PRG2 Folien Zicari Teil 2 Einführung in Datenbanken SS 2007

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1 Folien Zicari Teil 2 Einführung in Datenbanken SS 2007 Prof. Dott. Ing. Roberto Zicari Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main Fachbereich Informatik und Mathematik II-1

2 DAS ENTITY-RELATIONSHIP MODELL (E-R MODEL) P. Chen (76, ACM-TODS) Einfache graphische Darstellung Hauptelemente: Entitäten (entities) Beziehungen (relationships) Attribute (attributes) Weitere Elemente: Generalisierungshierarchien Zusammengesetzte Attribute Identifier II-2

3 Elemente des ER-Modells Entitäten Klassen von Objekten der realen Welt. Beziehungen Aggregationen von Entitäten. (0,m) Lebt in (0,n) Haus II-3

4 Attribute Klassen von Werten, die Eigenschaften von Entitäten und Beziehungen repräsentieren. Name Adresse Telefon Otto Müller Robert-Mayer-Str Frankfurt am Main II-4

5 Das Entity-Relationship Modell Chen, 1976 Aus der Sicht des Objekt-Beziehungs-Modells (Entity- Relationship-Model) besteht die Welt aus Objekten (entities) und Beziehungen (relationships) zwischen diesen Objekten. Objekt (Entity): Modell eines Dings, das in der Umwelt erkannt und eindeutig identifiziert werden kann. Modellierungskonzept der Klassifikation: Objekte werden zu Objekttypen (Entity sets), und Beziehungen zu Beziehungstypen (relationship sets) zusammengefasst. II-5

6 Modellierungskonzepte der Aggregation Aggregation von Merkmalen zu Objekten: Ein Objekttyp ist durch einen bestimmten Satz von Merkmalen (Attributen) gekennzeichnet. Jedes Merkmal kann Werte (values), das sind in der Umwelt beobachtbare oder messbare Größen, aus einem bestimmten Wertebereich (value set) annehmen. Beispiel: NAME PASSAGIER ADRESSE TELNR. II-6

7 Aggregation von Gegenständen zu Beziehungen Eine Beziehung zwischen zwei Objekten kann als Element einer mathematischen Relation aufgefasst werden. Die Funktion, die ein Objekt in einer Beziehung erfüllt, nennt man seine Rolle. Beispiel: Rolle Gebuchter_Passagier PASSAGIER bucht Gebuchter_Flug FLUG SITZNR. II-7

8 ER-Schema: Name Geb_Datum Lebt in Stadt S_Name Population Instanz: = { p1, p2, p3 } Stadt = { c1, c2, c3 } Lebt_in = { <p1,c1>, <p2,c3>, <p3,c3> } N-näre Beziehung: Kurs Findet statt Raum Tag II-8

9 Ring: Manager von Angestellter managt Untergebener von Kardinalitäten: Kurs (1,3) (0,40) Findet statt Tag (0,n) Raum Manager von (0,n) Angestellter managt (0,1) Untergebener von II-9

10 (1,1) (0,n) Lebt in Stadt min_card(, Lebt_in) = 1 max_card(, Lebt_in) = 1 min_card(stadt, Lebt_in) = 0 max_card(stadt, Lebt_in) = n p1 p2 p3 c1 c2 c3 c4, verbindlich Stadt, optional II-10

11 Manager von (0,n) Angestellter managt (0,1) Untergebener von one-to-many, optional Bestellung (0,1) (1,1) liefern Rechnung one-to-one, verbindlich II-11

12 Andere Notation: 6 (1, 6) (1, 1) Bei dieser Notation wird nur die maximale Kardinalität angegeben. Die minimale Kardinalität wird dann standardmäßig auf 1 gesetzt: default Kardinalität (1,1) II-12

13 Attribute (1,1) geboren (0,n) in Stadt Name ID Beruf Geburtstag Name # Einwohner II-13

14 Weitere Elemente des ER-Modells Generalisierung, Hierarchien zwischen Entitäten. Mann Frau Zusammengesetzte Attribute: Aggregation von Attributen die etwas gemeinsam haben. A d r e s s e Strasse Nummer Ort PLZ II-14

15 Schlüssel Ein Schlüssel identifiziert eine Entität. Er besteht aus einer Menge von Attributen, deren Werte alle Instanzen einer Entität eindeutig bestimmen. alausweisnummer Name einfacher Schlüssel Name Geb.Datum Geb.Ort Name des Vaters zusammengesetzter Schlüssel II-15

16 Beispiel 1: ER-Modell PERSON NAME AGE ( 1, n ) FAN COACH PLAYER PRESIDENT ( 1, 1 ) ( 1, 1 ) ( 1, 1 ) ( 1, 1 ) SUPPORTS MANAGES PLAYS _ FOR IS _ PRESIDENT ( 1, n ) ( 1, 1 ) ( 1, n ) ( 1, 1 ) NAME TEAM ( 1, n ) ( 1, n ) ( 1, n ) DATE PLAYS _ AGAINST PRACTICES ( 1, n ) ATTENDS ( 1, n ) NUMBER DATE GAME ( 1, 1 ) FINAL _ SCORE ( 0, 1 ) ATTENDANCE ( 0, 1 ) TIME TAKES PLACE _ AT ( 0, n ) STADIUM LOCATION SIZE NAME II-16