데이터베이스 모델링은 프로젝트나 비즈니스에 앞서 내리는 결정과 관련된 모든 것을 다루는 주제입니다. 그 이유를 이해하는 것은 어렵지 않습니다.
시스템 또는 소프트웨어 형태의 모든 솔루션은 데이터 모델링에서 작동해야 하며, 이는 차례로 데이터 웨어하우스에서 작동합니다.
예를 들어 귀하의 회사가 소매 업계에 있으며 수백 가지 제품 라인으로 작업한다고 상상해 보십시오. 당신은 매일 상품을 사고파고, 결과적으로 그 상품과 그것을 사는 사람들에 대한 데이터를 다루어야 합니다.
따라서 회사에 적합한 조직적인 방식으로 이 정보로 작업할 수 있는 시스템이 있어야 합니다. 이 시점에서 모델링은 작업이 수행될 지원 기반으로 장면에 들어갑니다.
관심이 있고 그것에 대해 더 알고 싶으십니까? 계속 읽으세요!
목차
데이터 모델링이란 무엇입니까?
데이터 모델링은 데이터 집합을 구조화하고 정렬하는 것으로 정의되어 데이터베이스에서 많은 어려움 없이 올바르게 처리될 수 있습니다.
데이터 모델링은 정리되지 않은 정보 그룹을 체계적이고 깨끗한 순서로 제공하여 후속 분석 및 처리가 보다 효율적으로 되도록 하는 것을 목표로 합니다.
데이터 모델링은 해당 데이터베이스에서 정보를 저장, 수정 및 추출하는 기능을 가진 데이터베이스 관리 시스템과 함께 사용됩니다. 즉, 필요한 모든 작업을 관리할 이 관리자에 따라 모델링이 수행됩니다.
데이터 모델링과 관련된 단계
건물 건설과 마찬가지로 데이터 모델링에서 소프트웨어 또는 애플리케이션 개발은 기초부터 시작됩니다. 따라서 모델링은 기본적으로 세 단계로 구분되는 일종의 스크립트를 따릅니다.
#1. 개념적 데이터 모델링
모델링 기법을 표현하기 위한 이론적인 모델로 구성되어 있습니다. 주로 프로젝트의 예비 단계에서 실행하려는 작업을 “스케치”하는 데 사용됩니다.
개념적 데이터 모델링은 처리되는 데이터의 가장 뛰어난 개념에 대한 개요를 제공하는 것이 주요 기능인 데이터 설계자가 조정합니다.
#2. 논리적 데이터 모델링
이것은 개념적 데이터 모델을 넘어선 단계입니다. 이 시점에서 적절한 속성, 관계 및 카디널리티가 정의됩니다. 이러한 방식으로 생성 중인 디자인은 보다 상황에 맞게 설정되어 문제의 주제를 보다 정확하게 다루기 위한 세부 정보를 제공합니다.
#삼. 물리적 데이터 모델링
마지막으로 데이터 모델링의 마지막 단계로 구성된 물리적 데이터 모델링이 있습니다. 이 부분에서는 개념적 및 논리적 단계에서 생성된 모델에 따라 물리적 데이터의 모델링이 생성됩니다.
여기에서 테이블, 열, 유형에 따른 데이터, 보기, 제한 및 데이터베이스에 통합된 다양한 프로세스와 같이 최종 모델의 완전한 도식화를 구성하는 다양한 요소를 볼 수 있습니다.
데이터 모델링이 왜 중요한가요?
데이터 모델링이 없으면 설정해야 할 논리적 관계가 없기 때문에 프로그래밍이 불가능합니다. 따라서 일부 사람들은 이 기능을 옷장에 비유합니다.
각 유형의 의류, 액세서리 또는 개체에 대해 항목의 속성에 따라 표시된 특정 구획이 있습니다. 예를 들어, 양말은 작고 쉽게 접근할 수 있는 더 작은 공간에 수납할 수 있기 때문에 일반적으로 서랍에 보관됩니다. 코트는 옷걸이에 걸고, 신발은 신발장에 걸어두는 등의 방식으로 보관해야 합니다.
따라서 데이터 모델링의 중요성은 그 자체로 목적이 없는 무작위적인 것을 이해하는 속성에 있습니다. 순서를 정하고 작업 및 의사 결정 프로세스를 구성하는 데 도움이 되는 기본 사항입니다.
다음은 데이터 모델링의 몇 가지 이점입니다.
- 데이터 모델링을 통해 정보를 명확하고 이해하기 쉽게 시각화할 수 있습니다.
- 조직화된 데이터는 오류를 피하기 위해 품질 관리를 받을 수 있습니다. 이를 위해 데이터베이스 관리자는 일련의 규칙을 통합하여 최소 품질 표준을 충족하지 않는 데이터를 필터링하고 감지합니다.
- 데이터의 구조화 및 구성을 매우 정확한 순서로 배열 및 배포할 수 있으므로 처리 및 처리에 유리합니다.
- 중복 및 불필요한 데이터를 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 모델링에서 특정 데이터가 누락되었는지 여부를 나타냅니다.
- 데이터 생성, 분석 또는 조작을 담당하는 전문가는 데이터베이스를 구축하거나 작업할 견고한 기반에서 시작합니다.
- 회사의 시스템 설계가 일관성이 있는지 확인합니다.
- 조직의 다양한 소스에서 올 수 있는 방대하고 지저분한 데이터를 이해합니다.
- 개발자와 비즈니스 인텔리전스 시스템 간의 커뮤니케이션을 최적화합니다.
- 응용 프로그램을 더 잘 만들 수 있도록 고품질 데이터베이스를 설계할 수 있습니다.
데이터 모델링이 무엇인지 살펴보았고 이제 최고의 데이터 모델링 도구를 확인할 차례입니다.
SQLDBM
SQLDBM 가장 인기 있는 웹 기반 데이터 모델링 도구 중 하나입니다. SqlDBM은 SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake 및 Amazon Redshift를 지원합니다. 데이터 모델링을 위한 직관적인 인터페이스와 모델의 특정 부분에 집중할 수 있는 보기 모드 옵션을 제공합니다.
SqlDBM은 ALTER 스크립트, 팀 협업, DB 및 DW 변환, 자동 레이아웃, SQL 및 문서 내보내기 기능을 포함한 다양한 내보내기 옵션과 같은 다양한 기능을 제공합니다. SqlDBM은 단일 프로젝트 무료 버전을 제공합니다.
DB디자이너
DB디자이너 Java로 구축된 웹 기반 데이터 모델링 도구입니다. 간단한 UI로 유명합니다. 대부분의 주요 데이터베이스에 대한 지원을 제공합니다. DBDesigner는 순방향 및 역방향 엔지니어링 기능을 모두 지원합니다. 또한 SQL 내보내기를 포함하여 많은 내보내기 옵션이 있습니다.
DBDesigner는 25개 이상의 언어로 제공됩니다. 또한 팀 협업, 공개 공유 옵션 및 프로젝트 관리 기능을 제공합니다. DBDesinger는 유료 플랜에 대해 무료 등급과 무료 평가판을 제공합니다.
Navicat 데이터 모델러
나비캣 널리 사용되는 데이터 모델링 도구입니다. 세 가지 수준 모두에서 데이터 모델링을 지원합니다. Navicat은 가장 널리 사용되는 데이터베이스와 Crow’s Foot, IDEF1x 및 UML 표기법을 지원합니다. 또한 순방향 및 역방향 엔지니어링 기능과 비교 및 동기화 기능이 있습니다.
Navicat은 또한 SQL 내보내기 기능을 제공하여 모델의 개별 부분을 쉽게 생성할 수 있습니다. 그것은 모델링의 전체 프로세스를 덜 시간 소모적으로 만듭니다. 이 도구는 PAM 및 GSSAPI 인증도 지원합니다. Navicat은 모든 기능이 지원되는 14일 무료 평가판을 제공합니다.
두꺼비 데이터 모델러
퀘스트의 두꺼비 20개 이상의 서로 다른 플랫폼을 지원하는 크로스 플랫폼 데이터 모델링 도구입니다. 여러 데이터베이스를 지원하고 논리적 및 물리적 모델링을 모두 지원하는 단순화된 데이터 모델링 도구입니다. Toad는 또한 심층 보고, 모델 사용자 정의 및 리버스 엔지니어링과 같은 흥미로운 기능을 제공합니다.
Toad는 또한 ALTER 스크립트를 사용하여 간편한 마이그레이션 기능과 동기화를 제공하여 보다 사용자 친화적으로 만듭니다. Toad는 도구에 익숙해질 수 있도록 무료 평가판도 제공합니다.
이데라 응급실
아이디어 ER 주요 데이터베이스를 모델링할 뿐만 아니라 빅데이터 및 비즈니스 인텔리전스 데이터 유형을 지원하는 엔터프라이즈 데이터 모델링 도구입니다. 고급 양방향 비교와 역방향 및 순방향 엔지니어링 옵션을 제공합니다. Idea ER은 BPMN 2.0 표준을 기반으로 엔터프라이즈 프로세스 생성 및 검증을 지원합니다.
UML 및 XML 외에도 Idera는 QVT 및 OCL도 지원합니다. 또한 민첩한 변경 관리, 범용 매핑, 엔터프라이즈 용어집, 보안 센터 그룹, 중앙 집중식 보고 및 팀 협업과 같은 여러 다른 엔터프라이즈 모델링 기능을 제공합니다. Idera는 주문형 평가판도 제공합니다.
베르타벨로
베르타벨로 가장 인기 있는 데이터베이스를 지원하고 액세스 기반 협업 옵션을 제공하는 웹 기반 데이터 모델링 도구입니다. 또한 리버스 엔지니어링, 자동 다이어그램 레이아웃, XML 내보내기/가져오기 및 SQL 미리보기 기능을 제공합니다. Vertabelo에는 데이터 모델링을 훨씬 쉽게 만드는 시각적 검색 옵션도 있습니다.
디자인
디자인 Datanamic에서 제공하는 사용하기 쉬운 데이터 모델링 도구입니다. Oracle, MS SQL, MySQL 및 PostgreSQL과 같은 주요 기반을 포함하여 15개 이상의 데이터베이스를 모델링할 수 있는 시각적 환경을 제공합니다. DeZign은 또한 데이터 모델 협업과 함께 순방향 및 역방향 엔지니어링 옵션을 제공합니다. Dezign은 14일 무료 평가판을 제공합니다.
문 모델러
다텐센의 문 모델러 MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB 및 SQLite와 같은 데이터베이스를 모델링하도록 특별히 설계된 데이터 모델링 도구입니다. Moon Modeler는 GraphQL 스키마를 가져오는 옵션을 제공합니다. 또한 HTML 보고서, 리버스 엔지니어링 및 협업 옵션과 같은 기타 데이터베이스 모델링 기능을 지원합니다. Moon Modeler는 14일 무료 평가판도 제공합니다.
결론
데이터 모델링 도구를 사용하면 모델링 데이터를 더 쉽게 만들 수 있으며 대부분의 경우 코딩을 많이 할 필요도 없습니다. 그러나 데이터베이스, 플랫폼, 예산 지원과 같은 여러 요소를 고려해야 하며 가장 중요한 것은 데이터 모델링 도구를 선택할 때 요구 사항을 염두에 두어야 한다는 것입니다.
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