あなたの会社がビッグ データに何らかの形で関係している場合は、データ モデリングの概念をすでによく知っているかもしれません。 新しいデータベースの構築や IT 戦略全体の開発は、どちらもデータ モデリング ツールの使用から恩恵を受けることができます。 また、データ モデリング ツールを使用すると、データ構造の構築、データの編成、およびビジネス活動をサポートするデータ間の関係を視覚的に表現できます。 この記事では、最適なデータ モデリング ツール、Microsoft のデータ モデリング ツール、およびフリーウェア SQL サーバーについて説明します。
まず、データ モデリング一般の概要を理解してから、特定のデータ モデリング ツールについて詳しく説明します。
データモデリングとは?
データ モデリングは、さまざまなデータ ポイントと組織構造間のつながりを伝えるために、情報システム全体またはその特定のコンポーネントの視覚的表現を開発する行為です。 その目的は、システム内で使用および保存されるさまざまな形式のデータ、さまざまなカテゴリのデータ間の関係、データを分類および整理するさまざまな方法、およびその形式と特徴を説明することです。
データ モデリングでは、ビジネスの要件が最優先されます。 ビジネスの関係者は、新しいシステムの開発または既存のシステムの改良に使用されるルールと要件を設定するために、事前に情報を提供します。
いくつかの異なるタイプのデータ モデルが存在します。 最初のステップは、ビジネス要件に関する情報を得るために関係者とエンド ユーザーを集めることです。 その後、これらのビジネス原則をデータ構造に変換することによって、具体的なデータベース設計が策定されます。 データ モデルは、複雑なトピックを説明する正式なグラフィックスであるという点で、青写真やロードマップに似ています。
データ モデリングでは、事前に定義された標準と厳密な手法が利用されます。 これにより、組織のあらゆるレベルでデータ リソースを確立および管理するための、標準化され、一貫性があり、予測可能なアプローチが可能になります。
理想的な世界では、データ モデルは会社の成長に合わせて成長し、変化する生きたドキュメントとなるでしょう。 これらは、ビジネス プロセス サポート、IT アーキテクチャおよび戦略開発の分野で非常に重要です。 ベンダー、パートナー、同業他社はすべて、共有データ モデルへのアクセスから恩恵を受けることができます。
5 つの基本的なデータ モデリング手法とは何ですか?
データ モデリングは、データベースの内部データ構造を視覚的に表現したものです。 データ モデリングは、データの理解と、予測を行う際のデータの使用の両方に役立ちます。
プログラムでは、さまざまな方法で物理オブジェクトをモデル化できます。 データ モデルにはさまざまな種類がありますが、最も一般的なものには、階層型、リレーショナル型、UML、エンティティ リレーションシップ、オブジェクト指向、ディメンション型などがあります。
＃1。 階層モデル
このモデルのデータは、中心に XNUMX つのノードがあるツリーの形で表示されます。 このモデルの基本階層はルートから始まり、ツリーのように枝分かれし、子ノードが再び枝分かれします。 このパラダイムの各子ノードには親が XNUMX つしかありませんが、親には複数の子を持つことができます。
このデータ モデルは情報をツリー構造に格納するため、情報にアクセスするときは、ルートから始めてツリー全体をたどる必要があります。 階層モデルのデータ型間には XNUMX 対多のマッピングがあります。 さらに、データベースはすべての情報を保存し、レコード間の接続を作成します。
#2. 次元データモデル
ビジネス インテリジェンス (BI) およびオンライン分析処理 (OLAP) システムは、バックボーンとして次元データ モデルに依存しています。 これらのモデルは、履歴トランザクション情報を保存する大規模なデータベースで最もよく使用されますが、任意のサイズのデータで使用できます。
ディメンション データ モデルでは、ファクト テーブル、ディメンション テーブル、ルックアップ テーブルなどの複数の構造が頻繁に参照されます。 ディメンション モデリングは、オンライン トランザクション処理 (OLTP) システムとエンタープライズ データ ウェアハウス (EDW) の両方のバックボーンです。
ディメンション モデルの主な目的は、企業の予測、消費傾向、および関連事項に関する懸念に対する答えを迅速に発見できるようにすることです。 次元モデリングを使用すると、ビジネス インテリジェンス レポートの混乱が軽減されます。 また、ユーザーはチームや部門間でデータを共有することで、より効率的に協力し、意思決定を行うことができます。
#3. リレーショナルモデル
このデータ モデルでは、データ テーブルは一連の要素をリレーションにコンパイルする役割を果たします。 このパラダイムは、リンク テーブルを使用して接続と情報を表します。 さらに、テーブルには行と列の両方があります。 前者はエンティティのレコードを反映し、後者はエンティティの属性を示します。 テーブル内の各エントリを一意に識別するために、このデータ アーキテクチャではさまざまな主キーが使用されます。 情報の取得には SQL (Structured Query Language) が使用されます。 リレーショナル データ モデルでは、主キーはシステムのバックボーンとして機能します。 これは、データ セットには一意のエントリのみを含める必要があることも意味します。
データの取得中に問題を引き起こす可能性のあるデータ テーブル内の矛盾があってはなりません。 データの重複、不適切なデータ、データの接続に使用される不適切なリンクも、リレーショナル データ モデルにとって課題となります。
#4. ネットワークモデル
ネットワーク モデルは、物事とそれらの間の接続を表現するために適応可能なアプローチを採用したデータベース モデルです。 テンプレートはネットワーク データ モデルで重要な役割を果たします。テンプレートは、エッジが関係を表し、ノードが項目を表すグラフの形をとります。 階層データ モデルとネットワーク データ モデルの最も基本的な違いは、データの表現方法です。 前者の場合、データは階層構造で提供され、後者の場合、データはグラフで表示されます。
さらに、ネットワーク モデルの利点の XNUMX つは、ノード間の基本的なリンクの表現が含まれていることです。 このデータ モデルでは、XNUMX 対 XNUMX、多対多などの関係がすべて可能です。 階層モデルなどの他のデータ モデルと比較すると、階層データ モデルはデータ アクセスをより容易にします。
親ノードと子ノードの間には固有の相互作用があるため、それらの間には常にリンクが存在します。 さらに、情報は他のノードに依存しません。 このモデルが新しい状況に適応できないことが大きな限界となっています。 大幅な調整を行うにはシステム全体の再構築が必要となり、多大な労力と時間がかかります。 さらに、各レコードがリンクの Web を通じて他のレコードにリンクされているため、このアーキテクチャでデータを管理するのは困難です。
#5. エンティティ関係 (ER) データ モデル
エンティティ関係 (ER) モデルを使用すると、データをきれいに表現できます。 ER モデルでは、情報が次のように分類されます。
- エンティティ。 現在のオブジェクト、手順、または理論的枠組み。 顧客、商品、収益はすべてエンティティの例です。
- 関係。 物事間の関係。 こうしたつながりは、XNUMX 人の間で存在する場合もあれば、多数の人々の間に存在する場合もあります。
- 属性。 何かまたは他のものを特徴付ける情報。 例として、製品名は属性です。
信頼できる ER モデルを構築する前に、ビジネスの内部構造とエンド ユーザーの情報ニーズをしっかりと把握する必要があります。
さらに、エンティティ関係 (ER) 図には、データとデータベースが処理できる必要があるプロセスの間の接続が示されます。 また、これらのいくつかのデータセットが相互に関連している性質があることも示しています。 データ モデル図は、詳細情報の効果的かつ効率的な伝達を容易にする、基礎となるデータ モデル構造を視覚的に表現したものです。
データモデルの種類
データベースや情報システムの設計は、他のものを設計することと何ら変わりません。 高いレベルの抽象化から始まり、プロセスが進むにつれてより細分化されていきます。 通常、データ モデルには XNUMX 種類あり、それぞれに独自の抽象化レベルがあります。 このプロセスは概念モデルから始まり、次に論理モデルに進み、最終的には物理モデルで終わります。 以下では、あらゆる種類のデータ モデルについてさらに詳しく説明します。
#1. 物理データモデル
データを保存するデータベースの形式を記述します。 これにより、これらの概念は可能な限り最も現実的ではなくなります。 これらは、エンティティと主キーおよびそれらの関係を安定に保つために使用される外部キーの間の関係を示す連想テーブルを備えた、リレーショナル データベースとして実装できる完全な計画を提供します。 パフォーマンスを最適化するために、物理データ モデルに DBMS 固有の特性が組み込まれる場合があります。
#2. 概念的なデータモデル
これらは、システムの内容、構造、および管理ビジネス ルールの概要を提供します。 これらはドメイン モデルとしても知られています。 概念モデルの作成は、プロジェクトの範囲を定義する際の一般的な手順です。 エンティティ クラス (データ モデルで表現するために企業にとって重要な項目の種類を識別する)、その属性と制限、それらの間の関係、適用されるセキュリティとデータの整合性要件はすべて、そのような仕様の例です。 ほとんどの場合、表記は簡単です。
#3. 論理データモデル
テーブル、列、およびそれらの関係 (外部キーを介した) はすべて、それらの間の接続と同様に、このモデルでマッピングされます。 識別された実体とそれぞれの特徴が詳しく説明されています。 特定のデータベースまたはファイル形式に関連付けられる物理データ モデルとは対照的に、論理データ モデルはどこでも使用できます。 XML および JSON ファイル、リレーショナル、列指向、多次元、および NoSQL データベースはすべて実行可能な実装です。
データモデリングプロセス
データ モデリングは、自分自身のデータ管理慣行を疑うことの重要性を強調する学問です。 ただし、さまざまなデータ モデリング アプローチは、使用されるデータ シンボル、モデルの構造、ビジネス要件の伝達に関してさまざまな規則に従っています。 すべてのメソッドは、構造化されたワークフロー、つまり時間をかけて特定の順序で完了する一連のステップを提供します。 これらのプロセスは、多くの場合、次の形式になります。
#1. エンティティの定義
データ セット内でどのようなエンティティ、プロセス、アイデアがモデル化されているかを見つけることが、データ モデリング プロセスの最初のステップです。 すべてのパーツが適切に組み合わされ、それ自体が意味をなす必要があります。
#2. 各エンティティの重要な特徴を特定する
あるものを同じタイプの別のものと区別するには、その属性を調べる必要があります。 「住所」エンティティには、市、州、国、郵便番号だけでなく、交差点を含む完全な住所が含まれる場合があります。 また、「顧客」エンティティには、姓名、電話番号、役職が含まれる場合があります。
#3. エンティティ間のつながりを見つける
データ モデルの最初の草稿では、物事間のつながりと、それらがどのように機能するかを定義します。 前述のシナリオでは、各顧客は「その住所に居住」します。 「注文」エンティティがモデルに追加されると、すべての出荷と支払いは指定された場所に行われます。 これらの相互依存関係を文書化するために、統一モデリング言語 (UML) が一般的に使用されます。
#4. プロパティとエンティティのマッピング
これにより、モデルは企業によるデータの利用方法を正確に表すことができます。 データをモデリングするための一般的な形式的なパターンがいくつかあります。 分析パターンと設計パターンはオブジェクト指向プログラマにとって一般的なツールですが、他のパターンは企業のさまざまな部門の関係者によって使用される場合があります。
#5. 重複するパフォーマンスの前提条件を削減
キーは、データを複製せずにモデル間のリンクを表現するためにデータ セットに割り当てられた数値 ID です。 正規化は、データ モデル (およびデータ モデルが表すデータベース) を整理するための手法です。 顧客名のテーブル内のデータの重複を避けるために、各顧客にキーを割り当て、それを住所や注文履歴にリンクすることができます。 正規化により、多くの場合、データベースに必要なディスク領域が減少しますが、クエリのパフォーマンスが低下する可能性があります。
#6. データモデルの完成と検証
進化し続けるビジネス ニーズに対応するには、データ モデリングは反復的なプロセスである必要があります。
データモデリングの利点は何ですか?
データ モデリングは、アプリケーションを構築するデータベースの構造を定義するのに役立つため、ソフトウェア開発ライフ サイクルの重要な部分です。
また、データ モデリングを使用すると、データ要素間の潜在的な接続を確立でき、それによってモデル化されたデータに対して実行できるクエリの種類が決まります。
ビジネス目標と技術目標の調整は、データ モデリングによって促進され、さらにビジネス アーキテクチャ (組織のデータ モデル) によってサポートされます。 データ モデルから恩恵を受けるビジネス アーキテクチャのサポート部分には、データ ガバナンス、ビジネス インテリジェンス、アプリケーション アーキテクチャが含まれます。
初期データ モデルがないと、対象ユーザーに適していないシステムを構築してしまうリスクがあります。 適切に設計されたデータ モデルからアプリケーションが得られる多くの利点には、次のようなものがあります。
#1. 優れたソフトウェアアプリケーション
データ モデリングの最も明白な利点は、より安定し、メンテナンスが少なくて済む高品質のソフトウェアが得られることです。
アプリケーションの開発中にデータ モデリング手法を使用しない場合 (そして、それが大前提ですが)、次のようなことが起こります。
- ユーザーからの未処理のデータを変数に保存します。
- コードでこれらの変数の値を変更すると、さらに多くの変数が設定されます。
- そして、隅に追い込まれて抜け出せなくなるまで続きます。
さらに、会社が大きいか小さいかは関係ありません。 適切な計画と構造がなければ、ソフトウェア開発は必然的にスパゲッティ コードになります。 変更を加えたり、新しい機能を追加したりすると、コードは混乱してしまいます。
#2. アプリ開発に費やすお金と時間を削減
新しいアプリの構築開始時のデータ モデリングが不十分だと、開発時間とコストが増加します。 データ モデルがなければ、チームはデータベース構造を手動でコーディングし、ユーザーのニーズを収集するのに時間を費やす必要があります。
データ モデルがある場合、新しいテーブルとビューを追加するのは簡単です。 そこに追加するだけで済みます。 アプリケーションにテーブルを追加する必要がある場合、または既存のテーブルを変更する必要がある場合は、データ モデルを変更することで簡単に行うことができます。
データ モデルがなければ、チームはデータベースとコードの両方を手動で変更する必要があります。 プログラム全体に変更を加える必要がある場合、長い時間と多額の費用がかかる可能性があります。
#3. データの問題や間違いを迅速に特定
データの問題や不正確さは、手順が開始されるまで発見されない場合があります。 たとえば、購入しようとすると、「不正なデータ」というエラー メッセージが表示される場合があります。 この場合、最初から誤った情報が存在していました。 このプロセスはラボまたはテスト サーバーでテストできますが、欠陥はシステムが実稼働環境に導入されるまで見つかりません。
ただし、データの問題を早く発見すればするほど、ユーザーに悪影響を及ぼす前に早く修正できるようになります。
データ モデリングは、顧客が訪問する分野やその頻度に至るまで、顧客が企業とどのように関わっているかを詳細に把握できるため、広く使用されています。 この種の理解は、問題領域を特定し、それらを修正する方法を決定するために重要です。 定期的なデータ モデル監査により、データ モデルが常にユーザーおよび目標中心であることが保証されます。
#4. アプリケーション速度の向上
データ モデリングにはさまざまな用途がありますが、そのうちの XNUMX つは経費の削減です。 これは不可欠ですが、データ モデリングの真の価値は、それによってアプリケーションの速度と効率が向上することにあります。
データ モデリングはその戦略的な性質により、データの処理方法という点でアプリケーションの効率性にとって非常に重要です。 プログラマは、どのデータを、なぜ、メモリのどこに保存する必要があるのかを知ることができます。 つまり、データを取得する機能を簡単かつ迅速に開発できるようになります。
これは、単にデータをテーブルに格納するという無秩序なアプローチとは大きく異なります。 非構造化テーブルから望ましい結果を得るには、開発者は複雑な SQL クエリを作成するのに時間を費やす必要があります。 データをテーブルに整理することで、開発者は、データベース エンジンがそれ以上の労力を必要とせずに目的のデータを見つけることができると安心できます。
結果として？ アプリケーションは、パフォーマンス速度を損なうことなく、より多くのデータを処理できます。
#5. 長期保守ドキュメントの改善
データ モデルは、ビジネス プロセスとその接続をより正確に定義するのに役立ちます。 ビジネス プロセスに関する情報が XNUMX か所にまとめられていると、長期間にわたって簡単に取得して維持することができます。
データ モデリングを使用すると、ビジネス要件とアプリケーション アーキテクチャをより適切に文書化できます。 要件と設計のための中央リポジトリがあれば、情報はより効果的に共有される可能性があります。 さらに、新たな必要性、追加、修正によって必要となる調整を見つけて組み込むことも簡単です。
データ モデリングはソフトウェア開発の重要な要素です。 時間とスキルが必要ですが、それだけの価値は十分にあります。
データモデリングツールとは何ですか?
データ モデリング ツールは、モデルを最初から構築するという時間のかかる作業を簡素化するソフトウェアです。 これらは、データ モデルの上位レベルを基礎となる情報にリンクします。
データベース スキーマは、ほとんどのデータ モデリング ツールで自動的に生成でき、既存のデータベースをリバース エンジニアリングしてモデルにすることができます。 データ モデリング、ダイアグラム作成、視覚化ツールは、現在利用できるさまざまな種類のコンピューター支援ソフトウェア エンジニアリング (CASE) ソリューションのほんの一部です。
また、データ モデリング ツールは効率的なデータベース設計を促進し、人的エラーを削減します。 このツールを使用すると、データ定義言語 (DDL) を開発し、高性能データベースを構築し、関係者に洞察力に富んだレポートを提供できます。
データベースが効果的であれば、プロセスが高速化され、エラー率が減少し、維持の必要性が減ります。
なぜデータモデリングツールが必要なのでしょうか?
ほとんどの企業にとって、データは最も貴重な所有物です。 したがって、この資産を保管するために使用するデータベースは、これまで以上に重要になります。
データ分析とデータ サイエンティストは、ビジネス上の重要な戦略的意思決定をバックアップするために、データをさまざまな方法でセグメント化できる必要があるため、データをアクティブ化するアプリケーションと保存中のデータの両方に利益をもたらす方法でデータを編成することが重要です。
ここで、両方の潜在的なニーズを考慮する必要があります。
データ モデリングとは、データベースの構造を定義し、データベース内に情報を保存する方法を決定するプロセスを指します。
したがって、データ モデリング ツールを使用してこれらの図やモデルを構築できます。 データ モデルをシステムで使用すると、データ モデルが表す基礎となるビジネス アイデアが強化され、維持されます。
データ モデルのエンティティと接続の定義は、組織の項目とアクションの記述を反映しています。
適切なデータ モデリング ツールを選択するにはどうすればよいですか?
データ モデリング ツールの種類が増えるにつれて、ニーズに最適なものを特定することがより困難になる可能性があります。 したがって、次の基準に基づいてユースケースを評価することが重要です。
#1. アプリケーションと要件
データ モデリング ツールを決定するとき、これが最も重要な要素です。 さまざまなデータ モデリング ツールが、データ モデリングのさまざまな側面を強調します。 ビジネス要件を紙に書き出すことは、適切な選択を行うための第一歩です。 モデリング機能を備えたデータベースは、単純なタスクにのみデータ モデリング ツールを必要とするプロジェクトに最適です。 ただし、ビジネスの要件を満たす必要がある場合、同じテクノロジーではデータ モデリングの目的は果たせません。
＃2。 特徴
企業の要件を理解したら、データ モデリング ツールのオプションの評価を開始できます。 これには、データ モデリング ツールのマルチユーザー サポートのテストや、UTM またはユースケース モデリングをサポートしているかどうかの確認が含まれます。 また、概念的、論理、物理レベルでデータをモデル化できるかどうかも確認してください。 側面を比較および対比するにはリストが必要です。
＃3。 スケーラビリティ
プロジェクトの要件は、開発が進むにつれて進化します。 可能であれば、成長に役立つものを使用してください。 データ モデリング ツールを選択する前に、ニーズとデータ モデルの範囲について検討してください。 ツールを選択するときは、当面のニーズを考慮することが重要です。
＃4。 統合
標準形式ではなく独自形式でデータ モデルを生成するデータ モデリング ツールには注意してください。 すでにデータベースや技術インフラストラクチャとプロセスが整備されている場合は、選択したモデリング ツールの結果を組み込むことがはるかに簡単になります。
#5. ユーザーのコミュニティ
あらゆるツールにユーザー フォーラムまたはコミュニティがあります。 情報を広めて、コミュニティがあなたのツールを愛し、使用していることを確認してください。
最適なデータ モデリング ツールの概要
ここでは、検討できる最高のデータ モデリング ツールをいくつか紹介します。
#1. アーウィン データモデラー
Erwin Data Modeler を使用すると、データのモデリング、視覚化、展開がすべて簡単になります。 Erwin Data Modeler は、アプリケーションの存続期間中、データ モデルの一貫性と理解を維持するためにも使用できます。
ビジネス インテリジェンス、ビッグ データ、大規模データ統合、データ管理、プロジェクト管理などの分野を幅広くサポートしており、機能が豊富であるため、最適な選択肢となっています。
特徴
- アジャイルソフトウェア開発。 クラウドでもオンプレミスでも、Erwin Data Modeler は便利なアプリの作成に役立ちます。 NoSQL、ビッグデータ、ハイブリッド設計など、好きな方法でモデルを定義します。
- オートメーション。 Erwin Data Modeler を使用してスキーマとモデルを迅速に作成することで、開発プロセスをスピードアップし、バグを減らすことができます。
- シンプルなナビゲーションとコントロール。 Erwin Data Modeler とその使いやすいインターフェイスを利用して、複雑なデータ構造とビジネス プロセスを簡単に表示できます。
- 一周デザインする。 Erwin Data Modeler を使用してデータベース コードを作成およびリバース エンジニアリングできるため、より信頼性が高く生産的なデータ構造の展開が可能になります。
さらに、Erwin Data Modeler の Standard、Workgroup、Navigator、または Safyr バージョンから選択できます。 これらすべてのバージョンには、Web サイトからリクエストに応じて価格の見積もりが提供されています。
＃2。 Dbスキーマ
DbSchema は、データベース スキーマを開発、文書化、展開するためのツールです。
DbSchema はユーザーフレンドリーな設計のため、私たちのお気に入りのデータ モデリング ツールの XNUMX つです。 したがって、SQL の豊富な経験がなくても DbSchema にアクセスできます。
特徴
- 独立したデータモデル。 スキーマはデータベースから独立しているため、チーム メンバー間で簡単に共有できます。
- リレーショナル データを管理するためのビジュアル エディター。 DbSchema には、さまざまなテーブルにデータを設定するために使用できるエディターが含まれています。 外部キーを使用してテーブルを結合するのは、ドラッグ アンド ドロップと同じくらい簡単です。
- 入力ソース。 DbSchema を使用すると、偽のデータを生成してデータベース設定を評価できます。
- 一般的なデータベースのグラフとレポート。 動的チャート、UML 図、およびその他のレポートは、DbSchema のレポート ビルダー ツールを使用して簡単に作成できます。
- 自動化。 Java スクリプトの実行、スキーマのデプロイ、SQL スクリプトの実行、および HTML5 ドキュメントの作成のために、DbSchema は Java Groovy スクリプト エンジンを利用します。
- データをロードするプログラム。 DbSchema のデータ ローダーを使用して、XML、XLS、XLSX、CSV などのさまざまなソースからデータをインポートできます。
さらに、DbSchema には、無料のコミュニティ エディションと有料のプロ エディションの 98 つのエディションがあります。 プロフェッショナル版の価格は 196 つあり、学術用途が 294 ドル、個人用途が XNUMX ドル、ビジネス用途が XNUMX ドルです。 ライセンスは永久的であり、すべての料金は購入時に支払う必要があります。
＃3。 アーチ
Archi は、エンタープライズ アーキテクトおよびモデラーにとって安価なオプションです。 これは、さまざまな種類のビジネス アーキテクチャの分析、説明、視覚化に役立ちます。
これは、複数のプラットフォームで動作し、追加モジュールで拡張できるオープンソースのデータ モデリング ツールです。
特徴：
- すべての ArchiMate 要素は ArchiMate ビューにすばやく構築できます
- ArchiMate のダイナミック ビューにより、いつでも視点を切り替えることができます
- 要素に関するデータをすばやく表示するための提案ビューを提供します。
- このツールは、選択したモデル要素とその他のモデル コンポーネントとの関係を放射状ツリー図で表示します。
- このツールを使用すると、必要に応じてキャンバスを構築および変更できます。
#4. Oracle SQL Developerデータモデラー
Oracle 環境のデータ モデリングは、Oracle SQL Developer Data Modeler の助けを借りて可能になります。
データの収集、分析、管理、推論のあらゆる側面について説明します。 これは、いくつかのデータ モデリング タスクを容易にし、全体的な効率を向上させるソフトウェアです。
特徴
- リレーショナル、多次元、データなど、さまざまなタイプのモデルを構築および変更できます。
- フォワードエンジニアリングとリバースエンジニアリングの両方が機能内にあります
- ソースコードを管理することでソフトウェア作成におけるチームワークを促進するツール
- 最高の無料データ モデリング ツールの XNUMX つで、オンプレミス環境とクラウド環境の両方で使用できます。
#5. Navicat データモデラー
強力なデータベース設計ツールである Navicat Data Modeler を使用して、概念、論理、および物理データ モデルを簡単に作成します。 Navicat Data Modeler を使用すると、エンティティ関係モデルの作成に加えて、フォワード エンジニアリングおよびリバース エンジニアリングの実行、SQL クエリの作成、さまざまなデータ ソースからのモデルのインポート、データ型の定義なども行うことができます。
特徴
- 複数のデータベース形式がサポートされています。 Microsoft SQL Server、SQLite、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、MySQL、MariaDB は、Navicat Data Modeler で動作するデータベースのほんの一部です。
- 職人の手伝い。 高度な SQL クエリを作成せずにデータ モデルを設計、構築、編集するには、Navicat Data Modeler のデザイナー ツールを利用できます。
- モデルの形式。 Navicat では、概念的、論理、物理的なデータ モデルがすべてサポートされています。 概念的な情報を論理モデルに変換するには、モデル変換ツールを利用します。
- 逆展開。 Navicat を使用すると、既存のデータベース アーキテクチャを活用して、新しい ER 図を設計できます。 データ モデル内のインデックス、リンケージ、プロパティはすべて視覚化され、理解を深められます。
- 社内でのSQLコード作成。 データ モデルを実行するための SQL コードは、Navicat Data Modeler を使用して生成できます。
- コラボレーション。 Navicat はクラウド ストレージと互換性があるため、遠く離れた同僚とモデル ファイルを簡単に共有できます。
さらに、Navicat には商用バージョンとコミュニティ バージョンがあります。 ビジネス版は月額 22.99 ドルです。 年間サブスクリプションの料金は 229.99 ドルですが、永久ライセンスの料金は 459 ドルです。 非商用ユーザーは、月額 12.99 ドル、年間 129.99 ドル、または永久ライセンスの場合 249 ドルを支払うオプションがあります。
#6. IBM InfoSphere データアーキテクト
IBM InfoSphere Data Architect は、データ統合の設計プロセスを合理化し、迅速化する BI および統計用のデータ モデリング ツールです。
ビジネスのさまざまなサービス、アプリ、データ形式、手順を調整する場合、このデータ モデリング ツールは利用可能なツールの中で最も優れています。
特徴
- このツールを使用すると、簡単かつ迅速なプログラミングが容易になります。
- データ資産についてさらに詳しく学び、その知識を利用して出力を向上させ、起動時間を短縮することができます。
- コミュニケーションと調和を促進するため、グループワークに最適です。
- 個別のマッピングのインポートとエクスポートが可能です。
- プログラムは、メタデータから無関係なデータセットの構成を推測できます。
- データを物理的および論理的にモデル化することができます。
- データ スタジオとクエリ ワークロード チューナーは、これと統合できる製品の XNUMX つの例です。
＃7。 Pgモデラー
PgModeler は、PostgreSQL データベース システム用のデータ モデリング ツールとして開発されました。 魅力的で使いやすいグラフィカル ユーザー インターフェイスを備えており、ツールのソース コードへの完全なアクセスを提供します。
特徴
- XML ドキュメントを受け入れます。
- 列と制約の自動生成。
- 何か問題が発生した場合、進行状況はすべてロールバックされます。
- SQL スクリプトを使用すると、モデルとデータベースの同期を維持できます。
- コマンド ライン インターフェイスを使用して、日常的な手順を自動化できます。
- 既存のデータベースのデータをモデルの開発に使用できます。
SQL Server 用のデータ モデリング ツール
多くの組織やデータベース開発者が SQL Server に依存しており、SQL Server は最も人気のあるデータベース サーバーの XNUMX つとなっています。 データ モデリング ツールは、グラフィカル ユーザー インターフェイスを利用して、データベースの設計プロセスを合理化し、データベース メンテナンスのサポートを提供します。
ここでは、SQL Server データベースを作成するための最適な XNUMX つのデータ モデリング ツールについて詳しく説明します。
#1. Toad データモデラー
Toad は、データベースの迅速かつ簡単な構築と保守を可能にする豊富な自動化、ワークフロー、生産性機能を提供する、SQL Server の優れたデータ モデリング ツールの XNUMX つです。
また、これを使用して、コードのリビジョンを監視し、情報を迅速に取得し、さまざまな形式でエクスポートすることもできます。
Toad には、データベース、スキーマ、サーバー間の違いを比較してリストする機能もあります。 SQL トランザクションのロールバック、スクリプトと T-SQL プロシージャの実行、日常的なデータベース管理の自動化はすべてこのツールで可能です。
さらに、パフォーマンスの最適化やクエリの調整にも役立ちます。
＃2。 Dbスキーマ
DbSchema は、SQL Server を含むさまざまなデータベースで動作する堅牢なデータ モデラーです。
このツールでは、リストにある他のツールと同様に、複雑なクエリの視覚的な設計、SQL クエリの自動生成、数回のクリックでの実行がすべて可能です。 10,000 を超えるテーブルを含むデータ モデルを管理できます。
DbSchema の機能には、データベース管理、データ モデルのストレージ (GIT ファイル ストレージを含む) と生成、移行スクリプトの生成が含まれます。
#3. デザイン
Dezign を使用すると、データベースとデータ モデルを視覚的に作成できます。 エンティティ関係図 (ERD) も作成できます。
これはデータベース エンジニアにとって効果的なツールであり、多数のモデリング アプローチに対応します。
また、データベース作成時の欠陥を特定するだけでなく、既存のデータベースを評価、文書化、最適化するためにも使用できます。
#4. アーウィン データモデラー
SQL Server でのビジュアル データ モデリングに関して言えば、最も人気のあるツールの XNUMX つは Erwin です。 さらに、データ モデルの構築に必要な SQL クエリも生成されます。
ビジネス ユーザーと技術ユーザーがモデル上で一元的に共同作業できるようにするツールが満載です。
Erwin は、データベースとモデルの比較も支援します。 データベース スキーマを使用して、データ定義コードを推測できます。 また、読んでください SQLはビジネスで何を達成できますか？
これは、企業のデータ要件の要求に応えることができる確立された製品です。 Erwin は多数の CRM および ERP システムと互換性があるため、データ モデリングが容易になります。
#5. ベルタベロ
Vertabelo は、SQL Server やその他のお気に入りのデータベースと連携するオンライン データ モデラーです。 データ モデリングの概念層、論理層、物理層をサポートしており、あらゆるプラットフォームでデータを最初からモデル化できます。 データのコラボレーションと共有のための Vertabelo の組み込みオプションを使用すると、大規模なデータベース作成プロジェクトも達成できる可能性があります。
物理データ モデルと DDL スクリプトの生成を自動化することで、最初から作業を合理化します。 この機器の素晴らしい機能には、フォワード エンジニアリングとリバース エンジニアリングが含まれます。 これらの選択により、既存のデータベースの変更やデータ モデルの構築に使用できる SQL スクリプトが生成されます。
SQL Server 用のこのオンライン エンティティ関係図 (ERD) ツールは、直感的で最新のモバイル フレンドリーなユーザー インターフェイス (UI) によって際立っています。 Crow's Foot、IDEF1X、UML は、ツールに含まれる業界標準の表記法の一部にすぎません。
さらに、Vertabelo はデータ モデルとターゲット データベースの互換性をチェックします。
Microsoft データ モデリング ツール
現在の時代ではデータベースが広く普及しているため、データベース開発はソフトウェア エンジニアリング プロセスの不可欠な部分となっています。 Microsoft SQL Server は開発者の間で DBMS としての人気が高く、これにおいて重要な役割を果たしています。 したがって、信頼できる Microsoft SQL Server データベース モデリング ツールのセットが不可欠です。 Microsoft データ モデリング ツールは次のとおりです。
#1。 ビジュアルパラダイム
Visual Paradigm の Web ベース アプリは、図の開発とリモート チームワークを容易にします。 SQL Server に加えて、他の多くの DBMS がサポートされています。 データ モデルの開発に使用できる標準的な表記法 (クロウズ フットなど) が多数あります。
テーブル レコード エディターと自動モデル トランジスタは、この SQL Server データ モデラーの XNUMX つの優れた機能です。 テーブル レコード エディターを使用すると、開発者はテスト レコードを挿入して実際のデータベース データの操作を練習できます。 Automated Model Transistor は、以前のバージョンから論理モデルおよび物理モデルを作成する際の履歴を保存します。
Visual Paradigm は、物理モデルから物理データベースの DDL ファイルを作成できます。 さらに、運用データベースとその物理データ モデルを比較し、修復を行うための SQL スクリプトを生成します。 他の一般的な ERD プログラムと同様に、リバース エンジニアリングを特徴としています。
#2. ナビキャット
Navicat は、多くのプラットフォーム (Windows、Linux、macOS) をサポートするスタンドアロン プログラムです。 この SQL Server ERD ツールを使用すると、IDEF1X、Crow's Foot、統一モデリング言語を含む XNUMX つの異なる形式でデータをモデル化できます。 Navicat の開発者は、論理モデルと物理モデルを自動的に作成するための優れたツールも利用できます。
この SQL Server ERD ツールには、バックワード エンジニアリングとフォワード エンジニアリングの両方が含まれています。 Microsoft Azure、Amazon Redshift、Oracle Cloud、Google Cloud、MySQL、MariaDB、Oracle は、このツールで動作するデータベースのほんの一部です。 さらに、エクスポート SQL を使用して、物理データ モデルから SQL スクリプトを直接生成することもできます。
データ モデリング ツールの主な利点は何ですか?
データ モデリング ツールは、複雑なソフトウェア プロセスをグラフィカルに表現することで簡素化します。 以下は、データ モデリング ツールによってもたらされる多くの利点のほんの一部です。
- データ モデリング ツールを使用すると、大規模なデータセット内の情報の検索を簡素化できます。
- 難しいビジネス コンセプトを理解しようとしている場合は、視覚的な支援が役に立つかもしれません。
- データベースやソフトウェアを作成するときによくある危険を回避してください。
- 社内全体のドキュメントとシステム アーキテクチャの標準化のレベルを高めます。
- プログラムとデータベースの応答性を向上させます。
- 組織全体のデータマッピングを合理化する必要があります。
- 開発グループと BI グループ間の双方向コミュニケーションを促進します。
- データ モデリング ツールは、概念的、論理、物理レベルでデータベースの設計に費やす時間を合理化し、短縮します。
まとめ
結論として、データ モデリングの重要性は、異種のデータ項目間の関係を明確にする機能にあります。 また、コストと開発時間を削減し、アプリケーションの品質を向上させ、データの冗長性を管理することもできます。 データ モデリング ツールを使用すると、これらすべてのタスクを最小限の労力で最大限の効率で実行できます。
データモデリングツールに関するよくある質問
Excel はデータ モデルですか?
はい。 Excel のデータ モデルは、共通の列または行によって多くのテーブル間を接続する特別な種類のテーブルです。 また、データ モデルは、複数のテーブルと他のシートまたはソースのデータを単一のテーブルに結合し、すべてのテーブル データにアクセスできます。
データをどのようにモデル化するのでしょうか?
いくつかの異なるタイプのデータ モデルが存在します。 最初のステップは、ビジネス要件に関する情報を得るために関係者とエンド ユーザーを集めることです。 実用的なデータベース設計を作成するには、これらのビジネス原則をデータ構造に解釈する必要があります。
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