DbSchema 100+ SQL और NoSQL डेटाबेस में से किसी को भी ER आरेखों और ऐसे दस्तावेज़ में बदल देता है जिन्हें पूरी टीम ब्राउज़ कर सकती है — और फिर उसी मॉडल से स्कीमा बदलावों को डिज़ाइन, क्वेरी और तैनात करने देता है।
इन कंपनियों की टीमों का भरोसा
स्कीमा डेटाबेस में रहता है, दस्तावेज़ दो साल पुराना विकी पेज है, और मॉडल को सच में समझने वाला सिर्फ वही है जिसने उसे बनाया था। हर नई टेबल, हर माइग्रेशन और हर नए साथी की लागत जितनी होनी चाहिए, उससे ज़्यादा होती है।
DbSchema टीम को एक ऐसा मॉडल देता है जिसे सब देख सकते हैं: वर्शन-नियंत्रित, दस्तावेज़ीकृत और समीक्षा-योग्य।
पहले आरेख से प्रोडक्शन माइग्रेशन तक, टूल बदले बिना।
किसी क्लाउड, रिमोट या ऑन-प्रिमाइस डेटाबेस से जुड़ें और बिना क्वेरी लिखे पूरा ER आरेख पाएं — टेबलें, कुंजियां और संबंध।
आरेखों, टिप्पणियों और होवर विवरण के साथ इंटरएक्टिव HTML5 दस्तावेज़ प्रकाशित करें। यह किसी भी ब्राउज़र में खुलता है, इसलिए विश्लेषकों, प्रबंधकों और नए साथियों को आपसे पूछना नहीं पड़ता।
अपने मॉडल की तुलना डेवलपमेंट, टेस्ट और प्रोडक्शन से करें, हर अंतर की समीक्षा करें, और सिर्फ वही लागू करें जो आपने मंज़ूर किया।
बड़े सिस्टम को केंद्रित आरेखों में बांटें, जो साथ का है उसे समूहित करें, और सिर्फ वही टेबलें देखें जो मौजूदा काम के लिए मायने रखती हैं।
डेटाबेस-निरपेक्ष शुरुआत करें, फिर PostgreSQL, MySQL, MongoDB या किसी भी समर्थित इंजन के लिए अपने नामकरण और टाइप नियमों के साथ फिज़िकल स्कीमा बनाएं।
मॉडल के दो संस्करणों या दो वातावरणों की तुलना करें और लक्षित डेटाबेस की अपनी SQL बोली में माइग्रेशन स्क्रिप्ट पाएं।
फॉरेन की — असली या वर्चुअल — के ज़रिए जुड़े रिकॉर्ड ब्राउज़ करें और पंक्तियों को एक-एक टेबल की बजाय संदर्भ में ही संपादित करें।
टेबलें, जॉइन, फ़िल्टर और ग्रुपिंग खींचकर जगह पर रखें, फिर चलाने से पहले बना हुआ SQL पढ़ें।
आपकी टेबलों को जानने वाला ऑटोकम्प्लीट, स्क्रिप्ट निष्पादन, और ऐसे परिणाम जिन्हें आप वहीं संपादित कर CSV, Excel या JSON में निर्यात कर सकते हैं।
पुन: उपयोग योग्य पैटर्न और नियमों से यथार्थवादी टेस्ट डेटा बनाएं, ताकि डेवलपमेंट और QA असली जैसे डेटा पर काम करें।
दस्तावेज़, स्कीमा सिंक, आयात और निर्यात को Groovy में स्क्रिप्ट करें, फिर उन्हें शेड्यूल पर अपने आप चलने दें।
जिस वर्कस्पेस में आप डिज़ाइन करते हैं, वहीं से सेशन, लॉक, उपयोगकर्ता और संसाधन उपयोग पर नज़र रखें।
सामान्य भाषा में क्वेरी मांगें, कोई क्वेरी चिपकाकर पूछें कि वह क्या करती है, या पूछें कि कौन-सा इंडेक्स उसे तेज़ करेगा। असिस्टेंट आपका अपना डिज़ाइन मॉडल पढ़ता है, इसलिए जवाब आपकी टेबलों के बारे में होते हैं, सामान्य उदाहरणों के नहीं।
देखें AI असिस्टेंट क्या कर सकता है
आपका स्कीमा एक डिज़ाइन मॉडल फ़ाइल में रहता है, सिर्फ सर्वर में नहीं। यही एक फर्क आपको ऑफ़लाइन काम करने, बदलावों की कोड की तरह समीक्षा करने और यह तय करने देता है कि प्रोडक्शन तक ठीक-ठीक क्या पहुंचे।
हवाई जहाज़ में, मीटिंग में, या डेटाबेस बनने से पहले ही स्कीमा को मॉडल करें और बदलें।
स्कीमा को Git में ब्रांच, डिफ़ और पुल-रिक्वेस्ट करें — आपके बाकी प्रोजेक्ट के ही वर्कफ़्लो में।
डेटाबेस को कुछ भी छूने से पहले वे सटीक स्टेटमेंट पढ़ें जो बदलाव चलाएगा।
उसी समीक्षित बदलाव को डेवलपमेंट, टेस्ट और प्रोडक्शन से गुज़ारें, एक-एक मंज़ूरी के साथ।
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छह भूमिकाएं, एक मॉडल। सब एक ही स्कीमा पढ़ते हैं, और किसी को पूछना नहीं पड़ता कि जवाब किसके पास है।
ऐसे स्कीमा में ज़रूरी टेबल खोजें जो आपने नहीं लिखा, और जॉइन पहली बार में सही बनाएं।
एक बार लॉजिकल मॉडल बनाएं, हर समर्थित इंजन के लिए फिज़िकल स्कीमा बनाएं, और नामकरण एकरूप रखें।
टेबलों के बीच संबंधों का पीछा करें और क्वेरी विज़ुअली बनाएं, बिना किसी से स्कीमा मांगे।
प्रोडक्शन की तुलना मंज़ूर किए गए से करें, और हर स्टेटमेंट चलने से पहले पढ़ें।
ब्राउज़र में HTML दस्तावेज़ खोलें और ठीक-ठीक देखें कि एप्लिकेशन कौन-सा डेटा रखता है।
एक असली स्कीमा को खोजकर सीखें कि वह कैसा दिखता है: संबंध, कुंजियां, सब कुछ।
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