👤 3,240 total uses◯ Free: 5 uses/day • Resets in 16h 56m
Разработка и Технические

Дизайнер схем базы данных

Разрабатывайте схемы баз данных с определениями таблиц, типами столбцов, отношениями, индексами и ограничениями. Поддерживает реляционные и NoSQL модели данных.

Узнать больше

Database Schema Designer переводит требования вашего приложения в готовые к продакшену схемы баз данных. Опишите ваши модели данных и связи, выберите движок базы данных и получите полные DDL-скрипты с таблицами, столбцами, типами данных, первичными/внешними ключами, индексами, ограничениями и файлами миграций. Поддерживает реляционные (PostgreSQL, MySQL, SQLite), документные (MongoDB, DynamoDB) и ключ-значение (Redis) базы данных с нормализованными, денормализованными и схемами типа «звезда».

0 / 5000

✓ Бесплатно — без регистрации и без банковской карты.

Разработчики

Схема e-commerce-магазина в PostgreSQL

Бэкенд-разработчики получают нормализованную, готовую к продакшену базовую линию DDL, чтобы начать строить API вместо споров о структуре таблиц.

Показать предпросмотр ввода и вывода

Ввод

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

Вывод (фрагмент)

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.
Маркетологи

Хранилище аналитики рассылок (схема «звезда»)

Маркетинговые аналитики получают удобную для запросов схему «звезда», питающую дашборды кампаний с разрезами без медленных join'ов.

Показать предпросмотр ввода и вывода

Ввод

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

Вывод (фрагмент)

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.
Фрилансеры

Приложение для счетов фрилансера в SQLite

Соло-фрилансеры, создающие свой инструмент для счетов, получают миграцию SQLite без настройки, готовую к поставке в десктоп- или Electron-приложении.

Показать предпросмотр ввода и вывода

Ввод

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

Вывод (фрагмент)

-- 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);

Результаты Дизайнер схем базы данных появятся здесь

Ожидайте аккуратные блоки кода с комментариями и краткое пояснение изменений.

Как использовать Дизайнер схем базы данных

  1. Опишите ваши модели данных простым английским — сущности, атрибуты и как они взаимосвязаны.
  2. Выберите целевой движок базы данных для специфичных для движка типов данных, синтаксиса и оптимизаций.
  3. Выберите стиль схемы: нормализованную для транзакционных приложений, денормализованную для нагрузок с большим чтением, звёздную схему для аналитики.
  4. Выберите формат вывода: SQL DDL для прямого выполнения, скрипты миграции для контроля версий или JSON Schema для NoSQL.

Сценарии использования

1

Разработайте реляционную схему для SaaS‑приложения с поддержкой мультиаренды

2

Создайте схемы коллекций MongoDB с вложенными документами и индексами

3

Создать звёздную схему для хранилища данных или аналитического конвейера

4

Сгенерировать скрипты миграции для поэтапной эволюции базы данных

5

Разработайте одностолбцовую схему DynamoDB с шаблонами доступа GSI

Советы для достижения лучших результатов

  • Опишите ваши шаблоны чтения и записи в требованиях — это помогает генератору выбрать между нормализованными и денормализованными дизайнами.
  • Для PostgreSQL генератор будет использовать продвинутые возможности, такие как столбцы JSONB, частичные индексы и генерируемые столбцы, где это уместно.
  • Запросите формат вывода «Скрипт миграции», если вы используете такие инструменты, как Flyway, Liquibase, Alembic или Knex — вывод будет включать файлы миграций с версиями.
  • Укажите ожидаемые объёмы данных в требованиях (например, «10 млн пользователей, 500 млн заказов») для рекомендаций по индексации и партиционированию.

Часто задаваемые вопросы

Может ли он разрабатывать схемы для NoSQL баз данных?

Да. Для MongoDB он генерирует схемы коллекций с вложенными документами, массивными полями и определениями индексов. Для DynamoDB он разрабатывает схемы одной таблицы со стратегиями partition/sort ключей и глобальными вторичными индексами (GSI) в соответствии с вашими паттернами доступа.

Он обрабатывает отношения «многие‑ко‑многим»?

Да. Выберите сложность отношений 'Many-to-many' или 'Complex'. Генератор создаст таблицы‑соединения/пивот с составными первичными ключами, внешними ключами и любыми дополнительными колонками метаданных, требуемыми для отношений.

В чём разница между нормализованными и денормализованными данными?

Нормализованные (3NF) устраняют избыточность данных и лучше подходят для транзакционных приложений, где критична целостность данных. Денормализованные дублируют часть данных, чтобы избежать JOIN‑ов, и лучше подходят для приложений с большим чтением, где скорость запросов важнее эффективности хранения.

Можно ли использовать вывод SQL DDL напрямую?

Да. Сгенерированный SQL является корректным, исполняемым DDL для выбранного движка базы данных. Скопируйте и вставьте его в ваш клиент БД, инструмент миграции или конвейер CI/CD. Всегда проверяйте в тестовой среде перед запуском в продакшн.

Он включает индексы?

Да. Генератор создает индексы на основе вероятных шаблонов запросов: столбцы внешних ключей, часто фильтруемые поля, уникальные ограничения и составные индексы для распространенных многоколонных поисков. Он также отмечает, какие индексы являются обязательными, а какие — опциональными.

Как система обрабатывает мягкое удаление?

При необходимости генератор добавляет колонку deleted_at TIMESTAMPTZ с частичным индексом (WHERE deleted_at IS NULL) для PostgreSQL, гарантируя, что мягко удалённые строки не влияют на производительность запросов к активным записям.

Часть этих рабочих процессов

Этот инструмент используется в пошаговых руководствах, которые помогают сделать больше

🔒
Ваша конфиденциальность защищена

Мы не храним ваш текст. Обработка происходит в реальном времени, и ваш ввод немедленно удаляется после генерации результата.

Разблокировать неограниченный доступ

Бесплатные пользователи: 5 использований в день | Pro пользователи: Неограниченно

⚖️ Сравнить этот инструмент

Посмотрите, как этот инструмент выглядит в прямом сравнении:

Дизайнер схем базы данных vs. Генератор технических спецификаций Смотреть сравнение →

✍️ Библиотека промптов

Готовые промпты — нажмите «Использовать», чтобы автоматически заполнить инструмент

Напиши функцию на Python, которая [describe what it does]. Добавь type hints и docstring.

Объясни этот код и предложи улучшения: [paste code]

Сгенерируй юнит-тесты для следующей функции: [paste function]

Напиши SQL-запрос, чтобы [describe what you need] из таблицы со столбцами [list columns].

Создай README.md для проекта типа [project type] с разделами установки, использования и участия в разработке.

🔒

⚡ Pro-промпты

Спроектируй архитектуру системы микросервисов для [platform type] с…...
Напиши полную конфигурацию CI/CD-пайплайна для приложения на [stack]…...
Спроектируй middleware для ограничения частоты запросов (rate-limiting) для…...
Перейти на Pro →

Похожие инструменты

Попробовать агента

Запуск книги на KDPВсё необходимое для запуска книги на KDP: карточка на Amazon, варианты подзаголовков, план глав и история…Попробовать агента →

Похожий процесс

Бриф идеи → Статья для блогаПроверьте идею контента, создайте структуру, затем разверните её в полноценную SEO-оптимизированную статью.Запустить процесс →