Usporedba alata za modeliranje podataka u procesu izrade baze podataka
PDF

Ključne riječi

database
data model
relational model
data modelling
database management system baza podataka
model podataka
relacijski model
modeliranje podataka
sustav za upravljanje bazom podataka

Kako citirati

Vicković, T., & Mladenović, M. (2023). Usporedba alata za modeliranje podataka u procesu izrade baze podataka. Politehnika, 7(1), 20-27. https://doi.org/10.36978/cte.7.1.2

Sažetak

Modeliranje podataka je najvažniji dio dizajniranja baze podataka ali i cijelog informacijskog sustava. U procesu izrade relacijske baze podataka kreiranje modela podataka je ključno jer naknadne promjene na bazi podataka nisu poželjne. U prvoj fazi izrade uzimaju se specifikacije od korisnika koje služe za modeliranje podataka. Iz definiranih specifikacija izrađuje se model podataka koji se kreira u tri osnovne faze: izrada konceptualnog, logičkog i na kraju relacijskog, odnosno fizičkog modela. Dok se konceptualni model radi „na papiru“, odnosno skiciraju se osnovni entiteti, atributi i veze, izrada logičkog modela u često uključuje korištenje nekog alata za modeliranje podataka. Ovisno o alatu, iz logičkog modela se može napraviti i relacijski model koji se već smatra dijelom fizičke izrade baze podataka. Pri podučavanju baza podataka i modeliranja kao prve faze iznimno je važno odabrati alat koji je dovoljno jednostavan za studente ali i dovoljno složen da se lako može preslikati na realne sustave u praksi. U ovom radu se kroz izradu modela podataka za bazu podataka o zaposlenicima prikazuje proces izrade modela pomoću različitih alata. Prikazana je usporedba u mogućnostima i opcijama različitih alata za modeliranje, kako besplatnih tako i onih koji su dostupni uz plaćanje pri izradi baze podataka.
https://doi.org/10.36978/cte.7.1.2
PDF

Reference

Bers, M.U. (2008). Blocks to robots: Learning with technology in the early childhood classroom. New York: Teachers College Press.

Blanchard, S., Freiman, V., Lirrete-Pitre, N. (2010). Strategies used by elementary schoolchildren solving robotics-based complex tasks: innovative potential of technology. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2(2), 2851-2857.

Dadić, T. (2012). Baze podataka. Split: FPMZ.

Manger, R. (2010.). Osnove projektiranja baza podataka: D310: priručnik za polaznike. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar (SRCE).

MySQL, (n.d.). MySQL Workbench. Retrieved from https://www.mysql.com/products/workbench/

Nalimov, C. (2021a). Quick guide to physical data modeling. Retrieved from https://www.gleek.io/blog/physical-data-modeling.html

Nalimov, K. (2021b). The logical data model explained. Retrieved from https://www.gleek.io/blog/logical-data-model.html

Nalimov, K. (2021c) What is a conceptual data model? Retrieved from https://www.gleek.io/blog/conceptual-data-model.html

ORACLE (n.d.). ORACLE SQL Developer Data Modeler. Retrieved from https://www.oracle.com/database/sqldeveloper/technologies/sql-data-modeler/

Peterson, R. (2022). MySQL Workbench Tutorial: What is, How to Install & Use. Retrieved from https://www.guru99.com/introduction-to-mysql-workbench.html

pgModeler, (n.d.). pgModeler. Retrieved from https://pgmodeler.io/

Stoyanov, P., Harper, S. (2009). An Introduction to Oracle SQL Developer Data Modeler. Retrieved from https://www.oracle.com/technetwork/developer-tools/datamodeler/sqldeveloperdatamodeleroverview-167687.html

Ravoof, S. (2022). PostgreSQL vs SQL Server: 16 Critical Differences. Retrieved from https://kinsta.com/blog/postgresql-vs-sql-server/

Creative Commons License

Ovaj rad licenciran je pod Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Copyright (c) 2023 Array