Bu 8 Araçla Veritabanı Modelleme ve Tasarımı Kolay

Veritabanı modelleme, bir proje veya işletmeden önce verdiğiniz kararlarla ilgili her şeye sahip bir konudur. Nedenini anlamak zor değil.

Bir sistem veya yazılım biçimindeki her çözüm, bir veri ambarında çalışmasını sağlayan veri modellemeden çalışmalıdır.

Örnek olarak, şirketinizin perakende sektöründe olduğunu ve yüzlerce ürün yelpazesi ile çalıştığını hayal edin. Günlük olarak mal alıp satıyorsunuz ve sonuç olarak bu ürünler ve onları satın alan kişilerle ilgili verilerle uğraşmak zorunda kalıyorsunuz.

Bu nedenle, şirketiniz için anlamlı olan bu bilgilerle organize bir şekilde çalışabilecek bir sisteme sahip olmalısınız. Bu noktada modelleme, operasyonlarınızın gerçekleştirileceği destek üssü olarak sahneye çıkıyor.

İlgileniyor ve bu konuda daha fazla bilgi edinmek mi istiyorsunuz? Okumaya devam et!

Veri Modelleme Nedir?

Veri modelleme, bir veri kümesinin bir veri tabanı tarafından doğru ve fazla zorlanmadan işlenebilmesi için yapılandırılması ve sıralanması olarak tanımlanır.

Veri modelleme, bir grup dağınık bilgiyi sistematik ve temiz bir düzende sunmayı amaçlar, böylece sonraki analiz ve işleme daha verimli olur.

Veri modelleme, işlevselliği söz konusu veritabanındaki bilgileri kaydetmek, değiştirmek ve çıkarmak olan bir veritabanı yönetim sistemi ile birlikte kullanılır. Bununla birlikte, modelleme, gerekli tüm operasyonları yönetmekten sorumlu olacak bu yöneticiye göre yapılır.

Veri Modelleme ile İlgili Adımlar

Bir binanın inşası gibi, veri modellemede de bir yazılım veya uygulamanın geliştirilmesi temelle başlar. Böylece modelleme, temelde üç aşamaya bölünmüş bir tür senaryoyu takip eder:

#1. Kavramsal veri modelleme

Bir modelleme şemasını temsil etmek için teorik bir modelden oluşur. Daha çok, bir projenin ön aşamasında, yürütülmesi amaçlanan işi "çizmek" için kullanılır.

Kavramsal veri modelleme, ana işlevi işlenmekte olan verilerin en seçkin kavramlarına genel bir bakış sunmak olan bir veri mimarı tarafından yönetilir.

#2. Mantıksal veri modelleme

Bu, kavramsal veri modelinin ötesinde bir adımdır. Bu noktada, uygun nitelikler, ilişkiler ve kardinalite tanımlanır. Bu şekilde, oluşturulan tasarım daha bağlamsallaştırılır ve söz konusu konuyu daha kesin olarak ele almak için ayrıntılar sağlanır.

#3. Fiziksel veri modelleme

Son olarak, veri modellemenin son aşamasından oluşan fiziksel veri modellemeye sahibiz. Bu bölümde, kavramsal ve mantıksal aşamada oluşturulan modeller rehberliğinde fiziksel verilerin modellenmesi üretilir.

Burada, tablolar, sütunlar, türlerine göre veriler, görünümler, kısıtlamalar ve veritabanına entegre edilen farklı işlemler gibi nihai modelin tam şemasını oluşturan farklı öğeleri görebilirsiniz.

Veri modelleme neden önemlidir?

Veri modelleme olmadan, kurulacak mantıksal bir ilişki olmadığı için programlama imkansız olurdu. Bu nedenle, bazıları bu özelliği bir dolaba benzetiyor.

Her tür giysi, aksesuar veya nesne için, eşyanın özelliklerine göre belirtilen belirli bir bölme vardır. Örneğin çoraplar, küçük oldukları ve daha küçük, kolay erişilebilir alanlara yerleştirilebildikleri için genellikle çekmecelerde tutulur. Bir askıda asılı bir ceket, ayakkabı raflarında ayakkabılar vb.

Bu nedenle, veri modellemenin önemi, kendi başlarına bir amacı olmayacak şeyleri rastgele anlamlandırma özelliğinde yatmaktadır. Sipariş vermek ve görevlerin ve karar verme süreçlerinin düzenlenmesine yardımcı olmak için esastır.

Aşağıda veri modellemenin bazı faydaları verilmiştir:

• Veri modelleme, bilgilerin görselleştirilmesinin temiz ve anlaşılması kolay olmasını sağlar.
• Düzenlenen veriler, hataları önlemek için kalite kontrolüne tabi tutulabilir. Bunu yapmak için veritabanı yöneticileri, minimum kalite standartlarını karşılamayan verileri filtrelemek ve tespit etmek için bir dizi kural entegre eder.
• Verilerin yapılandırılması ve düzenlenmesinin, işlenmesini ve işlenmesini kolaylaştıran son derece hassas bir düzende düzenlenmesini ve dağıtılmasını sağlar.
• Yinelenen ve gereksiz verileri belirlemeye yardımcı olur.
• Modellemede belirli verilerin eksik olup olmadığını gösterir.
• Verileri oluşturmaktan, analiz etmekten veya işlemekten sorumlu profesyoneller, veritabanlarını oluşturacakları veya çalışacakları sağlam bir temelden yola çıkarlar.
• Bir şirketin sistem tasarımının tutarlı olmasını sağlar.
• Bir organizasyondaki çeşitli kaynaklardan gelebilecek hacimli ve dağınık verileri anlamlandırır.
• Geliştiriciler ve iş zekası sistemleri arasındaki iletişimi optimize edin.
• Daha iyi uygulamalar oluşturmaya yardımcı olmak amacıyla yüksek kaliteli veritabanları tasarlamanıza olanak tanır.

Veri modellemenin ne olduğunu inceledik ve şimdi en iyi veri modelleme araçlarına göz atma zamanı.

SqlDBM

SqlDBM, en popüler web tabanlı veri modelleme araçlarından biridir. SqlDBM, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake ve Amazon Redshift'i destekler. Modelin belirli bir bölümüne odaklanmanıza izin veren veri modelleme ve görünüm modları seçenekleri için sezgisel bir arayüz sunar.

SqlDBM, ALTER komut dosyaları, ekip işbirliği, DB ve DW dönüştürme, otomatik düzen ve SQL ve belge dışa aktarma yeteneği dahil olmak üzere birçok dışa aktarma seçeneği gibi bir dizi özellik sunar. SqlDBM tek projeli ücretsiz bir sürüm sunar.

DBDesigner

DBDesigner, Java ile oluşturulmuş web tabanlı bir veri modelleme aracıdır. Basit kullanıcı arayüzü ile tanınır. Çoğu büyük veritabanları için destek sunar. DBDesigner, hem ileri hem de tersine mühendislik özelliklerini destekler. Ayrıca SQL dışa aktarma da dahil olmak üzere birçok dışa aktarma seçeneğine sahiptir.

DBDesigner 25'ten fazla dilde sunulmaktadır. Ayrıca ekip işbirliği, genel paylaşım seçenekleri ve proje yönetimi özellikleri sunar. DBDesinger, ücretli planları için ücretsiz bir katman ve ücretsiz deneme sunar.

Navicat Veri Modelleyici

Navicat, popüler bir veri modelleme aracıdır. Her üç düzeyde de veri modellemeyi destekler. Navicat, en popüler veritabanlarını ve Crow's Foot, IDEF1x ve UML notasyonlarını destekler. Ayrıca hem ileri hem de tersine mühendislik yetenekleri ile karşılaştırma ve senkronizasyon özelliklerine sahiptir.

Navicat ayrıca, bir modelin tek tek parçalarını oluşturmayı kolaylaştıran bir SQL Dışa Aktarma özelliği sunar. Tüm modelleme sürecini daha az zaman alıcı hale getirir. Araç ayrıca PAM ve GSSAPI kimlik doğrulamasını da destekler. Navicat, desteklenen tüm işlevlerle 14 günlük ücretsiz deneme sunar.

Kurbağa Veri Modelleyici

Quest's Toad, 20'den fazla farklı platformu destekleyen platformlar arası bir veri modelleme aracıdır. Birden çok veritabanını destekleyen ve hem mantıksal hem de fiziksel modellemeyi destekleyen basitleştirilmiş bir veri modelleme aracıdır. Toad ayrıca derinlemesine raporlama, model özelleştirme ve tersine mühendislik gibi ilginç özellikler sunar.

Toad ayrıca ALTER betiğini kullanarak zahmetsiz bir geçiş işlevi ve senkronizasyon sağlayarak onu daha kullanıcı dostu hale getirir. Toad ayrıca araçlarına aşina olmanız için ücretsiz bir deneme sunuyor.

Acil Servis

Idea ER, yalnızca büyük veritabanlarını modelleyen değil, aynı zamanda büyük veri ve iş zekası veri türlerini de destekleyen bir kurumsal veri modelleme aracıdır. Gelişmiş çift yönlü karşılaştırmanın yanı sıra ileri ve geri mühendislik seçenekleri sunar. Idea ER, BPMN 2.0 standartlarına dayalı kurumsal süreç oluşturma ve doğrulamayı destekler.

UML ve XML dışında Idera, QVT ve OCL'yi de destekler. Ayrıca çevik değişiklik yönetimi, evrensel eşlemeler, kurumsal sözlük, güvenlik merkezi grupları, merkezi raporlama ve ekip işbirliği gibi birkaç başka kurumsal modelleme özelliği de sunar. Idera ayrıca isteğe bağlı denemeler sunar.

vertabelo

Vertabelo, en popüler veritabanlarını destekleyen ve size erişim tabanlı bir işbirliği seçeneği sunan web tabanlı bir veri modelleme aracıdır. Ayrıca tersine mühendislik, otomatik diyagram düzeni, XML dışa aktarma/içe aktarma ve SQL önizleme özellikleri sunar. Vertabelo, veri modellemeyi çok daha kolay hale getiren bir görsel arama seçeneğine de sahiptir.

DeZign

DeZign, Datanamic tarafından sunulan kullanımı kolay bir veri modelleme aracıdır. Oracle, MS SQL, MySQL ve PostgreSQL gibi ana temeller de dahil olmak üzere 15'ten fazla veritabanını modellemek için görsel bir ortam sağlar. DeZign ayrıca veri modeli işbirliği ile birlikte ileri ve geri mühendislik seçenekleri sunar. Dezign, 14 günlük ücretsiz deneme sunuyor.

Ay Modelleyici

Datensen'in Ay Modelleyicisi, MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB ve SQLite gibi veritabanlarını modellemek için özel olarak tasarlanmış bir veri modelleme aracıdır. Moon Modeler size GraphQL şemasını içe aktarma seçeneği sunar. Ayrıca Html raporları, tersine mühendislik ve işbirliği seçeneği gibi diğer veritabanı modelleme özelliklerini de destekler. Moon Modeler ayrıca 14 günlük ücretsiz deneme sürümü sunar.

Çözüm

Veri modelleme araçları, verileri modellemeyi kolaylaştırır ve çoğu durumda çok fazla kodlamanız bile gerekmez. Yine de, veri modelleme aracını seçerken veritabanları, platformlar, bütçe desteği gibi bir dizi faktörü göz önünde bulundurmak ve en önemlisi gereksinimlerinizi göz önünde bulundurmak önemlidir.