データベース設計図フルガイドとツール

データベースは、企業のデータを整理・保存するために非常に重要であり、データベースは適切に維持管理され、軽微なメンテナンスで済むように効果的に設計されなければならない。データベース・モデルの設計プロセスは、アーキテクチャ、プログラミング、インストール、および維持管理の各段階から構成されます。

データベースダイアグラムを作成したいですか？ダイアグラムは、データベース・モデルを設計するための最も効率的なツールです。2フェーズまたはノースクリプトのアプローチで複雑なデータ構造を作成する場合、多くのデータベースダイアグラムツールを採用することで、よりシンプルにすることができます。

今回は、データベース設計図、データモデリングの重要性、データベース設計のプロセスとその目的について説明し、効果的なデータベースの作成方法について解説します。

の設計について説明します。

データベース設計図とは？

主キーと外部キーを使って、データ構造間の接続を作成します。データベース図は、データベースのスキーマとデータベースオブジェクト間の関係をグラフィカルに描いたものです。データベース図は、データソースとチャートに対して作成することができます。作成されたデータベース図は、UML形式とPNG形式で保存することができます。内部的にはUML形式はPhpStorm専用に設計されており、他の項目は受け付けません。作成したデータベース図を配布する場合は、PNGの利用を考えてください。

データベースモデルに格納されたデータを取得するために、アクションプランと呼ばれる一連の手続きを採用しました。アクションプランの作成も可能です。PhpStormがサポートするデータベース設計には、2つの明確なタイプがあります。

Explain Plan (説明プラン)。結果は、別の Plan タブに、グラフと表を組み合わせたレイアウトで表示されます。 Show Visualization オプションを選択すると、クエリプロセスを示すデータベース図が作成されます。

プランの説明 (Raw)。結果を表示するテーブルが表示されます。

データベース・モデルに含める資料と意図する目的のリストは、効果的なデータベース・ダイアグラムの基礎となるべきものです。"このプロセスでどの列や行を見るべきか "ではなく、"何を知るために必要なことは何か "を考える。これらすべては、 SQLを 使用せずに母国語で実行することができます。後で何か見落としていることに気づいたら、通常、再スタートしなければならないので、このことを真剣に考えましょう。データベースモデルに何かを追加するには、通常、多くの作業が必要です。

なぜデータモデリングが重要なのか？

洗練されたソフトウェア開発プロセスは、必ずデータモデリングから始めなければなりません。データモデルは、プログラマーが ドメインを 理解し、作業を正しく計画するのに役立ちます。

より高い品質

不適切なコーディングは、 ソフトウェア開発 プロジェクトが失敗する主な原因であり、平均して約70%が失敗しています。建築家が建物を建てる前に行うように、アプリケーションを設計する前にデータについて考える必要があります。データベース設計はトラブルシューティングに役立ち、選択肢を検討し、最適な戦略を選択することができます。

コスト削減

データモデルにより、アプリケーションを低価格で作成することができます。データベースモデルは、コストプランの5～10%未満を占め、一般的にコーディングに割かれる価格制限の65～75%を削減することができます。データモデリングは、間違いや漏れを少し早めに発見し、簡単に修正することができるので、アプリが文書化された後に間違いを修正するよりも望ましいです。

ドキュメントの改善

データベースモデルは、重要な考え方や専門用語を文書化することで、長期的な維持のための基盤を提供します。人事異動があっても、この資料が役に立ちます。

透明性の向上

データモデルは、スコープの決定に焦点を当てるポイントを与えます。データベースモデルは、資金援助者とプログラマーが、プログラムに含まれる具体的な機能と除外される機能について合意に達することができるよう、具体的なものを提供します。 企業 ユーザーは、プログラマーが作成したものにアクセスし、彼らが知っているものと一致させることができます。データベースモデルは、消費者とプログラマーの合意を促進する。

データモデルは、専門用語や言語的なコンセンサスも促進する。パラダイムは、選択した語句を強調し、アプリケーション・コンポーネントへの取り込みを容易にする。その結果、プログラムの維持と拡張がよりシンプルになります。

優れた効率性

よくできたデータベースモデルは、しばしば予想以上の速さで動作します。データモデルの原則は、明確で一貫性がなければ、その能力を発揮することはできません。その後、データベースモデルを、正しい原則を用いたデータベース設計に変換する必要があります。

データベースアプリケーション（SQL Server）の不具合よりも、データベースモデルの誤用であることが多いのです。その問題が解決されると、実行が素晴らしくなります。データベースはモデリングによって理解することができ、素早く効率的に最適化することができます。

アプリケーションエラーの減少

データベースモデルは、人々がアイデアを明確にし、曖昧さをなくすのに役立ちます。そのため、アプリ開発が始まる前に、強い方向性が確立されるのです。そのようなことは少なくなったとはいえ、プログラマーはプログラムコードを構築する際に微細なミスを犯すことがあります。

設計の流れ

次のような手順で、設計を進めていきます。

• データベースモデルの目標を特定する

  達成しようとする目標を決定することは、その後のアクションの準備をするのに役立つからです。

• 必要なデータの検索と編集

  データベース・モデルに格納できるすべてのデータを集めます。このデータは、注文IDや商品名などです。

• データを表形式にする データを注文や商品など、大まかなカテゴリーに分類する。次に、各トピックにテーブルをリンクさせます。

• 列の形で情報を入れる 各テーブルに入れたいデータを選択する。各値はフィールドに変換され、テーブルの列として表示されます。たとえば、「労働者」テーブルには、入社日と姓のフィールドを設定することができま す。

• 主キーに名前を付ける 各テーブルの主キーを選択します。各行を定義するために使用される列は、主キーとして知られています。注文番号Dまたは製品番号は、2つの主キーであり、値は常に主キーに関連付けられている必要があります。

  カラムの値は、何らかの機会に未入力または見知らぬ値になる可能性がある場合、主キーの要素として活用することはできません。常に、値がシフトしない主キーを選択する。主キーが変更された場合、そのキーが使用されている場所であればどこでも変更を反映させなければなりません。

• テーブルのつながりを確定する 各テーブルを検討し、各テーブルの情報間の関係を決定する。つながりを理解するためにさらに情報が必要な場合は、同じテーブルに列を追加したり、新しいテーブルを作ったりします。

• コンセプトを練る レイアウトに間違いがないかをチェックする。データベースのテーブルを作成し、そこにいくつかのデータレコードの例を追加します。必要な結果が得られるかどうか、統計データをチェックする。必要であれば、設計を修正する。

• 正規化ガイドラインを使う データ正規化ルールを使ってデータベーステーブルの設計が適切かどうかチェックする。必要に応じて、テーブルを修正する必要があります。そのフォームの1つは、テーブルから派生したデータを保存することを禁止している。

要求分析：データベースの目的を特定する

要件分析の主な目的は、企業のデータニーズを満たすデータベースモデルを作成するために必要なあらゆる情報を収集することである。要求分析には、次のような目的がある。

• データベースの情報ニーズを原始オブジェクトの観点から確認する。
• これらの実体に関する事実を分類し、定義すること
• エンティティ間の関係を特定し、分類すること
• データベースモデル上で実行される決済の種類を示すこと
• 信頼性を規制するガイドラインを認識する

これらの目的は、一連の関連する活動を完了することによって達成することができる。

• 現在のデータベースを見る
• 消費者インタビューが必要
• データフローチャート作成（必要な場合）
• ユーザーの意見を把握する
• すべての観察は 文書化 されるべきです。

ソフトウェア設計者は、企業のエンドユーザーと協力し、データベースの情報ニーズを独自に特定します。要求分析に必要なデータを集めるには、様々な方法があります。

既存のドキュメントを調査する

定義された役割と所見、文書化された規則、職務要件、履歴などがその例である。紙の文書は、モデルとなっている企業や行為を知るための優れた方法である。

エンドユーザーへのインタビュー

これには、個人セッションとグループセッションの両方が含まれる場合があります。グループミーティングは、最大でも5人までに制限するようにしましょう。同じ役割を担っている人たちを一度に集めるようにする。ホワイトボードやプロジェクターを使用して、インタビューからメモを取る。

既存の自動化システムのレビュー

自動化プロセスがある場合は、ドキュメントやフレームワークの設計指針を確認する。通常、要求分析とデータモデリングは同時に行われます。データオブジェクトは、データを収集する際に、エンティティ、プロパティ、または関係として認識され、分類されます。次に、それらに名前を付け、エンドユーザーが理解しやすい言葉で説明します。

そして、エンティティ関係図を使って、オブジェクトを表現し、分析する。設計者とエンドユーザーは、実体関係データベース図が正確で完全であることを確認するために、評価することができます。データベースモデルが正しくない場合は、修正され、時には余分なデータの収集が必要となる。この分析・編集プロセスは、データベースモデルが正確であると宣言されるまで繰り返されます。

データベーススキーマとデータベースインスタンスとは？

データベース管理システムは、データベーススキーマとインスタンスが相互に作用することを可能にします。すべてのデータベースインスタンスは、データベース管理システムによって、データベースモデル設計者がデータベーススキーマに設定した制約に従うことが保証されています。データベースインスタンスは、特定の瞬間に撮影されたデータベースモデルのコピーである。同時に、データベーススキーマは一般に静的である。

データベースの構造

データベースモデルは以下のような構造特性を持つ。

• データベース構造には、いくつかのテーブルが存在する
• すべてのテーブルには、1つのトピックに関する情報が含まれている
• テーブルの案件を詳細に説明するデータはフィールドに含まれる
• エントリーはテーブルの主題の具体例である
• 明示的な主キー領域が、データベース構造のテーブルの各エントリーを識別する。

例

次のサンプルテーブルは、データベースのテーブルがどのように構成されているかを説明するものである。

顧客IDファーストネーム姓(Last Name)****購入日26710アンドリュージョベル14-10-202226711アンソニーミッチェル15-10-202226712ジミニースハム15-10-202226713コリーアンダーソン16-10-2022

顧客テーブルの構成は以下の通りである。

1. 顧客ID
2. 名前（ファーストネーム
3. 姓（ラストネーム
4. 購入日

このテーブルには、次のような側面があります。

• 見出しは、テーブルの特定のトピックを明らかにする。顧客
• 姓」、「名」、「購入日」は、顧客を表すフィールドです。
• Customer ID は、特定のアカウントを識別するテーブルの主キーです。

リレーションシップの作成

これで、データベースから作成したテーブル間のリレーションシップを調査する準備が整いました。リンクした 2 つのテーブルの間でやりとりされる項目の数が、そのカーディナリティです。カーディナリティを求めることで、データが正しくテーブルに分割されているかどうかを確認することができます。

エンティティ間のリレーションは理論的には可能ですが、多くの場合、3つのカテゴリのうちの1つに分類されます。

• 一対一の関係
• 一対多の関係
• 多対多の関係

1対1の関係は金融の世界では珍しいが、1人と多人数の関係は一般的である。多対多の関係はデータベースダイアグラムでは有効にならず、1対多の関係にする必要がある。データベース図のデザインは、ほぼ完全に1対多の関係を持つテーブルで構成されている。

一対一

エンティティAの0個または1個のモデルがエンティティBの0個または1個のモデルと連結でき、エンティティBの0個または1個のモデルがエンティティAの0個または1個のモデルと連結できるとき、データベース図の設計では1対1（1：1）の関係が存在することになります。例えば、アメリカの伝統的な結婚式では、男性は一人の女性としか結婚できないが、女性も一人の男性としか結婚できない。

一対多

1対多（1:N）の関係は、データベース図の設計において、実体Bの各例に対して実体Aの例がゼロ、1、または複数存在する場合に発生します。例えば、子供には父親が一人いるが、父親には複数の実子がいることがある。

多対多

リレーショナルデータベースのダイアグラム設計では、エンティティBの1つのポイントに対してエンティティAのケースが0、1、または複数あり、エンティティBの1つのケースに対してエンティティAのケースが0、1、または複数ある場合、多対多（M：N）の関係が存在します。例えば、学生は複数のクラスに登録することができ、クラスには複数の学生が登録されていることがあります。

SQLとUML

SQL は、構造化問い合わせ言語として知られる標準的なプログラミング言語で、データベースの操作と変更に使用されます。SQLを使用することで、データベースを操作したり、制御したりすることができます。1986年、米国規格協会と国際標準化機構は、SQLを標準として認めました。

SQLは、データベースに対してクエリーを実行することができます。SQLを使えば、開発者はデータベースから情報を取得することができます。どのようなデータベースモデルでも、SQLを使ってデータを追加することができる。

データベースモデルに情報を追加したり、削除したりすることができる。また、新しいテーブルを作成し、そのテーブルに対して権限を設定することもできる。

オブジェクト指向のパラダイムで書かれた大規模なシステムを定義するためのもう一つの視覚的なスタイルが、UML（Unified Modeling Language）です。現在では、UMLは以前ほど広く活用されていません。最近では、学校の授業や、ソフトウェア開発者とその顧客とのやり取りで頻繁に利用されています。

データベース図はどのように作成するのですか？

• オブジェクト・エクスプローラーを移動し、データベース・ダイアグラム・ディレクトリを右クリックします。
• ショートカット・メニューから、新しいデータベース図を作成することができます。
• テーブルリストから、必要なテーブルを選択し、追加をクリックします。

データベース図の設計ツールトップ5

データベーススキーマ

データベーススキーマは、SQL、MongoDB、NoSQL、クラウドシステムのプログラマー向けの管理ツールです。動的な設計機能により、ダイアグラムを使用してデータベースモデルを作成することができます。

テーブルや外部キーなどのオブジェクトをドラッグ＆ドロップで表示することができます。他のテーブルの主キーを参照することを外部キーと呼びます。外部キーの列には、接続先の主キー列に存在する要素のみが許されます。外部キーはFKと表現される。

ドラッグアンドドロップツールを使えば、コードを使わずにデータベースモデルを作成することができます。さらに、データベーススキーマの様々な構成要素に対して、複数の設計を行うことができます。データベースのレイアウトが完成したら、HTML5またはPDF形式でダウンロードすることができます。

特徴

• データベースモデルの作成とメンテナンスが可能です。
• MongoDB、NoSQL、SQLを採用
• 集合的な機能

長所

• 地域やウェブベースのデータで機能する
• 組み込みのチームワークツールを提供
• スキーマのデバッグを可能にする

短所

• 試用期間が長い

スマートドロー

クラウドベースのダイアグラムアプリケーションであるSmartDrawを使用すると、データベース図を動的に構築することができます。データベース図の作成は、CSVファイルのようなバイナリデータを取り込むだけです。データベースモデルは構築後、ドラッグ＆ドロップで編集することができます。

特徴

• Webベースのシステム
• ドラッグアンドドロップ機能
• CSVファイルの生成

長所

• データベース用の使いやすい図式化アプリケーション
• どのブラウザからも利用可能
• 高級感のあるデータ図が簡単に作成できる

短所

• データベースに特化した機能はない

DBデザイナー

DB Design erは、Webベースのデータベース図ツールです。順方向および逆方向のエンジニアリング機能を備えています。データベースの切り替えやディスパッチが可能です。MySQL、PostgreSQL、MS SQL、SQLiteにデータを送信したり、MySQL、PostgreSQL、Oracleからデータを受信することができます。SQLダンプファイルは、MS SQLでも保存されます。データベースは、PDFとPNGファイルタイプにエクスポートすることができます。

特徴

• MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQLに対応したデータベースダイアグラムツールです。
• データベースのインポートとエクスポート

長所

• 幅広いSQLデータベースフォームをサポート
• 画像やドキュメントのエクスポートが可能
• データへのアクセスや監視を支援

短所

• インフォグラフィックスが基本的で、比較的小規模なデータベースに最適です。

SQL DBM

SQL DBMと呼ばれるSQLダイアグラム、データベースモデリングツールを使ってデータベースを構築、統合することができます。Snowflake、MySQL、PostgreSQL、SQLはすべてSQL DBMで機能します。カラム、モジュール、コネクションなどのデータベースエンティティは、使いやすいGUIで作成することができます。

特徴

• 無料版を提供しています。
• SQL Server、PostgreSQL、MySQL、Snowflakeで動作します。

長所

• 大規模なデータベースとビジネスを開発
• MySQL、Redshift、PostgreSQLなど様々なデータベースをサポートしている
• 整理整頓のために色を利用した洗練されたUIを提供します。

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• 主キーモデルのリレーションシップの評価と追加

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最後の言葉

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