データベース管理のためのパワフルなツール。

ビジュアルデータベース
管理ツール

チームで使える、直感的なデザイン。

データベーススキーマの設計とドキュメント化、SQLクエリの作成と実行、データの視覚的な探索を、主要なリレーショナルデータベースとNoSQLデータベースのすべてで行えます。ER図の設計、スキーマの同期、チームでの共同作業に対応し、開発者やデータの専門家による複雑なデータベースの管理を支えます。

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データベースを
設計・クエリ・デプロイ

主な機能を短いデモでご覧ください。チームでER図を設計し、あらゆるデータベースに接続してクエリを実行し、環境間でスキーマを同期できます。

既存のデータベースから始める

社内ネットワークでもクラウドでも、データベースに接続すれば、DbSchemaがスキーマごとに図を描きます。モデルの任意の部分について、独自の図も追加できます。

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ER図を描く

外部キーをたどって関連テーブルを取り込みながらER図を広げ、スキーマが形になっていく様子を確かめられます。

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論理モデルを描く

データベースを選ぶ前にエンティティとその関係を描き、その設計を選んだデータベース用のテーブルに変換します。

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データベースに合わせてテーブルを調整

データ型、キー、インデックス、制約を、テーブルを置くデータベースに合わせて仕上げます。

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Gitでチーム設計

設計モデルをGitで共有。チームメンバーの変更を取り込み、誰がどのテーブルを変更したかを確認し、競合する編集を左右に並べてマージできます。

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HTML5ドキュメントを公開

スキーマを、図やコメントも含めてチーム全員が閲覧できる対話型のHTML5またはPDFドキュメントとして公開します。

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あらゆるデータベースに接続

自分のマシン上でも、クラウドでも、ファイアウォールの内側でも、100以上のデータベースに数クリックで接続できます。

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SQLを書いて実行

テーブルやカラムの候補表示でSQLをすばやく書き、すぐに実行して、結果をCSV、JSON、Excelで保存できます。

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クエリを視覚的に組み立てる

テーブルやカラムをクリックし、外部キーに沿って結合すると、その場でQuery BuilderがSQLを書いていきます。

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AIアシスタントに質問

欲しいクエリを普段の言葉で依頼し、回答をワンクリックで実行するか、SQLエディタで開けます。

データの閲覧と編集

関連テーブルをまたいでデータを探索し、表示しているその場でレコードを絞り込み、並べ替え、編集できます。

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ファイルからデータをインポート

CSV、Excel、JSON、XMLファイルを、コードを1行も書かずに新規または既存のテーブルに読み込めます。

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テストデータを生成

本物らしいサンプルデータを必要な行数だけテーブルに投入し、実データが届く前にアプリケーションをテストできます。

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デプロイ前にモデルを検証

DbSchemaは変更のたびに設計を検証し、予約語を名前に使っているといった問題を、データベースに届く前に指摘します。

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スキーマの比較と同期

設計を稼働中のデータベースと比較し、差分ごとにどちら側を更新するかを決められます。

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実行前にSQLをレビュー

変更内容をそのまま実行できるSQLスクリプトとして取得し、データベースに反映する前にレビューできます。

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スクリプトで自動化

スキーマのドキュメントの再生成など、繰り返しの作業をDbSchema内で動くスクリプトで自動化できます。

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ライブデータを共有せずに、データベース設計を共同で。

SQLクライアントが見せるのはデータベース
DbSchemaが渡すのはモデル

スキーマはサーバーの中だけでなく、設計モデルファイルにあります。この違いがあるからこそ、オフラインで作業し、変更をコードのようにレビューし、本番に何を反映するかを正確に決められます。

接続なしで設計

機内でも、会議中でも、データベースがまだ存在しなくても、スキーマをモデリングして変更できます。

コードのようにレビュー

プロジェクトのほかの部分と同じワークフローで、スキーマをGitでブランチ、差分確認、プルリクエストできます。

すべての変更をまずSQLで確認

データベースに何かが反映される前に、変更が実行する文を正確に読めます。

慎重にデプロイ

レビュー済みの同じ変更を、承認を一つずつ経ながら開発、テスト、本番へ進めます。

Gitワークフローのドキュメントを読む

データベースモデルを
バージョン管理し、安全に、大規模に

モデルをGitにコミットし、リリース前にすべてのリビジョンをレビューし、本番の認証情報を自分の管理下に。数テーブルから数千テーブルのスキーマまで対応します。

ステップ 1

Git連携

スキーマ変更をリポジトリにコミットし、チームの更新を取り込めます。

ステップ 2

バージョン管理

モデルのリビジョンを比較し、差分をレビューし、安心してロールバックできます。

ステップ 3

高いセキュリティ

認証情報と本番データへのアクセスを自分の管理下に置けます。

大規模に最適化

モデルが大きくなっても滑らかに動く、高速で軽快なキャンバス。

大規模データベース

数千テーブルのスキーマを、見やすいレイアウトに分けてモデリングし、ドキュメント化できます。

SSL/SSH接続

暗号化接続とSSHトンネルでリモートサーバーに接続できます。

新機能

AIアシスタントを搭載

一般的なサンプルではなく、あなた自身のデータベースモデルについてすぐに答えが得られます。

  • 普段の言葉でクエリを依頼
  • どんなSQLも数秒で解説
  • 的確なインデックスの提案
  • あなたのスキーマモデルを参照

データベースに関わるすべての役割のために

6つの役割に、1つのモデル。全員が同じスキーマを読むので、誰に聞けばよいかを尋ねる必要がありません。

すべての機能を見る
スキーマをコードのように扱う

ソフトウェア開発者

データベース設計を、コードと並ぶモデルファイルで管理します。オフラインで設計し、Gitにコミットし、変更のたびにチームがプルリクエストでレビュー。変更が承認されると、DbSchemaがモデルを各データベースと比較し、何かを実行する前にSQLを表示します。

  • 論理モデルから始めて、使用するデータベース用のテーブルを生成
  • 組み込みのGitでモデルをブランチ、コミット、プル、マージ
  • すべての変更をGitで監査: 誰がコミットし、どのテーブルが変わったか
  • SQLを確認したうえで、同じ変更を開発、テスト、本番にデプロイ
  • 同じモデルから対話型のHTML5ドキュメントを公開
詳しく見る (ソフトウェア開発者向けのDbSchema)
設計を構造化する

データベースアーキテクト

スキーマを論理レベルで一度設計すれば、MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Serverなどに対応する物理DDLを生成できます。スクリプトを個別に保守する必要はありません。命名規則、型のマッピング、コメントは、すべての対象で一貫性が保たれます。

  • 一度のモデリングで、すべての物理スキーマを生成
  • どのエンジンでも一貫した命名
  • 論理と物理が常に同期
詳しく見る (データベースアーキテクト向けのDbSchema)
論理データ型をそれぞれMySQL、PostgreSQL、SQL Serverにマッピングする、DbSchemaのModel Conversion Rules
データを探索し、可視化する

データアナリスト

ビジュアルな結合ビルダーで、数十のテーブルにまたがる外部キーの関係をたどれます。ポイントして、クリックして、絞り込むだけで、クエリができあがります。エンジニアを待ったりドキュメントを探し回ったりせずに、実際のデータを探索できます。

  • テーブル間の関係をたどる
  • SQL不要で、クエリを視覚的に作成
  • スキーマを人に聞かずに探索
詳しく見る (データアナリスト向けのDbSchema)
employees、customers、invoicesを結合するDbSchemaのビジュアルクエリと、その下に表示された結果行
データベース運用を最適化する

データベース管理者

稼働中のデータベースを承認済みの設計と比較し、追加されたカラム、欠けているインデックス、名前が変わったテーブルなど、どのようなずれが生じたかを正確に把握できます。ALTER文はすべて実行前にそのままのSQLで表示されるので、主導権は常にあなたにあります。

  • 本番環境を承認済みの設計と比較
  • すべての文を実行前にレビュー
  • 同じ変更をすべての環境に展開
詳しく見る (データベース管理者向けのDbSchema)
データベースをモデルに合わせるためにDbSchemaが生成するSQLスクリプト: カラムの追加、カラムの削除、テーブルの削除
ドキュメントを読む

マネージャー

関係者の誰もがブラウザで開ける、単体で完結したHTMLドキュメントを生成します。データベース接続も特別なツールも不要。すべてのテーブル、カラム、リレーション、コメントを閲覧・検索できるマップです。チームと共有することも、Confluenceに載せることもできます。

  • 誰でも開けるHTMLドキュメント
  • アプリが保存する内容を正確に把握
  • スキーマの知識は不要
詳しく見る (マネージャー向けのDbSchema)
DbSchemaが生成した、invoicesテーブルとそのカラムを説明するHTMLドキュメント
SQLを学ぶ

学生

おもちゃのような例題ではなく、実務さながらのデータベーススキーマを探索できます。外部キーがテーブルをどうつなぐのか、結合が実際にどう動くのか、インデックスがなぜ重要なのかがわかります。Visual Query Builderなら構文を暗記せずにSQLを試せ、生成されたクエリを読んで学べます。

  • 実際のスキーマを端から端まで探索
  • キー、結合、リレーションを学ぶ
  • 具体的な例でSQLを練習
詳しく見る (学生向けのDbSchema)
テーブルを結合するVisual Query Builderと、プレビューペインに表示された生成SQL

よくある質問

DbSchemaとは何か、データベースをどうモデリングするのか、ワークフローにどう組み込めるのか。知っておきたいことをまとめました。

DbSchemaはMySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、MariaDB、SQLite、Snowflake、MongoDB、Redshift、BigQuery、その他の対応データベースで利用できます。ほとんどはJDBC経由で接続し、主要なエンジンには専用のネイティブコネクタを用意しています。なお、モデリングを始めるのにデータベースが稼働している必要はありません。
すべての機能を使える無料トライアルがあり、Community Editionは非商用利用であれば無料です。有料プランでは、チーム向けにクラウドでの共同作業、バージョン管理された履歴、優先サポートが加わります。
はい。スキーマはサーバーの中だけでなく、設計モデルファイルにあります。そのため、オフラインでも、機内でも、データベースがまだ存在しなくても作業でき、準備ができた時点でモデルをデプロイできます。
もちろんです。DbSchemaのモデルファイルはGitと相性のよいプレーンテキストなので、プロジェクトのほかの部分と同じワークフローで、スキーマをブランチ、差分確認、プルリクエストできます。
すべての変更は、データベースに反映される前にSQLとして表示されます。何を実行するかを選び、実行される文を正確にレビューし、レビュー済みの同じ変更を開発、テスト、本番へ進められます。

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  • 普段の言葉でクエリ作成
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AIアシスタントを搭載

テーブルが何のためにあるのかを尋ねる。欲しいクエリを普段の言葉で説明する。誰も手が回らなかったカラムコメントを書かせる。AIはあなた自身のスキーマを読むので、回答にはあなたのテーブル名が使われます。

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  • 自分のAPIキーを利用可能

有料エディションならどれでも自分のAPIキーを使えるので、スキーマは選んだモデルにしか送信されません。