Zrozumienie modelowania baz danych jest kluczowe dla każdego projektu informatycznego czy przedsięwzięcia biznesowego. Nie bez powodu przypisuje mu się tak istotną rolę.
Każde oprogramowanie, każdy system opiera swoje funkcjonowanie na odpowiednio zaprojektowanym modelu danych. Ten z kolei determinuje sposób przechowywania i przetwarzania informacji w hurtowni danych.
Wyobraźmy sobie na przykład firmę działającą w handlu detalicznym, posiadającą w ofercie setki różnorodnych produktów. W codziennej pracy przedsiębiorstwo to zajmuje się zarówno zakupem, jak i sprzedażą towarów, co naturalnie wiąże się z obrotem ogromną ilością danych dotyczących tych produktów oraz ich nabywców.
Zatem, niezbędny jest system, który umożliwi efektywne zarządzanie tymi informacjami w uporządkowany i logiczny sposób, dopasowany do specyfiki działania firmy. Właśnie w tym momencie modelowanie danych wkracza do akcji, stając się fundamentem, na którym opierają się wszystkie operacje.
Zaciekawiony tym tematem? Zapraszam do dalszej lektury!
Czym jest modelowanie danych?
Modelowanie danych można zdefiniować jako proces strukturyzacji i organizacji zbioru danych w taki sposób, aby mogły być one sprawnie i bezproblemowo przetwarzane przez bazę danych.
Podstawowym celem modelowania danych jest przekształcenie chaotycznego zbioru informacji w uporządkowaną całość, co znacznie ułatwia późniejszą analizę i przetwarzanie. Takie podejście zwiększa wydajność pracy z danymi.
Modelowanie danych jest integralnie związane z systemami zarządzania bazami danych (DBMS). Systemy te służą do zapisywania, modyfikowania oraz pobierania danych. Proces modelowania jest ściśle powiązany z konkretnym systemem zarządzania, który odpowiada za obsługę wszystkich niezbędnych operacji.
Etapy modelowania danych
Podobnie jak przy wznoszeniu budynku, tworzenie oprogramowania czy aplikacji zaczyna się od solidnych podstaw. Modelowanie danych przebiega zgodnie z ustalonym schematem, dzieląc się zasadniczo na trzy główne etapy:
#1. Modelowanie danych na poziomie koncepcyjnym
Jest to model teoretyczny, który przedstawia ogólny schemat modelowania. Najczęściej wykorzystywany jest we wstępnej fazie projektowania, umożliwiając zarysowanie planu przyszłych prac.
Koncepcyjne modelowanie danych jest zadaniem architekta danych. Jego głównym zadaniem jest prezentacja najważniejszych koncepcji związanych z przetwarzanymi danymi.
#2. Modelowanie danych na poziomie logicznym
Jest to kolejny krok po modelowaniu koncepcyjnym. Na tym etapie definiuje się konkretne atrybuty, relacje i kardynalności. Powstaje bardziej szczegółowy projekt, który odnosi się już bezpośrednio do konkretnego zagadnienia.
#3. Modelowanie danych na poziomie fizycznym
Ostatnim etapem jest fizyczne modelowanie danych. W tej fazie tworzony jest fizyczny model danych, bazujący na modelach z fazy koncepcyjnej i logicznej.
Tutaj widoczne są wszystkie elementy, które składają się na pełną strukturę docelowego modelu: tabele, kolumny, typy danych, widoki, ograniczenia, a także procesy zintegrowane z bazą danych.
Dlaczego modelowanie danych jest tak istotne?
Bez odpowiedniego modelowania, proces tworzenia oprogramowania byłby praktycznie niemożliwy. Brakuje bowiem logicznej struktury, która umożliwiłaby uporządkowanie danych. Właśnie dlatego, modelowanie danych często porównuje się do organizacji szafy.
Każdy rodzaj odzieży, akcesoriów, czy innych przedmiotów ma swoje przypisane miejsce, zgodne z jego cechami. Na przykład, skarpetki trzymamy w szufladach, ponieważ są niewielkie i łatwo je tam umieścić. Płaszcz powinien wisieć na wieszaku, a buty na półce.
Modelowanie danych, nadając sens i porządek danym, które same w sobie nie miałyby logicznego zastosowania, staje się kluczowe dla organizacji i efektywnego podejmowania decyzji.
Oto niektóre z korzyści wynikające z modelowania danych:
- Modelowanie danych umożliwia jasną i zrozumiałą wizualizację informacji.
- Uporządkowane dane można poddać kontroli jakości, co pozwala uniknąć błędów. Menedżerowie baz danych mogą zaimplementować reguły filtrujące i wykrywające dane niespełniające minimalnych standardów jakości.
- Modelowanie pozwala na logiczne rozmieszczenie danych, co znacznie ułatwia ich obsługę i przetwarzanie.
- Pomaga w identyfikacji zduplikowanych lub zbędnych danych.
- Wskazuje na ewentualne braki w danych.
- Specjaliści odpowiedzialni za tworzenie, analizę, i przetwarzanie danych zyskują solidną podstawę do dalszych prac.
- Zapewnia spójność projektu systemu w całej firmie.
- Ułatwia pracę z obszernymi i chaotycznymi danymi pochodzącymi z różnych źródeł w organizacji.
- Optymalizuje komunikację pomiędzy programistami a działami Business Intelligence.
- Umożliwia projektowanie wysokiej jakości baz danych, co przekłada się na lepsze aplikacje.
Po omówieniu definicji i znaczenia modelowania danych, nadszedł czas na prezentację najlepszych narzędzi wspomagających ten proces.
SqlDBM
SqlDBM to jedno z najpopularniejszych narzędzi online do modelowania danych. Współpracuje z SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake oraz Amazon Redshift. Oferuje intuicyjny interfejs do tworzenia modeli danych i tryby wyświetlania, które pomagają skupić się na konkretnej części projektu.
SqlDBM oferuje wiele funkcji, takich jak skrypty ALTER, opcje współpracy zespołowej, konwersja DB i DW, automatyczne formatowanie oraz rozbudowane opcje eksportu (w tym SQL i dokumentacja). Dostępna jest bezpłatna wersja narzędzia, przeznaczona dla jednego projektu.
DBDesigner
DBDesigner to internetowe narzędzie do modelowania danych oparte na języku Java, które wyróżnia się prostym interfejsem użytkownika. Oferuje wsparcie dla większości popularnych baz danych oraz możliwości inżynierii wstecznej i zaawansowanej. Posiada także szeroki zakres opcji eksportu, w tym eksport do SQL.
DBDesigner jest dostępny w ponad 25 wersjach językowych. Umożliwia współpracę zespołową, udostępnianie projektów oraz zarządzanie nimi. Oferuje bezpłatną wersję oraz bezpłatny okres próbny dla płatnych planów.
Navicat Data Modeler
Navicat to popularne narzędzie do modelowania danych, które obsługuje modelowanie na wszystkich trzech poziomach. Współpracuje z najczęściej używanymi bazami danych oraz notacjami Crow’s Foot, IDEF1x i UML. Umożliwia inżynierię wsteczną i zaawansowaną, a także porównywanie i synchronizację danych.
Navicat posiada funkcję eksportu SQL, która pozwala na wygenerowanie konkretnych elementów modelu, co znacznie przyspiesza cały proces. Narzędzie obsługuje również uwierzytelnianie PAM i GSSAPI. Oferuje 14-dniowy bezpłatny okres próbny, podczas którego można wypróbować wszystkie funkcje.
Toad Data Modeler
Toad to wieloplatformowe narzędzie do modelowania danych, obsługujące ponad 20 różnych platform. Jest to uproszczone narzędzie, które wspiera zarówno modelowanie logiczne, jak i fizyczne. Toad oferuje również wiele ciekawych funkcji, takich jak szczegółowe raportowanie, dostosowywanie modeli oraz inżynierię wsteczną.
Toad ułatwia również migrację i synchronizację danych za pomocą skryptu ALTER, dzięki czemu jest bardzo przyjazny dla użytkownika. Narzędzie oferuje również bezpłatną wersję próbną.
Idera ER
Idera ER to korporacyjne narzędzie do modelowania danych, które nie tylko obsługuje popularne bazy danych, ale również Big Data i systemy Business Intelligence. Oferuje zaawansowane opcje porównywania dwukierunkowego oraz inżynierii wstecznej i zaawansowanej. Wspiera również tworzenie i walidację procesów korporacyjnych zgodnie ze standardami BPMN 2.0.
Oprócz UML i XML, Idera obsługuje również QVT i OCL. Posiada szereg funkcji modelowania korporacyjnego, takich jak sprawne zarządzanie zmianami, uniwersalne mapowania, słownik korporacyjny, grupowanie centrów bezpieczeństwa, scentralizowane raportowanie oraz współpracę zespołową. Dostępne są wersje testowe narzędzia.
Vertabelo
Vertabelo to internetowe narzędzie do modelowania danych, które obsługuje najpopularniejsze bazy danych oraz umożliwia współpracę opartą na dostępie. Oferuje inżynierię wsteczną, automatyczne formatowanie diagramów, eksport/import XML oraz funkcje podglądu SQL. Vertabelo posiada również opcję wyszukiwania wizualnego, co znacznie ułatwia pracę z modelami danych.
Dezign
Dezign to proste w obsłudze narzędzie do modelowania danych oferowane przez firmę Datanamic. Umożliwia wizualne modelowanie ponad 15 baz danych, w tym takich jak Oracle, MS SQL, MySQL i PostgreSQL. Dezign oferuje również inżynierię wsteczną i zaawansowaną, oraz funkcje współpracy w zakresie modelu danych. Dostępna jest 14-dniowa bezpłatna wersja próbna.
Moon Modeler
Datensena Moon Modeler to narzędzie do modelowania danych, zaprojektowane specjalnie do pracy z bazami takimi jak MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB i SQLite. Moon Modeler posiada opcję importowania schematu GraphQL. Narzędzie oferuje również inne funkcje modelowania baz danych, takie jak raporty HTML, inżynierię wsteczną i współpracę. Dostępny jest 14-dniowy bezpłatny okres próbny.
Podsumowanie
Narzędzia do modelowania danych znacząco ułatwiają ten proces i w wielu przypadkach eliminują konieczność ręcznego kodowania. Przy wyborze odpowiedniego narzędzia, należy wziąć pod uwagę wiele czynników, takich jak obsługiwane bazy danych, platformy, budżet, a przede wszystkim własne potrzeby i wymagania.
Zapraszam do obejrzenia wersji wideo tego artykułu. Zachęcam do polubienia i subskrybowania kanału Youtube newsblog.pl.
