Datenmodellierung und Datenbankentwurf (eBook)

Ein Vergleich aktueller Methoden

Josef L. Staud (Autor)

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2005 | 2005
XI, 300 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-540-26684-6 (ISBN)

Infos

Der Autor betrachtet alle etablierten Methoden der Datenmodellierung, angefangen bei der Semantischen Datenmodellierung ERM (Entity-Relationship-Modellierung), ihrer Präzisierung als SERM (Strukturierte ERM) und ihrer Konkretisierung in den Datenbanken der SAP-Unternehmensmodelle als SAP SERM bis zur relationalen Datenmodellierung, die zum konkreten Datenbankentwurf führt. Außerdem wird die objektorientierte Datenmodellierung, wie sie sich in der UML (Unified Modeling Language) entwickelt hat, dargestellt.

Inhalt

Vorwort 5
Abkürzungsverzeichnis 8
Inhaltsverzeichnis 9
1 EiNLEITUNG 12
1.1 Datenbanken und Datenbanksysteme 12
1.2 Realitat und Modell 14
1.3 Syntax und Semantik 14
2 GRUNDBEGRIFFE UND -KONZEPTE 17
2.1 Attribute 17
2.2 Objekte und Beziehungen 22
2.3 Mit Attributen zu Klassen 24
2.4 Objekte erkennen durch Attribute 26
2.5 Datenmodelle 28
3 MODELLIERUNG 31
3.1 Einfuhrung 31
3.2 Relationen 32
3.3 Beziehungen zwischen Objektklassen bzw.Relationen 35
3.4 Relationale Verknupfung - Schlussel und Fremdschlussel 45
3.5 Verknupfen von Relationen - konkret 52
3.6 Integritaten 54
3.7 Nicht-Attribute 54
3.8 Warum eigentlich flache Tabellen? 55
3-9 Zusammenfassung - erste Schritte 57
3.10 Optimierung durch Normalisierung 58
3.11 Die erste Normalform (INF) 59
3.12 Darstellung Relationaler Datenmodelle 65
3.13 Redundanzen in 1NF-Relationen 66
3.14 Funktionale Abhangigkeiten 68
3.15 Die zweite Normalform (2NF) 80
3.16 Normalisierung, Zerlegung, 88
3.17 Die dritte Normalform (3NF) 89
3.18 Die Boyce-Codd - Normalform (BCNF) 102
3.19 Die vierte Normalform (4NF) 108
3.20 Relationale Operatoren bzw. Operationen 114
3.21 Die funfte Normalform (5NF) 117
3.22 Die theoretische Fundierung des 122
3.23 Beispiel Rechnungsstellung 128
3.24 Die Zeitachse in Datenmodellen und 136
4 ENTITY RELATIONSHIP - MODELLIERUNG 139
4.1 Einfuhrung 139
4.2 Entitaten, Beziehungen, Attribute 139
4.3 Zuordnung der Attribute - Entstehung neuer Entitatstypen 147
4.4 Beteiligungen - Kardinalitaten und Min-/Max-Angaben 152
4.5 Ahnlichkeit und Enthaltensein 159
4.6 Beziehungen - vertieft 162
4.7 Beispiel „Sportverein" 165
4.8 Die Zeit in Datenmodellen 175
4.9 Gleichzeitig Entitat und Beziehung 176
4.10 Hinweise zur Fehlervermeidung 178
4.11 Schlussbemerkung 182
4.12 Beispiel PC-Beschaffung 183
4.13 Ubertragung von ERM nach RM 191
5 SERM - STRUKTURIERTE ENTITYRELATIONSHIP- MODELLE 202
5.1 Grundkonzepte 202
5.2 Existenzabhangigkeit 204
6 DER SAP-ANSATZ FUR DIE DATENMODELLIERUNG 212
6.1 Das Grundkonzept 212
6.2 SAP-SERM 215
6.3 Konkrete Beispiele mit Eriauterungen 229
7 OBJEKTORIENTIERTE MODELLIERUNG 241
7.1 Einfiihrung 241
7.2 Statische Aspekte I - Objekte und Objektklassen 243
7.3 Statische Aspekte II - Objekte in Beziehung setzen 259
7.4 Dynamische Aspekte - Nachrichten 281
7.5 Verhaltensmodellierung 284
7.6 Einschatzung 294
8 INDEX 296
9 LITERATURVERZEICHNIS 301

Textauszug

2 GRUNDBEGRIFFE UND -KONZEPTE (S. 7)

2.1 Attribute

Im Mittelpunkt aller derzeitigen datenbanktheoretischen Ansätze steht ein wichtiges Konzept: Attribute. Mit Hilfe von Attributen wird die Information erfasst, die in der Datenbank gespeichert wird. Bezogen auf die heutige Datenbanktechnologie heißt das, dass durch sie die zu erfassenden Objekte und Beziehungen (vgl. Abschnitt 2.2) identifiziert und beschrieben werden. Außerdem erfolgt mit ihrer Hilfe dann auch die Abfrage der Datenbestande: SQL, die Abfrage-, Auswertungs- und Verwaltungssprache fur relationale Datenbanken baut vollkommen auf Attributen auf Das Attributkonzept ist daher von zentraler Bedeutung fiir die Datenmodellierung und das Datenbankdesign. Attribute gehen auf den umgangssprachlichen Eigenschaftsbegriff zurück.

Eigenschaften wie die folgenden: 

- Maier als Name einer Angestellten in einem Unternehmen
- Silber als Farbe eines Autos,
- Mdnnlich als Geschlecht einer Katze,
- 5000 Euro als Gehalt eines Menschen,
- 11111 als Personalnummer eines Angestellten oder
- 2,7 als Note einer Klausur.

Alle unterstrichenen Worter: Name, Farbe, Geschlecht, Gehalt, Personalnummer und Note, sind Beispiele für Eigenschaften, die im Zusammenhang der Datenorganisation Attribute genannt werden. Alle kursiv gesetzten Worter und Zahlen: Maier, Silber, Mannlich, 5000 Euro, 11111 ,2,7 sind Beispiele fur (AttYibutS)Ausprdgungen von Attributen.

Alle fett gesetzten Worter: Angestellte, Autos, Katzen, Menschen, Angestellte, Klausuren bezeichnen Objekte (im allgemeinsten Sinn). Diese werden beschrieben.

Der Zusammenhang ist grundlegend und wie folgt:
- Attribute haben eine bestimmte Menge von (Attributs-)Auspragungen.
- Attribute werden mit Objekten in Zusammenhang gebracht, indem eine Auspragung als glültig fur das Objekt erkannt wird, oder auch mehrere.

Die folgende Abbildung veranschaulicht diesen Zusammenhang. Auf der linken Seite sind die drei Attributsauspragungen angeführt, rechts die Menge der Objekte. Die Pfeillinien zeigen dann z.B., dass ANGl die Programmiersprachen PSl und PS2 beherrscht und ANG4 nur PS4.

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 30.11.2005
• Zusatzinfo: XI, 300 S.
• Verlagsort: Berlin
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Mathematik / Informatik ► Informatik
• Themenwelt: Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management
• Themenwelt: Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Wirtschaftsinformatik
• Schlagworte: Datenbank • Datenbankaufbau • Datenbankdesign • Datenbanken • Datenbankentwurf • Datenmodell • Datenmodellierung • Grundbegriffe • Methoden • Modellierung • SAP • unified modeling language (UML) • Unternehmensmodellierung
• ISBN-10: 3-540-26684-4 / 3540266844
• ISBN-13: 978-3-540-26684-6 / 9783540266846