Databasmodellering är ett ämne som har allt att göra med de beslut du fattar inför ett projekt eller företag. Det är inte svårt att förstå varför.
Varje lösning i form av ett system eller mjukvara måste arbeta utifrån datamodellering, som i sin tur har sin verksamhet i ett datalager.
Som ett exempel, föreställ dig att ditt företag är i detaljhandeln och arbetar med en rad med hundratals produkter. På daglig basis köper och säljer du varor, och som ett resultat måste du hantera data om dessa produkter och människorna som köper dem.
Därför måste du ha ett system som kan arbeta med denna information på ett organiserat sätt som är vettigt för ditt företag. Vid denna tidpunkt kommer modellering in på scenen som den stödbas på vilken dina operationer kommer att utföras.
Är du intresserad och vill veta mer om det? Fortsätt läsa!
Innehållsförteckning
Vad är datamodellering?
Datamodellering definieras som strukturering och ordning av en uppsättning data så att de kan bearbetas korrekt och utan större svårighet av en databas.
Datamodellering syftar till att ge en grupp oorganiserad information en systematisk och ren ordning så att dess efterföljande analys och behandling blir mer effektiv.
Datamodellering används i samband med ett databashanteringssystem, vars funktion är att spara, modifiera och extrahera information från den aktuella databasen. Som sagt, modelleringen görs enligt denna chef, som kommer att ansvara för att hantera alla nödvändiga operationer.
Steg involverade i datamodellering
Ungefär som konstruktionen av en byggnad, i datamodellering, börjar utvecklingen av en mjukvara eller applikation med grunden. Således följer modelleringen ett slags manus, i grunden uppdelat i tre steg:
#1. Konceptuell datamodellering
Den består av en teoretisk modell för att representera ett modelleringsschema. Det används mest i den preliminära fasen av ett projekt för att ”skissa” det arbete som är tänkt att utföras.
Den konceptuella datamodelleringen är orkestrerad av en dataarkitekt, vars huvudsakliga funktion är att erbjuda en överblick över de mest framstående koncepten för den data som behandlas.
#2. Logisk datamodellering
Detta är ett steg bortom den konceptuella datamodellen. Vid denna tidpunkt definieras de rätta attributen, relationerna och kardinaliteten. På detta sätt blir designen som skapas mer kontextualiserad, vilket ger detaljer för att mer exakt ta upp ämnet i fråga.
#3. Fysisk datamodellering
Slutligen har vi den fysiska datamodelleringen, som består av den sista fasen av datamodellering. I denna del tas modellering av fysisk data fram, styrd av de modeller som skapats i den konceptuella och logiska fasen.
Här kan du se de olika elementen som utgör den fullständiga schematiseringen av den slutliga modellen, såsom tabeller, kolumner, data enligt deras typ, vyer, begränsningar och de olika processer som är integrerade i databasen.
Varför är datamodellering viktigt?
Utan datamodellering skulle programmering vara omöjlig bara för att det inte finns något logiskt samband att fastställa. Därför jämför vissa denna funktion med en garderob.
För varje typ av klädesplagg, accessoar eller föremål finns ett specifikt fack som indikeras enligt varans attribut. Strumpor, till exempel, förvaras vanligtvis i lådor eftersom de är små och kan rymmas i mindre, lättillgängliga utrymmen. En kappa ska förvaras hängande på en galge, skor i skohyllor och så vidare.
Därför ligger vikten av datamodellering i dess egenskap att göra meningsfulla saker som, slumpmässigt, inte skulle ha ett syfte i sig. Det är grundläggande för att sätta ordning och hjälpa till att organisera uppgifter och beslutsprocesser.
Följande är några fördelar med datamodellering:
- Datamodellering gör att visualiseringen av information är ren och lätt att förstå.
- Den organiserade datan kan bli föremål för kvalitetskontroll för att undvika fel. För att göra detta integrerar databashanterarna en uppsättning regler för att filtrera och upptäcka de data som inte uppfyller minimikvalitetsstandarderna.
- Det gör att struktureringen och organisationen av data kan ordnas och distribueras i en mycket exakt ordning, vilket gynnar dess hantering och bearbetning.
- Hjälper till att identifiera dubbletter och onödiga data.
- Indikerar om viss data saknas i modelleringen.
- De yrkesverksamma som ansvarar för att skapa, analysera eller manipulera data utgår från en solid bas att bygga eller arbeta med sina databaser på.
- Säkerställer att ett företags systemdesign är konsekvent.
- Det ger mening för den voluminösa och röriga data som kan komma från olika källor i en organisation.
- Optimera kommunikationen mellan utvecklare och business intelligence-system.
- Låter dig designa högkvalitativa databaser med syftet att hjälpa till att bättre skapa applikationer.
Vi har gått igenom vad datamodellering är, och nu är det dags att kolla in de bästa verktygen för datamodellering.
SQLDBM
SQLDBM är ett av de mest populära webbaserade datamodelleringsverktygen. SqlDBM stöder SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake och Amazon Redshift. Den erbjuder ett intuitivt gränssnitt för datamodellering och visningslägesalternativ som låter dig fokusera på en viss del av modellen.
SqlDBM erbjuder ett antal funktioner som ALTER-skript, teamsamarbete, DB- och DW-konvertering, automatisk layout och många exportalternativ, inklusive SQL- och dokumentationsexport. SqlDBM erbjuder en gratisversion för ett projekt.
DBDesigner
DBDesigner är ett webbaserat datamodelleringsverktyg byggt med Java. Det är välkänt för sitt enkla användargränssnitt. Det erbjuder stöd för de flesta större databaser. DBDesigner stöder både framåt- och bakåtteknik. Den har också många exportalternativ, inklusive SQL-export.
DBDesigner erbjuds på mer än 25 språk. Det ger också teamsamarbete, offentliga delningsalternativ och projektledningsfunktioner. DBDesinger erbjuder en gratis nivå och en gratis provperiod för sina betalplaner.
Navicat Data Modeler
Navicat är ett populärt verktyg för datamodellering. Den stöder datamodellering på alla tre nivåerna. Navicat stöder de flesta populära databaserna och Crow’s Foot, IDEF1x och UML-notationer. Den har också både framåt- och bakåtkonstruktionsfunktioner och jämförelse- och synkroniseringsfunktioner.
Navicat erbjuder också en Export SQL-funktion, vilket gör det enkelt att generera enskilda delar av en modell. Det gör hela processen med modellering mindre tidskrävande. Verktyget stöder även PAM- och GSSAPI-autentisering. Navicat erbjuder en 14-dagars gratis provperiod med alla funktioner som stöds.
Padda Data Modeler
Quests Padda är ett plattformsoberoende datamodelleringsverktyg som stöder mer än 20 olika plattformar. Det är ett förenklat datamodelleringsverktyg som stöder flera databaser och stöder både logisk och fysisk modellering. Toad erbjuder också intressanta funktioner som djupgående rapportering, modellanpassning och reverse engineering.
Toad ger också en enkel migreringsfunktion och synkronisering med ALTER-skript, vilket gör det mer användarvänligt. Toad erbjuder också en gratis provperiod för att du ska bli bekant med deras verktyg.
Idera ER
Idé ER är ett företagsdatamodelleringsverktyg som inte bara modellerar stora databaser utan också stöder datatyper för big data och business intelligence. Den erbjuder avancerad dubbelriktad jämförelse samt back- och framåtteknikalternativ. Idea ER stödjer skapande och validering av företagsprocesser baserat på BPMN 2.0-standarder.
Förutom UML och XML stöder Idera även QVT och OCL. Den erbjuder också flera andra företagsmodelleringsfunktioner som agil förändringshantering, universella kartor, företagsordlista, säkerhetscentergrupper, centraliserad rapportering och teamsamarbete. Idera erbjuder även on-demand tester.
Vertabelo
Vertabelo är ett webbaserat datamodelleringsverktyg som stöder de mest populära databaserna och ger dig ett åtkomstbaserat samarbetsalternativ. Den erbjuder också omvänd konstruktion, automatisk diagramlayout, XML-export/import och SQL-förhandsgranskningsfunktioner. Vertabelo har också ett visuellt sökalternativ som gör datamodellering mycket enklare.
DeZign
DeZign är ett lättanvänt datamodelleringsverktyg som erbjuds av Datanamic. Det ger en visuell miljö för att modellera mer än 15 databaser, inklusive stora baser som Oracle, MS SQL, MySQL och PostgreSQL. DeZign erbjuder även framåt- och bakåtkonstruktionsalternativ tillsammans med datamodellsamarbete. Dezign erbjuder en 14-dagars gratis provperiod.
Månmodellerare
Datensens Månmodellerare är ett datamodelleringsverktyg utformat specifikt för att modellera databaser som MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB och SQLite. Moon Modeler ger dig möjlighet att importera GraphQL-schema. Den stöder även andra databasmodelleringsfunktioner som HTML-rapporter, omvänd konstruktion och samarbetsalternativ. Moon Modeler erbjuder också en 14-dagars gratis provperiod.
Slutsats
Datamodelleringsverktyg gör modellering av data enklare, och i de flesta fall behöver du inte ens koda mycket. Ändå är det viktigt att överväga ett antal faktorer som stöd för databaser, plattformar, budget, och viktigast av allt, dina krav bör hållas i åtanke när du väljer ett datamodelleringsverktyg.
Se videoversionen av den här artikeln nedan.
Gilla och prenumerera på adminvista.com Youtube-kanal.
