데이터베이스는 회사 데이터를 구성하고 보존하는 데 중요하며 데이터베이스는 약간의 유지 관리가 필요하도록 적절하게 유지 관리되고 효과적으로 설계되어야 합니다. 데이터베이스 모델 설계 프로세스는 아키텍처, 프로그래밍, 설치 및 유지 단계로 구성됩니다.
데이터베이스 다이어그램을 생성하시겠습니까? 다이어그램은 데이터베이스 모델을 설계하는 가장 효율적인 도구입니다. 2단계 또는 스크립트 없는 접근 방식을 사용하여 복잡한 데이터 구조를 만드는 것은 많은 데이터베이스 다이어그램 도구 중 하나를 사용하여 더 간단하게 만들 수 있습니다.
이 기사에서는 데이터베이스 설계 다이어그램, 데이터 모델링의 중요성, 데이터베이스 설계 프로세스 및 그 목적에 대해 논의하고 효과적인 데이터베이스를 작성하는 방법에 대해 설명합니다.
설계.
데이터베이스 디자인 다이어그램이란 무엇입니까?
기본 키와 외래 키를 사용하여 데이터 구조 간의 연결을 생성합니다. 데이터베이스 다이어그램은 데이터베이스 스키마와 데이터베이스 개체 간의 관계를 그래픽으로 나타냅니다. 데이터 소스 및 차트에 대한 데이터베이스 다이어그램을 만들 수 있습니다. 생성된 데이터베이스 다이어그램은 UML 및 PNG 형식으로 저장할 수 있습니다. 내부적으로 UML 형식은 PhpStorm용으로 특별히 설계되었으며 다른 항목에서는 이를 허용하지 않습니다. 준비된 데이터베이스 다이어그램을 배포하려면 PNG 활용을 고려하십시오.
데이터베이스 모델에 저장된 데이터를 검색하기 위해 실행 계획이라고 하는 일련의 절차가 사용되었습니다. 실행 계획을 작성할 수도 있습니다. PhpStorm이 지원하는 데이터베이스 디자인에는 두 가지 유형이 있습니다.
계획 설명 : 결과는 별도의 계획 탭에 결합된 그래프와 테이블 레이아웃으로 표시됩니다. 쿼리 프로세스를 보여주는 데이터베이스 다이어그램을 만들려면 시각화 표시 옵션을 선택합니다.
Explain Plan (Raw) : 결과를 보여주는 테이블이 노출됩니다.
포함하려는 자료 목록과 데이터베이스 모델의 의도된 목적은 효과적인 데이터베이스 다이어그램의 기초가 되어야 합니다. 내가 알아야 할 것은 무엇입니까? "이 과정에서 어떤 열이나 행을 봐야 합니까?" 이 모든 작업은 SQL 을 사용하지 않고 모국어로 수행될 수 있습니다. 나중에 놓친 것이 있으면 일반적으로 다시 시작해야 하므로 이 점을 심각하게 고려하십시오. 일반적으로 데이터베이스 모델에 항목을 추가하려면 많은 작업이 필요합니다.
데이터 모델링이 왜 중요한가요?
모든 정교한 소프트웨어 개발 프로세스는 데이터 모델링으로 시작해야 합니다. 데이터 모델은 프로그래머가 도메인 을 이해하고 작업을 올바르게 계획하는 데 도움이 됩니다.
더 나은 품질
부적절한 코딩은 평균적으로 약 70%의 시간이 실패하는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 실패의 주요 원인입니다. 건축가가 건축을 하기 전에 하는 것처럼 앱을 디자인하기 전에 데이터에 대해 생각해야 합니다. 데이터베이스 설계는 문제 해결을 지원하므로 옵션을 평가하고 최적의 전략을 선택할 수 있습니다.
비용 절감
데이터 모델을 사용하면 더 저렴한 가격으로 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 데이터베이스 모델은 비용 계획의 5-10% 미만을 차지하며 일반적으로 코딩 전용인 가격 제한의 65-75%를 줄일 수 있습니다. 데이터 모델링은 실수와 누락을 약간 더 일찍 감지하여 수정하기 쉽고 앱을 문서화한 후 오류를 수정하는 것보다 선호됩니다.
개선된 문서
데이터베이스 모델은 핵심 아이디어와 기술 언어를 문서화하여 장기적인 유지를 위한 기반을 제공합니다. 인사 변경에도 불구하고 자료는 여전히 귀하에게 도움이 될 것입니다.
더 큰 투명도
데이터 모델은 범위 결정에 초점을 맞춥니다. 데이터베이스 모델은 재정 후원자와 프로그래머가 포함 및 제외될 프로그램의 특정 기능에 대한 합의에 도달할 수 있도록 구체적인 모든 것을 제공합니다. 엔터프라이즈 사용자는 프로그래머가 생성한 내용에 액세스하여 자신이 알고 있는 것과 일치시킬 수 있습니다. 데이터베이스 모델은 소비자와 프로그래머의 동의를 촉진합니다.
데이터 모델은 또한 전문 용어와 언어적 합의를 장려합니다. 패러다임은 애플리케이션 구성 요소로의 통합을 용이하게 하기 위해 선택된 구문을 강조합니다. 결과적으로 프로그램을 유지하고 확장하는 것이 더 간단합니다.
뛰어난 효율성
잘 구축된 데이터베이스 모델은 종종 예상보다 빠르게 작동합니다. 데이터 모델의 원칙은 최선을 다하기 위해 명확하고 응집력이 있어야 합니다. 그런 다음 올바른 원칙을 사용하여 데이터베이스 모델을 데이터베이스 설계로 변환해야 합니다.
데이터베이스 응용 프로그램(SQL Server)의 결함보다 데이터베이스 모델 오용이 더 자주 발생합니다. 그 문제가 해결되면 실행이 탁월합니다. 데이터베이스는 모델링을 통해 이해할 수 있으므로 빠른 효율성을 위해 최적화할 수 있습니다.
애플리케이션 오류 감소
데이터베이스 모델은 사람들이 아이디어를 명확히 하고 모호성을 제거하는 데 도움이 됩니다. 따라서 앱 개발이 시작되기 전에 강력한 방향이 설정됩니다. 그렇게 할 가능성은 적지만 프로그래머는 프로그램 코드를 작성할 때 여전히 작은 실수를 할 수 있습니다.
디자인 프로세스
다음 단계는 설계 프로세스로 이어집니다.
- 데이터베이스 모델의 목표 지정
다음 작업을 준비하는 데 도움이 되므로 달성하려는 목표를 결정하십시오. - 필요한 데이터를 찾아 컴파일
데이터베이스 모델에 저장할 수 있는 모든 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 주문 ID 또는 제품 이름일 수 있습니다. - 데이터를 테이블 형식으로 넣기
데이터를 주문 또는 제품과 같은 광범위한 범주로 정렬합니다. 그런 다음 표를 각 주제에 연결합니다. - 정보를 열 형태로 입력
각 테이블에 포함할 데이터를 선택합니다. 각 값은 필드로 변환되어 테이블 열로 표시됩니다. 예를 들어, 작업자의 테이블에는 고용 날짜 및 성에 대한 필드가 있을 수 있습니다. - 기본 키 이름 지정
각 테이블의 기본 키를 선택하십시오. 각 행을 정의하는 데 사용되는 열을 기본 키라고 합니다. 주문 번호 D 또는 제품 번호는 두 개의 기본 키이며 값은 항상 기본 키와 연결되어야 합니다.
열의 값은 경우에 따라 요구되지 않거나 익숙하지 않을 수 있는 경우 기본 키의 요소로 사용할 수 없습니다. 항상 값이 이동하지 않는 기본 키를 선택하십시오. 기본 기본이 변경되면 키가 사용되는 모든 위치에 변경이 반영되어야 합니다. - 테이블의 연결 설정
각 테이블을 고려하고 각 테이블의 정보 간의 관계를 결정하십시오. 연결을 이해하는 데 더 많은 정보가 필요한 경우 동일한 테이블에 열을 추가하거나 새 테이블을 만드십시오. - 개념 개발
레이아웃에 오류가 있는지 확인하십시오. 데이터베이스 테이블을 만든 다음 몇 가지 예제 데이터 레코드를 추가합니다. 통계를 확인하여 필요한 결과를 얻을 수 있는지 확인하십시오. 필요한 경우 설계를 수정해야 합니다. - 정규화 지침 사용
데이터 정규화 규칙을 사용하여 데이터베이스 테이블의 디자인을 확인하여 올바른지 확인합니다. 필요에 따라 테이블을 수정해야 합니다. 그 양식 중 하나는 테이블에서 파생된 데이터를 저장하는 것을 금지합니다.
요구 사항 분석: 데이터베이스의 목적 식별
요구 사항 분석의 주요 목표는 회사의 데이터 요구 사항을 충족하는 데이터베이스 모델을 만드는 데 필요한 모든 정보를 수집하는 것입니다. 요구 사항 분석의 목적은 다음과 같습니다.
- 원시 객체의 관점에서 데이터베이스의 정보 요구를 확인하기 위해
- 이러한 엔터티에 대한 사실을 분류하고 정의하려면
- 엔티티 간의 관계 식별 및 분류
- 데이터베이스 모델에서 수행될 지불 유형을 보여주기 위해
- 신뢰성을 규제하는 지침을 인식하기 위해
이러한 목표는 일련의 관련 활동을 완료하여 달성할 수 있습니다.
- 현재 데이터베이스 살펴보기
- 소비자 인터뷰를 실시해야 합니다.
- 데이터 흐름도 만들기(필요한 경우)
- 사용자 의견 확인
- 모든 관찰은 문서화 되어야 합니다.
소프트웨어 설계자는 회사의 최종 사용자와 협력하여 데이터베이스의 정보 요구 사항을 고유하게 식별합니다. 요구 사항 분석에 필요한 데이터를 수집하는 다양한 방법이 있습니다.
기존 문서 검토
정의된 역할 및 결과, 서면 규칙, 작업 요구 사항 및 기록이 그러한 문서의 예입니다. 종이 문서는 당신이 모델링하고 있는 회사나 활동에 대해 알게 되는 훌륭한 방법입니다.
최종 사용자의 인터뷰
여기에는 개인 및 그룹 세션이 모두 포함될 수 있습니다. 그룹 회의를 최대 5명으로 제한하십시오. 한 세션에서 같은 역할을 수행하는 모든 사람을 모으십시오. 화이트보드나 프로젝터를 사용하여 인터뷰 내용을 메모합니다.
기존 자동화 시스템 검토
회사에 자동화 프로세스가 있는 경우 문서 및 프레임워크 설계 지침을 검토합니다. 일반적으로 요구 사항 분석과 데이터 모델링은 동시에 발생합니다. 데이터 개체는 데이터가 수집될 때 엔터티, 속성 또는 관계로 인식되고 분류됩니다. 그런 다음 최종 사용자가 친숙한 단어를 사용하여 이름을 지정하고 설명합니다.
그런 다음 개체 관계 다이어그램을 사용하여 개체를 표현하고 분석합니다. 디자이너와 최종 사용자는 엔터티 관계 데이터베이스 다이어그램을 평가하여 정확성과 완전성을 보장할 수 있습니다. 데이터베이스 모델이 올바르지 않으면 수정되어 추가 데이터를 수집해야 하는 경우가 있습니다. 데이터베이스 모델이 정확하다고 선언될 때까지 분석 및 편집 프로세스가 반복됩니다.
데이터베이스 스키마 및 데이터베이스 인스턴스란 무엇입니까?
데이터베이스 관리 시스템을 사용하면 데이터베이스 스키마와 인스턴스가 상호 작용할 수 있습니다. 모든 데이터베이스 인스턴스는 데이터베이스 모델 디자이너가 데이터베이스 스키마에 설정한 제한 사항을 준수하도록 데이터베이스 관리 시스템에 의해 보장됩니다. 데이터베이스 인스턴스는 특정 순간에 가져온 데이터베이스 모델의 복사본입니다. 동시에 데이터베이스 스키마는 일반적으로 정적입니다.
데이터베이스 구조
데이터베이스 모델은 다음과 같은 구조적 속성을 보여줍니다.
- 데이터베이스 구조에 여러 테이블이 있습니다.
- 모든 테이블에는 단일 주제에 대한 정보가 포함됩니다.
- 테이블의 사례를 자세히 설명하는 데이터는 필드에 포함됩니다.
- 항목은 테이블 주제의 특정 예입니다.
- 명시적 기본 키 영역은 데이터베이스 구조 테이블의 각 항목을 식별합니다.
예시
다음 샘플 테이블은 데이터베이스 테이블이 구성되는 방식을 설명합니다.
| 고객 ID | 이름 | 성 | 구매 날짜 |
| 26710 | 앤드류 | 조벨 | 2022년 14월 10일 |
| 26711 | 안토니 | 미첼 | 2022년 15월 10일 |
| 26712 | 지미 | 니샴 | 2022년 15월 10일 |
| 26713 | 코리 | 앤더슨 | 2022년 16월 10일 |
고객 테이블은 다음으로 구성됩니다.
- 고객 ID
- 이름
- 성
- 구매 날짜
표에서 다음과 같은 측면을 찾을 수 있습니다.
- 헤드라인은 테이블의 특정 주제인 고객을 나타냅니다.
- 성, 이름 및 구매 날짜는 고객을 설명하는 필드입니다.
- 고객 ID는 특정 계정을 식별하는 테이블의 기본 키입니다.
관계 만들기
이제 데이터베이스에서 생성한 테이블 간의 관계를 조사할 준비가 되었습니다. 두 개의 연결된 테이블 간에 상호 작용하는 항목의 수가 해당 카디널리티입니다. 카디널리티를 결정하여 데이터가 테이블로 올바르게 분할되었는지 확인할 수 있습니다.
엔터티 간의 관계는 이론적으로 가능하지만 종종 다음 세 가지 범주 중 하나에 속합니다.
- 일대일 관계
- 일대다 관계
- 다대다 관계
일대일 관계는 금융 세계에서 흔하지 않은 반면 일대일 관계는 일반적입니다. 다대다 관계는 데이터베이스 다이어그램에서 활성화되지 않으며 일대다 관계로 전환되어야 합니다. 데이터베이스 다이어그램 디자인은 거의 철저하게 일대다 관계의 테이블로 구성됩니다.
1-1
개체 A의 0개 또는 하나의 모델이 개체 B의 0개 또는 1개의 모델과 연결될 수 있고 개체 B의 0개 또는 하나의 모델이 개체 A의 0개 또는 하나의 모델과 연결될 수 있는 경우 일대일( 1:1) 데이터베이스 다이어그램 디자인의 관계. 예를 들어, 남자는 전통적인 미국 결혼식에서 한 여자와만 결혼할 수 있습니다. 여자는 또한 한 남자와만 결혼할 수 있습니다.
일대다
일대다(1:N) 관계는 각 엔터티 B의 예에 대해 엔터티 A의 경우가 0개, 1개 또는 여러 개 있는 경우 데이터베이스 다이어그램 디자인에서 발생합니다. 그럼에도 불구하고 각 엔터티 A의 경우는 0개 또는 1개 있습니다. 개체 B의 지점. 예를 들어, 한 아이에게 한 명의 아버지가 있습니다. 아버지는 여러 명의 생물학적 자녀를 가질 수 있습니다.
다대다
다대다(M:N) 관계는 관계형 데이터베이스 다이어그램 디자인에서 엔터티 B의 한 지점에 엔터티 A의 경우가 0개, 1개 또는 여러 개이고 하나에 대해 엔터티 A가 0개, 1개 또는 여러 개 있는 경우 존재합니다. 엔터티 B의 경우. 예를 들어, 학생은 여러 수업에 등록할 수 있습니다. 한 클래스에 여러 명의 학생이 등록되어 있을 수 있습니다.
SQL 및 UML
SQL은 데이터베이스 탐색 및 수정에 사용되는 구조적 쿼리 언어로 알려진 표준 프로그래밍 언어입니다. SQL을 사용하여 데이터베이스를 탐색하고 제어할 수 있습니다. 1986년에 American National Standards Institute와 International Organization of Standardization은 SQL을 표준으로 인정했습니다.
SQL은 데이터베이스에 대해 쿼리를 실행할 수 있습니다. SQL을 사용하여 개발자는 데이터베이스에서 정보를 얻을 수 있습니다. 모든 데이터베이스 모델은 SQL을 사용하여 데이터를 추가할 수 있습니다.
SQL을 사용하여 데이터베이스 모델에서 정보를 넣고 삭제할 수 있습니다. 또한 새 테이블을 만들고 권한을 설정할 수도 있습니다.
객체 지향 패러다임으로 작성된 대형 시스템을 정의하기 위한 또 다른 시각적 스타일은 UML(Unified Modeling Language)입니다. 오늘날 UML은 이전보다 덜 널리 사용됩니다. 요즘에는 학교 컨텍스트 및 소프트웨어 개발자와 고객 간의 통신에서 자주 사용됩니다.
데이터베이스 다이어그램은 어떻게 생성합니까?
- 개체 탐색기를 탐색한 다음 Database Diagrams 디렉토리를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
- 바로 가기 메뉴를 사용하면 새 데이터베이스 다이어그램을 만들 수 있습니다.
- 테이블 목록에서 필요한 테이블을 선택한 다음 추가를 클릭합니다.
상위 5개 데이터베이스 다이어그램 디자인 도구
데이터베이스 스키마
Database Schema는 SQL, MongoDB, NoSQL 및 Cloud 시스템 프로그래머를 위한 관리 도구입니다. 동적 설계 기능으로 다이어그램을 사용하여 데이터베이스 모델을 생성할 수 있습니다.
테이블 및 외래 키를 포함한 개체를 표면으로 끌어다 놓을 수 있습니다. 다른 테이블의 기본 키에 대한 참조를 외래 키라고 합니다. 연결되는 기본 키 열에 있는 요소만 외래 키 열에서 허용됩니다. 외래 키는 FK로 표시됩니다.
드래그 앤 드롭 도구를 사용하면 코드를 사용하지 않고도 데이터베이스 모델을 생성할 수 있습니다. 또한 데이터베이스 스키마의 다양한 구성 요소에 대해 여러 디자인을 디자인할 수 있습니다. 데이터베이스 레이아웃이 완료되면 HTML5 또는 PDF 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
특징
- 데이터베이스 모델을 만들고 유지 관리할 수 있습니다.
- MongoDB, NoSQL 및 SQL 사용
- 집단적 능력
장점:
- 지역 및 웹 기반 데이터 기능
- 내장된 팀워크 도구 제공
- 디버깅 스키마 허용
단점
- 더 긴 시험 기간이 필요합니다
스마트 드로우
클라우드 기반 다이어그램 작성 응용 프로그램 SmartDraw를 사용하여 데이터베이스 다이어그램을 동적으로 구성할 수 있습니다. 데이터베이스 다이어그램을 생성하려면 CSV 파일과 같은 바이너리 데이터를 가져오기만 하면 됩니다. 데이터베이스 모델은 빌드 후 끌어서 놓기를 사용하여 편집할 수 있습니다.
특징
- 웹 기반 시스템
- 끌어서 놓기 기능
- CSV 파일 생성
장점
- 사용하기 쉬운 데이터베이스용 다이어그램 작성 애플리케이션
- 모든 브라우저에서 사용 가능
- 고급 데이터 다이어그램을 생성하는 것이 간단합니다.
단점
- 데이터베이스에 맞는 기능을 제공하지 않습니다.
DB 디자이너
DB Designer 는 웹 기반 데이터베이스 다이어그램 도구입니다. 이는 순방향 및 역방향 엔지니어링 기능과 함께 제공됩니다. 엔지니어 데이터베이스를 전환하고 파견할 수 있습니다. MySQL, PostgreSQL, MS SQL 및 SQLite로 데이터를 보내거나 MySQL, PostgreSQL 및 Oracle에서 데이터를 받을 수 있습니다. SQL 덤프 파일도 MS SQL에 저장됩니다. 데이터베이스는 PDF 및 PNG 파일 형식으로 내보낼 수 있습니다.
특징
- 이 데이터베이스 다이어그램 도구는 MySQL, SQL Server, Oracle 및 PostgreSQL을 지원합니다.
- 데이터베이스 가져오기 및 내보내기
장점
- 다양한 SQL 데이터베이스 형식 지원
- 이미지나 문서를 내보낼 수 있습니다.
- 데이터 액세스 및 모니터링 지원
단점
- 인포그래픽은 기본적이며 상대적으로 작은 데이터베이스에 가장 적합합니다.
SQL DBM
SQL 다이어그램 작성 및 SQL DBM으로 알려진 데이터베이스 모델링 도구를 사용하여 데이터베이스를 구성하고 통합할 수 있습니다. Snowflake, MySQL, PostgreSQL 및 SQL은 모두 SQL DBM에서 작동합니다. 열, 모듈 및 연결과 같은 데이터베이스 엔터티는 사용자 친화적인 GUI를 사용하여 생성할 수 있습니다.
특징
- 그것은 무료 버전을 제공합니다
- SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Snowflake와 함께 작동
장점
- 대규모 데이터베이스 및 비즈니스 개발
- MySQL, Redshift 및 PostgreSQL과 같은 다양한 데이터베이스 지원
- 색상을 활용하여 조직을 유지하는 세련된 UI 제공
AppMaster 데이터베이스 디자이너 도구
당신이 원하는 데이터베이스 시스템을 사용할 수 있는 도구를 누군가가 만들어 주기를 희망한 적이 있습니까? AppMaster 데이터베이스 디자이너는 이를 가능하게 합니다. 이것은 PostgreSQL 데이터베이스를 설계하기 위한 최고의 노코드 도구입니다. 다음과 같은 다양한 작업을 지원합니다.
- 복잡한 스키마 다이어그램 생성
- SQL 스크립트를 작성하지 않고 모든 데이터베이스 모델 생성
- 데이터베이스 설계를 신속하게 생성 및 수정
- 기본 키 모델 관계 평가 및 추가
AppMaster 데이터베이스 디자이너 를 사용하면 데이터베이스를 자동으로 생성하고 데이터베이스 수정 절차를 자동화하여 모든 사람의 삶의 질과 안전을 향상시킬 수 있습니다. 수동 방법이 오랫동안 효과적이더라도 결과적으로 누군가가 불안에 시달리거나 디버깅에 더 많은 시간을 할애할 가능성이 있습니다. 자동화로 사라지게 하십시오.
마지막 단어
데이터베이스 모델을 생성하려고 할 때 AppMaster 데이터베이스 디자인 도구를 사용해 보십시오. 기업은 다양한 데이터 소스에 걸쳐 저장한 비즈니스 데이터를 검토해야 하며 데이터를 철저히 이해하려면 데이터를 데이터 웨어하우스에 넣어야 합니다. AppMaster는 데이터를 적절한 데이터 웨어하우스로 전송하는 코드 없는 데이터 파이프라인 솔루션입니다. 한 줄의 코드를 생성하지 않고 데이터를 변환하고 위치로 전송하는 프로세스를 단순화합니다. 무료 평가판을 바로 시작하세요!
