1 Vorlesung Datenbanken I Der Relationale Datenbankentwurf mit dem PowerDesigner 7.5 von Sybase

1 Unser Fahrplan Einordnung der Thematik in die Vorlesung Der PowerDesigner im Überblick Aufbau Funktionen und Features Steps zum Entwurf einer Relationalen DB Step 1 : Das Conceptual Data Model (CDM) Step 2 : Das Physical Data Model (PDM) Step 3 : Die DB-Generierung Erweiterungen des ER-Modells Beziehungsobjekte Nicht-Binäre Beziehungen (Associtions) Inheritance (Generalisierung)

1 Ziele der Veranstaltung Anwendung des in der Vorlesung gelernten DB-Wissens Begriffe aus der relationalen Theoriewelt der Terminologie des Tools zuordnen können Konzeptioneller und physischer Entwurf einer Projekt-DB Erweiterungen des ER-Modells kennenlernen und umsetzen

1 Wo stehen wir ? DB Kapitel 2 RelationaleModell Kapitel 3 RelationalerDB-Entwurf Objekte Integrität Operatoren ERM Trans-formation

1 Begriffe, die wir kennen..... Aus der relationalen Welt: Relation, Tupel, Keys (Primary, Foreign Key, Alternate Key) Entity-Integrität, Referenzielle Integrität Aus dem ERM Entitätstypen, Beziehungstypen Kardinalitäten (1:1, 1:N, M:N) Strukturelle Bedingungen ( min,...max..)

1 Komponenten des Relationalen Modells ANrKNrADatumLDatum NULL Auftrag KNrNameOrtGeschäftstyp 0815Meier AGZürichFachgeschäft 0830F. MüllerBaselKaufhaus 1213Neukauf AGBernFachgeschäft... Kunde AttributeRelation Tupel Relation Attribute Tupel Primärschlüssel Primär- schlüssel Fremdschlüssel

1 Komponenten des ERM MitarbeiterProjekt mitarbeiten nm (1,m)(1,n) "Jeder Mitarbeiter kann an mehreren Projekten mitarbeiten, muss jedoch an mindestens einem Projekt beteiligt sein." Projekt-Nr.Projekt-NameM-Nr.M.-Name

1 Kardinalitäten

1 Ostereier Lager- Nr. SV-Nr. W-Nr. Ort Name Telefon SV-Nr. Alter Name statio- niert Kind äußern 1 (0,n) Hilfs- osterhase m n (0,n) (1,m) Staat_Ort betreuen entnehmenversorgen n (1,1) n (0,m) NameAdresseStaat Ort PLZ Straße Ort Wunsch n (1,1) Osterhase bear- beiten Lagerort beauf- sichtigen 1 n (1,n) (1,1) 1 (1,n) m (0,n) n 1 (1,1) (0,n) Wunsch Transformation ERM in Relationales Modell

1 Schritt 1: Änderung des ER- Diagramms Beseitigen von Attributen mit Mehrfachwerten. Jedes Attribut mit Mehrfachwerten wird zu einem eigenen Entitätstyp. Mehrere Werte werden in Form von mehr-eren Tupeln dargestellt.

1 Telefon Ostereier Lager- Nr. SV-Nr. W-Nr. Ort Name SV-Nr. Alter Name statio- niert Kind äußern 1 (0,n) Hilfs- osterhase m n (0,n) (1,m) Staat_Ort betreuenentnehmen versorgen n (1,1) cn (0,m) Name Adresse Staat Ort PLZ Straße Ort Wunsch n (1,1) Osterhase bear- beiten Lagerort beauf- sichtigen 1 n (1,n) (1,1) 1 (1,n) m (0,n) n 1 (1,1) (0,n) Wunsch Schritt 1: Änderung des ER- Diagramms

1 Telefon-Nr. hat Telefon 1 (0,n) n (1,1) Ostereier Lager- Nr. SV-Nr. W-Nr. Ort Name SV-Nr. Alter Name statio- niert Kind äußern 1 (0,n) Hilfs- osterhase m n (0,n) (1,m) Staat_Ort betreuen entnehmenversorgen n (1,1) n (0,m) NameAdresseStaat Ort PLZ Straße Ort Wunsch n (1,1) Osterhase bear- beiten Lagerort beauf- sichtigen 1 n (1,n) (1,1) 1 (1,n) m (0,n) n 1 (1,1) (0,n) Wunsch Schritt 1: Änderung des ER- Diagramms

1 Transformation ERM in Relationales Modell Schritt 2: Entitätstypen werden zu Relationen. Zusammengesetzte Attribute werden nur in atomaren Komponentenattributen in die Relationen aufgenommen. Die Schlüssel der Entitätstypen bilden die Schlüssel der Relationen.

1 Telefon-Nr. hat Telefon 1 (0,n) n (1,1) Ostereier Lager- Nr. SV-Nr. W-Nr. Ort Name SV-Nr. Alter Name statio- niert Kind äußern 1 (0,n) Hilfs- osterhase m n (0,n) (1,m) Staat_Ort betreuen entnehmenversorgen n (1,1) n (0,m) NameAdresseStaat Ort PLZ Straße Ort Wunsch n (1,1) Osterhase bear- beiten Lagerort beauf- sichtigen 1 n (1,n) (1,1) 1 (1,n) m (0,n) n 1 (1,1) (0,n) Wunsch Schritt 2: Entitäten

1 Kind SV.-Nr.NameAlterStraßePostleitzahlOrtOstereier... Staat_Ort StaatOrt... Telefon Telefon-Nr.... Wunsch W-Nr.Wunsch... Osterhase SV.-Nr.Name... Hilfsosterhase SV.-Nr.Namestationiert... Lagerort Lager-Nr.Ort... Schritt 2: Entitäten

1 Schritt 3: Binäre Beziehungstypen 1:1 Relationstyp: Ergänzung einer der beiden Relationen um Fremdschlüsselattribut, das die Beziehung repräsentiert. 1:n Relationstyp Jene Relation erhält das Fremdschlüsselattribut, die dem Entitätstyp entspricht, auf dessen Seite der n-Teil eingetragen ist. m:n Relationstyp Eine m:n-Beziehungen wird in einer eigenen Relation abgebildet. Diese Relation erhält als Fremdschlüsselattribute die Primärschlüsselattribute der Entitätstypen, die dadurch verbunden werden. Die Fremdschlüsselattribute bilden die Primärschlüssel für die Relation des m:n-Beziehungstyps.

1 Telefon-Nr. hat Telefon 1 (0,n) n (1,1) Ostereier Lager- Nr. SV-Nr. W-Nr. Ort Name SV-Nr. Alter Name statio- niert Kind äußern 1 (0,n) Hilfs- osterhase m n (0,n) (1,m) Staat_Ort betreuen entnehmenversorgen n (1,1) n (0,m) NameAdresseStaat Ort PLZ Straße Ort Wunsch n (1,1) Osterhase bear- beiten Lagerort beauf- sichtigen 1 n (1,n) (1,1) 1 (1,n) m (0,n) n 1 (1,1) (0,n) Wunsch Schritt 3: 1-N Beziehungen

1 Osterhase SV.-Nr.Name... Hilfsosterhase SV.-Nr.Namestationiert... Wunsch W-Nr.WunschK-SVNrO-SVNr... Lagerort Lager-Nr.OrtO-SVNr... Staat_Ort StaatOrtLager-Nr.... Telefon Telefon-Nr.H-SVNr.... Kind SV.-Nr.NameAlterStraßePostleitzahlOrtOstereier... Schritt 3: 1-N Beziehungen

1 Telefon-Nr. hat Telefon 1 (0,n) n (1,1) Ostereier Lager- Nr. SV-Nr. W-Nr. Ort Name SV-Nr. Alter Name statio- niert Kind äußern 1 (0,n) Hilfs- osterhase m n (0,n) (1,m) Staat_Ort betreuen entnehmenversorgen n (1,1) n (0,m) NameAdresseStaat Ort PLZ Straße Ort Wunsch n (1,1) Osterhase bear- beiten Lagerort beauf- sichtigen 1 n (1,n) (1,1) 1 (1,n) m (0,n) n 1 (1,1) (0,n) Wunsch Schritt 3: M-N-Beziehungen

1 Betreuung H-SVNr.StaatOrt... Entnahme H-SVNr.Lager-Nr.... Kind SV.-Nr.NameAlterStraßePostleitzahlOrtOstereier... Osterhase SV.-Nr.Name... Hilfsosterhase SV.-Nr.Namestationiert... Wunsch W-Nr.WunschK-SVNrO-SVNr... Lagerort Lager-Nr.OrtO-SVNr... Staat_Ort StaatOrtLager-Nr.... Telefon Telefon-Nr.H-SVNr....

1 Wir haben festgestellt: Der relationale Datebank-Entwurf Basiert auf festen Notationen in der konzeptionellen Ebene Graphische Notation des ERM Fixen Transformationsregeln zur Umwandlung des semantischen Modells (ERM) in das logische Modell Toolunterstützung sehr sinnvoll !!!!

1 Der PowerDesigner im Überblick 2-Stufiges Datenbank-Design (CDM,PDM) Erzeugung von DDL (Database Definition Language) für verschiedenste DBMS: Create Table.... Definition physischer Elemente Stored Procedures / Triggern Indexe Definition von Views (Externes Modell) Reverse-Engineering von bestehenden DBMS Objektorientiertes Design wird unterstützt Erzeugung von Java-Code auf der Basis von Klasendiagrammen Optimale Unterstützung von DB-Designern Und Anwendungsentwicklern

1 DB-Design mit dem PowerDesigner Reale Welt Semantisches Modell Logisches Modell Internes Modell DB Conceptual Data Model (+ Domänendefinition) Physical Data Model (DDL für konkrete DB)

1 Der Workspace Object Browser Diagramm Fenster Status-Fenster

1 Step 1: Das Conceptual Data Model (CDM) gehoert_zu n ARTIKEL AT_nr AT_Name Farbe Preis Groesse Kennz_1 Kennz_2 Kennz_3 PRODUKTGRUPPE Prod_Nr Prod_Bez

1 Step 1: Das Conceptual Data Model (CDM) BezeichnungDatentyp Status

1 Step 1: Das Conceptual Data Model (CDM) Kardinalität Strukturelle Bedingungen Schwache Entitäten

1 Kern-Begriffe des CDM Business Rules: Geschäftsregeln (Anforderungen des Gesetzgebers, des Kunden usw.) Domains: Wertebereiche Data Items: Attribute Entities: Entitätstypen Identifiers: Schlüsselkandidaten Relationships: Beziehungen

1 Step 1: Das Conceptual Data Model (CDM) am System !!!!

1 Step 2: Das Physical Data Model (PDM) Umwandlung CDM in PDM Check Model Generate Physical Data Model (PDM)

1 Step 2: Das Physical Data Model (PDM) A PDM represents the physical structure of the data as it will be implemented by a Database Management Systems (DBMS). The PDM takes into account the features and physical restrictions of the DBMS of your choice. Tabellen: Entsprechen den Entities Spalten: Entsprechen den Attributen (jetzt: Datenbankspezifisch) Indexe: An index is a data structure that speeds up access to data when you are searching for information in tables. Indexes are normally created for columns that are accessed regularly, and where response time is important. Views: is an alternative way of looking at the data in one or more tables. A view contains a subset of columns from one or more tables. Trigger: Special form of stored procedure that goes into effect when you insert, delete, or update a specified table or column Stored Procedure: Ablaufkonstrukte in einer DB, bspw. Aktionsteil eines Triggers

1 Step 2: Das Physical Data Model (PDM) Prod_Nr = Prod_Nr F1_ARTIKEL Prod_Nr AT_nr AT_Name Farbe Preis Groesse Kennz_1 Kennz_2 Kennz_3 INTEGER CHAR(50) CHAR(20) CURRENCY CHAR(8) CHAR(10) F1_PRODUKTGRUPPE Prod_Nr Prod_Bez INTEGER CHAR(50) Tabelle Relationship

1 Step 2: Das Physical Data Model (PDM) Spalten

1 Step 2: Das Physical Data Model (PDM) Index

1 Step 2: Das Physical Data Model (PDM) Joins

1 Step 2: Das Physical Data Model (PDM) Referentielle Integrität

1 Step 2: Das Physical Data Model (PDM) Views

1 Step 2: Das Physical Data Model (PDM) Am System !!!!

1 Step 3: Erzeugen einer Datenbank

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1 Erweiterungen des ER-Modells Attribute von Beziehungstypen Nicht-Binäre Relationen Generalisierung/Spezialisierung

1 Erweiterungen des ER-Modells: (I) Attribute von Beziehungstypen -> Beziehungsobjekt "Jeder Mitarbeiter kann an mehreren Projekten mitarbeiten, muss jedoch an mindestens einem Projekt beteiligt sein. Für die Kostenrechnung erfassen wir die pro Projekt anfallenden Arbeitsstunden." MitarbeiterProjekt mitarbeiten nm (1,m)(1,n) Arbeitsstunden

1 Wir beziehen die Bestandteile - über Artikelnummer - von einem Lieferanten für ein bestimmtes Projekt. Den Lieferanten identifizieren wir mit einer Lieferantennummer, jedes Projekt verfügt über einen einmaligen Codenamen. Die bestellte Menge und den Preis halten wir natürlich fest." Erweiterungen des ER-Modells: (II) Nicht-Binäre Beziehungen LieferantProjekt beziehen (0,m) Bestandteil (0,m) CodenameLief.-Nr.Artikel-Nr.MengePreis

1 Erweiterungen des ER-Modells: (III) Generalisierung Bei der Generalisierung werden ähnliche Objekttypen zu einem übergreifenden Objekttyp (Supertyp) zusammengefaßt. Spezialisierung Wird ein Gattungsbegriff in Teilbegriffe (Subtypen) zerlegt, so liegt eine Spezialisierung vor.

1 Erweiterungen des ER-Modells: (III) "Bei unseren Angestellten unterscheiden wir zwischen den Sekretären und den Managern. Namen und Adressen halten wir von allen fest; von den Sekretären interessieren uns die Anschläge pro Minute und von den Managern wollen wir wissen, welche Projekte sie leiten." 1 (1,1) Angestellter leiten cn (0,n) AdresseName SekretärManager Projekt Anschläge