Databasmodellering utgör en fundamental aspekt av alla projekt och företags strategiska beslut. Det är lätt att se varför.
Varje systemlösning, oavsett om det handlar om mjukvara eller annan tillämpning, bygger på datamodellering, som i sin tur är rotad i ett datalager.
Tänk dig till exempel ett företag inom detaljhandeln som hanterar hundratals produkter. Dagliga inköp och försäljningar genererar en stor mängd data om dessa produkter och deras köpare.
Ett system krävs för att hantera denna information på ett organiserat och logiskt sätt som är anpassat för företagets behov. Här kommer modelleringen in i bilden som grundpelaren för verksamheten.
Intresserad av att lära dig mer? Fortsätt läsa!
Vad är datamodellering?
Datamodellering definieras som processen att strukturera och organisera en mängd data för att möjliggöra korrekt och smidig bearbetning i en databas.
Målet med datamodellering är att omvandla ostrukturerad information till en systematisk ordning, vilket ökar effektiviteten i efterföljande analys och bearbetning.
Datamodellering används i samarbete med ett databashanteringssystem, som ansvarar för att spara, ändra och hämta information från databasen. Modellen utformas med hänsyn till detta system, som sedan styr alla nödvändiga operationer.
Steg i datamodellering
Precis som en byggnads konstruktion, börjar utvecklingen av mjukvara eller applikationer med en grund. Datamodelleringen följer en process i tre steg:
#1. Konceptuell datamodellering
Detta är en teoretisk modell som representerar ett schematiskt utkast. Den används i projektets inledande fas för att ”skissa” den planerade uppgiften.
En dataarkitekt leder den konceptuella datamodelleringen och ger en översikt över de centrala begreppen för den hanterade datan.
#2. Logisk datamodellering
Detta steg går ett steg längre än den konceptuella modellen. Här definieras attribut, relationer och kardinalitet. Designen blir mer kontextualiserad, med detaljer för att tydligare ange det specifika ämnet.
#3. Fysisk datamodellering
Den fysiska datamodelleringen utgör det sista steget. Den styrs av modellerna från de konceptuella och logiska faserna.
Här synliggörs de olika elementen i det kompletta schemat, som tabeller, kolumner, datatyper, vyer, begränsningar och de olika processer som ingår i databasen.
Varför är datamodellering viktigt?
Utan datamodellering skulle programmering vara omöjlig på grund av avsaknaden av logiska samband. Vissa liknar funktionen vid en garderob.
Varje plagg, accessoar eller föremål har sitt specifika fack, baserat på egenskaperna. Strumpor förvaras i lådor, kappor hängs på galgar, skor i skohyllor, och så vidare.
Datamodellering ger mening och struktur till vad som annars skulle vara slumpmässigt. Det är grundläggande för att ordna och organisera uppgifter och beslutsprocesser.
Här är några av fördelarna med datamodellering:
- Datamodellering ger en tydlig och lättförståelig visualisering av informationen.
- Organiserad data kan kvalitetskontrolleras för att undvika fel. Databashanterare inför regler för att filtrera bort data som inte uppfyller minimistandarderna.
- Data kan struktureras och organiseras i en logisk ordning, vilket förenklar hantering och bearbetning.
- Det underlättar identifiering av dubbletter och onödig data.
- Det uppmärksammar eventuell saknad data i modellen.
- Professionella som skapar, analyserar eller manipulerar data får en stabil grund att bygga och arbeta med sina databaser.
- Det säkerställer konsekvens i företagets systemdesign.
- Det strukturerar stora mängder data från olika källor.
- Kommunikationen mellan utvecklare och business intelligence-system optimeras.
- Det möjliggör skapandet av högkvalitativa databaser för att förbättra applikationsutveckling.
Nu när vi har diskuterat vad datamodellering är, är det dags att utforska de bästa verktygen för datamodellering.
SQLDBM
SQLDBM är ett populärt webbaserat datamodelleringsverktyg som stöder SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake och Amazon Redshift. Det erbjuder ett intuitivt gränssnitt och olika visningslägen för att fokusera på specifika delar av modellen.
SqlDBM har många funktioner som ALTER-skript, teamsamarbete, DB- och DW-konvertering, automatisk layout och exportalternativ som SQL och dokumentation. En gratis version finns tillgänglig för ett projekt.
DBDesigner
DBDesigner är ett webbaserat datamodelleringsverktyg byggt med Java, känt för sitt användarvänliga gränssnitt. Det stöder de flesta stora databaser samt framåt- och bakåtteknik. Flera exportalternativ, inklusive SQL, finns.
DBDesigner finns på över 25 språk och erbjuder teamsamarbete, publik delning och projektledningsfunktioner. En gratis version finns tillgänglig, liksom en kostnadsfri provperiod för betalplaner.
Navicat Data Modeler
Navicat är ett omtyckt verktyg för datamodellering som stöder alla tre modellnivåerna. Navicat stöder de flesta populära databaser och notationer som Crow’s Foot, IDEF1x och UML. Det har funktioner för framåt- och bakåtteknik, samt jämförelse och synkronisering.
Navicat har även en Export SQL-funktion, som gör det lätt att generera specifika delar av en modell. Verktyget stöder PAM- och GSSAPI-autentisering och erbjuder en 14-dagars gratis provperiod med alla funktioner.
Toad Data Modeler
Quests Toad är ett plattformsoberoende datamodelleringsverktyg som stöder över 20 olika plattformar. Det är ett användarvänligt verktyg som stöder flera databaser, logisk och fysisk modellering samt funktioner som detaljerad rapportering, modellanpassning och reverse engineering.
Toad erbjuder även en enkel migreringsfunktion och synkronisering med ALTER-skript. En kostnadsfri provperiod finns tillgänglig.
Idera ER
Idera ER är ett verktyg för datamodellering på företagsnivå. Det hanterar stora databaser samt big data och business intelligence. Det erbjuder avancerad dubbelriktad jämförelse och stöd för bakåt- och framåtteknik. Idera ER stöder även skapande och validering av affärsprocesser baserat på BPMN 2.0-standarder.
Förutom UML och XML, stöder Idera även QVT och OCL. Verktyget har funktioner för agil förändringshantering, universella kartor, företagsordlistor, säkerhetsgrupper, centraliserad rapportering och teamsamarbete. Tester on-demand erbjuds också.
Vertabelo
Vertabelo är ett webbaserat datamodelleringsverktyg som stöder de flesta populära databaser, och ger åtkomstbaserade samarbetsalternativ. Det har även funktioner som reverse engineering, automatisk diagramlayout, XML-export/import och SQL-förhandsgranskning. Vertabelo erbjuder ett visuellt sökalternativ.
DeZign
DeZign är ett användarvänligt datamodelleringsverktyg från Datanamic. Det ger en visuell miljö för att modellera över 15 databaser, inklusive stora som Oracle, MS SQL, MySQL och PostgreSQL. DeZign har funktioner för framåt- och bakåtteknik samt datamodellsamarbete. En 14-dagars gratis provperiod erbjuds.
Moon Modeler
Datensens Moon Modeler är speciellt utformat för att modellera databaser som MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB och SQLite. Moon Modeler kan importera GraphQL-scheman. Det stöder HTML-rapporter, reverse engineering och samarbetsalternativ. En 14-dagars gratis provperiod finns tillgänglig.
Slutsats
Datamodelleringsverktyg förenklar processen att skapa datamodeller, och ofta krävs det inte mycket kodning. Viktiga faktorer som stöd för databaser, plattformar, budget och, inte minst, dina specifika behov bör vägas in vid valet av verktyg.
Se videoversionen av denna artikel nedan.
Gilla och prenumerera på adminvista.com Youtube-kanal.
