Datenbanken. Semantische Datenmodellierung:

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1 Semantische Datenmodellierung: Bei der semantischen Datenmodellierung wird ein Modell entworfen, das syntaktischen Regeln gehorcht und die Semantik also die Bedeutung - einschließt. Modelliert wird bei der semantischen Datenmodellierung die Struktur der Informationen wie sie der Kunde (Anwender) in seiner Realwelt wahrnimmt und sie als Systemanforderung stellt. Sie dient als Grundlage für die physische Realisierung der Daten in Datenbanken inklusive der physischen Abbildung von semantischen Beziehungen der Daten untereinander. 1 Stephan Karczewski - Datenbanken

2 Datenbank-Entwurfsprozess: Semantische Datenmodellierung 2 Stephan Karczewski - Datenbanken

3 Wichtige Begriffe beim Datenbank-Entwurf (1): Datenmodell / Datenschema stellt ein System von Konzepten dar zur Beschreibung von relevanten Daten Datenmodellierung ist der Prozess der Erstellung von Datenbank-Schemata, deren Syntax und Semantik durch das zugrunde liegende Datenbankmodell (z.b. relationales oder objekt-relationales oder objekt-orientiertes) festgelegt sind. 3 Stephan Karczewski - Datenbanken

4 Wichtige Begriffe beim Datenbank-Entwurf (2): Konzeptionelles Datenmodell Für dieses gibt es verschiedene Realisierungsformen. Entity Relationship-Modell (ERM) bzw. Erweitertes Entity-Relationship- Modell (EERM). Das ERM wurde bereits in den 1970er Jahren von Chen entwickelt. Im Laufe der letzten Jahrzehnte ergaben sich Erweiterungsnotwendigkeiten (z.b. Vererbung), die zu dem EERM führten. Entity-Relationship-Diagramm (ERD) ist die graphische Ausprägung des ERM Klassendiagramm der UML wird mitunter als äquivalente Variante des Entity-Relationship-Modells gewählt. Bei den verschiedenen Varianten des konzeptionellen Datenmodells ist stets zu beachten, mit welcher Semantik welche Variante ausgewählt wird. Projektteilnehmer müssen genau wissen, welche der genannten Varianten im Projekt gewählt wird. 4 Stephan Karczewski - Datenbanken

5 Beispiel (1): Ein erstes Beispiel: Produktdaten einer Keramischen Werkstatt Bezeichnung: Teekanne Glasur: graublau Dekor: Wichtel Preis: 59,00... Hintergrund: Die Beispiele entstanden bei der Analyse einer realen keramischen Werkstatt. Insofern wird versucht, anschaulich zu machen, dass jeder Anwendungsbereich mit den vorgestellten Datenbank-Methoden abbildbar ist. 5 Stephan Karczewski - Datenbanken

6 Beispiel (2): Weitere Informationen der Werkstatt: Bestellungen von Produkten durch Kunden Dekore auf Produkten (z.b. Teekannen) Glasuren, mit denen Produkte versehen werden Rohstoffe, aus denen die Produkte gefertigt werden Geschäftspartner im Gegenstandsbereich (Kunden, Händler, Spediteure, Veranstalter von Keramik-Märkten) 6 Stephan Karczewski - Datenbanken

7 EERM Entity Entity ist ein Objekt der realen Welt Entity-Typ ist die Repräsentation aller Entities (Objekte) gleichen Typs Entity-Typ wird durch ein Rechteck dargestellt Das Rechteck enthält den Namen des Entity-Typs im Singular Objekttyp (Entity Typ): Kunde 7 Stephan Karczewski - Datenbanken

8 EERM Relationship Relationship bezeichnet, wie Entities miteinander assoziiert sind, also in welcher Beziehung sie zueinander stehen. Relationship-Typ ist der Repräsentant aller Beziehungen gleichen Typs Relationship-Typ wird durch eine Raute dargestellt Die Raute enthält den Namen des Relationship-Typ. Alternativ (bei zu langen Namen) kann eine Ziffer in die Raute geschrieben werden mit einem entsprechenden Verweis auf den Namen. Beziehungstyp (Relationship Typ): bestellt oder 8 8: bestellt 8 Stephan Karczewski - Datenbanken

9 EERM Attribute Attribute beschreiben Eigenschaften von Entity- oder Relationship-Typen. Attribut wird durch ein Oval dargestellt. Komplexe Attribute können durch Auflistung ihrer elementaren Datentypen in Ovalen dargestellt werden. Attribute können mitunter auch nur textuell dargestellt werden. graphisch textuell Kunde Nachname Kunde (Nachname, Adresse (Strasse, Stadt, PLZ)) Strasse Komplexes Attribut Adresse PLZ Stadt Elementare Attribute 9 Stephan Karczewski - Datenbanken

10 EERM Kardinalitäten Kardinalitäten geben bei Beziehungen (Relationships) an, wie viele Entitäten der beteiligten Entitätstypen miteinander in Beziehung stehen müssen/dürfen. Dabei gibt die erste Zahl an, wie viele Beziehungen mindestens existieren müssen und die zweite Zahl gibt an, wie viele Beziehungen maximal existieren dürfen. Zu jedem in der Beziehung beteiligten Entity-Typ gibt es genau ein (min, max)-paar. Steht bei dem max- Parameter ein *, dann meint dies beliebig viele. Im Beispiel: Jedes Produkt wird mit keinem oder einem Dekor versehen. Zu einem Dekor gibt es (möglicherweise) kein Produkt oder beliebig viele. Kardinalität Dekor 5 (0,1) Produkt 5: ist versehen mit 10 Stephan Karczewski - Datenbanken

11 EERM Kardinalitäten Darstellung konkreter Beziehungen (Relationships) am Beispiel: Kaffeetasse S Sonnenblume Fische Wichtel... Die Anzahl der Linien zwischen konkreten Dekors und Produkten lässt Rückschlüsse auf die Kardinalität zu. Allerdings: Die Kardinalität gibt mögliche Mengen an Beziehungen für alle Zeitpunkte an. Kaffeetasse S Kaffeekanne K Kaffeetasse K Teetasse S Teekanne S Dessertteller Stephan Karczewski - Datenbanken

12 EERM ternärer Beziehungstyp Der ternäre Beziehungstyp wird selten verwendet, ist in manchen Situationen jedoch sinnvoll. Mitunter wird er dadurch vermieden, dass statt der Dreierbeziehung drei Zweierbeziehungen dargestellt werden. Dies ist jedoch nicht dasselbe, da z.b. eine Beziehung zwischen Produkt und Markt existieren kann ohne Kunden. Im Beispiel: Kunden bestellen Produkte auf Märkten. Ternär ist dieser Beziehungstyp deshalb, weil die konkrete Beziehung gleichzeitig durch den Kunden, für das Produkt und auf diesem Markt stattfindet. Kunde 8 3 Zweierbeziehungen Dreierbeziehung (ternär) Produkt 8: bestellt Markt 12 Stephan Karczewski - Datenbanken

13 EERM rekursiver Beziehungstyp Der rekursive Beziehungstyp zeichnet sich dadurch aus, dass eine Beziehung zwischen Objekten des gleichen Typs dargestellt werden. Produkt besteht aus einem oder mehreren Teilprodukten. Im Beispiel: Produkt gehört zu keiner oder mehreren Produktgruppen. Teilprodukt (1,*) Produkt Produktgruppe 4 4: besteht aus Die hier genannten Begriffe Teilprodukt und Produktgruppe nennt man Rollennamen. Diese kann man stets verwenden, um die Rolle deutlich zu machen, in der ein Entity-Typ verwendet wird. Semantisch für die zu entwickelnde Datenbank haben Rollennamen keine Bedeutung. 13 Stephan Karczewski - Datenbanken

14 EERM Kardinalitäten (verschiedene Schreibweisen) Kardinalitäten geben bei Beziehungen (Relationships) an, wie viele Entitäten der beteiligten Entitätstypen miteinander in Beziehung stehen müssen/dürfen. In der Praxis wird die Realisierung der Kardinalitäten unterschiedlich gehandhabt (vgl. im Netz z.b. Wesentlich sind zwei verschiedene Sichtweisen bei der Kardinalität: Ausgehend von einem Entitätstyp wird als Kardinalität gefragt mit wie vielen Entitäten des anderen Entitätstyps eine Entität in Beziehung stehen kann. Ausgehend von dem Beziehungstyp wird gefragt, wie oft eine konkrete Entität in dieser Beziehung konkret vorkommen darf. Des weiteren unterscheidet man zwischen der Kurzschreibweise, bei der nur der maximale Wert angegeben wird und dertupelschreibweise, die wir bisher verwendet haben, bei der ein Paar (min, max) angegeben wird. Letztere ist genauer. Beispiel: Hat man eine :(1,*)-Beziehung, wird diese kurz m:n-beziehung genannt, bei (1,1):-Beziehungen spricht man von kurz 1:m-Beziehungen. 14 Stephan Karczewski - Datenbanken

15 Generalisierung / Spezialisierung Von Generalisierung bzw. Spezialisierung spricht man, wenn zwei Entity-Typen in einer Abhängigkeitsbeziehung derart stehen, dass der eine Typ eine spezielle Ausprägung des anderen Typs darstellt bzw. ein Typ die allgemeinere Variante des anderen Typs ist. In der Realität findet man sehr schnell solche Entity-Typ-Paare, wie z.b. Person und Mitarbeiter, wobei der Mitarbeiter eine spezielle Person ist, nämlich diejenige, die Mitarbeiter ist. Spezialisten haben all diejenigen Eigenschaften, die auch die Generalisten haben, und natürlich noch weitere, die sie als Spezialisten auszeichnen. Mit Eigenschaften meint man im Bereich der Datenbanken die Attribute. 15 Stephan Karczewski - Datenbanken

16 Generalisierung / Spezialisierung Darstellung im ER-Diagramm: Ursprüngliche Schreibweisen: ist Geschäftspartner Geschäftspartner Händler... Händler... Aktuelle Schreibweise: Geschäftspartner D Händler Spediteur Kunde Veranstalter 16 Stephan Karczewski - Datenbanken

17 Generalisierung / Spezialisierung: Beispiele ist-ein-beziehung A 1, A 2, A 3 haben gemeinsame Attribute, geerbt von A Beispiel: A ist Konto, A1 ist Girokonto, A2 ist Festgeldkonto, An ist Tagesgeldkonto Das Attribut Kontonummer ist in A definiert. Alle anderen Entity-Typen haben somit automatisch eine Kontonummer über die Definition in A. 17 Stephan Karczewski - Datenbanken

18 Generalisierung / Spezialisierung: Notation und deren Bedeutung 18 Stephan Karczewski - Datenbanken

19 Generalisierung / Spezialisierung: Beispiel Totale Spezialisierung zwei Striche Ein Universitätsmitglied muss Student, Dozent,, oder Laboringenieur sein. Keine Aussage sagt hier, dass ein Student auch Laboringenieur sein könnte oder nicht. Es gibt keine Universitätsmitglieder, die weder Student noch Dozent noch noch Laboringenieur sind. University member entspricht einer abstrakten Klasse bei der OO-Programmierung 19 Stephan Karczewski - Datenbanken

20 Generalisierung / Spezialisierung: Beispiel Partielle Spezialisierung Partielle Spezialisierung bedeutet, dass für den Generalisten auch Exemplare (Objekte, Entities) vorhanden sein können. Gleichzeitig meint dies, dass die Liste der Spezialisten nicht vollständig ist. ein Strich Ein Fahrrad kann ein Mountainbike, ein Racer, oder ein Citybike sein. Ein Fahrrad kann aber auch unspezialisiert sein. 20 Stephan Karczewski - Datenbanken

21 Generalisierung / Spezialisierung: Beispiel Disjoint Spezialisierung Disjoint ist eine Spezialisierung, bei der die Schnittmengen der Spezialisten leer sind, d.h. wir haben eine wohldefinierte Menge von Spezialisten, bei der jedes konkrete Entity genau einem Spezial-Entity-Typen zugeordnet werden kann. Ein Universitäts-Mitglied ist entweder ein Student oder ein Dozent oder oder ein Labor-Ingenieur. Ein Universitäts-Mitglied kann also nur einem der genannten Spezialisten zugeordnet sein. 21 Stephan Karczewski - Datenbanken

22 Generalisierung / Spezialisierung: Beispiel Overlapping Spezialisierung Overlapping ist eine Spezialisierung, bei der in der Schnittmenge der Spezialisten Objekte (Entities) vorhanden sein können, d.h. wir haben die Möglichkeit von Spezialisten, die gleichzeitig zwei oder mehreren Spezial-Entity-Typen zugeordnet sein können. Ein Mitarbeiter kann z.b. sowohl Ingenieur als auch Verkäufer sein. 22 Stephan Karczewski - Datenbanken

23 Datenmodellierung am großen Beispiel: Keramische Werkstatt Vorgehensweise beim Entwurf im Großen Alternative 1: Entwurf der Teilsysteme z. B.: Anschließend: Zusammenfügen der Teilsysteme Rohstoffe Geschäftspartner Märkte Produkte Alternative 2: Ausgehend von einem Objekt bzw. einem Teilsystem: Entwurf des Gesamtsystems Geschäftspartner zusätzlich Rohstoff zusätzlich Produkt zusätzlich Markt 23 Stephan Karczewski - Datenbanken...

24 Datenmodellierung am großen Beispiel: Keramische Werkstatt Vorgehensweise beim Entwurf im Kleinen Händler Spediteur Händler Spediteur Händler Spediteur 1 (1,*) (1,*) 1 Rohstoff Rohstoff (1,*) Rohstoff 1: liefert (Bestelldatum, Lieferdatum, Preis, Menge) 1. Analyse, welche Enity- Typen miteinander in Beziehung stehen. Hierzu gehört auch die Festlegung der Attribute der Entity-Typen. 2. Analyse, wie der Relationship-Typ bezeichnet wird und welche Attribute er besitzt 3. Analyse, welche Kardinalitäten der Relationship-Typ hat 24 Stephan Karczewski - Datenbanken

25 Datenmodellierung am großen Beispiel: Keramische Werkstatt Teilsystem Geschäftspartner Geschäftspartner Händler Spediteur O Kunde Veranstalter Attribut- Spezialisierung Beziehungs- Spezialisierung 7 Typ Produkt 25 Stephan Karczewski - Datenbanken

26 Datenmodellierung am großen Beispiel: Keramische Werkstatt Teilsystem Produkt Glasur 6 (0,1) (1,1) Dekor 5 Produkt 4 4: besteht aus (Anzahl) 5: ist versehen mit 6: ist glasiert mit Dekor: (Bezeichnung, Foto) Glasur: (Oberflächenstruktur, Farbe, Beanspruchung) Produkt: (Nummer, Bezeichnung, Fassungsvermögen, Preis, Funktion, Foto) 26 Stephan Karczewski - Datenbanken

27 Datenmodellierung am großen Beispiel: Keramische Werkstatt Integration der Teilsysteme Geschäftspartner O Händler Spediteur Kunde Veranstalter (1,*) (1,*) 1 (1,*) Rohstoff (1,1) (1,*) (0,1) Glasur 6 9 Markt (0,1) (1,*) Produkt 3 Dekor 5 (1,*) 10 Bedingung 4 27 Stephan Karczewski - Datenbanken Datenbanken I

28 Entity-Typen: Geschäftspartner (Name, Vorname, Adresse, Telefonnummer, ) Händler ( Spediteur ( Kunde ( Veranstalter (Typ) Markt (Bezeichnung, Standort, Termin, Öffnungszeiten, URL, Rahmen, Ranking, Standgebühr / m2) Bedingung (Kategorie 1,... 2,...3, Endanteil) Rohstoff (Art, Bezeichnung, Brennbereich min, Brennbereich max, chemische Formel, Körnung in mm Durchmesser, Schamottanteil in Prozent) Produkt (Produktnummer, Bezeichnung, Grösse, Fassungsvermögen, Preis, Funktion, Foto) Glasur (Oberflächenstruktur, Farbe, Beanspruchung) Dekor (Bezeichnung, Foto) Relationship-Typen: 1: liefert (Bestelldatum, Lieferdatum, Gesamtpreis) 2: hat als Ansprechpartner [funktionale Abhängigkeit] 3: hat Bedingung 4: besteht aus (Anzahl) 5: ist versehen mit [funktionale Abhängigkeit] 6: ist glasiert mit [funktionale Abhängigkeit] 7: erhält geliefert (Anzahl, Lieferdatum, Gesamtpreis, ArtAuslieferung) 8: bestellt (Anzahl, Bestelldatum, Liefertermin, BestellArt, ArtAuslieferung) 9: wird angeboten auf (Anzahl) 10: wurde verkauft (Anzahl) Datenmodellierung am großen Beispiel: Keramische Werkstatt Bezeichnungen der Entity- und Relationship-Typen 28 Stephan Karczewski - Datenbanken Datenbanken I

29 Datenmodellierung am großen Beispiel: Keramische Werkstatt Ausprägung einzelner Attribute Ausprägungen einzelner Attribute: Veranstalter - Typ: Verein, Galerie, Einzelperson Markt - Rahmen: Töpfermarkt, Kunsthandwerkermarkt, Kirmes Ranking: sehr renommiert (+), renommiert (0), wenig renommiert (-) Standgebühr / m2: ab ca. 15 EUR bis 80 EUR und mehr Bedingung Kategorie 1: Nur selbst hergestellte Ware: ja/nein Kategorie 2: Historische Kleidung erforderlich: ja/nein Kategorie 3: Bewerbungsunterlagen mit Fotos: ja/nein Endanteil: Reduzierte Standgebühren zu Gunsten einer zusätzlichen einmaligen Zahlung am Ende von (z.b.) 10% der Einnahmen: Prozentsatz Glasur - Oberflächenstruktur: matt, seidenmatt, glänzend Farbe: graublau, türkis, steingrau Beanspruchung: spülmaschinenfest ja/nein Dekor - Bezeichnung: Sonnenblume, Fische, Rose, Wichtel (varchar) Bild: (BLOB) Produkt - Name: Teeservice, Kaffeservice, Dessertteller, Tasse, Untertasse, Vase, Schale, Zuckerdose Funktion: Gebrauch, Dekoration Grösse: [z.b. Durchmesser bei Tellern, Tassen etc.] (decimal) Fassungsvermögen in l: 1,2 l (bei Kannen, Vasen,...) (decimal) Preis:... (decimal) Rohstoff - Art: Arbeitsmaterial (Ton), Pigmente, Gestaltungsmaterial (Glasur), [Werkzeug (zum Drehen / Abdrehen), Maschinen] Bezeichnung:... Brennbereich min: Brennbereich max: chemische Formel: Körnung in mm Durchmesser: Schamottanteil in Prozent: 29 Stephan Karczewski - Datenbanken Datenbanken I