用microsoftvisio,新建数据库-数据模型图,选择"数据库-反向工程"接下来按提示操作,选择好microsoftsqlserver驱动及数据库,输入用户名密码,选择好你要导出的内容,点下一步即可完成导入.
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ER图是基于ER模型(实体关系模型)画的,属于概念模型,是对现实世界的实体及其之间关系的抽象。
数据库表是属于数据模型,用来描述数据的结构关系。
通常我们数据库的设计要经过下面这个过程:
现实世界-〉概念模型-〉数据模型
一般项目的设计中,首先通过需求分析的人员根据客户抽象出 ER图,然后由数据库的设计人员根据ER图和用户对查询等方面的需求设计出数据库的表结构,以及相关的视图和索引。
nosql 大多数以key-value的形式存储,比如redis,并不是关系型数据库的二位结构,也就没有所谓的实体关系。所以基本上是没法画的。
基本含义NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。NoSQLNoSQL数据库的四大分类键值(Key-Value)存储数据库这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。[3] 举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存储数据库。这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.文档型数据库文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。图形(Graph)数据库图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。
最简单的方法,装一个Visio,然后选择数据库,可以直接导出ER图,然后保存成图片放到Word里就可以啦。前提是你的外键关系要建好 当然,如果没有外键关系,也
数据库中的er图应该出现在第2阶段。
数据库设计通常分为6个阶段:
1、需求分析:分析用户的需求,包括数据、功能和性能需求;
2、概念结构设计:主要采用E-R模型进行设计,包括画E-R图;
3、逻辑结构设计:通过将E-R图转换成表,实现从E-R模型到关系模型的转换;
4、数据库物理设计:主要是为所设计的数据库选择合适的存储结构和存取路径;
5、数据库的实施:包括编程、测试和试运行;
6、数据库运行与维护:系统的运行与数据库的日常维护。主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑设计。通过一个实际的案例说明在逻辑设计中E-R图向关系模式的转换。
扩展资料:
NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。对于非结构化数据的处理更合适,如文章、评论,这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理,并不需要像结构化数据一样,进行精确查询,而且这类数据的数据规模往往是海量的。
数据规模的增长往往也是不可能预期的,而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的,所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据,并且数据的获取效率很高,但用它查询结构化数据效果就比较差。
参考资料来源:百度百科-数据库