konzeptueller Entwurf mittels E/R-Modell einfache Funktionalitäten n-stellige Relationships (n>2) schwache Entities

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1 Datenbankentwurf bisher: konzeptueller Entwurf mittels E/R-Modell einfache Funktionalitäten (min, max)-notation n-stellige Relationships (n>2) schwache Entities nun: Generalisierung, Aggregation, UML-Modell, Ausblick relationale DBMS

2 Generalisierung Generalisierung / Spezialisierung: G Is-a S S ist eine Spezialisierung von G Beispiel: Lehrveranstaltung Is-a Praktikum

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

4 Zusamenfassung Universitätsschema mit Generalisierung e e und (min, max)- Markierung Nächste Seite

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

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

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

8 Entwurfskriterien Regeln zur Klassifikation von Entities und Attributen: Entities sollten deskriptive Informationen enthalten. Mehrwertige Attribute sollten als Entities klassifiziert werden. Attribute t sollten der Entity zugeordnet werden, die sie am direktesten beschreibt. Redundante Relationships sollten vermieden werden. Wie eine Informationseinheit i it repräsentiert t wird, ist anwendungsabhängig.

9 Beispiel: Bestellung Als Entity: Kunde 1 platziert N Bestellung M für_ein Als Relationship: 1 Kunde M bestellt N Produkt Produkt Als Attribut: Bestell- Nr Kunde M kauft N Produkt

10 Modellierung einer kleinen Beispielanwendung: E/R Studenten Vorlesungen Reale Welt: Universität ität Konzeptuelle Modellierung MatrNr Name Studenten hören Vorlesungen VorlNr Titel

11 Modellierung einer kleinen Beispielanwendung: UML

12 Datenmodellierung mit UML UML: Unified Modelling Language De-facto Standard für den objekt-orientierten Software-Entwurf Zentrales Konstrukt: Klasse (class), modelliert gleichartige Objekte hinsichtlich Struktur (~Attribute) Verhalten (~Operationen/Methoden) Assoziationen o zwischen Klassen entsprechen ec e Beziehungstypen e Generalisierungshierarchien Aggregation g

13 UML Notation Assoziation: * * Generalisierung: Aggregation: (Teil-von) Komposition: (Spezialfall von Aggregation) g

14 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: max) Vorsicht!

15 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 Legende: +: public

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

17 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 Beispiel- Polyeder Z

18 Begrenzungsflächenmodellier- ung 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()

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

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

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

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

23 Das relationale eato aedatenmodell Studenten hören Vorlesungen MatrNr Name MatrNr VorlNr VorlNr Titel Fichte Grundzüge Jonas Glaube und Wissen...

24 Historische Entwicklung relationaler DBMS Codasyl, Anfang 1960: netzwerkartiges Datenmodell IMS, Mitte 1960: hierarchisches Datenmodell Ted Codd, 1970: Grundlage relationales Datenmodell System R, Mitte 1970: relationales Datenbanksystem (Forschungsprototyp) Genealogie-Poster: p potsdam.de/naumann/projekte/rdbms_genealogy.html

25 Historische Entwicklung relationaler DBMS

26 Historische Entwicklung relationaler DBMS Kommerzielle relationale Datenbanksysteme, Fokus OLTP Oracle V2, Ende 1970 Ingres (Berkeley), Ende 1970 PostgreSQL SQL/DS, Anfang 1980: IBM DB2 MS SQL Server, 1990 (aus Sybase) MySQL, Ende 1990 ab Ende 1990: Objektrelationale Erweiterungen

27 Historische Entwicklung DBMS Spezialisierte Systeme: Objektorientierte DBMS (ab Ende 1980) XML DBMS (ab Ende 1990) Hauptspeicherdatenbanksysteme p (ab Ende 1990) Analytische Datenbanksysteme (Fokus OLAP) (ab Anfang 2000)