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2.Datenbankentwurf
Vorlesung"Informationssysteme"Sommersemester2017
Überblick§ VorgehensweisebeiDB-Entwurfund-Modellierung
• Lebenszyklus• Informationserhebung
§ Entity-Relationship-Modell(ERM)• Definitionen,Konzepte• Beziehungstypen• Diagrammdarstellung• Beispiele
§ ErweiterungendesERM• Kardinalitätsrestriktionen• Abstraktionskonzepte
§ Abstraktionskonzepte• Generalisierung• Aggregation
2Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
VorgehensweisebeiDB-Entwurfund-Modellierung§ Ziel:ModellierungeinerMiniwelt (Entwurfvon
Datenbankschemata)§ SchrittweiseAbleitung:("top-down"-Entwurf)
1. InformationinunsererVorstellung2. Informationsstruktur:OrganisationsformderInformation3. LogischeDatenstruktur(zugriffspfadunabhängig,Was-Aspekt)4. PhysischeDatenstruktur(zugriffspfadabhängig,Was- undWie-
Aspekt)§ Nebenbedingungen• genaueAbbildung• hoherGradanAktualität• Verständlichkeit,Natürlichkeit,Einfachheit,...
ÄnderungenhabenAuswirkungenaufvorangegangeneSchritte!
3Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
DiePhasen desDatenbankentwurfs
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 4
Anforderungsanalyse
Konzeptioneller Entwurf
Implementationsentwurf(logischer Entwurf)
Physischer Entwurf(internes Schema)
Informations-anforderungen
Datenverarbeitungsanforderungen
DBMS-Charakteristika
Hardware/BS-Charakteristika
Anforderungsspezifikation
InformationsstrukturER-Schema
Logische Datenbankstruktur
Physische Datenbankstruktur
DB-Schema
internes Schema
Schritt 1:Anforderungsanalyse§ RealeWelt:Universität
à Anforderungsanalyse
Informationsanforderungen:• IdentifikationvonOrganisationseinheiten• IdentifikationvonBeziehungenDatenverarbeitungsanforderungen:• IdentifikationvonProzessen
Formalisierung• Ziel:Anforderungskatalog/Pflichtenheft
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 5
Anforderungen§ "StudentenhörenVorlesungen"§ "ProfessorenhaltenVorlesungen"§ "StudentenkönntenanhandihrerMatrikelnummereindeutig
identifiziertwerden"§ ...
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 6
ObjektbeschreibungUni-Angestellte
Anzahl:1000Attribute:
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 7
PersonalNummer• Typ: char• Länge: 10• Wertebereich: 0...999.999.99• Anzahl Wiederholung: 0• Definiertheit: 100%• Identifizierend: ja
Gehalt• Typ: dezimal• Länge: (8,2)• Anzahl Wiederholung: 0• Definiertheit: 10%• Identifizierend: nein
Rang• Typ: String• Länge: 4• Anzahl Wiederholung: 0• Definiertheit: 100%• Identifizierend: nein
Beziehungsbeschreibung:prüfen§ BeteiligteObjekte:• ProfessoralsPrüfer• StudentalsPrüfling• VorlesungalsPrüfungsstoff
§ Attributederprüfen-Beziehung:• Datum• Uhrzeit• Note
§ Anzahl:100000proJahr
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 8
Prozessbeschreibung*Zeugnisausstellung§ Häufigkeit:halbjährlich§ benötigteDaten• Prüfungen• Studienordnungen• Studenteninformationen• ...
§ Priorität:hoch§ ZuverarbeitendeDatenmenge• 500Studenten• 3000Prüfungen• 10Studienordnungen
*)Prozessewerdennichtweiterbetrachtet.
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 9
Schritt2:AbbildungaufkonzeptuellesModell§ "StudentenhörenVorlesungen"§ "ProfessorenhaltenVorlesungen"§ "StudentenkönntenanhandihrerMatrikelnummereindeutig
identifiziertwerden"§ ...
Informationssysteme2017 Kapitel1:EinführungundGrundbegriffe 10
PersNrMatrNr
NameName
Studenten Professoren
hörenlesen
Vorlesungen Titel
VorlNr
KonzeptuelleModellierung
WichtigeModellierungssprachen§ ERM(EntityRelationshipModel):
• generelleinsetzbaresModellierungswerkzeug,hauptsächlichfürdenrelationalenDB-Entwurfgeeignet
§ UML(UnifiedModelingLanguage):• NotationundSprachezurUnterstützungderobjekt-orientiertenModellierungimSoftwareEngineering:EsgibtsehrvieleUntermodellefürdenEntwurfvonSoftwaresystemenaufdenverschiedenstenAbstraktionsebenen
11Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
Entity-Relationship-Modell(ERM)– Überblick§ Konzepte
• EntitiesundAttribute• Entity-Mengen/Typen• Primärschlüssel• Relationship-Mengen/Typen
§ KlassifikationderBeziehungstypen• benutzerdefinierteBeziehungen• Abbildungstyp:1:1;n:1;n:m
§ Ziel:ModellbildungaufderTypebene (Schema)!• FestlegungvonsemantischenAspekten• expliziteDefinitionvonstrukturellenIntegritätsbedingungen• diesegeltenfüralle(möglichen)InstanzendesSchemas
§ ER-Diagramm:graphischeDarstellungeinesER-Schemasà Chen-Notation
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 12
Chen, P. P.-S.: The Entity-Relationship Model –Toward a Unified view of Data, in: ACM TODS 1:1, March 1976, pp. 9-36.
EntitiesundAttribute§ Entities• wohlunterscheidbareDingederMiniwelt(Diskurswelt)• „Athingthathasrealorindividualexistenceinrealityorinmind“(Webster)
§ Attribute• EigenschaftenvonEntities,derenkonkreteAusprägungenalsWertebezeichnetwerden
§ Beispiel:
13Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
b1
InvNr = 4711
Erstautor = Kemper
Titel = Datenbanksysteme
Verlag = Oldenbourg
Entity-MengenundEntity-Typen§ Entity-Mengen(Entity-Sets)• Gruppierungvon„ähnlichen“oder„vergleichbaren“Entities mitgemeinsamenEigenschaften
§ Entity-TypdefiniertdasSchema einerEntity-Menge• Name• Attribute
§ Entity-MengeundihreEntitiessindzeitveränderlich(Ausprägung)e1 = (4711,Kemper,DBS,Oldenbourg,...)e2 = (0815,Date,Intro.to DBS,Addison,...)
e3 = (1234,Härder,DBS,Springer,...)
§ ER-Schema/DiagrammenthältEntity-Typen,keineAusprägungen!
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 14
InvNr EAutor Titel Verlag EJahr VPreis
Bücher
Diagrammdarstellung
t1
t2
KomplexeAttribute§ Wiewirdmodelliert,wenn
• einBuchmehrereAutorenhat• dieVerlagsinformationzusammengesetztist(Name,Ort)• Eigenschaftenhierarchischgegliedertsind
§ ErhöhungderModellierungsgenauigkeit• bisher:einwertigeAttribute• mehrwertigeAttribute (Doppelovale)• zusammengesetzte Attribute(hierarchischangeordneteOvale)➮Verschachtelungensindmöglich
e3=(1234,{Härder,Rahm},DBS,(Springer,{Hd,Be}),2001)
15
InvNr Autor Titel Verlag EJahr
Name Ort
Bücher
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
Wertebereich/DomaineinesAttributs§ WertebereichW(A)(oderdom(A))• Diemöglichenoder„zulässigen“WertefüreinAttribut
• EinAttributordnetjedemEntityeinerEntity-MengeeinenWertauseinembestimmtenWertebereich(demdesAttributs)zu
§ Domaindom(A)füratomareundkomplexeAttributeW(A) fallsAeinwertig
dom(A):= 2W(A) fallsAmehrwertigdom(B1)x...xdom(Bk) fallsAaus B1,...,Bk
zusammengesetzt§ WertebereichesindnichtTeildesER-Diagramms,könnengetrennt
spezifiziertwerden
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 16
Attribut Wertebereich
InvNr i ∊ N,i≤105
EAutor char(40)
EJahr {1571,...2012}
VPreis DECIMAL(9,2)
(Primär-)SchlüsselundSchlüsselkandidat§ WiewirdeinEntityidentifiziert?• Entities müssenanhandvonAttributwerten„wohlunterscheidbar“sein
§ IdentifikationeinesEntities durchAttribut(oderKombinationvonAttributen)• Attributwerteeindeutig füralleEntities derselbenEntitymenge• ggf.künstlicherzwungen(z.B.laufendeNr.)
§ {A1,A2,...,Am}=AseiMengeder(einwertigen)AttributezurEntity-MengeEK⊆ AheißtSchlüsselkandidat vonE⇔
Keindeutig:ei,ej∈ E;ei ≠ej →K(ei)≠K(ej)undKminimal (irreduzibel):∀K‘⊂ K:K‘istnichteindeutig
§ FallsmehrereSchlüsselkandidaten(SK):Primärschlüssel auswählen• imER-DiagrammdurchUnterstreichen gekennzeichnet
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 17
Beispiel§ PrimärschlüsselfürEntity-Typ"Buch"
§ Entity-TypStudent
Schlüsselkandidaten?Primärschlüssel?
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 18
InvNr Autor Titel Verlag EJahr
Name Ort
Bücher
SemMatrNr Name Gebdat FBNr
Studenten
RelationshipsundRelationship-Mengen§ Relationship (Beziehung)• AssoziationzwischenEntities
§ Relationship-MengenZusammenfassungvongleichartigenBeziehungen(Relationships)zwischenEntities,diejeweilsgleichenEntity-Mengenangehören
z.B.„hatausgeliehen“zwischen„Leser“und„Bücher“
Instanzbeispiel:r1 =(s1,b5)
19
Studenten Bücherhat-ausgeliehen
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
Relationship-Typ§ Relationship-Typ(Beziehungstyp)definiert• NamederRelationship• beteiligteEntity-TypenundRollennamen(unddamitGradderBeziehung)- Relationship istTeilmengedeskartesichen ProduktsderbeteiligtenEntity-Mengen:R⊆ E1xE2x...xEn
• Attribute(optional)- unabhängigvonEntity-Typen
• Funktionalitäten:1:1,1:N/N:1,N:M§ ER-Diagramm
• Gradà 2(binär)• Funktionalitätà 1:Nx
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 20
Studenten Bücherhat-ausgeliehen
RDatum
1 N
Rollennamen§ MotivationfürRollennamen
§ Entity-Typ(hier"Vorlesung")nimmtmehralseinmalanRelationship teil• rekursiveBeziehung• dergleicheEntity-TypspieltverschiedeneRollen
- ExpliziteSpezifikationvonRollenerforderlich- RollennamenwerdenimDiagrammandieBeziehungskantengeschrieben
• GradderBeziehung(hier:2)durchRollenbestimmt
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 21
Vorlesung Voraus-setzung
N
M
Vorgänger
Nachfolger
Instanzbeispiel:r2 = (Vorgänger: v1, Nachfolger: v3)
FunktionalitätbinärerBeziehungen– 1:1
§ JedemEntitye1 ausE1 istmaximal1Entitye2 ausE2 zugeordnet,undumgekehrt• d.h.,eskannauchEntities inE1 undE2 geben,denenkeinanderesEntityzugeordnetist
• RkannalsPaarvonpartielleFunktioneninterpretiertwerden:- R:E1 à E2 undR-1:E2 à E1
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 22
Vorlesungen Übungen
1:1: gehören-zu ⊆ Übungen x Vorlesungen
E1 E2R1 1
hat-Übung: Vorlesungen à Übungen
gehört-zu-Vorlesung: Übungen à Vorlesungen
FunktionalitätbinärerBeziehungen– 1:N/N:1
23Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
Professoren Vorlesungen1:n: lesen ⊆ Professoren x Vorlesungen
E1 E2R1 N
§ 1:N• JedemEntitye1 ausE1 sindbeliebigvieleEntities ausE2zugeordnet(evtl.auchgarkeins)
• JedemEntitye2 ausE2 isthöchstens1Entitye1 ausE1zugeordnetà partielleFunktionR-1:E2 à E1imBeispiel:gelesen-von:Vorlesungenà Professoren
§ N:1analogà partielleFunktionR:E1 à E2
FunktionalitätbinärerBeziehungen– N:M
§ EsgeltenkeineRestriktionen§ JedesEntityausE1 kannmitbeliebigvielenEntitiesausE2 in
Beziehungstehen,undumgekehrt
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 24
Studenten Vorlesungenn:m: hören ⊆ Studenten x Vorlesungen
E1 E2RN M
Funktionalitätenbein-stelligenBeziehungen§ SeiReineBeziehungzwischenEntity-MengenE1,...En und
Funktionalitätist"1"fürEntity-TypEkè partielleFunktionE1,...Ek-1,Ek+1,... Enà EkD.h.,jedebeliebigeKombinationvonEntitiesausE1,...Ek-1,Ek+1,... EnkannaufgrundvonRhöchstenseinemek ausEk zugeordnetsein
§ Beispiel
• betreuen:ProfessorenXStudentenà Seminarthemen• betreuen:SeminarthemenXStudentenà Professoren
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 25
StudentenProfessoren
N1
Seminarthemen
betreuen1
s1
s2
s3
s4
Studenten
p1
p2
p3
p4
Professoren
t1
t2
t3
t4
Seminar-themen
Funktionalitätenbein-stelligenBeziehungen(2)
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 26
StudentenProfessoren
N1
Seminarthemen
betreuen1
b1
b2
b3
b4
b5
b6
OK
illegal
Profs dürfen dasselbe Themawiederverwenden (bei anderenStudis)
Dasselbe Thema darf von mehrerenProfs vergeben werden (anverschiedene Studis)
Studis dürfen beim selben Profnur ein Seminar ableisten
Studis dürfen dasselbe Thema nur einmal bearbeiten
ER-Diagramm- Vorlesungsbetrieb
27Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
voraus-setzen
Vorlesungen
VorlNr
SWS
Titel
NamePersNr
Rang
Raum
lesen
hören
arbeiten-für
halten
ÜNr
SWS
Titel
ProfessorenAssistenten
Übungen
Studenten
besuchen
gehören-zu
Name SemMatNr
Fachge-bietNamePersNr
Note prüfen
Vorgänger Nachfolger
11
M
1N
N
1
1
NN
NN
1
M
M
1
M
Existenzabhängigkeit§ Schwache(existenzabhängige)Entity-Typen
• Existenzder(schwachen)EntitiesistabhängigvonübergeordnetenEntities(identifizierenderEntity-Typ)- FunktionalitätderBeziehung:N:1(oder1:1)- Diagramm:doppeltumrandeteEntity-/Relationship-Typen,doppelteKante
• EntitiessindoftnurinKombinationmitdemSchlüsseldesübergeordnetenEntitytypseindeutigidentifizierbar- Diagramm:lokalerSchlüsselanteilistgestricheltunterstrichen
§ Beispiel
28Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
Gebäude liegt_in
GNr . . . . . .RNr
Räume
r1
r3r2
g1
g3g2
Existenzabhängigkeit: „Relationship begründet Existenz von“
1 N
Existenzabhängigkeit(2)§ ExistenzabhängigkeitalsIntegritätsbedingung• istbewussteEntscheidungdesModellierers• OftistdieWahl/ZusammensetzungdesSchlüssels einHinweis
- Beispiel:PrimärschlüsseleinesRaumes=Gebäudeschlüssel+lokalgültigeRaumnummer(z.B.46,220)
• Alternative:fallsGebäudeohneweitereAttributemodelliertsindundquasizurBeschreibungvonRäumendienen,könnendieEntity-Typenauchzusammengefasstwerden.
29Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
Gebäude liegtin
GNr . . .RNr
Räume Räume
GNr RNr . . .
DreistelligeRelationship-Mengen
30
Lieferanten n Lieferung m Projekte
Teile
p
Lieferanten beliefertm
Projekte
Teile
liefert bezieht
m
n n
m
n
ACHTUNG:Nicht gleichwertig mit drei zweistelligen (binären) Relationship-Mengen!
L P
T
L P
T
verboten!
erlaubt!
zu welchemProjekt?
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
L P
LF
T
DreistelligeRelationship-Mengen(2)
31
Lieferanten
N
Projekte
Teile
1
Lieferungen
beliefertliefert
bezieht
1
1
N N verboten!
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
ABER:Manche Werkzeuge erlauben nur die Modellierung binärer Relationship-MengenAlternative:Schwacher Entity-Typ mit drei identifizierenden Entities/Relationships
Kardinalitätsrestriktionen– (min,max)-Notation§ Bisher:
grobestrukturelleFestlegungderBeziehungenz. B.:1:1bedeutet„höchstenseinszuhöchstenseins“
§ VerfeinerungderSemantikeinesBeziehungstypsSeiR⊆ E1 xE2 x...xEn:Kardinalitätsrestriktionkard(R,Ei)=(min,max)bedeutet,dassjedesElementausEi inwenigstensmin undhöchstensmaxAusprägungenvonRenthaltenseinmuss(mit0≤min≤max,max≥1).
§ GraphischeDarstellung
32
RE1 E2(min1, max1) (min2, max2)Kardinalitäts-
restriktionen
e1 nimmt an (min1, max1) Beziehungen von Typ R teile2 nimmt an (min2, max2) Beziehungen von Typ R teil
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
Beispiel:BegrenzungsflächendarstellungvonKörpern
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 33
Beispiel-KörperER-Diagramm
Polyeder
Flächen
Begrenzung
Hülle
Kanten
StartEnde
Punkte
1
N
N
M
M
N
PolyID
FlächenID
KantenID
X
Y
Z
(4, *)
(1, 1)
(3, *)
(2, 2)
(2, 2)
(3, *)
(min,max)undschwacheEntity-Typen§ WiemodelliertmanExistenzabhängigkeiteinesEntity-Typs?• schwacherEntity-Typ
- existenzabhängigvonidentifizierendemEntity-/Relationship-Typ
• Kardinalitätsrestriktion(min,max)- min≥1:jedesEntitymussanmindestenseinerBeziehungteilnehmen,istalsoexistenzabhängig
• "Überlappung"derModellierungskonzepte§ NurlokalerSchlüsselanteilvorhandenà schwacherEntity-Typ
• aufkonsistente(min,max)-Angabeachten!(1,1)§ InanderenFällenistKardinalitätsrestriktionausreichend
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 34
Angestellte Kinder(0, *) (1, 1)Eltern
von
Vorname
Abteilungen Personal(0, *) (1, 1)Mit-
arbeit
PNr
(min,max)undFunktionalitäten§ ModellierungskonzeptemitunterschiedlicherSemantik
Beipiel:gegebenR(E1,...,Ek,...En):• "(0,1)"beiEk:jedesek kommthöchstens1malinRvor• "1"beiEk:jedeKombination(e1,...,ek-1,ek+1,...en)
kommthöchstens1malinRvor§ Spezialfall"BinäreRelationship"
• Semantikistvergleichbar,(min,max)istmächtiger
§ RelationshipmitGrad>2• Semantik/Ausdruckskraftistnichtmehrvergleichbar• EsgibtStrukturbedingungen,diemitFunktionalitätenausgedrücktwerdenkönnen,abernichtmit(min,max)– undumgekehrt!
§ BeideKonzeptekönnenkombiniertwerden!
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 35
Abteilungen Personal(0, *) (0, 1)Mit-
arbeitAbteilungen Personal1 NMit-
arbeit
s1
s2
s3
s4
Studenten
p1
p2
p3
p4
Professoren
t1
t2
t3
t4
Seminar-Themen
(min,max)undFunktionalitäten- Beipiel
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 36
StudentenProfessoren
N1
Seminarthemen
betreuen1
b1
b2
b3
b4
b5
b6
OK
illegal
Profs dürfen dasselbe Themawiederverwenden (bei anderenStudis)Dasselbe Thema darf von mehrerenProfs vergeben werden (anverschiedene Studis)Studis dürfen beim selben Profnur ein Seminar ableistenStudis dürfen dasselbe Thema nur einmal bearbeiten
Funktionalitäten:
(0, 1)(0, *)
(0, *)
gefordert:Studis dürfen maximal ein Seminar ableisten(egal bei welchem Prof)
è (0, 1) bei "Studenten"
X
Abstraktionskonzepte– semantischeModellierung§ Ziel:• ErfassungvonnochmehrSemantik ausderMiniwelt• Entwicklungvon(Beschreibungs-)ModellenzuradäquaterenWiedergabederausgewähltenMiniwelt(Diskursbereich)
• DefinitionvonsystemkontrolliertenBeziehungen§ Aufgabe:• IdentifikationvonwesentlichenKonstrukten,dievomMenschenangewendetwerden,wennerseinenDiskursbereichbeschreibt.
• AnwendungvonAbstraktion,umdieInformationzuorganisieren
§ UnterstützungimER-Modellà enhancedER-Modell(EER-Modell)• AufStrukturaspektebeschränkt(keinVerhalten/Methoden)
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 37
Abstraktionskonzepteinsem.Datenmodellenü Klassifikation/Instantiierung• entsprichtderDefinitionvonEntity-Typen/MengenimERM(Klasse≈Typ+Menge)
• möglicheErweiterung:expliziteModellierungvonInstanzen(hiernichtweiterbehandelt)
ü Identifikation• ObjektehabenimmereineneindeutigenIdentifikator• imERMdurcheindeutigeNamenvonEntity-TypenundDefinitionvonPrimärschlüsseln
Ø Generalisierung/Spezialisierung("is-a"-Beziehung)Ø Aggregation("part-of"-Beziehung)
38Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
siehe auch Elmasri, Navathe: Grundlagen von DBS
Is-a – Beziehung(Subklasse/Superklasse)§ Notation: vereinfacht:
• E2 "istein"E1;E2 istSubklassevonE1;E1 istSuperklassevonE2§ Bedeutung(seiS"is-a"G)• Mengeninklusion:SistTeilmengevonG(S⊆ G)• Typenvererbung
- Attribute:alleAttribute(inkl.Schlüssel!)vonGbeschreibenauchS(sindimplizitfürSdefiniert– werdenvonS"geerbt")
• Relationships:EntitiesinSkönnenanallenRelationshipsvonGteilnehmen
• fürSkönnenzusätzlicheAttribute/RelationshipsdefiniertseinInformationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 39
E1 E1
E2 En... E2 En...
is-a is-a is-a
Klassen-Hierarchie(Beispiel)
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 40
Uni-Mitglieder
StudentenBeschäftigte
ProfessorenAssistenten
is-ais-a
is-a is-a
• Name• Geburtstag
• PNr• Fachbereich• Name• Geburtstag
• Matnr• Fachbereich• Name• Geburtstag
• Rang• Raum• Pnr• Fachbereich• Name• Geburtstag
• Fachgebiet• PNr• Fachbereich• Name• Geburtstag
kursiv ≣ geerbtTypenvererbung
s1s3
s2
s4p1
p2
p3a1
a3
a2a4
b1
b2
Mengeninklusion
VererbungvonBeziehungen
41
Uni-Mitglieder
Kinder
Projekte
Fachbereiche
Kinder
Projekte
Fachbereiche
Kinder
Projekte
Fachbereiche
Kinder
Projekte
Fachbereiche
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
Kinder
Projekte
Fachbereiche
Professoren
Assistenten
Studenten
is-a
Beschäftigte
is-a
VollständigeunddisjunkteSpezialisierungen§ Si "is-a"G(1≤i≤n);immer:Si istTeilmengevonG(Si⊆ G)§ ZusätzlicheEinschränkungsmöglichkeitenderSubklassenbeziehung
• disjunkte Spezialisierung- Si sindpaarweisedisjunkt:Si ⋂ Sj =∅ füri≠j- einEntityausGkannzus.inmax.einerderSubklassenenthaltensein
• vollständige Spezialisierung- DieVereinigungallerSi ergibtG:G=∪Si (1≤i≤n)- einEntityausGistimmerauchineinerderSubklassenenthalten
§ ImDiagramm:wieKardinalitätsrestriktionenderSuperklasse• vollständig:min=1;disjunkt:max=1
§ ViermöglicheKombinationen• partiell+überlappend:(0,*)- default• vollständig+disjunkt:(1,1)• partiell+disjunkt:(0,1)• vollständig+überlappend:(1,*)
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 42
E1
E2 En...
is-a(min, max)
VollständigeunddisjunkteSpezialisierungen(Beispiel)
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 43
Uni-Mitglieder
Beschäftigte Studenten
is-a(1, 1)
Assistenten Professoren
is-a(0, 1)
vollständig, disjunkt
partiell, disjunkt
Uni-Mitglieder sind immer auch Angestellte oder Studenten, aberniemals beides!
Angestellte können auch Assistenten oder Professoren sein, aber niemals beides!
Explizite Kardinalitätsrestriktionen für Subklassen sind nicht sinnvoll! Warum?
Wo müssen Primärschlüssel definiert werden?
MehrereSpezialisierungenfüreinenEntity-Typ§ MehrereSpezialisierungennachverschiedenenKriterien• werdendurcheigene"is-a"-Boxendargestellt• eigeneAngabenzuVollständigkeit,Disjunktheitmöglich
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 44
Uni-Mitglieder
Beschäftigte Studenten
is-a(1, 1)
Assistenten Professoren
is-a
(0, 1)
Beamte Angestellte
is-a
(1, 1)
Aggregation§ BeziehungmitspeziellerzusätzlicherBedeutung:
EinObjektistausBestandteilen zusammengesetzt(Teil-Ganze-Beziehung),z. B.Auto – MotorTisch – TischplatteKante – EndpunktBild – Farbtabelle
§ Entwederexklusiv*:keinanderesObjektdarfdenselbenBestandteilhaben
odergemeinsam:derselbeBestandteilwirdinzweiodermehrObjektenverwendet
§ Entwederabhängig:Bestandteilkannnichtalleinexistieren;wirdmitdemObjektgelöscht
oderunabhängig:BestandteilkannauchfürsichalsObjektexistieren
§ Objektemitexklusivenund/oderabhängigenObjektenheißenzusammengesetzteObjekte (compositeobjects,komplexeObjekte)oderAggregate
45
(*) Die exklusive Aggregation wird in UML als Komposition bezeichnet, die gemeinsame als „Aggregation“.
Auto – Motor
Kante – Endpunkt
Tisch – Tischplatte
Bild – Farbtabelle
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
AggregationimER-Modell§ AttributesindBestandteileihrerEntities• immerexklusiv,abhängig
§ BeliebigeRelationshipzurModellierungvonAggregation• KardinalitätsrestriktionenzurModellierungvon
- Exklusivität:Bestandteilhatmax=1- Abhängigkeit:Bestandteilhatmin=1
§ "Teil-von"-Relationship(oder"part-of")• erfordertingleicherWeiseAngabevonKardinalitäten
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 46
Fahrräder Teil-von
Räder
Rahmen
Speichen
Felgen
Rohre
Lenker
Teil-von
Teil-von
MöglicheErweiterungen§ VerschiedeneVorschlägezurErweiterungder"is-a"-Beziehung
• Mehrfachvererbung(mehralseineSuperklasseerlaubt)• Definition/Vererbung/Verfeinerungvon
- Funktionen/Methoden- WertebereichenundConstraints
• BedingungenzurautomatischenAbleitungvonSubklassen- prädikatdefinierteSubklassen- attributdefinierteSubklassen
§ ErweiterungderAggregation(impliziertePrädikate)§ Assoziationskonzept
• Element-/TeilmengenbeziehungüberbeliebigeKlassen• MitgliedschaftsbedingungenundAbleitungsregeln
§ AlternativeNotationenfürdieindiesemKapiteleingeführtenKonzepteèWerdenandieserStellenichtweitervertieft
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 47
Entwurfsprinzipien§ Korrektheit• EntwurfsolldieMiniweltkorrektdarstellen• ErfordertinstensivenAustauschmitAnwendungsexperten
§ VermeidungvonRedundanz• DasgleicheKonzeptsolltenureinmalmodelliertwerden
- Bsp."Studenten":entweder"studiert-in"-Beziehungoder"FBR"-Attribut,abernichtbeides
• ableitbareBeziehungsolltennichtexplizitgemachtwerden• sonstGefahrvonInkonsistenzen,Speicherplatzverschwendung
§ Einfachheitistwichtig• VermeidungvonunnötigerDetaillierung• keineVerfeinerunginEntities/Relationships,wennnichtvonderAnwendungbenötigt
Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf 48
Zusammenfassung§ DB-Entwurfumfasst
• Informationsbedarfsanalyse• konzeptionellesDB-Schema(à Informationsmodell)• logischesDB-Schema• physischesDB-Schema(nichtdiskutiert)
§ ERM-Charakteristika• ModellierungbeziehtsichaufdieTypebene• RelevanteZusammenhängederMiniweltwerdendurchEntity- undRelationship-Mengenmodelliert.SiewerdengenauerdurchAttribute,Wertebereiche,Primärschlüssel/Schlüsselkandidatenbeschrieben
• KlassifikationvonBeziehungstypendientderSpezifikationvonstrukturellenIntegritätsbedingungen
• AnschaulicheEntwurfsdarstellungdurchER-Diagramme➭relativkargesInformationsmodell
49Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf
Zusammenfassung(2)§ EinführungweitererModellierungskonzepte
• VerfeinerungvonBeziehungendurchKardinalitätsrestriktionenundvorallemAbstraktionskonzepte
• DaserweiterteERMistsehrmächtigundumfasstvielebekannteModellierungskonzepte
§ AbstraktionskonzepteerlaubendiegenauereModellierungundOrganisationvonInformationen• Generalisierung/SpezialisierungmitVererbung,Mengeninklusion(Disjunktheit,Vollständigkeit)
• Aggregation(Teile-Ganzes-Beziehung)§ Integritätsbedingungen
• (E)ER-ModellermöglichtDefinitionvonstrukturellenBedingungen• beliebigelogischeBedingungennichtTeildes(formalen)ER-Modells
- höchstensüberKommentare/Annotationenspezifizierbar
50Informationssysteme2017 Kapitel2:Datenbankentwurf