कंपनी डेटा को व्यवस्थित और संरक्षित करने के लिए डेटाबेस महत्वपूर्ण हैं, और डेटाबेस को उचित रूप से बनाए रखा जाना चाहिए और मामूली रखरखाव की आवश्यकता के लिए प्रभावी ढंग से डिज़ाइन किया जाना चाहिए। डेटाबेस मॉडल डिजाइन प्रक्रिया में आर्किटेक्चर, प्रोग्रामिंग, इंस्टॉलेशन और रखरखाव चरण शामिल हैं।
क्या आप एक डेटाबेस आरेख बनाना चाहते हैं? डेटाबेस मॉडल को डिजाइन करने के लिए आरेख सबसे कुशल उपकरण हैं। दो-चरण या बिना-स्क्रिप्ट दृष्टिकोण का उपयोग करके जटिल डेटा संरचनाएं बनाना कई डेटाबेस आरेख उपकरणों में से एक को नियोजित करके सरल बनाया जा सकता है।
इस लेख में, हम डेटाबेस डिज़ाइन आरेख, डेटा मॉडलिंग के महत्व, डेटाबेस डिज़ाइन प्रक्रिया और इसके उद्देश्य पर चर्चा करेंगे, और एक प्रभावी डेटाबेस बनाने का तरीका बताएंगे।
डिजाईन।
डेटाबेस डिज़ाइन आरेख क्या है?
डेटा संरचनाओं के बीच संबंध बनाने के लिए प्रमुख और विदेशी कुंजियों का उपयोग करना। डेटाबेस आरेख रेखांकन रूप से डेटाबेस स्कीमा और डेटाबेस ऑब्जेक्ट्स के बीच संबंधों को दर्शाते हैं। डेटा स्रोत और चार्ट के लिए एक डेटाबेस आरेख बनाया जा सकता है। बनाए गए डेटाबेस आरेखों को यूएमएल और पीएनजी प्रारूपों में सहेजा जा सकता है। आंतरिक रूप से, UML प्रारूप विशेष रूप से PhpStorm के लिए डिज़ाइन किया गया था, और अन्य आइटम इसे स्वीकार नहीं करते हैं। यदि आप तैयार डेटाबेस आरेखों को वितरित करना चाहते हैं तो पीएनजी के उपयोग के बारे में सोचें।
एक डेटाबेस मॉडल में संग्रहीत डेटा को पुनः प्राप्त करने के लिए एक कार्य योजना के रूप में जानी जाने वाली प्रक्रियाओं की एक श्रृंखला को नियोजित किया गया था। आप एक कार्य योजना भी बना सकते हैं। दो अलग-अलग प्रकार के डेटाबेस डिज़ाइन हैं जिनका PhpStorm समर्थन करता है।
योजना की व्याख्या करें: परिणाम एक अलग योजना टैब पर एक संयुक्त ग्राफ और टेबल लेआउट में प्रदर्शित होता है। क्वेरी प्रक्रिया को दर्शाने वाला डेटाबेस आरेख बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन दिखाएँ विकल्प चुनें।
योजना की व्याख्या करें (कच्चा) : परिणाम प्रदर्शित करने वाली एक तालिका प्रकट होती है।
उस सामग्री की सूची जिसे आप शामिल करना चाहते हैं और डेटाबेस मॉडल के लिए इच्छित उद्देश्य किसी भी प्रभावी डेटाबेस आरेख का आधार होना चाहिए। मेरे लिए क्या जानना जरूरी है? इसके बजाय "इस प्रक्रिया में मुझे कौन से कॉलम या पंक्तियों को देखना चाहिए?" यह सब SQL का उपयोग किए बिना आपकी मूल भाषा में किया जा सकता है। इस पर गंभीरता से विचार करें क्योंकि यदि आप बाद में पाते हैं कि आपने कुछ याद किया है, तो आपको आमतौर पर पुनः आरंभ करना होगा। आपके डेटाबेस मॉडल में चीजों को जोड़ने के लिए आमतौर पर बहुत काम की आवश्यकता होती है।
डेटा मॉडलिंग क्यों महत्वपूर्ण है?
कोई भी परिष्कृत सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया डेटा मॉडलिंग से शुरू होनी चाहिए। डेटा मॉडल प्रोग्रामर को डोमेन को समझने और उनके काम की सही योजना बनाने में मदद करते हैं।
बेहतर गुणवत्ता
सॉफ्टवेयर विकास परियोजनाओं में विफलता का एक प्राथमिक कारण अनुचित कोडिंग है, जो औसतन लगभग 70% समय में विफल हो जाता है। ऐप डिजाइन करने से पहले आपको डेटा के बारे में सोचना चाहिए, ठीक उसी तरह जैसे आर्किटेक्ट निर्माण से पहले करते हैं। एक डेटाबेस डिज़ाइन समस्या निवारण में सहायता करता है, जिससे आप अपने विकल्पों का वजन कर सकते हैं और इष्टतम रणनीति का चयन कर सकते हैं।
लागत बचत
डेटा मॉडल आपको कम कीमत पर एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देते हैं। डेटाबेस मॉडल लागत योजना का 5-10% से कम लेते हैं और 65-75 प्रतिशत मूल्य सीमा को कम कर सकते हैं जो आमतौर पर कोडिंग के लिए समर्पित होती है। डेटा मॉडलिंग गलतियों और चूक का थोड़ा पहले पता लगा लेता है, जिससे उन्हें सुधारना आसान हो जाता है, और ऐप्स के दस्तावेज हो जाने के बाद त्रुटियों को ठीक करने के लिए यह बेहतर है।
बेहतर दस्तावेज
डेटाबेस मॉडल प्रमुख विचारों और तकनीकी भाषा का दस्तावेजीकरण करके दीर्घकालिक रखरखाव के लिए एक आधार प्रदान करते हैं। कार्मिक परिवर्तन के बावजूद, सामग्री अभी भी आपके लिए सहायक होगी।
अधिक पारदर्शिता
डेटा मॉडल स्कोप निर्धारण को फोकस का एक बिंदु देते हैं। डेटाबेस मॉडल वित्तीय बैकर्स और प्रोग्रामर्स को प्रोग्राम की विशिष्ट विशेषताओं पर आम सहमति तक पहुंचने में सक्षम बनाने के लिए कुछ भी ठोस प्रदान करता है जिसे शामिल किया जाएगा और बाहर रखा जाएगा। एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ता एक्सेस कर सकते हैं कि प्रोग्रामर जो जानते हैं उससे मेल खाने के लिए क्या बनाते हैं। डेटाबेस मॉडल उपभोक्ता और प्रोग्रामर समझौते को बढ़ावा देते हैं।
डेटा मॉडल शब्दजाल और भाषाई सहमति को भी प्रोत्साहित करते हैं। प्रतिमान अनुप्रयोग घटकों में उनके समावेश को सुविधाजनक बनाने के लिए चयनित वाक्यांशों पर जोर देता है। जो प्रोग्राम परिणाम देता है उसे रखना और विस्तार करना आसान होता है।
महान दक्षता
एक अच्छी तरह से निर्मित डेटाबेस मॉडल अक्सर तेजी से संचालित होता है, अक्सर प्रत्याशित से अधिक तेजी से। डेटा मॉडल में सिद्धांतों को अपने सर्वोत्तम काम करने के लिए स्पष्ट और एकजुट होने की आवश्यकता है। उसके बाद, डेटाबेस मॉडल को सही सिद्धांतों का उपयोग करके डेटाबेस डिज़ाइन में परिवर्तित किया जाना चाहिए।
यह अक्सर डेटाबेस मॉडल के दुरुपयोग की तुलना में डेटाबेस एप्लिकेशन (एसक्यूएल सर्वर) की गलती से अधिक नहीं होता है। जब वह समस्या हल हो जाती है, तो निष्पादन उत्कृष्ट होता है। एक डेटाबेस को मॉडलिंग द्वारा समझा जा सकता है, जिससे आप इसे त्वरित दक्षता के लिए अनुकूलित कर सकते हैं।
आवेदन त्रुटियों में कमी
एक डेटाबेस मॉडल लोगों को विचारों को स्पष्ट करने और अस्पष्टता को खत्म करने में मदद करता है। इसलिए, ऐप विकास शुरू होने से पहले एक मजबूत दिशा स्थापित की जाती है। हालाँकि उनके ऐसा करने की संभावना कम होती है, फिर भी प्रोग्राम कोड बनाते समय प्रोग्रामर छोटी-छोटी गलतियाँ कर सकते हैं।
डिजाइन प्रक्रिया
निम्नलिखित कदम डिजाइन प्रक्रिया की ओर ले जाते हैं:
- डेटाबेस मॉडल के लक्ष्यों को निर्दिष्ट करें
उन लक्ष्यों को निर्धारित करें जिन्हें आप प्राप्त करना चाहते हैं क्योंकि यह आपको बाद के कार्यों के लिए तैयार करने में सहायता करता है। - आवश्यक डेटा का पता लगाएँ और संकलित करें
डेटाबेस मॉडल में स्टोर किए जा सकने वाले सभी डेटा को इकट्ठा करें। यह डेटा ऑर्डर आईडी या उत्पाद का नाम हो सकता है। - डेटा को टेबल फॉर्म में रखें
डेटा को व्यापक श्रेणियों में क्रमबद्ध करें, जैसे ऑर्डर या उत्पाद। फिर, तालिका को प्रत्येक विषय से लिंक करें। - जानकारी को कॉलम के रूप में रखें
वह डेटा चुनें जिसे आप प्रत्येक तालिका में शामिल करना चाहते हैं। प्रत्येक मान को फ़ील्ड में परिवर्तित किया जाता है और तालिका कॉलम के रूप में दिखाया जाता है। उदाहरण के लिए, कार्यकर्ता की तालिका में भाड़े और उपनाम की तारीख के लिए फ़ील्ड हो सकते हैं। - प्राथमिक कुंजियों को नाम दें
प्रत्येक तालिका के लिए प्राथमिक कुंजी का चयन करें। प्रत्येक पंक्ति को परिभाषित करने के लिए प्रयुक्त कॉलम को प्राथमिक कुंजी के रूप में जाना जाता है। आदेश संख्या डी या उत्पाद संख्या दो प्राथमिक कुंजी हैं, और एक मान हमेशा प्राथमिक कुंजी से जुड़ा होना चाहिए।
किसी स्तंभ के मान को प्राथमिक कुंजी में एक तत्व के रूप में उपयोग नहीं किया जा सकता है यदि यह किसी अवसर पर दावा न किया गया हो या अपरिचित हो। हमेशा एक प्राथमिक कुंजी का चयन करें जिसका मान शिफ्ट नहीं होगा। यदि प्राथमिक मूलभूत परिवर्तन होते हैं, तो जहां भी कुंजी का उपयोग किया जाता है, वहां परिवर्तन परिलक्षित होना चाहिए। - तालिका के कनेक्शन स्थापित करें
प्रत्येक तालिका पर विचार करें और प्रत्येक तालिका में जानकारी के बीच संबंध तय करें। यदि कनेक्शन को समझने के लिए अधिक जानकारी की आवश्यकता है, तो उसी तालिका में कॉलम जोड़ें या नए बनाएं। - अपनी अवधारणा विकसित करें
अपने लेआउट में गलतियों की जाँच करें। डेटाबेस टेबल बनाएं, फिर उनमें कुछ उदाहरण डेटा रिकॉर्ड जोड़ें। यह देखने के लिए अपने आँकड़ों की जाँच करें कि क्या आप अपने लिए आवश्यक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। आवश्यकता पड़ने पर डिजाइन में संशोधन किया जाना चाहिए। - सामान्यीकरण दिशानिर्देशों का प्रयोग करें
यह उचित है या नहीं, यह जांचने के लिए डेटा सामान्यीकरण नियमों का उपयोग करके अपने डेटाबेस तालिकाओं के डिज़ाइन की जाँच करें। तालिकाओं को आवश्यकतानुसार संशोधित किया जाना चाहिए। इसका एक रूप आपको तालिका से किसी भी व्युत्पन्न डेटा को सहेजने से रोकता है।
आवश्यकता विश्लेषण: डेटाबेस के उद्देश्य की पहचान करना
आवश्यकता विश्लेषण का मुख्य उद्देश्य एक डेटाबेस मॉडल बनाने के लिए आवश्यक जानकारी के हर टुकड़े को इकट्ठा करना है जो कंपनी की डेटा जरूरतों को पूरा करता है। आवश्यकताओं के विश्लेषण के निम्नलिखित उद्देश्य हैं:
- आदिम वस्तुओं के संदर्भ में डेटाबेस की जानकारी की जरूरत का पता लगाने के लिए
- इन संस्थाओं के बारे में तथ्यों को वर्गीकृत और परिभाषित करने के लिए
- संस्थाओं के बीच संबंधों की पहचान और वर्गीकरण
- डेटाबेस मॉडल पर किए जाने वाले भुगतानों के प्रकारों को प्रदर्शित करने के लिए
- विश्वसनीयता को विनियमित करने वाले दिशानिर्देशों को पहचानना
इन उद्देश्यों को संबंधित गतिविधियों के एक सेट के पूरा होने के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है:
- वर्तमान डेटाबेस को देखें
- उपभोक्ता साक्षात्कार आयोजित किया जाना चाहिए
- डेटा प्रवाह चार्ट बनाएं (यदि आवश्यक हो)
- उपयोगकर्ता राय सुनिश्चित करें
- सभी टिप्पणियों को प्रलेखित किया जाना चाहिए
सॉफ़्टवेयर डिज़ाइनर कंपनी के अंतिम उपयोगकर्ताओं के साथ डेटाबेस की सूचना आवश्यकताओं की विशिष्ट रूप से पहचान करने के लिए सहयोग करता है। आवश्यकताओं के विश्लेषण के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करने के लिए विभिन्न तरीके हैं:
मौजूदा दस्तावेजों की जांच करें
परिभाषित भूमिकाएं और निष्कर्ष, लिखित नियम, नौकरी की आवश्यकताएं और इतिहास ऐसे दस्तावेजों के उदाहरण हैं। आप जिस कंपनी या कार्य के लिए मॉडलिंग कर रहे हैं, उससे परिचित होने के लिए पेपर प्रलेखन एक उत्कृष्ट तरीका है।
अंतिम उपयोगकर्ताओं के साक्षात्कार
इनमें व्यक्तिगत और समूह दोनों सत्र शामिल हो सकते हैं। समूह की बैठकों को अधिकतम पाँच व्यक्तियों तक सीमित करने का प्रयास करें। एक सत्र में समान भूमिका निभाने वाले सभी लोगों को इकट्ठा करने का प्रयास करें। व्हाइटबोर्ड या प्रोजेक्टर का उपयोग करके साक्षात्कार से नोट्स लें।
पहले से मौजूद स्वचालित प्रणालियों की समीक्षा
यदि कंपनी के पास स्वचालन प्रक्रिया है, तो दस्तावेज़ीकरण और रूपरेखा डिज़ाइन दिशानिर्देशों की समीक्षा करें। आमतौर पर, आवश्यकता विश्लेषण और डेटा मॉडलिंग एक साथ होते हैं। जैसे ही डेटा एकत्र किया जाता है, डेटा ऑब्जेक्ट को संस्थाओं, गुणों या संबंधों के रूप में पहचाना और वर्गीकृत किया जाता है। फिर, उन्हें नाम दिए जाते हैं और उन शब्दों का उपयोग करके वर्णित किया जाता है जिनसे अंतिम उपयोगकर्ता परिचित होते हैं।
इकाई संबंध आरेख तब वस्तुओं का प्रतिनिधित्व और विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। डिजाइनर और अंतिम उपयोगकर्ता अपनी सटीकता और संपूर्णता सुनिश्चित करने के लिए इकाई संबंध डेटाबेस आरेखों का आकलन कर सकते हैं। यदि डेटाबेस मॉडल गलत है, तो इसे संशोधित किया जाता है, जिससे कभी-कभी अतिरिक्त डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है। विश्लेषण और संपादन प्रक्रिया तब तक दोहराई जाती है जब तक कि डेटाबेस मॉडल को सटीक घोषित नहीं किया जाता है।
डेटाबेस स्कीमा और डेटाबेस इंस्टेंस क्या हैं?
एक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली डेटाबेस स्कीमा और उदाहरणों को बातचीत करने की अनुमति देती है। डेटाबेस मॉडल डिजाइनरों द्वारा डेटाबेस स्कीमा में निर्धारित प्रतिबंधों का पालन करने के लिए डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली द्वारा प्रत्येक डेटाबेस उदाहरण सुनिश्चित किया जाता है। एक डेटाबेस इंस्टेंस एक डेटाबेस मॉडल की एक प्रति है जिसे एक विशिष्ट क्षण में लिया गया था। उसी समय, डेटाबेस स्कीमा आमतौर पर स्थिर होते हैं।
डेटाबेस संरचना
डेटाबेस मॉडल निम्नलिखित संरचनात्मक विशेषताओं को प्रदर्शित करता है:
- डेटाबेस संरचना में कई टेबल मौजूद होते हैं
- प्रत्येक तालिका में किसी एक विषय के बारे में जानकारी शामिल होती है
- तालिका के मामले का विवरण देने वाला डेटा फ़ील्ड में निहित है
- प्रविष्टियां तालिका के विषय के विशिष्ट उदाहरण हैं
- एक स्पष्ट प्राथमिक कुंजी क्षेत्र डेटाबेस संरचना की तालिकाओं में प्रत्येक प्रविष्टि की पहचान करता है।
उदाहरण
निम्न नमूना तालिका बताती है कि डेटाबेस तालिका कैसे संरचित होती है।
| ग्राहक आईडी, ग्राहक पहचान | पहला नाम | उपनाम | खरीदी की तारीख |
| 26710 | एंड्रयू | जोबेल | 14-10-2022 |
| 26711 | एंथोनी | मिशेल | 15-10-2022 |
| 26712 | जिमी | नीशाम | 15-10-2022 |
| 26713 | कोरी | एंडरसन | 16-10-2022 |
ग्राहक तालिका में शामिल हैं
- ग्राहक आईडी, ग्राहक पहचान
- पहला नाम
- उपनाम
- खरीदी की तारीख
निम्नलिखित पहलुओं को तालिका में पाया जा सकता है:
- शीर्षक तालिका के विशेष विषय को प्रकट करता है: ग्राहक
- उपनाम, पूर्वनाम और खरीदारी की तारीख ऐसे क्षेत्र हैं जो ग्राहकों का वर्णन करते हैं।
- ग्राहक आईडी तालिका की प्राथमिक कुंजी है जो किसी विशिष्ट खाते की पहचान करती है।
संबंध बनाना
अब आप अपने डेटाबेस से बनाई गई तालिकाओं के बीच संबंधों की जांच करने के लिए तैयार हैं। दो लिंक की गई तालिकाओं के बीच इंटरैक्ट करने वाली प्रविष्टियों की संख्या उनकी कार्डिनैलिटी है। कार्डिनैलिटी का निर्धारण करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि डेटा को तालिकाओं में सही ढंग से विभाजित किया गया है।
हालांकि संस्थाओं के बीच संबंध सैद्धांतिक रूप से संभव हैं, वे अक्सर तीन श्रेणियों में से एक में आते हैं:
- एक-से-एक संबंध
- एक-से-अनेक संबंध
- कई-से-अनेक संबंध
वित्तीय दुनिया में आमने-सामने संबंध असामान्य हैं, जबकि एक और कई लोगों के बीच संबंध प्रचलित हैं। डेटाबेस डायग्राम में कई-से-अनेक संबंध सक्षम नहीं हैं और इन्हें एक-से-अनेक संबंधों में बदलना चाहिए। डेटाबेस आरेख डिज़ाइन लगभग पूरी तरह से एक-से-कई संबंधों वाली तालिकाओं से बने होते हैं।
एक से एक
जब शून्य या इकाई के एक मॉडल को शून्य या इकाई बी के एक मॉडल से जोड़ा जा सकता है, और जब शून्य या इकाई बी के एक मॉडल को शून्य या इकाई ए के एक मॉडल से जोड़ा जा सकता है, तो एक-से-एक ( 1:1) डेटाबेस आरेख डिजाइन में संबंध। उदाहरण के लिए, एक पुरुष को पारंपरिक अमेरिकी विवाह में केवल एक महिला से शादी करने की अनुमति है; एक महिला को भी केवल एक पुरुष से शादी करने की अनुमति है।
कई लोगों के लिए एक
डेटाबेस आरेख डिज़ाइन में एक-से-अनेक (1:N) संबंध तब होता है जब इकाई B के प्रत्येक उदाहरण के लिए इकाई A के शून्य, एक या कई मामले होते हैं। फिर भी, प्रत्येक के लिए इकाई A का शून्य या एक मामला होता है। इकाई का बिंदु बी। उदाहरण के लिए, एक बच्चे का एक पिता होता है; एक पिता के कई जैविक बच्चे हो सकते हैं।
कई कई
कई-से-अनेक (एम: एन) संबंध संबंधपरक डेटाबेस आरेख डिजाइन में मौजूद होता है, जब इकाई बी के एक बिंदु के लिए शून्य, एक या कई मामले होते हैं और शून्य, एक या इकाई ए के कई मामले एक के लिए होते हैं। इकाई बी का मामला। उदाहरण के लिए, एक छात्र कई कक्षाओं में नामांकन कर सकता है; एक कक्षा में कई छात्र नामांकित हो सकते हैं।
एसक्यूएल और यूएमएल
SQL एक मानक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे संरचित क्वेरी भाषा के रूप में जाना जाता है जिसका उपयोग डेटाबेस को नेविगेट करने और संशोधित करने के लिए किया जाता है। आप डेटाबेस को नेविगेट और नियंत्रित करने के लिए SQL का उपयोग कर सकते हैं। 1986 में, अमेरिकी राष्ट्रीय मानक संस्थान और मानकीकरण के अंतर्राष्ट्रीय संगठन ने SQL को एक मानक के रूप में मान्यता दी।
SQL डेटाबेस के विरुद्ध क्वेरी चलाने में सक्षम है। SQL के साथ, डेवलपर्स डेटाबेस से जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। किसी भी डेटाबेस मॉडल में SQL का उपयोग करके डेटा जोड़ा जा सकता है।
आप SQL का उपयोग करके डेटाबेस मॉडल से जानकारी डाल और हटा सकते हैं। इसके अलावा, आप नई टेबल भी बना सकते हैं और उन पर अनुमतियां सेट कर सकते हैं।
ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रतिमान में लिखी गई बड़ी प्रणालियों को परिभाषित करने के लिए एक और दृश्य शैली यूनिफाइड मॉडलिंग लैंग्वेज (यूएमएल) है। आज, यूएमएल पहले की तुलना में कम व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। इन दिनों, यह अक्सर स्कूल के संदर्भों और सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और उनके ग्राहकों के बीच पत्राचार में उपयोग किया जाता है।
आप डेटाबेस आरेख कैसे बनाते हैं?
- ऑब्जेक्ट एक्सप्लोरर को नेविगेट करें और फिर डेटाबेस डायग्राम डायरेक्टरी पर राइट-क्लिक करें
- शॉर्टकट मेनू आपको एक नया डेटाबेस आरेख बनाने की अनुमति देगा
- तालिका सूची से, आवश्यक तालिकाएँ चुनें, फिर जोड़ें पर क्लिक करें
शीर्ष 5 डेटाबेस आरेख डिजाइन उपकरण
डेटाबेस स्कीमा
डेटाबेस स्कीमा SQL, MongoDB, NoSQL और क्लाउड सिस्टम के प्रोग्रामर के लिए एक प्रशासन उपकरण है। इसकी गतिशील डिजाइन क्षमता के साथ, आप आरेखों का उपयोग करके डेटाबेस मॉडल बना सकते हैं।
आप टेबल और विदेशी कुंजियों सहित वस्तुओं को सतह पर खींच और छोड़ सकते हैं। किसी अन्य तालिका की प्राथमिक कुंजी के संदर्भ को विदेशी कुंजी के रूप में जाना जाता है। केवल वे तत्व जो प्राथमिक कुंजी कॉलम में मौजूद हैं, जिनसे वे जुड़ते हैं, उन्हें विदेशी कुंजी कॉलम में अनुमति है। विदेशी कुंजियों को FK के रूप में दर्शाया जाता है।
ड्रैग-एंड-ड्रॉप टूल के साथ, आप बिना किसी कोड का उपयोग किए डेटाबेस मॉडल बना सकते हैं। इसके अतिरिक्त, आप डेटाबेस स्कीमा के विभिन्न घटकों के लिए कई डिज़ाइन डिज़ाइन कर सकते हैं। जब डेटाबेस लेआउट पूरा हो जाता है, तो आप इसे HTML5 या पीडीएफ प्रारूप में डाउनलोड कर सकते हैं।
विशेषताएँ
- यह आपको डेटाबेस मॉडल बनाने और बनाए रखने की अनुमति देता है
- MongoDB, NoSQL और SQL को नियोजित करता है
- सामूहिक क्षमताएं
पेशेवरों:
- क्षेत्रीय और वेब-आधारित डेटा के साथ कार्य
- अंतर्निहित टीम वर्क टूल प्रदान करता है
- डिबगिंग स्कीमा की अनुमति देता है
दोष
- इसे एक लंबी परीक्षण अवधि की आवश्यकता है
स्मार्ट ड्रा
आप अपने डेटाबेस डायग्राम को गतिशील रूप से बनाने के लिए क्लाउड-आधारित डायग्रामिंग एप्लिकेशन स्मार्टड्रा का उपयोग कर सकते हैं। डेटाबेस आरेख बनाने के लिए, आपको बस CSV फ़ाइल की तरह बाइनरी डेटा आयात करना है। डेटाबेस मॉडल को बनाने के बाद ड्रैग-एंड-ड्रॉप का उपयोग करके संपादित किया जा सकता है।
विशेषताएँ
- एक वेब-आधारित प्रणाली
- ड्रैग-एंड-ड्रॉप क्षमता
- सीएसवी फाइलें उत्पन्न करता है
पेशेवरों
- डेटाबेस के लिए उपयोग में आसान डायग्रामिंग एप्लिकेशन
- किसी भी ब्राउज़र से उपलब्ध
- उत्तम दर्जे का डेटा आरेख तैयार करने के लिए आसान
दोष
- यह डेटाबेस के अनुरूप कोई कार्यक्षमता प्रदान नहीं करता है
डीबी डिजाइनर
DB Designer एक वेब आधारित डेटाबेस डायग्राम टूल है। यह आगे और उलट इंजीनियरिंग क्षमताओं के साथ आता है। यह इंजीनियर डेटाबेस को स्विच और डिस्पैच कर सकता है। आप MySQL, PostgreSQL, MS SQL और SQLite को डेटा भेज सकते हैं या MySQL, PostgreSQL और Oracle से डेटा प्राप्त कर सकते हैं। SQL डंप फ़ाइलें MS SQL में भी संग्रहीत की जाती हैं। डेटाबेस पीडीएफ और पीएनजी फ़ाइल प्रकारों के लिए निर्यात योग्य हैं।
विशेषताएँ
- यह डेटाबेस आरेख उपकरण MySQL, SQL सर्वर, Oracle, और PostgreSQL का समर्थन करता है
- डेटाबेस आयात और निर्यात
पेशेवरों
- SQL डेटाबेस रूपों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है
- छवियों या दस्तावेजों को निर्यात करना संभव है
- डेटा और निगरानी तक पहुंचने में आपकी सहायता करता है
दोष
- इन्फोग्राफिक्स बुनियादी हैं और अपेक्षाकृत छोटे डेटाबेस के लिए सबसे उपयुक्त हैं
एसक्यूएल डीबीएम
आप SQL डायग्रामिंग और SQL DBM नामक डेटाबेस मॉडलिंग टूल का उपयोग करके डेटाबेस का निर्माण और एकीकरण कर सकते हैं। स्नोफ्लेक, माईएसक्यूएल, पोस्टग्रेएसक्यूएल, और एसक्यूएल एसक्यूएल डीबीएम के साथ सभी कार्यात्मक हैं। उपयोगकर्ता के अनुकूल जीयूआई का उपयोग करके कॉलम, मॉड्यूल और कनेक्शन जैसी डेटाबेस इकाइयां बनाई जा सकती हैं।
विशेषताएँ
- यह एक मुफ्त संस्करण प्रदान करता है
- SQL सर्वर, PostgreSQL, MySQL, स्नोफ्लेक के साथ कार्यात्मक
पेशेवरों
- बड़े पैमाने पर डेटाबेस और व्यवसाय विकसित किए
- विभिन्न प्रकार के डेटाबेस का समर्थन करता है, जैसे कि MySQL, Redshift, और PostgreSQL
- एक परिष्कृत UI प्रदान करता है जो संगठन को बनाए रखने के लिए रंग का उपयोग करता है
ऐपमास्टर डेटाबेस डिज़ाइनर टूल
क्या आपने कभी आशा की है कि कोई व्यक्ति आपके इच्छित डेटाबेस सिस्टम का उपयोग करने के लिए एक उपकरण बनाएगा? AppMaster डेटाबेस डिज़ाइनर इसे संभव बनाता है। PostgreSQL डेटाबेस को डिज़ाइन करने के लिए यह सबसे अच्छा नो-कोड टूल है। यह आपको कई तरह के कामों में मदद करता है, जिनमें शामिल हैं:
- स्कीमा आरेखों की कोई भी जटिलता बनाएं
- कोई भी SQL स्क्रिप्ट लिखे बिना कोई भी डेटाबेस मॉडल बनाएं
- डेटाबेस डिज़ाइन को त्वरित रूप से बनाएं और संशोधित करें
- प्राथमिक कुंजी मॉडल संबंधों का मूल्यांकन करें और जोड़ें
AppMaster डेटाबेस डिज़ाइनर के साथ, आप स्वचालित रूप से अपना डेटाबेस बना सकते हैं और डेटाबेस संशोधन प्रक्रिया को भी स्वचालित कर सकते हैं और सभी के जीवन और सुरक्षा की गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं। यद्यपि यदि आपकी मैनुअल पद्धति सदियों से प्रभावी रही है, तो संभवतः कोई व्यक्ति चिंता से पीड़ित है या परिणामस्वरूप डिबगिंग में अधिक समय व्यतीत कर रहा है। इसे स्वचालन के साथ गायब करें।
अंतिम शब्द
जब आप अपना डेटाबेस मॉडल बनाने वाले हों तो AppMaster डेटाबेस डिज़ाइन टूल का उपयोग करने का प्रयास करें। व्यवसायों को विभिन्न डेटा स्रोतों में संग्रहीत व्यावसायिक डेटा की जांच करनी चाहिए, और डेटा को पूरी तरह से समझने के लिए डेटा को डेटा वेयरहाउस में रखा जाना चाहिए। AppMaster आपके डेटा को उपयुक्त डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करने के लिए एक नो-कोड डेटा पाइपलाइन समाधान है। कोड की एक भी लाइन बनाए बिना, यह डेटा को किसी स्थान पर बदलने और ट्रांसमिट करने की प्रक्रिया को सरल करता है। अपना निःशुल्क परीक्षण तुरंत शुरू करें!
