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Sviluppo e Tecnico

Progettista di Schema di Database

Progetta schemi di database con definizioni di tabelle, tipi di colonne, relazioni, indici e vincoli. Supporta modelli di dati relazionali e NoSQL.

Scopri di più

Il Database Schema Designer traduce i requisiti della tua applicazione in schemi di database pronti per la produzione. Descrivi i tuoi modelli di dati e le relazioni, scegli il tuo motore di database e ottieni script DDL completi con tabelle, colonne, tipi di dati, chiavi primarie/esterne, indici, vincoli e file di migrazione. Supporta database relazionali (PostgreSQL, MySQL, SQLite), documentali (MongoDB, DynamoDB) e key-value (Redis) con progettazioni normalizzate, denormalizzate e a star schema.

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Sviluppatori

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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Input

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

Output (estratto)

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.
Marketer

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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Input

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

Output (estratto)

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.
Liberi professionisti

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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Input

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

Output (estratto)

-- 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);

I risultati di Progettista di Schema di Database appariranno qui

Aspettati blocchi di codice puliti con commenti, più una breve spiegazione delle modifiche.

Come usare Progettista di Schema di Database

  1. Descrivi i tuoi modelli di dati in termini semplici: entità, attributi e come si relazionano tra loro.
  2. Seleziona il tuo motore di database target per tipi di dati, sintassi e ottimizzazioni specifiche del motore.
  3. Scegli uno stile di schema: normalizzato per app transazionali, denormalizzato per carichi di lavoro pesanti in lettura, schema a stella per analisi.
  4. Scegli un formato di output: SQL DDL per esecuzione diretta, script di migrazione per il controllo delle versioni o JSON Schema per NoSQL.

Casi d'uso

1

Progetta uno schema relazionale per un'applicazione SaaS con supporto multi-tenant.

2

Crea schemi di collezione MongoDB con documenti incorporati e indici

3

Crea uno schema a stella per un data warehouse o un pipeline di analisi

4

Generare script di migrazione per un'evoluzione incrementale del database

5

Progetta un design di tabella unica DynamoDB con modelli di accesso GSI.

Consigli per i migliori risultati

  • Descrivi i tuoi modelli di lettura e scrittura nei requisiti: questo aiuta il generatore a scegliere tra design normalizzati e denormalizzati.
  • Per PostgreSQL, il generatore utilizzerà funzionalità avanzate come colonne JSONB, indici parziali e colonne generate dove appropriato.
  • Richiedi il formato di output 'Script di Migrazione' se utilizzi strumenti come Flyway, Liquibase, Alembic o Knex: l'output include file di migrazione versionati.
  • Includi i volumi di dati attesi nei tuoi requisiti (ad esempio, '10M di utenti, 500M di ordini') per raccomandazioni appropriate su indicizzazione e partizionamento.

Domande frequenti

Può progettare schemi per database NoSQL?

Sì. Per MongoDB, genera schemi di collezione con documenti incorporati, campi array e definizioni di indice. Per DynamoDB, progetta schemi a tabella singola con strategie di chiave di partizione/ordinamento e Global Secondary Indexes (GSIs) basati sui tuoi modelli di accesso.

Gestisce relazioni molti-a-molti?

Sì. Seleziona 'Relazione molti a molti' o 'Complessa' per la complessità della relazione. Il generatore crea tabelle di giunzione/pivot con chiavi primarie composite, vincoli di chiave esterna e eventuali colonne di metadati aggiuntive richieste dalla relazione.

Qual è la differenza tra normalizzato e denormalizzato?

La normalizzazione (3NF) elimina la ridondanza dei dati ed è la migliore per applicazioni transazionali in cui l'integrità dei dati è critica. La denormalizzazione duplica alcuni dati per evitare JOIN e è migliore per applicazioni con alta lettura in cui la velocità delle query conta di più dell'efficienza di archiviazione.

Posso utilizzare direttamente l'output SQL DDL?

Sì. Il SQL generato è un DDL valido ed eseguibile per il motore di database selezionato. Copialo e incollalo nel tuo client di database, strumento di migrazione o pipeline CI/CD. Controlla sempre in un ambiente di staging prima di eseguirlo in produzione.

Include indici?

Sì. Il generatore crea indici basati su modelli di query probabili: colonne di chiave esterna, campi filtrati frequentemente, vincoli unici e indici compositi per ricerche comuni su più colonne. Nota anche quali indici sono essenziali rispetto a quelli opzionali.

Come gestisce le eliminazioni soft?

Quando appropriato, il generatore aggiunge una colonna deleted_at TIMESTAMPTZ con un indice parziale (WHERE deleted_at IS NULL) per PostgreSQL, assicurando che le righe eliminate non influiscano sulle prestazioni delle query sui record attivi.

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Scrivi una funzione Python che [describe what it does]. Includi type hint e una docstring.

Spiega questo codice e suggerisci miglioramenti: [paste code]

Genera unit test per la seguente funzione: [paste function]

Scrivi una query SQL per [describe what you need] da una tabella con le colonne [list columns].

Crea un README.md per un progetto di tipo [project type] con sezioni di installazione, utilizzo e contributo.

🔒

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