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Développement & Technique

Concepteur de Schéma de Base de Données

Concevez des schémas de base de données avec des définitions de tables, des types de colonnes, des relations, des index et des contraintes. Prend en charge les modèles de données relationnels et NoSQL.

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Le concepteur de schémas de base de données traduit les besoins de votre application en schémas de base de données prêts pour la production. Décrivez vos modèles de données et leurs relations, choisissez votre moteur de base de données et obtenez des scripts DDL complets avec tables, colonnes, types de données, clés primaires/étrangères, index, contraintes et fichiers de migration. Prend en charge les bases relationnelles (PostgreSQL, MySQL, SQLite), documentaires (MongoDB, DynamoDB) et clé-valeur (Redis) avec des conceptions de schéma normalisé, dénormalisé et en étoile.

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Développeurs

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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Entrée

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

Sortie (extrait)

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.
Marketeurs

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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Entrée

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

Sortie (extrait)

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.
Freelances

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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Entrée

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

Sortie (extrait)

-- 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);

Vos résultats Concepteur de Schéma de Base de Données apparaîtront ici

Attendez-vous à des blocs de code propres avec des commentaires, ainsi qu'une brève explication des changements.

Comment utiliser Concepteur de Schéma de Base de Données

  1. Décrivez vos modèles de données en termes simples : entités, attributs et comment ils se rapportent les uns aux autres.
  2. Sélectionnez votre moteur de base de données cible pour des types de données, syntaxe et optimisations spécifiques au moteur.
  3. Choisissez un style de schéma : normalisé pour les applications transactionnelles, dénormalisé pour les charges de travail lourdes en lecture, schéma en étoile pour l'analyse.
  4. Choisissez un format de sortie : SQL DDL pour exécution directe, scripts de migration pour le contrôle de version ou JSON Schema pour NoSQL.

Cas d'utilisation

1

Concevez un schéma relationnel pour une application SaaS avec support multi-locataires.

2

Créez des schémas de collections MongoDB avec des documents intégrés et des index

3

Créez un schéma en étoile pour un entrepôt de données ou un pipeline d'analyse

4

Générer des scripts de migration pour une évolution incrémentale de la base de données

5

Concevez un design de table unique DynamoDB avec des modèles d'accès GSI.

Conseils pour de meilleurs résultats

  • Décrivez vos modèles de lecture et d'écriture dans les exigences : cela aide le générateur à choisir entre des conceptions normalisées et dénormalisées.
  • Pour PostgreSQL, le générateur utilisera des fonctionnalités avancées telles que les colonnes JSONB, les index partiels et les colonnes générées lorsque cela est approprié.
  • Demandez le format de sortie 'Script de Migration' si vous utilisez des outils comme Flyway, Liquibase, Alembic ou Knex : la sortie inclut des fichiers de migration versionnés.
  • Incluez les volumes de données attendus dans vos exigences (par exemple, '10M d'utilisateurs, 500M de commandes') pour des recommandations appropriées d'indexation et de partitionnement.

Questions fréquentes

Peut-il concevoir des schémas pour des bases de données NoSQL ?

Oui. Pour MongoDB, il génère des schémas de collection avec des documents intégrés, des champs de tableau et des définitions d'index. Pour DynamoDB, il conçoit des schémas de table unique avec des stratégies de clé de partition/de tri et des Global Secondary Indexes (GSIs) basés sur vos modèles d'accès.

Gère-t-il les relations plusieurs-à-plusieurs ?

Oui. Sélectionnez 'Relation plusieurs à plusieurs' ou 'Complexe' pour la complexité de la relation. Le générateur crée des tables de jonction/pivot avec des clés primaires composites, des contraintes de clé étrangère et toutes les colonnes de métadonnées supplémentaires requises par la relation.

Quelle est la différence entre normalisé et dénormalisé ?

La normalisation (3NF) élimine la redondance des données et est meilleure pour les applications transactionnelles où l'intégrité des données est critique. La dénormalisation duplique certaines données pour éviter les JOINs et est meilleure pour les applications à forte lecture où la vitesse des requêtes est plus importante que l'efficacité du stockage.

Puis-je utiliser la sortie SQL DDL directement ?

Oui. Le SQL généré est un DDL valide et exécutable pour le moteur de base de données sélectionné. Copiez-le et collez-le dans votre client de base de données, votre outil de migration ou votre pipeline CI/CD. Vérifiez toujours dans un environnement de staging avant de l'exécuter en production.

Inclut-il des index ?

Oui. Le générateur crée des index basés sur des modèles de requête probables : colonnes de clé étrangère, champs fréquemment filtrés, contraintes uniques et index composites pour des recherches courantes sur plusieurs colonnes. Il note également quels index sont essentiels par rapport aux optionnels.

Comment gère-t-il les suppressions douces ?

Lorsque cela est approprié, le générateur ajoute une colonne deleted_at TIMESTAMPTZ avec un index partiel (WHERE deleted_at IS NULL) pour PostgreSQL, garantissant que les lignes supprimées en douceur n'affectent pas les performances des requêtes sur les enregistrements actifs.

Intégré à ces workflows

Cet outil est utilisé dans des guides pas à pas qui vous aident à en faire plus

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Concepteur de Schéma de Base de Données vs. Générateur de Spécifications Techniques Voir la comparaison →

✍️ Bibliothèque de prompts

Des prompts prêts à l'emploi — cliquez sur « Utiliser » pour remplir l'outil automatiquement

Écris une fonction Python qui [describe what it does]. Inclus des type hints et une docstring.

Explique ce code et propose des améliorations : [paste code]

Génère des tests unitaires pour la fonction suivante : [paste function]

Écris une requête SQL pour [describe what you need] à partir d'une table comportant les colonnes [list columns].

Crée un README.md pour un projet [project type] avec des sections installation, utilisation et contribution.

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