Datenmodellierung + ER

Begriffe

Database / Datenbasis

Menge gespeicherter Daten(objekte) in Beziehung zueinander

Database Management System (DBMS)

Datenbank-Verwaltungssystem / Datenbanksystem Alle Programme um auf Datenbasis zuzugreifen und verwalten

Datenmodell

Wie eine Programmiersprache:

Beschreibung der Datenobjekte

Anwendbare Operationen und ihre Wirkung

besteht aus:

Data definition language DDL

Data manipulation language DML → Bildet Datenbankschema, beinhaltet gleichzeitig auch die Query Language (Anfragen Sprache)
Beispiel: SQL

Datenbank-Schema

Legt die Struktur der abgespeicherten Datenobjekte fest. Besteht aus Meta-Daten.

Datenbankausprägung

Aktueller Zustand der Datenbasis.

Entspricht der im Schema festgelegten Struktur.

Ändert sich ständig.

Phasen der Datenmodellierung

Ausschnitt aus der realen Welt → konzeptuelles Schema

Konzeptuelles Schema
reine Beschreibungsmodelle, graphische Notation
- Entity Relationship ER
- semantisches Datenmodell
- UML

Logische (Implementations-)Datenmodelle / Implementations Schema
Bildet die Struktur der Tables.
- relationales Datenmodell
(auch andere möglich)

E ntity Relationship Model (ER Model)

Entities (Rechtecke)

Relationships (Rauten)

Attribute (Kreise oder Ellipsen)
Werden Entities und Relationships zugeordnet. Schlüssel (IDs) werden unterstrichen - jede Entity braucht minimale Menge an Attributen als ID.

Rollen
zB in der rekursiven Beziehung voraussetzen werden Rollen zugeordnet ( Vorgänger und Nachfolger )

Beziehungstypen nach Peter Chen

(untere Schranke also immer 0 und die obere Schranke wird dazugeschrieben)

1:1-Beziehung
Gibt die Max Anzahl der Partner an.
zb Heiraten wobei Objekte auch alleine sein können.

1:N-Beziehung (= N-1)
Beispiel: beschäftigen zwischen Firmen und Personen, wenn wir davon ausgehen, dass eine Firma i.A. mehrere Personen beschäftigt, aber eine Person nur bei einer (oder gar keiner) Firma angestellt ist.

N:M-Beziehung
Binäre Beziehungen
Beziehungen definieren partielle Funktionen:
Bezeichnung für eine Funktion, die evtl. für manche Werte aus ihrem Definitionsbereich den speziellen Funktionswert „undefiniert“ hat.
Definitionsmenge → Zielmenge (Nicht alle Elemente definiert)
zB: $f(x) = \frac{1}{n}$
Funktionen sind partiell, weil es Entities aus dem Definitionsbereich geben kann, die gar keine Beziehung eingehen.
ternäre Beziehungen
Kardinalitätsangabe N:1:1
dreistellige Beziehung betreuen zwischen den Entitytypen Studenten, Professoren und Seminarthemen
Folgenden partiellen Funktionen müssen gleichzitig gelten:
betreuen : Professoren x Studenten —> Seminarthemen betreuen : Seminarthemen x Studenten —> Professoren
Studenten können mehrere Beziehungen haben aber in jeder Bezeihung darf nur 1 Prof und 1 Seminarthema sein.
Kardinalitätsangabe N:M:1
zB nur ein Professor für jede Prüfung als einzige Beschränkung.
Mit anderen Worten, zu einem Paar aus Studenten und Vorlesungen soll es maximal einen Professor bzw. eine Professorin als Prüfer geben.
prüfen : Studenten x Vorlesungen —> Professoren

Die (min,max)-Notation

nicht nur die Extremwerte

Anzahl auf der gegenüber liegenden Seite die Kardinalität an und nicht auf der eigenen Seite des Objekte

* bedeutet beliebig oft

(0,*) ist die allgemeinste Angabe

Im Vergleich:

Existenzabhängige Entitytypen - schwache Entities

Nicht über eigene ID identifizierbar.

Existenz von übergeordneter Entity abhängig

oft nur in Kombination mit dem Schlüssel des übergeordneten Entities eindeutig identifizierbar.

Beispiel:

Generalisierung (Vererbung) - is a Beziehung

Besondere Art von Beziehung, deshalb Sechseck statt Raute.

disjunkte Spezialisierung
keine Gemeinsamkeiten unter Untertypen

vollständige Spezialisierung
Obertyp existiert nicht (hat selbst keine eigenen Elemenet) sondern ist eigentlich die Menge aller Untertypen

Beispiel:

Aggregation - part of Beziehung

Beispiel:

Das relationale Modell

Mengenorientierte Verarbeitung.

Metaebene (Schema) → Instanzebene (Ausprägung)

Relationsschema Definition

Tabellen sind Relationen:

Spalte Attribute oder Felder

Zeile Hier 3 Tupel deren Attributwerte aus String, String, Integer bestehen

Der Primärschlüssel Telefon# wurde unterstrichen

Relationenschemata spezifiziert durch

Telefonbuch : {[Name : string, Adresse : string, Telefon# : integer]}

Als eine Menge {...} von Tupeln [...] aufzufassen: {[...]}

ER Modell → relationales Schema

Das relationale Modell hat keine Entities wie im ER Modell sondern nur Relationen.

n-Stellige Beziehungen

Beziehung zwischen n Entities:

enthält also alle Schlüsselattribute der Entitytypen (Fremdschlüssel) und zusätzlich die der Beziehung zugeordneten Attribute.

Beispiel

Die 4 Entity Typen:

Die Relationen:

Relationales Schema optimieren

Nur möglich für

1:1

1:N / N:1

Ansonsten würde es zu Anomalien führen.

Regel: Nur Relationen mit gleichem Schlüssel zusammenfassen!

1:N Beziehungen

Beziehung lesen: Eine Vorlesung kann nur von einem einzigen Dozenten gelesen / veranstaltet werden.

lässt sich vereinfachen mit der Hilfe eines neuen Attributes bei Vorlesungen: gelesenVon

1:1 Beziehungen

Pro Raum nur ein Prof

Lässt sich vereinfachen zu:

oder auch zu

wobei dann Null-Werte auftreten würden weil nicht alle Räume von Dozenten besetzt werden. (deshalb erste Methode bevorzugen)