[GetAnalyst] Проектирование БД и основы SQL. Тариф Самостоятельно (Екатерина Ананьева)

​ Процесс разработки программного обеспечения начинается с анализа бизнес-процессов, выявления данных и создания структуры их хранения. На ранних стадиях работы аналитики и разработчики активно взаимодействуют для проектирования базы данных или внесения изменений в существующую. От того, насколько удачно спроектирована база, зависит скорость обработки запросов пользователей, возможности дальнейшего роста и масштабирования системы. База данных - фундамент информационной системы! Понимание подходов к её проектированию с нуля и в стратегиях развития играет важную роль в успешной разработке систем. Развивайте свои навыки и двигайтесь вперед к своим целям! Качество Повысите качество требований за счет погружения в анализ потоков данных, используемых в автоматизируемых бизнес-процессах. ER-Диаграммы Научитесь строить Концептуальную, Логическую и Физическую модели базы данных, представлять их в виде ER-диаграммы. DBeavear и SQLite Освоите инструменты DBeavear и SQLite, используемые для подключения к БД. С их помощью вы создадите свою реальную БД на проекте курса, научитесь писать SQL-запросы и проверять их на ней. Реальная БД Перейдёте на новый уровень в понимании разработчиков, за счет освоения новой терминологии, инструментов, а также опыта в проектировании реальной БД с нуля, и её последующей доработки. Кому подойдёт: Студентам технических ВУЗов и начинающим в IT Если вы учитесь в техническом ВУЗе или только начинаете свой путь в сфере IT в роли системного аналитика или разработчика, и имеете мало опыта, этот проект даст вам понимание, как проектировать базы данных с нуля и правильно подходить к их изменению. Вы сможете изучить на практике основы SQL и получите навыки работы с задачами по созданию и доработке БД — от требований до реализации. Системным аналитикам Если вы хотите лучше понимать, когда и в каком виде передавать задачи разработчикам по созданию и изменению БД в процессе разработки системы, то этот проект для вас. Вы научитесь создавать модели БД на всех уровнях: концептуальном, логическом и физическом. Освоите работу с ER-моделированием. Опыт работы с реальной БД, созданной вами в SQLite и DBeaver, поможет лучше понимать, что именно делают разработчики. Вы сделаете сами то же самое, что делают они в рамках задачи по разработке и изменению БД. Вы сами выполните SQL-запросы связанные с функциональностью системы. Этот опыт переведет ваши постановки задач на новый уровень понимания и качества. Бизнес-аналитикам Вы поймите, как структура данных влияет на бизнес-требования к разработке и в целом на работу приложений. Сможете погрузиться в процесс проектирования БД и освоите основы SQL, сделав шаг к переходу в профессию системного аналитика. Менеджерам проектов Узнайте, как изменения в требованиях могут влиять на БД и как это влияет на сроки разработки программного обеспечения. Сделайте планирование работы над проектами более точным, понимая особенности оценки задач от разработчиков. Предобучение Проектирование БД: с чего начать Проектирование БД: обратная совместимость Термины и определения Пошаговый план проектирования БД БОНУС. ChatGPT: Анализ бизнес-процессов и разработка требований БОНУС. От моделирования базы данных до SQL-запросов Полезная литература Анализ требований Исходные бизнес-требования. Постановка задачи от заказчика Требования на разработку Выделение сущностей ER-диаграмма и уровни представления БД ER-диаграмма Инструменты: draw-io и Microsoft Visio. Визуальные редакторы Инструменты: DBDiagram.io Концептуальная модель Концептуальная модель Логическая модель Логическая модель. Атрибуты таблиц БД. Первичные и внешние ключи. Удаление избыточных связей. Преобразование связей многие-ко-многим Реляционная БД: представление данных в таблицах Физическая модель Типы данных. Практические рекомендации по разработке БД: название таблиц и полей, типы данных. Физическая модель. Задачи на разработку БД Постановка задач на разработчиков. Постановка задачи в Jira + Шаблон для Confluence Обратная совместимость при проектировании БД. Миграция данных. Учет особенностей использования данных в системе для функционирующих систем. Описание миграций данных. Требования к последовательности релизов - выпуск задач в продакшн Корпоративный гайд для разработчиков. Практические рекомендации по разработке БД: название таблиц и полей, типы данных Работа с SQL Установка SQLite. Инструкция Создание таблиц на основе физической модели БД Наполнение таблиц данными Написание SQL-запросов Инструменты: DBeaver Проектирование БД с нуля: создание ER-диаграммы Определение БД и СУБД. Знакомство с проектом и выделение сущностей. Определение логической и физической моделей БД с разбором примеров по проекту. Практика. Фокус на проектировании физической модели БД - PostgreSQL. Обзор шаблона постановки задачи на разработчиков. Разработка требований к миграциям БД Определение понятия миграции данных. Примеры. Требования к обратной совместимости данных. Распространенные ошибки. Влияние нефункциональных требований на миграции в БД. Практика проектирования миграций внутри одной БД. Обзор проблем миграций данных между разными СУБД. Практика. Обзор шаблона постановки задачи на разработчиков по миграции данных. Проектирование распределенных БД Базовые понятия архитектуры: сервис-ориентированная (SOA) и микросервисная (MSA). Знакомство с проектом и выделение сущностей. Определение логической и физической моделей БД с разбором примеров по проекту. Практика. Фокус на проектировании физических моделей БД - PostgreSQL. Обзор шаблона постановки задачи на разработчиков. Оптимизация БД. Работа с индексами в БД Нефункциональные требования к системе и их связь с БД. Понятие индексов в БД и их назначение. Разбор примеров. Практика: знакомство с БД проекта и определение таблиц с индексами. Проблемы избыточной оптимизации БД. Как указать в постановке задачи на разработку. Инструмент D-Beaver. Практика SQL-запросов Знакомство с инструментом DBeaver. Подключение тестовой БД. О применении SQL аналитиками. Ключевые операторы SQL-запросов. Практика SQL-запросов на получение данных в DBeaver. Использование AI (искусственного интеллекта) в качестве помощника в работе с SQL-запросами. Использование ChatGPT для проектирования БД Знакомство с инструментом ChatGPT и базовыми командами. Внедрение в работу системного аналитика. Знакомство с проектом. Определение сущностей. Проектирование физической модели БД - postgreSQL с использованием команд ChatGPT. Автоматическая отрисовка ER-модели с использованием ChatGPT и дополнительных инструментов. Екатерина Ананьева Больше 10 лет в IT 60+ проектов Помощь в запусках и запуск стартапов Спикер международных конференций Автор статей VC, HABR и образовательных программ Основатель проекта GetAnalyst