Datenbankentwurf. VO Datenmodellierung. Katrin Seyr. Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien.

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1 Datenbankentwurf Datenbankentwurf VO Datenmodellierung Katrin Seyr Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Katrin Seyr Seite 1

2 Datenbankentwurf 1. Überblick Überblick Wiederholung: Datenmodellierung Allgemeine Entwurfsmethodik Datenbankentwurfsschritte Anforderungsanalyse Konzeptueller Entwurf Implementationsentwurf (Kap. 3) Physischer Entwurf (VL DBS) Katrin Seyr Seite 2

3 Datenbankentwurf 2. Wiederholung Datenmodellierung Wiederholung Datenmodellierung Ausschnitt der realen Welt manuelle/intellektuelle Modellierung Konzeptuelles Schema ER/EER/UML Logisches Schema halbautomatische Transformation Netzwerkmodell, hierarchisches, relationales, oo, deduktives Modell, XML-Schema Katrin Seyr Seite 3

4 Datenbankentwurf 2. Wiederholung Datenmodellierung 2.1. Wiederholung: Bsp Datenmodellierung Wiederholung: Bsp Datenmodellierung 1 Abgrenzung der zu modellierenden Welt Vorlesungen reale Welt: Universität Studenten Professoren 2 Überführung der zu modellierenden Welt in ein Konzeptuelles Schema (in der VL: EER) MatrNr Studenten Professoren PersNr... N hören M Vorlesungen N 1 lesen Name Rang VorlNr... Raum Katrin Seyr Seite 4

5 Datenbankentwurf 3. Allgemeine Entwurfsmethodik Allgemeine Entwurfsmethodik Entwurfsschritt 1 Anforderungsanalyse Entwurfsschritt 2 Entwurfsschritt n Einsatz des Systems Katrin Seyr Seite 5

6 Datenbankentwurf 4. Datenbankentwurfschritte Datenbankentwurfschritte Informations anforderungen Anforderungs analyse Datenverarbeitungs anforderungen Konzeptueller Entwurf Anforderungsspezifikation ER Schema Informationsstruktur DBMS Charakteristika Implementations entwurf Relationenschema logische Datenbankstruktur Physischer Entwurf physische Datenbankstruktur Hardware/BS Charakteristika Katrin Seyr Seite 6

7 Datenbankentwurf 4. Datenbankentwurfschritte 4.1. Anforderungsanalyse Anforderungsanalyse 1 Identifikation von Organisationseinheiten 2 Identifikation der zu unterstützenden Aufgaben 3 Anforderungs-Sammelplan 4 Anforderungs-Sammlung 5 Filterung (Prüfung der Information auf Verständlichkeit und Eindeutigkeit) 6 Satzklassifikation (Objekte, Beziehungen zwischen Objekten, Operationen, Ereignisse) 7 Formalisierung - Erstellung des Pflichtenhefts, aufgebaut wie folgt: Informationsstrukturanforderungen: strukturierte Information über Objekte Attribute Beziehungen Datenverarbeitungsanforderungen: strukturierte Information über Prozessbeschreibungen Katrin Seyr Seite 7

8 Datenbankentwurf 4. Datenbankentwurfschritte 4.1. Anforderungsanalyse Objekt- und Attributbeschreibung Objekte Uni-Angestellte: Anzahl: 1000 Attribute: PersonalNummer Name Gehalt Rang Studenten: Anzahl: Attribute: MatrikelNummer Name Adresse Attribute PersonalNummer Typ: char Länge: 9 Wertebereich: Anzahl Wiederholungen: 0 Definiertheit: 100% Identifizierend: ja Gehalt Typ: dezimal Länge: (8,2) Anzahl Wiederholung: 0 Definiertheit: 90% Identifizierend: nein Katrin Seyr Seite 8

9 Datenbankentwurf 4. Datenbankentwurfschritte 4.1. Anforderungsanalyse Beziehungsbeschreibung Beziehung: prüfen Beteiligte Objekte: Professor als Prüfer Student als Prüfling Vorlesung als Prüfungsstoff Attribute der Beziehung: Datum Uhrzeit Note Anzahl: pro Jahr Katrin Seyr Seite 9

10 Datenbankentwurf 4. Datenbankentwurfschritte 4.1. Anforderungsanalyse Prozessbeschreibung Prozess: Zeugnisausstellung Häufigkeit: halbjährlich benötigte Daten: Prüfungen Studienordnungen Studenteninformation... Priorität: hoch zu verarbeitende Datenmenge: 500 Studenten 3000 Prüfungen 10 Studienordnungen Katrin Seyr Seite 10

11 Datenbankentwurf 4. Datenbankentwurfschritte 4.1. Anforderungsanalyse Wiederholung: Überblick Rec: Datenmodellierung Allgemeine Entwurfsmethodik Datenbankentwurfsschritte Anforderungsanalyse Konzeptueller Entwurf Das ER Modell Sichtenintegration und Konsolidierung Katrin Seyr Seite 11

12 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell Das ER Modell 1 Entities und Beziehungen 2 Rollen und Attribute 3 Schlüssel 4 Funktionalitäten 5 (min,max) Notation 6 Schwache Entities 7 Generalisierung oder Spezialisierung (EER) 8 Aggregation (EER) Katrin Seyr Seite 12

13 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.1. Entities und Beziehungen Entities und Beziehungen Entities: wohlunterscheidbare Konzepte der zu modellierenden Welt, abstrahiert zu Entitytypen Beziehungen: verknüpfen mehrere Entities, abstrahiert zu Beziehungstypen E1 R E2 R E1 E2 Studenten hören Vorlesungen Katrin Seyr Seite 13

14 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.2. Rollen und Attribute Rollen und Attribute Attribute charakterisieren Entities bzw. Beziehungen. Rollen können verwendet werden, um zu beschreiben, wie die an einer Beziehung beteiligten Entities sich verhalten. voraussetzen Vorgänger Nachfolger Vorlesungen VorlNr Titel SWS Katrin Seyr Seite 14

15 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.3. Schlüssel Schlüssel Schlüssel sind eine minimale Menge von Attributen, deren Wert eine Entity eindeutig innerhalb aller Entities eines Typs identifizieren. Bei mehreren Schlüsselkandidaten: wähle Primärschlüssel aus. Vorlesungen VorlNr Titel SWS Katrin Seyr Seite 15

16 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.3. Schlüssel Bsp: Universitätsschema MatrNr Name Semester voraussetzen Vorgänger Nachfolger Studenten hören Vorlesungen VorlNr SWS Titel PersNr Fachgebiet prüfen lesen Name PersNr Name Assistenten Professoren Rang arbeitenfür Raum Katrin Seyr Seite 16

17 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.4. Funktionalitäten Funktionalitäten E1 E2 E1 E2 1:1 N:1 R : E1 E2 bzw. R 1 : E2 E1 R : E1 E2 E1 E2 E1 E2 1:N N:M R : E2 E1 keine partielle Funktion Katrin Seyr Seite 17

18 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.4. Funktionalitäten Funktionalitäten bei n-stelligen Beziehungen Ist R eine Beziehung zwischen mehreren Entities E 1,..., E n, wobei die Funktionalität der Entity E k, 1 k n mit 1 spezifiziert wird, so wird durch R folgende partielle Funktion vorgegeben: Beispiel R : E 1 E 2 E k 1 E k+1 E n E k Gegeben ist die ternäre Beziehung betreuen zwischen den Entities Studenten, Professoren, Seminarthemen. Studenten N 1 betreuen 1 Seminarthemen Note Professoren betreuen: Professoren Studenten Seminarthemen betreuen: Seminarthemen Studenten Professoren Katrin Seyr Seite 18

19 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.4. Funktionalitäten Funktionalitäten bei n-stelligen Beziehungen Beispiel (ctd.) betreuen: Professoren Studenten Seminarthemen bedeutet: Studierende dürfen bei demselben Professor nur ein Seminarthema bearbeiten betreuen: Seminarthemen Studenten Professoren bedeutet: Studierende dürfen dasselbe Seminarthema nur bei einem Professor bearbeiten (= nicht wiederverwenden) weiterhin möglich sind: Professoren können ein Seminarthema an mehrere Studierende vergeben das selbe Seminarthema kann von mehreren Professoren vergeben werden - allerdings nur an verschiedene Studierende (s.o.) Katrin Seyr Seite 19

20 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.4. Funktionalitäten Bsp: Universitätsschema mit Funktionalitäten MatrNr Name Semester N voraussetzen M Vorgänger Nachfolger Studenten N hören M Vorlesungen VorlNr SWS N Titel PersNr Fachgebiet N prüfen M lesen Name 1 1 PersNr Name Assistenten Professoren N 1 arbeitenfür Rang Raum Katrin Seyr Seite 20

21 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.5. (min,max) Notation (min,max) Notation Gegeben eine n-stellige Beziehung R zwischen den Entitytypen E 1, E 2,... E n. R E 1 E i, E n E1 (min 1, max 1) En (min n, max n) (min 2, max 2) R E2 (min i, max i)... Ei... Es gilt: für jedes Tupel e i E i gibt es mindestens min i Tupel der Art (..., e i,... ) R maximal max i Tupel der Art (..., e i,... ) R Katrin Seyr Seite 21

22 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.5. (min,max) Notation Bsp: (min,max) Notation (4,*) (1,1) Polyeder 1 Hülle N Flächen N (3,*) Begrenzung M (2,2) Punkte (3,*) N StartEnde (2,2) M Kanten minimales Polyeder Katrin Seyr Seite 22

23 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.6. Schwache Entities Schwache Entities Schwache Entities sind Entities, deren Existenz von einer anderen, übergeordneten Entity abhängen und die durch eine Kombination mit dem Schlüssel der übergeordneten Entity identifizierbar sind. Beispiel Ist die Nummer eines Raumes nur innerhalb eines Gebäudes eindeutig, so ist der Schlüssel von Räume eine Kombination aus Raum- und Gebäudenummer. GebNr Höhe RaumNr Größe Gebäude 1 N liegt_in Räume Katrin Seyr Seite 23

24 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.6. Schwache Entities Schwache Entities Beispiel Ein Diplomprüfungsfach besteht aus mehreren Vorlesungen, die alle in Teilprüfungen von den Professoren beurteilt werden. Eine Prüfung selbst ist abhängig vom Studierenden, der die Prüfung ablegt. MatrNr Name Semester Note 1 N ablegen Prüfungen PrüfTeil Studenten N N PersNr VorlNr umfassen abhalten Name SWS M M Rang Titel Vorlesungen Professoren Raum Katrin Seyr Seite 24

25 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.7. Generalisierung oder Spezialisierung (EER) Generalisierung oder Spezialisierung (EER) Generalisierung wird verwendet, um eine Strukturierung der Entitytypen zu erziehlen: gemeinsame Eigenschaften von ähnlichen Entitytypen werden einem Obertyp (O) zugeordnet unterschiedliche Eigenschaften verbleiben bei den Untertypen (U) Angestellte PersNr Name is-a Rang Fach Assistenten Professoren Raum Es gibt: disjunkte Generalisierung: U 1 U 2 = vollständige Generalisierung: U 1 U 2 = O Katrin Seyr Seite 25

26 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.7. Generalisierung oder Spezialisierung (EER) Bsp: Universitätsschema mit (min, max) Notation und Generalisierung MatrNr Name Semester (0,*) (0,*) voraussetzen Vorgänger Nachfolger Studenten (0,*) (3,*) hören Vorlesungen VorlNr SWS (0,*) (0,*) prüfen (1,1) Titel Fachgebiet (0,*) lesen (1,1) (0,*) arbeitenfür (0,*) Rang Assistenten Professoren Raum is-a PersNr Angestellte Name Katrin Seyr Seite 26

27 Datenbankentwurf 5. Das ER Modell 5.8. Aggregation (EER) Aggregation (EER) Die Aggregation ordnet unterschiedliche Entitytypen, die in ihrer Gesamtheit einen strukturierten Objekttyp bilden, einander zu. Fahrräder Teil-von Teil-von Rahmen Räder Teil-von Teil-von Teil-von Teil-von Rohre Lenker Felgen Speichen Katrin Seyr Seite 27

28 Datenbankentwurf 6. Sichtenintegration und Konsolidierung Sichtenintegration und Konsolidierung Bei großen Anwendungen: Aufteilung der Anforderungsanalyse in verschiedene Sichten Beispiel (Universität) Mögliche unterschiedliche Sichten: Lehrendensicht Studierendensicht Verwaltungssicht... Konsolidierung: ein globales Schema wird erstellt, das redundanzfrei, widerspruchsfrei und um Synonyme und Homonyme bereinigt ist. Katrin Seyr Seite 28

29 Datenbankentwurf 6. Sichtenintegration und Konsolidierung 6.1. Konsolidierungsbaum Konsolidierungsbaum Sicht 1 Mögliche Konsolidierungsbäume: maximal hoher Konsolidierungsbaum minimal hoher Konsolidierungsbaum Sicht 3 Sicht 4 Sicht 2 S 1,2,3,4 S 1,2,3 S 4 S 1,2,3,4 S 1,2 S 3 S 1,2 S 3,4 S 1 S 2 S 1 S 2 S 3 S 4 Katrin Seyr Seite 29

30 Datenbankentwurf 6. Sichtenintegration und Konsolidierung 6.2. Bsp: Konsolidierung Bsp: Konsolidierung Sicht 1: Dokumenterstellung als Prüfungsleistung Diplomarbeiten Dissertationen Titel Titel erstellen betreuen verfassen bewerten Studenten Assistenten Professoren Sicht 2: Bibliotheksverwaltung Fakultät Bibliotheken besitzen Signatur Titel leiten entleihen Dokumente Autoren Unimitglieder Datum Jahr Katrin Seyr Seite 30

31 Datenbankentwurf 6. Sichtenintegration und Konsolidierung 6.2. Bsp: Konsolidierung Bsp: Konsolidierung Sicht 3: Buchempfehlung für Vorlesungen Vorlesungen Titel Dozenten empfehlen Bücher Autoren Jahr Dissertationen, Diplomarbeiten und Bücher sind Spezialisierungen von Dokumenten der Bibliotheken. Alle Dokumente werden durch die Signatur identifiziert. Unimitglieder ist Generalisierung von Studenten, Professoren und Assistenten. Synonyme Verwendung von Dozenten und Professoren. Alle Diplomarbeiten und Dissertationen werden in Bibliotheken verwaltet. Fakultätsbibliothek: geleitet von Angestellten - Revision von leiten bei Spezialisierung von Unimitglieder. Die Beziehungen erstellen und verfassen aus Sicht 1 entsprechen den Autoren von Büchern in Sicht 3. Katrin Seyr Seite 31

32 Datenbankentwurf 6. Sichtenintegration und Konsolidierung 6.2. Bsp: Konsolidierung Bsp: Konsolidierung schreiben Dokumente Signatur besitzen Titel Jahr Bibliotheken Fakultät Diplomarbeiten Dissertationen Bücher Verlag betreuen bewerten empfehlen leiten Assistenten Professoren Datum Studenten Angestellte Vorlesungen entleihen Unimitglieder Katrin Seyr Seite 32