Datenbankentwurf. Abstraktionsebenen des Datenbankentwurfs. 1. Konzeptuelle Ebene. 2. Implementationsebene. 3. Physische Ebene

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1 Datenbankentwurf Abstraktionsebenen des Datenbankentwurfs 1. Konzeptuelle Ebene 2. Implementationsebene 3. Physische Ebene 1

2 Allgemeiner top-down Entwurf Enwurfsschritt 1 Anforderungsanalyse..... Enwurfsschritt 2 Enwurfsschritt 3 Entwurfsschritt 4... Einsatz des Systems 2

3 Phasen des Datenbankentwurfs Anforderungsanalyse Anforderungs -spezifikation Konzeptueller Enwurf Informationsstruktur ER Schema Implementationsentwurf logische Datenbankstruktur Physischer Entwurf physische Datenbankstruktur Datenverarbeitungsanforderungen Informationsanforderungen DBMS- Charakteristika Hardware/BS- Charakteristika 3

4 Anforderungsanalyse 1. Identifikation von Organisationseinheiten 2. Identifikation der zu unterstützenden Aufgaben 3. Anforderungs-Sammelplan 4. Anforderungs-Sammlung 5. Filterung 6. Satzklassifikationen 7. Formalisierung 4

5 Objektbeschreibung Uni-Angestellte - Anzahl: Attribute PersonalNummer Typ: char Länge: 9 Wertebereich: Anzahl Wiederholungen: 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 5

6 Beziehungsbeschreibung: prüfen Beteiligte Objekte: - Professor als Prüfer - Student als Prüfling - Vorlesung als Prüfungsstoff Attribute der Beziehung: - Datum - Uhrzeit - Note Anzahl: pro Jahr 6

7 Prozeßbeschreibungen Prozeßbeschreibung: Zeugnisausstellung - Häufigkeit: halbjährlich - benötigte Daten Prüfungen Studienordnungen Studenteninformation... - Priorität: hoch - Zu verarbeitende Datenmenge 500 Studenten 3000 Prüfungen 10 Studienordnungen 7

8 Entity/Relationship-Modellierung MatrNr Name Semester Entity (Gegenstandstyp) Relationship (Beziehungstyp) Attribut (Eigenschaft) Schlüssel (Identifikation) Studenten hören Hörer Vorlesungen Lehrveranstaltung Rolle VorlNr Titel SWS 8

9 Universitätsschema MatrNr Name Semester Studenten voraussetzen Nachfolger Vorgänger hören Vorlesungen VorlNr SWS Titel Note prüfen lesen PersNr Rang Name Assistenten arbeitenfür Professoren Raum Fachgebiet PersNr Name 9

10 Funktionalitäten E E 1 R 2 R E 1 x E 2 1:1 E 1 E 2 1:N N:1 N:M 10

11 Funktionalitäten bei n-stelligen Beziehungen E 1 P E N n R M E 2 1 E k R : E 1 x... x E k-1 x E k+1 x... x E n E k 11

12 Beispiel-Beziehung: betreuen Studenten N betreuen 1 1 Professoren Seminarthemen Note betreuen : Professoren x Studenten Seminarthemen betreuen : Seminarthemen x Studenten Professoren 12

13 Dadurch erzwungene Konsistenzbedingungen 1. Studenten dürfen bei demselben Professor bzw. derselben Professorin nur ein Seminarthema "ableisten" (damit ein breites Spektrum abgedeckt wird). 2. Studenten dürfen dasselbe Seminarthema nur einmal bearbeiten sie dürfen also nicht bei anderen Professoren ein schon einmal erteiltes Seminarthema nochmals bearbeiten. Es sind aber folgende Datenbankzustände nach wie vor möglich: Professoren können dasselbe Seminarthema wiederverwenden also dasselbe Thema auch mehreren Studenten erteilen. Ein Thema kann von mehreren Professoren vergeben werden aber an unterschiedliche Studenten. 13

14 Ausprägung der Beziehung betreuen Professoren p 1 Studenten b 1 p 2 s 1 s 2 b 2 b 3 p 3 p 4 s 3 s 4 b 4 b 5 t 1 t 2 b 6 Gestrichelte Linien markieren illegale Ausprägungen t 3 t 4 Seminarthemen 14

15 Funktionalitäten MatrNr Name Semester Studenten N N voraussetzen Nachfolger Vorgänger hören M N Vorlesungen M M N VorlNr SWS Titel Note prüfen lesen PersNr Name Fachgebiet Assistenten N arbeitenfür Professoren PersNr Name Rang Raum 15

16 (min, max)-notation E 1 E n (min n, max n ) R (min 1 max 1 ) (min 2, max 2 ) E 2 (min i, max i ) E k R E 1 x... x E i x... x E n Für jedes e i E i gibt es Mindestens min i Tupel der Art (..., e i,...) und Höchstens max i viele Tupel der Art (..., e i,...) R 16

17 Begrenungsflächendarstellung Polyeder 1 Hülle N Flächen N Begrenzung PolyID FlächenID Beispiel- Polyeder M Kanten N StartEnde M Punkte KantenID X Y Z 17

18 Begrenzungsflächendarstellung Polyeder 1 (4, ) Hülle N (1,1) Flächen N (3, ) Begrenzung M (2, 2) Kanten N (2, 2) StartEnde M (3, ) Punkte PolyID FlächenID KantenID X Y Z Beispiel- Polyeder 18

19 Schwache, existenzabhängige Entities Höhe GebNr RaumNr Größe 1 N Gebäude liegt_in Räume Beziehung zwischen "starken" und schwachem Typ ist immer 1:N (oder 1:1 in seltenen Fällen) Warum kann das keine N:M-Beziehung sein? RaumNr ist nur innerhalb eines Gebäudes eindeutig Schlüssel ist: GebNr und RaumNr 19

20 Prüfungen als schwacher Entitytyp Studenten 1 ablegen N Prüfungen Note PrüfTeil MatrNr umfassen N N abhalten VorlNr M M PersNr Vorlesungen Professoren Mehrere Prüfer in einer Prüfung Mehrere Vorlesungen werden in einer Prüfung abgefragt 20

21 Generalisierung Name Uni-Mitglieder is-a Studenten Angestellte PersNr MatrNr is-a Fachgebiet Assistenten Professoren Rang Raum 21

22 Universitätsschema mit Generalisierung und (min, max)- Markierung Nächste Seite 22

23 MatrNr Name Semester Fachgebiet Studenten hören (0,*) (3,*) voraussetzen (0,*) (0,*) Vorgänger (0,*) (0,*) Nachfolger Vorlesungen (1,1) Note prüfen lesen (0,*) (0,*) (1,1) (0,*) Assistenten arbeitenfür Professoren VorlNr SWS Titel Rang Raum PersNr Name is-a Angestellte 23

24 Aggregation Fahrräder Teil-von Teil-von Rahmen Räder Teil-von Teil-von Teil-von Teil-von Rohre Lenker Felgen Speichen

25 Unmot.-Fahrzeuge is-a Fahrzeuge is-a Aggregation und Generalisierung mot.-fahrzeuge is-a Segler Fahrräder Motorräder Automobile Teil-von Teil-von Rahmen Räder Teil-von Teil-von Teil-von Teil-von Rohre... Lenker Felgen Speichen

26 Konsolidierung von Teilschemata oder Sichtenintegration Sicht 1 Sicht 3 Sicht 2 Sicht 4 Konsolidierung Globales Schema Redundanzfrei Widerspruchsfrei Synonyme bereinigt Homonyme bereinigt 26

27 Möglicher Konsolidierungsbaum S 1 S 2 S 1,2,3,4 S 1,2,3,4 S 1,2,3, S 4 S 1,2 S 3 S 1,2 S 3,4 S 1 S 2 S 3 S 4 Mögliche Konsolidierungsbäume zur Herleitung des globalen Schemas S 1,2,3,4 aus 4 Teilschemata S 1, S 2, S 3, und S 4 Oben ein maximal hoher Konsolidierungsbaum links-tief (left-deep) Unten ein minimal hoher Konsolidierungsbaum Balanciert Beide Vorgehensweisen haben Vor- und Nachteile 27

28 Drei Sichten einer Universitäts- Datenbank Studenten erstellen betreuen Titel Diplomarbeiten Assistenten Professoren verfassen bewerten Dissertationen Titel Sicht 1: Erstellung von Dokumenten als Prüfungsleistung 28

29 Fakultät Bibliotheken besitzen Dokumente Signatur leiten Autoren entleihen Titel UniMitglieder Jahr Datum Sicht 2: Bibliotheksverwaltung 29

30 Vorlesungen Bücher Autoren empfehlen Titel Dozenten Verlag Jahr Sicht 3: Buchempfehlungen für Vorlesungen 30

31 Beobachtungen Die Begriffe Dozenten und Professoren sind synonym verwendet worden. Der Entitytyp UniMitglieder ist eine Generalisierung von Studenten, Professoren und Assistenten. Fakultätsbibliotheken werden sicherlich von Angestellten (und nicht von Studenten) geleitet. Insofern ist die in Sicht 2 festgelegte Beziehung leiten revisionsbedürftig, sobald wir im globalen Schema ohnehin eine Spezialisierung von UniMitglieder in Studenten und Angestellte vornehmen. Dissertationen, Diplomarbeiten und Bücher sind Spezialisierungen von Dokumenten, die in den Bibliotheken verwaltet werden. 31

32 Wir können davon ausgehen, dass alle an der Universität erstellten Diplomarbeiten und Dissertationen in Bibliotheken verwaltet werden. Die in Sicht 1 festgelegten Beziehungen erstellen und verfassen modellieren denselben Sachverhalt wie das Attribut Autoren von Büchern in Sicht 3. Alle in einer Bibliothek verwalteten Dokumente werden durch die Signatur identifiziert. 32

33 Bibliotheken besitzen Fakultät Dokumente Autoren Diplomarbeiten Dissertationen Signatur Titel Jahr Bücher Verlag entleihen leiten betreuen bewerten empfehlen Assistenten Professoren Datum Studenten Angestellte UniMitglieder Personen Vorlesungen 33

34 Datenmodellierung mit UML Unified Modelling Language UML De-facto Standard für den objekt-orientierten Software-Entwurf Zentrales Konstrukt ist die Klasse (class), mit der gleichartige Objekte hinsichtlich Struktur (~Attribute) Verhalten (~Operationen/Methoden) modelliert werden Assoziationen zwischen Klassen entsprechen Beziehungstypen Generalisierungshierarchien Aggregation 34

35 Multiplizität KlasseA +Att1 +Att2 +op() k..l Assoziation i..j 1 1..* KlasseB +Att1 +Att2 +op() Jedes Element von KlasseA steht mit mindestens i Elementen der KlasseB in Beziehung... und mit maximal j vielen KlasseB-Elementen Analoges gilt für das Intervall k..l Multiplizitätsangabe ist analog zur Funktionalitätsangabe im ER- Modell Nicht zur (min,max)-angabe: Vorsicht! 35

36 Klassen und Assoziationen Studenten +MatrNr : int +Name : String +Semester : int +Notenschnitt() : float +SummeWochenstunden() : short +Hörer 1..* hören * +Nachfolger * Vorlesungen +VorlNr : int +Titel : String +SWS : int voraussetzen * +AnzHörer() : int +DurchfallQuote() : float 36

37 Aggregation Studenten +MatrNr : int +Name : String +Semester : int +Notenschnitt() : float +SummeWochenstunden() : short +Prüfling 1 absolviert * Prüfer Prüfungen +Note : Decimal +Datum : Date +verschieben() * * +Prüfungsstoff

38 Begrenzungsflächenmodellierung von Polyedern in UML Polyeder +PolyID : int Gewicht() : float +Volumen() : float +skalieren() +verschieben() +rotieren() Flächen Kanten Hülle +FlächenID : int Begrenzung +KantenID : int StartEnde * 1..* +Umfang() : float 2* 3..* * 3..* * 2* +Länge() : float +Volumen() : float Punkte +X : float +Y : float +Z : float +rotieren() +verschieben() +skalieren() 38

39 Studenten +MatrNr : int +Name : String +Semester : int +Notenschnitt() : float +SummeWochenstunden() : short 1 +Prüfling +Hörer 1..* hören * voraussetzen +Nachfolger * Vorlesungen +VorlNr : int +Titel : String +SW S : int * * +AnzHörer() : int +DurchfallQuote() : float * Prüfungen +Note : Decimal +Datum : Date +verschieben() * * 1 1 +Prüfer +Prüfungsstoff gelesenvon Assistenten +Fachgebiet : String +Gehalt() : short * arbeitenfür +Boss 1 Professoren +Rang : String +Notenschnitt() : float +Gehalt() : short +Lehrstundenzahl() : short 1 +Dozent Angestellte +PersNr : int +Name : String +Gehalt() : short 39

40 Anwendungsfälle (use cases) Fakultäten -liest * 1 -Lehrveranstaltung Vorlesungen anbieten -Hörer * ProfessorIn -prüft 1 * «verwendet» StudentIn 1 -Prüfling * * Prüfungen durchführen * -Beisitzer «verwendet» 1 Studienplan überprüfen AssistentIn 40

41 Interaktions-Diagramm: Modellierung komplexer Anwendungen ProfessorIn Bibliothek Terminkalender Raumvergabe Vorlesungsverz. entleihe_buch() freiertermin() reservieretermin() eintragentermin() ankündigenvorlesung() 41

42 Interaktions-Diagramm: Prüfungsdurchführung StudentIn Prüfungsamt Vorlesung ProfessorIn AssistentIn anmelden() berechtigt?() gelesenvon() informieren() freiertermin() Prüfung create() benachrichtigen() bewerten() bestätigen() Beisitz() protokollieren() 42