Данные для построения диаграмм: Создание диаграммы от начала до конца

Что такое диаграмма потоков данных? Примеры, символы и варианты использования

Диаграмма потоков данных — это визуальное представление перемещения данных в пределах процесса или системы. Такие диаграммы помогают совершенствовать внутренние процессы и системы и определять правильный путь для ключевых разделов вашего бизнеса.

50M пользователей по всему миру доверяют Miro

Что такое диаграмма потоков данных?

Диаграмма потоков данных отображает последовательность данных, акторов и этапов в пределах процесса или системы. Для ее построения используется набор специальных символов, каждый из которых представляет разные этапы и лица, необходимые для надлежащего выполнения процесса. Такая диаграмма может быть простой или сложной — в зависимости от представляемой системы, но самым простым способом ее создания является использование конструктора диаграмм потоков данных. Диаграммы потоков данных чаще всего используются для наглядного представления потоков данных в информационных системах компаний. В представленном ниже примере диаграммы потоков данных показано, что подобные диаграммы иллюстрируют процесс обработки данных в системе с использованием набора входных и выходных переменных.

Как подсказывает название, диаграммы потоков данных предназначены для графического представления данных и информации. Это отличает их от диаграмм рабочего процесса или блок-схем процесса, которые могут отображать любой другой процесс или систему в компании. Совет: отличить блок-схему процесса и диаграмму потоков данных можно, обратив внимание на назначение стрелок. Стрелки на блок-схеме процесса указывают на последовательность событий, тогда как стрелки на диаграмме потоков данных — на перемещение данных. Диаграммы потоков данных помогают компаниям и предпринимателям понять, откуда поступают данные, как они обрабатываются в системе и куда передаются после обработки.

Преимущества диаграмм потоков данных

Диаграмма потоков данных представляет собой графическое отображение функций и процессов в системе, что помогает понять принципы сбора, хранения и обработки информации. Такое наглядное представление является отличным коммуникационным инструментом, который пользователь и разработчик системы могут использовать для обмена мнениями. Вот более подробное описание некоторых преимуществ диаграмм потоков данных.

Определение границ

Построение диаграммы потоков данных помогает описать и разметить границы в системе. Без диаграммы потоков данных компании может быть сложно понять, где начинается и заканчивается система. Определение конкретных границ позволяет четко очертить систему.

Улучшение обмена информацией

Схема потоков данных облегчает графическую коммуникацию между разработчиками и пользователями системы. Это может помочь инженерам и разработчикам понять потребности и запросы пользователя.

Эффективный инструмент визуализации

Представление сложной структуры данных в виде простой диаграммы потоков данных упрощает интерпретацию схемы. Диаграммы потоков данных помогают командам визуализировать данные и этапы программно-системных процессов. Визуализация крайне важна для понятного объяснения и лучшего запоминания процессов.

Представление логики

Диаграммы потоков данных отражают логику перемещения данных внутри системы. Без логического обоснования и понимания участники проекта, не обладающие техническими знаниями, могут не понимать, как входные данные становятся выходными данными.

Символика диаграмм потоков данных

Существует набор стандартизованных символов для иллюстрации компонентов диаграммы потоков данных. Использование этих единых условных обозначений позволяет всем членам команды без труда читать и понимать любые такие диаграммы.

Внешний объект

Внешние объекты — это акторы, источники, приемники и ограничители. Эти существующие за пределами системы компоненты отправляют данные в систему или получают их из нее. Как правило, внешние объекты — это источники и пункты назначения входных и выходных данных системы.

Процесс

Компонент «процесс» — это то, что преобразует поступающие данные в пригодные для использования выходные данные.

Хранилище данных

Компонент «хранилище данных» — это то, что обеспечивает хранение данных в системе. Как правило, эти компоненты представляются в виде файлов.

Потоки данных

Компоненты «потоки данных» — это пути, по которым данные перемещаются в системе. На диаграмме эти компоненты, как правило, представляются в виде стрелок и соединительных линий.

Диаграммы потоков данных и UML

Прежде чем рассмотреть типы диаграмм потоков данных, давайте поговорим о том, как эти диаграммы соотносятся с миром унифицированного языка моделирования (UML). Диаграммы UML и диаграммы потоков данных выглядят подобными друг другу, однако между ними есть ряд ключевых отличий. UML — это язык моделирования, используемый в разработке объектно-ориентированного программного обеспечения. Так, разработчики программного обеспечения используют язык UML для подробного описания процесса и разъяснения того, как выполняется разработка программного обеспечения. Существует 14 официальных типов диаграмм UML.

Диаграммы потоков данных, с другой стороны, отображают перемещение данных внутри системы. Они могут напоминать диаграммы UML, однако не служат для подробного описания программной логики. При использовании UML диаграмма деятельности может быть более полезной по сравнению с диаграммой потоков данных. Это обусловлено тем, что диаграмма потоков данных — это графическое представление перемещения данных в пределах системы. В шаблоне UML-диаграммы деятельности последовательность действий отображается аналогично пути перемещения данных в системе.

Уровни диаграмм потоков данных

Диаграммы потоков данных имеют многоуровневую организацию. Каждый уровень диаграммы уходит глубже и становится более сложным, поскольку отражает конкретный фрагмент системы или данных. Уровни диаграммы потоков данных обычно обозначаются от Уровня 0 до Уровня 2, а в некоторых особенно сложных системах диаграмма может уходить на еще более низкий Уровень 3. Уровень детализации, который вы хотите проанализировать, определяет глубину диаграммы.

Уровень 0 диаграммы потоков данных

Уровень 0 обычно является контекстным уровнем диаграммы потоков данных. Это диаграмма отражает общую картину и не содержит какой-либо конкретной части системы. Уровень 0 представляет собой простую схему потоков данных, используемую для формирования общего представления о системе, размещения ее в контексте и отображения единственного процесса высокого уровня.

Уровень 1 диаграммы потоков данных

Уровень 1 предполагает более высокую степень детализации и специализации схемы. На Уровне 1 обозначаются основные функции в рамках процесса или системы. Именно на Уровне 1 диаграммы потоков данных конкретные разделы обзорного Уровня 0 начинают детализироваться и поясняться.

Уровень 2 диаграммы потоков данных

Уровень 2 уходит еще глубже: его используют для отображения и анализа конкретных разделов диаграммы Уровня 1. Чем ниже уровни, тем больше текстовой информации появляется на диаграмме. По этой причине многие разработчики систем предпочитают не уходить ниже Уровня 2. Однако в случае некоторых очень сложных систем может возникнуть необходимость углубиться еще на один или два уровня.

Типы диаграмм потоков данных

Диаграммы потоков данных делятся на две категории в зависимости от типа визуализируемых потоков. Диаграмма потоков данных может быть логической либо физической. Каждый подтип имеет свое назначение и свои преимущества.

Логическая диаграмма потоков данных

Логические диаграммы потоков данных в большей степени обращены на деятельность и процессы внутри компании. Они отвечают на вопрос «Что?» и представляют его графически. Логические диаграммы потоков данных демонстрируют, чем занимается компания, что она предоставляет и к чему стремится. Они описывают деловые мероприятия, а также информацию и данные, необходимые для проведения этих мероприятий. Логическая диаграмма потоков данных полезна тем, что отображает деловой процесс. Она помогает понять типы имеющихся и желаемых функциональных возможностей компании.

Физическая диаграмма потоков данных

Физическая диаграмма потоков данных графически представляет реализацию бизнес-систем. В противоположность вопросу «Что?», она отвечает на вопрос «Как?». Физическая диаграмма показывает, как данные перемещаются в пределах системы и как система функционирует. Диаграмма потоков данных этого типа включает такие элементы, как файлы, программное и аппаратное обеспечение системы. Физические и логические диаграммы потоков данных позволяют с разных сторон взглянуть на одни и те же потоки данных. Их можно использовать совместно для целостного понимания всего процесса.

Когда используются диаграммы потоков данных

Диаграммы потоков данных первоначально использовались для демонстрации потоков данных в компьютерной системе. Однако сегодня они используются на разных этапах продумывания идей и разработки в самых разных отраслях. Они особенно полезны компаниям, деятельность которых в значительной степени зависит от данных и информации. Ниже приведены примеры сфер применения диаграмм потоков данных.

Разработка программного обеспечения

Программисты используют схемы потоков данных для разработки основ и архитектуры программного обеспечения, до перехода к этапу написания кода. Такие диаграммы также полезны в качестве инструмента непрерывного системного анализа в целях оценки хода развития и внедрения усовершенствований системы.

Управление предприятием

Руководство должно полностью понимать процессы, обеспечивающие успех компании. Схемы потоков данных являются ценным инструментом планирования Agile-процессов и общего налаживания процессов внутри компании. Они могут использоваться для оптимизации повседневно используемых систем и рабочих процессов компании.

Разработка баз данных

В нашу цифровую эру почти у любого бизнеса есть онлайн-компонент, который полагается на сложную структуру базы данных, хранящей пользовательские данные. Диаграммы потоков данных помогают спланировать и разметить перемещение и хранение данных в онлайн-базах данных. В мире, где критически важны информационная безопасность и защита данных, диаграммы потоков данных помогают определить правильный путь для разработчиков и компаний.

Как создать диаграмму потоков данных

Теперь, имея представление о том, что собой представляют и где используются схемы потоков данных, можно приступать к построению собственной схемы. Ниже приведено удобное пошаговое руководство по созданию комплексной диаграммы потоков данных с помощью предлагаемого Miro шаблона диаграммы потоков данных.

Шаг 1

Начните с сортировки входных и выходных данных. Каждый процесс, который будет отражен на диаграмме, должен иметь как минимум по одному входу и выходу данных. Это обеспечит полноту диаграммы потока данных и отсутствие у нее свободных концов.

Шаг 2

Начните построение диаграммы с Уровня 0, чтобы сформировать общее представление о контексте системы. Такое общее представление позволит оценить необходимость в более подробном отображении системы на более глубоких уровнях.

Шаг 3

Перейдите на Уровень 1. На этом уровне можно добавлять детали к общей структуре. В ходе построения Уровня 1, по мере перевода внимания на отдельные системы в рамках компании, можно добавлять к структуре все больше процессов и этапов. Не забывайте о необходимости использовать описанные выше стандартизованные символы и фигуры диаграмм потоков данных.

Шаг 4

Повторяйте Шаг 3 и переходите к более глубоким уровням каждый раз, когда хотите сосредоточиться на конкретной системе или процессе. Ограничений по количеству добавляемых уровней нет. Но помните: диаграмма должна быть удобной для восприятия. Поделитесь диаграммой с членами команды и предложите им оставлять отзывы, задавать вопросы и выдвигать предложения. Miro позволяет без лишних усилий организовать совместную работу с командой на общем холсте в реальном времени.

Создайте схему потоков данных в Miro

В первый раз создание диаграммы потоков данных может показаться сложным, однако наличие шаблона значительно облегчает задачу.

Использование шаблона схемы потоков данных позволит значительно сократить трудоемкие начальные этапы разработки и планирования, чтобы можно было сосредоточиться на создании эффективно работающей диаграммы. Этот простой в использовании шаблон станет надежной основой для добавления информации о проекте и построения диаграммы. Его коммуникативные свойства, такие как возможность делиться с командой и оставлять комментарии, делает его идеальным решением для вашей компании.

Диаграмма проектирования базы данных Полное руководство и инструменты

Базы данных играют важнейшую роль в организации и сохранении данных компании, и базы данных должны надлежащим образом обслуживаться и быть спроектированы так, чтобы требовать незначительного обслуживания. Процесс проектирования модели базы данных включает в себя этапы архитектуры, программирования, установки и обслуживания.

Вы хотите создать диаграмму базы данных? Диаграммы являются наиболее эффективным инструментом для проектирования модели базы данных. Создание сложных структур данных с использованием двухфазного или бескриптового подхода может быть упрощено с помощью одного из многочисленных инструментов для создания диаграмм баз данных.

В этой статье мы обсудим схему проектирования базы данных, важность моделирования данных, процесс проектирования базы данных и его цель, а также объясним, как создать эффективный дизайн.

Что такое диаграмм////а проектирования базы данных?

Использование главных и внешних ключей для создания связей между структурами данных. Диаграммы баз данных графически изображают схемы баз данных и связи между объектами баз данных. Диаграмма базы данных может быть создана для источника данных и диаграммы. Созданные диаграммы баз данных можно сохранить в форматах UML и PNG. Внутренний формат UML был разработан специально для PhpStorm, и другие элементы его не принимают. Подумайте об использовании PNG, если вы хотите распространять готовые диаграммы баз данных.

Для получения данных, хранящихся в модели базы данных, использовалась серия процедур, известная как план действий. Вы также можете создать план действий. Существует два различных типа схем баз данных, которые поддерживает PhpStorm.

План объяснения: Результат отображается в виде комбинированного графика и таблицы на отдельной вкладке «План». Выберите опцию Показать визуализацию, чтобы создать диаграмму базы данных, показывающую процесс выполнения запроса.

Explain Plan (Raw): Отображается таблица, показывающая результат.

Основой любой эффективной диаграммы базы данных должен быть список материала, который вы хотите включить, и предполагаемые цели модели базы данных. Что мне необходимо знать?», а не «На какие столбцы или строки я должен обратить внимание в этом процессе?». Все это может быть выполнено на вашем родном языке без использования SQL. Отнеситесь к этому серьезно, так как если вы позже обнаружите, что что-то упустили, вам, как правило, придется начинать все заново. Обычно требуется много работы, чтобы добавить что-то в вашу модель базы данных.

Почему моделирование данных важно?

Любой сложный процесс разработки программного обеспечения должен начинаться с моделирования данных. Модели данных помогают программистам понять область и правильно спланировать свою работу.

Более высокое качество

Неправильное кодирование является основной причиной неудач в проектах по разработке программного обеспечения, которые в среднем проваливаются примерно в 70% случаев. Вы должны думать о данных перед разработкой приложения, так же как архитекторы думают о данных перед строительством. Проектирование базы данных помогает в устранении неполадок, позволяя взвесить варианты и выбрать оптимальную стратегию.

Экономия затрат

Модели данных позволяют создавать приложения по более низкой цене. Модели баз данных занимают менее 5-10% от плана затрат и могут сократить 65-75% от лимита стоимости, который обычно отводится на кодирование. Моделирование данных обнаруживает ошибки и упущения несколько раньше, что упрощает их исправление, а это предпочтительнее, чем исправление ошибок после документирования приложений.

Улучшенная документация

Модели баз данных обеспечивают основу для долгосрочного сопровождения, документируя ключевые идеи и технический язык. Несмотря на кадровые изменения, материал по-прежнему будет полезен для вас.

Большая прозрачность

Модели данных придают определению масштаба точку фокуса. Модель базы данных предлагает что-то конкретное, чтобы финансовые спонсоры и программисты могли прийти к консенсусу относительно конкретных особенностей программы, которые будут включены и исключены. Пользователи предприятия могут получить доступ к тому, что создают программисты, чтобы соответствовать тому, что они знают. Модели баз данных способствуют достижению согласия между потребителями и программистами.

Модели данных также способствуют жаргону и лингвистическому консенсусу. Парадигма подчеркивает выбранные фразы, чтобы облегчить их включение в компоненты приложения. Программу, которая получается в результате, проще поддерживать и расширять.

Высокая эффективность

Хорошо построенная модель базы данных часто работает быстро, часто быстрее, чем предполагалось. Принципы, заложенные в модели данных, должны быть четкими и согласованными, чтобы работать наилучшим образом. После этого модель базы данных должна быть преобразована в проект базы данных с использованием правильных принципов.

Чаще всего неправильное использование модели базы данных является ошибкой, чем неисправностью приложения базы данных (SQL Server). Когда этот вопрос решен, исполнение становится превосходным. База данных может быть понята с помощью моделирования, что позволяет оптимизировать ее для быстрой эффективности.

Попробуйте no-code платформу AppMaster

AppMaster поможет создать любое веб, мобильное или серверное приложение в 10 раз быстрее и 3 раза дешевле

Начать бесплатно

Снижение количества ошибок в приложении

Модель базы данных помогает людям прояснить идеи и устранить двусмысленность. Таким образом, сильное направление устанавливается еще до начала разработки приложения. Хотя вероятность этого меньше, программисты все равно могут допускать мелкие ошибки в процессе создания программного кода.

Процесс проектирования

Следующие шаги ведут к процессу проектирования:

• Определите цели модели базы данных
  Определите цели, которые вы хотите достичь, поскольку это поможет вам подготовиться к последующим действиям.
• Найдите и соберите необходимые данные
  Соберите все данные, которые вы можете хранить в модели базы данных. Этими данными могут быть идентификатор заказа или название товара.
• Поместите данные в табличную форму
  Отсортируйте данные по широким категориям, таким как заказы или продукты. Затем свяжите таблицу с каждой темой.
• Поместите информацию в виде столбцов
  Выберите данные, которые вы хотите включить в каждую таблицу. Каждое значение преобразуется в поле и отображается в виде столбца таблицы. Например, в таблице «Работник» могут быть поля для даты приема на работу и фамилии.
• Назовите первичные ключи
  Выберите первичный ключ для каждой таблицы. Столбец, используемый для определения каждой строки, называется первичным ключом. Номер заказа D или номер продукта — это два первичных ключа, и значение всегда должно быть связано с первичным ключом.
  Значение столбца не может быть использовано в качестве элемента первичного ключа, если оно может быть невостребованным или незнакомым. Всегда выбирайте первичный ключ, значение которого не будет меняться. Если первичный ключ изменится, это изменение должно быть отражено везде, где этот ключ используется.
• Установите связи между таблицами
  Рассмотрите каждую таблицу и определите связи между информацией в каждой таблице. Если для понимания связей требуется больше информации, добавьте столбцы в те же таблицы или создайте новые.
• Разработайте свою концепцию
  Проверьте, нет ли ошибок в вашем макете. Сделайте таблицы базы данных, затем добавьте в них несколько примеров записей данных. Проверьте статистику, чтобы узнать, можете ли вы получить необходимые результаты. При необходимости внесите изменения в дизайн.
• Используйте рекомендации по нормализации
  Проверьте правильность оформления таблиц вашей базы данных с помощью правил нормализации данных. При необходимости следует внести изменения в таблицы. Одна из ее форм запрещает сохранять производные данные из таблицы.

Анализ требований: определение назначения базы данных

Основная цель анализа требований — собрать все сведения, необходимые для создания модели базы данных, удовлетворяющей потребности компании в данных. Анализ требований преследует следующие цели:

• Установить информационные потребности базы данных в терминах примитивных объектов
• Категоризация и определение фактов об этих объектах
• Выявить и классифицировать отношения между сущностями
• Продемонстрировать виды платежей, которые будут выполняться над моделью базы данных
• Распознать руководящие принципы, которые регулируют надежность

Эти цели могут быть достигнуты путем выполнения ряда взаимосвязанных действий:

• Ознакомиться с текущей базой данных
• Необходимо провести интервью с потребителями
• Составить схему потока данных (при необходимости)
• Выяснить мнения пользователей
• Все наблюдения должны быть задокументированы

Разработчик программного обеспечения сотрудничает с конечными пользователями компании для уникального определения информационных потребностей базы данных. Существуют различные методы сбора данных, необходимых для анализа требований:

Изучение существующих документов

Определенные роли и выводы, письменные правила, должностные требования и истории являются примерами таких документов. Бумажная документация — отличный метод знакомства с компанией или действием, которое вы моделируете.

Интервьюирование конечных пользователей

Они могут включать как личные, так и групповые встречи. Постарайтесь ограничить групповые встречи не более чем пятью людьми. Постарайтесь собрать всех, кто выполняет одну и ту же роль, на одном занятии. Делайте записи во время интервью, используя доску или проекторы.

Обзор уже существующих автоматизированных систем

Изучите документацию и руководство по проектированию системы, если в компании есть процесс автоматизации. Обычно анализ требований и моделирование данных происходят одновременно. Объекты данных распознаются и классифицируются как сущности, свойства или отношения по мере сбора данных. Затем им присваиваются имена и они описываются с помощью слов, понятных конечным пользователям.

Затем для представления и анализа объектов используются диаграммы отношений сущностей. Разработчик и конечные пользователи могут оценить диаграммы базы данных отношений сущностей, чтобы убедиться в их точности и полноте. Если модель базы данных неверна, она пересматривается, что иногда требует сбора дополнительных данных. Процесс анализа и редактирования повторяется до тех пор, пока модель базы данных не будет признана точной.

Что такое схемы баз данных и экземпляры баз данных?

Система управления базами данных позволяет схемам и экземплярам баз данных взаимодействовать. Система управления базами данных гарантирует, что каждый экземпляр базы данных будет придерживаться ограничений, установленных в схеме базы данных разработчиками модели базы данных. Экземпляр базы данных — это копия модели базы данных, сделанная в определенный момент времени. В то же время схемы баз данных, как правило, статичны.

Попробуйте no-code платформу AppMaster

AppMaster поможет создать любое веб, мобильное или серверное приложение в 10 раз быстрее и 3 раза дешевле

Начать бесплатно

Структура базы данных

Модель базы данных демонстрирует следующие структурные атрибуты:

• В структуре базы данных присутствует несколько таблиц
• Каждая таблица содержит информацию об одной теме
• Данные, детализирующие тему таблицы, содержатся в полях
• Записи являются конкретными примерами темы таблицы
• Явная область первичного ключа идентифицирует каждую запись в таблицах структуры базы данных.

Пример
Следующий пример таблицы объясняет, как структурируется таблица базы данных.

Идентификатор клиента	Имя	4861%;»>Фамилия	Дата покупки
26710	Эндрю	Джобель	14-10-2022
26711	Энтони	Митчелл	15-10-2022
26712	Джими	Нишам	15-10-2022
26713	Кори	Андерсон	16-10-2022

Таблица клиентов состоит из

1. Идентификатор клиента
2. Имя
3. Фамилия
4. Дата покупки

В таблице можно найти следующие аспекты:

• Заголовок раскрывает конкретную тему таблицы: Клиент
• Фамилия, имя и дата покупки — это поля, описывающие клиентов.
• Идентификатор клиента — это первичный ключ таблицы, который идентифицирует конкретный счет.

Создание взаимосвязей

Теперь вы готовы к исследованию взаимосвязей между таблицами, которые вы создали в своей базе данных. Количество записей, которые взаимодействуют между двумя связанными таблицами, является их кардинальностью. Определив кардинальность, вы можете убедиться, что данные были правильно разделены по таблицам.

Хотя отношения между сущностями теоретически возможны, они часто попадают в одну из трех категорий:

• отношения один-к-одному
• Отношения «один-ко-многим
• отношения «многие-ко-многим».

Отношения «один на один» редко встречаются в финансовом мире, в то время как отношения между одним и многими людьми широко распространены. Отношения «многие-ко-многим» не поддерживаются в диаграммах баз данных и должны быть преобразованы в отношения «один-ко-многим». Схемы баз данных почти полностью состоят из таблиц с отношениями «один-ко-многим».

Один-к-одному

Когда ноль или одна модель сущности А может быть связана с нолем или одной моделью сущности В, и когда ноль или одна модель сущности В может быть связана с нолем или одной моделью сущности А, в схеме диаграммы базы данных существует связь один-к-одному (1:1). Например, на традиционной американской свадьбе мужчине разрешается жениться только на одной женщине; женщине также разрешается выйти замуж только за одного мужчину.

Один-ко-многим

Отношение один-ко-многим (1:N) возникает при проектировании диаграммы базы данных, когда на каждый пример сущности B приходится ноль, один или несколько случаев сущности A. Тем не менее, на каждую точку сущности B приходится ноль или один случай сущности A. Например, у ребенка один отец; у отца может быть несколько биологических детей.

Многие-ко-многим

Отношение «многие ко многим» (M: N) существует в схеме реляционной базы данных, когда для одной точки сущности B существует ноль, один или несколько случаев сущности A и ноль, один или несколько случаев сущности A для одного случая сущности B. Например, студент может записаться в несколько классов; в классе может быть несколько студентов.

SQL и UML

SQL — это стандартный язык программирования, известный как язык структурированных запросов, используемый для навигации и модификации баз данных. Вы можете использовать SQL для навигации и управления базами данных. В 1986 году Американский национальный институт стандартов и Международная организация по стандартизации признали SQL в качестве стандарта.

SQL позволяет выполнять запросы к базам данных. С помощью SQL разработчики могут получать информацию из базы данных. В любую модель базы данных можно добавлять данные с помощью SQL.

С помощью SQL можно помещать и удалять информацию из модели базы данных. Кроме того, можно создавать новые таблицы и устанавливать на них права доступа.

Другим визуальным стилем для определения больших систем, написанных в объектно-ориентированной парадигме, является унифицированный язык моделирования (UML). Сегодня UML используется менее широко, чем раньше. В наши дни он часто используется в школьных контекстах и в переписке между разработчиками программного обеспечения и их клиентами.

Попробуйте no-code платформу AppMaster

AppMaster поможет создать любое веб, мобильное или серверное приложение в 10 раз быстрее и 3 раза дешевле

Начать бесплатно

Как создать диаграмму базы данных?

• Перейдите в проводник объектов, а затем щелкните правой кнопкой мыши по каталогу Database Diagrams.
• В контекстном меню вы сможете создать новую диаграмму базы данных
• В списке Таблицы выберите необходимые таблицы, затем нажмите кнопку добавить

Топ-5 инструментов для проектирования диаграмм баз данных

Схема базы данных

Database Schema — это инструмент администрирования для программистов SQL, MongoDB, NoSQL и облачных систем. Благодаря возможности динамического проектирования вы можете создавать модели баз данных с помощью диаграмм.

Вы можете перетаскивать объекты, включая таблицы и внешние ключи, на поверхность. Ссылка на первичный ключ другой таблицы называется внешним ключом. В столбцах внешнего ключа разрешено использовать только те элементы, которые присутствуют в столбце первичного ключа, к которому они подключаются. Внешние ключи обозначаются как FK.

С помощью инструмента drag-and-drop можно создавать модели баз данных без использования кода. Кроме того, вы можете создать несколько макетов для различных компонентов схемы базы данных. Когда макет базы данных будет завершен, вы сможете загрузить его в формате HTML5 или PDF.

Особенности

• Позволяет создавать и поддерживать модели баз данных
• Использует MongoDB, NoSQL и SQL
• коллективные возможности

Плюсы:

• Работает с региональными и веб-данными
• Предоставляет встроенные средства коллективной работы
• Позволяет отлаживать схемы

Минусы:

• Требуется более длительный пробный период

Smart Draw

Вы можете использовать облачное приложение SmartDraw для динамического построения диаграмм баз данных. Для создания диаграммы базы данных достаточно импортировать двоичные данные, например, CSV-файл. После построения модель базы данных можно редактировать с помощью drag-and-drop.

Особенности

• Веб-система
• Возможность перетаскивания
• Генерирует файлы CSV

Плюсы

• Простое в использовании приложение для построения диаграмм для базы данных
• Доступно из любого браузера
• Простота создания стильных диаграмм данных

Минусы

• Не предоставляет никакой функциональности, предназначенной для баз данных

DB Designer

DB Designer — это веб-инструмент для создания диаграмм баз данных. Он обладает возможностями прямого и обратного проектирования. Он может переключать и отправлять инженерные базы данных. Вы можете отправлять данные в MySQL, PostgreSQL, MS SQL и SQLite или получать данные из MySQL, PostgreSQL и Oracle. Файлы дампа SQL также сохраняются в MS SQL. Базы данных можно экспортировать в файлы типов PDF и PNG.

Особенности

• Этот инструмент для построения диаграмм баз данных поддерживает MySQL, SQL Server, Oracle и PostgreSQL
• Импорт и экспорт баз данных

Плюсы

• Поддерживает широкий спектр форм баз данных SQL
• Возможен экспорт изображений или документов
• Помогает получить доступ к данным и мониторингу

Минусы

• Инфографика является базовой и лучше всего подходит для относительно небольших баз данных

SQL DBM

Вы можете создавать и интегрировать базы данных с помощью SQL-диаграмм и инструмента моделирования баз данных, известного как SQL DBM. Snowflake, MySQL, PostgreSQL и SQL функционируют с SQL DBM. Такие объекты базы данных, как столбцы, модули и соединения, могут быть созданы с помощью удобного графического интерфейса пользователя.

Особенности

• Предлагается бесплатная версия
• Функционирует с SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Snowflake

Плюсы

• Разработана для массовых баз данных и предприятий
• Поддерживает различные базы данных, такие как MySQL, Redshift и PostgreSQL
• Предлагает сложный пользовательский интерфейс, который использует цвет для поддержания организации

Инструмент для проектирования баз данных AppMaster

Надеетесь ли вы когда-нибудь, что кто-нибудь создаст инструмент для использования любых систем баз данных по вашему желанию? AppMaster database designer делает это возможным. Это лучший инструмент no-code для проектирования баз данных PostgreSQL. Он поможет вам решить множество задач, включая:

• Создание схем любой сложности.
• Создание любых моделей баз данных без написания SQL-скриптов
• Быстрое создание и изменение дизайна базы данных
• Оценивать и добавлять первичные ключи в модель отношений

С помощью конструктора баз данных AppMaster вы можете автоматически создать базу данных, а также автоматизировать процедуру модификации базы данных и повысить качество жизни и безопасность каждого. Хотя если ваш ручной метод был эффективен на протяжении многих лет, кто-то, скорее всего, страдает от беспокойства или тратит больше времени на отладку в результате. Сделайте так, чтобы это исчезло с помощью автоматизации.

Заключительные слова

Попробуйте использовать инструмент проектирования баз данных AppMaster, когда вы собираетесь создать свою модель базы данных. Предприятия должны изучить бизнес-данные, которые они хранят в различных источниках данных, и для получения глубокого понимания данных необходимо поместить их в хранилище данных. AppMaster — это no-code решение для конвейера данных для передачи ваших данных в соответствующее хранилище данных. Не создавая ни одной строчки кода, он упрощает процесс преобразования и передачи данных в нужное место. Начните бесплатную пробную версию прямо сейчас!

Диаграмма

— общие типы диаграмм данных

Узнать больше

Диаграмма — это визуальное представление данных. Диаграмма может передать то, что обычно представляет собой таблицу с рядами чисел на картинке. Это позволяет зрителю быстрее схватывать сравнения и тенденции легче, чем просмотр необработанных данных.

В начало

Некоторые из наиболее распространенных типов диаграмм данных включают:

Гистограмма (также называемая гистограммой) показывает различия между категориями или тенденциями во времени с помощью длины или высоты столбцов. Они могут быть показаны с помощью вертикальных или горизонтальных полос. Гистограммы имеют две оси. На одной оси показаны категории, а на другой — диапазон значений. Категории — это качественные группы, такие как типы компаний, месяцы года, продукты и т.

д. Полоса будет представлять каждую категорию, и обычно между полосами есть пробел.

Двумя наиболее распространенными формами являются вертикальные гистограммы и горизонтальные гистограммы.

Существуют еще два более сложных варианта стандартной гистограммы: гистограмма с накоплением и гистограмма с кластерами или группами.

Столбчатая диаграмма с накоплением позволяет отображать более сложные взаимосвязи между наборами данных. Панель с накоплением позволит вам разместить одну или несколько подкатегорий внутри панели, по-прежнему показывая общее количество. Очевидно, что укладка подразумевает, что подкатегории представляют собой часть целого. Например, предположим, вы хотите сравнить рост числа учащихся в определенном колледже за последнее десятилетие, но хотите провести различие между учащимися мужского и женского пола.

Кластерные или сгруппированные гистограммы похожи на гистограммы с накоплением в том, что они позволяют отображать подкатегории в дополнение к обычным категориям на диаграмме. Когда столбцы, которые вы хотите сгруппировать, слабо связаны между собой, вы определенно захотите использовать кластерное представление. Гистограммы с группировкой также полезны, когда у вас есть более 3 подкатегорий, которые являются частью целого. Если бы вы попытались сложить 4 или 6 категорий, ваш график было бы намного сложнее понять из-за всего визуального шума.

Гистограмма похожа на столбчатую диаграмму, но вместо сравнения категорий или поиска трендов во времени, каждый столбец показывает, как данные распределяются в одной категории. Каждая полоса представляет собой непрерывный диапазон данных или количество частот для конкретной точки данных. В приведенном ниже примере гистограммы показано распределение результатов тестов в классе. С первого взгляда видно, что распределение следует традиционной колоколообразной кривой.

Линейная диаграмма (также называемая линейным графиком) представляет ряд точек данных на графике и соединяет их линиями. Линейный график особенно удобен при отображении линий тренда с небольшими различиями или с линиями данных, которые пересекаются друг с другом, как показано в примере ниже.

Круговая диаграмма — это график, показывающий разбивку элементов в наборе в процентах, представляя их как части круговой диаграммы. Ключ к круговой диаграмме заключается в том, что все срезы должны равняться 100%.

Диаграмма с областями работает аналогично линейной диаграмме со значениями, отображаемыми во времени. Цель диаграммы с областями — помочь вам сравнить две или более величин, поскольку они составляют часть целого. Он хорошо работает для отображения тенденции, например, если вы хотите сравнить, какой тип продажи автомобиля приносит большую часть ваших общих продаж с течением времени.

Вернуться к началу

Первый шаг — убедиться, что данные отформатированы правильно.

Если вы собираетесь создать линейный график, диаграмму с областями или столбчатую диаграмму, отформатируйте данные следующим образом:

Если вы собираетесь создать круговую или кольцевую диаграмму, отформатируйте данные следующим образом это:

На вкладке Вставить в SmartDraw щелкните График и выберите тип графика.

Выберите файл данных для импорта, и SmartDraw автоматически сгенерирует график.

После импорта вы можете легко изменить заголовок, размещение легенды и даже быстро изменить тип графика с помощью параметров Edit Graph или просто дважды щелкнув импортированную диаграмму.

Вернуться к началу

Круговая диаграмма — все о круговых диаграммах

Узнать больше

Круговая диаграмма представляет собой круговую диаграмму, разделенную на клинообразные сектора, иллюстрирующие пропорции. Каждый клин представляет собой пропорциональную часть целого, а общая стоимость пирога всегда составляет 100 процентов.

Круговые диаграммы позволяют легко понять размер порций с первого взгляда. Они широко используются в бизнес-презентациях и образовании, чтобы показать пропорции среди большого количества категорий, включая расходы, сегменты населения или ответы на опросы.

Вернуться к началу

Некоторые критики круговых диаграмм отмечают, что их части трудно сравнивать на других круговых диаграммах, а если в круговой диаграмме слишком много секторов, то даже секторы на одной круговой диаграмме трудно визуально сопоставить друг с другом по сравнению с другими круговыми диаграммами.

высота столбцов в гистограмме, например.

Гистограммы легче читать, когда вы сравниваете категории или просматриваете изменения с течением времени. Единственное, чего не хватает линейчатым диаграммам, — это отношения целое-часть, что делает круговые диаграммы уникальными. Круговые диаграммы подразумевают, что если один клин становится больше, другой должен уменьшаться. Этого нельзя сказать о двух столбцах на гистограмме.

В начало

Первый шаг — убедиться, что данные отформатированы правильно для круговой диаграммы.

На вкладке Вставить в SmartDraw нажмите Постройте график и выберите Круговая диаграмма .

Выберите файл данных для импорта, и SmartDraw автоматически сгенерирует график.

После импорта вы можете легко изменить заголовок, размещение легенды и даже быстро изменить тип графика, используя параметры Edit Graph или просто дважды щелкнув импортированную диаграмму.

Вернуться к началу

Не используйте более 5 секторов в любой круговой диаграмме, иначе ее будет трудно читать.

Не используйте круговую диаграмму, если значения сегментов близки друг к другу и важно видеть различия. Например, 32%, 33% и 35% будут выглядеть красиво даже на первый взгляд, если проиллюстрировать их на круговой диаграмме. Использование гистограммы сделает различия более очевидными.

Не используйте круговую диаграмму, если сравниваемые объекты не являются частями целого. Например, имеет смысл использовать круговую диаграмму для сравнения прибыльности различных подразделений внутри более крупного предприятия. Однако сравнивать разные компании с помощью круговой диаграммы не имеет смысла, поскольку компаний гораздо больше, и они не принадлежат к какому-либо осмысленному целому.

Категории на круговой диаграмме должны быть взаимоисключающими и не пересекаться.

Вернуться к началу

Круговые диаграммы существуют с 1800-х годов, когда они использовались для иллюстрации статистики и карт.

Флоренс Найтингейл популяризировала круговую диаграмму как форму убеждения с использованием статистики, привлекая внимание к уровням смертности, вызванным плохими санитарными условиями во время Крымской войны.