Если ваша фирма каким-либо образом связана с большими данными, возможно, вы уже знакомы с концепцией моделирования данных. Создание новых баз данных или разработка целостной ИТ-стратегии могут принести пользу при использовании инструментов моделирования данных. Кроме того, инструменты моделирования данных позволяют нам визуально представить построение структур данных, организацию данных и отношения, которые мы видим между ними для поддержки бизнес-операций. В этой статье мы обсудим лучшие инструменты моделирования данных, инструменты моделирования данных для Microsoft и бесплатный SQL-сервер.
Сначала мы получим общий обзор моделирования данных, а затем углубимся в конкретные инструменты моделирования данных.
Что такое моделирование данных?
Моделирование данных — это процесс разработки визуального представления всей информационной системы или ее отдельных компонентов для передачи связей между различными точками данных и организационными структурами. Цель состоит в том, чтобы объяснить различные формы данных, которые используются и хранятся в системе, связи между различными категориями данных, различные способы классификации и организации данных, а также их форматы и характеристики.
В моделировании данных на первое место выходят требования бизнеса. Заинтересованные стороны в бизнесе вносят свой вклад заранее, чтобы установить правила и требования, которые будут использоваться при разработке новой системы или усовершенствовании существующей.
Существует несколько различных типов моделей данных. Первым шагом является опрос заинтересованных сторон и конечных пользователей для получения информации о бизнес-требованиях. Конкретный проект базы данных впоследствии формулируется путем перевода этих бизнес-принципов в структуры данных. Модели данных похожи на чертежи или дорожные карты в том смысле, что они представляют собой формальную графику, объясняющую сложную тему.
Моделирование данных использует предопределенные стандарты и строгие методы. Это позволяет использовать стандартизированный, последовательный и предсказуемый подход к созданию и администрированию ресурсов данных на всех уровнях организации.
В идеальном мире модели данных были бы живыми документами, которые росли и менялись вместе с компанией. Они имеют решающее значение в области поддержки бизнес-процессов, ИТ-архитектуры и разработки стратегии. Поставщики, партнеры и коллеги по отрасли могут извлечь выгоду из доступа к общим моделям данных.
Каковы 5 основных методов моделирования данных?
Моделирование данных — это визуальное представление внутренней структуры данных базы данных. Моделирование данных помогает как в понимании данных, так и в использовании данных для прогнозирования.
В программе можно моделировать физические объекты различными способами. Существует множество различных типов моделей данных, но наиболее распространенными из них являются иерархические, реляционные, UML, объектно-связные, объектно-ориентированные и многомерные.
№ 1. Иерархическая модель
Данные в этой модели отображаются в виде дерева с одним узлом в центре. Базовая иерархия в этой модели начинается с корня и разветвляется подобно дереву с дочерними узлами, которые снова разветвляются. Хотя у каждого дочернего узла в этой парадигме есть только один родитель, у родителя может быть несколько потомков.
Эта модель данных хранит информацию в древовидной структуре, поэтому при доступе к информации необходимо пройти все дерево, начиная с корня. В иерархической модели существует сопоставление «один ко многим» между типами данных. Кроме того, база данных хранит всю информацию и устанавливает связи между записями.
№ 2. Многомерная модель данных
Системы бизнес-аналитики (BI) и оперативной аналитической обработки (OLAP) опираются на многомерные модели данных в качестве своей основы. Эти модели чаще всего используются с большими базами данных, в которых хранится историческая информация о транзакциях, но их можно использовать с данными любого размера.
В многомерных моделях данных часто упоминаются несколько структур, таких как таблицы фактов, таблицы измерений и таблицы поиска. Многомерное моделирование является основой как систем оперативной обработки транзакций (OLTP), так и корпоративных хранилищ данных (EDW).
Основная цель многомерной модели - облегчить быстрое обнаружение ответов на вопросы, касающиеся прогнозов компании, тенденций потребления и связанных с этим вопросов. Благодаря многомерному моделированию отчеты бизнес-аналитики могут стать менее хаотичными. Кроме того, пользователи могут более эффективно сотрудничать и принимать решения, обмениваясь данными между командами и подразделениями.
№3. Реляционная модель
В этой модели данных таблицы данных служат для компиляции набора элементов в отношения. Эта парадигма использует связанные таблицы для отображения связей и информации. Кроме того, в таблице есть как строки, так и столбцы; первые отражают записи объекта, а вторые указывают атрибуты объекта. Для уникальной идентификации каждой записи в таблице эта архитектура данных использует множество первичных ключей. Что касается получения информации, то для этого используется SQL (язык структурированных запросов). В реляционной модели данных первичный ключ служит основой системы. Это также означает, что набор данных должен содержать только уникальные записи.
В таблице данных не должно быть расхождений, которые могут вызвать проблемы при извлечении данных. Дублирование данных, неадекватные данные и неподходящие связи, используемые для соединения данных, также создают проблемы для реляционной модели данных.
№ 4. Сетевая модель
Сетевая модель — это модель базы данных, использующая адаптируемый подход к представлению вещей и связей между ними. Шаблоны играют решающую роль в сетевой модели данных, которая принимает форму графа, в котором ребра представляют отношения, а узлы представляют элементы. Наиболее фундаментальное различие между иерархической моделью данных и сетевой моделью данных заключается в способе представления данных; в первом случае данные предоставляются в виде иерархической структуры, тогда как во втором случае данные отображаются в виде графика.
Кроме того, одним из преимуществ сетевой модели является то, что она включает в себя представление фундаментальных связей между узлами. В этой модели данных возможны отношения «один к одному», «многие ко многим» и т. д. По сравнению с другими моделями данных, такими как иерархическая модель, иерархические модели данных упрощают доступ к данным.
Между родительским и дочерним узлами всегда существует связь из-за внутреннего взаимодействия между ними. Кроме того, информация не зависит от другого узла. Неспособность этой модели приспособиться к новым обстоятельствам является основным ограничением. Для внесения каких-либо существенных корректировок потребуется полная перестройка системы, что потребует больших затрат труда и времени. Кроме того, в этой архитектуре сложно управлять данными, поскольку каждая запись связана с другими через сеть ссылок.
№ 5. Модель данных "сущность-связь" (ER)
Вы можете аккуратно выразить свои данные, используя модель Entity-relationship (ER). Модель ER классифицирует информацию следующим образом:
- Сущности. Ваши текущие объекты, процедуры или теоретическая основа. Клиенты, товары и доходы — все это примеры сущностей.
- Отношения. Отношения между вещами. Эти связи могут существовать между двумя людьми или между многими людьми.
- Атрибуты. Информация, характеризующая что-то или что-то другое. Например, название продукта является атрибутом.
Прежде чем вы сможете построить надежную модель ER, вам необходимо иметь четкое представление о внутренней работе вашего бизнеса и информационных потребностях ваших конечных пользователей.
Кроме того, на диаграмме Entity Relationship (ER) показаны связи между вашими данными и процессами, которые должна поддерживать база данных. Он также демонстрирует взаимосвязанный характер этих нескольких наборов данных. Диаграмма модели данных — это визуальное изображение базовой структуры модели данных, которое способствует эффективному и действенному обмену подробной информацией.
Типы моделей данных
Проектирование базы данных или информационной системы ничем не отличается от проектирования чего-либо еще; он начинается с высокого уровня абстракции и становится все более и более детализированным по мере продвижения процесса. Обычно существует три типа моделей данных, каждая со своим уровнем абстракции. Процесс начнется с концептуальной модели, затем перейдет к логической модели и в конечном итоге завершится физической моделью. Ниже мы более подробно рассмотрим каждый тип модели данных:
№1. Физические модели данных
Они описывают формат базы данных, в которой будут храниться данные. Это делает их наименее эфирной концепцией. Они предоставляют полный план, который может быть реализован в виде реляционной базы данных, дополненной ассоциативными таблицами, отображающими отношения между сущностями, а также первичными и внешними ключами, которые будут использоваться для поддержания стабильности этих отношений. Для оптимизации производительности физические модели данных могут включать характеристики, характерные для СУБД.
№ 2. Концептуальные модели данных
Они обеспечивают обзор содержимого системы, структуры и управляющих бизнес-правил; они также известны как модели предметной области. Создание концептуальной модели является обычным шагом в определении объема проекта. Классы сущностей (определяющие типы элементов, которые критически важны для представления компанией в модели данных), их атрибуты и ограничения, отношения между ними и применимые требования безопасности и целостности данных — все это примеры таких спецификаций. В большинстве случаев запись проста.
№3. Логическая модель данных
Таблицы, столбцы и их отношения (через внешние ключи) отображаются в этой модели, как и связи между ними. Описаны идентифицированные объекты и их соответствующие характеристики. В отличие от физических моделей данных, которые привязаны к определенным базам данных или форматам файлов, логические модели данных можно использовать где угодно. Файлы XML и JSON, а также реляционные, столбчатые, многомерные базы данных и базы данных NoSQL — все это жизнеспособные реализации.
Процесс моделирования данных
Моделирование данных — это академическая дисциплина, в которой подчеркивается важность изучения собственной практики управления данными. Однако различные подходы к моделированию данных придерживаются различных соглашений в отношении используемых символов данных, структуры моделей и передачи бизнес-требований. Все методы обеспечивают структурированные рабочие процессы или наборы шагов, которые необходимо выполнять в определенном порядке во времени. Эти процессы часто принимают следующую форму:
№1. Определить сущность
Выяснение того, какие объекты, процессы и идеи моделируются в наборе данных, является первым шагом в процессе моделирования данных. Все части должны правильно подходить друг к другу и иметь смысл сами по себе.
№ 2. Определите критические характеристики каждой сущности
Чтобы отличить одну вещь от другой того же типа, нам нужно посмотреть на ее атрибуты. Сущность «Адрес» может включать полный почтовый адрес, включая перекрестки, а также город, штат и страну, а также почтовый индекс. Кроме того, сущность «Клиент» может включать имя и фамилию, номер телефона и должность.
№3. Найдите связи между сущностями
Первый набросок модели данных определяет связи между вещами и то, как они работают. Каждый клиент «проживает по адресу» в вышеупомянутом сценарии. Если в модель добавить сущность «Заказ», то все отгрузки и платежи будут производиться в указанное место. Унифицированный язык моделирования (UML) обычно используется для документирования этих взаимозависимостей.
№ 4. Сопоставление свойств с сущностями
Это позволяет модели точно представлять, как компания использует данные. Существует несколько общих формальных шаблонов для моделирования данных. Шаблоны анализа и шаблоны проектирования являются общими инструментами для объектно-ориентированных программистов, тогда как другие шаблоны могут использоваться заинтересованными сторонами в разных частях компании.
№ 5. Сократите дублирующиеся требования к производительности
Ключи — это числовые идентификаторы, назначенные наборам данных для выражения связей между моделями без дублирования данных. Нормализация — это метод организации моделей данных (и баз данных, которые они представляют). Чтобы избежать дублирования данных в таблице имен клиентов, можно присвоить каждому клиенту ключ и связать его с его адресом и историей заказов. Нормализация часто уменьшает потребность базы данных в пространстве на диске, но может снизить производительность запросов.
№ 6. Завершение и проверка модели данных
Чтобы не отставать от постоянно меняющихся потребностей бизнеса, моделирование данных должно быть итеративным процессом.
Каковы преимущества моделирования данных?
Моделирование данных является важной частью жизненного цикла разработки программного обеспечения, поскольку оно помогает определить структуру базы данных, на основе которой будет построено приложение.
Кроме того, моделирование данных позволяет устанавливать потенциальные связи между элементами данных, что, в свою очередь, определяет типы запросов, которые могут выполняться на смоделированных данных.
Согласование бизнес-целей с технологическими целями облегчается моделированием данных, которое, в свою очередь, поддерживается бизнес-архитектурой (моделью данных организации). Поддерживающие части бизнес-архитектуры, которые извлекают выгоду из моделей данных, включают управление данными, бизнес-аналитику и архитектуры приложений.
Без исходной модели данных вы рискуете построить систему, не подходящую для целевой аудитории. Некоторые из многих преимуществ, которые ваши приложения получат от хорошо спроектированной модели данных, включают следующее.
№1. Превосходные программные приложения
Наиболее очевидным преимуществом моделирования данных является то, что оно позволяет создавать более качественное программное обеспечение, более стабильное и требующее меньше обслуживания.
Что происходит, если (и это очень важно) вы не используете методы моделирования данных при разработке приложений:
- Вы сохраняете необработанные данные от пользователя в переменных.
- После того, как код изменяет значения этих переменных, они служат для заполнения еще большего количества переменных.
- И так до тех пор, пока вы не загоните себя в угол и не сможете выбраться.
Кроме того, нет никакой разницы, большая у вас компания или маленькая. Без надлежащего планирования и структуры разработка программного обеспечения неизбежно приведет к спагетти-коду. Ваш код превратится в запутанный беспорядок, если и когда вы решите внести изменения или добавить новые функции.
№ 2. Меньше денег и времени, затрачиваемых на разработку приложений
Плохое моделирование данных в начале сборки нового приложения увеличивает время и затраты на разработку. Без модели данных вашей команде придется вручную кодировать структуру базы данных и тратить время на сбор информации о потребностях пользователей.
Если у вас есть модель данных, добавление новых таблиц и представлений не составит труда; вы можете сделать это, просто добавив их туда. Если вы обнаружите, что вам нужно добавить таблицу в ваше приложение или внести изменения в существующую, вы можете легко сделать это, изменив свою модель данных.
Без модели данных вашей команде придется вручную изменять как базу данных, так и код. Если вам нужно внести изменения во всю программу, это может занять много времени и стоить много денег.
№3. Проблемы и ошибки в данных быстро выявляются
Проблемы с данными и неточности иногда не обнаруживаются до тех пор, пока не начнется процедура. Например, кто-то, пытающийся совершить покупку, может увидеть сообщение об ошибке «неверные данные». В данном случае неверная информация присутствовала с самого начала. Процесс можно протестировать в лаборатории или на тестовом сервере, но недостатки не будут обнаружены до тех пор, пока система не будет запущена в производство.
Однако чем раньше вы обнаружите проблему с вашими данными, тем быстрее вы сможете исправить ее, прежде чем она окажет негативное влияние на ваших пользователей.
Моделирование данных широко используется, потому что оно дает подробную картину того, как клиенты взаимодействуют с компанией, вплоть до областей, которые они посещают, и частоты, с которой они это делают. Такое понимание имеет решающее значение для выявления проблемных областей и принятия решения о том, как их исправить. Регулярные аудиты модели данных могут гарантировать, что ваша модель данных всегда будет ориентирована на пользователя и цель.
№ 4. Улучшения в скорости приложений
Моделирование данных имеет различные применения, и одно из них — сокращение расходов. Хотя это очень важно, истинная ценность моделирования данных заключается в улучшениях, которые оно может внести в скорость и эффективность вашего приложения.
Из-за своего стратегического характера моделирование данных имеет решающее значение для эффективности приложения с точки зрения того, как оно обрабатывает данные. Программисты будут знать, какие данные сохранять, почему и где в памяти. Другими словами, это открывает им путь к легкой и быстрой разработке функций для получения данных.
Это значительно отличается от хаотичного подхода простого хранения данных в таблицах. Чтобы получить желаемые результаты от неструктурированных таблиц, разработчикам пришлось бы тратить время на создание сложных SQL-запросов. Организуя данные в таблицы, разработчики могут быть уверены, что механизм базы данных сможет найти нужные данные без каких-либо дополнительных усилий.
Как результат? Приложения могут обрабатывать больше данных без потери производительности.
№ 5. Улучшение документации по долгосрочному обслуживанию
Модели данных помогают более точно определять бизнес-процессы и их связи. Когда информация о бизнес-процессе находится в одном месте, ее легче собирать и поддерживать с течением времени.
Бизнес-требования и архитектура приложений могут быть лучше задокументированы с использованием моделирования данных. Если есть центральный репозиторий требований и дизайна, обмен информацией может быть более эффективным. Кроме того, легко определить и внести коррективы, вызванные новыми потребностями, дополнениями или исправлениями.
Моделирование данных — важнейший компонент разработки программного обеспечения; это требует времени и навыков, но результат того стоит.
Что такое инструменты моделирования данных?
Инструменты моделирования данных — это программное обеспечение, упрощающее трудоемкую задачу построения моделей с нуля. Они связывают верхние уровни моделей данных с базовой информацией.
Схемы баз данных могут генерироваться автоматически большинством инструментов моделирования данных, а существующие базы данных могут быть реконструированы в модели. Средства моделирования данных, построения диаграмм и визуализации — это лишь некоторые из многих типов решений для автоматизированной разработки программного обеспечения (CASE), доступных сегодня.
Кроме того, инструменты моделирования данных способствуют эффективному проектированию баз данных и сокращают количество ошибок, связанных с человеческим фактором. С помощью этого инструмента можно разработать язык определения данных (DDL), создать высокопроизводительную базу данных и предоставить заинтересованным сторонам подробные отчеты.
Когда база данных эффективна, она ускоряет процессы, снижает количество ошибок и требует меньше обслуживания.
Зачем нам нужны инструменты моделирования данных?
Для большинства компаний их данные являются самым ценным достоянием. Поэтому база данных, которую вы используете для хранения этого актива, важнее, чем когда-либо.
Специалисты по анализу данных и специалисты по обработке и анализу данных должны иметь возможность сегментировать их различными способами для поддержки важных стратегических бизнес-решений, поэтому крайне важно организовать данные таким образом, чтобы это приносило пользу как приложению, которое их активирует, так и данным, пока они находятся в состоянии покоя.
Теперь вы должны учитывать обе потенциальные потребности.
Моделирование данных относится к процессу определения структуры базы данных и определения того, как информация будет храниться в ней.
Таким образом, вы можете построить эти диаграммы и модели с помощью инструментов моделирования данных. При использовании в системе модель данных усиливает и поддерживает основные бизнес-идеи, которые она представляет.
Определение сущностей и соединений в модели данных отражает описание организацией ее элементов и действий.
Как выбрать правильные инструменты моделирования данных?
По мере расширения разнообразия инструментов моделирования данных может стать сложнее определить тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Поэтому важно оценить вариант использования на основе следующих критериев:
№1. Применение и требования
При выборе инструмента моделирования данных это самый важный фактор. Различные инструменты моделирования данных подчеркивают различные аспекты моделирования данных. Изложение бизнес-требований на бумаге — первый шаг к правильному выбору. База данных с возможностями моделирования была бы идеальной для проекта, которому требуется инструмент моделирования данных только для простых задач. Однако та же технология не будет служить целям моделирования данных, когда она должна соответствовать требованиям бизнеса.
№ 2. Функции
Как только вы поймете требования компании, вы можете начать оценивать свои варианты инструментов моделирования данных. Это включает в себя тестирование инструментов моделирования данных на многопользовательскую поддержку и проверку того, поддерживают ли они UTM или моделирование вариантов использования. Кроме того, проверьте, может ли он моделировать данные на концептуальном, логическом и физическом уровнях. Для сравнения и противопоставления аспектов требуется список.
№3. Масштабируемость
Требования к проекту меняются по мере его развития. Используйте что-то, что может помочь вам расти, если можете. Прежде чем остановиться на инструменте моделирования данных, подумайте о своих потребностях и масштабах вашей модели данных. При выборе инструмента важно учитывать насущные потребности.
№ 4. Интеграция
Остерегайтесь инструментов моделирования данных, которые создают модель данных в собственном формате, а не в стандартном. Если у вас уже есть база данных или технологическая инфраструктура и процессы, будет гораздо проще использовать результаты выбранного вами инструмента моделирования.
№ 5. Сообщество пользователей
Для каждого инструмента существует пользовательский форум или сообщество. Распространите информацию и убедитесь, что сообщество любит и использует ваш инструмент.
Обзор лучших инструментов моделирования данных
Вот некоторые из лучших инструментов моделирования данных, которые вы можете рассмотреть.
№1. Эрвин Разработчик моделей данных
Моделирование данных, визуализация и развертывание становятся проще с помощью Erwin Data Modeler. Erwin Data Modeler также можно использовать для обеспечения согласованности и понятности моделей данных в течение всего срока службы приложения.
Это лучший выбор из-за его широкого спектра функций и поддержки таких областей, как бизнес-аналитика, большие данные, крупномасштабная интеграция данных, управление данными и управление проектами.
Особенности
- Гибкая разработка программного обеспечения. Как в облаке, так и локально, Erwin Data Modeler поможет вам создавать полезные приложения. Определяйте свои модели любым удобным для вас способом, будь то NoSQL, большие данные или гибридный дизайн.
- Автоматизация. Используя Erwin Data Modeler для быстрого создания схем и моделей, вы можете ускорить процесс разработки и сократить количество ошибок.
- Простая навигация и управление. Вы можете легко просматривать сложные структуры данных и бизнес-процессы с помощью Erwin Data Modeler и его удобного интерфейса.
- Проектирование по кругу. Код базы данных можно написать и реконструировать с помощью Erwin Data Modeler, что обеспечивает более надежное и продуктивное развертывание структур данных.
Кроме того, вы можете выбрать версию Erwin Data Modeler Standard, Workgroup, Navigator или Safyr. Все эти версии имеют ценовые предложения, доступные по запросу через их веб-сайт.
№ 2. ДбСхема
DbSchema — это инструмент для разработки, документирования и развертывания схем баз данных.
Благодаря удобному дизайну DbSchema является одним из наших любимых инструментов моделирования данных. Поэтому DbSchema доступна для пользователей, не имеющих большого опыта работы с SQL.
Особенности
- Независимая модель данных. Поскольку схемы не зависят от базы данных, ими можно легко делиться между членами команды.
- Визуальный редактор для управления реляционными данными. DbSchema включает редактор, который можно использовать для заполнения различных таблиц данными. Соединение таблиц вместе с внешними ключами так же просто, как перетаскивание.
- Источник ввода. DbSchema можно использовать для оценки настроек базы данных путем создания поддельных данных.
- Общие графики базы данных и отчеты. Динамические диаграммы, диаграммы UML и другие отчеты можно легко создавать с помощью инструмента построения отчетов DbSchema.
- Автоматизация. Для выполнения сценариев Java, развертывания схем, выполнения сценариев SQL и создания документации HTML5 DbSchema использует обработчик сценариев Java Groovy.
- Программа, загружающая данные. Данные можно импортировать из различных источников с помощью загрузчика данных DbSchema, включая XML, XLS, XLSX и CSV.
Кроме того, существует две версии DbSchema: бесплатная версия сообщества и платная профессиональная версия. Профессиональная версия предлагается в трех ценовых категориях: 98 долларов США для академического использования, 196 долларов США для индивидуального использования и 294 доллара США для коммерческого использования. Лицензии являются постоянными, и все сборы должны быть внесены в момент покупки.
№ 3. Арчи
Archi — недорогой вариант для корпоративных архитекторов и разработчиков моделей. Это полезно для множества различных видов анализа, описания и визуализации бизнес-архитектуры.
Это инструмент моделирования данных с открытым исходным кодом, который работает на нескольких платформах и может быть дополнен дополнительными модулями.
Особенности:
- Все элементы ArchiMate могут быть быстро встроены в представления ArchiMate.
- Динамические представления ArchiMate позволяют переключаться между перспективами в любое время.
- Он предоставляет представление предложений для быстрого просмотра данных об элементах.
- Этот инструмент отображает выбранный элемент модели и его взаимосвязь с другими компонентами модели на радиальной древовидной диаграмме.
- Инструмент позволяет создавать и изменять холст по мере необходимости.
№ 4. Разработчик моделей данных Oracle SQL
Моделирование данных для среды Oracle стало возможным с помощью Oracle SQL Developer Data Modeler.
Обсуждаются все аспекты сбора данных, анализа, управления и выводов. Это часть программного обеспечения, которая облегчает несколько задач моделирования данных и повышает общую эффективность.
Особенности
- Модели различных типов, включая реляционные, многомерные и данные, могут быть построены и модифицированы.
- И прямой, и обратный инжиниринг находятся в пределах его возможностей
- Инструмент способствует командной работе при создании программного обеспечения за счет управления исходным кодом.
- Один из лучших бесплатных инструментов моделирования данных, который можно использовать как в локальной, так и в облачной среде.
№ 5. Разработчик моделей данных Navicat
С легкостью создавайте концептуальные, логические и физические модели данных с помощью Navicat Data Modeler, мощного инструмента проектирования баз данных. В дополнение к созданию моделей отношений сущностей вы также можете выполнять прямое и обратное проектирование, писать SQL-запросы, импортировать модели из различных источников данных, определять тип данных и многое другое с помощью Navicat Data Modeler.
Особенности
- Поддерживаются несколько форматов баз данных. Microsoft SQL Server, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL и MariaDB — это лишь некоторые из баз данных, которые работают с Navicat Data Modeler.
- Помощь мастера. Для проектирования, построения и редактирования моделей данных без написания сложных SQL-запросов вы можете использовать инструмент дизайнера в средстве моделирования данных Navicat.
- Формы моделей. В Navicat поддерживаются концептуальные, логические и физические модели данных. Чтобы преобразовать концептуальную информацию в логическую модель, используйте инструмент преобразования модели.
- Обратное развитие. С помощью Navicat вы можете использовать уже существующие архитектуры баз данных для разработки новых диаграмм ER. Индексы, связи и свойства в моделях данных можно визуализировать для лучшего понимания.
- Создание внутреннего кода SQL. Код SQL для выполнения вашей модели данных может быть сгенерирован с помощью Navicat Data Modeler.
- Сотрудничество. Совместимость Navicat с облачным хранилищем позволяет легко обмениваться файлами моделей с коллегами, находящимися на расстоянии.
Кроме того, существуют коммерческая и общественная версии Navicat. Бизнес-версия стоит 22.99 доллара в месяц. Годовая подписка стоит 229.99 долларов, а бессрочная лицензия — 459 долларов. Некоммерческие пользователи могут платить 12.99 долларов в месяц, 129.99 долларов в год или 249 долларов за пожизненную лицензию.
№ 6. Архитектор данных IBM InfoSphere
IBM InfoSphere Data Architect — это инструмент моделирования данных для бизнес-аналитики и статистики, который упрощает и ускоряет процесс проектирования интеграции данных.
Когда дело доходит до координации различных сервисов, приложений, форматов данных и процедур вашего бизнеса, этот инструмент моделирования данных является одним из лучших доступных.
Особенности
- Инструмент облегчает легкое и быстрое программирование.
- Вы можете узнать больше о своих ресурсах данных и использовать эти знания для повышения производительности и сокращения времени запуска.
- Это отлично подходит для групповой работы, потому что способствует общению и гармонии.
- Возможен импорт и экспорт индивидуального отображения.
- Программа может сделать вывод об организации несвязанных наборов данных из их метаданных.
- Данные можно моделировать как физически, так и логически.
- Студия данных и средство настройки рабочей нагрузки запросов — два примера продуктов, которые можно интегрировать с этим продуктом.
№ 7. PgModeler
PgModeler был разработан как инструмент моделирования данных для системы баз данных PostgreSQL; он имеет привлекательный и удобный графический пользовательский интерфейс и обеспечивает полный доступ к исходному коду инструмента.
Особенности
- Принимает XML-документы.
- Автоматическое создание столбцов и ограничений.
- Если что-то пойдет не так, весь ваш прогресс откатится.
- Сценарии SQL позволяют синхронизировать модель и базу данных.
- Интерфейс командной строки можно использовать для автоматизации рутинных процедур.
- Для разработки моделей можно использовать данные из уже существующих баз данных.
Инструменты моделирования данных для SQL Server
Многие организации и разработчики баз данных полагаются на SQL Server, что делает его одним из самых популярных доступных серверов баз данных. С помощью графического пользовательского интерфейса инструменты моделирования данных упрощают процесс проектирования баз данных и обеспечивают поддержку обслуживания баз данных.
Здесь подробно описаны четыре лучших инструмента моделирования данных для создания баз данных SQL Server.
№1. Разработчик моделей данных жаб
Toad — один из лучших инструментов моделирования данных для SQL Server, поскольку он обеспечивает множество функций автоматизации, рабочего процесса и производительности, которые позволяют быстро и легко создавать и поддерживать базы данных.
Вы также можете использовать его, чтобы следить за версиями кода, быстро получать информацию и экспортировать ее в различные форматы.
Toad также имеет возможность сравнивать и перечислять различия между базами данных, схемами и серверами. С помощью этого инструмента возможны откат транзакций SQL, выполнение сценариев и процедур T-SQL, а также автоматизация рутинного управления базами данных.
Кроме того, он даже помогает оптимизировать производительность и корректировать запросы.
№ 2. ДбСхема
DbSchema — это надежное средство моделирования данных, которое работает с широким спектром баз данных, включая SQL Server.
Визуальное проектирование сложных запросов, автоматическое создание SQL-запросов и выполнение несколькими щелчками мыши — все это возможно с помощью этого инструмента, как и с другими в нашем списке. Он может управлять моделями данных с более чем 10,000 XNUMX таблиц.
Возможности DbSchema включают управление базой данных, хранение модели данных (включая хранилище файлов GIT) и генерацию, а также генерацию сценариев миграции.
№3. ДеЗигн
Используя Dezign, вы можете визуально создавать базы данных и модели данных. Можно создать даже диаграмму отношений объектов (ERD).
Это эффективный инструмент для инженеров баз данных, поддерживающий многочисленные подходы к моделированию.
Его также можно использовать для оценки, документирования и оптимизации уже существующих баз данных, а также для выявления недостатков в создании баз данных.
№4. Эрвин Разработчик моделей данных
Когда дело доходит до визуального моделирования данных в SQL Server, одним из самых популярных инструментов является Erwin. Кроме того, он создает необходимые SQL-запросы для построения вашей модели данных.
Он загружен инструментами, которые помогают бизнес-пользователям и техническим пользователям централизованно работать над моделями.
Эрвин также может помочь со сравнением баз данных и моделей. Схемы базы данных можно использовать для вывода кода определения данных. Также читайте Что SQL может сделать для бизнеса?
Это зарекомендовавший себя продукт, который может соответствовать требованиям корпоративных данных. Моделирование данных упрощается благодаря совместимости Erwin с многочисленными системами CRM и ERP.
№ 5. Вертабело
Vertabelo — это интерактивный инструмент для моделирования данных, который работает с SQL Server и другими популярными базами данных. Он поддерживает концептуальные, логические и физические уровни моделирования данных, позволяя моделировать данные с нуля на любой платформе. Благодаря встроенным возможностям Vertabelo для совместной работы и обмена данными можно реализовать даже масштабные проекты по созданию баз данных.
Он упрощает работу с самого начала, автоматизируя создание моделей физических данных и сценариев DDL. Фантастические функции этого инструмента включают прямое проектирование и обратное проектирование. Эти варианты создают сценарии SQL, которые можно использовать для изменения существующей базы данных или построения модели данных.
Этот онлайн-инструмент построения диаграмм сущностей и отношений (ERD) для SQL Server отличается интуитивно понятным, современным и удобным для мобильных устройств пользовательским интерфейсом (UI). Crow's Foot, IDEF1X и UML — это лишь некоторые из стандартных нотаций, включенных в этот инструмент.
Кроме того, Vertabelo проверяет совместимость вашей модели данных с целевой базой данных.
Инструменты моделирования данных Майкрософт
Разработка баз данных стала неотъемлемой частью процесса разработки программного обеспечения из-за широкого распространения баз данных в нынешнюю эпоху. Популярность Microsoft SQL Server как СУБД среди разработчиков высока, и она играет в этом немалую роль. Таким образом, необходим надежный набор инструментов моделирования базы данных Microsoft SQL Server. Вот инструменты моделирования данных Microsoft.
№ 1. Визуальная парадигма
Веб-приложение Visual Paradigm упрощает разработку диаграмм и удаленную командную работу. Помимо SQL Server поддерживаются многие другие СУБД. Существует множество стандартных обозначений (например, воронья лапка), которые можно использовать при разработке модели данных.
Редактор записей таблицы и Automated Model Transistor — две выдающиеся функции этого средства моделирования данных SQL Server. Редактор записей таблиц позволяет разработчикам практиковаться в работе с реальными данными базы данных, вставляя тестовые записи. Automated Model Transistor сохраняет историю при создании логических и физических моделей из предыдущих версий.
Из вашей физической модели Visual Paradigm может создавать файлы DDL для вашей физической базы данных. Кроме того, он сравнивает производственную базу данных с ее физической моделью данных и генерирует сценарии SQL для выполнения ремонта. Как и в других распространенных программах ERD, в нем реализован обратный инжиниринг.
№ 2. Навикат
Navicat — это отдельная программа, которая поддерживает множество платформ (Windows, Linux и macOS). Этот инструмент SQL Server ERD позволяет моделировать данные в трех различных форматах, включая IDEF1X, Crow's Foot и Unified Modeling Language. Отличные инструменты для автоматического создания логических и физических моделей также доступны разработчикам в Navicat.
В этот инструмент SQL Server ERD включены как предыдущая, так и прямая разработка. Microsoft Azure, Amazon Redshift, Oracle Cloud, Google Cloud, MySQL, MariaDB и Oracle — это лишь некоторые из баз данных, которые работают с этим инструментом. Кроме того, вы можете создавать сценарии SQL прямо из вашей физической модели данных с помощью экспорта SQL.
Каковы ключевые преимущества инструментов моделирования данных?
Инструменты моделирования данных упрощают сложные программные процессы, представляя их графически. Ниже приведены лишь некоторые из многих преимуществ, предлагаемых инструментами моделирования данных.
- Инструменты моделирования данных можно использовать для упрощения поиска информации в больших наборах данных.
- Если вы пытаетесь разобраться в сложной бизнес-концепции, вам может помочь наглядное пособие.
- Избегайте общих опасностей при создании баз данных и программного обеспечения.
- Повысьте уровень стандартизации документации и системной архитектуры в компании.
- Повысьте скорость отклика вашей программы и базы данных.
- Картографирование данных в масштабах всей организации должно быть оптимизировано.
- Упростите двустороннюю связь между вашей группой разработки и группой бизнес-аналитики.
- Инструменты моделирования данных оптимизируют и сокращают время, затрачиваемое на проектирование базы данных на концептуальном, логическом и физическом уровнях.
Заключение
В заключение, важность моделирования данных заключается в его способности прояснить связи между разрозненными элементами данных. С его помощью также можно сократить расходы и время разработки, повысить качество приложений и управлять избыточностью данных. Вы можете выполнить все эти задачи с минимальными усилиями и максимальной эффективностью с помощью инструментов моделирования данных.
Часто задаваемые вопросы об инструментах моделирования данных
Является ли Excel моделью данных?
Да. Модели данных в Excel — это специальные виды таблиц, которые имеют связи между многими таблицами посредством общих столбцов или строк. Кроме того, модель данных объединяет несколько таблиц и данные из других таблиц или источников в одну таблицу с доступом ко всем данным таблиц.
Как мы моделируем данные?
Существует несколько различных типов моделей данных. Первым шагом является опрос заинтересованных сторон и конечных пользователей для получения информации о бизнес-требованиях. Чтобы создать работоспособную структуру базы данных, эти бизнес-принципы необходимо интерпретировать в структурах данных.
похожие статьи
- МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ: определение, типы и методы
- ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ: 13+ лучших инструментов для анализа данных 2023 г.
- Финансовая модель: как построить финансовую модель
- РАЗРАБОТЧИК БАЗ ДАННЫХ: Описание работы, обязанности, зарплата и сертификация
- База данных и хранилище данных: в чем разница?
Справка
