Einführung, Entity-Relationship Modell 9. DATENBANKSYSTEME: DAS ENTITY RELATIONSHIP MODELL
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- Luisa Gerstle
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1 Einführung, Entity-Relationship Modell 9. DATENBANKSYSTEME: DAS ENTITY RELATIONSHIP MODELL 304
2 Literatur, Quellen Literatur: Kemper, Eickler: Datenbanksysteme: Eine Einführung. Oldenbourg Verlag, 9. Auflage, Quellen: Nachfolgende Folien wurden von Prof. Donald Kossmann & Martin Kaufmann freundlicherweise zur Verfügung gestellt. Weitere Quelle: Folien zu Datenbanksysteme: Eine Einführung, Lehrstuhl III Datenbansysteme, Prof. Kemper, TU München 305
3 Ziele Nutzen von Datenbanksystemen verstehen, Modellierungskenntnisse ER Modell (Modellierung der Weltsicht) Relationales Modell (Modellierung für die DB) Datenbanksystem anwenden SQL Datenbanksystem von einer Programmiersprache und Umgebung heraus ansprechen JDBC (SQL / Java) 306
4 Datenbankverwaltungssysteme Ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS) ist ein Werkzeug zur Erstellung und Ausführung datenintensiver Anwendungen grosse Datenbanken grosse Datenströme 307
5 Typische Anwendungen Bank Bibliothek Geoinformationssysteme z.b. Topographische Information, "Erzeuge Karte" 308
6 Wozu Datenbanksysteme? Vermeide Redundanz und Inkonsistenz Deklarativer Zugriff auf die Daten und Unabhängigkeit von der Implementation (physische Datenunabhängigkeit) Synchronisiere gleichzeitigen Datenzugriff Sicherheit, Vertraulichkeit Minimiere Kosten und Aufwand Ähnliche Funktionalität selbst zu implementieren würde Jahre in Anspruch nehmen 309
7 Abstraktionsebenen eines Datenbanksystems... Sicht1 Sicht 2 Sicht 3 Logische Ebene Physische Ebene Datenunabhängigkeit: physische Unabhängigkeit logische Datenunabhängigkeit 310
8 Datenmodellierung Auschnitt der realen Miniwelt XML konzeptuelles Schema (ER-Schema) relationales Schema intellektuelle Modellierung objektorientiertes Schema halbautomatische Transformation 311
9 Beispiel: konzeptuelle Modellierung Studenten Professoren Vorlesungen reale Welt: Universität konzeptuelle Modellierung MatrNr Name Studenten hören Professoren geben PersNr Name Vorlesungen VorlNr Titel 312
10 Logisches Modell: relationales Datenmodell Studenten hören Vorlesungen Legi Name Legi VorlNr VorlNr Titel Fichte Jonas Grundzüge Glaube und Wissen... select Name from Studenten, hören, Vorlesungen where Studenten.Legi= hören.legi and hören.vorlnr= Vorlesungen.VorlNr and Vorlesungen.Titel = `Grundzüge ; update Vorlesungen set Title = `Grundzüge der Logik where VorlNr = 5001; 313
11 Komponenten eines DBMS* User Expert User App- Developer DBadmin Application Ad-hoc Query Compiler Management tools DML-Compiler DDL-Compiler TA Management Recovery Query Optimizer Runtime Storage Manager DBMS Schema Logs Indexes DB Catalogue External Storage 314
12 Entity/Relationship (ER) Modell Entity = Gegenstandstyp Relationship = Beziehungstyp Attribut / Eigenschaft Schlüssel (Identifikation) Legi Name Semester Studenten hören Hörer Kurs Vorlesungen Rolle Nr Titel KP 315
13 Entity/Relationship (ER) Modell Entity = Gegenstandstyp Studenten Relationship = Beziehungstyp hören Attribut / Eigenschaft Schlüssel (Identifikation) Name MatrNr Rolle Hörer 316
14 Modell einer Universität vorraussetzen Legi Vorgänger Nachfolger VorlNr Name Studenten hören Vorlesungen KP Semester Titel Note prüfen lesen PersNr Rang Name Assistent arbeitenfür Professoren Raum Fachgebiet PersNr Name 317
15 ... in natürlicher Sprache Studenten haben LegiNr, Name und Semester. Die LegiNr identifziert einen Studenten eindeutig. Vorlesungen haben eine VorlNr, Kreditpunkte und einen Titel. Die VorlNr identifiziert eine Vorlesung eindeutig. Porfessoren haben PersNr, Name, Rang und Raum. Die PersNr identifiziert einen Professor eindeutig. Assistenten haben PersNr, Name und Fachgebiet. Die PersNr. identifiziert einen Assistenten eindeutig. Studenten hören Vorlesungen Vorlesungen können Voraussetzung für andere Vorlesungen sein. Professoren lesen Vorlesungen. Assistenten arbeiten für Professoren Studenten werden von Professoren über Vorlesungen geprüft. Studenten erhalten Noten als Teil dieser Prüfungen. Ist das die einzig mögliche Interpretation? 318
16 Warum ER? Vorteile ER Diagramme sind einfach zu erstellen und editieren ER Diagramme sind aufgrund der grafischen Darstellung einfach zu verstehen (vom Laien) ER Diagramme beschreiben alle Informationsanforderungen Allgemeines Viele Tools verfügbar Kontroverse, ob ER/UML in der Praxis von Nutzen ist Keine Kontroverse, dass jeder ER/UML lernen sollte 319
17 Funktionalitätsangaben E E 1 R 2 R E 1 x E 2 1:1 E 1 E 2 1:N N:1 N:M 320
18 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 321
19 Beispiel: Seminar Studenten N betreuen 1 1 Professoren Seminarthemen Note betreuen: Professoren x Studenten Seminarthemen betreuen: Seminarthemen x Studenten Professoren 322
20 Konsistenzbedingungen des Seminar Einschränkungen 1. Studenten dürfen bei einem Professor nur ein Seminarthema bearbeiten 2. Studenten können dasselbe Seminarthema nur einmal bearbeiten Möglichkeiten 1. Professoren können das Seminarthema für andere Studenten wiederverwenden 2. Dasselbe Thema kann von verschiedenen Professoren verwendet werden 323
21 Konsistenzbedingungen: graphisch p 1 Professoren b 1 p 2 Studenten s 1 b 2 p 3 s 2 b 3 p 4 s 3 b 4 t 1 s 4 b 5 t 2 b 6 t 3 rot gestrichelte Linien: illegale Ausprägungen t 4 Seminarthemen 324
22 Universität mit Funktionalitäten vorraussetzen Legi Name Studenten N hören Vorgänger Nachfolger M N M Vorlesungen VorlNr KP Semester N M N Titel Note prüfen lesen PersNr 1 1 Rang Name Assistent N arbeitenfür 1 Professoren Raum Fachgebiet PersNr Name 325
23 Daumenregeln Wann Attribut, wann Entität? Entität, wenn das Konzept mehr als eine Beziehung hat Attribut, wenn das Konzept nur eine 1:1 Beziehung hat Partitionierung von ER-Modellen Realistische Modelle sind grösser als eine Seite Nach Bereichen / Organisationseinheiten partitionieren Kein gutes automatisches Graphenpartitionierungstool bekannt Tipps Keine Redundanz modellieren, keine vermeintliche Leistungsverbesserung anbringen Je weniger Entitäten desto besser konzis, vollständig, nachvollziehbar, korrekt
24 Schwache (existenzabhängige) Entities Höhe GebNr RaumNr 1 N Gebäude liegt_in Räume Grösse Beziehung ist immer 1:N (oder 1:1) Existenz von Raum hängt ab von der Existenz des zugehörigen Gebäudes, daher kann es keine N:M Beziehung sein Raumnummer nur eindeutig im Gebäude Schlüssel eines Raumes: GebNr und RaumNr 327
25 Prüfung als schwacher Entitytyp 1 N Note Studenten ablegen Prüfungen PrüfTeil Legi umfassen N N abhalten VorlNr M M PersNr Vorlesungen Professoren Unterschied zur Modellierung mit Beziehung "prüfen"? 328
26 Generalisierung Name Uni-Mitglieder is-a Studenten Angestellte PersNr Legi is-a Rang Fachgebiet Assistenten Professor Raum 329
27 Generalisierung Möglich: Angestellte, welche weder Assistent noch Professoren sind Angestellter, welcher auch Assistent ist Angestellter, welcher auch Professor ist Angestellter, welcher auch Professor und Assistent ist Im ER Modell kann dies nicht explizit verhindert werden muss separat beschrieben werden. 330
28 Universität mit Generalisierung vorraussetzen Legi Name Studenten N hören Vorgänger M N Nachfolger M Vorlesungen VorlNr KP Semester N M N Titel Note prüfen lesen Assistent N arbeitenfür Professoren Rang Raum Fachgebiet is-a Name Angestellte PersNr 331
29 Aggregation Fahrräder Teil-von Teil-von Rahmen Räder Teil-von Teil-von Teil-von Teil-von Rohre Lenker Felgen Speichen
30 Konsolidierung Verschiedene Anwender haben verschiedene Sichten Sicht 1 Sicht 3 Sicht 2 Sicht 4 Konsolidierung Globales Schema redundanzfrei widerspruchsfrei Synonyme bereinigt Homonyme bereinigt 333
31 Beispiel Uni-DB, Sicht 1 der Professoren Studenten erstellen betreuen Titel Masterarbeiten Assistenten Professoren schreiben bewerten Dissertationen Titel 334
32 Beispiel Uni-DB, Sicht 2 der Bibliotheksverwaltung Fakultät Bibliotheken besitzen Dokumente Signatur leiten Autoren entleihen Titel UniMitglieder Jahr Datum 335
33 Beispiel Uni-DB, Sicht 3 der Dozenten Vorlesungen Bücher Autoren empfehlen Titel Jahr Dozenten Verlag 336
34 Beobachtungen Dozenten und Professoren sind synonym verwendet Entitytyp UniMitglied ist eine Generalisierung von Student, Professor und Assistent. Bibliotheken werden von Angestellten (nicht z.b. Studenten) geleitet. Sicht 2 ist hier ungenau. Dissertationen, Masterarbeiten und Bücher sind Spezialisierungen von Dokumenten, welche von Bibliotheken verwaltet werden. Erstellen und schreiben sind Synonyme in Sicht 1 Studenten Assistenten Professoren Fakultät Bibliotheken leiten UniMitglieder Vorlesungen Titel erstellen Masterarbeiten betreuen Dissertationen schreiben Titel bewerten besitzen Signatur Dokumente Autoren entleihen Titel Jahr Datum Bücher Autoren Titel empfehlen Dozenten Verlag Jahr 337
35 Konsolidiertes Schema schreiben Fakultät Bibliotheken besitzen Signatur Titel Jahr Dokumente Masterarbeiten Dissertationen Bücher Verlag entleihen leiten betreuen betreuen empfehlen Assistenten Professor Datum Studenten Angestellte UniMitglieder Vorlesungen Personen 338
36 ER Modellierung: Zusammenfassung ER beschreibt eine Miniwelt Das "was" und die Regeln ER ist statisch. Es beschreibt keine Übergänge Nützlich zum Erstellen von Software zur Beantwortung von (An)fragen über die Miniwelt es folgt nun: ER-Modell relationales Modell Ähnliche Modellierungsmöglichkeiten bietet UML (mehr auf OOP zugeschnitten) Auch andere graphische Darstellungen des ER Modells gebräuchlich, z.b. "Krähenfussnotation" optisch näher bei UML 339
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