Die Bedeutung der Datenbankmodellierung verstehen
Datenbankmodellierung ist ein entscheidender Aspekt, der vor Beginn eines Projekts oder einer Geschäftstätigkeit Berücksichtigung finden sollte. Der Grund dafür liegt auf der Hand: Jede Softwarelösung oder jedes System baut auf einer Datenmodellierung auf, die wiederum in einem Data Warehouse ihre Grundlage hat.
Nehmen wir beispielsweise ein Einzelhandelsunternehmen, das mit Hunderten von Produkten handelt. Täglich werden Waren angekauft und verkauft. Daher ist es essenziell, dass das Unternehmen einen strukturierten Umgang mit den Daten über diese Produkte und die Kunden, die sie erwerben, pflegt.
Ein System, das in der Lage ist, diese Informationen auf eine für das Unternehmen sinnvolle und organisierte Weise zu verwalten, ist unerlässlich. Hier kommt die Modellierung ins Spiel, als eine unterstützende Basis für alle Operationen.
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Was genau ist Datenmodellierung?
Unter Datenmodellierung versteht man den Prozess der Strukturierung und Organisation von Daten, um sie in einer Datenbank effizient und ohne Probleme verarbeiten zu können. Das Hauptziel ist es, eine Sammlung ungeordneter Informationen in ein systematisches und übersichtliches Format zu bringen, um die nachfolgende Analyse und Verarbeitung zu optimieren.
Die Datenmodellierung wird in Verbindung mit einem Datenbankmanagementsystem verwendet, das die Funktion hat, Informationen in einer Datenbank zu speichern, zu verändern und daraus zu extrahieren. Die Modellierung selbst ist jedoch von diesem Manager abhängig, der für die Verwaltung aller erforderlichen Operationen verantwortlich ist.
Die Phasen der Datenmodellierung
Ähnlich wie beim Bau eines Gebäudes, beginnt die Entwicklung von Software oder Anwendungen mit der Erstellung eines Fundaments. Die Datenmodellierung folgt einem ähnlichen Drehbuch, das sich in der Regel in drei Phasen gliedert:
1. Konzeptionelle Datenmodellierung
Diese Phase umfasst ein theoretisches Modell zur Darstellung eines Modellierungsschemas. Es wird vorwiegend in der Frühphase eines Projekts verwendet, um den Rahmen der auszuführenden Arbeiten zu definieren. Ein Datenarchitekt leitet die konzeptionelle Datenmodellierung und gibt einen Überblick über die wichtigsten Konzepte der zu verarbeitenden Daten.
2. Logische Datenmodellierung
Diese Phase geht über das konzeptionelle Datenmodell hinaus und definiert Attribute, Beziehungen und Kardinalitäten. Dies verleiht dem erstellten Design mehr Kontext und liefert spezifische Details, die das jeweilige Thema präziser angehen.
3. Physische Datenmodellierung
Die physische Datenmodellierung bildet die letzte Phase des Prozesses. Hier wird das physische Datenmodell erstellt, das auf den in der konzeptionellen und logischen Phase erstellten Modellen aufbaut. Es werden alle Elemente des endgültigen Schemas, wie Tabellen, Spalten, Datentypen, Ansichten, Einschränkungen und Datenbankprozesse, berücksichtigt.
Die Wichtigkeit der Datenmodellierung
Ohne Datenmodellierung wäre die Programmierung kaum möglich, da logische Beziehungen fehlen würden. Man kann es mit einem Kleiderschrank vergleichen, in dem jedes Kleidungsstück oder jeder Gegenstand einen definierten Platz hat, der seinen Eigenschaften entspricht. Socken sind beispielsweise in Schubladen untergebracht, während Mäntel an Bügeln aufgehängt werden.
Die Datenmodellierung ist daher so wichtig, weil sie Dingen einen Sinn gibt, die sonst keinen Zweck hätten. Sie ist von grundlegender Bedeutung, um Ordnung zu schaffen und hilft bei der Organisation von Aufgaben und Entscheidungsprozessen.
Hier sind einige Vorteile der Datenmodellierung aufgeführt:
- Ermöglicht eine klare und verständliche Visualisierung von Informationen.
- Organisierte Daten können einer Qualitätskontrolle unterzogen werden, um Fehler zu vermeiden.
- Ermöglicht die Strukturierung und Organisation von Daten in einer präzisen Reihenfolge.
- Hilft bei der Identifizierung von doppelten oder unnötigen Daten.
- Zeigt an, ob bestimmte Daten im Modell fehlen.
- Bietet Fachleuten eine solide Basis für die Erstellung und Bearbeitung von Datenbanken.
- Stellt die Konsistenz des Systemdesigns sicher.
- Sorgt für eine sinnvolle Strukturierung der umfangreichen Daten aus verschiedenen Quellen.
- Optimiert die Kommunikation zwischen Entwicklern und Business-Intelligence-Systemen.
- Ermöglicht den Entwurf hochwertiger Datenbanken für bessere Anwendungen.
Nachdem wir geklärt haben, was Datenmodellierung ist, werfen wir einen Blick auf einige der besten Werkzeuge für diese Aufgabe.
SqlDBM
SqlDBM ist ein beliebtes webbasiertes Datenmodellierungstool, das SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake und Amazon Redshift unterstützt. Es bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und verschiedene Ansichtsmodi, die es ermöglichen, sich auf bestimmte Bereiche des Modells zu konzentrieren.
SqlDBM bietet Funktionen wie ALTER-Skripte, Teamarbeit, Datenbank- und Data-Warehouse-Konvertierung, automatisches Layout und zahlreiche Exportoptionen, darunter SQL und Dokumentation. Es gibt auch eine kostenlose Version für ein Projekt.
DBDesigner
DBDesigner ist ein weiteres webbasiertes Tool, das in Java geschrieben ist und sich durch seine einfache Benutzeroberfläche auszeichnet. Es unterstützt die meisten gängigen Datenbanken und bietet sowohl Forward- als auch Reverse-Engineering-Funktionen sowie verschiedene Exportoptionen, darunter SQL-Export.
DBDesigner ist in über 25 Sprachen verfügbar und bietet zudem Funktionen für Teamarbeit, öffentliche Freigabe und Projektmanagement. Es gibt eine kostenlose Version sowie kostenlose Testversionen für die kostenpflichtigen Pläne.
Navicat Datenmodellierer
Navicat ist ein renommiertes Datenmodellierungstool, das alle drei Ebenen der Datenmodellierung unterstützt. Es ist kompatibel mit den gängigsten Datenbanken und den Notationen Crow’s Foot, IDEF1x und UML. Navicat bietet sowohl Forward- als auch Reverse-Engineering-Funktionen sowie Vergleichs- und Synchronisierungsoptionen.
Die Export-SQL-Funktion vereinfacht die Generierung einzelner Modellteile. Das Tool unterstützt auch PAM- und GSSAPI-Authentifizierung und bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion mit allen Funktionen.
Toad Data Modeler
Toad ist ein plattformübergreifendes Tool, das über 20 verschiedene Plattformen unterstützt. Es ist ein unkompliziertes Tool für logische und physische Modellierung und bietet Funktionen wie detaillierte Berichterstellung, Modellanpassung und Reverse-Engineering.
Toad bietet auch einfache Migrations- und Synchronisationsfunktionen mit ALTER-Skripten. Es ist auch eine kostenlose Testversion verfügbar.
Idera ER
Idera ER ist ein Tool für die Modellierung von Unternehmensdaten, das neben großen Datenbanken auch Big-Data- und Business-Intelligence-Datentypen unterstützt. Es bietet erweiterte bidirektionale Vergleiche, Reverse- und Forward-Engineering-Optionen und unterstützt die Erstellung von Geschäftsprozessen nach BPMN 2.0.
Idera unterstützt neben UML und XML auch QVT und OCL und bietet weitere Funktionen wie agiles Änderungsmanagement, Unternehmensglossar und Teamarbeit. Es gibt auch Testversionen auf Anfrage.
Vertabelo
Vertabelo ist ein webbasiertes Tool, das die gängigsten Datenbanken unterstützt und eine Option für die Zusammenarbeit auf Zugriffsebene bietet. Es bietet Reverse-Engineering, automatisches Diagrammlayout, XML-Export/-Import und SQL-Vorschau. Vertabelo verfügt auch über eine visuelle Suchoption, die die Datenmodellierung vereinfacht.
DeZign
DeZign, von Datanamic, ist ein benutzerfreundliches Tool, das über 15 Datenbanken, wie Oracle, MS SQL, MySQL und PostgreSQL, unterstützt. Es bietet sowohl Forward- als auch Reverse-Engineering und ermöglicht die Zusammenarbeit an Datenmodellen. DeZign bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion.
Moon Modeler
Datensen’s Moon Modeler wurde speziell für die Modellierung von Datenbanken wie MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB und SQLite entwickelt. Es ermöglicht den Import von GraphQL-Schemas und bietet weitere Funktionen wie HTML-Berichte, Reverse-Engineering und Kollaborationsoptionen. Es gibt auch hier eine 14-tägige kostenlose Testversion.
Zusammenfassung
Datenmodellierungstools machen die Datenmodellierung wesentlich einfacher und in vielen Fällen ist keine umfangreiche Programmierung erforderlich. Bei der Auswahl eines Datenmodellierungstools sollte man jedoch auf Kriterien wie Datenbankunterstützung, Plattformen, Budget und vor allem die eigenen Bedürfnisse achten.
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