Modelowanie baz danych to temat, który ma wiele wspólnego z decyzjami podejmowanymi przed projektem lub biznesem. Nietrudno zrozumieć dlaczego.
Każde rozwiązanie w postaci systemu lub oprogramowania musi działać z modelowania danych, które z kolei ma swoje działanie w hurtowni danych.
Jako przykład wyobraź sobie, że Twoja firma działa w branży detalicznej i pracuje z linią setek produktów. Na co dzień kupujesz i sprzedajesz towary, a co za tym idzie masz do czynienia z danymi o tych produktach i osobach, które je kupują.
Dlatego musisz mieć system zdolny do pracy z tymi informacjami w zorganizowany sposób, który ma sens dla Twojej firmy. W tym momencie modelowanie wkracza na scenę jako podpora, na której będą wykonywane Twoje operacje.
Zainteresowany i chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat? Czytaj dalej!
Spis treści:
Co to jest modelowanie danych?
Modelowanie danych definiuje się jako strukturyzację i uporządkowanie zbioru danych, tak aby mogły być one prawidłowo i bez większych trudności przetwarzane przez bazę danych.
Modelowanie danych ma na celu zapewnienie grupie zdezorganizowanych informacji w usystematyzowanym i czystym porządku, tak aby ich późniejsza analiza i przetwarzanie były bardziej wydajne.
Modelowanie danych jest wykorzystywane w połączeniu z systemem zarządzania bazami danych, którego funkcjonalność polega na zapisywaniu, modyfikowaniu i wydobywaniu informacji z danej bazy danych. To powiedziawszy, modelowanie odbywa się według tego menedżera, który będzie odpowiedzialny za zarządzanie wszystkimi niezbędnymi operacjami.
Kroki zaangażowane w modelowanie danych
Podobnie jak w przypadku budowy budynku, w modelowaniu danych tworzenie oprogramowania lub aplikacji zaczyna się od podstaw. Modelowanie przebiega więc według pewnego scenariusza, podzielonego zasadniczo na trzy etapy:
#1. Koncepcyjne modelowanie danych
Składa się z modelu teoretycznego reprezentującego schemat modelowania. Stosowany jest najczęściej we wstępnej fazie projektu do „szkicowania” pracy, która ma zostać wykonana.
Koncepcyjne modelowanie danych jest zaaranżowane przez architekta danych, którego główną funkcją jest przedstawienie przeglądu najwybitniejszych koncepcji przetwarzanych danych.
#2. Logiczne modelowanie danych
To krok poza konceptualny model danych. W tym momencie definiuje się właściwe atrybuty, relacje i kardynalność. W ten sposób tworzony projekt jest bardziej skontekstualizowany, dostarczając szczegółów, które bardziej precyzyjnie odnoszą się do danego tematu.
#3. Fizyczne modelowanie danych
Wreszcie mamy fizyczne modelowanie danych, które składa się z ostatniej fazy modelowania danych. W tej części tworzone jest modelowanie danych fizycznych, kierując się modelami tworzonymi w fazie koncepcyjnej i logicznej.
Tutaj możesz zobaczyć różne elementy, które składają się na pełną schematyzację ostatecznego modelu, takie jak tabele, kolumny, dane według ich typu, widoki, ograniczenia i różne procesy zintegrowane z bazą danych.
Dlaczego modelowanie danych jest ważne?
Bez modelowania danych programowanie byłoby niemożliwe po prostu dlatego, że nie ma logicznego związku, który można by ustalić. Dlatego niektórzy porównują tę funkcję do szafy.
Dla każdego rodzaju odzieży, akcesorium lub przedmiotu istnieje osobna przegródka, która jest wskazana zgodnie z atrybutami przedmiotu. Na przykład skarpetki są zwykle trzymane w szufladach, ponieważ są małe i można je zmieścić w mniejszych, łatwo dostępnych przestrzeniach. Płaszcz powinien być przechowywany wiszący na wieszaku, buty w stojakach na buty i tak dalej.
Dlatego też znaczenie modelowania danych polega na jego właściwości nadawania sensu rzeczom, które losowo nie miałyby celu same w sobie. Ma fundamentalne znaczenie dla porządkowania i organizowania zadań oraz procesów decyzyjnych.
Oto niektóre korzyści z modelowania danych:
- Modelowanie danych sprawia, że wizualizacja informacji jest przejrzysta i łatwa do zrozumienia.
- Zorganizowane dane można poddać kontroli jakości, aby uniknąć błędów. W tym celu menedżerowie baz danych integrują zestaw reguł do filtrowania i wykrywania danych, które nie spełniają minimalnych standardów jakości.
- Pozwala na uporządkowanie i rozmieszczenie danych w strukturze i organizacji w bardzo precyzyjnej kolejności, co sprzyja ich obsłudze i przetwarzaniu.
- Pomaga zidentyfikować zduplikowane i niepotrzebne dane.
- Wskazuje, czy w modelowaniu brakuje niektórych danych.
- Profesjonaliści odpowiedzialni za tworzenie, analizowanie lub manipulowanie danymi zaczynają od solidnej podstawy, na której mogą budować lub pracować swoje bazy danych.
- Zapewnia spójność projektu systemu firmy.
- Ma sens w przypadku obszernych i niechlujnych danych, które mogą pochodzić z różnych źródeł w organizacji.
- Zoptymalizuj komunikację między programistami a systemami Business Intelligence.
- Umożliwia projektowanie wysokiej jakości baz danych w celu lepszego tworzenia aplikacji.
Przeszliśmy przez to, czym jest modelowanie danych, a teraz nadszedł czas, aby sprawdzić najlepsze narzędzia do modelowania danych.
SqlDBM
SqlDBM to jedno z najpopularniejszych internetowych narzędzi do modelowania danych. SqlDBM obsługuje SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake i Amazon Redshift. Oferuje intuicyjny interfejs do modelowania danych i opcji trybów wyświetlania, które pozwalają skupić się na określonej części modelu.
SqlDBM oferuje szereg funkcji, takich jak skrypty ALTER, współpraca zespołowa, konwersja DB i DW, automatyczny układ i wiele opcji eksportu, w tym możliwość eksportu SQL i dokumentacji. SqlDBM oferuje darmową wersję dla jednego projektu.
DBDesigner
DBDesigner to internetowe narzędzie do modelowania danych zbudowane w języku Java. Jest dobrze znany z prostego interfejsu użytkownika. Oferuje wsparcie dla większości głównych baz danych. DBDesigner obsługuje zarówno możliwości inżynierii wstecznej, jak i wstecznej. Posiada również wiele opcji eksportu, w tym eksport SQL.
DBDesigner jest oferowany w ponad 25 językach. Zapewnia również współpracę zespołową, opcje udostępniania publicznego i funkcje zarządzania projektami. DBDesinger oferuje bezpłatny poziom i bezpłatny okres próbny dla swoich płatnych planów.
Modelarz danych Navicat
Navicat to popularne narzędzie do modelowania danych. Obsługuje modelowanie danych na wszystkich trzech poziomach. Navicat obsługuje najpopularniejsze bazy danych oraz notacje Crow’s Foot, IDEF1x i UML. Posiada również możliwości inżynierii wstecznej i wstecznej oraz funkcje porównywania i synchronizacji.
Navicat oferuje również funkcję Export SQL, która ułatwia generowanie poszczególnych części modelu. Sprawia to, że cały proces modelowania jest mniej czasochłonny. Narzędzie obsługuje również uwierzytelnianie PAM i GSSAPI. Navicat oferuje 14-dniowy bezpłatny okres próbny ze wszystkimi obsługiwanymi funkcjami.
Modelarz danych ropuchy
Zadania Ropucha to wieloplatformowe narzędzie do modelowania danych, które obsługuje ponad 20 różnych platform. Jest to uproszczone narzędzie do modelowania danych, które obsługuje wiele baz danych i obsługuje zarówno modelowanie logiczne, jak i fizyczne. Toad oferuje również interesujące funkcje, takie jak dogłębne raportowanie, dostosowywanie modeli i inżynieria wsteczna.
Toad zapewnia również łatwą migrację i synchronizację za pomocą skryptu ALTER, dzięki czemu jest bardziej przyjazny dla użytkownika. Toad oferuje również bezpłatną wersję próbną, aby zapoznać się z ich narzędziem.
Idera ER
Pomysł ER to narzędzie do modelowania danych korporacyjnych, które modeluje nie tylko główne bazy danych, ale także obsługuje typy danych Big Data i Business Intelligence. Oferuje zaawansowane dwukierunkowe porównywanie oraz opcje inżynierii wstecznej i do przodu. Idea ER wspiera tworzenie i walidację procesów korporacyjnych w oparciu o standardy BPMN 2.0.
Oprócz UML i XML Idera obsługuje również QVT i OCL. Oferuje również kilka innych funkcji modelowania korporacyjnego, takich jak sprawne zarządzanie zmianami, uniwersalne mapowania, glosariusz korporacyjny, grupy centrów bezpieczeństwa, scentralizowane raportowanie i współpraca zespołowa. Idera oferuje również wersje próbne na żądanie.
Vertabelo
Vertabelo to internetowe narzędzie do modelowania danych, które obsługuje najpopularniejsze bazy danych i zapewnia opcję współpracy opartej na dostępie. Oferuje również inżynierię wsteczną, automatyczny układ diagramów, eksport/import XML i funkcje podglądu SQL. Vertabelo posiada również opcję wyszukiwania wizualnego, która znacznie ułatwia modelowanie danych.
Projektowanie
Projektowanie to łatwe w użyciu narzędzie do modelowania danych oferowane przez Datanamic. Zapewnia wizualne środowisko do modelowania ponad 15 baz danych, w tym głównych baz, takich jak Oracle, MS SQL, MySQL i PostgreSQL. DeZign zapewnia również opcje inżynierii do przodu i do tyłu, a także współpracę w zakresie modelu danych. Dezign oferuje 14-dniowy bezpłatny okres próbny.
Modelarz Księżyca
Datensena Modelarz Księżyca to narzędzie do modelowania danych zaprojektowane specjalnie do modelowania baz danych, takich jak MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB i SQLite. Moon Modeler udostępnia opcję importowania schematu GraphQL. Obsługuje również inne funkcje modelowania baz danych, takie jak raporty HTML, inżynieria wsteczna i opcja współpracy. Moon Modeler oferuje również 14-dniowy bezpłatny okres próbny.
Wniosek
Narzędzia do modelowania danych ułatwiają modelowanie danych, aw większości przypadków nie trzeba nawet dużo kodować. Mimo to należy wziąć pod uwagę szereg czynników, takich jak obsługa baz danych, platformy, budżet, a co najważniejsze, przy wyborze narzędzia do modelowania danych należy pamiętać o swoich wymaganiach.
Obejrzyj poniżej wersję wideo tego artykułu.
Polub i zasubskrybuj newsblog.pl kanał Youtube.
