Якщо ваша фірма має будь-який зв’язок із великими даними, можливо, ви вже знайомі з концепцією моделювання даних. Створення нових баз даних або розробка цілої ІТ-стратегії може отримати вигоду від використання інструментів моделювання даних. Крім того, інструменти моделювання даних дозволяють нам візуально представити побудову структур даних, організацію даних і зв’язки, які ми бачимо між ними для підтримки бізнес-діяльності. У цій статті ми обговоримо найкращі інструменти моделювання даних, інструменти моделювання даних для Microsoft і безкоштовний сервер SQL.
Спочатку ми отримаємо загальний огляд моделювання даних, а потім заглибимося в конкретні інструменти моделювання даних.
Що таке моделювання даних?
Моделювання даних — це акт розробки візуального представлення всієї інформаційної системи або певних її компонентів з метою передачі зв’язків між різними точками даних та організаційними структурами. Мета полягає в тому, щоб пояснити різні форми даних, які використовуються та зберігаються в системі, зв’язки між різними категоріями даних, різні способи класифікації та організації даних, а також їх формати та особливості.
У моделюванні даних вимоги бізнесу стоять на першому місці. Зацікавлені сторони в бізнесі заздалегідь надають інформацію для встановлення правил і вимог, які використовуватимуться під час розробки нової системи або вдосконалення існуючої.
Існує кілька різних типів моделей даних. Першим кроком є агітація зацікавлених сторін і кінцевих користувачів щодо інформації щодо бізнес-вимог. Конкретний дизайн бази даних згодом формулюється шляхом перетворення цих бізнес-принципів у структури даних. Моделі даних схожі на креслення або дорожні карти, оскільки вони є формальною графікою, яка пояснює складну тему.
Моделювання даних використовує заздалегідь визначені стандарти та строгі методи. Це дозволяє використовувати стандартизований, послідовний і передбачуваний підхід до створення та адміністрування ресурсів даних на кожному рівні організації.
В ідеальному світі моделі даних були б живими документами, які зростали та змінювалися, як і компанія. Вони мають вирішальне значення в сферах підтримки бізнес-процесів та розвитку ІТ-архітектури та стратегії. Постачальники, партнери та колеги з галузі можуть скористатися доступом до спільних моделей даних.
Які є 5 основних методів моделювання даних?
Моделювання даних — це візуальне представлення внутрішньої структури даних бази даних. Моделювання даних допомагає як у розумінні даних, так і в їх використанні для прогнозування.
У програмі можна моделювати фізичні об’єкти різними способами. Існує багато різних типів моделей даних, але найпоширенішими з них є ієрархічна, реляційна, UML, сутність-зв’язок, об’єктно-орієнтована та розмірна.
#1. Ієрархічна модель
Дані в цій моделі відображаються у формі дерева з одним вузлом у центрі. Основна ієрархія в цій моделі починається з кореня і розгалужується, як дерево з дочірніми вузлами, які розгалужуються знову. У той час як кожен дочірній вузол у цій парадигмі має лише одного батька, один батько може мати кілька нащадків.
Ця модель даних зберігає інформацію в структурі дерева, тому, коли здійснюється доступ до інформації, необхідно пройти все дерево, починаючи з кореня. Між типами даних в ієрархічній моделі існує відображення один-до-багатьох. Крім того, база даних зберігає всю інформацію та встановлює зв’язки між записами.
#2. Розмірна модель даних
Системи бізнес-аналітики (BI) і онлайн-аналітичної обробки (OLAP) покладаються на багатовимірні моделі даних як основу. Ці моделі найчастіше використовуються з великими базами даних, які зберігають історичну інформацію про транзакції, але їх можна використовувати з даними будь-якого розміру.
У моделях розмірних даних часто згадуються численні структури, такі як таблиці фактів, таблиці вимірювань і таблиці пошуку. Розмірне моделювання є основою як систем обробки онлайнових транзакцій (OLTP), так і корпоративних сховищ даних (EDW).
Основною метою розмірної моделі є сприяння швидкому пошуку відповідей на проблеми щодо прогнозів компанії, тенденцій споживання та пов’язаних питань. Використовуючи розмірне моделювання, звітність бізнес-аналітики може стати менш хаотичною. Крім того, користувачі можуть співпрацювати та приймати рішення більш ефективно, обмінюючись даними між командами та підрозділами.
#3. Реляційна модель
У цій моделі даних таблиці даних служать для компіляції набору елементів у відносини. Ця парадигма використовує пов’язані таблиці для зображення зв’язків та інформації. Крім того, таблиця має як рядки, так і стовпці; перші відображають записи сутності, а другі вказують на атрибути сутності. Для унікальної ідентифікації кожного запису в таблиці ця архітектура даних використовує різноманітні первинні ключі. Що стосується отримання інформації, для цього використовується SQL (Structured Query Language). У реляційній моделі даних первинний ключ функціонує як основа системи. Це також означає, що набір даних має містити лише унікальні записи.
У таблиці даних не повинно бути розбіжностей, які можуть спричинити проблеми під час отримання даних. Дублювання даних, неадекватні дані та невідповідні зв’язки, що використовуються для з’єднання даних, також становлять проблему для реляційної моделі даних.
#4. Модель мережі
Мережева модель — це модель бази даних, яка використовує адаптований підхід до представлення речей і зв’язків між ними. Шаблони відіграють вирішальну роль у моделі мережевих даних, яка має форму графіка, у якому ребра представляють зв’язки, а вузли – елементи. Найбільш фундаментальною відмінністю між ієрархічною моделлю даних і мережевою моделлю даних є спосіб представлення даних; у першому випадку дані надаються в ієрархічній структурі, а в останньому випадку дані відображаються у вигляді графіка.
Крім того, одна з переваг мережевої моделі полягає в тому, що вона містить представлення основних зв’язків між вузлами. У цій моделі даних можливі зв’язки «один до одного», «багато до багатьох» тощо. У порівнянні з іншими моделями даних, такими як ієрархічна модель, ієрархічні моделі даних спрощують доступ до даних.
Між батьківським і дочірнім вузлами завжди існує зв’язок через невід’ємну взаємодію між ними. Крім того, інформація не залежить від іншого вузла. Нездатність цієї моделі пристосуватися до нових обставин є головним обмеженням. Для внесення будь-яких суттєвих коригувань знадобиться повна перебудова системи, що буде трудомістким і займе багато часу. Крім того, в цій архітектурі складно керувати даними, оскільки кожен запис пов’язаний з іншими через мережу посилань.
#5. Модель даних «сутність-зв’язок» (ER).
Ви можете чітко виразити свої дані за допомогою моделі зв’язку сутності (ER). Модель ER класифікує інформацію таким чином:
- Сутності. Ваші поточні об’єкти, процедури або теоретична основа. Клієнти, товари та дохід – усе це приклади сутностей.
- стосунки. Відносини між речами. Ці зв'язки можуть існувати між двома людьми або між багатьма людьми.
- Атрибути. Відомості, що характеризують щось або інше. Як приклад, назва продукту є атрибутом.
Вам потрібно мати чітке уявлення про внутрішню роботу вашого бізнесу та інформаційні потреби ваших кінцевих користувачів, перш ніж ви зможете створити надійну модель швидкої допомоги.
Крім того, діаграма Entity Relationship (ER) показує зв’язки між вашими даними та процесами, які має бути здатна обробляти база даних. Це також демонструє взаємопов’язану природу цих кількох наборів даних. Діаграма моделі даних — це візуальне зображення базової структури моделі даних, яке сприяє ефективній передачі детальної інформації.
Типи моделей даних
Проектування бази даних чи інформаційної системи нічим не відрізняється від проектування чогось іншого; воно починається з високого рівня абстракції та стає все більш і більш гранульованим у міру просування процесу. Зазвичай існує три типи моделей даних, кожна з яких має власний рівень абстракції. Процес розпочнеться з концептуальної моделі, потім перейде до логічної моделі та, зрештою, закінчиться фізичною моделлю. Нижче ми детальніше розглянемо кожен тип моделі даних:
#1. Фізичні моделі даних
Вони описують формат бази даних, у якій зберігатимуться дані. Це робить їх найменш ефірною концепцією. Вони забезпечують повний план, який можна реалізувати як реляційну базу даних, доповнену асоціативними таблицями, які зображують зв’язки між об’єктами та первинними ключами та зовнішніми ключами, які використовуватимуться для підтримки стабільності цих зв’язків. Для оптимізації продуктивності фізичні моделі даних можуть включати специфічні характеристики СУБД.
#2. Концептуальні моделі даних
Вони надають огляд вмісту системи, структуру та керівні бізнес-правила; вони також відомі як моделі домену. Створення концептуальної моделі є звичайним кроком у визначенні обсягу проекту. Прикладами таких специфікацій є класи сутностей (що визначають типи елементів, які є критично важливими для представлення компанією в моделі даних), їхні атрибути та обмеження, зв’язки між ними та застосовні вимоги до безпеки та цілісності даних. У більшості випадків нотація проста.
#3. Логічна модель даних
Таблиці, стовпці та їхні зв’язки (через зовнішні ключі) відображаються в цій моделі, як і зв’язки між ними. Ідентифіковані об’єкти та їхні відповідні характеристики викладені. На відміну від фізичних моделей даних, які прив’язані до певних баз даних або форматів файлів, логічні моделі даних можна використовувати будь-де. Файли XML і JSON, а також реляційні, стовпчасті, багатовимірні та NoSQL бази даних є життєздатними реалізаціями.
Процес моделювання даних
Моделювання даних — це навчальна дисципліна, яка наголошує на важливості аналізу власних практик управління даними. Однак різні підходи до моделювання даних дотримуються різних конвенцій щодо використовуваних символів даних, структури моделей і передачі бізнес-вимог. Усі методи забезпечують структуровані робочі процеси або набори кроків, які потрібно виконати в певному порядку протягом часу. Ці процеси часто мають таку форму:
#1. Визначте сутність
Дізнатися, які сутності, процеси та ідеї моделюються в наборі даних, є першим кроком у процесі моделювання даних. Усі частини повинні належним чином підходити одна до одної та мати власний сенс.
#2. Визначте критичні особливості кожної сутності
Щоб відрізнити один предмет від іншого такого ж типу, нам потрібно поглянути на його атрибути. Сутність «Адреса» може містити повну адресу вулиці, включаючи перехрестя, а також місто, штат і країну, а також поштовий індекс. Крім того, сутність «Клієнт» може містити ім’я та прізвище, номер телефону та посаду.
#3. Знайдіть зв’язки між сутностями
Перший проект моделі даних визначає зв’язки між речами та те, як вони працюють. Кожен клієнт «перебуває за адресою» у вищезгаданому сценарії. Якщо сутність «Замовлення» додано до моделі, то всі поставки та платежі здійснюватимуться до вказаного місця. Уніфікована мова моделювання (UML) зазвичай використовується для документування цих взаємозалежностей.
#4. Відображення властивостей на сутності
Це дозволяє моделі точно представляти, як компанія використовує дані. Існує кілька загальних формальних шаблонів для моделювання даних. Патерни аналізу та шаблони проектування є звичайними інструментами для об’єктно-орієнтованих програмістів, тоді як інші шаблони можуть використовуватися зацікавленими сторонами в різних частинах компанії.
#5. Зменшіть повторювані передумови продуктивності
Ключі — це числові ідентифікатори, призначені наборам даних для вираження зв’язків між моделями без дублювання даних. Нормалізація — це техніка для організації моделей даних (і баз даних, які вони представляють). Щоб уникнути дублювання даних у таблиці імен клієнтів, можна призначити кожному клієнту ключ і зв’язати його з його адресою та історією замовлень. Нормалізація часто зменшує потреби бази даних у просторі на диску, але може сповільнити виконання запитів.
#6. Заповнення та перевірка моделі даних
Щоб не відставати від потреб бізнесу, що постійно змінюється, моделювання даних має бути ітеративним процесом.
Які переваги моделювання даних?
Моделювання даних є важливою частиною життєвого циклу розробки програмного забезпечення, оскільки воно допомагає визначити структуру бази даних, на основі якої буде створено додаток.
Крім того, моделювання даних дає змогу встановлювати потенційні зв’язки між елементами даних, що, у свою чергу, визначає типи запитів, які можна виконувати до змодельованих даних.
Узгодити бізнес-цілі з технологічними цілями полегшує моделювання даних, яке, у свою чергу, підтримується бізнес-архітектурою (моделлю даних організації). Допоміжні частини бізнес-архітектури, які виграють від моделей даних, включають управління даними, бізнес-аналітику та архітектури додатків.
Без початкової моделі даних ви ризикуєте створити систему, яка не підходить для цільової аудиторії. Деякі з багатьох переваг, які ваші програми отримають від добре розробленої моделі даних, включають наступне.
#1. Чудові програмні додатки
Найочевиднішою перевагою моделювання даних є те, що воно призводить до кращої якості програмного забезпечення, яке є більш стабільним і потребує менше обслуговування.
Що станеться, якщо (і це дуже важливо, якщо) ви не використовуєте методи моделювання даних під час розробки програм:
- Ви зберігаєте необроблені дані від користувача у змінних.
- Після того як код змінює значення цих змінних, вони служать для заповнення ще більше змінних.
- І так далі, доки ви не заб’єтеся в куток і не зможете звідти вибратися.
Крім того, немає різниці, велика ваша компанія чи маленька. Без належного планування та структури розробка програмного забезпечення неминуче призведе до спагетті-коду. Якщо і коли ви вирішите внести зміни або додати нові функції, ваш код перетвориться на заплутану місиву.
#2. Менше грошей і часу, витрачених на розробку програм
Погане моделювання даних на початку нової збірки програми збільшує час і витрати на розробку. Без моделі даних вашій команді доведеться вручну кодувати структуру бази даних і витрачати час на збирання потреб користувачів.
Якщо у вас є модель даних, додавати нові таблиці та представлення даних нескладно; ви можете зробити це, просто додавши їх туди. Якщо ви виявите, що вам потрібно додати таблицю до вашої програми або внести зміни в існуючу, ви можете зробити це легко, змінивши свою модель даних.
Без моделі даних вашій команді доведеться вручну змінювати як базу даних, так і код. Якщо вам потрібно внести зміни в усю програму, це може зайняти багато часу та коштувати багато грошей.
#3. Проблеми та помилки в даних швидко виявляються
Проблеми з даними та неточності іноді виявляються лише після початку процедури. Хтось, наприклад, намагається здійснити покупку, може побачити повідомлення про помилку «погані дані». У цьому випадку неправдива інформація була присутня з самого початку. Процес можна перевірити в лабораторії або на тестовому сервері, але недоліки не будуть виявлені, доки систему не запустять у виробництво.
Однак чим раніше ви помітите проблему зі своїми даними, тим швидше ви зможете її виправити, перш ніж вона матиме негативний вплив на ваших користувачів.
Моделювання даних широко використовується, оскільки воно надає детальну картину того, як клієнти взаємодіють з компанією, навіть до сфер, які вони відвідують, і частоти, з якою вони це роблять. Таке розуміння має вирішальне значення для визначення проблемних областей і прийняття рішення про те, як їх виправити. Регулярні перевірки моделі даних можуть гарантувати, що ваша модель даних завжди буде орієнтованою на користувача та цілі.
#4. Покращення швидкості програми
Моделювання даних має різні застосування, і одне з них – скорочення витрат. Хоча це важливо, справжня цінність моделювання даних полягає в покращенні швидкості та ефективності вашої програми.
Завдяки своєму стратегічному характеру моделювання даних має вирішальне значення для ефективності програми з точки зору того, як вона обробляє дані. Програмісти знатимуть, які дані зберігати, чому та де в пам’яті. Іншими словами, це відкриває їм шлях до легкої та швидкої розробки функцій для отримання даних.
Це значно відрізняється від хаотичного підходу простого зберігання даних у таблицях. Щоб отримати бажані результати з неструктурованих таблиць, розробникам доведеться витрачати час на створення складних запитів SQL. Організовуючи дані в таблиці, розробники можуть бути впевнені, що механізм бази даних зможе знайти потрібні дані без додаткових зусиль.
В результаті? Програми можуть обробляти більше даних без втрати швидкості.
#5. Удосконалення документації щодо довгострокового технічного обслуговування
Моделі даних допомагають точніше визначити бізнес-процеси та їхні зв’язки. Коли інформація про бізнес-процес знаходиться в одному місці, її легше підібрати та підтримувати з часом.
Бізнес-вимоги та архітектуру програми можна краще задокументувати за допомогою моделювання даних. Якщо є центральне сховище вимог і дизайну, обмін інформацією може бути більш ефективним. Крім того, легко помітити та включити коригування, необхідні для нових потреб, доповнень або проблемних виправлень.
Моделювання даних є ключовим компонентом розробки програмного забезпечення; це потребує часу та навичок, але виграш того вартий.
Що таке інструменти моделювання даних?
Інструменти моделювання даних — це програмне забезпечення, яке спрощує трудомістке завдання створення моделей з нуля. Вони пов’язують верхні рівні моделей даних із основною інформацією.
Більшість інструментів моделювання даних можуть автоматично генерувати схеми баз даних, а існуючі бази даних можна переробити в моделі. Інструменти моделювання даних, побудови діаграм і візуалізації – це лише деякі з багатьох типів рішень автоматизованої розробки програмного забезпечення (CASE), доступних сьогодні.
Крім того, інструменти моделювання даних полегшують ефективне проектування бази даних і скорочують людські помилки. За допомогою цього інструменту можна розробити мову визначення даних (DDL), створити високопродуктивну базу даних і надати зацікавленим сторонам глибокі звіти.
Коли база даних ефективна, вона прискорює процеси, зменшує кількість помилок і потребує менше обслуговування.
Навіщо нам потрібні засоби моделювання даних?
Для більшості компаній їхні дані є найціннішим надбанням. Тому база даних, яку ви використовуєте для зберігання цього активу, важливіша, ніж будь-коли.
Аналітика даних і дослідники даних повинні мати можливість сегментувати їх різними способами для резервного копіювання важливих стратегічних бізнес-рішень, тому вкрай важливо, щоб дані були організовані таким чином, щоб було вигідно як програмі, яка їх активує, так і даним, поки вони знаходяться в стані спокою.
Тепер ви повинні враховувати обидві потенційні потреби.
Моделювання даних відноситься до процесу визначення структури бази даних і визначення того, як інформація буде зберігатися в ній.
Таким чином, ви можете побудувати ці діаграми та моделі за допомогою інструментів моделювання даних. Коли модель даних використовується в системі, вона посилює та підтримує бізнес-ідеї, які вона представляє.
Визначення сутностей і зв’язків у моделі даних відображає опис елементів і дій організації.
Як вибрати правильні інструменти моделювання даних?
Оскільки різноманітність інструментів моделювання даних розширюється, може стати складніше визначити той, який найкраще відповідає вашим потребам. Тому дуже важливо оцінити свій варіант використання на основі таких критеріїв:
#1. Заява та вимоги
Коли ви вибираєте інструмент моделювання даних, це є найважливішим фактором. Різні інструменти моделювання даних підкреслюють різні аспекти моделювання даних. Викладення ваших бізнес-вимог на папері – це перший крок до правильного вибору. База даних із можливостями моделювання була б ідеальною для проекту, якому потрібен інструмент моделювання даних лише для простих завдань. Однак ця сама технологія не служитиме цілям моделювання даних, якщо вона має відповідати вимогам бізнесу.
#2. особливості
Коли ви зрозумієте вимоги компанії, ви можете почати оцінювати свої варіанти серед інструментів моделювання даних. Це включає тестування інструментів моделювання даних для підтримки кількох користувачів і перевірку їх підтримки UTM або моделювання варіантів використання. Також перевірте, чи може він моделювати дані на концептуальному, логічному та фізичному рівнях. Для порівняння та протиставлення аспектів потрібен список.
№3. Масштабованість
Вимоги до проекту змінюються в міру його розвитку. Використовуйте те, що може допомогти вам розвиватися, якщо можете. Подумайте про свої потреби та обсяг вашої моделі даних, перш ніж зупинитися на інструменті моделювання даних. Вибираючи інструмент, важливо думати про нагальні потреби.
№4. Інтеграція
Будьте обережні з інструментами моделювання даних, які генерують модель даних у власному форматі, а не в стандартному. Якщо у вас уже є база даних або технологічна інфраструктура та процеси, буде набагато простіше включити результати вибраного інструменту моделювання.
#5. Спільнота користувачів
Для кожного інструменту є форум або спільнота користувачів. Розкажіть про себе та переконайтеся, що спільнота любить і використовує ваш інструмент.
Огляд найкращих інструментів моделювання даних
Ось деякі з найкращих інструментів моделювання даних, які ви можете розглянути.
#1. Erwin Data Modeler
Моделювання даних, візуалізація та розгортання – усе це стає легше за допомогою Erwin Data Modeler. Erwin Data Modeler також можна використовувати, щоб підтримувати узгодженість і зрозумілість моделей даних протягом усього життя програми.
Це найкращий вибір завдяки широкому спектру функціональних можливостей і підтримці таких галузей, як бізнес-аналітика, великі дані, інтеграція великомасштабних даних, керування даними та управління проектами.
риси
- Гнучка розробка програмного забезпечення. У хмарі чи локально Erwin Data Modeler може допомогти вам створити корисні програми. Визначайте свої моделі будь-яким способом: за допомогою NoSQL, великих даних або гібридного дизайну.
- Автоматизація Використовуючи Erwin Data Modeler для швидкого створення схем і моделей, ви можете пришвидшити процес розробки та зменшити кількість помилок.
- Проста навігація та елементи керування. Ви можете легко переглядати складні структури даних і бізнес-процеси за допомогою Erwin Data Modeler і його зручного інтерфейсу.
- Проектування по повному колу. Код бази даних можна писати та здійснювати зворотне проектування за допомогою Erwin Data Modeler, що забезпечує більш надійне та продуктивне розгортання структур даних.
Крім того, ви можете вибрати одну з версій Erwin Data Modeler: Standard, Workgroup, Navigator або Safyr. Ціни на всі ці версії доступні за запитом на веб-сайті.
#2. DbSchema
DbSchema — це інструмент для розробки, документування та розгортання схем бази даних.
Завдяки зручному дизайну DbSchema є одним із наших улюблених інструментів моделювання даних. Таким чином, DbSchema доступна для користувачів без великого досвіду SQL.
риси
- Незалежна модель даних. Оскільки схеми не залежать від бази даних, ними можна легко поділитися між членами команди.
- Візуальний редактор для керування реляційними даними. DbSchema містить редактор, який можна використовувати для заповнення різними таблицями даними. Об’єднати таблиці за допомогою зовнішніх ключів так само просто, як перетягнути їх.
- Джерело вхідного сигналу. DbSchema можна використовувати для оцінки налаштувань бази даних шляхом створення підроблених даних.
- Загальні графіки та звіти бази даних. Динамічні діаграми, діаграми UML та інші звіти можна легко створювати за допомогою інструмента DbSchema для створення звітів.
- Автоматизації. Для виконання сценаріїв Java, розгортання схем, виконання сценаріїв SQL і створення документації HTML5 DbSchema використовує механізм сценаріїв Java Groovy.
- Програма, яка завантажує дані. Дані можна імпортувати з різних джерел за допомогою завантажувача даних DbSchema, включаючи XML, XLS, XLSX і CSV.
Крім того, існує дві версії DbSchema: безкоштовна версія спільноти та платна професійна версія. Професійна версія має три ціни: 98 доларів для академічного використання, 196 доларів для індивідуального використання та 294 долари для комерційного використання. Ліцензії є постійними, і всі комісії сплачуються під час покупки.
#3. Архі
Archi — це недорогий варіант для корпоративних архітекторів і модельєрів. Це корисно для багатьох видів аналізу, опису та візуалізації бізнес-архітектури.
Це інструмент моделювання даних із відкритим кодом, який працює на кількох платформах і може бути розширений додатковими модулями.
Особливості гри:
- Усі елементи ArchiMate можна швидко створити у вигляді ArchiMate
- Динамічні види ArchiMate дозволяють у будь-який час перемикати точки зору
- Він забезпечує перегляд пропозицій для швидкого перегляду даних про елементи
- Цей інструмент відображає вибраний елемент моделі та його зв’язки з іншими компонентами моделі на діаграмі радіального дерева
- Інструмент дозволяє створювати та змінювати ваше полотно за потреби.
#4. Oracle SQL Developer Data Modeler
Моделювання даних для середовища Oracle стало можливим за допомогою Oracle SQL Developer Data Modeler.
Обговорюються всі аспекти збору даних, аналізу, управління та висновків. Це програмне забезпечення, яке полегшує виконання кількох завдань моделювання даних і підвищує загальну ефективність.
риси
- Можна створювати та модифікувати моделі різних типів, включаючи реляційні, багатовимірні та моделі даних
- І пряма, і зворотна інженерія знаходяться в межах його можливостей
- Інструмент сприяє командній роботі у створенні програмного забезпечення шляхом керування вихідним кодом
- Один із найкращих безкоштовних інструментів моделювання даних, його можна використовувати як у локальних, так і в хмарних середовищах.
#5. Navicat Data Modeler
Створюйте концептуальні, логічні та фізичні моделі даних з легкістю за допомогою Navicat Data Modeler, потужного інструменту проектування баз даних. Окрім створення моделей взаємозв’язків сутностей, ви також можете виконувати пряме та зворотне проектування, писати запити SQL, імпортувати моделі з різних джерел даних, визначати тип даних тощо за допомогою Navicat Data Modeler.
риси
- Підтримується кілька форматів баз даних. Microsoft SQL Server, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL і MariaDB – це лише деякі з баз даних, які працюють з Navicat Data Modeler.
- Допомога майстру. Щоб проектувати, створювати та редагувати моделі даних без необхідності писати складні запити SQL, ви можете використовувати інструмент конструктора в Navicat Data Modeler.
- Форми моделей. У Navicat підтримуються концептуальні, логічні та фізичні моделі даних. Щоб перетворити концептуальну інформацію в логічну модель, скористайтеся інструментом перетворення моделі.
- Зворотний розвиток. За допомогою Navicat ви можете використовувати вже існуючі архітектури баз даних для розробки нових діаграм ER. Індекси, зв’язки та властивості в моделях даних можна візуалізувати для кращого розуміння.
- Власне створення коду SQL. Код SQL для виконання вашої моделі даних можна створити за допомогою Navicat Data Modeler.
- Співпраця. Сумісність Navicat із хмарним сховищем дозволяє легко ділитися файлами моделі з колегами на відстані.
Крім того, існують комерційні та громадські версії Navicat. Бізнес-версія коштує 22.99 доларів на місяць. Річна підписка коштує 229.99 доларів, а безстрокова ліцензія – 459 доларів. Некомерційні користувачі мають можливість платити 12.99 доларів США на місяць, 129.99 доларів США на рік або 249 доларів США за довічну ліцензію.
#6. IBM InfoSphere Data Architect
IBM InfoSphere Data Architect — це інструмент моделювання даних для BI та статистики, який спрощує та прискорює процес проектування інтеграції даних.
Коли справа доходить до координації різноманітних служб, програм, форматів даних і процедур вашого бізнесу, цей інструмент моделювання даних є одним із найкращих доступних.
риси
- Інструмент забезпечує легке та швидке програмування.
- Ви можете дізнатися більше про свої ресурси даних і використати ці знання для підвищення продуктивності та скорочення часу запуску.
- Це чудово підходить для групової роботи, оскільки сприяє спілкуванню та гармонії.
- Можливий імпорт та експорт індивідуальних карт.
- Програма може зробити висновок про організацію непов’язаних наборів даних з їхніх метаданих.
- Моделювати дані можна як фізично, так і логічно.
- Студія даних і налаштування робочого навантаження запитів є двома прикладами продуктів, які можна інтегрувати з цим.
#7. PgModeler
PgModeler було розроблено як інструмент моделювання даних для системи баз даних PostgreSQL; він має привабливий і зручний графічний інтерфейс і забезпечує повний доступ до вихідного коду інструменту.
риси
- Приймає документи XML.
- Автоматична генерація стовпців і обмежень.
- Якщо щось піде не так, усі ваші досягнення відкочуються.
- Скрипти SQL дозволяють синхронізувати модель і базу даних.
- Інтерфейс командного рядка можна використовувати для автоматизації рутинних процедур.
- Для розробки моделей можна використовувати дані з уже існуючих баз даних.
Інструменти моделювання даних для SQL Server
Багато організацій і розробників баз даних покладаються на SQL Server, що робить його одним із найпопулярніших серверів баз даних. За допомогою графічного інтерфейсу користувача інструменти моделювання даних спрощують процес проектування баз даних і забезпечують підтримку їх обслуговування.
Тут детально описано чотири найкращі інструменти моделювання даних для створення баз даних SQL Server.
#1. Toad Data Modeler
Toad є одним із найкращих чудових інструментів моделювання даних для SQL Server, оскільки він надає велику кількість функцій автоматизації, робочого процесу та підвищення продуктивності, що дає змогу швидко й легко створювати та підтримувати бази даних.
Ви також можете використовувати його, щоб стежити за змінами коду, швидко отримувати інформацію та експортувати її в різні формати.
Toad також має можливість порівнювати та перераховувати відмінності між базами даних, схемами та серверами. Відкат транзакцій SQL, виконання сценаріїв і процедур T-SQL, а також рутинна автоматизація керування базами даних – все це можливо за допомогою цього інструменту.
Крім того, це навіть допомагає оптимізувати продуктивність і коригувати запити.
#2. DbSchema
DbSchema — надійний засіб моделювання даних, який працює з великою кількістю баз даних, включаючи SQL Server.
Візуальне проектування складних запитів, автоматичне генерування запитів SQL і виконання кількома клацаннями миші — усе це можливо за допомогою цього інструменту, як і інших у нашому списку. Він може керувати моделями даних із понад 10,000 XNUMX таблицями.
Функції DbSchema включають керування базою даних, зберігання моделі даних (включаючи зберігання файлів GIT) і генерацію, а також генерацію сценарію міграції.
#3. DeZign
За допомогою Dezign ви можете візуально створювати бази даних і моделі даних. Навіть діаграму сутності-зв’язку (ERD) можна створити.
Це ефективний інструмент для інженерів баз даних, що містить численні підходи до моделювання.
Його також можна використовувати для оцінки, документування та оптимізації вже існуючих баз даних, а також для виявлення недоліків у створенні бази даних.
#4. Erwin Data Modeler
Коли справа доходить до візуального моделювання даних у SQL Server, одним із найпопулярніших інструментів є Erwin. Крім того, він створює необхідні запити SQL для побудови вашої моделі даних.
Він оснащений інструментами, які допомагають бізнес-користувачам і технічним користувачам централізовано співпрацювати над моделями.
Ервін також може допомогти з порівнянням баз даних і моделей. Схеми бази даних можна використовувати для виведення коду визначення даних. Крім того, читайте Що може зробити SQL для бізнесу?
Це визнаний продукт, який може відповідати вимогам корпоративних даних. Моделювання даних стало легшим завдяки сумісності Erwin з численними системами CRM і ERP.
#5. Вертабело
Vertabelo — це онлайн-моделувальник даних, який працює з SQL Server та іншими улюбленими базами даних. Він підтримує концептуальний, логічний і фізичний рівні моделювання даних, що дозволяє моделювати дані з нуля на будь-якій платформі. Завдяки вбудованим параметрам Vertabelo для співпраці та обміну даними можна реалізувати навіть масштабні проекти зі створення баз даних.
Він оптимізує роботу з самого початку, автоматизуючи створення фізичних моделей даних і сценаріїв DDL. Фантастичні функції цього інструменту включають прямий і зворотний інжиніринг. Ці варіанти створюють сценарії SQL, які можна використовувати для зміни існуючої бази даних або створення моделі даних.
Цей онлайн-інструмент діаграми сутності та зв’язку (ERD) для SQL Server виділяється інтуїтивно зрозумілим, оновленим і зручним для мобільних пристроїв інтерфейсом користувача (UI). Crow's Foot, IDEF1X і UML — це лише деякі стандартні нотації, включені в інструмент.
Крім того, Vertabelo перевіряє сумісність вашої моделі даних із цільовою базою даних.
Інструменти моделювання даних Microsoft
Розробка баз даних стала невід’ємною частиною процесу розробки програмного забезпечення завдяки широкому впровадженню баз даних у сучасну епоху. Популярність Microsoft SQL Server як СУБД серед розробників висока, і він відіграє в цьому значну роль. Отже, надійний набір інструментів моделювання бази даних Microsoft SQL Server є важливим. Ось інструменти моделювання даних Microsoft.
#1. Візуальна парадигма
Веб-програма Visual Paradigm полегшує розробку діаграм і віддалену командну роботу. Окрім SQL Server, підтримується багато інших СУБД. Існує багато стандартних нотацій (наприклад, «Вороняча лапка»), які можна використовувати для розробки вашої моделі даних.
Редактор запису таблиці та автоматичний транзистор моделі є двома видатними функціями цього засобу моделювання даних SQL Server. Редактор записів таблиць дозволяє розробникам попрактикуватися в роботі з реальними даними бази даних, вставляючи тестові записи. Automated Model Transistor зберігає історію, створюючи логічні та фізичні моделі з попередніх версій.
З вашої фізичної моделі Visual Paradigm може створювати файли DDL для вашої фізичної бази даних. Крім того, він порівнює виробничу базу даних з фізичною моделлю даних і генерує сценарії SQL для виконання ремонтних робіт. Як і інші поширені програми ERD, вона має зворотне проектування.
#2. Navicat
Navicat — це окрема програма, яка підтримує багато платформ (Windows, Linux і macOS). Цей інструмент SQL Server ERD дозволяє моделювати дані в трьох різних форматах, включаючи IDEF1X, Crow's Foot і Unified Modeling Language. Чудові інструменти для автоматичного створення логічних і фізичних моделей також доступні розробникам у Navicat.
У цей інструмент SQL Server ERD включено як зворотне, так і пряме проектування. Microsoft Azure, Amazon Redshift, Oracle Cloud, Google Cloud, MySQL, MariaDB і Oracle – лише деякі з баз даних, які працюють із цим інструментом. Крім того, ви можете генерувати сценарії SQL прямо з вашої фізичної моделі даних за допомогою Export SQL.
Які основні переваги інструментів моделювання даних?
Інструменти моделювання даних спрощують складні процеси програмного забезпечення, представляючи їх у графічному вигляді. Нижче наведено лише деякі з багатьох переваг інструментів моделювання даних.
- Інструменти моделювання даних можна використовувати для спрощення пошуку інформації у великих наборах даних.
- Якщо ви намагаєтеся розібратися в складній бізнес-концепції, наочний посібник може допомогти.
- Уникайте типових небезпек під час створення баз даних і програмного забезпечення.
- Підвищити рівень стандартизації документації та архітектури системи в усій компанії.
- Покращте швидкість реагування вашої програми та бази даних.
- Відображення даних для всієї організації має бути спрощено.
- Сприяйте більшій двосторонній комунікації між вашою розробкою та групами BI.
- Інструменти моделювання даних спрощують і прискорюють час, витрачений на проектування бази даних на концептуальному, логічному та фізичному рівнях.
Висновок
Підсумовуючи, важливість моделювання даних полягає в його здатності прояснити зв’язки між різними елементами даних. З його допомогою також можна скоротити витрати та час розробки, підвищити якість додатків і керувати надлишковістю даних. Ви можете виконати всі ці завдання з мінімальними зусиллями та максимальною ефективністю за допомогою інструментів моделювання даних.
Поширені запитання про засоби моделювання даних
Чи є Excel моделлю даних?
Так. Моделі даних у Excel — це спеціальні види таблиць, які мають зв’язки між багатьма таблицями за допомогою спільних стовпців або рядків. Крім того, модель даних об’єднує кілька таблиць і дані з інших аркушів або джерел в одну таблицю з доступом до всіх даних таблиць.
Як ми моделюємо дані?
Існує кілька різних типів моделей даних. Першим кроком є агітація зацікавлених сторін і кінцевих користувачів щодо інформації щодо бізнес-вимог. Щоб створити працездатний дизайн бази даних, ці бізнес-принципи необхідно інтерпретувати в структурах даних.
Подібні статті
- МОДЕЛЮВАННЯ ДАНИХ: визначення, типи та методи
- ІНСТРУМЕНТИ АНАЛІТИКУ ДАНИХ: 13+ найкращих інструментів аналізу даних 2023
- Фінансова модель: як побудувати фінансову модель
- РОЗРОБНИК БАЗИ ДАНИХ: Посадова інструкція, обов'язки, зарплата та сертифікат
- База даних і сховище даних: у чому різниця?
Посилання
