👤 3,222 total uses◯ Free: 5 uses/day • Resets in 10h 19m
Geliştirme & Teknik

Veritabanı Şeması Tasarımcısı

Tablo tanımları, sütun türleri, ilişkiler, indeksler ve kısıtlamalar ile veritabanı şemaları tasarlayın. İlişkisel ve NoSQL veri modelleme desenlerini destekler.

Daha Fazla Bilgi

Veritabanı Şeması Tasarımcısı, uygulama gereksinimlerinizi üretime hazır veritabanı şemalarına çevirir. Veri modellerinizi ve ilişkilerinizi tanımlayın, veritabanı motorunuzu seçin; tablolar, sütunlar, veri türleri, birincil/yabancı anahtarlar, indeksler, kısıtlamalar ve geçiş dosyalarıyla eksiksiz DDL betikleri elde edin. Normalleştirilmiş, normalleştirilmemiş ve yıldız şeması tasarımlarıyla ilişkisel (PostgreSQL, MySQL, SQLite), belge (MongoDB, DynamoDB) ve anahtar-değer (Redis) veritabanlarını destekler.

0 / 5000

✓ Ücretsiz — kayıt yok, kredi kartı yok.

Geliştiriciler

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.

Girdi ve çıktı önizlemesini gör

Girdi

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

Çıktı (alıntı)

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.
Pazarlamacılar

Newsletter analytics warehouse (star schema)

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

Girdi ve çıktı önizlemesini gör

Girdi

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

Çıktı (alıntı)

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.
Serbest çalışanlar

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.

Girdi ve çıktı önizlemesini gör

Girdi

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

Çıktı (alıntı)

-- 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);

Veritabanı Şeması Tasarımcısı sonuçlarınız burada görünecek

Yorum satırları içeren temiz kod blokları ve nelerin değiştiğine dair kısa bir açıklama bekleyin.

Nasıl Kullanılır Veritabanı Şeması Tasarımcısı

  1. Veri modellerinizi basit bir dille tanımlayın: varlıklar, nitelikler ve bunların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu açıklayın.
  2. Motor spesifik veri türleri, sözdizimi ve optimizasyonlar için hedef veritabanı motorunuzu seçin.
  3. Bir şema stili seçin: işlem uygulamaları için normalleştirilmiş, okuma yoğun iş yükleri için denormalize edilmiş, analiz için yıldız şeması.
  4. Çıktı formatını seçin: doğrudan yürütme için SQL DDL, sürüm kontrolü için göç betikleri veya NoSQL için JSON Şeması.

Kullanım Senaryoları

1

Çok kiracı desteği olan bir SaaS uygulaması için ilişkisel bir şema tasarlayın.

2

Gömülü belgeler ve indeksler ile MongoDB koleksiyon şemaları oluşturun

3

Bir veri ambarı veya analiz boru hattı için yıldız şeması oluşturun

4

Aşamalı bir veritabanı evrimi için göç scriptleri oluşturun

5

GSI erişim desenleri ile bir DynamoDB tek tablo tasarımı oluşturun.

En İyi Sonuçlar İçin İpuçları

  • Gereksinimlerdeki okuma ve yazma kalıplarınızı tanımlayın — bu, jeneratörün normalleştirilmiş ve normalleştirilmemiş tasarımlar arasında seçim yapmasına yardımcı olur.
  • PostgreSQL için, jeneratör uygun yerlerde JSONB sütunları, kısmi indeksler ve üretilen sütunlar gibi gelişmiş özellikler kullanacaktır.
  • 'Göç Scripti' çıktı formatını talep edin, eğer Flyway, Liquibase, Alembic veya Knex gibi araçlar kullanıyorsanız — çıktı, sürümlü göç dosyalarını içerir.
  • Uygun dizinleme ve bölümlendirme önerileri için gereksinimlerinize beklenen veri hacimlerini (örneğin, '10M kullanıcı, 500M sipariş') ekleyin.

Sıkça Sorulan Sorular

NoSQL veritabanları için şemalar tasarlayabilir mi?

Evet. MongoDB için, gömülü belgeler, dizi alanları ve indeks tanımları ile koleksiyon şemaları oluşturur. DynamoDB için, erişim kalıplarınıza dayalı olarak bölüm/sıralama anahtarı stratejileri ve Global Secondary Indexes (GSIs) ile tek tablo şemaları tasarlar.

Çoktan çoka ilişkileri yönetiyor mu?

Evet. 'Çoktan-çoğa' veya 'Karmaşık' ilişki karmaşıklığını seçin. Oluşturucu, bileşik birincil anahtarlar, yabancı anahtar kısıtlamaları ve ilişkinin gerektirdiği ek meta veri sütunları ile kesişim/dönüşüm tabloları oluşturur.

Normalleştirilmiş ve normalleştirilmemiş arasındaki fark nedir?

Normalizasyon (3NF) veri tekrarını ortadan kaldırır ve veri bütünlüğünün kritik olduğu işlem uygulamaları için en iyisidir. Denormalizasyon, JOIN'leri önlemek için bazı verileri kopyalar ve depolama verimliliğinden daha fazla sorgu hızının önemli olduğu okuma ağırlıklı uygulamalar için en iyisidir.

SQL DDL çıktısını doğrudan kullanabilir miyim?

Evet. Üretilen SQL, seçilen veritabanı motoru için geçerli ve çalıştırılabilir bir DDL'dir. Bunu veritabanı istemcinize, göç aracınıza veya CI/CD boru hattınıza kopyalayıp yapıştırın. Üretimde çalıştırmadan önce her zaman bir staging ortamında gözden geçirin.

İndeksler içeriyor mu?

Evet. Üretici, olası sorgu desenlerine dayalı olarak dizinler oluşturur: yabancı anahtar sütunları, sık filtrelenen alanlar, benzersiz kısıtlamalar ve yaygın çok sütunlu aramalar için bileşik dizinler. Ayrıca hangi dizinlerin zorunlu, hangilerinin isteğe bağlı olduğunu belirtir.

Yumuşak silmelerle nasıl başa çıkıyor?

Uygun olduğunda, oluşturucu PostgreSQL için deleted_at TIMESTAMPTZ sütununu kısmi bir indeks (WHERE deleted_at IS NULL) ile ekler, böylece yumuşak silinmiş satırlar aktif kayıtların sorgu performansını etkilemez.

Şu iş akışlarının parçası

Bu araç, daha fazlasını başarmanıza yardımcı olan adım adım kılavuzlarda kullanılır

🔒
Gizliliğiniz Korunuyor

Metninizi saklamıyoruz. İşlem gerçek zamanlı olarak gerçekleşir ve sonuç oluşturulduktan hemen sonra girişiniz silinir.

Sınırsız Erişimi Aç

Ücretsiz kullanıcılar: günde 10 kullanım | Pro kullanıcılar: Sınırsız

⚖️ Bu Aracı Karşılaştır

Bu aracın doğrudan karşılaştırmada nasıl performans gösterdiğini görün:

Veritabanı Şeması Tasarımcısı vs. Teknik Şartname Üreticisi Karşılaştırmayı Gör →

✍️ Komut kütüphanesi

Kullanıma hazır komutlar — aracı otomatik doldurmak için "Bunu Kullan"a tıklayın

[describe what it does] yapan bir Python fonksiyonu yaz. Tür ipuçları (type hints) ve bir docstring ekle.

Bu kodu açıkla ve iyileştirmeler öner: [paste code]

Aşağıdaki fonksiyon için birim testleri üret: [paste function]

[list columns] sütunlarına sahip bir tablodan [describe what you need] için bir SQL sorgusu yaz.

Bir [project type] projesi için kurulum, kullanım ve katkıda bulunma bölümlerini içeren bir README.md oluştur.

🔒

⚡ Pro Komutları

Bir [platform type] için kimlik doğrulama, veri ve…...
[cloud provider] üzerine dağıtım yapan bir [stack] uygulaması…...
Redis ile kullanıcı başına dakikada [X] istek destekleyen…...
Pro'ya yükselt →

İlgili araçlar

Bu ajanı dene

SEO-Artikel-Fabrik-AgentKeyword-Cluster → Gliederung → 2000-Wörter-Artikel → Meta-Pack → Schema-JSON-LD → interne Links → Heldenbild — eine…Bu ajanı dene →

İlgili iş akışı

Ideenbeschreibung → BlogbeitragValidieren Sie eine Content-Idee, erstellen Sie eine Gliederung und erweitern Sie sie dann zu einem vollständigen…İş akışını çalıştır →

Daha fazla