Categoria: Database Design

Compreenda profundamente o domínio Converse com os interessados → colete substantivos e verbos

Liste entidades candidatas (substantivos) → Filtrar objetos do mundo real que precisam ser armazenados independentemente

Liste os atributos para cada entidade → Marque as chaves primárias (sublinhadas) → Identifique chaves candidatas / chaves naturais → Identifique atributos multivalorados, compostos e derivados

Encontre relacionamentos (verbos) → Pergunte: “Quais entidades estão diretamente associadas?” → Evite relacionamentos transitivos (eles geralmente escondem entidades ausentes)

Determine a cardinalidade e a participação para em cada direção → Escreva 4–6 frases usando o modelo: “Cada A pode/deve estar associado a zero/um/muitos B.” “Cada B pode/deve estar associado a zero/um/muitos A.”

Trate os relacionamentos M:N Quase sempre resolva-os em uma tabela de junção (entidade fraca ou forte). Adicione atributos se o próprio relacionamento tiver propriedades (por exemplo, data_de_matricula, nota)

Identifique entidades fracas Pergunte: “Essa entidade pode existir sem a outra?”

Adicione superentidade/subentidade (se necessário — herança) Use um círculo com d (disjunto) / o (sobreposto)

Revise os cheiros comuns

• Armadilha de fã / armadilha de abismo
• Muitos M:N sem atributos → entidade ausente?
• Relacionamentos redundantes
• Participação obrigatória ausente
• Entidades com apenas chaves estrangeiras → provavelmente entidade fraca

Validação com os interessados usando exemplos concretos

• Interface de arrastar e soltar com modelagem centrada em recursos (sem troca constante da barra de ferramentas).
• Geração automática de colunas de chave estrangeira ao criar relacionamentos.
• Suporte para todos os elementos padrão de ERD: entidades fortes/frágeis, relacionamentos identificáveis/não identificáveis, atributos multivalorados/derivados/compostos, procedimentos armazenados, gatilhos, visualizações, restrições únicas, etc.
• Sub-diagramas ajudam a dividir esquemas empresariais grandes em visualizações lógicas.

• Derivação em um clique: gere ERD lógico a partir do conceitual, físico a partir do lógico (com rastreabilidade e navegação automáticas via Model Transitor).
• Mantenha a consistência entre os níveis de abstração — alterações em um nível podem se propagar de forma inteligente.

• IA do Modelador de Banco de Dados e Gerador de Diagramas com IA — descreva seus requisitos de dados em linguagem simples (por exemplo, “Temos clientes que fazem pedidos contendo produtos de várias categorias”), e a IA gera instantaneamente um ERD normalizado e profissional, completo com entidades, relacionamentos e chaves.
• Suporta a notação Chen para ERD no gerador de IA.
• Ideal para prototipagem rápida ou quando se começa com requisitos de negócios vagos.

• Engenharia para frente — gere scripts DDL completos e livres de erros (ou crie/atualize diretamente bancos de dados) para os principais SGBD: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, SQLite, Amazon Redshift, etc.
• Engenharia reversa — importe bancos de dados existentes e reconstrua instantaneamente ERDs visuais (extremamente útil para sistemas legados ou recuperação de documentação).
• Ferramenta de patch/diferença — compare o modelo com o banco de dados ativo, gere scripts de delta para aplicar alterações com segurança sem perda de dados.
• Insira dados de exemplo diretamente nas entidades do ERD → exporte para o banco de dados para inicialização rápida.

• Edição simultânea em tempo real (vários usuários no mesmo ERD simultaneamente).
• Detecção integrada de conflitos e resolução inteligente.
• Histórico completo de revisões, confirmação/atualização, reversão de alterações.
• Comentários diretamente nos elementos do diagrama para feedback.
• Publicar e compartilhar — gerar links web, incorporar diagramas, exportar para PDF/imagem/HTML para partes interessadas que não possuem licenças.
• Repositório em nuvem centralizado (VPository) mantém todos alinhados entre ambientes de desenvolvimento/teste/prod.

• Linkar entidades de ERD a outros diagramas: referenciar uma entidade de dados em DFDs, diagramas de classes UML, wireframes, processos BPMN, etc.
• Gerar código ORM (Hibernate, etc.) a partir do ERD → ponte do modelo visual para a camada de aplicação.
• Diferença visual — compare diferentes versões ou modelo versus esquema de banco de dados.
• Exportar dicionário de dados profissional / especificações para documentação e entrega.

Understand the domain deeply Talk to stakeholders → collect nouns & verbs

List candidate entities (nouns) → Filter real-world objects that need to be stored independently

List attributes for each entity → Mark primary keys (underlined) → Identify candidate keys / natural keys → Spot multivalued, composite, derived attributes

Find relationships (verbs) → Ask: “Which entities are directly associated?” → Avoid transitive relationships (they usually hide missing entities)

Determine cardinality & participation for each direction → Write 4–6 sentences using the template: “Each A can/must be associated with zero/one/many B.” “Each B can/must be associated with zero/one/many A.”

Handle M:N relationships Almost always resolve them into junction table (weak or strong entity) Add attributes if the relationship itself has properties (e.g. enrollment_date, grade)

Identify weak entities Ask: “Can this entity exist without the other?”

Add supertype/subtype (if needed — inheritance) Use circle with d (disjoint) / o (overlapping)

Review for common smells

• Fan trap / chasm trap
• Too many M:N without attributes → missing entity?
• Redundant relationships
• Missing mandatory participation
• Entities with only foreign keys → probably weak entity

Validate with stakeholders using concrete examples

• Drag-and-drop interface with resource-centric modeling (no constant toolbar switching).
• Automatic foreign key column generation when creating relationships.
• Support for all standard ERD elements: strong/weak entities, identifying/non-identifying relationships, multivalued/derived/composite attributes, stored procedures, triggers, views, unique constraints, etc.
• Sub-diagrams help break large enterprise schemas into logical views.

• One-click derivation: generate logical ERD from conceptual, physical from logical (with automatic traceability and navigation via Model Transitor).
• Maintain consistency across abstraction levels — changes in one level can propagate intelligently.

• DB Modeler AI and AI Diagram Generator — describe your data requirements in plain English (e.g., “We have customers who place orders containing products from multiple categories”), and the AI instantly generates a normalized, professional ERD complete with entities, relationships, and keys.
• Supports Chen notation for ERD in the AI generator.
• Ideal for rapid prototyping or when starting from vague business requirements.

• Forward engineering — generate complete, error-free DDL scripts (or directly create/update databases) for major DBMS: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, SQLite, Amazon Redshift, etc.
• Reverse engineering — import existing databases and instantly reconstruct visual ERDs (extremely helpful for legacy systems or documentation recovery).
• Patch / diff tool — compare model vs. live database, generate delta scripts to apply changes safely without data loss.
• Enter sample data directly in ERD entities → export to database for quick seeding.

• Real-time concurrent editing (multiple users on the same ERD simultaneously).
• Built-in conflict detection and smart resolution.
• Full revision history, commit/update, revert changes.
• Commenting directly on diagram elements for feedback.
• Publish & share — generate web links, embed diagrams, export to PDF/image/HTML for stakeholders who don’t have licenses.
• Centralized cloud repository (VPository) keeps everyone aligned across dev/test/prod environments.

• Link ERD entities to other diagrams: reference a data entity in DFDs, UML class diagrams, wireframes, BPMN processes, etc.
• Generate ORM code (Hibernate, etc.) from ERD → bridge visual model to application layer.
• Visual Diff — compare different versions or model vs. database schema.
• Export professional data dictionary / specifications for documentation & handover.