbeid, DB- og DW-konvertering, automatisk layout og mange eksportmuligheter, deriblant eksport til SQL og dokumentasjon. SQLDBM tilbyr en gratisversjon med ett prosjekt.
DBDesigner
DBDesigner er et nettbasert datamodelleringsverktøy utviklet med Java. Det er kjent for sitt enkle brukergrensesnitt og støtter de fleste store databaser. DBDesigner støtter både fremover- og bakoverteknikk. Det har også mange eksportalternativer, inkludert SQL-eksport.
DBDesigner er tilgjengelig på mer enn 25 språk. Det tilbyr også teamsamarbeid, offentlige delingsalternativer og prosjektstyringsfunksjoner. DBDesinger tilbyr en gratis utgave og en gratis prøveversjon for sine betalte planer.
Navicat Data Modeler
Navicat er et velkjent datamodelleringsverktøy som støtter modellering på alle tre nivåer. Navicat støtter de mest populære databasene og Crow’s Foot, IDEF1x og UML-notasjoner. Det har også funksjoner for både fremover- og bakoverteknikk og sammenlignings- og synkroniseringsfunksjoner.
Navicat tilbyr også en SQL-eksportfunksjon, som gjør det enkelt å generere individuelle deler av en modell. Dette gjør hele modelleringsprosessen mindre tidkrevende. Verktøyet støtter også PAM- og GSSAPI-autentisering. Navicat tilbyr en 14-dagers gratis prøveperiode med alle funksjoner.
Toad Data Modeler
Quests Toad er et datamodelleringsverktøy på tvers av plattformer, som støtter mer enn 20 ulike plattformer. Det er et enkelt datamodelleringsverktøy som støtter flere databaser og både logisk og fysisk modellering. Toad tilbyr også interessante funksjoner som dybderapportering, modelltilpasning og revers utvikling.
Toad gir også en uanstrengt migreringsfunksjon og synkronisering ved hjelp av ALTER-skript, noe som gjør det mer brukervennlig. Toad tilbyr også en gratis prøveversjon slik at du kan gjøre deg kjent med verktøyet.
Idera ER
Idera ER er et datamodelleringsverktøy for bedrifter, som ikke bare modellerer store databaser, men også støtter big data og business intelligence-datatyper. Det har avansert toveis sammenligning, samt alternativer for revers og fremover engineering. Idea ER støtter opprettelse og validering av bedriftsprosesser basert på BPMN 2.0-standarder.
I tillegg til UML og XML, støtter Idera også QVT og OCL. Det har også flere andre bedriftsmodelleringsfunksjoner som smidig endringsadministrasjon, universelle kartlegginger, bedriftsordliste, sikkerhetssentergrupper, sentralisert rapportering og teamsamarbeid. Idera tilbyr også prøveversjoner etter behov.
Vertabelo
Vertabelo er et nettbasert datamodelleringsverktøy som støtter de mest populære databasene og gir tilgangsbasert samarbeid. Det tilbyr også revers engineering, automatisk diagramlayout, XML-eksport/import og SQL-forhåndsvisningsfunksjoner. Vertabelo har også et visuelt søkealternativ som gjør datamodellering mye enklere.
DeZign
DeZign er et brukervennlig datamodelleringsverktøy som tilbys av Datanamic. Det gir et visuelt miljø for å modellere mer enn 15 databaser, inkludert store baser som Oracle, MS SQL, MySQL og PostgreSQL. DeZign har også alternativer for fremover- og bakoverutvikling, sammen med datamodellsamarbeid. Dezign tilbyr en 14-dagers gratis prøveperiode.
Moon Modeler
Datensens Moon Modeler er et datamodelleringsverktøy som er utviklet spesielt for modellering av databaser som MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB og SQLite. Moon Modeler gir deg muligheten til å importere GraphQL-skjema. Det støtter også andre databasemodelleringsfunksjoner, for eksempel HTML-rapporter, revers utvikling og samarbeidsalternativer. Moon Modeler tilbyr også en 14-dagers gratis prøveperiode.
Konklusjon
Datamodelleringsverktøy gjør modellering av data enklere, og i mange tilfeller trenger du ikke engang å kode mye. Det er likevel viktig å vurdere faktorer som støtte for databaser og plattformer, budsjett, og viktigst av alt, at verktøyet oppfyller dine krav. Disse faktorene bør tas med i betraktningen når du velger et datamodelleringsverktøy.
Se videoversjonen av denne artikkelen nedenfor. Lik og abonner på tipsbilk.net sin YouTube-kanal.
