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개발 & 기술

데이터베이스 스키마 디자이너

테이블 정의, 열 유형, 관계, 인덱스 및 제약 조건이 있는 데이터베이스 스키마를 설계하세요. 관계형 및 NoSQL 데이터 모델링 패턴을 지원합니다.

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Database Schema Designer는 애플리케이션 요구 사항을 프로덕션 준비가 된 데이터베이스 스키마로 변환합니다. 데이터 모델과 관계를 묘사하고, 데이터베이스 엔진을 선택하면, 테이블, 열, 데이터 타입, 기본 키/외래 키, 인덱스, 제약 조건, 마이그레이션 파일이 담긴 완전한 DDL 스크립트를 얻습니다. 관계형(PostgreSQL, MySQL, SQLite), 문서형(MongoDB, DynamoDB), 키-값(Redis) 데이터베이스를 정규화, 비정규화, 스타 스키마 설계로 지원합니다.

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개발자

PostgreSQL의 이커머스 스토어 스키마

백엔드 개발자는 테이블 구조를 두고 논쟁하는 대신 API를 만들기 시작할 수 있도록 정규화된 프로덕션 준비 DDL 베이스라인을 얻습니다.

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입력

데이터 요구사항
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.
데이터베이스 엔진
PostgreSQL
스키마 스타일
정규화 (3NF)
출력 형식
SQL DDL (테이블 생성)
관계 복잡성
다대다 (조인 테이블)

출력 (발췌)

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.
마케터

뉴스레터 분석 웨어하우스(스타 스키마)

마케팅 분석가는 느린 조인 없이 캠페인 대시보드를 다각도로 분석하는 쿼리 친화적 스타 스키마를 얻습니다.

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입력

데이터 요구사항
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.
데이터베이스 엔진
PostgreSQL
스키마 스타일
스타 스키마 (분석 / DWH)
출력 형식
텍스트 다이어그램 (ASCII ERD)
관계 복잡성
간단한 (1:1, 1:N)

출력 (발췌)

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.
프리랜서

SQLite의 프리랜서 인보이스 앱

자체 인보이스 도구를 만드는 1인 프리랜서는 데스크톱이나 Electron 앱에 출시할 수 있는 무설정 SQLite 마이그레이션을 얻습니다.

입력 및 출력 미리보기

입력

데이터 요구사항
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.
데이터베이스 엔진
SQLite
스키마 스타일
정규화 (3NF)
출력 형식
마이그레이션 스크립트 (버전 관리)
관계 복잡성
간단한 (1:1, 1:N)

출력 (발췌)

-- 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);

데이터베이스 스키마 디자이너 결과가 여기에 표시됩니다

주석이 달린 깔끔한 코드 블록과 변경 사항에 대한 간단한 설명을 받게 됩니다.

사용 방법 데이터베이스 스키마 디자이너

  1. 귀하의 데이터 모델을 간단한 영어로 설명하십시오. 엔터티, 속성 및 서로 어떻게 관련되어 있는지 포함하십시오.
  2. 엔진별 데이터 유형, 구문 및 최적화를 위한 대상 데이터베이스 엔진을 선택하세요.
  3. 스키마 스타일을 선택하세요: 트랜잭션 앱용 정규화, 읽기 중심의 워크로드용 비정규화, 분석용 스타 스키마.
  4. 출력 형식을 선택하세요: 직접 실행을 위한 SQL DDL, 버전 관리를 위한 마이그레이션 스크립트 또는 NoSQL을 위한 JSON Schema.

사용 사례

1

다중 테넌시 지원이 있는 SaaS 애플리케이션을 위한 관계형 스키마를 설계하십시오.

2

내장 문서 및 인덱스가 있는 MongoDB 컬렉션 스키마를 만드세요

3

데이터 웨어하우스 또는 분석 파이프라인을 위한 스타 스키마를 구축하세요

4

점진적인 데이터베이스 진화를 위한 마이그레이션 스크립트를 생성합니다.

5

GSI 액세스 패턴을 가진 DynamoDB 단일 테이블 디자인을 설계하십시오.

최고의 결과를 위한 팁

  • 요구 사항에서 읽기 및 쓰기 패턴을 설명하십시오 — 이는 생성기가 정규화된 디자인과 비정규화된 디자인 중에서 선택하는 데 도움이 됩니다.
  • PostgreSQL의 경우, 생성기는 적절한 경우 JSONB 열, 부분 인덱스 및 생성 열과 같은 고급 기능을 사용할 것입니다.
  • '마이그레이션 스크립트' 출력 형식을 요청하세요 Flyway, Liquibase, Alembic 또는 Knex와 같은 도구를 사용하는 경우 — 출력에는 버전 관리된 마이그레이션 파일이 포함됩니다.
  • 적절한 인덱싱 및 파티셔닝 권장 사항을 위해 요구 사항에 예상 데이터 볼륨(예: '10M 사용자, 500M 주문')을 포함하세요.

자주 묻는 질문

NoSQL 데이터베이스를 위한 스키마를 설계할 수 있나요?

네. MongoDB의 경우, 내장 문서, 배열 필드 및 인덱스 정의가 포함된 컬렉션 스키마를 생성합니다. DynamoDB의 경우, 액세스 패턴에 따라 파티션/정렬 키 전략 및 글로벌 보조 인덱스(GSI)를 갖춘 단일 테이블 스키마를 설계합니다.

다대다 관계를 처리하나요?

네. '다대다' 또는 '복잡한' 관계 복잡성을 선택하십시오. 생성기는 복합 기본 키, 외래 키 제약 조건 및 관계에서 요구하는 추가 메타데이터 열을 가진 조인/피벗 테이블을 생성합니다.

정규화와 비정규화의 차이점은 무엇인가요?

정규화(3NF)는 데이터 중복을 제거하고 데이터 무결성이 중요한 트랜잭션 애플리케이션에 가장 적합합니다. 비정규화는 JOIN을 피하기 위해 일부 데이터를 중복시키고, 저장 효율성보다 쿼리 속도가 더 중요한 읽기 중심 애플리케이션에 가장 적합합니다.

SQL DDL 출력을 직접 사용할 수 있나요?

네. 생성된 SQL은 선택한 데이터베이스 엔진에 대한 유효하고 실행 가능한 DDL입니다. 데이터베이스 클라이언트, 마이그레이션 도구 또는 CI/CD 파이프라인에 복사하여 붙여넣으세요. 프로덕션에서 실행하기 전에 항상 스테이징 환경에서 검토하세요.

인덱스가 포함되어 있나요?

네. 생성기는 외래 키 열, 자주 필터링되는 필드, 고유 제약 조건 및 일반적인 다중 열 조회를 위한 복합 인덱스와 같은 가능성 있는 쿼리 패턴을 기반으로 인덱스를 생성합니다. 필수 인덱스와 선택적 인덱스의 구분도 합니다.

어떻게 소프트 삭제를 처리하나요?

적절할 경우, 생성기는 PostgreSQL용으로 deleted_at TIMESTAMPTZ 열을 부분 인덱스(WHERE deleted_at IS NULL)와 함께 추가하여 부드럽게 삭제된 행이 활성 레코드의 쿼리 성능에 영향을 미치지 않도록 합니다.

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