怎么把SQL数据库画成ER图

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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非关系型数据库有er图吗

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是否可以画ER图

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。

什么是nosql非结构化数据库

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。

SQL 数据库ER图题目求解

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图应该出现在第几阶段

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

本文名称：nosql数据库的er图,oracle数据库er图
文章URL：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/dsscoic.html