Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Datenmodellierung. 2 Tätigkeit zur Strukturierung der Datenbestände Ziel: Redundanzarme systematische Beschreibung der zur jeweiligen computerunterstützten.

Ähnliche Präsentationen


Präsentation zum Thema: "Datenmodellierung. 2 Tätigkeit zur Strukturierung der Datenbestände Ziel: Redundanzarme systematische Beschreibung der zur jeweiligen computerunterstützten."—  Präsentation transkript:

1 Datenmodellierung

2 2 Tätigkeit zur Strukturierung der Datenbestände Ziel: Redundanzarme systematische Beschreibung der zur jeweiligen computerunterstützten Arbeit mit einem DBMS benötigten Gegenstände, Begriffe und deren Zusammenhänge. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

3 3 Datenmodellierung im Relationalen Modell 1.Bestimmung der relevanten Objekte 2.Bestimmung der relevanten Eigenschaften der Objekte 3.Bestimmung der Beziehungen zwischen den Objekten 4.Abbildung auf Tabellen 5.Normalisierung der Tabellen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

4 4 Datenmodellierung im Relationalen Modell Objekte (Entities) können sein: Dinge Personen Gegenstände Vorgänge / Ereignisse Dokumente alles was Eigenschaften hat!!! Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

5 5 Datenmodellierung im Relationalen Modell Entity-Types (Entitätentypen) sind abstrakte (Klassen) Zusammenfassungen von Entitäten des gleichen Typs durch Spezifikation der Eigenschaftsstruktur der zusammengefassten Entities Beispiel: Mitarbeiter durch Eigenschaften spezifiziert Intension (Intensionale Beschreibung) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

6 6 Datenmodellierung im Relationalen Modell Entitätsmengen sind konkrete Mengen von Entities Beispiel: die Menge der in einem Unternehmen angestellten Personen, die sich zu jedem Zeitpunkt ändern kann Eine Abfrage bezieht sich auf eine Entitätenmenge Extension (Extensionale Beschreibung) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

7 7 Datenmodellierung im Relationalen Modell Beispiel Mitarbeiter Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 M#NameWohnort M1BeckerBasel M2MeierLörrach Spalte / Attribut Datensatz Datenelement / Datenwert

8 8 Datenmodellierung im Relationalen Modell Beziehung Tabelle / Relationen R= {(M1, Becker, Basel), (M2, Meier, Lörrach)} Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 M#NameOrt M1BeckerBasel M2MeierLörrach

9 9 Datenmodellierung im Relationalen Modell Tabellendefinition Eindeutiger Tabellenname Eindeutiger Merkmalsname pro Tabelle Reihenfolge der Merkmale ist egal Anzahl der Merkmale ist beliebig (endlich) Anzahl der Datensätze ist beliebig (endlich) Die Reihenfolge der Datensätze ist beliebig Mit jedem Merkmal wird ein Datentyp verknüpft Schlüsselfeld dient der eindeutigen Identifikation eines Datensatzes Es gibt keine 2 Datensätze mit identischen Schlüsselwerten Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

10 10 Datenmodellierung im Relationalen Modell Atomare Attributwerte: Für das Relationale Modell gilt folgende wesentliche Einschränkung: Der Wert eines Attributs darf nur aus einem atomaren Attributwert bestehen. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

11 11 Datenmodellierung im Relationalen Modell Beispiel: Die Relation Hobby(Name, Hobbies) enthalte die folgenden Tupel: (Huber, {Drachenfliegen,Segeln, Bergsteigen}) (Meier, Musik) (Mueller, {Musik, Literatur, Theater}) Nicht-atomare Attributwerte sind {Drachenfliegen, Segeln, Bergsteigen} und {Musik, Literatur, Theater}. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

12 12 Datenmodellierung im Relationalen Modell Definition: erste Normalform Eine Relation ist in erster Normalform (1NF), wenn alle ihre Attribute nur atomare Attributwerte besitzen. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

13 13 Datenmodellierung im Relationalen Modell Beispiel: Normalisierung in 1NF Die Relation Hobby kann auf einfache Weise in eine Relation Hob in erster Normalform überführt werden: Relationenschema Hob(Name: varchar(20), Hobby: varchar(30)) und folgenden Tupeln (Huber, Drachenfliegen) (Huber, Segeln) (Huber, Bergsteigen) (Meier, Musik) (Mueller, Musik) (Mueller, Literatur) (Mueller, Theater) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

14 Das Entity-Relationship- Modell ERM bzw. E/R-Modell

15 15 ERM - Relationales Datenbankschema Das ERM ist optimal für die Modellierung des konzeptionellen Schemas für relationale DB-Systeme. Modellierungen im ERM können automatisch in ein relationales Modell transformiert werden. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

16 16 ERM - Relationales Datenbankschema Es gibt leider keine eindeutige Normierung der graphischen Darstellung des ERM und deshalb sehr viele unterschiedliche graphische Notationen. Es gibt diverse Erweiterungen des ERM: –EERM (Extended Entity Relationship Model) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

17 17 Grundkonzepte des klassischen ERM Entity: Gegenstände; z.B.: Paul Müller. Entity-Typ: Klasse von Gegenständen mit gleichen Attributen. z.B.: Mitarbeiter, Kunden, Produkte, Personen Die Attribute beschreiben die Klasse; Graphische Notation Rechteck: Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Entity-Typ- Name

18 18 Beispiele:Entity-Typen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Mitarbeiter Produkte KundenBestellungen Prozesse Flugzeuge Reisen Flüge Vorlesungen

19 19 Grundkonzepte des klassischen ERM Attribute: sind Eigenschaften, Merkmale von Entities (z.B.: Gewicht, Preis, Farbe, Lieferdatum) Nicht zu verwechseln mit den Eingenschaftsausprägungen ( z.B.: 50 kg, 200 Euro, grün, ) Graphische Notation abgerundetes Rechteck: Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Attributname

20 20 Beispiel: Angestellter Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Angestellter Name Angest_Nr Gehalt mit den Attributen: Name Angest_Nr (für Angestellten-Nummer) Gehalt

21 21 Grundkonzepte des klassischen ERM Relationship: Beziehung zwischen Entities; z.B.: verheiratet mit: Paul Müller und Maria Müller. Relationship-Types (Beziehungstypen) zwischen Entity-Typen z.B. zwischen Kunden und Produkten Graphische Notation Raute: Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Relationship- Type- Name

22 22 Beziehungen zwischen Entity-Typen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Entity-Typ 1 Entity-Typ3 Entity-Typ 2 R-Typ Die Darstellung repräsentiert eine dreistellige Beziehung. Möglich sind beliebig viele Stellen. Am häufigsten sind zweistellige (binäre) Beziehungen. Beziehungen können zusätzlich auch Attribute zugeordnet werden Attribut

23 23 Beziehungen zwischen Entity-Typen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Beispiel: Professor empfiehlt Buch für Vorlesung Professor Buch Vorlesung empfiehlt Semester

24 24 Grundkonzepte des klassischen ERM Domäne: Zulässiger Wertebereich eines Attributes Graphische Notation: Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Attributname:Domainname

25 25 Beispiel: Angestellter Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Angestellter Name:string A#: int Gehalt:int

26 26 Grundkonzepte des klassischen ERM Domäne Standard-Datentypen in MS-Access –Zahl –Text –Datum / Uhrzeit –Währung –AutoWert –Ja/Nein –Memo –Hyperlink –OLE-Objekt Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

27 27 Grundkonzepte des klassischen ERM Domäne In SQL können neue Domänen definiert werden Mit Integritätsregeln können in SQL die Wertebereiche von Attributen zusätzlich eingeschränkt werden Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

28 28 Entititypen mit Attributen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Textuelle Notation (allgemein): E(A 1 :D 1,..., A n :D n ) (mit Domänen) E: Entitytyp. A i :Attribute i = 1... n. D i :Domänen i = 1... n. Kurzform: E(A 1,..., A n ) (ohne Domänen)

29 29 Beispiel: Angestellter Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Textuelle Notation: Entity-Typ ANGESTELLTER Angestellter(A# : integer, Name : string, Gehalt : integer) Entities vom Typ ANGESTELLTER: Angestellter(523, 'Bill, ) Angestellter(122, 'John', )

30 30 Beispiel:Mitarbeiter Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Mitarbeiter Name Telefon Vorname Geb-Datum Einstellungs- termin Raum Textuelle Notation: Mitarbeiter(Personalnr,Vorname, Name, ,Telefon,Raum, Geb-Datum, Einstellungstermin) Personalnr

31 31 Beispiel: Mitarbeiter mit Wertebereichen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Mitarbeiter Name:string Telefon:string string Vorname: string Geb-Datum: date Einstellungs- termin:date Raum: string Textuelle Notation: Mitarbeiter(Personalnr: int, Vorname:string, Name:string, string, Telefon:string, Raum:string, Geb-Datum:date, Einstellungstermin:date) Personalnr: int

32 32 Beispiel: Buchempfehlung Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Professor Name Semester Autor ISBN Titel Telefon Fach Buch Vorlesung empfiehlt liest Priorität

33 33 Beispiel: Bibliothek Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Leser Name RDatum InvNr ISBN Verlag Titel Lnr Adresse Buch Geschrieben von Ausleihe Autor Name Autornr ADatum

34 34 Relationships - Funktionale Beziehungen Formulieren Constraints (Integritätsregeln) für faktische Einträge in der Datenbank. und geben Hinweise zur Abbildung der Relationship-Types auf Tabellen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

35 35 Relationships - Funktionale Beziehungen R E 1 x... x E n wobei E i (i= 1,...,n) Entity-Typen sind Definitionen für n=2 (R E 1 x E 2 ) 1:1 Relationship: ((x,y) R (x,z) R) y = z ((x,y) R (z,y) R) x = z N:1 Relationship: ((x,y) R (x,z) R) y = z 1:N Relationship: ((x,y) R (z,y) R) x = z N:M Relationship: keine Einschränkung Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

36 36 Funktionale Beziehungen / Beispiele Abteilungsleiter leitet Abteilung 1:1-Relationship Angestellter arbeitet in Abteilung N:1-Relationship Person besitzt Haus 1:N-Relationship Student hört Vorlesung N:M-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

37 37 Funktionale Beziehungen / Beispiele Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Abteilungsleiter Abteilung leitet AngestellterAbteilung arbeitet-in PersonHaus besitzt StudentVorlesung hört 11 N1 1N NM

38 38 Relationships - Funktionale Beziehungen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar : AbteilungsleiterAbteilung AngestellterAbteilung N:1 leitet arbeitet in

39 39 Relationships - Funktionale Beziehungen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar :N PersonHaus Student Vorlesung N:M besitzt hört

40 40 Relationships - Beispiel Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 PersonStadt wohnt in 1 N geb. in N 1

41 41 Optional undefinierte Attribute Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Entity-Typ A Attribut A kann undefiniert sein also Null-Wert haben.

42 42 Graphische Bausteine des ERM Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 E Entity-Typ E A Attribut A A Schlüssel-Attribut A EA Verbindung zwischen Entity-Typ E und Attribut A A kann undefiniert sein E1E2 R Binäre Relationship zwischen den Entity-Typen E1 und E2

43 E/R-Modell ISA-Relationship

44 44 ISA-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Definition Seien E 1,E 2 zwei Entity-Typen. Die Relationship E 1 isa E 2 besteht genau dann, wenn E 1 eine Spezialisierung von E 2 ist. E1 heißt Subtyp des Supertyps E2.

45 45 Spezialisierungs- / Generalisierungsbeziehung Synonyme Spezialisierung- / Generalisierung Unter- / Oberbegriff IST-Beziehung is-a-Relationship isa-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

46 46 ISA-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Besteht die Relationship E 1 isa E 2, so erbt E 1 die Attribute von E 2. Dies hat folgende Konsequenzen: Für E 1 ist lediglich die Angabe zusätzlicher Attribute notwendig. Die Schlüsselattribute von E 2 sind auch die Schlüsselattribute von E 1. Auf der Instanzenebene gilt: ein Entity von E 1 erbt die zugehörigen Werte aus E 2.

47 47 ISA-Relationship: Beispiel Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 ABTEILUNGSLEITER isa ANGESTELLTER ABTEILUNGSLEITER(Dienstwagen:string) ANGESTELLTER(Personalnr:int, Name:string) In diesem Fall erbt ABTEILUNGSLEITER alle Attribute von ANGESTELLTER (also Personalnr und Name) und hat das zusätzliche Attribut Dienstwagen. Es besteht auch die Möglichkeit der Mehrfachvererbung,

48 48 ISA-Relationship: Beispiel Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Beispiel Mehrfachvererbung: STUDENT isa PERSON ANGESTELLTER isa PERSON HIWI isa Student HIWI isa ANGESTELLTER STUDENT(Fachrichtung:string) Angestellter(Fachrichtung:String) Bei Mehrfachvererbung gleichbezeichneter Attribute sind Massnahmen zur Konfliktlösung erforderlich

49 49 ISA-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 p Isa-Beziehung: p: partiell t: total t nicht disjunktdisjunkt totalpartiell

50 50 ISA-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Angestellter PilotTechniker p Partielle nicht-disjunkte isa-Beziehung

51 51 ISA-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Person MannFrau t Totale disjunkte isa-Beziehung (Spezialisierung)

52 52 ISA-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Fahrzeug AutoFahrrad p Partielle disjunkte isa-Beziehung (Spezialisierung)

53 53 ISA-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Person MannAngestellter p Partielle nicht disjunkte isa-Beziehung (Spezialisierung)

54 54 ISA-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Sportler FussballerTennisspieler p Partielle nicht disjunkte isa-Beziehung (Spezialisierung)

55 55 ISA-Relationship Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Person ManagerSekretärin p Angestellter TechnikerProgrammierer p Verkäufer partiell nicht disjunkt partiell disjunkt

56 56 Disjunkte Klassifikation Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 FührungskraftFachspezialistLehrling Beispiel: Mitarbeiter Jeder Mitarbeiter ist entweder (oder) Führungskraft Fachspezialist Lehrling t

57 E/R-Modell Schlüsselattribute

58 58 ERM - Schlüsselattribute Jede Teilmenge der Attributmenge eines Entity-Typs, mit der die Entities dieses Typs eindeutig identifizierbar sind, heisst Schlüssel dieses Entity-Typs. Jede minimale Menge von Schlüssel- attributen heisst Schlüsselkandidat. Der Primärschlüssel ist der beim Entwurf der DB zur eindeutigen Identifikation der Entities ausgewählte Schlüsselkandidat. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

59 59 ERM - Schlüsselattribute Schlüsselkandidaten minimaler Schlüssel Primärschlüssel ausgewählter Schlüssel zur Identifikation der Entities in einer Tabelle Fremdschlüssel Attributmenge die in einer anderen Relation Schlüssel ist zusammengesetzter Schlüssel Schlüssel, der aus mehreren Attributen besteht Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

60 60 ERM - Schlüsselattribute Die Schlüsseleigenschaft kann nicht an der Definition eines Entity-Typs erkannt werden. Die Attribute eines Entity-Typs müssen so gewählt sein, dass dadurch die Entities eindeutig identifizierbar sind. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

61 61 Schlüsselattribute - Notation Schlüsselattribute werden durch Unterstreichung gekennzeichnet: in der textlichen Notation: Mitarbeiter(Personalnr, Name, Vorname, Gebdatum) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002

62 62 In der graphischen Notation Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Professor Name Semester Autor ISBN Titel Telefon Fach Buch Vorlesung empfiehlt liest Priorität Mitarbnr Vorlesnr

63 63 Beispiel: Mitarbeitereigenschaften mit Schlüssel Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Februar 2002 Mitarbeiter Name:string Telefon:string string Vorname: string Geb-Datum: date Einstellungs- termin:date Raum: string Textuelle Notation: Mitarbeiter(Personalnr: int, Vorname:string, Name:string, string, Telefon:string, Raum:string, Geb-Datum:date, Einstellungstermin:date) Personalnr: int


Herunterladen ppt "Datenmodellierung. 2 Tätigkeit zur Strukturierung der Datenbestände Ziel: Redundanzarme systematische Beschreibung der zur jeweiligen computerunterstützten."

Ähnliche Präsentationen


Google-Anzeigen