ER-Diagramm-Tool — aus Text ein Entity-Relationship-Diagramm
Schreib dein Datenbankschema als Text und sieh das Entity-Relationship-Diagramm live entstehen – Export als PDF oder SVG.
Alles läuft in deinem Browser – dein Diagramm wird nie hochgeladen. Scrollen zum Zoomen, ziehen zum Verschieben. Der PDF-Export öffnet den Druckdialog: Wähle dort „Als PDF speichern“.
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Dieses kostenlose ER-Diagramm-Tool macht beim Tippen aus Text ein fertig gerendertes Entity-Relationship-Diagramm. Definiere links deine Tabellen und ihre Felder, verbinde sie mit der üblichen Kardinalitätsnotation (eins-zu-viele, viele-zu-viele), und das Diagramm rechts aktualisiert sich live – danach exportierst du es als PDF für die Dokumentation oder als SVG für Folien und Wikis.
Textbasierte Diagramme schlagen Drag-and-drop bei echter Datenbankarbeit: Dein Schema lässt sich versionieren (leg es neben deine Migrationen ins Git), in einem Pull Request prüfen und in Sekunden bearbeiten statt in minutenlangem Rechteck-Schieben. Die Syntax ist die übliche Mermaid-erDiagram-Notation, Diagramme von hier werden also auch auf GitHub, GitLab und Notion gerendert.
So funktioniert’s
- Öffne die Anleitung (Werkzeugleiste) für die Zwei-Minuten-Syntaxreferenz oder lade eines der integrierten Beispielschemas.
- Definiere jede Entität als Block: Name der Entität, dann eine Zeile pro Attribut mit seinem Typ. Markiere Primärschlüssel mit PK und Fremdschlüssel mit FK.
- Verbinde Entitäten mit Kardinalitätspfeilen – CUSTOMER ||--o{ ORDER : places bedeutet „ein Kunde gibt null oder mehr Bestellungen auf“.
- Scrollen zum Zoomen, Ziehen zum Verschieben, Einpassen zum Zentrieren. Exportiere mit PDF herunterladen (öffnet den Druckdialog – wähle „Als PDF speichern“) oder SVG herunterladen.
Häufige Fragen
Was ist ein ER-Diagramm?
Ein Entity-Relationship-Diagramm ist der Standardweg, eine Datenbank zu entwerfen und zu dokumentieren: Kästen für Entitäten (die Dinge, die du speicherst – Kunden, Bestellungen, Produkte), Attribute in jedem Kasten (die Felder) und Linien mit Kardinalitätsmarkierungen, die zeigen, wie die Entitäten zusammenhängen (eins-zu-eins, eins-zu-viele, viele-zu-viele). Teams nutzen sie, um sich auf ein Schema zu einigen, bevor sie Migrationen schreiben, und um bestehende Datenbanken zu dokumentieren.
Welche Syntax verwendet dieses Tool?
Die übliche Mermaid-erDiagram-Syntax – eine offene, breit unterstützte Textnotation. Diagramme, die du hier schreibst, werden in GitHub-READMEs, GitLab, Notion, Obsidian und überall sonst, wo Mermaid unterstützt wird, identisch gerendert; dein Quelltext bleibt also portabel.
Wie stelle ich eine Viele-zu-viele-Beziehung dar?
Verwende }o--o{ zwischen den Entitäten (null oder mehr auf beiden Seiten) oder modelliere sie ausdrücklich mit einer Verknüpfungstabelle – z. B. POST ||--o{ POST_TAG und TAG ||--o{ POST_TAG –, was näher daran ist, wie du es tatsächlich in SQL umsetzen würdest. Das integrierte Blog-Beispiel zeigt das Muster mit Verknüpfungstabelle.
Wird mein Schema irgendwo hochgeladen?
Nein. Das Rendern passiert komplett in deinem Browser – der Text verlässt nie dein Gerät, was wichtig ist, wenn du das Schema einer Produktivdatenbank darstellst.
Wie speichere ich meine Arbeit?
Der Quelltext deines Diagramms ist reiner Text – kopiere ihn in eine Datei, ein Ticket oder dein Repo und füge ihn jederzeit wieder ein, um weiterzuarbeiten. Für das fertige Bild exportierst du PDF (Dokumentation) oder SVG (beliebig skalierbar, lässt sich sauber in Folien und Wikis einbetten).
Spickzettel zur Kardinalitätsnotation
• || — genau eins (ein verpflichtender einzelner Datensatz)
• o| — null oder eins (optionaler einzelner Datensatz)
• |{ — eins oder mehr (verpflichtend viele)
• o{ — null oder mehr (optional viele)
Kombiniere je ein Symbol von jeder Seite: CUSTOMER ||--o{ ORDER bedeutet, dass jede Bestellung genau einem Kunden gehört und ein Kunde beliebig viele Bestellungen haben kann – die häufigste Beziehung in Geschäftsschemas. Verwende eine gestrichelte Linie (..) statt einer durchgezogenen (--) für nicht identifizierende Beziehungen.
Warum du dein Schema vor dem Code entwerfen solltest
Die meisten teuren Datenbankprobleme – verwaiste Datensätze, doppelte Daten, Tabellen, die niemand joinen kann – gehen auf Schemas zurück, die ohne Plan gewachsen sind. Zehn Minuten ER-Diagramm zwingen dich früh zu den Fragen, auf die es ankommt: Was identifiziert diese Entität eindeutig? Kann diese Beziehung wirklich eins-zu-viele sein, oder wird sie viele-zu-viele, sobald ein Kunde zwei Adressen hat? Was passiert beim Löschen?
Es ist außerdem die schnellste gemeinsame Sprache zwischen technischen und nicht technischen Beteiligten: Eine Geschäftsinhaberin kann „ein Kunde gibt viele Bestellungen auf“ an einem Diagramm ablesen und dich korrigieren – bevor die falsche Annahme in sechs Monaten Code steckt. Ein gemeinsames Diagramm hilft dem Team, sich vor der Umsetzung auf das Schema zu einigen.
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