3. Datenbankmodelle

Datenmodelle allgemein

• Konzepte zur Erfassung der Informtionsstruktur einer Anwendung
• Informationsstruktur:
  1. statische Eigenschaften
     1. Objekte
     2. Beziehungen
  2. dynamische Eigenschaften
     1. Operationen
     2. Beziehungen
  3. Integritätsbedingungen
     1. an Objekte
     2. an Operationen
• Beispiele von Datenmodellen:
  • Programmiersprachen: Typsysteme
  • Graphiksysteme: Repräsentationmodelle
  • Expertensysteme: Wissensrepräsentationsmethoden
  • Datenbanksysteme: Datenbankmodelle

Datenbankmodelle

• enthalten/beschreiben 1.a, 1.b, 3.a; 2.a (nur implizite Standardoperationen)
• Modelle:

  

  objektorientierte DBM; nur eingeschränkt aus ER-Modell ableitbar

3.1 Entity-Relationship-Modell

• nach P.P. Chen, 1976
• Grundkonzepte:
  • Entity: zu modellierende Informationseinheit, 'Gegenstand' der realen Welt; Bsp.: ein Professor, ein Student, eine Prüfung
  • Relationship: Beziehung zwischen Entities; Bsp.: wird gehalten von ist Beziehung zwischen Vorlesung und Professor
  • Attribut: Eigenschaft von Entities oder Beziehungen; Bsp.: Matrikelnr. bei Student, Name bei Professor
• weitere Konzepte:
  • Entity-Mengen: Zusammenfassung ähnlicher 'Gegenstände' der realen Welt; Bsp.: alle Professoren
  • Entity-Typ: Strukturbeschreibung einer Entity-Menge
  • Domäne: Wertebereich von Attributen; Bsp.: Note hat Domäne 1.0 ... 6.0, Basistypen wie INTEGER, STRING,...
  • Schlüssel: Menge von Attributen, die ein Entity eindeutig identifizieren; Bsp.: {Matrikelnr.} ist Schlüssel für Studenten, aber kein Schlüssel für Prüfungen, {Matrikelnr.,Fach,Datum} Schlüssel für Prüfungen

Entity-Relationship-Modell

• weitere Konzepte:
  • is-a-Relationship: Spezialisierungs-/Generalisierungsbeziehung zwischen Entities, Attribute des allgem. Typs gelten auch für spezielleren; Bsp.: Professoren is-a Angestelle
  • funktionale/nichtfunktionale Relationships: Klassifizierung danach, wieviel Entities der einen Menge mit Entities der anderen in Beziehung stehen können:
    one-to-one: pro Entity existiert höchstens ein zugeordnetes in der anderen Entity-Menge (Bijektion); Bsp.: Professoren, Lehrstühle
    many-to-one: ein Entity der Menge M2 steht in Beziehung mit einer (evtl. leeren) Menge von Entities der Entity-Menge M1, jedes Entity aus M1 aber nur mit höchstens einem Entity aus M2 (Funktion); Bsp.: Vorlesungen, Professoren
    many-to-many: bel. viele Entities aus M1 stehen mit bel. vielen Entities aus M2 in Beziehung und umgekehr (Relation); Bsp.: Vorlesung, Studenten
  • mehrstellige Relationships: mehr als zwei Entity-Mengen stehen in Beziehung zueinander; Bsp.: Professor hält Vorlesung und empfiehlt dazu Bücher

Entity-Relationship-Modell

• weitere Konzepte:
  • Kardinalitäten: genauere Angabe zu beteiligten Entities bei Beziehungen, Angabe jeweils eines minimalen und maximalen Wertes, * steht für unbegrenzte Anzahl; Bsp.: Studenten hören keine/eine/bel. viele Vorlesungen, jede Vorlesung wird von 3 oder mehr Studenten gehört ( hört(Studenten[0,*], Vorlesung[3,*]))

    Quicky: Welche Kardinalitäten gehören zu one-to-one-Beziehung, many-to-one-Beziehung?

  • abhängige Entity-Typen (weak entity): Instanzen eines Entity-Typs hängen von Existenz eines anderen Entity-Typs ab, funktionale Beziehung zwischen den Entity-Mengen stellt Schlüssel des abhängigen Typs; Bsp.: Entity-Typ BuchExemplar (mit Nummer, Ausleiher, Rückgabe) über Beziehung gehört zu abhängig von Entity-Typ Buch (mit ISBN, Titel,..)

Entity-Relationship-Modell

• graphische Notation:

  

Entity-Relationship-Modell

• Beispiel: Warenhaus

  

Entity-Relationship-Modell

Quicky: Modellierung folgender Universitätsanwendung im ER-Modell?

• folgende Personen spielen eine Rolle: Mitarbeiter, Professoren, Studenten
• Personen haben als Eigenschaften eine PA-Nummer, Vor- und Nachname, Adresse bestehend aus PLZ, Ort, Straß e und Hausnummer, ein Geburtsdatum und eine Reihe von Telefonnummern
• Mitarbeiter besitzen eine Angestelltennummer, einen Fachbereich, Raum, ein Einstellungsdatum und ein Gehalt
• Professoren sind Mitarbeiter, die einen Lehrstuhl innehaben und eine Gehaltsstufenangabe (C4, C3,..)
• Studenten haben eine Matrikelnr., ein Studienfach und ein Immatrikulationsdatum
• Lehrstühle kennzeichnen vertretene Fachrichtungen; notwendige Informationen dazu sind die Lehrstuhlbezeichnung und die Anzahl an Planstellen
• Vorlesungen haben einen Titel, eine Wochenstundenzahl, einen zugeordneten Studiengang und andere Vorlesungen als Voraussetzungen
• Bücher haben eine ISBN, einen Titel, eine Menge von Autoren, ein Erscheinungsjahr, eine Auflagennr., eine Verlagsangabe und eine Inventarnummer
• sowohl Mitarbeiter als auch Studenten dürfen Bücher ausleihen; zu jeder Ausleihe gibt es ein Rückgabedatum
• Professoren empfehlen bestimmte Bücher in ihren Vorlesungen
• einige Professoren sind Inhaber von Lehrstühlen
• Professoren lesen in bestimmten Semestern bestimmte Vorlesungen
• Studenten hören in bestimmten Semestern einige Vorlesungen
• einige Vorlesungen haben andere als Voraussetzung
• Professoren prüfen ihre Studenten in bestimmten Vorlesungen; für jede Prüfung wird dabei eine Note vergeben

Entity-Relationship-Modell Musterlösung:

3.2.Erweiterungen

• es ex. div. erweiterte ER-Modelle (EER-Modelle)
• mögliche Erweiterungen:
  • Optionalität von Attributen/Beziehungen: Angabe, ob Entity an Beziehung teilnehmen muß bzw. Attribut einen definierten Wert annehmen muß ; Schreibweise (z.B.) 1c:m, ohne c: Entity muß in Beziehung auftauchen; graphisch (z.B.) mittels transparentem Kreis an Verbindungslinie:

    

  • neben Standardtypen ( integer, string,...) für Domänen auch benutzerdefinierte Typen, z.B. date, time, image,..
  • Typkonstruktoren bei Attributen, z.B. TUPLE, LIST, SET, BAG

    

Erweiterungen

• abgeleitete (berechnete; derived) Attribute: Wert wird nicht abgespeichert, sondern mittels Anfrage berechnet

  

• is-a-Beziehung: Unterscheidung nach Spezialisierung, Generalisierung, Partitionierung
  Spezialisierung: speziellerer Kontext
  Generalisierung: Vereinigungsmenge mehrerer (spezieller) Entity-Mengen zu allgemeinerem Kontext
  Partitionierung: Entity-Typ wird in mehrere disjunkte Entity-Typen spezialisiert
  vollständige Partitionierung (Überdeckung): Vereinigung der disjunkten, speziellen Entity-Mengen ergibt genau Instanzen der allgemeineren Entity-Menge

  

• Assoziationen (Mengenbildung) und Aggregationen (Tupelbildung) zwischen Entities:

  Tupelbildung: Entity setzt sich aus anderem Entities unterschiedlicher Typen zusammen; Bsp.: Auto besteht aus Karosserie, Motor, Kabelbaum, etc.

  Mengenbildung: Entity wird durch Menge von Entities eines anderen Typs gebildet; Bsp.: Menge von Flächen bilden einen Würfel

  zu beachten: Existenzabhängigkeiten

Erweiterungen

• Beziehungen höheren Typs (selten!): Spez./Gen. bei Beziehungen; Bsp.: Semesterausleihe, Kurzausleihe sind Spezialisierungen von Ausleihe

Quicky: was wäre bei Universitätsanwendung in EER-Modell anders?