Databasemodellering er et emne, der har alt at gøre med de beslutninger, du træffer forud for et projekt eller en virksomhed. Det er ikke svært at forstå hvorfor.
Enhver løsning i form af et system eller software skal arbejde ud fra datamodellering, som igen har sin funktion i et datavarehus.
Forestil dig som et eksempel, at din virksomhed er i detailbranchen og arbejder med en række af hundredvis af produkter. Til daglig køber og sælger du varer, og som følge heraf skal du forholde dig til data om de produkter og de personer, der køber dem.
Derfor skal du have et system, der er i stand til at arbejde med denne information på en organiseret måde, der giver mening for din virksomhed. På dette tidspunkt kommer modellering ind på scenen som den støttebase, som dine operationer vil blive udført på.
Er du interesseret og vil du vide mere om det? Fortsæt med at læse!
Indholdsfortegnelse
Hvad er datamodellering?
Datamodellering er defineret som strukturering og rækkefølge af et sæt data, så de kan behandles korrekt og uden større besvær af en database.
Datamodellering har til formål at give en gruppe af uorganiseret information en systematisk og ren orden, så den efterfølgende analyse og behandling er mere effektiv.
Datamodellering anvendes i forbindelse med et databasestyringssystem, hvis funktionalitet er at gemme, ændre og udtrække information fra den pågældende database. Når det er sagt, udføres modelleringen i henhold til denne leder, som skal stå for at styre alle nødvendige operationer.
Trin involveret i datamodellering
Ligesom konstruktionen af en bygning, i datamodellering, starter udviklingen af en software eller applikation med fundamentet. Modelleringen følger således en slags script, grundlæggende opdelt i tre faser:
#1. Konceptuel datamodellering
Den består af en teoretisk model til at repræsentere et modelleringsskema. Det bruges mest i den indledende fase af et projekt til at “skitsere” det arbejde, der påtænkes udført.
Den konceptuelle datamodellering er orkestreret af en dataarkitekt, hvis hovedfunktion er at give et overblik over de mest fremragende koncepter af de data, der behandles.
#2. Logisk datamodellering
Dette er et skridt ud over den konceptuelle datamodel. På dette tidspunkt er de rigtige attributter, relationer og kardinalitet defineret. På denne måde bliver designet, der skabes, mere kontekstualiseret, hvilket giver detaljer for mere præcist at adressere det pågældende emne.
#3. Fysisk datamodellering
Til sidst har vi den fysiske datamodellering, som består af den sidste fase af datamodellering. I denne del produceres modellering af fysiske data, styret af modellerne skabt i den konceptuelle og logiske fase.
Her kan du se de forskellige elementer, der udgør den komplette skematisering af den endelige model, såsom tabeller, kolonner, data efter deres type, visninger, begrænsninger og de forskellige processer, der er integreret i databasen.
Hvorfor er datamodellering vigtig?
Uden datamodellering ville programmering være umulig, blot fordi der ikke er nogen logisk sammenhæng, der skal etableres. Derfor sammenligner nogle denne funktion med et skab.
For hver type tøj, tilbehør eller genstand er der et specifikt rum, der er angivet i henhold til varens egenskaber. Strømper, for eksempel, opbevares generelt i skuffer, fordi de er små og kan rummes i mindre, let tilgængelige rum. En frakke skal opbevares hængende på en bøjle, sko i skostativer og så videre.
Derfor ligger vigtigheden af datamodellering i dens egenskab ved at give mening med ting, der tilfældigt ikke ville have et formål i sig selv. Det er grundlæggende for at skabe orden og hjælpe med at organisere opgaver og beslutningsprocesser.
Følgende er nogle fordele ved datamodellering:
- Datamodellering gør, at visualiseringen af information er ren og let at forstå.
- De organiserede data kan underkastes kvalitetskontrol for at undgå fejl. For at gøre dette integrerer databaseadministratorerne et sæt regler for at filtrere og detektere de data, der ikke opfylder minimumskvalitetsstandarderne.
- Det tillader strukturering og organisering af data at blive arrangeret og distribueret i en meget præcis rækkefølge, hvilket favoriserer håndtering og behandling.
- Hjælper med at identificere duplikerede og unødvendige data.
- Angiver om visse data mangler i modelleringen.
- De professionelle, der er ansvarlige for at skabe, analysere eller manipulere dataene, starter fra et solidt grundlag at bygge eller arbejde deres databaser på.
- Sikrer, at en virksomheds systemdesign er konsistent.
- Det giver mening med de omfangsrige og rodede data, der kan komme fra forskellige kilder i en organisation.
- Optimer kommunikationen mellem udviklere og business intelligence-systemer.
- Giver dig mulighed for at designe databaser af høj kvalitet med det formål at hjælpe med bedre at skabe applikationer.
Vi har gennemgået, hvad datamodellering er, og nu er det tid til at tjekke de bedste datamodelleringsværktøjer ud.
SQLDBM
SQLDBM er et af de mest populære webbaserede datamodelleringsværktøjer. SqlDBM understøtter SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake og Amazon Redshift. Den tilbyder en intuitiv grænseflade til datamodellering og visningstilstande, der giver dig mulighed for at fokusere på en bestemt del af modellen.
SqlDBM tilbyder en række funktioner såsom ALTER-scripts, teamsamarbejde, DB- og DW-konvertering, automatisk layout og mange eksportmuligheder, inklusive SQL- og dokumentationseksportkapacitet. SqlDBM tilbyder en gratis version med ét projekt.
DBDesigner
DBDesigner er et webbaseret datamodelleringsværktøj bygget med Java. Det er kendt for sin enkle brugergrænseflade. Det tilbyder support til de fleste større databaser. DBDesigner understøtter både fremadgående og omvendte konstruktionsfunktioner. Det har også mange eksportmuligheder, inklusive SQL-eksport.
DBDesigner tilbydes på mere end 25 sprog. Det giver også teamsamarbejde, offentlige delingsmuligheder og projektstyringsfunktioner. DBDesinger tilbyder et gratis niveau og en gratis prøveperiode for sine betalte planer.
Navicat Data Modeler
Navicat er et populært datamodelleringsværktøj. Det understøtter datamodellering på alle tre niveauer. Navicat understøtter de mest populære databaser og Crow’s Foot, IDEF1x og UML notationer. Den har også både fremadgående og tilbagegående konstruktionsfunktioner og sammenlignings- og synkroniseringsfunktioner.
Navicat tilbyder også en Export SQL-funktion, der gør det nemt at generere individuelle dele af en model. Det gør hele processen med modellering mindre tidskrævende. Værktøjet understøtter også PAM- og GSSAPI-godkendelse. Navicat tilbyder en 14-dages gratis prøveperiode med alle funktioner understøttet.
Toad Data Modeler
Quest’s Tudse er et datamodelleringsværktøj på tværs af platforme, der understøtter mere end 20 forskellige platforme. Det er et forenklet datamodelleringsværktøj, der understøtter flere databaser og understøtter både logisk og fysisk modellering. Toad tilbyder også interessante funktioner såsom dybdegående rapportering, modeltilpasning og reverse engineering.
Toad giver også en ubesværet migreringsfunktion og synkronisering ved hjælp af ALTER-script, hvilket gør det mere brugervenligt. Toad tilbyder også en gratis prøveperiode, så du kan blive fortrolig med deres værktøj.
Idera ER
Idé ER er et virksomhedsdatamodelleringsværktøj, der ikke kun modellerer større databaser, men også understøtter big data og business intelligence-datatyper. Den tilbyder avanceret tovejs sammenligning samt muligheder for bak- og fremadrettet konstruktion. Idé ER understøtter oprettelse og validering af virksomhedsprocesser baseret på BPMN 2.0-standarder.
Udover UML og XML understøtter Idera også QVT og OCL. Det tilbyder også adskillige andre virksomhedsmodelleringsfunktioner såsom agil forandringsstyring, universelle kortlægninger, virksomhedsordliste, sikkerhedscentergrupper, centraliseret rapportering og teamsamarbejde. Idera tilbyder også on-demand prøveversioner.
Vertabelo
Vertabelo er et webbaseret datamodelleringsværktøj, der understøtter de mest populære databaser og giver dig en adgangsbaseret samarbejdsmulighed. Det tilbyder også reverse engineering, automatisk diagramlayout, XML-eksport/import og SQL preview-funktioner. Vertabelo har også en visuel søgemulighed, som gør datamodellering meget nemmere.
DeZign
DeZign er et letanvendeligt datamodelleringsværktøj, der tilbydes af Datanamic. Det giver et visuelt miljø til at modellere mere end 15 databaser, inklusive store baser som Oracle, MS SQL, MySQL og PostgreSQL. DeZign giver også muligheder for fremadrettet og omvendt konstruktion sammen med datamodelsamarbejde. Dezign tilbyder en 14-dages gratis prøveperiode.
Månemodeller
Datensens Månemodeller er et datamodelleringsværktøj designet specifikt til at modellere databaser såsom MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB og SQLite. Moon Modeler giver dig mulighed for at importere GraphQL-skema. Det understøtter også andre databasemodelleringsfunktioner såsom HTML-rapporter, reverse engineering og mulighed for samarbejde. Moon Modeler tilbyder også en 14-dages gratis prøveperiode.
Konklusion
Datamodelleringsværktøjer gør modellering af data nemmere, og i de fleste tilfælde behøver du ikke engang at kode meget. Alligevel er det vigtigt at overveje en række faktorer, såsom understøttelse af databaser, platforme, budget, og vigtigst af alt bør du huske på dine krav, mens du vælger et datamodelleringsværktøj.
Se videoversionen af denne artikel nedenfor.
Synes godt om og abonner på toadmin.dk Youtube kanal.
