Vorlesung #2 ER –Modellierung (Datenbankentwurf)

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1 Vorlesung #2 ER –Modellierung (Datenbankentwurf)

2 Einordnung der Datenmodelle
Nach Prof. Schwenkert Semantisches Datenmodell (Entity Relationship, UML) Logisches Datenmodell (Relationen, Netzwerk-Modell) Physisches Datenmodell (implementierte Datenbank) Nach Prof. Kemper: Abstraktionsebenen Konzeptuelle Ebene Implementationsebene Physische Ebene Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)

3 Einordnung der Datenmodelle (fortgesetzt)
Miniwelt UML-Klassen ER-Diagramm 1. Objektorientiertes Schema Relationales Schema Netzwerk- Schema 2. Index(e) Cluster partitionierte Tabelle(n) DBMS -Speicherparameter 3. Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)

4 Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)
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5 Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)
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6 Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)
Anforderungsanalyse Identifikation von Organisationseinheiten Identifikation der zu unterstützenden Aufgaben Ermittlung der zu befragenden Personen Anforderungs-Sammlung Filterung: gesammelte Informationen auf Verständlichkeit und Eindeutigkeit prüfen Satzklassifikationen: Information wird Objekten, Beziehungen zwischen Objekten, Operationen und Ereignissen zugeordnet Formalisierung bzw. Systematisierung: Fertigstellung des Pflichtenhefts Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)

7 Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)
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8 Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)
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9 Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)
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10 Entity Relationship Modell („Studenten hören Vorlesungen“)
Name Entity (Gegenstandstyp) Relationship (Beziehungstyp) Attribut (Eigenschaft) Schlüssel (Identifikation) Rolle MatrNr Semester Studenten Studenten hören Hörer hören Name Lehrver- anstaltung MatrNr Vorlesungen VorlNr SWS Hörer Titel Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)

11 Entity Relationship Modell
Entities (Gegenstände) sind wohlunterscheidbare physisch oder gedanklich existierende Konzepte, die man zu Gegenstandstypen abstrahiert und graphisch als Rechtecke darstellt. Relationships (Beziehungen) werden analog zu Gegenständen zu Beziehungstypen abstrahiert und als Rauten graphisch dargestellt. Attribute beschreiben Gegenstände und Beziehungen, und sind als Ovale graphisch dargestellt. Ein Schlüssel ist minimale, identifizierende Attributkombination eines Gegenstands. Man unterscheidet Primärschlüssel und Schlüsselkandidat(en). Der Primärschlüssel wird unterstrichen. Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)

12 ER – rekursive Beziehungen
Rekursive Beziehung sind Beziehungen, an der nur ein Gegenstandstyp beteiligt ist. Die Rolle dokumentiert, wer Vorgänger und wer Nachfolger ist. voraussetzen Nach- folger Vorgänger Vorlesungen Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)

13 Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)
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14 Funktionalität der Beziehungen
E1/E2 1 n 1:1 1:n m m:1 n:m Notation Prof. Kemper, die meiste Literatur 1:1, 1:n, n:m m:1 entfällt, da analog zu 1:n 1:1 Ehemann <-> Ehefrau, 1:n Mannschaft <-> Spieler n:m Studenten <-> Vorlesungen Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)

15 Funktionalität der Beziehungen (fortgesetzt)
Notation Prof. Schwenkert c steht für „conditional“, d.h „ein“ oder „kein“ Eigentlich 10 statt 16 Funktionalitäten, da Einträge oberhalb der Diagonale analog zu Einträgen unterhalb der Diagonale ist E1/E2 1 c m mc 1:1 1:c 1:m 1:mc c:1 c:c c:m c:mc n n:1 n:c n:m n:mc nc nc:1 nc:m nc:mc Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)

16 Fortsetzung Vorlesung 3
Funktionalitäten Schwache / Starke Entities Generalisierung / Sprezialisierung Aggregation / Zerlegung Kurze Vorstellung von UML Vorlesung #2 - ER-Modellierung (Datenbankenentwiurf)

17 Vorlesung #2 Ende