การสร้างแบบจำลองและการออกแบบฐานข้อมูลทำได้ง่ายด้วยเครื่องมือทั้ง 8 เหล่านี้

การสร้างแบบจำลองฐานข้อมูลเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจของคุณก่อนโครงการหรือธุรกิจ ไม่ยากที่จะเข้าใจว่าทำไม

ทุกโซลูชันในรูปแบบของระบบหรือซอฟต์แวร์ต้องทำงานจากการสร้างแบบจำลองข้อมูล ซึ่งในทางกลับกัน มีการดำเนินการในคลังข้อมูล

ตัวอย่างเช่น ลองนึกภาพว่าบริษัทของคุณอยู่ในอุตสาหกรรมการค้าปลีกและทำงานร่วมกับผลิตภัณฑ์หลายร้อยรายการ คุณซื้อและขายสินค้าในแต่ละวัน ดังนั้น คุณต้องจัดการกับข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์เหล่านั้นและผู้คนที่ซื้อ

ดังนั้น คุณต้องมีระบบที่สามารถทำงานกับข้อมูลนี้ในลักษณะที่เป็นระเบียบที่เหมาะสมกับบริษัทของคุณ ณ จุดนี้ การสร้างแบบจำลองเข้าสู่ฉากเป็นฐานสนับสนุนที่จะดำเนินการของคุณ

สนใจและต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้หรือไม่? อ่านต่อ!

การสร้างแบบจำลองข้อมูลคืออะไร?

การสร้างแบบจำลองข้อมูลถูกกำหนดให้เป็นโครงสร้างและการจัดลำดับของชุดข้อมูลเพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่างถูกต้องและไม่มีปัญหาโดยฐานข้อมูล

การสร้างแบบจำลองข้อมูลมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้กลุ่มของข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบมีระเบียบที่เป็นระบบและสะอาด เพื่อให้การวิเคราะห์และการรักษาที่ตามมามีประสิทธิภาพมากขึ้น

การสร้างแบบจำลองข้อมูลใช้ร่วมกับระบบการจัดการฐานข้อมูล ซึ่งมีหน้าที่ในการบันทึก แก้ไข และดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่เป็นปัญหา ที่กล่าวว่าการสร้างแบบจำลองเสร็จสิ้นตามผู้จัดการคนนี้ซึ่งจะรับผิดชอบการจัดการการดำเนินงานที่จำเป็นทั้งหมด

ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองข้อมูล

เช่นเดียวกับการสร้างอาคาร ในการสร้างแบบจำลองข้อมูล การพัฒนาซอฟต์แวร์หรือแอปพลิเคชันเริ่มต้นด้วยรากฐาน ดังนั้น การสร้างแบบจำลองจึงเป็นไปตามสคริปต์ประเภทหนึ่ง ซึ่งแบ่งออกเป็นสามขั้นตอนโดยพื้นฐาน:

#1. การสร้างแบบจำลองข้อมูลแนวคิด

ประกอบด้วยแบบจำลองทางทฤษฎีเพื่อแสดงรูปแบบการสร้างแบบจำลอง ส่วนใหญ่จะใช้ในขั้นตอนเบื้องต้นของโครงการเพื่อ "ร่าง" งานที่ตั้งใจจะดำเนินการ

การสร้างแบบจำลองข้อมูลแนวความคิดจัดทำโดยสถาปนิกข้อมูล ซึ่งมีหน้าที่หลักในการเสนอภาพรวมของแนวคิดที่โดดเด่นที่สุดของข้อมูลที่กำลังดำเนินการ

#2. การสร้างแบบจำลองข้อมูลลอจิก

นี่เป็นขั้นตอนนอกเหนือจากโมเดลข้อมูลแนวคิด ณ จุดนี้ มีการกำหนดคุณลักษณะ ความสัมพันธ์ และจำนวนสมาชิกที่เหมาะสม ด้วยวิธีนี้ การออกแบบที่สร้างขึ้นจะมีบริบทมากขึ้น โดยให้รายละเอียดเพื่อระบุหัวข้อที่เป็นปัญหาได้แม่นยำยิ่งขึ้น

#3. การสร้างแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ

สุดท้าย เรามีการสร้างแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ ซึ่งประกอบด้วยขั้นตอนสุดท้ายของการสร้างแบบจำลองข้อมูล ในส่วนนี้ การสร้างแบบจำลองของข้อมูลทางกายภาพ ถูกสร้างโดยแบบจำลองที่สร้างขึ้นในระยะแนวคิดและเชิงตรรกะ

ที่นี่ คุณสามารถดูองค์ประกอบต่างๆ ที่ประกอบเป็นแผนผังที่สมบูรณ์ของโมเดลขั้นสุดท้าย เช่น ตาราง คอลัมน์ ข้อมูลตามประเภท มุมมอง ข้อจำกัด และกระบวนการต่างๆ ที่รวมเข้ากับฐานข้อมูล

เหตุใดการสร้างแบบจำลองข้อมูลจึงมีความสำคัญ

หากไม่มีการสร้างแบบจำลองข้อมูล การเขียนโปรแกรมจะเป็นไปไม่ได้เพียงเพราะไม่มีความสัมพันธ์เชิงตรรกะที่จะสร้าง ดังนั้นบางคนจึงเปรียบเทียบคุณลักษณะนี้กับตู้เสื้อผ้า

สำหรับเสื้อผ้า เครื่องประดับ หรือสิ่งของแต่ละประเภท จะมีช่องเฉพาะที่ระบุตามคุณสมบัติของสินค้า ตัวอย่างเช่น ถุงเท้ามักถูกเก็บไว้ในลิ้นชักเนื่องจากมีขนาดเล็กและสามารถจัดวางในที่ที่เล็กกว่าและเข้าถึงได้ง่าย ควรเก็บเสื้อโค้ทที่แขวนไว้บนไม้แขวน รองเท้าในชั้นวางรองเท้า และอื่นๆ

ดังนั้น ความสำคัญของการสร้างแบบจำลองข้อมูลจึงอยู่ในคุณสมบัติของการทำความเข้าใจสิ่งต่าง ๆ ที่สุ่มแล้วจะไม่มีจุดประสงค์ในตัวเอง เป็นพื้นฐานสำหรับการสั่งซื้อและช่วยจัดระเบียบงานและกระบวนการตัดสินใจ

ต่อไปนี้คือข้อดีบางประการของการสร้างแบบจำลองข้อมูล:

• การสร้างแบบจำลองข้อมูลช่วยให้การแสดงภาพข้อมูลมีความชัดเจนและเข้าใจง่าย
• ข้อมูลที่จัดระเบียบอยู่ภายใต้การควบคุมคุณภาพเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด ในการดำเนินการนี้ ผู้จัดการฐานข้อมูลจะรวมชุดของกฎเกณฑ์ต่างๆ เพื่อกรองและตรวจหาข้อมูลที่ไม่ตรงตามมาตรฐานคุณภาพขั้นต่ำ
• ช่วยให้การจัดโครงสร้างและการจัดระเบียบข้อมูลสามารถจัดเรียงและแจกจ่ายในลำดับที่แม่นยำสูง ซึ่งเอื้อต่อการจัดการและการประมวลผล
• ช่วยระบุข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและไม่จำเป็น
• ระบุว่ามีข้อมูลบางอย่างหายไปจากการสร้างแบบจำลองหรือไม่
• ผู้เชี่ยวชาญที่รับผิดชอบในการสร้าง วิเคราะห์ หรือจัดการข้อมูลเริ่มต้นจากฐานที่มั่นคงเพื่อสร้างหรือใช้งานฐานข้อมูลของตน
• ทำให้มั่นใจว่าการออกแบบระบบของบริษัทมีความสอดคล้องกัน
• มันสมเหตุสมผลกับข้อมูลจำนวนมากและยุ่งเหยิงที่อาจมาจากแหล่งต่าง ๆ ในองค์กร
• เพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสารระหว่างนักพัฒนาและระบบธุรกิจอัจฉริยะ
• ให้คุณออกแบบฐานข้อมูลคุณภาพสูงโดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยในการสร้างแอปพลิเคชันที่ดียิ่งขึ้น

เราได้พูดถึงว่าการสร้างแบบจำลองข้อมูลคืออะไร และตอนนี้ก็ถึงเวลาตรวจสอบเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ดีที่สุด

SQLDBM

SqlDBM เป็นหนึ่งในเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลบนเว็บที่ได้รับความนิยมมากที่สุด SqlDBM รองรับ SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake และ Amazon Redshift มันมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับตัวเลือกการสร้างแบบจำลองข้อมูลและโหมดการดู ที่ช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่ส่วนใดส่วนหนึ่งของแบบจำลอง

SqlDBM มีคุณสมบัติหลายอย่าง เช่น สคริปต์ ALTER การทำงานร่วมกันเป็นทีม การแปลง DB และ DW เค้าโครงอัตโนมัติ และตัวเลือกการส่งออกมากมาย รวมถึงความสามารถในการส่งออก SQL และเอกสาร SqlDBM เสนอเวอร์ชันฟรีสำหรับโปรเจ็กต์เดียว

DBDesigner

DBDesigner เป็นเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลบนเว็บที่สร้างด้วย Java เป็นที่รู้จักกันดีในเรื่อง UI ที่เรียบง่าย มันให้การสนับสนุนสำหรับฐานข้อมูลที่สำคัญส่วนใหญ่ DBDesigner รองรับความสามารถด้านวิศวกรรมทั้งแบบเดินหน้าและถอยหลัง นอกจากนี้ยังมีตัวเลือกการส่งออกมากมาย รวมถึงการส่งออก SQL

DBDesigner ให้บริการมากกว่า 25 ภาษา นอกจากนี้ยังมีการทำงานร่วมกันเป็นทีม ตัวเลือกการแบ่งปันแบบสาธารณะ และคุณลักษณะการจัดการโครงการ DBDesinger เสนอระดับฟรีและทดลองใช้ฟรีสำหรับแผนชำระเงิน

Navicat Data Modeler

Navicat เป็นเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลยอดนิยม รองรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลทั้งสามระดับ Navicat รองรับฐานข้อมูลยอดนิยมและสัญลักษณ์ Crow's Foot, IDEF1x และ UML นอกจากนี้ยังมีความสามารถด้านวิศวกรรมทั้งแบบไปข้างหน้าและย้อนกลับ และคุณลักษณะการเปรียบเทียบและการซิงโครไนซ์

Navicat ยังมีฟีเจอร์ส่งออก SQL ทำให้ง่ายต่อการสร้างแต่ละส่วนของโมเดล ทำให้กระบวนการสร้างแบบจำลองทั้งหมดใช้เวลาน้อยลง เครื่องมือนี้ยังรองรับการตรวจสอบสิทธิ์ PAM และ GSSAPI Navicat ให้ทดลองใช้งานฟรี 14 วันพร้อมรองรับทุกฟังก์ชั่น

ผู้สร้างแบบจำลองข้อมูลคางคก

Quest's Toad เป็นเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลข้ามแพลตฟอร์มที่รองรับมากกว่า 20 แพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน เป็นเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลอย่างง่ายที่รองรับหลายฐานข้อมูลและสนับสนุนทั้งการสร้างแบบจำลองเชิงตรรกะและทางกายภาพ Toad ยังมีคุณสมบัติที่น่าสนใจ เช่น การรายงานในเชิงลึก การปรับแต่งโมเดล และวิศวกรรมย้อนกลับ

คางคกยังมีฟังก์ชันการโยกย้ายและการซิงโครไนซ์ที่ง่ายดายโดยใช้สคริปต์ ALTER ทำให้ใช้งานง่ายขึ้น คางคกยังเสนอการทดลองใช้ฟรีเพื่อให้คุณคุ้นเคยกับเครื่องมือของพวกเขา

Idera ER

Idea ER เป็นเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลระดับองค์กรที่ไม่เพียงแต่จำลองฐานข้อมูลหลัก แต่ยังสนับสนุนชนิดข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ มีการเปรียบเทียบแบบสองทิศทางขั้นสูง ตลอดจนตัวเลือกทางวิศวกรรมย้อนกลับและไปข้างหน้า Idea ER สนับสนุนการสร้างและการตรวจสอบกระบวนการขององค์กรตามมาตรฐาน BPMN 2.0

นอกเหนือจาก UML และ XML Idera ยังรองรับ QVT และ OCL นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์การสร้างโมเดลองค์กรอื่นๆ อีกหลายอย่าง เช่น การจัดการการเปลี่ยนแปลงแบบ Agile, Universal Mapping, อภิธานศัพท์ขององค์กร, กลุ่มศูนย์ความปลอดภัย, การรายงานแบบรวมศูนย์ และการทำงานร่วมกันในทีม Idera ยังเสนอการทดลองใช้ตามความต้องการ

Vertabelo

Vertabelo เป็นเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลบนเว็บที่สนับสนุนฐานข้อมูลยอดนิยมและให้ตัวเลือกการทำงานร่วมกันตามการเข้าถึงแก่คุณ นอกจากนี้ยังมีวิศวกรรมย้อนกลับ เค้าโครงไดอะแกรมอัตโนมัติ การส่งออก/นำเข้า XML และคุณลักษณะการแสดงตัวอย่าง SQL Vertabelo ยังมีตัวเลือกการค้นหาด้วยภาพซึ่งทำให้การสร้างแบบจำลองข้อมูลง่ายขึ้นมาก

DeZign

DeZign เป็นเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ใช้งานง่ายซึ่งนำเสนอโดย Datanamic มีสภาพแวดล้อมที่มองเห็นได้เพื่อสร้างแบบจำลองฐานข้อมูลมากกว่า 15 ฐานข้อมูล รวมถึงฐานหลัก เช่น Oracle, MS SQL, MySQL และ PostgreSQL DeZign ยังมอบตัวเลือกวิศวกรรมไปข้างหน้าและย้อนกลับพร้อมกับการทำงานร่วมกันของแบบจำลองข้อมูล Dezign ให้ทดลองใช้งานฟรี 14 วัน

ผู้สร้างแบบจำลองดวงจันทร์

Moon Modeler ของ Dateensen เป็นเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับฐานข้อมูลแบบจำลอง เช่น MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB และ SQLite Moon Modeler มีตัวเลือกให้คุณนำเข้าสคีมา GraphQL นอกจากนี้ยังสนับสนุนคุณลักษณะการสร้างแบบจำลองฐานข้อมูลอื่นๆ เช่น รายงาน Html วิศวกรรมย้อนกลับ และตัวเลือกการทำงานร่วมกัน Moon Modeler ยังให้ทดลองใช้งานฟรี 14 วันอีกด้วย

บทสรุป

เครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลทำให้ข้อมูลการสร้างแบบจำลองง่ายขึ้น และในกรณีส่วนใหญ่ คุณไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดมากนัก ยังคงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการ เช่น การสนับสนุนฐานข้อมูล แพลตฟอร์ม งบประมาณ และที่สำคัญที่สุดคือ ความต้องการของคุณควรจะคำนึงถึงในขณะที่เลือกใช้เครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูล