👤 3,220 total uses◯ Free: 5 uses/day • Resets in 13h 5m
विकास & तकनीकी

डेटाबेस स्कीमा डिज़ाइनर

तालिका परिभाषाएँ, कॉलम प्रकार, संबंध, अनुक्रमणिका और प्रतिबंधों के साथ डेटाबेस स्कीमा डिज़ाइन करें। संबंधपरक और NoSQL डेटा मॉडलिंग पैटर्न का समर्थन करता है।

और जानें

Database Schema Designer आपकी एप्लिकेशन आवश्यकताओं को प्रोडक्शन-के-लिए-तैयार डेटाबेस स्कीमा में बदल देता है। अपने डेटा मॉडल और संबंधों का वर्णन करें, अपना डेटाबेस इंजन चुनें, और तालिकाओं, कॉलमों, डेटा प्रकारों, प्राथमिक/विदेशी कुंजियों, इंडेक्स, बाधाओं और माइग्रेशन फ़ाइलों के साथ पूर्ण DDL स्क्रिप्ट पाएं। यह नॉर्मलाइज़्ड, डीनॉर्मलाइज़्ड और स्टार स्कीमा डिज़ाइन के साथ रिलेशनल (PostgreSQL, MySQL, SQLite), डॉक्यूमेंट (MongoDB, DynamoDB) और की-वैल्यू (Redis) डेटाबेस का समर्थन करता है।

0 / 5000

✓ मुफ़्त उपयोग — बिना साइनअप, बिना क्रेडिट कार्ड।

डेवलपर

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.

इनपुट और आउटपुट का पूर्वावलोकन देखें

इनपुट

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

आउटपुट (अंश)

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.
मार्केटर

Newsletter analytics warehouse (star schema)

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

इनपुट और आउटपुट का पूर्वावलोकन देखें

इनपुट

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

आउटपुट (अंश)

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.
फ्रीलांसर

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.

इनपुट और आउटपुट का पूर्वावलोकन देखें

इनपुट

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

आउटपुट (अंश)

-- 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);

आपके डेटाबेस स्कीमा डिज़ाइनर परिणाम यहाँ दिखाई देंगे

टिप्पणियों के साथ साफ़ कोड ब्लॉक के साथ-साथ क्या बदला इसका संक्षिप्त विवरण की अपेक्षा करें।

कैसे उपयोग करें डेटाबेस स्कीमा डिज़ाइनर

  1. अपने डेटा मॉडल का सरल अंग्रेजी में वर्णन करें - संस्थाएँ, विशेषताएँ, और वे एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं।
  2. इंजन-विशिष्ट डेटा प्रकार, सिंटैक्स और अनुकूलन के लिए अपने लक्षित डेटाबेस इंजन का चयन करें।
  3. एक स्कीमा शैली चुनें: लेनदेनात्मक ऐप्स के लिए सामान्यीकृत, पढ़ने के लिए भारी कार्यभार के लिए असामान्यीकृत, विश्लेषण के लिए स्टार स्कीमा।
  4. एक आउटपुट प्रारूप चुनें: सीधे निष्पादन के लिए SQL DDL, संस्करण नियंत्रण के लिए माइग्रेशन स्क्रिप्ट, या NoSQL के लिए JSON Schema।

उपयोग के मामले

1

एक SaaS एप्लिकेशन के लिए बहु-उपयोगिता समर्थन के साथ एक संबंधात्मक स्कीमा डिज़ाइन करें।

2

एंबेडेड दस्तावेज़ों और सूचियों के साथ MongoDB संग्रह स्कीमा बनाएं

3

डेटा वेयरहाउस या एनालिटिक्स पाइपलाइन के लिए एक स्टार स्कीमा बनाएं

4

एक क्रमिक डेटाबेस विकास के लिए माइग्रेशन स्क्रिप्ट उत्पन्न करें

5

GSI एक्सेस पैटर्न के साथ एक DynamoDB एकल-तालिका डिज़ाइन करें।

सर्वश्रेष्ठ परिणामों के लिए टिप्स

  • अपनी आवश्यकताओं में पढ़ने और लिखने के पैटर्न का वर्णन करें — इससे जनरेटर को सामान्यीकृत और गैर-सामान्यीकृत डिज़ाइन के बीच चयन करने में मदद मिलती है।
  • PostgreSQL के लिए, जनरेटर उचित स्थानों पर JSONB कॉलम, आंशिक अनुक्रमणिका और उत्पन्न कॉलम जैसी उन्नत सुविधाओं का उपयोग करेगा।
  • 'माइग्रेशन स्क्रिप्ट' आउटपुट प्रारूप का अनुरोध करें यदि आप Flyway, Liquibase, Alembic, या Knex जैसे उपकरणों का उपयोग करते हैं — आउटपुट में संस्करणित माइग्रेशन फ़ाइलें शामिल हैं।
  • उचित अनुक्रमण और विभाजन सिफारिशों के लिए अपनी आवश्यकताओं में अपेक्षित डेटा मात्रा शामिल करें (जैसे, '10M उपयोगकर्ता, 500M आदेश')।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या यह NoSQL डेटाबेस के लिए स्कीमा डिजाइन कर सकता है?

हाँ। MongoDB के लिए, यह एम्बेडेड दस्तावेज़, ऐरे फ़ील्ड और इंडेक्स परिभाषाओं के साथ संग्रह स्कीमा उत्पन्न करता है। DynamoDB के लिए, यह आपके एक्सेस पैटर्न के आधार पर विभाजन/क्रम कुंजी रणनीतियों और वैश्विक द्वितीयक सूचकांकों (GSIs) के साथ एकल-तालिका स्कीमा डिज़ाइन करता है।

क्या यह कई-से-कई संबंधों को संभालता है?

हाँ। 'कई-से-कई' या 'जटिल' संबंध जटिलता चुनें। जनरेटर जंक्शन/पिवट तालिकाएँ बनाता है जिनमें समग्र प्राथमिक कुंजियाँ, विदेशी कुंजी प्रतिबंध और कोई अतिरिक्त मेटाडेटा कॉलम होते हैं जो संबंध की आवश्यकता होती है।

नॉर्मलाइज्ड और डिनॉर्मलाइज्ड में क्या अंतर है?

सामान्यीकृत (3NF) डेटा पुनरावृत्ति को समाप्त करता है और लेनदेनात्मक अनुप्रयोगों के लिए सबसे अच्छा है जहां डेटा की अखंडता महत्वपूर्ण है। असामान्यीकृत कुछ डेटा को डुप्लिकेट करता है ताकि JOIN से बचा जा सके और यह पढ़ने-भारी अनुप्रयोगों के लिए सबसे अच्छा है जहां क्वेरी गति भंडारण दक्षता से अधिक महत्वपूर्ण है।

क्या मैं SQL DDL आउटपुट को सीधे उपयोग कर सकता हूँ?

हाँ। उत्पन्न SQL मान्य, निष्पादन योग्य DDL है जो चयनित डेटाबेस इंजन के लिए है। इसे अपने डेटाबेस क्लाइंट, माइग्रेशन टूल, या CI/CD पाइपलाइन में कॉपी और पेस्ट करें। उत्पादन में चलाने से पहले हमेशा एक स्टेजिंग वातावरण में समीक्षा करें।

क्या इसमें अनुक्रमणिका शामिल है?

हाँ। जनरेटर संभावित क्वेरी पैटर्न के आधार पर अनुक्रमणिका बनाता है: विदेशी कुंजी कॉलम, अक्सर फ़िल्टर किए गए फ़ील्ड, अद्वितीय प्रतिबंध, और सामान्य बहु-स्तंभ लुकअप के लिए समग्र अनुक्रमणिका। यह यह भी नोट करता है कि कौन सी अनुक्रमणिकाएँ आवश्यक हैं और कौन सी वैकल्पिक हैं।

यह सॉफ्ट डिलीट को कैसे संभालता है?

जब उपयुक्त हो, तो जनरेटर PostgreSQL के लिए deleted_at TIMESTAMPTZ कॉलम को आंशिक इंडेक्स (WHERE deleted_at IS NULL) के साथ जोड़ता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि नरम हटाए गए पंक्तियाँ सक्रिय रिकॉर्ड पर क्वेरी प्रदर्शन को प्रभावित नहीं करती हैं।

इन वर्कफ़्लो का हिस्सा

इस टूल का उपयोग चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाओं में होता है जो आपको अधिक काम पूरा करने में मदद करती हैं

🔒
आपकी गोपनीयता सुरक्षित है

हम आपके टेक्स्ट को संग्रहीत नहीं करते हैं। प्रसंस्करण वास्तविक समय में होता है और परिणाम उत्पन्न करने के तुरंत बाद आपका इनपुट हटा दिया जाता है।

अनलॉक असीमित पहुंच

मुफ्त उपयोगकर्ता: प्रति दिन 10 उपयोग | प्रो उपयोगकर्ता: असीमित

⚖️ इस टूल की तुलना करें

देखें कि यह टूल आमने-सामने तुलना में कैसा रहता है:

डेटाबेस स्कीमा डिज़ाइनर vs. तकनीकी विनिर्देशन जनरेटर तुलना देखें →

✍️ प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी

तैयार प्रॉम्प्ट — टूल को स्वतः भरने के लिए "इसे उपयोग करें" पर क्लिक करें

एक Python फ़ंक्शन लिखें जो [describe what it does]। टाइप हिंट्स और एक docstring शामिल करें।

इस कोड को समझाएं और सुधार के सुझाव दें: [paste code]

निम्नलिखित फ़ंक्शन के लिए यूनिट टेस्ट तैयार करें: [paste function]

[list columns] कॉलम वाली एक टेबल से [describe what you need] के लिए एक SQL क्वेरी लिखें।

एक [project type] प्रोजेक्ट के लिए इंस्टॉलेशन, यूसेज और कंट्रिब्यूटिंग सेक्शन्स के साथ एक README.md बनाएं।

🔒

⚡ Pro प्रॉम्प्ट

एक [platform type] के लिए ऑथ, डेटा और…...
[cloud provider] पर डिप्लॉय होने वाले एक [stack]…...
एक Node.js API के लिए एक रेट-लिमिटिंग मिडलवेयर…...
Pro में अपग्रेड करें →

संबंधित टूल

यह एजेंट आज़माएँ

SEO-Artikel-Fabrik-AgentKeyword-Cluster → Gliederung → 2000-Wörter-Artikel → Meta-Pack → Schema-JSON-LD → interne Links → Heldenbild — eine…यह एजेंट आज़माएँ →

संबंधित वर्कफ़्लो

Ideenbeschreibung → BlogbeitragValidieren Sie eine Content-Idee, erstellen Sie eine Gliederung und erweitern Sie sie dann zu einem vollständigen…वर्कफ़्लो चलाएँ →

और पढ़ें