في حال كان لشركتك أي نوع من الاتصال بالبيانات الضخمة ، فقد تكون بالفعل على دراية بمفهوم نمذجة البيانات. يمكن أن يستفيد بناء قواعد بيانات جديدة أو تطوير استراتيجية كاملة لتكنولوجيا المعلومات من استخدام أدوات نمذجة البيانات. أيضًا ، تمكّننا أدوات نمذجة البيانات من التمثيل المرئي لبناء هياكل البيانات وتنظيم البيانات والعلاقات التي نراها فيما بينها لدعم أنشطة الأعمال. في هذه المقالة ، سنناقش أفضل أدوات نمذجة البيانات وأدوات نمذجة البيانات لمايكروسوفت وخادم SQL المجاني.
أولاً ، سنحصل على نظرة عامة على نمذجة البيانات بشكل عام ، ثم سنتعمق في أدوات نمذجة البيانات المحددة.
ما هو نمذجة البيانات؟
نمذجة البيانات هي عملية تطوير تمثيل مرئي لنظام معلومات كامل أو مكونات معينة منه من أجل نقل الروابط بين نقاط البيانات المختلفة والهياكل التنظيمية. الهدف هو شرح الأشكال المختلفة من البيانات التي يتم استخدامها وتخزينها داخل النظام ، والصلات بين فئات البيانات المختلفة ، والطرق المختلفة التي يمكن بها تصنيف البيانات وتنظيمها ، بالإضافة إلى تنسيقاتها وخصائصها.
في نمذجة البيانات ، تأتي متطلبات العمل أولاً. يقدم أصحاب المصلحة في الأعمال مدخلات مقدمًا لوضع القواعد والمتطلبات التي سيتم استخدامها في تطوير نظام جديد أو تحسين نظام موجود.
توجد عدة أنواع مختلفة من نماذج البيانات. تتمثل الخطوة الأولى في حشد أصحاب المصلحة والمستخدمين النهائيين للحصول على معلومات تتعلق بمتطلبات العمل. تتم صياغة تصميم قاعدة البيانات الملموسة لاحقًا من خلال ترجمة مبادئ الأعمال هذه إلى هياكل بيانات. تشبه نماذج البيانات المخططات أو خرائط الطريق من حيث أنها رسومات رسمية تشرح موضوعًا معقدًا.
تستخدم نمذجة البيانات معايير محددة مسبقًا وأساليب صارمة. يسمح ذلك بنهج موحد ومتسق ويمكن التنبؤ به لإنشاء موارد البيانات وإدارتها على كل مستوى من مستويات المؤسسة.
في عالم مثالي ، ستكون نماذج البيانات عبارة عن مستندات حية نمت وتغيرت كما فعلت الشركة. فهي ضرورية في مجالات دعم العمليات التجارية وهندسة تكنولوجيا المعلومات وتطوير الإستراتيجيات. يمكن للبائعين والشركاء والنظراء في الصناعة الاستفادة من الوصول إلى نماذج البيانات المشتركة.
ما هي 5 تقنيات نمذجة البيانات الأساسية؟
نمذجة البيانات هي تمثيل مرئي لهيكل البيانات الداخلية لقاعدة البيانات. تساعد نمذجة البيانات في فهم البيانات واستخدام البيانات في صنع التنبؤات.
في البرنامج ، يمكنك نمذجة الأشياء المادية بعدة طرق. هناك العديد من الأنواع المختلفة لنماذج البيانات ، ولكن أكثرها انتشارًا تشمل التسلسل الهرمي والعلائقي و UML وعلاقة الكيان والموجهة بالكائنات والأبعاد.
# 1. النموذج الهرمي
تظهر البيانات في هذا النموذج على شكل شجرة بها عقدة واحدة في مركزها. يبدأ التسلسل الهرمي الأساسي في هذا النموذج من الجذر ويتفرع مثل الشجرة ذات العقد الفرعية التي تتفرع مرة أخرى. في حين أن كل عقدة طفل في هذا النموذج لها والد واحد فقط ، يمكن أن يكون للوالد عدة ذرية.
يقوم نموذج البيانات هذا بتخزين المعلومات في هيكل شجرة ، وبالتالي عند الوصول إلى المعلومات ، يجب السير في الشجرة بأكملها ، بدءًا من الجذر. يوجد تعيين رأس بأطراف بين أنواع البيانات في النموذج الهرمي. بالإضافة إلى ذلك ، تقوم قاعدة البيانات بتخزين جميع المعلومات وإجراء الاتصالات بين السجلات.
# 2. نموذج بيانات الأبعاد
تعتمد أنظمة ذكاء الأعمال (BI) والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) على نماذج بيانات الأبعاد باعتبارها العمود الفقري لها. غالبًا ما تُستخدم هذه النماذج مع قواعد البيانات الكبيرة التي تخزن معلومات المعاملات التاريخية ، ولكن يمكن استخدامها مع أي حجم من البيانات.
كثيرًا ما تتم الإشارة إلى الهياكل المتعددة ، مثل جداول البيانات الفعلية وجداول الأبعاد وجداول البحث ، في نماذج البيانات ذات الأبعاد. النمذجة الأبعاد هي العمود الفقري لكل من أنظمة معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) ومستودعات بيانات المؤسسة (EDW).
الهدف الأساسي لنموذج الأبعاد هو تسهيل الاكتشاف السريع للإجابات على المخاوف المتعلقة بتوقعات الشركة واتجاهات الاستهلاك والمسائل ذات الصلة. باستخدام النمذجة الأبعاد ، يمكن أن تصبح تقارير ذكاء الأعمال أقل فوضوية. أيضًا ، يمكن للمستخدمين التعاون واتخاذ القرارات بشكل أكثر كفاءة من خلال مشاركة البيانات عبر الفرق والأقسام.
# 3. نموذج العلائقية
في نموذج البيانات هذا ، تعمل جداول البيانات على تجميع مجموعة من العناصر في العلاقات. يستخدم هذا النموذج جداول مرتبطة لوصف الاتصالات والمعلومات. بالإضافة إلى ذلك ، يحتوي الجدول على صفوف وأعمدة ؛ يعكس الأول سجلات الكيان ، بينما يشير الأخير إلى سمات الكيان. لتعريف كل إدخال في الجدول بشكل فريد ، تستخدم بنية البيانات هذه مجموعة متنوعة من المفاتيح الأساسية. بالنسبة للحصول على المعلومات ، يتم استخدام SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) لذلك. في نموذج البيانات العلائقية ، يعمل المفتاح الأساسي باعتباره العمود الفقري للنظام. هذا يعني أيضًا أن مجموعة البيانات يجب أن تحتوي فقط على إدخالات فريدة.
يجب ألا يكون هناك أي تناقضات في جدول البيانات يمكن أن تسبب مشاكل أثناء استرداد البيانات. كما أن تكرار البيانات ، والبيانات غير الكافية ، والروابط غير المناسبة المستخدمة لربط البيانات تشكل أيضًا تحديًا لنموذج البيانات العلائقية.
# 4. نموذج الشبكة
نموذج الشبكة هو نموذج قاعدة بيانات يتخذ منهجًا قابلاً للتكيف لتمثيل الأشياء والصلات بينها. تلعب القوالب دورًا مهمًا في نموذج بيانات الشبكة ، والذي يأخذ شكل الرسم البياني حيث تمثل الحواف العلاقات والعقد تمثل العناصر. يعتبر التمييز الأساسي بين نموذج البيانات الهرمي ونموذج بيانات الشبكة هو الطريقة التي يتم بها تمثيل البيانات ؛ في الحالة الأولى ، يتم توفير البيانات في هيكل هرمي ، بينما في الحالة الأخيرة ، يتم عرض البيانات في رسم بياني.
علاوة على ذلك ، تتمثل إحدى مزايا نموذج الشبكة في أنه يتضمن تمثيلاً للروابط الأساسية بين العقد. العلاقات واحد لواحد ، أطراف بأطراف ، إلخ. كلها ممكنة في نموذج البيانات هذا. عند مقارنتها بنماذج البيانات الأخرى ، مثل النموذج الهرمي ، فإن نماذج البيانات الهرمية تجعل الوصول إلى البيانات أكثر سهولة.
هناك دائمًا رابط بين العقد الأصل والعقد الفرعية بسبب التفاعل المتأصل بينهما. علاوة على ذلك ، فإن المعلومات لا تعتمد على العقدة الأخرى. عدم قدرة هذا النموذج على التكيف مع الظروف الجديدة هو قيد رئيسي. يتطلب إجراء أي تعديلات مهمة إعادة بناء النظام بالكامل ، الأمر الذي يتطلب عمالة مكثفة ويستغرق وقتًا طويلاً. بالإضافة إلى ذلك ، من الصعب إدارة البيانات في هذه البنية لأن كل سجل مرتبط بالآخرين من خلال شبكة من الروابط.
# 5. نموذج بيانات علاقة الكيان (ER)
يمكنك التعبير بدقة عن بياناتك باستخدام نموذج العلاقة بين الكيانات (ER). يصنف نموذج التقارير الإلكترونية المعلومات على النحو التالي:
- جهات. الأشياء أو الإجراءات أو الإطار النظري الحالي الخاص بك. العملاء والبضائع والإيرادات كلها أمثلة على الكيانات.
- العلاقات. العلاقات بين الأشياء. قد توجد هذه الروابط بين شخصين أو بين العديد من الناس.
- صفات. المعلومات التي تميز شيئًا ما أو شيءًا آخر. كتوضيح ، اسم المنتج هو سمة.
يجب أن يكون لديك فهم قوي للأعمال الداخلية لعملك واحتياجات معلومات المستخدمين النهائيين قبل أن تتمكن من بناء نموذج ER موثوق.
بالإضافة إلى ذلك ، يُظهر الرسم التخطيطي لعلاقة الكيانات (ER) الاتصالات بين بياناتك والعمليات التي يجب أن تكون قاعدة البيانات قادرة على معالجتها. كما يوضح الطبيعة المترابطة لمجموعات البيانات العديدة هذه. مخطط نموذج البيانات هو تصوير مرئي لهيكل نموذج البيانات الأساسي الذي يسهل الاتصال الفعال والفعال للمعلومات التفصيلية.
أنواع نماذج البيانات
لا يختلف تصميم قاعدة بيانات أو نظام معلومات عن تصميم أي شيء آخر ؛ يبدأ بمستوى عالٍ من التجريد ويصبح أكثر دقة مع تقدم العملية. هناك ثلاثة أنواع شائعة من نماذج البيانات ، ولكل منها مستوى تجريد خاص بها. ستبدأ العملية بنموذج مفاهيمي ، ثم تنتقل إلى نموذج منطقي ، وتنتهي في النهاية بنموذج مادي. أدناه ، نتعمق أكثر في كل نوع من أنواع نماذج البيانات:
# 1. نماذج البيانات المادية
يصفون تنسيق قاعدة البيانات التي ستخزن البيانات. هذا يجعلهم أقل مفهوم أثيري ممكن. أنها توفر خطة كاملة يمكن تنفيذها كقاعدة بيانات علائقية ، كاملة مع الجداول الترابطية التي تصور العلاقات بين الكيانات والمفاتيح الأساسية والمفاتيح الخارجية التي سيتم استخدامها للحفاظ على استقرار هذه العلاقات. من أجل تحسين الأداء ، قد تتضمن نماذج البيانات المادية الخصائص الخاصة بنظام إدارة قواعد البيانات.
# 2. نماذج البيانات المفاهيمية
أنها توفر نظرة عامة على محتويات النظام وهيكله وقواعد العمل الحاكمة ؛ تُعرف أيضًا باسم نماذج المجال. يعد إنشاء نموذج مفاهيمي خطوة شائعة في تحديد نطاق المشروع. فئات الكيانات (تحديد أنواع العناصر التي تعتبر بالغة الأهمية للشركة لتمثيلها في نموذج البيانات) ، وخصائصها وقيودها ، والعلاقات بينها ، ومتطلبات الأمان وتكامل البيانات المعمول بها ، كلها أمثلة على هذه المواصفات. في معظم الحالات ، يكون التدوين مباشرًا.
# 3. نموذج البيانات المنطقية
تم تعيين جميع الجداول والأعمدة وعلاقاتها (من خلال مفاتيح خارجية) في هذا النموذج ، وكذلك الروابط بينها. يتم توضيح الكيانات التي تم تحديدها وخصائص كل منها. على عكس نماذج البيانات المادية ، المرتبطة بقواعد بيانات معينة أو تنسيقات ملفات ، يمكن استخدام نماذج البيانات المنطقية في أي مكان. تعد ملفات XML و JSON ، بالإضافة إلى قواعد البيانات العلائقية والعمودية والمتعددة الأبعاد و NoSQL ، كلها تطبيقات قابلة للتطبيق.
عملية نمذجة البيانات
نمذجة البيانات هي تخصص أكاديمي يؤكد على أهمية التشكيك في ممارسات إدارة البيانات الخاصة بالفرد. ومع ذلك ، تلتزم مناهج نمذجة البيانات المختلفة باتفاقيات مختلفة من حيث رموز البيانات المستخدمة ، وهيكل النماذج ، وتواصل متطلبات العمل. توفر جميع الطرق مهام سير عمل منظمة ، أو مجموعات من الخطوات ليتم إكمالها بترتيب معين عبر الوقت. غالبًا ما تأخذ هذه العمليات الشكل التالي:
# 1. تحديد كيان
إن معرفة الكيانات والعمليات والأفكار التي يتم نمذجتها في مجموعة البيانات هي الخطوة الأولى في عملية نمذجة البيانات. يجب أن تتلاءم جميع الأجزاء معًا بشكل صحيح وأن تكون منطقية في حد ذاتها.
# 2. تحديد السمات الحرجة لكل كيان
لتمييز شيء ما عن شيء آخر من نفس النوع ، نحتاج إلى إلقاء نظرة على سماته. قد يتضمن كيان "العنوان" عنوان الشارع بالكامل ، بما في ذلك الشوارع المتقاطعة ، بالإضافة إلى المدينة والولاية والأمة ، بالإضافة إلى الرمز البريدي. أيضًا ، يجوز لكيان "العميل" تضمين الاسمين الأول والأخير ورقم الهاتف والمسمى الوظيفي.
# 3. ابحث عن الروابط بين الكيانات
تحدد المسودة الأولى لنموذج البيانات الروابط بين الأشياء وكيفية عملها. كل عميل "يقيم في العنوان" في السيناريو المذكور أعلاه. إذا تمت إضافة كيان "الطلب" إلى النموذج ، فسيتم إجراء جميع الشحنات والمدفوعات إلى الموقع المحدد. تستخدم لغة النمذجة الموحدة (UML) بشكل شائع لتوثيق هذه الترابطات.
# 4. تعيين الخصائص للكيانات
يتيح ذلك للنموذج تمثيل الطريقة التي تستخدم بها الشركة البيانات بدقة. هناك العديد من الأنماط الرسمية الشائعة لنمذجة البيانات. تعد أنماط التحليل وأنماط التصميم أدوات شائعة للمبرمجين الموجهين للكائنات ، في حين يمكن استخدام أنماط أخرى من قبل أصحاب المصلحة في أجزاء مختلفة من الشركة.
# 5. قلل من تكرار متطلبات الأداء
المفاتيح هي معرفات رقمية مخصصة لمجموعات البيانات للتعبير عن الروابط بين النماذج دون تكرار البيانات. التطبيع هو أسلوب لتنظيم نماذج البيانات (وقواعد البيانات التي تمثلها). لتجنب تكرار البيانات في جدول أسماء العملاء ، من الممكن تعيين مفتاح لكل عميل وربطه بعنوانه وسجل طلباته. غالبًا ما تقلل التسوية من احتياجات مساحة قاعدة البيانات على القرص ، ولكنها يمكن أن تبطئ أداء الاستعلام.
# 6. استكمال نموذج البيانات والتحقق منه
من أجل مواكبة الطبيعة المتطورة باستمرار لاحتياجات العمل ، يجب أن تكون نمذجة البيانات عملية تكرارية.
ما هي فوائد نمذجة البيانات؟
تعد نمذجة البيانات جزءًا مهمًا من دورة حياة تطوير البرامج لأنها تساعد في تحديد بنية قاعدة البيانات التي سيتم بناء التطبيق عليها.
كما تتيح لك نمذجة البيانات إنشاء اتصالات محتملة بين عناصر البيانات ، والتي بدورها تحدد أنواع الاستعلامات التي يمكن إجراؤها على البيانات النموذجية.
يتم تسهيل مواءمة أهداف العمل مع الأهداف التكنولوجية من خلال نمذجة البيانات ، والتي بدورها مدعومة من قبل هندسة الأعمال (نموذج بيانات المنظمة). تشمل الأجزاء الداعمة لبنية الأعمال التي تستفيد من نماذج البيانات حوكمة البيانات ، وذكاء الأعمال ، وبنى التطبيقات.
بدون نموذج بيانات أولي ، فإنك تخاطر ببناء نظام غير مناسب للجمهور المستهدف. تتضمن بعض الفوائد العديدة التي ستجنيها تطبيقاتك من نموذج بيانات جيد التصميم ما يلي.
# 1. تطبيقات برمجية متفوقة
الميزة الأكثر وضوحًا لنمذجة البيانات هي أنها تؤدي إلى برامج ذات جودة أفضل وأكثر استقرارًا وتتطلب صيانة أقل.
ما يحدث إذا لم تستخدم تقنيات نمذجة البيانات أثناء تطوير التطبيقات (وهي كبيرة إذا) هو:
- تقوم بحفظ البيانات غير المعالجة من المستخدم في المتغيرات.
- بعد أن تعدل الكود قيم هذه المتغيرات ، فإنها تعمل على ملء المزيد من المتغيرات.
- وهكذا ، حتى تتداخل في الزاوية ولا تستطيع الخروج.
بالإضافة إلى ذلك ، لا فرق إذا كانت شركتك كبيرة أو صغيرة. بدون التخطيط والهيكل المناسبين ، سيؤدي تطوير البرامج حتمًا إلى رمز السباغيتي. ستكون شفرتك في حالة من الفوضى المتشابكة إذا قررت إجراء تغييرات أو إضافة ميزات جديدة.
# 2. إنفاق أموال ووقت أقل في تطوير التطبيقات
تعمل نمذجة البيانات الضعيفة في بداية إنشاء تطبيق جديد على زيادة وقت التطوير وتكاليفه. بدون نموذج بيانات ، سيضطر فريقك إلى ترميز بنية قاعدة البيانات يدويًا وقضاء الوقت في جمع احتياجات المستخدم.
إذا كان لديك نموذج بيانات ، فإن إضافة جداول وطرق عرض جديدة أمر سهل ؛ يمكنك القيام بذلك ببساطة عن طريق إضافتها هناك. إذا اكتشفت أنك بحاجة إلى إضافة جدول إلى التطبيق الخاص بك ، أو إجراء تغييرات على جدول موجود ، فيمكنك القيام بذلك بسهولة عن طريق تعديل نموذج البيانات الخاص بك.
بدون نموذج بيانات ، سيتعين على فريقك تغيير كل من قاعدة البيانات والكود يدويًا. إذا كنت بحاجة إلى إجراء تعديلات خلال البرنامج بأكمله ، فقد يستغرق ذلك وقتًا طويلاً ويكلف الكثير من المال.
# 3. يتم تحديد المشاكل والأخطاء في البيانات بسرعة
في بعض الأحيان لا يتم الكشف عن مشاكل البيانات وعدم الدقة إلا بعد بدء الإجراء. قد يرى شخص ما يحاول إجراء عملية شراء ، على سبيل المثال ، رسالة خطأ تقول "بيانات سيئة". في هذه الحالة ، كانت المعلومات غير الصحيحة موجودة منذ البداية. يمكن اختبار العملية في معمل أو على خادم اختبار ، ولكن لن يتم اكتشاف العيوب حتى يتم وضع النظام في مرحلة الإنتاج.
ومع ذلك ، كلما اكتشفت مشكلة في بياناتك بشكل أسرع ، كلما تمكنت من إصلاحها في وقت أسرع قبل أن يكون لها تأثير سلبي على المستخدمين لديك.
تُستخدم نمذجة البيانات على نطاق واسع لأنها توفر صورة مفصلة لكيفية تفاعل العملاء مع الشركة ، حتى وصولاً إلى الحقول التي يزورونها والتكرار الذي يقومون به. هذا النوع من الفهم ضروري لتحديد مجالات المشاكل وتقرير كيفية إصلاحها. قد تضمن عمليات تدقيق نموذج البيانات المنتظمة أن يظل نموذج البيانات الخاص بك مرتكزًا على المستخدم والهدف في جميع الأوقات.
# 4. تحسينات في سرعة التطبيق
لنمذجة البيانات استخدامات مختلفة ، أحدها هو خفض النفقات. على الرغم من أن هذا أمر ضروري ، فإن القيمة الحقيقية لنمذجة البيانات تكمن في التحسينات التي قد تجلبها لسرعة وكفاءة تطبيقك.
نظرًا لطبيعتها الاستراتيجية ، تعد نمذجة البيانات أمرًا بالغ الأهمية لكفاءة التطبيق من حيث كيفية معالجة البيانات. سيعرف المبرمجون البيانات التي يجب حفظها ولماذا وأين توجد في الذاكرة. بمعنى آخر ، يمهد هذا الطريق لهم لتطوير وظائف بسهولة وسرعة للحصول على البيانات.
هذا يختلف إلى حد كبير عن النهج الفوضوي لتخزين البيانات في الجداول ببساطة. للحصول على النتائج المرجوة من الجداول غير المهيكلة ، سيضطر المطورون إلى قضاء بعض الوقت في صياغة استعلامات SQL المعقدة. من خلال تنظيم البيانات في جداول ، يمكن للمطورين أن يطمئنوا إلى أن محرك قاعدة البيانات سيكون قادرًا على تحديد البيانات المطلوبة دون أي جهد إضافي.
نتيجة ل؟ يمكن للتطبيقات معالجة المزيد من البيانات دون فقدان سرعة الأداء.
# 5. تحسين وثائق الصيانة طويلة المدى
تساعد نماذج البيانات في تحديد العمليات التجارية واتصالاتها بشكل أكثر دقة. عندما تكون المعلومات المتعلقة بإحدى العمليات التجارية في مكان واحد ، يكون من السهل التقاطها وصيانتها بمرور الوقت.
يمكن توثيق متطلبات العمل وبنية التطبيق بشكل أفضل باستخدام نمذجة البيانات. إذا كان هناك مستودع مركزي للمتطلبات والتصميم ، فيمكن مشاركة المعلومات بشكل أكثر فعالية. بالإضافة إلى ذلك ، من السهل تحديد ودمج التعديلات التي تقتضيها الضرورات الجديدة أو الإضافات أو إصدار التصحيحات.
نمذجة البيانات عنصر حاسم في تطوير البرمجيات ؛ يستغرق الأمر وقتًا ومهارة ، لكن المكافأة تستحق العناء.
ما هي أدوات نمذجة البيانات؟
أدوات نمذجة البيانات هي برامج تبسط المهمة التي تستغرق وقتًا طويلاً لبناء النماذج من البداية. يربطون المستويات العليا لنماذج البيانات بالمعلومات الأساسية.
يمكن إنشاء مخططات قواعد البيانات تلقائيًا بواسطة معظم أدوات نمذجة البيانات ، ويمكن إجراء هندسة عكسية لقواعد البيانات الموجودة في النماذج. تعد أدوات نمذجة البيانات والرسم التخطيطي والتصور مجرد عدد قليل من الأنواع العديدة لحلول هندسة البرمجيات بمساعدة الكمبيوتر (CASE) المتاحة اليوم.
أيضًا ، تسهل أدوات نمذجة البيانات تصميم قاعدة بيانات فعال وتقلل من الخطأ البشري. يمكن تطوير لغة تعريف البيانات (DDL) ، ويمكن بناء قاعدة بيانات عالية الأداء ، ويمكن تزويد أصحاب المصلحة بتقارير ثاقبة باستخدام هذه الأداة.
عندما تكون قاعدة البيانات فعالة ، فإنها تعمل على تسريع العمليات وتقليل معدلات الخطأ وتحتاج إلى صيانة أقل.
لماذا نحتاج إلى أدوات نمذجة البيانات؟
بالنسبة لمعظم الشركات ، تعتبر بياناتهم هي أثمن ما يمتلكونه. لذلك ، تعد قاعدة البيانات التي تستخدمها للاحتفاظ بهذا الأصل أكثر أهمية من أي وقت مضى.
يحتاج تحليلات البيانات وعلماء البيانات إلى أن يكونوا قادرين على تقسيمها بطرق مختلفة لدعم قرارات الأعمال الاستراتيجية المهمة ، لذلك من الأهمية بمكان أن يتم تنظيم البيانات بطريقة تفيد كل من التطبيق الذي ينشطها والبيانات أثناء الراحة.
يجب عليك الآن مراعاة كل من الاحتياجات المحتملة.
تشير نمذجة البيانات إلى عملية تحديد بنية قاعدة البيانات وتحديد كيفية تخزين المعلومات بداخلها.
وبالتالي ، يمكنك إنشاء هذه المخططات والنماذج بمساعدة أدوات نمذجة البيانات. عند استخدامه في نظام ما ، فإن نموذج البيانات يعزز ويدعم أفكار العمل الأساسية التي يمثلها.
يعكس تعريف نموذج البيانات للكيانات والوصلات وصف المؤسسة لعناصرها وإجراءاتها.
كيف أختار أدوات نمذجة البيانات الصحيحة؟
مع توسع مجموعة متنوعة من أدوات نمذجة البيانات ، قد يصبح تحديد الأداة التي تناسب احتياجاتك أكثر صعوبة. لذلك ، من الضروري تقييم حالة الاستخدام الخاصة بك بناءً على المعايير التالية:
# 1. التطبيق والمتطلبات
عند اتخاذ قرار بشأن أداة نمذجة البيانات ، فإن هذا هو العامل الوحيد الأكثر أهمية. تؤكد أدوات نمذجة البيانات المختلفة على الجوانب المختلفة لنمذجة البيانات. يعد وضع متطلبات عملك على الورق الخطوة الأولى لاتخاذ خيار جيد. ستكون قاعدة البيانات ذات إمكانيات النمذجة مثالية لمشروع يحتاج فقط إلى أداة نمذجة البيانات للمهام البسيطة. ومع ذلك ، لن تخدم نفس التقنية أغراض نمذجة البيانات عندما يجب أن تفي بمتطلبات الأعمال.
# 2. سمات
بمجرد فهمك لمتطلبات الشركة ، يمكنك البدء في تقييم خياراتك بين أدوات نمذجة البيانات. يتضمن ذلك اختبار أدوات نمذجة البيانات لدعم تعدد المستخدمين والتحقق مما إذا كانت تدعم UTM أو تستخدم نمذجة الحالة. تحقق أيضًا لمعرفة ما إذا كان بإمكانه نمذجة البيانات على المستويات المفاهيمية والمنطقية والمادية. تتطلب المقارنة والتباين بين الجوانب قائمة.
# 3. قابلية التوسع
تتطور متطلبات المشروع مع تطوره. استخدم شيئًا يمكن أن يساعدك على النمو إذا استطعت. فكر في احتياجاتك ونطاق نموذج البيانات الخاص بك قبل الاستقرار على أداة نمذجة البيانات. عند اختيار أداة ، من الضروري التفكير في الاحتياجات العاجلة.
# 4. اندماج
كن حذرًا من أدوات نمذجة البيانات التي تنشئ نموذج بيانات بتنسيق خاص بدلاً من تنسيق قياسي. إذا كان لديك بالفعل قاعدة بيانات أو بنية تحتية تكنولوجية وعمليات مطبقة ، فسيكون من الأسهل بكثير دمج نتائج أداة النمذجة التي اخترتها.
# 5. مجتمع المستخدمين
يوجد منتدى مستخدم أو مجتمع لكل أداة موجودة. انشر الخبر وتأكد من أن المجتمع يحب الأداة الخاصة بك ويستخدمها.
نظرة عامة على أفضل أدوات نمذجة البيانات
فيما يلي بعض أفضل أدوات نمذجة البيانات التي يمكنك وضعها في الاعتبار.
# 1. اروين البيانات عارض
أصبحت نمذجة البيانات ، والتصور ، والنشر أسهل باستخدام Erwin Data Modeler. يمكن أيضًا استخدام Erwin Data Modeler للحفاظ على تناسق نماذج البيانات وسهولة فهمها خلال عمر التطبيق.
إنه الخيار الأفضل بسبب نطاقه الواسع من الوظائف والدعم لمجالات مثل ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة وتكامل البيانات على نطاق واسع وإدارة البيانات وإدارة المشاريع.
المميزات
- تطوير البرمجيات رشيق. في السحابة أو في أماكن العمل ، يمكن أن يساعدك Erwin Data Modeler في إنشاء تطبيقات مفيدة. حدد نماذجك بالطريقة التي تريدها ، سواء باستخدام NoSQL أو البيانات الضخمة أو التصميم المختلط.
- أتمتة. باستخدام Erwin Data Modeler لإنتاج المخططات والنماذج بسرعة ، يمكنك تسريع عملية التطوير وتقليل الأخطاء.
- سهولة التنقل والضوابط. يمكنك بسهولة عرض هياكل البيانات المعقدة والعمليات التجارية بمساعدة Erwin Data Modeler وواجهة سهلة الاستخدام.
- التصميم في دائرة كاملة. يمكن كتابة كود قاعدة البيانات وهندسته العكسية باستخدام Erwin Data Modeler ، مما يسمح بنشر أكثر موثوقية وإنتاجية لهياكل البيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك الاختيار من بين الإصدارات Standard أو Workgroup أو Navigator أو Safyr من Erwin Data Modeler. تحتوي كل هذه الإصدارات على عروض أسعار متاحة عند الطلب من خلال موقع الويب الخاص بهم.
# 2. DbSchema
DbSchema هي أداة لتطوير وتوثيق ونشر مخططات قواعد البيانات.
نظرًا لتصميمه سهل الاستخدام ، يعد DbSchema أحد أدوات نمذجة البيانات المفضلة لدينا. لذلك ، يمكن الوصول إلى DbSchema للمستخدمين بدون خبرة واسعة في SQL.
المميزات
- نموذج بيانات مستقل. نظرًا لأن المخططات مستقلة عن قاعدة البيانات ، فقد تتم مشاركتها بسهولة بين أعضاء الفريق.
- محرر مرئي لإدارة البيانات العلائقية. يتضمن DbSchema محررًا يمكن استخدامه لملء جداول مختلفة بالبيانات. يعد ربط الجداول مع المفاتيح الخارجية أمرًا سهلاً مثل السحب والإفلات.
- مصدر الإدخال. يمكن استخدام DbSchema لتقييم إعدادات قاعدة البيانات عن طريق إنشاء بيانات مزيفة.
- الرسوم البيانية والتقارير العامة لقاعدة البيانات. يمكن إنشاء المخططات الديناميكية ومخططات UML والتقارير الأخرى بسهولة باستخدام أداة إنشاء التقارير في DbSchema.
- الأتمتة. لتنفيذ برامج Java النصية ونشر المخططات وتنفيذ برامج SQL النصية وإنتاج وثائق HTML5 ، يستخدم DbSchema محرك نصي Java Groovy.
- برنامج يقوم بتحميل البيانات. يمكن استيراد البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر باستخدام أداة تحميل البيانات DbSchema ، بما في ذلك XML و XLS و XLSX و CSV.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك إصداران من DbSchema: إصدار المجتمع المجاني والإصدار الاحترافي المدفوع. هناك ثلاث نقاط سعر للإصدار الاحترافي: 98 دولارًا للاستخدام الأكاديمي ، و 196 دولارًا للاستخدام الفردي ، و 294 دولارًا للاستخدام التجاري. التراخيص دائمة وجميع الرسوم مستحقة وقت الشراء.
# 3. أرشي
Archi هو خيار غير مكلف لمهندسي Enterprise Architects و Modelers. إنه مفيد للعديد من الأنواع المختلفة من تحليل هندسة الأعمال والوصف والتصور.
إنها أداة نمذجة بيانات مفتوحة المصدر تعمل على أنظمة أساسية متعددة ويمكن توسيعها بوحدات نمطية إضافية.
المميزات:
- يمكن بناء جميع عناصر ArchiMate بسرعة في عروض ArchiMate
- تسمح لك عروض ArchiMate الديناميكية بتبديل المنظورات في أي وقت
- يوفر طريقة عرض اقتراحات لعرض البيانات حول العناصر بسرعة
- تعرض هذه الأداة عنصر النموذج المحدد وعلاقاته بمكونات النموذج الأخرى في مخطط شجرة شعاعي
- تتيح لك الأداة إنشاء وتعديل اللوحة القماشية حسب الحاجة.
# 4. Oracle SQL Developer Data Modeler
أصبحت نمذجة البيانات لبيئة Oracle ممكنة بمساعدة Oracle SQL Developer Data Modeler.
تتم مناقشة جميع جوانب جمع البيانات وتحليلها وإدارتها واستنتاجها. إنه برنامج يسهل العديد من مهام نمذجة البيانات ويزيد من الكفاءة بشكل عام.
المميزات
- نماذج من أنواع مختلفة ، بما في ذلك العلائقية ومتعددة الأبعاد والبيانات ، يمكن بناؤها وتعديلها
- كل من الهندسة الأمامية والخلفية ضمن قدراتها
- تعمل الأداة على تعزيز العمل الجماعي في إنشاء البرامج من خلال إدارة التعليمات البرمجية المصدر
- واحدة من أفضل أدوات نمذجة البيانات المجانية المتوفرة ، يمكن استخدامها في كل من البيئات المحلية والسحابة.
# 5. Navicat Data Modeler
قم بإنشاء نماذج بيانات مفاهيمية ومنطقية ومادية بسهولة باستخدام Navicat Data Modeler ، وهي أداة تصميم قاعدة بيانات قوية. بالإضافة إلى إنشاء نماذج علاقة الكيانات ، يمكنك أيضًا إجراء الهندسة الأمامية والعكسية ، وكتابة استعلامات SQL ، واستيراد النماذج من مصادر البيانات المختلفة ، وتحديد نوع البيانات ، والمزيد باستخدام Navicat Data Modeler.
المميزات
- يتم دعم تنسيقات قواعد البيانات المتعددة. Microsoft SQL Server و SQLite و PostgreSQL و SQL Server و Oracle و MySQL و MariaDB ليست سوى بعض قواعد البيانات التي تعمل مع Navicat Data Modeler.
- مساعدة الحرفيين. لتصميم نماذج البيانات وإنشائها وتحريرها دون الحاجة إلى كتابة استعلامات SQL معقدة ، يمكنك استخدام أداة المصمم في Navicat Data modeler.
- نماذج النماذج. يتم دعم جميع نماذج البيانات المفاهيمية والمنطقية والمادية في Navicat. لتحويل المعلومات المفاهيمية إلى نموذج منطقي ، استخدم أداة تحويل النموذج.
- التطور العكسي. باستخدام Navicat ، يمكنك الاستفادة من هياكل قواعد البيانات الموجودة مسبقًا لتصميم مخططات ER جديدة. يمكن تصور الفهارس والروابط والخصائص في نماذج البيانات لفهم أفضل.
- إنشاء كود SQL داخلي. يمكن إنشاء كود SQL لتنفيذ نموذج البيانات الخاص بك بمساعدة Navicat Data Modeler.
- التعاون. يجعل توافق Navicat مع التخزين السحابي من السهل مشاركة ملفات النماذج مع الزملاء من بعيد.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك إصدارات تجارية ومجتمعية من Navicat. إصدار الأعمال هو 22.99 دولارًا شهريًا. تبلغ تكلفة الاشتراك السنوي 229.99 دولارًا ، بينما تبلغ تكلفة الترخيص الدائم 459 دولارًا. يتوفر للمستخدمين غير التجاريين خيار دفع 12.99 دولارًا شهريًا أو 129.99 دولارًا سنويًا أو 249 دولارًا لترخيص مدى الحياة.
# 6. مهندس بيانات IBM InfoSphere
يعد IBM InfoSphere Data Architect أداة لنمذجة البيانات لذكاء الأعمال والإحصائيات التي تعمل على تبسيط وتسريع عملية تصميم عمليات تكامل البيانات.
عندما يتعلق الأمر بتنسيق الخدمات والتطبيقات وتنسيقات البيانات والإجراءات المتنوعة لشركتك ، تعد أداة نمذجة البيانات هذه من بين أفضل الأدوات المتاحة.
المميزات
- الأداة تسهل البرمجة السهلة والسريعة.
- يمكنك معرفة المزيد حول أصول البيانات الخاصة بك واستخدام هذه المعرفة لتعزيز الإنتاج وتقليل أوقات الإطلاق.
- إنه رائع للعمل الجماعي لأنه يعزز التواصل والوئام.
- يمكن استيراد وتصدير الخرائط الفردية.
- يمكن للبرنامج استنتاج تنظيم مجموعات البيانات غير ذات الصلة من البيانات الوصفية الخاصة بهم.
- من الممكن نمذجة البيانات ماديًا ومنطقيًا.
- استوديو البيانات وموالف عبء العمل الاستعلام هما مثالان على المنتجات التي يمكن دمجها مع هذا.
# 7. PgModeler
تم تطوير PgModeler كأداة لنمذجة البيانات لنظام قاعدة بيانات PostgreSQL ؛ واجهة مستخدم رسومية جذابة وسهلة الاستخدام وتوفر وصولاً كاملاً إلى الكود المصدري للأداة.
المميزات
- يقبل مستندات XML.
- التوليد التلقائي للأعمدة والقيود.
- إذا حدث خطأ ما ، فسيتم تراجع تقدمك بالكامل.
- تسمح لك برامج SQL النصية بالمحافظة على مزامنة النموذج وقاعدة البيانات.
- يمكن استخدام واجهة سطر الأوامر لأتمتة الإجراءات الروتينية.
- يمكن استخدام البيانات من قواعد البيانات الموجودة مسبقًا لتطوير النماذج.
أدوات نمذجة البيانات لـ SQL Server
تعتمد العديد من المؤسسات ومطوري قواعد البيانات على SQL Server ، مما يجعلها واحدة من أكثر خوادم قواعد البيانات شيوعًا المتاحة. بمساعدة واجهة المستخدم الرسومية ، تعمل أدوات نمذجة البيانات على تبسيط عملية تصميم قواعد البيانات وتوفير الدعم لصيانة قاعدة البيانات.
يتم هنا تفصيل أفضل أربع أدوات لنمذجة البيانات لإنشاء قواعد بيانات SQL Server.
# 1. علجوم بيانات العارض
تعد Toad واحدة من أفضل أدوات نمذجة البيانات الممتازة لـ SQL Server ، حيث توفر ثروة من ميزات الأتمتة وسير العمل والإنتاجية التي تجعل من الممكن إنشاء قواعد البيانات وصيانتها بسرعة وسهولة.
يمكنك أيضًا استخدامه للاحتفاظ بعلامات تبويب حول مراجعات التعليمات البرمجية واسترداد المعلومات بسرعة وتصديرها في مجموعة متنوعة من التنسيقات.
لدى Toad أيضًا القدرة على مقارنة وسرد الاختلافات بين قواعد البيانات والمخططات والخوادم. استرجاع معاملات SQL وتنفيذ إجراء البرنامج النصي و T-SQL وأتمتة إدارة قاعدة البيانات الروتينية كلها ممكنة باستخدام هذه الأداة.
بالإضافة إلى ذلك ، فهو يساعد في تحسين الأداء وتعديل الاستعلامات.
# 2. DbSchema
DbSchema هو مصمم بيانات قوي يعمل مع مجموعة متنوعة من قواعد البيانات ، بما في ذلك SQL Server.
من الممكن تصميم الاستعلامات المعقدة بصريًا وإنشاء استعلامات SQL تلقائيًا والتنفيذ ببضع نقرات باستخدام هذه الأداة ، كما هو الحال مع الآخرين في قائمتنا. يمكنه إدارة نماذج البيانات بأكثر من 10,000 جدول.
تتضمن ميزات DbSchema إدارة قواعد البيانات وتخزين نموذج البيانات (بما في ذلك تخزين ملفات GIT) والتوليد وإنشاء البرنامج النصي للترحيل.
# 3. DeZign
باستخدام Dezign ، يمكنك إنشاء قواعد بيانات ونماذج بيانات بصريًا. يمكن إنشاء مخطط علاقة كيان (ERD).
إنها أداة فعالة لمهندسي قواعد البيانات ، تستوعب العديد من أساليب النمذجة.
يمكن استخدامه أيضًا لتقييم قواعد البيانات الموجودة مسبقًا وتوثيقها وتحسينها بالإضافة إلى اكتشاف العيوب في إنشاء قاعدة البيانات.
# 4. اروين البيانات عارض
عندما يتعلق الأمر بنمذجة البيانات المرئية في SQL Server ، فإن إحدى أكثر الأدوات شيوعًا هي Erwin. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه ينتج استعلامات SQL الضرورية لبناء نموذج البيانات الخاص بك.
إنه محمّل بالأدوات التي تساعد المستخدمين التجاريين والتقنيين على التعاون مركزيًا في النماذج.
يمكن أن يساعد Erwin أيضًا في مقارنات النماذج وقاعدة البيانات. يمكن استخدام مخططات قاعدة البيانات لاستنتاج كود تعريف البيانات. اقرأ أيضًا ما الذي يمكن أن تحققه SQL للشركات؟
إنه منتج راسخ يمكنه مواكبة متطلبات متطلبات بيانات الشركة. أصبحت نمذجة البيانات أسهل مع توافق Erwin مع العديد من أنظمة CRM و ERP.
# 5. فيرتابيلو
Vertabelo هو مصمم بيانات عبر الإنترنت يعمل مع SQL Server وقواعد البيانات المفضلة الأخرى. وهو يدعم الطبقات المفاهيمية والمنطقية والمادية لنمذجة البيانات ، مما يسمح لك بنمذجة البيانات من البداية على أي نظام أساسي. مع الخيارات المضمنة في Vertabelo للتعاون ومشاركة البيانات ، يمكن حتى إنجاز مشاريع إنشاء قواعد بيانات ضخمة.
إنه يبسط الأشياء من البداية عن طريق أتمتة نشأة نماذج البيانات المادية ونصوص DDL. تشمل الوظائف الرائعة لهذه الأداة الهندسة الأمامية والهندسة العكسية. تنتج هذه الاختيارات برامج نصية SQL يمكن استخدامها لتغيير قاعدة بيانات موجودة أو إنشاء نموذج بيانات.
تبرز أداة الرسم التخطيطي لعلاقة الكيان عبر الإنترنت (ERD) لـ SQL Server من خلال واجهة المستخدم البديهية والمحدثة والصديقة للجوال (UI). Crow's Foot و IDEF1X و UML ليست سوى بعض الرموز المتوافقة مع معايير الصناعة المدرجة في الأداة.
بالإضافة إلى ذلك ، يتحقق Vertabelo من توافق نموذج البيانات الخاص بك مع قاعدة البيانات الهدف.
أدوات نمذجة بيانات Microsoft
أصبح تطوير قواعد البيانات جزءًا لا يتجزأ من عملية هندسة البرمجيات بسبب الاعتماد الواسع النطاق لقواعد البيانات في العصر الحالي. إن شعبية Microsoft SQL Server باعتباره DBMS بين المطورين عالية ، ويلعب دورًا مهمًا في ذلك. لذلك ، فإن مجموعة موثوقة من أدوات نمذجة قاعدة بيانات Microsoft SQL Server ضرورية. فيما يلي أدوات نمذجة بيانات Microsoft.
رقم 1. النموذج المرئي
يسهل التطبيق المستند إلى الويب من Visual Paradigm تطوير الرسم التخطيطي والعمل الجماعي عن بُعد. بالإضافة إلى SQL Server ، يتم دعم العديد من أنظمة DBMS الأخرى. هناك العديد من الرموز القياسية (مثل Crow's Foot) المتاحة للاستخدام في تطوير نموذج البيانات الخاص بك.
محرر سجل الجدول و Automated Model Transistor هما ميزتان بارزتان لمصمم بيانات SQL Server. يسمح محرر سجل الجدول للمطورين بالتدرب على العمل مع بيانات قاعدة البيانات الحقيقية عن طريق إدخال سجلات الاختبار. يحافظ نموذج الترانزستور الآلي على المحفوظات أثناء إنشاء نماذج منطقية ومادية من الإصدارات السابقة.
من النموذج المادي الخاص بك ، يمكن لـ Visual Paradigm إنشاء ملفات DDL لقاعدة البيانات الفعلية الخاصة بك. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يقارن قاعدة بيانات الإنتاج بنموذج البيانات المادي الخاص بها ويقوم بإنشاء برامج نصية SQL لتسليم الإصلاحات. مثل برامج ERD الشائعة الأخرى ، فهي تتميز بالهندسة العكسية.
# 2. نافيكات
Navicat هو برنامج مستقل يدعم العديد من الأنظمة الأساسية (Windows و Linux و macOS). تتيح لك أداة SQL Server ERD تصميم بياناتك بثلاثة تنسيقات مختلفة ، بما في ذلك IDEF1X و Crow's Foot ولغة النمذجة الموحدة. تتوفر أيضًا للمطورين في Navicat أدوات رائعة لصنع النماذج المنطقية والمادية تلقائيًا.
يتم تضمين كل من الهندسة الخلفية والأمامية في أداة SQL Server ERD. Microsoft Azure و Amazon Redshift و Oracle Cloud و Google Cloud و MySQL و MariaDB و Oracle ليست سوى بعض قواعد البيانات التي تعمل مع الأداة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك إنشاء نصوص SQL مباشرة من نموذج البيانات الفعلي الخاص بك بمساعدة تصدير SQL.
ما هي الفوائد الرئيسية لأدوات نمذجة البيانات؟
تعمل أدوات نمذجة البيانات على تبسيط عمليات البرامج المعقدة من خلال تمثيلها بيانياً. فيما يلي بعض المزايا العديدة التي توفرها أدوات نمذجة البيانات.
- يمكن استخدام أدوات نمذجة البيانات لتبسيط البحث عن المعلومات في مجموعات البيانات الكبيرة.
- إذا كنت تحاول التعامل مع مفهوم عمل صعب ، فقد تساعدك المساعدة المرئية.
- تجنب المخاطر الشائعة عند إنشاء قواعد البيانات والبرامج.
- رفع مستوى التوثيق وتوحيد بنية النظام عبر الشركة.
- تحسين استجابة البرنامج وقاعدة البيانات الخاصة بك.
- يجب تبسيط تخطيط البيانات على مستوى المنظمة.
- قم بتسهيل تواصل ثنائي الاتجاه بين التطوير الخاص بك ومجموعات ذكاء الأعمال.
- تعمل أدوات نمذجة البيانات على تبسيط وتسريع الوقت المستغرق في تصميم قاعدة بيانات على المستوى المفاهيمي والمنطقي والمادي.
وفي الختام
في الختام ، تكمن أهمية نمذجة البيانات في قدرتها على توضيح الروابط بين عناصر البيانات المتباينة. يمكنك أيضًا تقليل التكاليف ووقت التطوير ، وزيادة جودة التطبيق ، وإدارة تكرار البيانات بمساعدتها. يمكنك إنجاز كل هذه المهام بأقل جهد وأقصى كفاءة بمساعدة أدوات نمذجة البيانات.
الأسئلة الشائعة حول أدوات نمذجة البيانات
هل Excel نموذج بيانات؟
نعم. نماذج البيانات في Excel هي أنواع خاصة من الجداول التي لها اتصالات بين العديد من الجداول عن طريق أعمدة أو صفوف مشتركة. يقوم نموذج البيانات أيضًا بدمج جداول وبيانات متعددة من أوراق أو مصادر أخرى في جدول واحد مع إمكانية الوصول إلى جميع بيانات الجداول.
كيف نصمم البيانات؟
توجد عدة أنواع مختلفة من نماذج البيانات. تتمثل الخطوة الأولى في حشد أصحاب المصلحة والمستخدمين النهائيين للحصول على معلومات تتعلق بمتطلبات العمل. من أجل إنشاء تصميم قاعدة بيانات عملي ، يجب تفسير مبادئ الأعمال هذه إلى هياكل بيانات.
مقالات مماثلة
- نمذجة البيانات: التعريف والأنواع والأساليب
- أدوات تحليل البيانات: 13+ أفضل أدوات تحليل البيانات 2023
- النموذج المالي: كيفية بناء نموذج مالي
- مطور قاعدة البيانات: الوصف الوظيفي والواجبات والراتب والشهادة
- قاعدة البيانات ومخزن البيانات: ما هو الفرق؟
الرقم المرجعي
