Datenbankmodellierung ist ein Thema, das alles mit den Entscheidungen zu tun hat, die Sie im Vorfeld eines Projekts oder eines Geschäfts treffen. Es ist nicht schwer zu verstehen, warum.
Jede Lösung in Form eines Systems oder einer Software muss auf der Grundlage der Datenmodellierung funktionieren, die wiederum in einem Data Warehouse ihren Platz hat.
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Ihr Unternehmen ist im Einzelhandel tätig und arbeitet mit einem Sortiment von Hunderten von Produkten. Sie kaufen und verkaufen täglich Waren und müssen daher mit Daten über diese Produkte und die Personen, die sie kaufen, arbeiten.
Daher brauchen Sie ein System, das diese Informationen auf eine organisierte und für Ihr Unternehmen sinnvolle Weise verarbeiten kann. An diesem Punkt kommt die Modellierung ins Spiel, die die Grundlage für Ihre Operationen bildet.
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Was ist Datenmodellierung?
Datenmodellierung ist definiert als die Strukturierung und Anordnung einer Reihe von Daten, damit diese korrekt und ohne große Schwierigkeiten von einer Datenbank verarbeitet werden können.
Ziel der Datenmodellierung ist es, eine Gruppe ungeordneter Informationen in eine systematische und saubere Ordnung zu bringen, so dass die anschließende Analyse und Verarbeitung effizienter ist.
Die Datenmodellierung wird in Verbindung mit einem Datenbankverwaltungssystem verwendet, dessen Funktion es ist, Informationen in der betreffenden Datenbank zu speichern, zu ändern und zu extrahieren. Das heißt, die Modellierung erfolgt in Absprache mit diesem Manager, der für die Verwaltung aller notwendigen Vorgänge zuständig ist.
Schritte bei der Datenmodellierung
Ähnlich wie beim Bau eines Gebäudes beginnt auch bei der Datenmodellierung die Entwicklung einer Software oder Anwendung mit dem Fundament. Die Modellierung folgt also einer Art Drehbuch, das im Wesentlichen in drei Phasen unterteilt ist:
#1. Konzeptionelle Datenmodellierung
Sie besteht aus einem theoretischen Modell zur Darstellung eines Modellierungsschemas. Sie wird meist in der Vorphase eines Projekts verwendet, um die Arbeit, die ausgeführt werden soll, zu “skizzieren”.
Die konzeptionelle Datenmodellierung wird von einem Datenarchitekten orchestriert, dessen Hauptfunktion darin besteht, einen Überblick über die wichtigsten Konzepte der zu behandelnden Daten zu geben.
#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 zu erstellende Design stärker kontextualisiert und liefert Details, um das betreffende Thema genauer zu behandeln.
#3. Physische Datenmodellierung
Schließlich haben wir die physische Datenmodellierung, die die letzte Phase der Datenmodellierung darstellt. In diesem Teil werden die physischen Daten modelliert, wobei man sich an den Modellen orientiert, die in der konzeptionellen und logischen Phase erstellt wurden.
Hier sehen Sie die verschiedenen Elemente, aus denen sich die vollständige Schematisierung des endgültigen Modells zusammensetzt, wie z.B. 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, weil es keine logischen Beziehungen gibt, die hergestellt werden können. Deshalb vergleichen manche diese Funktion mit einem Kleiderschrank.
Für jede Art von Kleidungsstück, Accessoire oder Objekt gibt es ein spezielles Fach, das entsprechend den Eigenschaften des Artikels gekennzeichnet ist. Socken zum Beispiel werden in der Regel in Schubladen aufbewahrt, da sie klein sind und in kleineren, leicht zugänglichen Fächern untergebracht werden können. Ein Mantel sollte hängend auf einem Bügel aufbewahrt werden, Schuhe in Schuhregalen und so weiter.
Die Bedeutung der Datenmodellierung liegt also in ihrer Eigenschaft, Dingen einen Sinn zu geben, die willkürlich keinen Zweck an sich haben. Sie ist von grundlegender Bedeutung, um Ordnung zu schaffen und Aufgaben und Entscheidungsprozesse zu organisieren.
Im Folgenden finden Sie einige Vorteile der Datenmodellierung:
- Die Datenmodellierung ermöglicht eine saubere und leicht verständliche Visualisierung von Informationen.
- Die organisierten Daten können einer Qualitätskontrolle unterzogen werden, um Fehler zu vermeiden. Zu diesem Zweck integrieren die Datenbankmanager ein Regelwerk, um die Daten zu filtern und zu erkennen, die nicht den Mindestqualitätsstandards entsprechen.
- Es ermöglicht die Strukturierung und Organisation von Daten in einer hochpräzisen Reihenfolge, was ihre Handhabung und Verarbeitung begünstigt.
- Hilft bei der Identifizierung doppelter und überflüssiger Daten.
- Zeigt an, ob bestimmte Daten in der Modellierung fehlen.
- Die Fachleute, die mit der Erstellung, Analyse oder Bearbeitung der Daten betraut sind, verfügen über eine solide Grundlage, auf der sie ihre Datenbanken aufbauen oder bearbeiten können.
- Stellt sicher, dass das Systemdesign eines Unternehmens konsistent ist.
- Es macht die umfangreichen und unübersichtlichen Daten, die aus verschiedenen Quellen in einem Unternehmen stammen können, sinnvoll nutzbar.
- Optimiert die Kommunikation zwischen Entwicklern und Business Intelligence-Systemen.
- Ermöglicht es Ihnen, qualitativ hochwertige Datenbanken zu entwerfen, mit dem Ziel, die Erstellung von Anwendungen zu verbessern.
Wir haben erläutert, was Datenmodellierung ist, und nun ist es an der Zeit, sich die besten Datenmodellierungstools anzusehen.
SqlDBM
SqlDBM ist eines der beliebtesten webbasierten Tools für die Datenmodellierung. SqlDBM unterstützt SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake und Amazon Redshift. Es bietet eine intuitive Oberfläche für die Datenmodellierung und Optionen für den Ansichtsmodus, 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, Auto-Layout und viele Exportoptionen, einschließlich SQL- und Dokumentations-Exportmöglichkeiten. SqlDBM bietet eine kostenlose Version für ein Projekt.
DBDesigner
DBDesigner ist ein webbasiertes Datenmodellierungstool, das mit Java erstellt wurde. Es ist bekannt für seine einfache Benutzeroberfläche. Es bietet Unterstützung für die meisten gängigen Datenbanken. DBDesigner unterstützt sowohl Forward- als auch Reverse-Engineering-Funktionen. Außerdem bietet es viele Exportoptionen, einschließlich SQL-Export.
DBDesigner wird in mehr als 25 Sprachen angeboten. Außerdem bietet es Funktionen für die Zusammenarbeit im Team, Optionen für die öffentliche Freigabe und Projektmanagement. DBDesinger bietet eine kostenlose Stufe und eine kostenlose Testversion für seine kostenpflichtigen Pläne.
Navicat ist ein beliebtes Werkzeug zur Datenmodellierung. Es unterstützt die Datenmodellierung auf allen drei Ebenen. Navicat unterstützt die meisten gängigen Datenbanken sowie die Notationen Crow’s Foot, IDEF1x und UML. Außerdem verfügt es über Vorwärts- und Reverse-Engineering-Funktionen sowie Vergleichs- und Synchronisierungsfunktionen.
Navicat bietet außerdem eine SQL-Exportfunktion, mit der Sie einzelne Teile eines Modells ganz einfach generieren können. Dadurch wird der gesamte Prozess der Modellierung weniger zeitaufwändig. Das Tool unterstützt außerdem die PAM- und GSSAPI-Authentifizierung. Navicat bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion mit allen unterstützten Funktionen.
Toad Datenmodellierer
Toad von Quest ist ein plattformübergreifendes Tool zur Datenmodellierung, das mehr als 20 verschiedene Plattformen unterstützt. Es handelt sich um ein vereinfachtes Datenmodellierungstool, das mehrere Datenbanken unterstützt und sowohl die logische als auch die physische Modellierung ermöglicht. Toad bietet außerdem interessante Funktionen wie ausführliche Berichte, Modellanpassung und Reverse Engineering.
Toad bietet außerdem eine mühelose Migrationsfunktion und eine Synchronisierung per ALTER-Skript, was es noch benutzerfreundlicher macht. Toad bietet auch eine kostenlose Testversion an, damit Sie sich mit dem Tool vertraut machen können.
Idera ER
Idea ER ist ein Tool zur Modellierung von Unternehmensdaten, das nicht nur die wichtigsten 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 auf der Grundlage von BPMN 2.0-Standards.
Neben UML und XML unterstützt Idera auch QVT und OCL. Darüber hinaus bietet es verschiedene andere Funktionen für die Unternehmensmodellierung, wie z.B. agiles Änderungsmanagement, universelle Mappings, Unternehmensglossar, Sicherheitscenter-Gruppen, zentralisiertes Reporting und Teamzusammenarbeit. Idera bietet auch On-Demand-Testversionen an.
Vertabelo
Vertabelo ist ein webbasiertes Datenmodellierungstool, das die gängigsten Datenbanken unterstützt und Ihnen eine zugriffsbasierte Kollaborationsoption bietet. Außerdem bietet es Reverse Engineering, automatisches Diagramm-Layout, XML-Export/Import und SQL-Vorschaufunktionen. Vertabelo verfügt außerdem über eine visuelle Suchoption, die die Datenmodellierung erheblich erleichtert.
DeZign
DeZign ist ein benutzerfreundliches Tool zur Datenmodellierung, das von Datanamic angeboten wird. Es bietet eine visuelle Umgebung zur Modellierung von mehr als 15 Datenbanken, darunter wichtige Datenbanken wie Oracle, MS SQL, MySQL und PostgreSQL. DeZign bietet außerdem Optionen für Forward- und Reverse-Engineering sowie die Zusammenarbeit an Datenmodellen. Dezign bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion.
Moon Modeler
Der Moon Modeler von Datensen 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, GraphQL-Schemata zu importieren. Es unterstützt auch andere Funktionen für die Datenbankmodellierung wie Html-Berichte, Reverse Engineering und die Möglichkeit der Zusammenarbeit. Moon Modeler bietet außerdem eine 14-tägige kostenlose Testversion.
Fazit
Datenmodellierungstools erleichtern die Modellierung von Daten, und in den meisten Fällen müssen Sie nicht einmal viel programmieren. Dennoch sollten Sie bei der Wahl eines Datenmodellierungstools eine Reihe von Faktoren berücksichtigen, z. B. Unterstützung für Datenbanken, Plattformen, Budget und vor allem Ihre Anforderungen.
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