Abstraktionsebenen des Datenbankentwurfs

Transkript

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

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

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

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% 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 Eins-zu-Eins (1:1) Beziehung Professoren sitzenin Büro e 1 e 2 r 1 r 2 d 0 e 3 r 3 d 1 e 4 e 5 r 4 r 5 d 2 d 3 d 4 11

12 Viele-zu-Eins (N:1) Beziehung Assistenten arbeitenfür Professoren e 1 e 2 r 1 r 2 d 1 e 3 r 3 d 2 e 4 e 5 e 6 e 7 r 4 r 5 r 6 d 3 r 7 12

13 Viele-zu-Viele (M:N) Beziehung Studenten hören Vorlesungen r 9 e 1 e 2 r 1 r 2 p 1 e 3 r 3 p 2 e 4 e 5 e 6 e 7 r 4 r 5 r 6 p 3 r 7 r 8 13

14 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 14

15 Beispiel-Beziehung: betreuen Studenten N betreuen 1 1 Professoren Seminarthemen Note betreuen : Professoren x Studenten Seminarthemen betreuen : Seminarthemen x Studenten Professoren 15

16 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. 16

17 Ausprägung der Beziehung betreuen Professoren p 1 Studenten b 1 p 2 s 1 b 2 p 3 s 2 b 3 p 4 s 3 s 4 b 4 b 5 t 1 t 2 Seminarthemen estrichelte Linien arkieren illegale Ausprägungen b 6 t 3 t 4 17

18 Totale Teilnahme Eine Entität E i nimmt total an einem Beziehungstyp R k teil, wenn es für jede Instanz von E i mindestens eine Ausprägung zu R k gibt, an der die Instanz teilnimmt. Vorlesungen lesen Professoren Im Beispiel wird jede Vorlesung von einem Professor gelesen (aber nicht jeder Professor muss eine Vorlesung halten) 18

19 Funkt. + tot. Teiln. 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 19 Rang Raum

20 (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,...) 20 R

21 Begrenzungsflächendarstellung Polyeder 1 Hülle N Flächen N Begrenzung M Kanten N StartEnde M Punkte PolyID FlächenID KantenID X Y Z Beispiel- Polyeder 21

22 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 22

23 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 23

24 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 24

25 Generalisierung Name Uni-Mitglieder Studenten Angestellte PersNr MatrNr Fachgebiet Assistenten Professoren Rang Raum Attribute werden vererbt Bs.: Professoren(Rang, Raum, PersNr, Name) 25

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 1,2,3,4 S 1,2,3, S 4 S 1,2 S 3 S 2 Mögliche Konsolidierungs-bäume 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) S 1,2,3,4 S 1,2 S 3,4 S 1 S 2 S 3 S 4 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