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Desarrollo & Técnico

Diseñador de Esquema de Base de Datos

Diseña esquemas de base de datos con definiciones de tablas, tipos de columnas, relaciones, índices y restricciones. Soporta patrones de modelado de datos relacionales y NoSQL.

Aprender más

El Database Schema Designer traduce los requisitos de tu aplicación en esquemas de base de datos listos para producción. Describe tus modelos de datos y relaciones, elige tu motor de base de datos y obtén scripts DDL completos con tablas, columnas, tipos de datos, claves primarias/foraneas, indices, restricciones y archivos de migración. Admite bases de datos relacionales (PostgreSQL, MySQL, SQLite), documentales (MongoDB, DynamoDB) y de clave-valor (Redis) con diseños de esquema normalizado, desnormalizado y en estrella.

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Desarrolladores

E-commerce store schema in PostgreSQL

Backend developers get a normalized, production-ready DDL baseline so they can start building APIs instead of debating table structure.

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Entrada

Requirements
E-commerce platform: users register and place multiple orders. Each order has line items linked to products. Products belong to one or more categories and support variants (size, color) with independent SKUs and stock. Users leave verified reviews with a 1-5 star rating and optional photos. Track inventory levels per variant and order status history.
Database Type
postgresql
Schema Style
normalized
Output Format
sql-ddl
Relationships
many-to-many

Salida (extracto)

CREATE TABLE users (id BIGSERIAL PRIMARY KEY, email CITEXT UNIQUE NOT NULL, created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now());
CREATE TABLE products (id BIGSERIAL PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, base_price NUMERIC(10,2));
CREATE TABLE product_variants (id BIGSERIAL PRIMARY KEY, product_id BIGINT REFERENCES products(id), sku TEXT UNIQUE, size TEXT, color TEXT, stock INT DEFAULT 0);
CREATE TABLE product_categories (product_id BIGINT, category_id BIGINT, PRIMARY KEY (product_id, category_id)); -- junction table for many-to-many.
Marketers

Newsletter analytics warehouse (star schema)

Marketing analysts get a query-friendly star schema that powers slice-and-dice campaign dashboards without slow joins.

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Entrada

Requirements
Marketing analytics warehouse for email campaigns. We need to report opens, clicks, unsubscribes, and conversions by campaign, subscriber segment, send date, and device. Fact table records each engagement event; dimensions cover campaign, subscriber, date, and channel for fast aggregation in BI dashboards.
Database Type
postgresql
Schema Style
star
Output Format
diagram
Relationships
simple

Salida (extracto)

fact_engagement (event_id, date_key FK, campaign_key FK, subscriber_key FK, channel_key FK, event_type, revenue)
  |-- dim_date (date_key, full_date, week, month, quarter, year)
  |-- dim_campaign (campaign_key, name, subject_line, send_type)
  |-- dim_subscriber (subscriber_key, segment, signup_source, country)
  |-- dim_channel (channel_key, device, client, os)
Grain: one row per subscriber engagement event. Optimized for GROUP BY rollups across any dimension.
Autónomos

Freelancer invoicing app in SQLite

Solo freelancers building their own invoicing tool get a zero-config SQLite migration they can ship in a desktop or Electron app.

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Entrada

Requirements
Lightweight invoicing app for a solo freelancer. Track clients, projects per client, time entries logged against projects, and invoices that bundle billable time entries. Each invoice has a status (draft, sent, paid, overdue) and line items. Need simple one-to-many relationships and local storage on a laptop.
Database Type
sqlite
Schema Style
normalized
Output Format
migration
Relationships
simple

Salida (extracto)

-- 0001_init.sql
CREATE TABLE clients (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, email TEXT);
CREATE TABLE projects (id INTEGER PRIMARY KEY, client_id INTEGER REFERENCES clients(id), name TEXT, hourly_rate REAL);
CREATE TABLE time_entries (id INTEGER PRIMARY KEY, project_id INTEGER REFERENCES projects(id), minutes INTEGER, logged_on DATE, billed INTEGER DEFAULT 0);
CREATE TABLE invoices (id INTEGER PRIMARY KEY, client_id INTEGER REFERENCES clients(id), status TEXT DEFAULT 'draft', total REAL, issued_on DATE);

Tus resultados de Diseñador de Esquema de Base de Datos aparecerán aquí

Espera bloques de código limpios con comentarios, además de una breve explicación de los cambios.

Cómo usar Diseñador de Esquema de Base de Datos

  1. Describe tus modelos de datos en un lenguaje sencillo: entidades, atributos y cómo se relacionan entre sí.
  2. Selecciona tu motor de base de datos objetivo para tipos de datos, sintaxis y optimizaciones específicas del motor.
  3. Elige un estilo de esquema: normalizado para aplicaciones transaccionales, desnormalizado para cargas de trabajo de lectura intensiva, esquema estrella para análisis.
  4. Elige un formato de salida: SQL DDL para ejecución directa, scripts de migración para control de versiones o JSON Schema para NoSQL.

Casos de uso

1

Diseña un esquema relacional para una aplicación SaaS con soporte de multi-inquilinos.

2

Crea esquemas de colecciones de MongoDB con documentos incrustados e índices

3

Crea un esquema estrella para un almacén de datos o un pipeline de análisis

4

Generar scripts de migración para una evolución incremental de la base de datos

5

Diseña un diseño de tabla única de DynamoDB con patrones de acceso GSI.

Consejos para los mejores resultados

  • Describe tus patrones de lectura y escritura en los requisitos: esto ayuda al generador a elegir entre diseños normalizados y desnormalizados.
  • Para PostgreSQL, el generador utilizará características avanzadas como columnas JSONB, índices parciales y columnas generadas donde sea apropiado.
  • Solicita el formato de salida 'Script de Migración' si usas herramientas como Flyway, Liquibase, Alembic o Knex: la salida incluye archivos de migración versionados.
  • Incluye los volúmenes de datos esperados en tus requisitos (por ejemplo, '10M de usuarios, 500M de pedidos') para recomendaciones adecuadas de indexación y particionamiento.

Preguntas frecuentes

¿Puede diseñar esquemas para bases de datos NoSQL?

Sí. Para MongoDB, genera esquemas de colección con documentos incrustados, campos de matriz y definiciones de índice. Para DynamoDB, diseña esquemas de tabla única con estrategias de clave de partición/orden y Global Secondary Indexes (GSIs) basadas en tus patrones de acceso.

¿Maneja relaciones de muchos a muchos?

Sí. Selecciona 'Relación de muchos a muchos' o 'Compleja' en complejidad de relación. El generador crea tablas de unión/pivot con claves primarias compuestas, restricciones de clave foránea y cualquier columna de metadatos adicional que requiera la relación.

¿Cuál es la diferencia entre normalizado y desnormalizado?

La normalización (3NF) elimina la redundancia de datos y es mejor para aplicaciones transaccionales donde la integridad de los datos es crítica. La desnormalización duplica algunos datos para evitar JOINs y es mejor para aplicaciones con alta lectura donde la velocidad de consulta importa más que la eficiencia del almacenamiento.

¿Puedo usar la salida SQL DDL directamente?

Sí. El SQL generado es válido, ejecutable DDL para el motor de base de datos seleccionado. Cópialo y pégalo en tu cliente de base de datos, herramienta de migración o pipeline de CI/CD. Siempre revisa en un entorno de staging antes de ejecutarlo en producción.

¿Incluye índices?

Sí. El generador crea índices basados en patrones de consulta probables: columnas de clave externa, campos filtrados con frecuencia, restricciones únicas e índices compuestos para búsquedas comunes de múltiples columnas. También señala qué índices son esenciales frente a los opcionales.

¿Cómo maneja las eliminaciones suaves?

Cuando sea apropiado, el generador agrega una columna deleted_at TIMESTAMPTZ con un índice parcial (WHERE deleted_at IS NULL) para PostgreSQL, asegurando que las filas eliminadas suavemente no afecten el rendimiento de las consultas en registros activos.

Parte de estos flujos de trabajo

Esta herramienta se usa en guías paso a paso que te ayudan a lograr más

🔒
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✍️ Biblioteca de prompts

Prompts listos para usar — haz clic en "Usar este" para rellenar la herramienta automáticamente

Escribe una función de Python que [describe what it does]. Incluye type hints y un docstring.

Explica este código y sugiere mejoras: [paste code]

Genera pruebas unitarias para la siguiente función: [paste function]

Escribe una consulta SQL para [describe what you need] de una tabla con las columnas [list columns].

Crea un README.md para un proyecto de [project type] con secciones de instalación, uso y contribución.

🔒

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