Datenbankmodellierung ist ein Thema, das alles mit den Entscheidungen zu tun hat, die Sie vor einem Projekt oder Unternehmen treffen. Es ist nicht schwer zu verstehen, warum.
Jede Lösung in Form eines Systems oder einer Software muss aus einer Datenmodellierung heraus arbeiten, die wiederum in einem Data Warehouse ihren Betrieb hat.
Stellen Sie sich beispielsweise vor, Ihr Unternehmen ist in der Einzelhandelsbranche tätig und arbeitet mit einer Reihe von Hunderten von Produkten. Sie kaufen und verkaufen täglich Waren und müssen sich daher mit Daten über diese Produkte und die Personen, die sie kaufen, auseinandersetzen.
Daher müssen Sie über ein System verfügen, das in der Lage ist, mit diesen Informationen auf organisierte Weise zu arbeiten, die für Ihr Unternehmen sinnvoll ist. An diesem Punkt betritt die Modellierung die Szene als unterstützende Basis, auf der Ihre Operationen ausgeführt werden.
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Inhaltsverzeichnis
Was ist Datenmodellierung?
Unter Datenmodellierung versteht man das Strukturieren und Ordnen einer Menge von Daten, damit diese korrekt und ohne großen Aufwand von einer Datenbank verarbeitet werden können.
Die Datenmodellierung zielt darauf ab, eine Gruppe unorganisierter Informationen mit einer systematischen und sauberen Ordnung zu versehen, damit ihre nachfolgende Analyse und Behandlung effizienter ist.
Die Datenmodellierung wird in Verbindung mit einem Datenbankverwaltungssystem verwendet, dessen Funktionalität darin besteht, Informationen aus der betreffenden Datenbank zu speichern, zu ändern und zu extrahieren. Die Modellierung erfolgt jedoch gemäß diesem Manager, der für die Verwaltung aller erforderlichen Vorgänge verantwortlich ist.
An der Datenmodellierung beteiligte Schritte
Ähnlich wie beim Bau eines Gebäudes beginnt bei der Datenmodellierung die Entwicklung einer Software oder Anwendung mit dem Fundament. Die Modellierung folgt also einer Art Drehbuch, das sich grundsätzlich in drei Stufen gliedert:
#1. Konzeptionelle Datenmodellierung
Es besteht aus einem theoretischen Modell zur Darstellung eines Modellierungsschemas. Es wird meist in der Vorphase eines Projekts verwendet, um die auszuführenden Arbeiten zu „skizzieren“.
Die konzeptionelle Datenmodellierung wird von einem Datenarchitekten orchestriert, dessen Hauptfunktion darin besteht, einen Überblick über die herausragendsten Konzepte der behandelten Daten zu bieten.
#2. Logische Datenmodellierung
Dies ist ein Schritt über das konzeptionelle Datenmodell hinaus. An diesem Punkt werden die richtigen Attribute, Beziehungen und Kardinalitäten definiert. Auf diese Weise wird das erstellte Design stärker kontextualisiert und liefert Details, um das betreffende Thema genauer anzugehen.
#3. Physikalische Datenmodellierung
Schließlich haben wir die physische Datenmodellierung, die aus der letzten Phase der Datenmodellierung besteht. In diesem Teil wird die Modellierung physischer Daten erstellt, geleitet von den Modellen, die in der konzeptionellen und logischen Phase erstellt wurden.
Hier sehen Sie die verschiedenen Elemente, die die vollständige Schematisierung des endgültigen Modells ausmachen, wie Tabellen, Spalten, Daten nach ihrem Typ, Ansichten, Einschränkungen und die verschiedenen Prozesse, die in die Datenbank integriert sind.
Warum ist Datenmodellierung wichtig?
Ohne Datenmodellierung wäre die Programmierung unmöglich, einfach weil keine logische Beziehung hergestellt werden kann. Daher vergleichen einige diese Funktion mit einem Schrank.
Für jede Art von Kleidung, Accessoire oder Objekt gibt es ein spezielles Fach, das entsprechend den Attributen des Artikels gekennzeichnet ist. Socken beispielsweise werden im Allgemeinen in Schubladen aufbewahrt, da sie klein sind und in kleineren, leicht zugänglichen Räumen untergebracht werden können. Ein Mantel sollte auf einem Bügel hängend aufbewahrt werden, Schuhe in Schuhregalen und so weiter.
Daher liegt die Bedeutung der Datenmodellierung in ihrer Eigenschaft, Dingen einen Sinn zu geben, die zufällig keinen Zweck an sich haben würden. Sie ist grundlegend, um Ordnung zu schaffen und hilft, Aufgaben und Entscheidungsprozesse zu organisieren.
Im Folgenden sind einige Vorteile der Datenmodellierung aufgeführt:
- Die Datenmodellierung ermöglicht eine saubere und leicht verständliche Visualisierung von Informationen.
- Die organisierten Daten können einer Qualitätskontrolle unterzogen werden, um Fehler zu vermeiden. Dazu integrieren die Datenbankmanager ein Regelwerk, um diejenigen Daten zu filtern und zu erkennen, die nicht den Mindestqualitätsstandards entsprechen.
- Es ermöglicht die Strukturierung und Organisation von Daten, die in einer hochpräzisen Reihenfolge angeordnet und verteilt werden, was ihre Handhabung und Verarbeitung begünstigt.
- Hilft bei der Identifizierung doppelter und unnötiger Daten.
- Zeigt an, ob bestimmte Daten in der Modellierung fehlen.
- Die Fachleute, die für die Erstellung, Analyse oder Bearbeitung der Daten verantwortlich sind, beginnen mit einer soliden Basis, auf der sie ihre Datenbanken aufbauen oder bearbeiten können.
- Stellt sicher, dass das Systemdesign eines Unternehmens konsistent ist.
- Es macht Sinn für die umfangreichen und chaotischen Daten, die aus verschiedenen Quellen in einer Organisation stammen können.
- Optimieren Sie die Kommunikation zwischen Entwicklern und Business-Intelligence-Systemen.
- Ermöglicht das Entwerfen hochwertiger Datenbanken mit dem Ziel, Anwendungen besser zu erstellen.
Wir haben erklärt, was Datenmodellierung ist, und jetzt ist es an der Zeit, sich die besten Datenmodellierungstools anzusehen.
SqlDBM
SqlDBM ist eines der beliebtesten webbasierten Datenmodellierungstools. SqlDBM unterstützt SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake und Amazon Redshift. Es bietet eine intuitive Benutzeroberfläche für die Datenmodellierung und Ansichtsmodusoptionen, mit denen Sie sich auf einen bestimmten Teil des Modells konzentrieren können.
SqlDBM bietet eine Reihe von Funktionen wie ALTER-Skripte, Teamzusammenarbeit, DB- und DW-Konvertierung, automatisches Layout und viele Exportoptionen, einschließlich SQL- und Dokumentationsexportfunktionen. SqlDBM bietet eine kostenlose Version für ein Projekt an.
DBDesigner
DBDesigner ist ein webbasiertes Datenmodellierungstool, das mit Java erstellt wurde. Es ist bekannt für seine einfache Benutzeroberfläche. Es bietet Unterstützung für die meisten großen Datenbanken. DBDesigner unterstützt sowohl Forward- als auch Reverse-Engineering-Funktionen. Es hat auch viele Exportoptionen, einschließlich SQL-Export.
DBDesigner wird in mehr als 25 Sprachen angeboten. Es bietet auch Teamzusammenarbeit, öffentliche Freigabeoptionen und Projektmanagementfunktionen. DBDesinger bietet eine kostenlose Stufe und eine kostenlose Testversion für seine kostenpflichtigen Pläne an.
Navicat-Datenmodellierer
Navicat ist ein beliebtes Datenmodellierungstool. Es unterstützt die Datenmodellierung auf allen drei Ebenen. Navicat unterstützt die gängigsten Datenbanken und Crow’s Foot-, IDEF1x- und UML-Notationen. Es verfügt auch über Forward- und Reverse-Engineering-Funktionen sowie Vergleichs- und Synchronisierungsfunktionen.
Navicat bietet auch eine Export-SQL-Funktion, die es einfach macht, einzelne Teile eines Modells zu generieren. Dadurch wird der gesamte Modellierungsprozess weniger zeitaufwändig. Das Tool unterstützt auch PAM- und GSSAPI-Authentifizierung. Navicat bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion mit allen unterstützten Funktionen an.
Toad Data Modeler
Suche Kröte ist ein plattformübergreifendes Datenmodellierungstool, das mehr als 20 verschiedene Plattformen unterstützt. Es ist ein vereinfachtes Datenmodellierungstool, das mehrere Datenbanken unterstützt und sowohl logische als auch physische Modellierung unterstützt. Toad bietet auch interessante Funktionen wie detaillierte Berichterstellung, Modellanpassung und Reverse Engineering.
Toad bietet auch eine mühelose Migrationsfunktion und Synchronisierung mit ALTER-Skript, was es benutzerfreundlicher macht. Toad bietet auch eine kostenlose Testversion an, damit Sie sich mit ihrem Tool vertraut machen können.
Idera ER
Idee ER ist ein Modellierungstool für Unternehmensdaten, das nicht nur große Datenbanken modelliert, sondern auch Big Data- und Business Intelligence-Datentypen unterstützt. Es bietet erweiterte bidirektionale Vergleiche sowie Reverse- und Forward-Engineering-Optionen. Idea ER unterstützt die Erstellung und Validierung von Unternehmensprozessen basierend auf BPMN 2.0-Standards.
Neben UML und XML unterstützt Idera auch QVT und OCL. Es bietet auch mehrere andere Funktionen zur Unternehmensmodellierung, wie z. B. agiles Änderungsmanagement, universelle Zuordnungen, Unternehmensglossar, Sicherheitscentergruppen, zentralisierte Berichterstellung und Teamzusammenarbeit. Idera bietet auch On-Demand-Testversionen an.
Vertabelo
Vertabelo ist ein webbasiertes Datenmodellierungstool, das die gängigsten Datenbanken unterstützt und Ihnen eine zugriffsbasierte Option für die Zusammenarbeit bietet. Es bietet auch Reverse Engineering, automatisches Diagrammlayout, XML-Export/-Import und SQL-Vorschaufunktionen. Vertabelo hat auch eine visuelle Suchoption, die die Datenmodellierung erheblich vereinfacht.
DeZign
DeZign ist ein benutzerfreundliches Datenmodellierungstool, das von Datanamic angeboten wird. Es bietet eine visuelle Umgebung zum Modellieren von mehr als 15 Datenbanken, einschließlich wichtiger Datenbanken wie Oracle, MS SQL, MySQL und PostgreSQL. DeZign bietet auch Forward- und Reverse-Engineering-Optionen sowie die Zusammenarbeit mit Datenmodellen. Dezign bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion an.
Mondmodellierer
Datensens Mondmodellierer ist ein Datenmodellierungstool, das speziell für die Modellierung von Datenbanken wie MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB und SQLite entwickelt wurde. Moon Modeler bietet Ihnen die Möglichkeit, das GraphQL-Schema zu importieren. Es unterstützt auch andere Datenbankmodellierungsfunktionen wie HTML-Berichte, Reverse Engineering und Kollaborationsoptionen. Moon Modeler bietet auch eine 14-tägige kostenlose Testversion an.
Fazit
Datenmodellierungstools erleichtern das Modellieren von Daten, und in den meisten Fällen müssen Sie nicht einmal viel programmieren. Dennoch ist es wichtig, eine Reihe von Faktoren wie Unterstützung für Datenbanken, Plattformen, Budget und vor allem Ihre Anforderungen zu berücksichtigen, wenn Sie sich für ein Datenmodellierungstool entscheiden.
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