ไดอะแกรมการออกแบบฐานข้อมูล คู่มือฉบับเต็มและเครื่องมือ

ฐานข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดระเบียบและเก็บรักษาข้อมูลของบริษัท และฐานข้อมูลต้องได้รับการบำรุงรักษาอย่างเหมาะสมและออกแบบอย่างมีประสิทธิผลเพื่อให้ต้องมีการบำรุงรักษาเล็กน้อย กระบวนการออกแบบโมเดลฐานข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนสถาปัตยกรรม การเขียนโปรแกรม การติดตั้ง และการบำรุงรักษา

คุณต้องการสร้างไดอะแกรมฐานข้อมูลหรือไม่? ไดอะแกรมเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับการออกแบบโมเดลฐานข้อมูล การสร้างโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนโดยใช้วิธีการแบบสองเฟสหรือแบบไม่มีสคริปต์สามารถทำได้ง่ายขึ้นโดยใช้หนึ่งในเครื่องมือไดอะแกรมฐานข้อมูลที่มีอยู่มากมาย

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงไดอะแกรมการออกแบบฐานข้อมูล ความสำคัญของการสร้างแบบจำลองข้อมูล กระบวนการออกแบบฐานข้อมูล และวัตถุประสงค์ และอธิบายวิธีสร้างฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

ออกแบบ.

แผนภาพการออกแบบฐานข้อมูลคืออะไร?

การใช้คีย์หลักและคีย์นอกเพื่อสร้างการเชื่อมต่อระหว่างโครงสร้างข้อมูล ไดอะแกรมฐานข้อมูลแสดงกราฟิกสกีมาฐานข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุฐานข้อมูล สามารถสร้างไดอะแกรมฐานข้อมูลสำหรับแหล่งข้อมูลและแผนภูมิได้ ไดอะแกรมฐานข้อมูลที่สร้างขึ้นสามารถบันทึกในรูปแบบ UML และ PNG ภายใน รูปแบบ UML ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ PhpStorm และรายการอื่นๆ ไม่ยอมรับ ลองนึกถึงการใช้ PNG หากคุณต้องการแจกจ่ายไดอะแกรมฐานข้อมูลที่เตรียมไว้

มีการใช้ชุดขั้นตอนที่เรียกว่าแผนปฏิบัติการเพื่อดึงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในแบบจำลองฐานข้อมูล คุณยังสามารถสร้างแผนปฏิบัติการได้อีกด้วย PhpStorm รองรับการออกแบบฐานข้อมูลที่แตกต่างกันสองประเภท

อธิบายแผน : ผลลัพธ์จะแสดงเป็นกราฟรวมและเค้าโครงตารางในแท็บแผนแยกต่างหาก เลือกตัวเลือก แสดงการ แสดงภาพ เพื่อสร้างไดอะแกรมฐานข้อมูลที่แสดงกระบวนการสืบค้น

อธิบายแผน (ดิบ) : ตารางแสดงผลจะถูกเปิดเผย

รายการเนื้อหาที่คุณต้องการรวมและวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้สำหรับโมเดลฐานข้อมูลควรเป็นพื้นฐานของไดอะแกรมฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ฉันต้องรู้อะไรบ้าง แทนที่จะเป็น "ฉันควรดูคอลัมน์หรือแถวใดในกระบวนการนี้" ทั้งหมดนี้อาจดำเนินการในภาษาของคุณโดยไม่ต้องใช้ SQL พิจารณาเรื่องนี้อย่างจริงจัง เพราะถ้าคุณพบว่าคุณพลาดอะไรไปในภายหลัง คุณมักจะต้องเริ่มต้นใหม่ มักจะต้องใช้งานมากเพื่อเพิ่มสิ่งต่าง ๆ ลงในแบบจำลองฐานข้อมูลของคุณ

เหตุใดการสร้างแบบจำลองข้อมูลจึงมีความสำคัญ

กระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนต้องเริ่มต้นด้วยการสร้างแบบจำลองข้อมูล โมเดลข้อมูลช่วยให้โปรแกรมเมอร์เข้าใจ โดเมน และวางแผนงานได้อย่างถูกต้อง

คุณภาพที่มากกว่า

การเข้ารหัสที่ไม่เหมาะสมเป็นสาเหตุหลักของความล้มเหลวในโครงการ พัฒนาซอฟต์แวร์ ซึ่งโดยเฉลี่ยแล้วล้มเหลวประมาณ 70% คุณควรคิดถึงข้อมูลก่อนที่จะออกแบบแอป เช่นเดียวกับที่สถาปนิกทำก่อนการก่อสร้างอาคาร การออกแบบฐานข้อมูลช่วยในการแก้ไขปัญหา ช่วยให้คุณสามารถชั่งน้ำหนักตัวเลือกของคุณและเลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุด

ประหยัดค่าใช้จ่าย

โมเดลข้อมูลช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันได้ในราคาที่ถูกลง โมเดลฐานข้อมูลใช้พื้นที่น้อยกว่า 5-10% ของแผนต้นทุน และสามารถลด 65-75 เปอร์เซ็นต์ของขีดจำกัดราคาที่โดยทั่วไปใช้สำหรับการเขียนโค้ด การสร้างแบบจำลองข้อมูลจะตรวจพบข้อผิดพลาดและการละเว้นก่อนหน้านี้เล็กน้อย ทำให้ง่ายต่อการแก้ไข และวิธีนี้เป็นวิธีที่ดีกว่าในการแก้ไขข้อผิดพลาดหลังจากที่แอปได้รับการจัดทำเป็นเอกสารแล้ว

ปรับปรุงเอกสาร

แบบจำลองฐานข้อมูลเป็นพื้นฐานสำหรับการบำรุงรักษาในระยะยาวโดยบันทึกแนวคิดหลักและภาษาทางเทคนิค แม้จะมีการเปลี่ยนแปลงบุคลากร แต่เนื้อหาจะยังคงเป็นประโยชน์กับคุณ

ความโปร่งใสที่มากขึ้น

โมเดลข้อมูลให้การกำหนดขอบเขตเป็นจุดโฟกัส แบบจำลองฐานข้อมูลนำเสนอทุกสิ่งที่เป็นรูปธรรมเพื่อให้ผู้สนับสนุนทางการเงินและโปรแกรมเมอร์สามารถบรรลุฉันทามติเกี่ยวกับคุณสมบัติเฉพาะของโปรแกรมที่จะรวมและไม่รวม ผู้ใช้ระดับ องค์กร สามารถเข้าถึงสิ่งที่โปรแกรมเมอร์สร้างให้ตรงกับสิ่งที่พวกเขารู้ โมเดลฐานข้อมูลส่งเสริมข้อตกลงของผู้บริโภคและโปรแกรมเมอร์

แบบจำลองข้อมูลยังส่งเสริมการใช้ศัพท์เฉพาะและความเห็นพ้องต้องกันทางภาษา กระบวนทัศน์เน้นวลีที่เลือกเพื่ออำนวยความสะดวกในการรวมเข้ากับส่วนประกอบของแอปพลิเคชัน โปรแกรมที่ให้ผลลัพธ์ง่ายต่อการเก็บและขยาย

ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม

โมเดลฐานข้อมูลที่สร้างมาอย่างดีมักทำงานได้อย่างรวดเร็ว บ่อยครั้งเร็วกว่าที่คาดการณ์ไว้ หลักการในแบบจำลองข้อมูลต้องชัดเจนและสอดคล้องกันเพื่อให้ทำงานได้ดีที่สุด หลังจากนั้นต้องแปลงแบบจำลองฐานข้อมูลเป็นการออกแบบฐานข้อมูลโดยใช้หลักการที่ถูกต้อง

บ่อยครั้งที่การใช้โมเดลฐานข้อมูลในทางที่ผิดมากกว่าความผิดพลาดของแอปพลิเคชันฐานข้อมูล (SQL Server) เมื่อปัญหานั้นได้รับการแก้ไข การดำเนินการก็ยอดเยี่ยม ฐานข้อมูลสามารถเข้าใจได้โดยการสร้างแบบจำลอง ช่วยให้คุณสามารถปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพที่รวดเร็ว

ลดข้อผิดพลาดของแอปพลิเคชัน

แบบจำลองฐานข้อมูลช่วยให้ผู้คนกระจ่างในแนวคิดและขจัดความคลุมเครือ ดังนั้นจึงมีการกำหนดทิศทางที่ชัดเจนก่อนที่การพัฒนาแอปจะเริ่มต้นขึ้น แม้ว่าจะมีโอกาสน้อยที่จะทำเช่นนั้น แต่โปรแกรมเมอร์ยังสามารถทำผิดพลาดเล็กน้อยได้ในขณะที่สร้างโค้ดโปรแกรม

ขั้นตอนการออกแบบ

ขั้นตอนต่อไปนี้นำไปสู่กระบวนการออกแบบ:

• ระบุเป้าหมายของโมเดลฐานข้อมูล

  กำหนดเป้าหมายที่คุณต้องการบรรลุ เนื่องจากสิ่งนี้จะช่วยให้คุณพร้อมสำหรับการดำเนินการที่ตามมา

• ค้นหาและรวบรวมข้อมูลที่จำเป็น

  รวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่คุณสามารถจัดเก็บไว้ในโมเดลฐานข้อมูล ข้อมูลนี้อาจเป็นรหัสคำสั่งซื้อหรือชื่อผลิตภัณฑ์

• ใส่ข้อมูลในรูปแบบตาราง จัดเรียงข้อมูลเป็นหมวดหมู่กว้างๆ เช่น คำสั่งซื้อหรือผลิตภัณฑ์ จากนั้น เชื่อมโยงตารางกับแต่ละหัวข้อ

• ใส่ข้อมูลในรูปแบบคอลัมน์ เลือกข้อมูลที่คุณต้องการรวมในแต่ละตาราง แต่ละค่าจะถูกแปลงเป็นเขตข้อมูลและแสดงเป็นคอลัมน์ตาราง ตัวอย่างเช่น ตารางของผู้ปฏิบัติงานอาจมีฟิลด์สำหรับวันที่ว่าจ้างและนามสกุล

• ตั้งชื่อคีย์หลัก เลือกคีย์หลักสำหรับแต่ละตาราง คอลัมน์ที่ใช้กำหนดแต่ละแถวเรียกว่าคีย์หลัก หมายเลขคำสั่งซื้อ D หรือหมายเลขผลิตภัณฑ์เป็นคีย์หลักสองคีย์ และค่าควรเชื่อมโยงกับคีย์หลักเสมอ

  ค่าของคอลัมน์ไม่สามารถใช้เป็นองค์ประกอบในคีย์หลักได้ หากไม่สามารถอ้างสิทธิ์หรือไม่คุ้นเคยได้ในบางครั้ง เลือกคีย์หลักที่มีค่าจะไม่เปลี่ยนแปลงเสมอ หากการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานหลัก การเปลี่ยนแปลงจะต้องสะท้อนให้เห็นทุกที่ที่ใช้คีย์

• สร้างการเชื่อมต่อของตาราง พิจารณาแต่ละตารางและกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในแต่ละตาราง หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจการเชื่อมต่อ ให้เพิ่มคอลัมน์ในตารางเดียวกันหรือสร้างคอลัมน์ใหม่

• พัฒนาแนวคิดของคุณ ตรวจสอบข้อผิดพลาดในรูปแบบของคุณ สร้างตารางฐานข้อมูล จากนั้นเพิ่มระเบียนข้อมูลตัวอย่างเข้าไป ตรวจสอบสถิติของคุณเพื่อดูว่าคุณสามารถได้รับผลลัพธ์ที่คุณต้องการหรือไม่ ควรทำการปรับเปลี่ยนการออกแบบเมื่อจำเป็น

• ใช้แนวทางการทำให้เป็นมาตรฐาน ตรวจสอบการออกแบบตารางฐานข้อมูลของคุณโดยใช้กฎการปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเพื่อตรวจสอบว่าเหมาะสมหรือไม่ ควรแก้ไขตารางตามความจำเป็น รูปแบบหนึ่งห้ามไม่ให้คุณบันทึกข้อมูลที่ได้รับจากตาราง

การวิเคราะห์ความต้องการ: การระบุวัตถุประสงค์ของฐานข้อมูล

วัตถุประสงค์หลักของการวิเคราะห์ความต้องการคือการรวบรวมข้อมูลทุกอย่างที่จำเป็นในการสร้างแบบจำลองฐานข้อมูลที่ตอบสนองความต้องการข้อมูลของบริษัท การวิเคราะห์ความต้องการมีวัตถุประสงค์ดังต่อไปนี้:

• เพื่อยืนยันความต้องการข้อมูลของฐานข้อมูลในแง่ของวัตถุดั้งเดิม
• เพื่อจัดหมวดหมู่และกำหนดข้อเท็จจริงเกี่ยวกับหน่วยงานเหล่านี้
• การระบุและจำแนกความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงาน
• เพื่อแสดงประเภทของการชำระเงินที่จะดำเนินการกับแบบจำลองฐานข้อมูล
• เพื่อรับทราบแนวทางที่ควบคุมความน่าเชื่อถือ

วัตถุประสงค์เหล่านี้สามารถบรรลุได้โดยการทำกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกัน:

• ดูฐานข้อมูลปัจจุบัน
• ควรมีการสัมภาษณ์ผู้บริโภค
• สร้างแผนภูมิการไหลของข้อมูล (หากจำเป็น)
• ตรวจสอบความคิดเห็นของผู้ใช้
• ข้อสังเกตทั้งหมดควรได้รับการ บันทึกไว้

ผู้ออกแบบซอฟต์แวร์ทำงานร่วมกับผู้ใช้ปลายทางของบริษัทเพื่อระบุความต้องการข้อมูลของฐานข้อมูลโดยเฉพาะ มีหลายวิธีในการรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ความต้องการ:

ตรวจสอบเอกสารที่มีอยู่

บทบาทและข้อค้นพบที่กำหนด กฎที่เป็นลายลักษณ์อักษร ข้อกำหนดของงาน และประวัติเป็นตัวอย่างของเอกสารดังกล่าว เอกสารที่เป็นกระดาษเป็นวิธีการที่ยอดเยี่ยมในการทำความคุ้นเคยกับบริษัทหรือการกระทำที่คุณกำลังสร้างแบบจำลอง

บทสัมภาษณ์ของผู้ใช้ปลายทาง

สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึงเซสชันส่วนบุคคลและกลุ่ม พยายามจำกัดการประชุมกลุ่มให้ไม่เกินห้าคน พยายามรวบรวมทุกคนที่ทำหน้าที่เดียวกันในเซสชั่นเดียว จดบันทึกจากการสัมภาษณ์โดยใช้ไวท์บอร์ดหรือโปรเจ็กเตอร์

การทบทวนระบบอัตโนมัติที่มีอยู่แล้ว

ทบทวนแนวทางการออกแบบเอกสารและเฟรมเวิร์กหากบริษัทมีกระบวนการทำงานอัตโนมัติ โดยปกติแล้ว การวิเคราะห์ความต้องการและการสร้างแบบจำลองข้อมูลจะเกิดขึ้นพร้อมกัน ออบเจ็กต์ข้อมูลจะรับรู้และจัดประเภทเป็นเอนทิตี คุณสมบัติ หรือความสัมพันธ์เมื่อมีการรวบรวมข้อมูล จากนั้นจะมีการตั้งชื่อและอธิบายโดยใช้คำที่ผู้ใช้ปลายทางคุ้นเคย

จากนั้นจะใช้ไดอะแกรมความสัมพันธ์ของเอนทิตีเพื่อแสดงและวิเคราะห์วัตถุ ผู้ออกแบบและผู้ใช้ปลายทางสามารถประเมินไดอะแกรมฐานข้อมูลความสัมพันธ์ของเอนทิตีเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและทั่วถึง หากโมเดลฐานข้อมูลไม่ถูกต้อง จะมีการแก้ไข ซึ่งบางครั้งจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม กระบวนการวิเคราะห์และแก้ไขจะเกิดขึ้นซ้ำๆ จนกว่าโมเดลฐานข้อมูลจะถูกประกาศว่าถูกต้อง

สกีมาฐานข้อมูลและอินสแตนซ์ฐานข้อมูลคืออะไร

ระบบจัดการฐานข้อมูลช่วยให้สคีมาฐานข้อมูลและอินสแตนซ์สามารถโต้ตอบได้ ทุกอินสแตนซ์ของฐานข้อมูลได้รับการรับรองโดยระบบการจัดการฐานข้อมูลเพื่อปฏิบัติตามข้อจำกัดที่กำหนดไว้ในสคีมาฐานข้อมูลโดยผู้ออกแบบโมเดลฐานข้อมูล อินสแตนซ์ฐานข้อมูลคือสำเนาของโมเดลฐานข้อมูลที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาหนึ่งๆ ในขณะเดียวกัน สกีมาฐานข้อมูลมักจะเป็นแบบคงที่

โครงสร้างฐานข้อมูล

โมเดลฐานข้อมูลแสดงแอตทริบิวต์โครงสร้างต่อไปนี้:

• มีหลายตารางอยู่ในโครงสร้างฐานข้อมูล
• ทุกตารางมีข้อมูลเกี่ยวกับหัวข้อเดียว
• ข้อมูลรายละเอียดกรณีของตารางมีอยู่ในเขตข้อมูล
• รายการเป็นตัวอย่างเฉพาะของหัวเรื่องของตาราง
• พื้นที่คีย์หลักที่ชัดเจนระบุแต่ละรายการในตารางของโครงสร้างฐานข้อมูล

ตัวอย่าง

ตารางตัวอย่างต่อไปนี้จะอธิบายถึงโครงสร้างตารางฐานข้อมูล

รหัสลูกค้าชื่อจริงนามสกุล****วันที่ซื้อ 26710 แอนดรูว์ โจเบล 14-10-2565 26711 แอนโทนี่ มิทเชล 15-10-2565 26712 จิมิ นีแชม 15-10-2565 26713 คอรีย์ แอนเดอร์สัน 16-10-2565

ตารางลูกค้าประกอบด้วย

1. รหัสลูกค้า
2. ชื่อจริง
3. นามสกุล
4. วันที่ซื้อ

ลักษณะต่อไปนี้สามารถพบได้ในตาราง:

• พาดหัวเปิดเผยหัวข้อเฉพาะของตาราง: ลูกค้า
• นามสกุล ชื่อ และวันที่ซื้อเป็นฟิลด์ที่อธิบายถึงลูกค้า
• รหัสลูกค้าคือคีย์หลักของตารางที่ระบุบัญชีเฉพาะ

การสร้างความสัมพันธ์

ตอนนี้คุณพร้อมที่จะตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตารางที่คุณสร้างจากฐานข้อมูลของคุณแล้ว จำนวนรายการที่โต้ตอบระหว่างตารางที่เชื่อมโยงสองตารางคือจำนวนสมาชิก เมื่อกำหนดจำนวนสมาชิก คุณอาจแน่ใจว่าข้อมูลถูกแบ่งออกเป็นตารางอย่างถูกต้อง

แม้ว่าความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานจะเป็นไปได้ในทางทฤษฎี แต่ก็มักจะจัดอยู่ในประเภทใดประเภทหนึ่งจากสามประเภทต่อไปนี้:

• ความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อหนึ่ง
• ความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อกลุ่ม
• ความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่ม

ความสัมพันธ์แบบตัวต่อตัวเป็นเรื่องปกติในโลกการเงิน ในขณะที่ความสัมพันธ์ระหว่างหนึ่งคนกับหลายคนนั้นแพร่หลาย ความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่มไม่ได้เปิดใช้งานในไดอะแกรมฐานข้อมูล และต้องเปลี่ยนเป็นความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อกลุ่ม การออกแบบไดอะแกรมฐานข้อมูลเกือบจะประกอบด้วยตารางที่มีความสัมพันธ์แบบหนึ่ง-ต่อ-กลุ่ม

หนึ่งต่อหนึ่ง

เมื่อแบบจำลองของเอนทิตี A เป็นศูนย์หรือหนึ่งแบบอาจเชื่อมต่อกับแบบจำลองของเอนทิตี B เป็นศูนย์หรือหนึ่งแบบ และเมื่อแบบจำลองของเอนทิตี B เป็นศูนย์หรือหนึ่งแบบสามารถเชื่อมโยงกับแบบจำลองของเอนทิตี A เป็นศูนย์หรือหนึ่งแบบ จะมีแบบหนึ่งต่อหนึ่ง ( 1:1) ความสัมพันธ์ในการออกแบบแผนภาพฐานข้อมูล ตัวอย่างเช่น ผู้ชายได้รับอนุญาตให้แต่งงานกับผู้หญิงเพียงคนเดียวในงานแต่งงานแบบดั้งเดิมของชาวอเมริกัน ผู้หญิงได้รับอนุญาตให้แต่งงานกับผู้ชายเพียงคนเดียวเท่านั้น

หนึ่งต่อหลาย

ความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อกลุ่ม (1:N) เกิดขึ้นในการออกแบบไดอะแกรมฐานข้อมูลเมื่อมีเอนทิตี A เป็นศูนย์ หนึ่ง หรือหลายกรณีสำหรับแต่ละตัวอย่างของเอนทิตี B อย่างไรก็ตาม มีเอนทิตี A เป็นศูนย์หรือหนึ่งกรณีสำหรับแต่ละกรณี จุดของเอนทิตี B ตัวอย่างเช่น เด็กมีพ่อคนเดียว พ่อสามารถมีลูกหลายคนได้

หลายต่อหลาย

ความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่ม (M: N) มีอยู่ในการออกแบบไดอะแกรมฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เมื่อมีเอนทิตี A เป็นศูนย์ หนึ่ง หรือหลายกรณีสำหรับจุดหนึ่งของเอนทิตี B และศูนย์ หนึ่ง หรือหลายกรณีของเอนทิตี A สำหรับหนึ่ง กรณีของนิติบุคคล B ตัวอย่างเช่น นักเรียนอาจลงทะเบียนได้หลายชั้นเรียน ชั้นเรียนอาจมีนักเรียนหลายคนลงทะเบียน

SQL และ UML

SQL เป็นภาษาโปรแกรมมาตรฐานที่เรียกว่าภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง ซึ่งใช้สำหรับการนำทางและแก้ไขฐานข้อมูล คุณสามารถใช้ SQL เพื่อนำทางและควบคุมฐานข้อมูล ในปี 1986 American National Standards Institute และ International Organization of Standardization ยอมรับ SQL เป็นมาตรฐาน

SQL สามารถรันการสืบค้นกับฐานข้อมูลได้ ด้วย SQL นักพัฒนาสามารถรับข้อมูลจากฐานข้อมูล โมเดลฐานข้อมูลใด ๆ สามารถเพิ่มข้อมูลโดยใช้ SQL

คุณสามารถใส่และลบข้อมูลจากโมเดลฐานข้อมูลโดยใช้ SQL นอกจากนี้ คุณยังสามารถสร้างตารางใหม่และตั้งค่าสิทธิ์ให้กับตารางเหล่านั้นได้

รูปแบบการมองเห็นอีกรูปแบบหนึ่งสำหรับการกำหนดระบบขนาดใหญ่ที่เขียนในกระบวนทัศน์เชิงวัตถุคือ Unified Modeling Language (UML) ทุกวันนี้ UML ถูกใช้งานอย่างกว้างขวางน้อยกว่าที่เคยเป็นมา ทุกวันนี้ มีการใช้บ่อยในบริบทของโรงเรียนและการติดต่อระหว่างนักพัฒนาซอฟต์แวร์กับลูกค้า

คุณจะสร้างไดอะแกรมฐานข้อมูลได้อย่างไร

• นำทางตัวสำรวจวัตถุ จากนั้นคลิกขวาที่ไดเร็กทอรีฐานข้อมูลไดอะแกรม
• เมนูทางลัดจะช่วยให้คุณสร้างไดอะแกรมฐานข้อมูลใหม่
• จากรายการตาราง ให้เลือกตารางที่จำเป็น จากนั้นคลิกเพิ่ม

เครื่องมือออกแบบไดอะแกรมฐานข้อมูล 5 อันดับแรก

สคีมาฐานข้อมูล

Database Schema เป็นเครื่องมือการดูแลระบบสำหรับโปรแกรมเมอร์ของระบบ SQL, MongoDB, NoSQL และ Cloud ด้วยความสามารถในการออกแบบแบบไดนามิก คุณสามารถสร้างแบบจำลองฐานข้อมูลโดยใช้ไดอะแกรม

คุณสามารถลากและวางวัตถุ รวมถึงตารางและคีย์ต่างประเทศ ลงบนพื้นผิวได้ การอ้างอิงถึงคีย์หลักของตารางอื่นเรียกว่าคีย์นอก อนุญาตให้ใช้เฉพาะองค์ประกอบที่มีอยู่ในคอลัมน์คีย์หลักที่เชื่อมต่อด้วยในคอลัมน์คีย์นอก คีย์ต่างประเทศจะแสดงเป็น FK

ด้วยเครื่องมือลากแล้วปล่อย คุณสามารถสร้างแบบจำลองฐานข้อมูลโดยไม่ต้องใช้โค้ดใดๆ นอกจากนี้ คุณสามารถออกแบบการออกแบบที่หลากหลายสำหรับคอมโพเนนต์ต่างๆ ของสกีมาฐานข้อมูล เมื่อเค้าโครงฐานข้อมูลเสร็จสมบูรณ์ คุณสามารถดาวน์โหลดได้ในรูปแบบ HTML5 หรือ PDF

คุณสมบัติ

• ช่วยให้คุณสร้างและดูแลโมเดลฐานข้อมูล
• ใช้ MongoDB, NoSQL และ SQL
• ความสามารถโดยรวม

ข้อดี:

• ฟังก์ชันกับข้อมูลระดับภูมิภาคและบนเว็บ
• มีเครื่องมือการทำงานเป็นทีมในตัว
• อนุญาตให้ดีบักสคีมา

ข้อเสีย

• ต้องใช้ระยะเวลาทดลองใช้นานขึ้น

วาดอย่างชาญฉลาด

คุณสามารถใช้ SmartDraw แอปพลิเคชันสร้างไดอะแกรมบนคลาวด์เพื่อสร้างไดอะแกรมฐานข้อมูลของคุณแบบไดนามิก หากต้องการสร้างไดอะแกรมฐานข้อมูล สิ่งที่คุณต้องทำคือนำเข้าข้อมูลไบนารี เช่น ไฟล์ CSV โมเดลฐานข้อมูลสามารถแก้ไขได้โดยใช้การลากและวางหลังจากสร้างเสร็จแล้ว

คุณสมบัติ

• เป็นระบบบนเว็บ
• ความสามารถในการลากและวาง
• สร้างไฟล์ CSV

ข้อดี

• แอปพลิเคชั่นสร้างไดอะแกรมที่ใช้งานง่ายสำหรับฐานข้อมูล
• ใช้งานได้จากเบราว์เซอร์ใดก็ได้
• ตรงไปตรงมาเพื่อสร้างไดอะแกรมข้อมูลที่ดีงาม

ข้อเสีย

• ไม่มีฟังก์ชันใด ๆ ที่ปรับให้เหมาะกับฐานข้อมูล

นักออกแบบฐานข้อมูล

DB Designer เป็นเครื่องมือไดอะแกรมฐานข้อมูลบนเว็บ มันมาพร้อมกับความสามารถด้านวิศวกรรมไปข้างหน้าและย้อนกลับ สามารถสลับและส่งฐานข้อมูลวิศวกร คุณสามารถส่งข้อมูลไปยัง MySQL, PostgreSQL, MS SQL และ SQLite หรือรับข้อมูลจาก MySQL, PostgreSQL และ Oracle ไฟล์ดัมพ์ SQL จะถูกจัดเก็บไว้ใน MS SQL ด้วย ฐานข้อมูลสามารถส่งออกเป็นประเภทไฟล์ PDF และ PNG

คุณสมบัติ

• เครื่องมือไดอะแกรมฐานข้อมูลนี้รองรับ MySQL, SQL Server, Oracle และ PostgreSQL
• นำเข้าและส่งออกฐานข้อมูล

ข้อดี

• รองรับรูปแบบฐานข้อมูล SQL ที่หลากหลาย
• สามารถส่งออกรูปภาพหรือเอกสารได้
• ช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลและการตรวจสอบ

ข้อเสีย

• อินโฟกราฟิกเป็นแบบพื้นฐานและเหมาะที่สุดสำหรับฐานข้อมูลที่มีขนาดค่อนข้างเล็ก

SQL ดีบีเอ็ม

คุณสามารถสร้างและรวมฐานข้อมูลโดยใช้ไดอะแกรม SQL และเครื่องมือสร้างแบบจำลองฐานข้อมูลที่เรียกว่า SQL DBM Snowflake, MySQL, PostgreSQL และ SQL ล้วนใช้งานได้กับ SQL DBM สามารถสร้างเอนทิตีฐานข้อมูล เช่น คอลัมน์ โมดูล และการเชื่อมต่อได้โดยใช้ GUI ที่ใช้งานง่าย

คุณสมบัติ

• มันมีรุ่นฟรี
• ทำงานร่วมกับ SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Snowflake

ข้อดี

• พัฒนาฐานข้อมูลขนาดใหญ่และธุรกิจ
• รองรับฐานข้อมูลที่หลากหลาย เช่น MySQL, Redshift และ PostgreSQL
• เสนอ UI ที่ซับซ้อนซึ่งใช้สีเพื่อรักษาองค์กร

เครื่องมือออกแบบฐานข้อมูล AppMaster

คุณเคยหวังว่าจะมีคนสร้างเครื่องมือเพื่อใช้ระบบฐานข้อมูลที่คุณต้องการหรือไม่? ผู้ออกแบบฐานข้อมูล AppMaster ทำให้เป็นไปได้ นี่เป็นเครื่องมือที่ ไม่ต้องเขียนโค้ด ที่ดีที่สุดสำหรับการออกแบบฐานข้อมูล PostgreSQL ช่วยคุณทำงานต่างๆ มากมาย รวมถึง:

• สร้างความซับซ้อนของไดอะแกรมสคีมา
• สร้างโมเดลฐานข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนสคริปต์ SQL
• สร้างและแก้ไขการออกแบบฐานข้อมูลอย่างรวดเร็ว
• ประเมินและเพิ่มความสัมพันธ์ของโมเดลคีย์หลัก

ด้วยตัว ออกแบบฐานข้อมูล AppMaster คุณสามารถสร้างฐานข้อมูลของคุณโดยอัตโนมัติและทำให้ขั้นตอนการปรับเปลี่ยนฐานข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ และพัฒนาคุณภาพชีวิตและความปลอดภัยของทุกคน แม้ว่าวิธีการแบบแมนนวลของคุณจะใช้ได้ผลมาเป็นเวลานานแล้ว แต่ผลที่ตามมาคือบางคนอาจมีอาการวิตกกังวลหรือใช้เวลามากขึ้นในการแก้ไขจุดบกพร่อง ทำให้มันหายไปด้วยระบบอัตโนมัติ

คำสุดท้าย

ลองใช้เครื่องมือออกแบบฐานข้อมูล AppMaster เมื่อคุณกำลังจะสร้างโมเดลฐานข้อมูลของคุณ ธุรกิจต้องตรวจสอบข้อมูลธุรกิจที่จัดเก็บไว้ในแหล่งข้อมูลต่างๆ และต้องใส่ข้อมูลลงในคลังข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลอย่างละเอียด AppMaster เป็นโซลูชันไปป์ไลน์ข้อมูลแบบไม่ต้องใช้โค้ดเพื่อถ่ายโอนข้อมูลของคุณไปยังคลังข้อมูลที่เหมาะสม โดยไม่ต้องสร้างโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว ทำให้กระบวนการแปลงและส่งข้อมูลไปยังตำแหน่งนั้นง่ายขึ้น เริ่มการทดลองใช้ฟรีทันที!