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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Was ist ein Datenbankschema? Ein umfassender Leitfaden

Usman Hasan Khan

Inhalt Strategist

22. Mai 2024

Was ist ein DatTabse Schema?

Ein Datenbankschema oder DB-Schema ist ein abstrakter Entwurf, der darstellt, wie Ihre Daten in einer Datenbank gespeichert werden. Datenbankschemata können mithilfe von Schemadiagrammen wie dem folgenden visuell dargestellt werden:

Ein Datenbankschemadiagramm

Ein Datenbankschemadiagramm beschreibt visuell Folgendes:

  • Die Struktur und Organisation Ihrer Daten
  • Verschiedene Elemente innerhalb der Datenbank – wie Tabellen, Funktionen, Feldnamen und Datentypen – und ihre Beziehungen

Datenbankschemata sind das Herzstück jeder skalierbaren Hochleistungsdatenbank. Sie sind der Bauplan, der definiert, wie eine Datenbank Daten speichert und organisiert, die Beziehungen ihrer Komponenten und ihre Reaktion auf Abfragen.

Datenbankschemata sind dafür von entscheidender Bedeutung Datenmodellierung Verfahren. Sie bieten einen Rahmen dafür, wie die Elemente einer Datenbank miteinander in Beziehung stehen und zusammenarbeiten.

Gut gestaltete Datenbankschemata helfen Ihnen bei der Wartung Datenintegrität und verbessern Sie die Effektivität Ihrer Datenbank. Lassen Sie uns untersuchen, wie sie funktionieren, welche Arten und Vorteile sie haben und wie Sie sie richtig aufbauen können.

DatTabse-Schema vs. DatTabse Instanz

Ein paar wesentliche Unterschiede unterscheiden ein Datenbankschema von einem Datenbankinstanz voneinander, die wie folgt lauten:

Ein Datenbankschema ist der Entwurf, der die Organisation, Struktur und Elementbeziehungen innerhalb der Datenbank beschreibt. Im Gegensatz dazu ist eine Datenbankinstanz eine Stichprobe, die zu einem bestimmten Zeitpunkt aus einer Datenbank entnommen wurde.

Zweitens ist ein Datenbankschema ein Framework und enthält selbst keine Daten. Im Gegensatz dazu ist eine Datenbankinstanz eine Momentaufnahme der gesamten Datenbank und ihres Inhalts.

Schließlich ändert sich ein Datenbankschema im Laufe der Zeit nicht häufig, aber eine Datenbankinstanz kann variieren, je nachdem, wann ein Datenteam sie erhält.

Types of DatTabse Schemata

Es gibt verschiedene Typen von Schemata im Kontext von datTabsist:

1. Konzeptuelles Schema

Ein konzeptionelles Schema bietet eine allgemeine Ansicht der wesentlichen Entitäten, Attribute und Beziehungen innerhalb eines Datenbanksystems. Anstatt tief in spezifische Details von Entitäten wie Tabellen, Spalten und Ansichten einzutauchen, abstrahieren konzeptionelle Schemata spezifische Implementierungsdetails und konzentrieren sich auf die geschäftliche Bedeutung der Daten.

Ein konzeptionelles Schema hilft Ihnen, die zugrunde liegende Struktur Ihrer Daten zu verstehen. Damit können Sie Unstimmigkeiten oder Probleme erkennen, bevor sie sich auf Datenanwendungen, Analysen oder Erkenntnisse auswirken.

2. Logisches Schema 

Ein logisches Schema stellt grundlegende Details zu den Daten bereit. Im Gegensatz zu einem konzeptionellen Schema beschreibt ein logisches Schema auch bestimmte Objekte wie Tabellen und Spalten und ist nicht auf abstrakte Konzepte beschränkt.

Mithilfe logischer Schemata können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten effektiv organisiert und gespeichert werden. Da diese Schemata die Beziehungen zwischen Entitäten detailliert beschreiben, sind sie sogar noch hilfreicher als konzeptionelle Schemata zur Identifizierung von Problemen.

3. Physikalisches Schema 

Ein physisches Schema ist das ausgefeilteste aller drei Schemata und bietet die detaillierteste Beschreibung von Daten und ihren Objekten – wie Tabellen, Spalten, Ansichten und Indizes.

Im Gegensatz zu einem logischen Schema bietet ein physisches Schema technische und kontextbezogene Informationen. Es beschreibt die Speichermedien, die jede Tabelle in einer Datenbank verwendet, und alle damit verbundenen Einschränkungen, sodass Entwickler die geeigneten Speichermedien für jede Tabelle auswählen können.

Wofür werden Datenbankschemata verwendet? 

Datenbankschemata dienen mehreren Zwecken, darunter:

  1. Anwendungsentwicklung

Datenbankschemata sind die Datenmodelle, mit denen Anwendungen interagieren. Anwendungen können mithilfe von Schemata Daten strukturiert abfragen und bearbeiten.

Für Entwickler dienen Schemata als Dokumentation, die die Struktur der Datenbank beschreibt. Die Verfügbarkeit detaillierter Informationen versetzt Entwickler in die Lage, zu verstehen, wie sie mit der Datenbank interagieren, Abfragen schreiben und Best Practices einhalten sollten.

  1. Backups und Wiederherstellung

Datenbankschemata tragen dazu bei, die Konsistenz und Zuverlässigkeit von Datensicherungen aufrechtzuerhalten. Ihre klare, klar definierte Struktur vereinfacht die Datenwiederherstellung und erhöht gleichzeitig die Genauigkeit von Backups.

Ebenso unterstützen Datenbankschemata auch die Notfallwiederherstellung. Beim Umgang mit beschädigten oder verlorenen Daten kann ein gut gestaltetes Schema dabei helfen, den ursprünglichen Zustand einer Datenbank wiederherzustellen und die Datenintegrität aufrechtzuerhalten.

  1. Datenanalyse und Berichterstattung

Dank des strukturierten Formats, das Datenbankschemata bieten, werden die Datenanalyse und die Berichterstellung einfacher. In Data Warehousing, Schemata helfen dabei, die Struktur von zu definieren Datamarts und Lagern und helfen bei komplexen Abfragen und Aggregationen, die für Business-Intelligence-Aufgaben erforderlich sind.

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Was ist Datenbankschemadesign? 

Beim Entwurf eines Datenbankschemas wird eine Gliederung oder ein Plan erstellt, der definiert, wie Daten in einer Datenbank gespeichert, abgerufen und verwaltet werden. Dazu gehört die Angabe der Tabellen, ihrer Felder, Datentypen, Beziehungen, Einschränkungen und anderer Merkmale, die bestimmen, wie Daten in der Datenbank gespeichert, abgerufen und verwendet werden.

Ein Datenbankschemadiagramm kann entweder visuell oder logisch sein. Dies sind die am häufigsten verwendeten Datenbankschemadesigns:

Relationales Modell

  • Ein relationales Modell ordnet Daten auch wie ein flaches Modell in Zeilen und Spalten in Tabellen an. Sie können jedoch Beziehungen zwischen Entitäten in einem relationalen Modell anzeigen.
  • Betrachten Sie als Beispiel eine Tabelle mit Studentendatensätzen. Jede Zeile kann einen einzelnen Schüler darstellen und jede Spalte kann ein Attribut enthalten, wie unten dargestellt:

Schülerdaten in einer Tabelle angeordnet.

Hierarchisches Modell 

  • Ein Datenbankschema, das einem hierarchischen Modell folgt, weist baumartige Strukturen auf, wobei untergeordnete Knoten an übergeordnete Knoten angehängt sind.
  • Ein solches Modell hilft beim Speichern verschachtelter Daten, also einer Datenstruktur mit einer oder mehreren Strukturen identischen oder unterschiedlichen Typs.
  • Beispielsweise kann ein Datensatz, der Familien in einer Nachbarschaft auflistet, die Namen der Eltern im übergeordneten Knoten und die Namen der Kinder in den untergeordneten Knoten enthalten. Ein Eintrag in einem solchen Datensatz könnte wie folgt aussehen:

In einem hierarchischen Modell dargestellte Daten.

Flaches Modell 

  • Ein flaches Modell ordnet Daten einfacher an, normalerweise in einem ein- oder zweidimensionalen Array.
  • Dieses Modell eignet sich am besten für einfache Daten ohne komplexe Beziehungen, die tabellarisch angeordnet werden können.
  • Eine Tabellenkalkulation ist ein hervorragendes Beispiel für ein flaches Modell, da sie Daten einfach in Zeilen und Spalten anordnet. Als weiteres Beispiel sehen einfache Daten (Zahlen 1–100), tabellarisch angeordnet, so aus:

Daten tabellarisch in einem flachen Modell angeordnet.

Sternschema 

  • A Star-Datenbankschema sortiert Daten nach „Dimensionen“ und „Fakten“.
  • Eine Dimensionstabelle enthält beschreibende Daten, während eine Faktentabelle einen numerischen Wert hat, wie unten gezeigt:

Eine Faktentabelle in einem Sternschema.

Dimensionstabelle in einem Sternschema

Hier

  • Die Faktentabelle „Umsätze“ enthält numerische Kennzahlen, wie z. B. Verkaufsbeträge und die Fremdschlüssel zu zugehörigen Dimensionstabellen.
  • Die Dimensionstabellen enthalten beschreibende Attribute im Zusammenhang mit den Kennzahlen.
    • „Datumsdimension“ enthält Informationen zu Datumsangaben.
    • „Produktdimension“ enthält Informationen zu Produkten
    • „Kundendimension“ umfasst Informationen über Kunden
  • Die Fakten- und Dimensionstabellen werden über Fremdschlüsselbeziehungen verbunden.

Schneeflockenschema

  • In einem Snowflake-Schema stellt jede Tabelle normalerweise ein eindimensionales Attribut dar.
  • Ein Snowflake-Datenbankschema bietet eine logische Darstellung der Daten.
  • Dimensionstabellen werden normalisiert/in mehrere zusammengehörige Tabellen unterteilt, von denen jede eine Teilmenge der Attribute enthält.
  • Beziehungen zwischen Dimensionstabellen bilden eine Hierarchie, wobei jede Ebene der Hierarchie eine separate Tabelle darstellt.

Faktentabelle in einem Snowflake-Schema.

Dimensionstabellen in einem Snowflake-Schema.

Beachten Sie, dass das Schneeflockenschema einen stärker normalisierten Ansatz hat als das Sternschema. Dieser Ansatz kann Speicherplatz sparen und die Datenintegrität verbessern, führt jedoch zu vergleichsweise komplexeren Abfragen.

In diesem Beispiel:

  • Die Faktentabelle „Umsatz“ ist hierarchisch mit mehreren Dimensionstabellen verbunden – Datumsdimension, Produktdimension und Kundendimension.
  • Jede Dimensionstabelle kann weiter normalisiert werden, wodurch eine schneeflockenartige Struktur mit Zweigen entsteht, die mit zusätzlichen Tabellen verbunden sind, wie unten dargestellt:

Visuelle Darstellung von Daten in einem Snowflake-Schema.

In dieser Struktur

  • Im Zentrum des Schemas steht die Faktentabelle „Umsatz“.
  • Jede Dimensionstabelle stellt über ihre jeweiligen Fremdschlüssel eine Verbindung zum Fakt her.

Dies ist ein relativ einfaches Beispiel für ein Schneeflockenschema. Je mehr Tabellen von den Dimensionen ausgehen, desto komplexer wird das Schema.

Netzwerkmodell

  • Das Netzwerkdatenbankschema organisiert Daten in Mengen und Beziehungen, was eine komplexe Vernetzung zwischen Daten und verschiedenen Datenpunkten ermöglicht.
  • Diese Struktur ist ideal, wenn Sie Viele-zu-Viele-Beziehungen modellieren möchten.
  • Dieses Schema orientiert sich eng an realen Anwendungsfällen, in denen Sie mehrere Beziehungen zwischen mehreren Entitäten finden können, wie im folgenden Beispiel zu sehen ist:

Daten in einem Netzwerkdatenbankschema.

Tabellen in einem Netzwerkdatenbankschema.

Zu den Entitäten in diesem Szenario gehören:

  • Der Mitarbeitersatz enthält Mitarbeiterdatensätze mit jeweils einer eindeutigen Mitarbeiter-ID und einem eindeutigen Mitarbeiternamen.
  • Der Satz „Abteilungen“ enthält Abteilungsdatensätze mit jeweils einer eindeutigen Abteilungs-ID und einem eindeutigen Abteilungsnamen.
  • Der Projektsatz enthält Projektdatensätze, denen jeweils eine eindeutige Projekt-ID und ein eindeutiger Projektname zugewiesen sind.

Ebenso

  • Die Works_In-Tabelle stellt Viele-zu-Viele-Beziehungen zwischen den Mitarbeitern und Abteilungen dar und zeigt, in welchen Abteilungen die Mitarbeiter arbeiten.
  • Die Tabelle „Verwaltet“ enthält viele-zu-viele-Beziehungen zwischen Projekten und Abteilungen und zeigt, welche Projekte von welcher Abteilung verwaltet werden.

Vorteile von Datenbankschemata

Ein Datenbankschema bietet mehrere Vorteile:

1. Gewährleistung der Datenintegrität

Beim Entwerfen eines Datenbankschemas können Sie Primär- und Fremdschlüssel sowie andere Einschränkungen konfigurieren, um Beziehungen zwischen Tabellen zu definieren und die referenzielle Integrität eindeutig sicherzustellen. Beispielsweise verweist in einer relationalen Datenbank der Primärschlüssel einer Tabelle auf den Fremdschlüssel einer anderen Tabelle, sodass die zugehörigen Daten tabellenübergreifend konsistent bleiben.

Primärschlüssel garantieren außerdem, dass jeder Datensatz in einer Tabelle eindeutig identifizierbar ist, wodurch die Datenduplizierung minimiert wird.

In ähnlicher Weise sorgen Prüfeinschränkungen dafür, dass die Datenwerte den angegebenen Bedingungen entsprechen, und verhindern so eine falsche Dateneingabe. Bei der Anwendung auf Pflichtfelder können Einschränkungen dabei helfen, die Vollständigkeit der Daten sicherzustellen, indem sie die Bereitstellung wesentlicher Daten vorschreiben.

Mit diesen Schlüsseln und Einschränkungen gibt ein Datenbankschema den in jeder Spalte zulässigen Datentyp (z. B. ob es sich um eine Ganzzahl, eine Zeichenfolge oder einen anderen Datentyp handelt) und das erwartete Format (z. B. Datumsformat, Anzahl der Dezimalstellen usw.) an .).

Diese Regeln minimieren die Fehlerwahrscheinlichkeit bei der Eingabe von Daten in die relevanten Tabellen, wodurch die Datenintegrität gewahrt bleibt und der Datenbank eine konsistente Struktur verliehen wird.

  1. Schnellerer Datenabruf

Gut gestaltete Schemata definieren Beziehungen zwischen Datenbanktabellen, optimieren Abfragen und verbessern die Leistung auf verschiedene Weise:

  • Durch das Konfigurieren von Fremdschlüsseln kann eine Datenbank ermitteln, wie eine Tabelle mit einer anderen verknüpft ist. Die Datenbank verwendet dann Fremdschlüssel, um kritische Werte zu suchen und abzugleichen, anstatt ganze Tabellen zu scannen.
  • Der Datenbankabfrageoptimierer kann die im Schema definierten Beziehungen verwenden, um effizientere Ausführungspläne zu erstellen. Der Optimierer verwendet außerdem klar definierte Beziehungen, um die richtigen Datenabrufmethoden zu bestimmen, beispielsweise die Reihenfolge der Tabellenverknüpfungen und die zu verwendenden Indizes.
  • Beziehungen werden verwendet, um Ansichten zu konfigurieren, die die Ergebnisse aufwändiger Verknüpfungen vorab berechnen und speichern können. Dieser Prozess erstellt gebrauchsfertige Datensätze, minimiert die Notwendigkeit sich wiederholender Berechnungen und beschleunigt Lesevorgänge.
  1. Verbesserung der Sicherheit

Beim Entwerfen eines Datenbankschemas können Sie Berechtigungen und Zugriffsebenen für verschiedene Rollen oder Benutzer integrieren. Diese Idee beschränkt den Zugriff auf sensible Daten nur auf autorisierte Benutzer. Es verringert auch das Risiko von Verstößen und Missbrauch.

  1. Bietet Skalierbarkeit

Skalierbarkeit ist eines der Kennzeichen eines korrekt entworfenen Schemas. Datenbankschemata werden unter Berücksichtigung der Skalierbarkeit erstellt, um wachsenden Datenanforderungen und steigenden Datenmengen gerecht zu werden.

Sie können neue Beziehungen, Tabellen und Spalten in das Schema einfügen, ohne die Funktionalität zu beeinträchtigen.

  1. Vereinfachte Updates

Ein klares Datenbankschema-Design vereinfacht Datenaktualisierungen und andere Datenbankverwaltungsprozesse wie Schemaänderungen, Sicherungen, Leistungsoptimierung und Datenintegritätsprüfungen. Sie können schnell bestimmen, welche Spalten oder Tabellen aktualisiert oder geändert werden müssen, während der Prozess Ihren Datenintegritätsregeln entspricht.

  1. Verbesserte Interoperabilität

Ein standardisiertes Schema erleichtert die Interoperabilität zwischen verschiedenen Anwendungen und Systemen in einer Organisation.

Reibungslos, problemlos Datenintegration zwischen unterschiedlichen Systemen ist insbesondere für datengesteuerte Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Durch die verbesserte Interoperabilität wird sichergestellt, dass jeder mit der aktuellsten Version seiner benötigten Daten arbeitet.

Praxisbeispiele

Das Befolgen dieser Best Practices stellt dies sicher Ur datTabsDas Schema funktioniert wie folgt beabsichtigt: 

1. Verstehen Sie Ihre Anforderungen

Beginnen Sie damit, Ihre Anforderungen und Ziele zu skizzieren. Diese können je nach Ihrem Geschäftsmodell, den Anwendungen der Datenbank und den darin gespeicherten und verwalteten Daten variieren.

Durch die frühzeitige Klärung von Zielen und Anwendungen können Sie ein Schema erstellen, das Ihren Anforderungen entspricht. Darüber hinaus ermöglicht es Ingenieuren, Analysten und anderen technischen Beteiligten, sicher mit Daten zu arbeiten.

2. Befolgen Sie die richtigen Namenskonventionen

Ihre Namenskonventionen können sich auf die Leistung und Qualität von Datenbankabfragen auswirken. Hier sind einige Tipps, die Sie beachten sollten:

  • Halten Sie Spalten- und Tabellennamen kurz, da längere Namen mehr Speicherplatz beanspruchen. Einfachere, prägnante Namen funktionieren am besten – zum Beispiel „StockItems“ anstelle von „ItemsinStock“.
  • Vermeiden Sie Anführungszeichen, Leerzeichen, Bindestriche oder andere Sonderzeichen. Diese können den Abfragevorgang erschweren oder zu Fehlern und ungültiger Kommunikation führen.
  • Geben Sie beim Benennen von Spalten Datentypen an und stellen Sie sicher, dass der von Ihnen ausgewählte Datentyp den gesamten Wertebereich für den entsprechenden Datensatz unterstützt.
  • Rechtschreibprüfung und Korrekturlesen bei der Angabe von Feldnamen. Wenn sie nicht korrigiert werden, können Tippfehler und Fehler in den Feldnamen später zu Fehlern führen.

3. ichImplementierung von Zugriffskontroll- und Authentifizierungsmaßnahmen

Sie können Datenschutzverletzungen und -missbrauch reduzieren, indem Sie Datensicherheits- und Schutzmaßnahmen implementieren. Die Zugriffskontrolle ist eine zuverlässige Technik, aber denken Sie auch darüber nach, Folgendes in Ihr Datenbankschema zu integrieren:

  • Verschiedene Arten von Authentifizierungen.
  • Registrierungspflicht für neue Benutzer (d. h. keine „Gastbenutzer“).
  • Verschlüsselungs- oder Hashing-Techniken als zusätzlicher Schutz für Spalten mit vertraulichen Informationen.

4. Dokumentation pflegen

Datenbankentwickler, Programmierer und Analysten sind die Hauptbenutzer Ihrer Datenbank. Möglicherweise möchten Sie jedoch Daten mit anderen Geschäftsbeteiligten, einschließlich nichttechnischem Personal, teilen. Durch die Pflege einer ordnungsgemäßen Dokumentation zum Datenbankschema-Design können Sie dies problemlos tun.

5. Balance zwischen Normalisierung und Abfrageoptimierung

Zu den alltäglichen Datenbankvorgängen – insbesondere im Zusammenhang mit Transaktionen – gehören Aktualisierungen, Einfügungen und Löschungen. Dies kann im Laufe der Zeit zu inkonsistenten oder redundanten Daten führen, was zu Inkonsistenzen und Diskrepanzen führt. Wenn Ihre Datenbank beispielsweise an zwei Standorten denselben Datensatz enthält, wird möglicherweise nur ein Datensatz aktualisiert, der andere jedoch nicht. Durch die Normalisierung wird dies verhindert, indem Entitäten definiert werden, sodass keine doppelten Datensätze in Ihrer Datenbank vorhanden sind.

Sie müssen jedoch ein Gleichgewicht zwischen Normalisierung und Optimierung der Abfrageleistung finden. Eine übermäßige Normalisierung umfasst viele Tabellen und Verknüpfungen, was zu komplexen Schemata führt und die Abfrageleistung beeinträchtigt.

6. Richten Sie eindeutige Primärschlüssel ein

Richten Sie für jede Tabelle in Ihrer Datenbank einen eindeutigen Primärschlüssel ein, der als Identifikator für Zeilen dient. Analysten verwenden diesen Primärschlüssel, um die Beziehungen Ihres Datenmodells und Ihrer Tabellen untereinander zu bewerten.

Der Primärschlüssel minimiert außerdem das Auftreten doppelter Zeilen, erhöht die Datenintegrität und verringert potenzielle Anwendungsfehler.

7. Sorgen Sie für Flexibilität

Das Design Ihres Datenbankschemas sollte flexibel genug sein, um zukünftige Änderungen zu berücksichtigen. Durch die Priorisierung der Flexibilität wird sichergestellt, dass Ihr Datenbankschema-Design mit der Entwicklung Ihrer Datenanforderungen Schritt halten kann.

DatTabse Schema-Design mit SQL 

Beim Datenbankdesign mithilfe von SQL werden die Beziehungen und Tabellen in einer Datenbank mithilfe bestimmter Prinzipien und Schritte manuell strukturiert. Schauen wir uns als Beispiel einen Online-Lebensmittellieferdienst an, um ein einfaches Datenbankschema zu entwerfen:

1. Identifizieren die Anforderungen

Bevor Sie das Schema entwerfen, müssen Sie die Anforderungen festlegen. In diesem Szenario muss der Online-Lebensmittellieferdienst in erster Linie Informationen zu Produkten, Kategorien, Kunden und Bestellungen speichern. Zweitens müssen Kundenbestellungen verfolgt werden.

2. Entity-Relationship-Diagramm

Ein einfaches Entity-Relationship-Diagramm (ERD) für dieses Unternehmen sieht wie folgt aus: 

Entity-Relationship-Diagramm.

3. Normalisierung

Die ERD ist hier bereits relativ normalisiert. In Fällen, in denen dies nicht der Fall ist, zerlegt der Normalisierungsprozess größere Tabellen in kleinere, um sicherzustellen, dass jede Tabelle eine einzelne logische Einheit darstellt und Daten effizient und ohne Redundanz speichert.

4. Definieren der Tabellen

Nächstes du wirst Sie müssen die Tabellen mit SQL definieren: 

Definieren von Tabellen mit SQL.

5. Definieren von Spalten und Datentypen

Wenn die Spalten noch nicht definiert sind und die entsprechenden Datentypen für jede Tabelle nicht angegeben sind, müssen Sie zunächst die Art der Daten verstehen, die Sie in jeder Spalte speichern. Zweitens wählen Sie den am besten geeigneten Datentyp aus, um diese Daten darzustellen und gleichzeitig die Datenintegrität sicherzustellen.

6. Definieren von Primär- und Fremdschlüsseln

Jede Tabelle sollte über klar definierte Primär- und Fremdschlüssel verfügen, damit Sie Datensätze eindeutig identifizieren und Beziehungen zwischen den Tabellen herstellen können.

7. Einschränkungen hinzufügen

Bei Bedarf können Sie in dieser Phase zusätzliche Einschränkungen hinzufügen, z. B. Standardwerte oder eindeutige Einschränkungen. Diese Einschränkungen gewährleisten Datenqualität, Integrität und Konsistenz und setzen Geschäftsregeln und -anforderungen durch.

8. Indizes erstellen

Sie können abhängig von Ihren Abfragemustern Indizes für die Spalten erstellen, die Sie häufig in Suchvorgängen verwenden.

Beachten Sie, dass mit den oben genannten Schritten ein grundlegendes hypothetisches Geschäftsschema erstellt wird. Die Komplexität des Schemas und die Schwierigkeit, es manuell zu entwerfen, nehmen zu, wenn Ihr Unternehmen wächst und Ihre Anforderungen vielfältiger werden.

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Das manuelle Erstellen eines Datenbankschemas kann eine lange und komplizierte Aufgabe sein – aber Astera vereinfacht es erheblich. Sie können die Erstellung und Ausführung von DDL/Diff-Skripten vollständig automatisieren oder haben Astera Erstellen Sie es für Sie, damit Sie es manuell ausführen können.

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Zusammenfassung

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