DbSchema verwandelt jede von 100+ SQL- und NoSQL-Datenbanken in ER-Diagramme und Dokumentation, die Ihr ganzes Team durchstöbern kann — und lässt Sie Schemaänderungen im selben Modell entwerfen, abfragen und bereitstellen.
Im Einsatz bei Teams von
Das Schema lebt in der Datenbank, die Dokumentation ist eine Wiki-Seite von vor zwei Jahren, und die einzige Person, die das Modell wirklich versteht, ist die, die es gebaut hat. Jede neue Tabelle, jede Migration und jeder Neuzugang im Team kostet mehr, als er sollte.
DbSchema gibt dem Team ein Modell, das alle sehen können: versioniert, dokumentiert und prüfbar.
Vom ersten Diagramm bis zur Produktionsmigration, ohne das Werkzeug zu wechseln.
Verbinden Sie sich mit einer Cloud-, Remote- oder On-Premise-Datenbank und erhalten Sie das vollständige ER-Diagramm — Tabellen, Schlüssel und Beziehungen — ohne eine Abfrage zu schreiben.
Veröffentlichen Sie interaktive HTML5-Dokumentation mit Diagrammen, Kommentaren und Hover-Details. Sie öffnet sich in jedem Browser — Analysten, Manager und neue Kollegen müssen Sie nie wieder fragen.
Vergleichen Sie Ihr Modell mit Entwicklung, Test und Produktion, prüfen Sie jeden Unterschied und übernehmen Sie nur, was Sie freigegeben haben.
Teilen Sie große Systeme in fokussierte Diagramme auf, gruppieren Sie Zusammengehöriges und sehen Sie nur die Tabellen, die für die aktuelle Aufgabe zählen.
Starten Sie datenbankunabhängig und generieren Sie dann das physische Schema für PostgreSQL, MySQL, MongoDB oder jede unterstützte Engine — mit Ihren Namens- und Typregeln.
Vergleichen Sie zwei Modellversionen oder zwei Umgebungen und erhalten Sie das Migrationsskript im SQL-Dialekt der Zieldatenbank.
Durchstöbern Sie verknüpfte Datensätze über Fremdschlüssel — echte oder virtuelle — und bearbeiten Sie Zeilen direkt im Kontext statt Tabelle für Tabelle.
Ziehen Sie Tabellen, Joins, Filter und Gruppierungen zusammen und lesen Sie das generierte SQL, bevor Sie es ausführen.
Autovervollständigung, die Ihre Tabellen kennt, Skriptausführung und Ergebnisse, die Sie direkt bearbeiten und nach CSV, Excel oder JSON exportieren können.
Generieren Sie realistische Testdaten mit wiederverwendbaren Mustern und Regeln, damit Entwicklung und QA mit etwas arbeiten, das echt aussieht.
Skripten Sie Dokumentation, Schema-Synchronisierung, Importe und Exporte in Groovy und lassen Sie sie nach Zeitplan von selbst laufen.
Verfolgen Sie Sitzungen, Sperren, Benutzer und Ressourcenverbrauch aus demselben Arbeitsbereich, in dem Sie entwerfen.
Bitten Sie um eine Abfrage in natürlicher Sprache, fügen Sie eine ein und fragen Sie, was sie tut, oder fragen Sie, welcher Index sie schneller machen würde. Der Assistent liest Ihr eigenes Designmodell — die Antworten drehen sich also um Ihre Tabellen, nicht um generische Beispiele.
Sehen Sie, was der KI-Assistent kann
Ihr Schema lebt in einer Designmodell-Datei, nicht nur auf dem Server. Dieser eine Unterschied lässt Sie offline arbeiten, Änderungen wie Code prüfen und genau entscheiden, was die Produktion erreicht.
Modellieren und ändern Sie das Schema im Flugzeug, im Meeting oder bevor die Datenbank existiert.
Branch, Diff und Pull Request für das Schema in Git — im selben Workflow wie der Rest Ihres Projekts.
Lesen Sie die exakten Statements, die eine Änderung ausführen wird, bevor irgendetwas die Datenbank berührt.
Bringen Sie dieselbe geprüfte Änderung durch Entwicklung, Test und Produktion — eine Freigabe nach der anderen.
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Sechs Rollen, ein Modell. Alle lesen dasselbe Schema, und niemand muss fragen, wer die Antwort kennt.
Finden Sie die richtige Tabelle in einem Schema, das Sie nicht geschrieben haben, und treffen Sie den Join gleich beim ersten Mal.
Modellieren Sie einmal logisch, generieren Sie das physische Schema für jede unterstützte Engine und halten Sie die Benennung konsistent.
Folgen Sie Beziehungen über Tabellen hinweg und bauen Sie Abfragen visuell — ohne jemanden nach dem Schema zu fragen.
Vergleichen Sie die Produktion mit dem, was freigegeben wurde, und lesen Sie jedes Statement, bevor es läuft.
Öffnen Sie die HTML-Dokumentation im Browser und sehen Sie genau, welche Daten die Anwendung speichert.
Lernen Sie an einem echten Schema, wie Datenbanken aufgebaut sind: mit Beziehungen, Schlüsseln und allem, was dazugehört.
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Gehen Sie direkt in den Workflow, der am besten zu Ihrem aktuellen Bedarf passt.
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