Databasemodellering er et emne som har alt å gjøre med beslutningene du tar i forkant av et prosjekt eller en virksomhet. Det er ikke vanskelig å forstå hvorfor.
Enhver løsning i form av et system eller programvare må fungere fra datamodellering, som igjen har sin virksomhet i et datavarehus.
Tenk deg for eksempel at bedriften din er i detaljhandelen og jobber med en linje på hundrevis av produkter. På daglig basis kjøper og selger du varer, og som et resultat må du forholde deg til data om disse produktene og menneskene som kjøper dem.
Derfor må du ha et system som er i stand til å jobbe med denne informasjonen på en organisert måte som gir mening for din bedrift. På dette tidspunktet kommer modellering inn på scenen som støttebasen som operasjonene dine skal utføres på.
Interessert og vil vite mer om det? Fortsett å lese!
Innholdsfortegnelse
Hva er datamodellering?
Datamodellering er definert som strukturering og rekkefølge av et sett med data slik at de kan behandles riktig og uten store problemer av en database.
Datamodellering tar sikte på å gi en gruppe uorganisert informasjon en systematisk og ren orden slik at den påfølgende analysen og behandlingen blir mer effektiv.
Datamodellering brukes sammen med et databasestyringssystem, hvis funksjonalitet er å lagre, modifisere og trekke ut informasjon fra den aktuelle databasen. Når det er sagt, er modelleringen utført i henhold til denne lederen, som skal ha ansvaret for å administrere alle nødvendige operasjoner.
Trinn involvert i datamodellering
På samme måte som konstruksjonen av en bygning, i datamodellering, starter utviklingen av en programvare eller applikasjon med grunnlaget. Dermed følger modelleringen et slags manus, grunnleggende delt inn i tre stadier:
#1. Konseptuell datamodellering
Den består av en teoretisk modell for å representere et modelleringsskjema. Det brukes mest i den innledende fasen av et prosjekt for å «skisse» arbeidet som er ment å bli utført.
Den konseptuelle datamodelleringen er orkestrert av en dataarkitekt, hvis hovedfunksjon er å gi en oversikt over de mest fremragende konseptene til dataene som behandles.
#2. Logisk datamodellering
Dette er et skritt utover den konseptuelle datamodellen. På dette tidspunktet er de riktige egenskapene, relasjonene og kardinalitet definert. På denne måten blir designet som lages mer kontekstualisert, og gir detaljer for mer presist å adressere det aktuelle emnet.
#3. Fysisk datamodellering
Til slutt har vi den fysiske datamodelleringen, som består av den siste fasen av datamodelleringen. I denne delen produseres modellering av fysiske data, styrt av modellene som er laget i den konseptuelle og logiske fasen.
Her kan du se de ulike elementene som utgjør den komplette skjematiseringen av den endelige modellen, som tabeller, kolonner, data i henhold til deres type, visninger, restriksjoner og de ulike prosessene som er integrert i databasen.
Hvorfor er datamodellering viktig?
Uten datamodellering ville programmering vært umulig bare fordi det ikke er noe logisk forhold å etablere. Derfor sammenligner noen denne funksjonen med et skap.
For hver type klær, tilbehør eller gjenstand er det et spesifikt rom som er angitt i henhold til varens egenskaper. Sokker, for eksempel, holdes vanligvis i skuffer fordi de er små og kan få plass i mindre, lett tilgjengelige rom. En kåpe skal oppbevares hengende på en kleshenger, sko i skohyller og så videre.
Derfor ligger viktigheten av datamodellering i egenskapen til å gi mening om ting som tilfeldigvis ikke ville ha en hensikt i seg selv. Det er grunnleggende for å sette orden og bidra til å organisere oppgaver og beslutningsprosesser.
Følgende er noen fordeler med datamodellering:
- Datamodellering gjør at visualiseringen av informasjon er ren og lett å forstå.
- De organiserte dataene kan bli gjenstand for kvalitetskontroll for å unngå feil. For å gjøre dette, integrerer databaseadministratorene et sett med regler for å filtrere og oppdage data som ikke oppfyller minimumskvalitetsstandardene.
- Den lar strukturering og organisering av data ordnes og distribueres i en svært presis rekkefølge, noe som favoriserer håndtering og behandling.
- Hjelper med å identifisere dupliserte og unødvendige data.
- Indikerer om visse data mangler i modelleringen.
- Fagfolkene som har ansvaret for å lage, analysere eller manipulere dataene starter fra en solid base å bygge eller arbeide databasene sine på.
- Sikrer at et selskaps systemdesign er konsistent.
- Det gir mening med de omfangsrike og rotete dataene som kan komme fra ulike kilder i en organisasjon.
- Optimaliser kommunikasjonen mellom utviklere og business intelligence-systemer.
- Lar deg designe databaser av høy kvalitet med sikte på å bidra til bedre å lage applikasjoner.
Vi har gått gjennom hva datamodellering er, og nå er det på tide å sjekke ut de beste datamodelleringsverktøyene.
SQLDBM
SQLDBM er et av de mest populære nettbaserte datamodelleringsverktøyene. SqlDBM støtter SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake og Amazon Redshift. Den tilbyr et intuitivt grensesnitt for datamodellering og visningsmodusalternativer som lar deg fokusere på en bestemt del av modellen.
SqlDBM tilbyr en rekke funksjoner som ALTER-skript, teamsamarbeid, DB- og DW-konvertering, automatisk layout og mange eksportalternativer, inkludert SQL- og dokumentasjonseksportmuligheter. SqlDBM tilbyr en gratisversjon med ett prosjekt.
DBDesigner
DBDesigner er et nettbasert datamodelleringsverktøy bygget med Java. Det er kjent for sitt enkle brukergrensesnitt. Den tilbyr støtte for de fleste større databaser. DBDesigner støtter både forover- og bakoverteknikk. Den har også mange eksportalternativer, inkludert SQL-eksport.
DBDesigner tilbys på mer enn 25 språk. Det gir også teamsamarbeid, offentlige delingsalternativer og prosjektstyringsfunksjoner. DBDesinger tilbyr et gratis nivå og en gratis prøveversjon for sine betalte planer.
Navicat Data Modeler
Navicat er et populært datamodelleringsverktøy. Den støtter datamodellering på alle tre nivåer. Navicat støtter de mest populære databasene og Crow’s Foot, IDEF1x og UML-notasjoner. Den har også funksjoner for både forover- og bakoverteknikk og sammenlignings- og synkroniseringsfunksjoner.
Navicat tilbyr også en eksport SQL-funksjon, som gjør det enkelt å generere individuelle deler av en modell. Det gjør hele prosessen med modellering mindre tidkrevende. Verktøyet støtter også PAM- og GSSAPI-autentisering. Navicat tilbyr en 14-dagers gratis prøveperiode med alle funksjoner støttet.
Paddedatamodeller
Quests Padde er et datamodelleringsverktøy på tvers av plattformer som støtter mer enn 20 forskjellige plattformer. Det er et forenklet datamodelleringsverktøy som støtter flere databaser og støtter både logisk og fysisk modellering. Toad tilbyr også interessante funksjoner som dybderapportering, modelltilpasning og omvendt utvikling.
Toad gir også en uanstrengt migreringsfunksjon og synkronisering ved hjelp av ALTER-skript, noe som gjør den mer brukervennlig. Toad tilbyr også en gratis prøveversjon slik at du kan bli kjent med verktøyet deres.
Idera ER
Idé ER er et datamodelleringsverktøy for bedrifter som ikke bare modellerer store databaser, men som også støtter big data og business intelligence-datatyper. Den tilbyr avansert toveis sammenligning samt revers og forover engineering alternativer. Idea ER støtter oppretting og validering av bedriftsprosesser basert på BPMN 2.0-standarder.
Bortsett fra UML og XML støtter Idera også QVT og OCL. Den tilbyr også flere andre bedriftsmodelleringsfunksjoner som smidig endringsadministrasjon, universelle kartlegginger, bedriftsordliste, sikkerhetssentergrupper, sentralisert rapportering og teamsamarbeid. Idera tilbyr også on-demand prøveversjoner.
Vertabelo
Vertabelo er et nettbasert datamodelleringsverktøy som støtter de mest populære databasene og gir deg et tilgangsbasert samarbeidsalternativ. Den tilbyr også reverse 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 tilbyr også forover- og omvendt utviklingsalternativer sammen med datamodellsamarbeid. Dezign tilbyr en 14-dagers gratis prøveperiode.
Månemodeller
Datensens Månemodeller er et datamodelleringsverktøy utviklet spesielt for å modellere databaser som MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB og SQLite. Moon Modeler gir deg muligheten til å importere GraphQL-skjema. Den støtter også andre databasemodelleringsfunksjoner som HTML-rapporter, omvendt utvikling og samarbeidsalternativer. Moon Modeler tilbyr også en 14-dagers gratis prøveperiode.
Konklusjon
Datamodelleringsverktøy gjør modellering av data enklere, og i de fleste tilfeller trenger du ikke engang å kode mye. Likevel er det viktig å vurdere en rekke faktorer som støtte for databaser, plattformer, budsjett, og viktigst av alt, kravene dine bør huskes når du velger et datamodelleringsverktøy.
Se videoversjonen av denne artikkelen nedenfor.
Lik og abonner på tipsbilk.net Youtube-kanal.
