如果您的公司与大数据有任何形式的联系，您可能已经熟悉数据建模的概念。 构建新数据库或制定整个 IT 策略都可以从数据建模工具的使用中受益。 此外，数据建模工具使我们能够直观地表示数据结构的构建、数据的组织以及我们在支持业务活动时看到的它们之间的关系。 在本文中，我们将讨论最好的数据建模工具、Microsoft 数据建模工具和免费软件 SQL Server。
首先，我们将总体了解数据建模，然后我们将深入研究特定的数据建模工具。
什么是数据建模？
数据建模是开发整个信息系统或其某些组件的可视化表示的行为，以传达各种数据点和组织结构之间的联系。 目的是解释系统中使用和存储的各种形式的数据、不同类别数据之间的联系、数据分类和组织的各种方式以及其格式和功能。
在数据建模中，业务的需求是第一位的。 业务中的利益相关者预先提供输入以设定将用于开发新系统或改进现有系统的规则和要求。
存在多种不同类型的数据模型。 第一步是向利益相关者和最终用户询问有关业务需求的信息。 随后通过将这些业务原则转化为数据结构来制定具体的数据库设计。 数据模型就像蓝图或路线图，因为它们是解释复杂主题的正式图形。
数据建模利用预定义的标准和严格的方法。 这允许采用标准化、一致且可预测的方法来在组织的各个级别建立和管理数据资源。
在完美的世界中，数据模型将是随着公司的发展和变化而变化的动态文档。 它们在业务流程支持、IT 架构和战略开发领域至关重要。 供应商、合作伙伴和业界同行都可以从访问共享数据模型中受益。
什么是 5 种基本数据建模技术？
数据建模是数据库内部数据结构的可视化表示。 数据建模有助于理解数据和使用数据进行预测。
在该程序中，您可以通过多种方式对物理对象进行建模。 数据模型有许多不同类型，但最流行的包括层次模型、关系模型、UML、实体关系模型、面向对象模型和维度模型。
#1。 分层模型
该模型中的数据以树的形式出现，中心有一个节点。 该模型中的基本层次结构从根开始，像树一样分支，子节点再次分支。 虽然此范例中的每个子节点只有一个父节点，但一个父节点可以有多个子节点。
该数据模型以树结构存储信息，因此当访问信息时，必须从根开始遍历整个树。 层次模型中的数据类型之间存在一对多的映射。 此外，数据库还存储所有信息并在记录之间建立联系。
#2. 维度数据模型
商业智能 (BI) 和在线分析处理 (OLAP) 系统依赖维度数据模型作为其支柱。 这些模型最常与存储历史交易信息的大型数据库一起使用，但它们可以用于任何大小的数据。
维度数据模型中经常引用多种结构，例如事实表、维度表和查找表。 维度建模是在线事务处理 (OLTP) 系统和企业数据仓库 (EDW) 的支柱。
维度模型的主要目标是促进快速发现有关公司预测、消费趋势和相关事项的问题的答案。 使用维度建模，商业智能报告可以变得不那么混乱。 此外，用户还可以通过跨团队和部门共享数据来更有效地协作和做出决策。
＃3。 关系模型
在此数据模型中，数据表用于将一组元素编译成关系。 该范例使用链接表来描述连接和信息。 此外，表格同时具有行和列； 前者反映实体的记录，后者表示实体的属性。 为了唯一地标识表中的每个条目，该数据架构使用了各种主键。 至于获取信息，则采用 SQL（结构化查询语言）。 在关系数据模型中，主键充当系统的支柱。 这也意味着数据集必须仅包含唯一的条目。
数据表中不应存在任何可能导致数据检索期间出现问题的差异。 数据重复、数据不足以及用于连接数据的不合适的链接也对关系数据模型提出了挑战。
＃4。 网络模型
网络模型是一种数据库模型，它采用适应性强的方法来表示事物及其之间的连接。 模板在网络数据模型中起着至关重要的作用，网络数据模型采用图形的形式，其中边代表关系，节点代表项目。 层次数据模型和网络数据模型之间最根本的区别在于数据的表示方式。 在前一种情况下，数据以分层结构提供，而在后一种情况下，数据以图表形式显示。
此外，网络模型的好处之一是它包含节点之间基本链接的表示。 一对一、多对多等关系在此数据模型中都是可能的。 与其他数据模型（例如层次模型）相比，层次数据模型使数据访问更加容易。
由于父节点和子节点之间存在固有的交互作用，因此它们之间始终存在链接。 而且，该信息不依赖于其他节点。 该模型无法适应新环境是一个主要限制。 要进行任何重大调整都需要重建整个系统，这将是劳动密集型且耗时的。 此外，在这种架构中管理数据具有挑战性，因为每个记录都通过链接网络链接到其他记录。
＃5。 实体关系 (ER) 数据模型
您可以使用实体关系 (ER) 模型巧妙地表达数据。 ER模型将信息分类如下：
- 实体。 你当前的对象、程序或理论框架。 客户、商品和收入都是实体的例子。
- 关系。 事物之间的关系。 这些联系可能存在于两个人之间或许多人之间。
- 属性。 表征某事物或其他事物的信息。 举例来说，产品名称是一个属性。
在构建可靠的 ER 模型之前，您需要牢牢掌握业务的内部运作和最终用户的信息需求。
此外，实体关系 (ER) 图显示了数据与数据库必须能够处理的流程之间的连接。 它还展示了这几个数据集的相互关联的性质。 数据模型图是底层数据模型结构的可视化描述，有助于有效且高效地传达详细信息。
数据模型的类型
设计数据库或信息系统与设计其他任何东西没有什么不同； 它从较高的抽象级别开始，并随着流程的进展而变得越来越细化。 通常存在三种类型的数据模型，每种都有自己的抽象级别。 该过程将从概念模型开始，然后继续到逻辑模型，最终以物理模型结束。 下面，我们更深入地了解每种类型的数据模型：
#1. 物理数据模型
它们描述了存储数据的数据库的格式。 这使得它们成为最不空灵的概念。 它们提供了一个可以作为关系数据库实现的完整计划，并配有描述实体之间关系的关联表以及将用于保持这些关系稳定的主键和外键。 为了优化性能，物理数据模型可以包含 DBMS 特定的特征。
#2. 概念数据模型
它们概述了系统的内容、结构和管理业务规则； 它们也称为领域模型。 创建概念模型是定义项目范围的常见步骤。 实体类（标识对公司在数据模型中表示的关键项目类型）、它们的属性和限制、它们之间的关系以及适用的安全性和数据完整性要求都是此类规范的示例。 在大多数情况下，符号很简单。
＃3。 逻辑数据模型
表、列及其关系（通过外键）都在该模型中映射出来，它们之间的连接也是如此。 详细说明了已识别的实体及其各自的特征。 与绑定到某些数据库或文件格式的物理数据模型相比，逻辑数据模型可以在任何地方使用。 XML 和 JSON 文件以及关系数据库、列式数据库、多维数据库和 NoSQL 数据库都是可行的实现。
数据建模过程
数据建模是一门学科，强调质疑自己的数据管理实践的重要性。 然而，不同的数据建模方法在所使用的数据符号、模型结构和业务需求的沟通方面遵循不同的约定。 所有方法都提供结构化工作流程或跨时间按特定顺序完成的步骤集。 这些过程通常采用以下形式：
#1. 定义一个实体
找出数据集中正在对哪些实体、流程和想法进行建模是数据建模过程的第一步。 所有部分都必须正确地组合在一起并且本身有意义。
#2. 识别每个实体的关键特征
为了区分一个事物与同一类型的另一个事物，我们需要查看它的属性。 “地址”实体可以包括完整的街道地址，包括十字路口，以及城市、州和国家以及邮政编码。 此外，“客户”实体可能包括名字和姓氏、电话号码和职位。
＃3。 查找实体之间的联系
数据模型的初稿定义了事物之间的联系及其工作方式。 在上述场景中，每个客户都“居住在该地址”。 如果将“订单”实体添加到模型中，则所有发货和付款都将发送到指定位置。 统一建模语言 (UML) 通常用于记录这些相互依赖性。
＃4。 将属性映射到实体
这使得模型能够准确地表示公司使用数据的方式。 数据建模有几种常见的形式模式。 分析模式和设计模式是面向对象程序员的常用工具，而公司不同部门的利益相关者可能会使用其他模式。
＃5。 减少重复的性能先决条件
键是分配给数据集的数字 ID，用于表达模型之间的链接而不重复数据。 规范化是一种组织数据模型（及其代表的数据库）的技术。 为了避免客户姓名表中的数据重复，可以为每个客户分配一个密钥并将其链接到他们的地址和订单历史记录。 规范化通常会减少数据库对磁盘的空间需求，但会降低查询性能。
＃6。 数据模型完成与验证
为了跟上不断变化的业务需求，数据建模必须是一个迭代过程。
数据建模有什么好处？
数据建模是软件开发生命周期的关键部分，因为它有助于定义构建应用程序的数据库的结构。
此外，数据建模使您能够在数据元素之间建立潜在的连接，这反过来又决定了可以对建模数据执行的查询类型。
数据建模有助于使业务目标与技术目标保持一致，而数据建模又得到业务架构（组织的数据模型）的支持。 受益于数据模型的业务架构的支持部分包括数据治理、商业智能和应用程序架构。
如果没有初始数据模型，您将面临构建不适合目标受众的系统的风险。 您的应用程序将从精心设计的数据模型中获得的诸多好处包括以下一些。
#1. 卓越的软件应用程序
数据建模最明显的优势是它可以产生质量更好、更稳定且需要更少维护的软件。
如果（这是一个很大的如果）您在开发应用程序时不使用数据建模技术，会发生什么：
- 您将用户未处理的数据保存在变量中。
- 代码修改这些变量的值后，它们会填充更多变量。
- 如此反复，直到把自己困在角落里出不来。
此外，无论您的公司是大还是小，都没有区别。 如果没有适当的规划和结构，软件开发将不可避免地导致意大利面条式代码。 如果您决定进行更改或添加新功能，您的代码将变得一团糟。
#2. 开发应用程序所花费的金钱和时间更少
新应用程序构建之初的不良数据建模会增加开发时间和成本。 如果没有数据模型，您的团队将不得不手动编码数据库结构并花时间收集用户需求。
如果您有数据模型，那么添加新表和视图就轻而易举了； 您只需将它们添加到那里即可。 如果您发现需要向应用程序添加一张表，或对现有表进行更改，则可以通过修改数据模型轻松完成。
如果没有数据模型，您的团队将必须手动更改数据库和代码。 如果你需要对整个程序进行修改，这可能会花费很长时间并且花费很多钱。
#3. 快速识别数据中的问题和错误
数据问题和不准确性有时直到手术开始后才被发现。 例如，尝试购物的人可能会看到一条错误消息，上面写着“错误数据”。 在这种情况下，从一开始就存在不正确的信息。 该过程可以在实验室或测试服务器上进行测试，但直到系统投入生产后才能发现缺陷。
但是，越早发现数据问题，就能越早修复它，以免对用户造成不利影响。
数据建模被广泛使用，因为它提供了客户如何与公司互动的详细情况，甚至包括他们访问的领域以及他们访问的频率。 这种理解对于识别问题领域并决定如何解决它们至关重要。 定期数据模型审核可以确保您的数据模型始终以用户和目标为中心。
＃4。 应用程序速度的提高
数据建模有多种用途，其中之一就是削减开支。 尽管这很重要，但数据建模的真正价值在于它可以提高应用程序的速度和效率。
由于其战略性质，数据建模对于应用程序处理数据的方式的效率至关重要。 程序员将知道要保存哪些数据、原因以及在内存中的位置。 换句话说，这为他们轻松快速地开发获取数据的功能铺平了道路。
这与简单地将数据存储在表中的混乱方法有很大不同。 为了从非结构化表中获得所需的结果，开发人员必须花时间设计复杂的 SQL 查询。 通过将数据组织到表中，开发人员可以放心，数据库引擎将能够找到所需的数据，而无需任何进一步的努力。
因此？ 应用程序可以在不损失性能速度的情况下处理更多数据。
＃5。 改进长期维护文档
数据模型有助于更精确地定义业务流程及其连接。 当有关业务流程的信息集中在一处时，随着时间的推移，获取和维护起来会更加容易。
使用数据建模可以更好地记录业务需求和应用程序架构。 如果有一个需求和设计的中央存储库，则可以更有效地共享信息。 此外，还可以轻松发现并合并新需求、添加或问题更正所需的调整。
数据建模是软件开发的重要组成部分； 这需要时间和技巧，但回报是值得的。
什么是数据建模工具？
数据建模工具是一种软件，可以简化从头开始构建模型的耗时任务。 它们将数据模型的上层与底层信息联系起来。
大多数数据建模工具可以自动生成数据库模式，并且可以将现有数据库逆向工程为模型。 数据建模、图表和可视化工具只是当今可用的多种计算机辅助软件工程 (CASE) 解决方案中的一小部分。
此外，数据建模工具有助于高效的数据库设计并减少人为错误。 使用此工具可以开发数据定义语言（DDL），构建高性能数据库，并可以为利益相关者提供富有洞察力的报告。
当数据库有效时，它可以加快流程，降低错误率，并且需要更少的维护。
为什么我们需要数据建模工具？
对于大多数公司来说，他们的数据是他们最珍贵的财产。 因此，用于保存此资产的数据库比以往任何时候都更加重要。
数据分析和数据科学家需要能够以各种方式对数据进行分段，以支持重要的战略业务决策，因此以有利于激活数据的应用程序和静止数据的方式组织数据至关重要。
您现在必须考虑这两种潜在需求。
数据建模是指定义数据库结构并确定如何在其中存储信息的过程。
因此，您可以在数据建模工具的帮助下构建这些图表和模型。 当在系统中使用时，数据模型会强化并维护它所代表的基本业务理念。
数据模型对实体和连接的定义反映了组织对其项目和操作的描述。
如何选择合适的数据建模工具？
随着数据建模工具种类的扩展，确定最适合您需求的工具可能会变得更具挑战性。 因此，必须根据以下标准评估您的用例：
#1. 申请及要求
在决定数据建模工具时，这是最关键的因素。 不同的数据建模工具强调数据建模的各个方面。 将您的业务需求写在纸上是做出正确选择的第一步。 具有建模功能的数据库对于只需要数据建模工具来完成简单任务的项目来说是理想的选择。 然而，当必须满足业务需求时，相同的技术将无法满足数据建模的目的。
#2。 特征
一旦您了解了公司的要求，您就可以开始评估数据建模工具中的选择。 这包括测试数据建模工具的多用户支持以及检查它们是否支持 UTM 或用例建模。 另外，检查它是否可以在概念、逻辑和物理层面上对数据进行建模。 比较和对比各个方面需要一个列表。
#3。 可扩展性
项目的需求随着项目的发展而变化。 如果可以的话，使用一些可以帮助你成长的东西。 在选择数据建模工具之前，请考虑您的需求和数据模型的范围。 选择工具时，必须考虑当前需求。
#4。 一体化
警惕以专有格式而不是标准格式生成数据模型的数据建模工具。 如果您已经拥有数据库或技术基础设施和流程，那么合并您选择的建模工具的结果会容易得多。
＃5。 用户社区
每个工具都有一个用户论坛或社区。 宣传并确保社区喜欢并使用您的工具。
最佳数据建模工具概述
以下是您可以考虑的一些最佳数据建模工具。
#1. 欧文数据建模师
使用 Erwin Data Modeler，数据建模、可视化和部署都变得更加容易。 Erwin Data Modeler 还可用于在应用程序的生命周期内保持数据模型的一致性和可理解性。
它因其广泛的功能和对商业智能、大数据、大规模数据集成、数据管理和项目管理等领域的支持而成为首选。
特征
- 敏捷软件开发。 无论是在云端还是在本地，Erwin Data Modeler 都可以帮助您创建有用的应用程序。 以您喜欢的任何方式定义模型，无论是使用 NoSQL、大数据还是混合设计。
- 自动化。 通过使用 Erwin Data Modeler 快速生成架构和模型，您可以加快开发过程并减少错误。
- 简单的导航和控制。 借助 Erwin Data Modeler 及其用户友好的界面，您可以轻松查看复杂的数据结构和业务流程。
- 完整的循环设计。 可以使用 Erwin Data Modeler 编写数据库代码并进行逆向工程，从而实现更可靠、更高效的数据结构部署。
此外，您还可以选择 Erwin Data Modeler 的 Standard、Workgroup、Navigator 或 Safyr 版本。 所有这些版本均可通过其网站索取报价。
#2。 数据库模式
DbSchema 是一个用于开发、记录和部署数据库模式的工具。
由于其用户友好的设计，DbSchema 是我们最喜欢的数据建模工具之一。 因此，即使没有丰富的 SQL 经验的用户也可以使用 DbSchema。
特征
- 独立的数据模型。 由于模式独立于数据库，因此可以轻松地在团队成员之间共享它们。
- 用于管理关系数据的可视化编辑器。 DbSchema 包含一个编辑器，可用于用数据填充各种表。 使用外键将表连接在一起就像拖放一样简单。
- 输入源。 DbSchema 可用于通过生成虚假数据来评估数据库设置。
- 通用数据库图表和报告。 可以使用 DbSchema 的报告生成器工具轻松创建动态图表、UML 图和其他报告。
- 自动化。 为了执行 Java 脚本、部署模式、执行 SQL 脚本和生成 HTML5 文档，DbSchema 使用 Java Groovy 脚本引擎。
- 加载数据的程序。 可以使用 DbSchema 的数据加载器从各种来源导入数据，包括 XML、XLS、XLSX 和 CSV。
此外，DbSchema 有两个版本：免费社区版和付费专业版。 专业版有三个价位：学术用98美元，个人用196美元，商业用294美元。 许可证是永久性的，所有费用均在购买时支付。
#3。 阿奇
对于企业架构师和建模师来说，Archi 是一个廉价的选择。 它对于许多不同类型的业务架构分析、描述和可视化很有用。
它是一个开源数据建模工具，可在多个平台上运行，并且可以通过其他模块进行扩展。
特色：
- 所有 ArchiMate 元素都可以在 ArchiMate 视图中快速构建
- ArchiMate的动态视图允许您随时切换视角
- 它提供了一个建议视图，用于快速查看有关元素的数据
- 该工具在径向树图中显示选定的模型元素及其与其他模型组件的关系
- 该工具允许您根据需要构建和修改画布。
＃4。 Oracle SQL Developer 数据建模器
在 Oracle SQL Developer Data Modeler 的帮助下，Oracle 环境的数据建模成为可能。
讨论了数据收集、分析、管理和推理的各个方面。 它是一款可以促进多项数据建模任务并提高整体效率的软件。
特征
- 可以构建和修改各种类型的模型，包括关系模型、多维模型和数据模型
- 正向和逆向工程都在其能力范围内
- 该工具通过管理源代码促进软件创建中的团队合作
- 它是最好的免费数据建模工具之一，可在本地和云环境中使用。
＃5。 Navicat 数据建模器
使用强大的数据库设计工具 Navicat Data Modeler 轻松创建概念、逻辑和物理数据模型。 除了创建实体关系模型之外，您还可以使用 Navicat Data Modeler 执行正向和反向工程、编写 SQL 查询、从各种数据源导入模型、定义数据类型等。
特征
- 支持多种数据库格式。 Microsoft SQL Server、SQLite、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、MySQL 和 MariaDB 只是与 Navicat Data Modeler 配合使用的一些数据库。
- 工匠的帮助。 要设计、构建和编辑数据模型而无需编写复杂的 SQL 查询，您可以使用 Navicat Data modeler 中的设计器工具。
- 模型的形式。 Navicat 均支持概念、逻辑和物理数据模型。 要将概念信息转换为逻辑模型，请使用模型转换工具。
- 逆向发展。 借助 Navicat，您可以利用现有的数据库架构来设计新颖的 ER 图。 数据模型中的索引、链接和属性都可以可视化，以便更好地理解。
- 内部 SQL 代码创建。 可以在 Navicat Data Modeler 的帮助下生成用于执行数据模型的 SQL 代码。
- 合作。 Navicat 与云存储的兼容性使您可以轻松地与远方的同事共享模型文件。
此外，Navicat 还有商业版和社区版。 商业版的价格是每月 22.99 美元。 年度订阅费用为 229.99 美元，而永久许可证的费用为 459 美元。 非商业用户可以选择每月支付 12.99 美元、每年 129.99 美元或 249 美元购买终身许可证。
＃6。 IBM InfoSphere 数据架构师
IBM InfoSphere Data Architect 是一款用于 BI 和统计的数据建模工具，可简化并加快数据集成的设计过程。
当谈到协调企业的各种服务、应用程序、数据格式和过程时，此数据建模工具是最好的工具之一。
特征
- 该工具有助于轻松快速地进行编程。
- 您可以了解有关数据资产的更多信息，并利用这些知识来提高产出并减少启动时间。
- 它非常适合团队合作，因为它可以促进沟通与和谐。
- 可以导入和导出个性化映射。
- 该程序可以从元数据推断不相关数据集的组织。
- 可以对数据进行物理和逻辑建模。
- 数据工作室和查询工作负载调整器是可以与此集成的产品的两个示例。
#7。 PgModeler
PgModeler 是作为 PostgreSQL 数据库系统的数据建模工具而开发的； 它具有有吸引力且用户友好的图形用户界面，并提供对该工具源代码的完全访问。
特征
- 接受 XML 文档。
- 自动生成列和约束。
- 如果出现问题，您的所有进度都会回滚。
- SQL 脚本允许您保持模型和数据库同步。
- 命令行界面可用于自动化日常程序。
- 来自预先存在的数据库的数据可用于开发模型。
SQL Server 数据建模工具
许多组织和数据库开发人员都依赖 SQL Server，这使其成为最流行的数据库服务器之一。 借助图形用户界面，数据建模工具简化了数据库设计过程并为数据库维护提供支持。
此处详细介绍了用于创建 SQL Server 数据库的四种最佳数据建模工具。
#1. Toad 数据建模器
Toad 是最优秀的 SQL Server 数据建模工具之一，因为它提供了丰富的自动化、工作流程和生产力功能，使快速轻松地构建和维护数据库成为可能。
您还可以使用它来密切关注代码修订、快速检索信息并以各种格式导出。
Toad 还能够比较和列出数据库、模式和服务器之间的差异。 SQL 事务回滚、脚本和 T-SQL 过程执行以及日常数据库管理自动化都可以使用此工具实现。
此外，它甚至有助于优化性能和调整查询。
#2。 数据库模式
DbSchema 是一个强大的数据建模器，可与各种数据库（包括 SQL Server）配合使用。
与我们列表中的其他工具一样，使用此工具可以直观地设计复杂查询、自动生成 SQL 查询以及只需单击几下即可执行。 它可以管理超过10,000个表的数据模型。
DbSchema的功能包括数据库管理、数据模型存储（包括GIT文件存储）和生成、迁移脚本生成。
＃3。 设计
使用Dezign，您可以直观地创建数据库和数据模型。 甚至可以创建实体关系图 (ERD)。
它是数据库工程师的有效工具，可容纳多种建模方法。
它还可用于评估、记录和优化现有数据库以及发现数据库创建中的缺陷。
#4. 欧文数据建模师
当谈到 SQL Server 中的可视化数据建模时，最流行的工具之一是 Erwin。 此外，它还生成构建数据模型所需的 SQL 查询。
它装载了可帮助业务和技术用户集中处理模型的工具。
Erwin 还可以协助进行数据库和模型比较。 数据库模式可用于推导数据定义代码。 另外，请阅读 SQL 能为企业带来什么？
它是一款成熟的产品，可以满足企业数据的需求。 Erwin 与众多 CRM 和 ERP 系统的兼容性使数据建模变得更加容易。
＃5。 韦尔塔贝洛
Vertabelo 是一个在线数据建模器，可与 SQL Server 和其他喜爱的数据库配合使用。 它支持数据建模的概念、逻辑和物理层，允许您在任何平台上从头开始建模数据。 借助 Vertabelo 的内置协作和共享数据选项，甚至可以完成大型数据库创建项目。
它通过自动化物理数据模型和 DDL 脚本的生成，从一开始就简化了事情。 该仪器的出色功能包括正向工程和逆向工程。 这些选择生成可用于更改现有数据库或构建数据模型的 SQL 脚本。
这款适用于 SQL Server 的在线实体关系图 (ERD) 工具以其直观、最新且适合移动设备的用户界面 (UI) 脱颖而出。 鱼尾纹、IDEF1X 和 UML 只是该工具中包含的部分行业标准符号。
此外，Vertabelo 还会检查您的数据模型与目标数据库的兼容性。
微软数据建模工具
由于当今时代数据库的广泛采用，数据库开发已成为软件工程过程中不可或缺的一部分。 Microsoft SQL Server 作为 DBMS 在开发人员中非常受欢迎，并且它在其中发挥着重要作用。 因此，一套可靠的 Microsoft SQL Server 数据库建模工具至关重要。 以下是微软数据建模工具。
#1。 视觉范式
Visual Paradigm 的基于网络的应用程序有助于图表开发和远程团队合作。 除了 SQL Server 之外，还支持许多其他 DBMS。 有许多标准符号（如鱼尾纹）可用于开发数据模型。
表记录编辑器和自动模型晶体管是该 SQL Server 数据建模器的两个突出功能。 表记录编辑器允许开发人员通过插入测试记录来练习使用真实的数据库数据。 自动模型晶体管在创建以前版本的逻辑和物理模型时保留历史记录。
Visual Paradigm 可以根据您的物理模型为您的物理数据库创建 DDL 文件。 此外，它将生产数据库与其物理数据模型进行比较，并生成用于提供修复的 SQL 脚本。 与其他常见的 ERD 程序一样，它具有逆向工程功能。
#2. 导航猫
Navicat 是一个独立程序，支持许多平台（Windows、Linux 和 macOS）。 此 SQL Server ERD 工具允许您以三种不同的格式对数据进行建模，包括 IDEF1X、鱼尾纹和统一建模语言。 Navicat 中的开发人员还可以使用自动制作逻辑和物理模型的优秀工具。
此 SQL Server ERD 工具中包含向后和向前工程。 Microsoft Azure、Amazon Redshift、Oracle Cloud、Google Cloud、MySQL、MariaDB 和 Oracle 只是使用该工具的一些数据库。 此外，您还可以借助导出 SQL 直接从物理数据模型生成 SQL 脚本。
数据建模工具的主要优点是什么？
数据建模工具通过以图形方式表示复杂的软件流程来简化它们。 以下只是数据建模工具提供的众多优势中的一部分。
- 数据建模工具可用于简化大型数据集中信息的搜索。
- 如果您想掌握一个棘手的商业概念，视觉辅助工具可能会有所帮助。
- 创建数据库和软件时避免常见危险。
- 提高全公司的文档和系统架构标准化水平。
- 提高程序和数据库的响应能力。
- 必须简化组织范围内的数据映射。
- 促进开发团队和 BI 团队之间更好的双向沟通。
- 数据建模工具简化并缩短了在概念、逻辑和物理层面设计数据库所花费的时间。
结论
总之，数据建模的重要性在于它能够阐明不同数据项之间的联系。 您还可以在其帮助下降低成本和开发时间、提高应用程序质量并管理数据冗余。 借助数据建模工具，您可以以最小的努力和最高的效率完成所有这些任务。
数据建模工具常见问题解答
Excel 是数据模型吗？
是的。 Excel 中的数据模型是特殊类型的表，它们通过公共列或行在许多表之间建立连接。 此外，数据模型将多个表和来自其他工作表或源的数据组合到一个表中，并可以访问所有表的数据。
我们如何对数据建模？
存在多种不同类型的数据模型。 第一步是向利益相关者和最终用户询问有关业务需求的信息。 为了创建可行的数据库设计，必须将这些业务原则解释为数据结构。
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