Dbs-01 5kd26

1. Entity-Relationship-Modell

1. Entity-Relationship-Modell

Entity-Relationship-Modell ; Datenbankmodell f¨ ur den Entwurf einige allgemeine Grundlagen von Datenbankmodellen

Stefan Conrad (HHU)

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1. Entity-Relationship-Modell

1.1. Entity-Relationship-Modell

1.1. Entity-Relationship-Modell P. P. Chen im Jahre 1976 Entity: Objekt/Entit¨at der realen oder der Vorstellungswelt, u ¨ber das Informationen zu speichern sind z.B. Vorlesungsveranstaltung, Buch, Lehrperson, . . . auch Informationen u ufungen, . . . ¨ber Ereignisse: Pr¨ Relationship: Beziehung zwischen Entities, z.B. eine Lehrperson h¨alt eine Vorlesung Attribut: Eigenschaft von Entities oder Beziehungen, z.B. die ISBN eines Buchs, der Titel einer Vorlesung, oder das Semester, in dem eine Vorlesung gehalten wird

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Ein einfaches Beispiel Titel

Professor

liest

Zeitplan

Vorlesung

Name Fach

Semester empfiehlt

Telefon# Autor Titel

Buch ISBN

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1.1. Entity-Relationship-Modell

ER-Modellierungskonzepte I

Werte f¨ ur Eigenschaften, die sp¨ater in der Datenbank gespeichert werden sollen numerische Werte: z.B. Wertebereich Z (die ganzen Zahlen) mit +, −, ×, ÷, =, <, . . . (Hinweis: nicht der Datentyp integer, dieser spielt erst bei der Implementierung eine Rolle!) Zeichenketten/Texte: der Wertebereich C ∗ (Folgen von Zeichen aus der Menge C) mit +, =, <, . . . ...

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1.1. Entity-Relationship-Modell

ER-Modellierungskonzepte II

Entities (Entit¨aten) Entity-Typen, z.B. Professor oder Buch stehen konzeptionell f¨ ur die Menge der m¨oglichen Professoren oder B¨ ucher (die im Laufe der Zeit vorkommen k¨ onnten) [ diese Menge der m¨oglichen Entities ist immer unendlich groß ] zu einem Zeitpunkt wird aber immer nur eine endliche Anzahl an Entities dazu in der Datenbank sein (eine endliche Teilmenge der m¨oglichen Entities) graphische Notation: Bezeichner in einem Rechteck

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1.1. Entity-Relationship-Modell

ER-Modellierungskonzepte III Beziehungen Beziehungstypen; z.B. liest oder empfiehlt verkn¨ upft zwei oder mehr Entity-Typen steht konzeptionell f¨ ur die Menge der m¨ oglichen Beziehungen zwischen Entities der beteiligten Entity-Typen eine konkrete Beziehung beinhaltet dann immer genau ein Entity je beteiligtem Entity-Typ Bsp.: Professor A liest die Vorlesung V ; Beziehung (A, V ) Notation n-stelliger Beziehungstypen R durch Raute:

R E1 Stefan Conrad (HHU)

.....

Ei

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.....

En Vorlesung im SS 2018

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1.1. Entity-Relationship-Modell

ER-Modellierungskonzepte IV Attribute Attribut: Eigenschaft, zu der ein Wert in der Datenbank gespeichert werden soll z.B.: jeder Professor hat einen Namen, jede liest-Beziehung hat ein Semester graphische Notation: Attribut eines Entity-Typs

E

A:D

graphische Notation: Attribut eines Beziehungstyps

R

A:D

In jedem Datenbankzustand hat jedes Entity des Entity-Typs / jedes Beziehung des Beziehungstyps einen Wert aus dem Wertebereich D f¨ ur das Attribut A. [ Datentyp wird oft weggelassen ] ; Wert kann sich u ¨ber die Zeit ¨andern! Stefan Conrad (HHU)

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Zwei- vs. mehrstellige Beziehungen I Dreistellige Beziehung: Titel

Professor

Vorlesung

Name Fach

empfiehlt

Buch ISBN

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Zwei- vs. mehrstellige Beziehungen II M¨ ogliche Umwandlung in zweistellige Beziehungen: Titel

Professor

P-V

Vorlesung

Name Fach

V-B P-B

ISBN

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Buch

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Zwei- vs. mehrstellige Beziehungen III

Korrekte Auspr¨agung der dreistelligen Beziehung

empfiehlt

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Professor Heuer Heuer Saake Saake

Vorlesung DB 1 DB 2 DB 1 DB 2

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Buch (ISBN) 1-234-.. 9-876-.. 9-876-.. 9-876-..

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Zwei- vs. mehrstellige Beziehungen IV Auspr¨agungen der drei 2-stelligen Beziehungstypen P-V

Prof. Heuer Heuer Saake Saake

Vorl. DB 1 DB 2 DB 1 DB 2

P-B

Prof. Heuer Heuer Saake

Buch 1-234-.. 9-876-.. 9-876-..

V-B

Vorl. DB 1 DB 2 DB 1

Buch 1-234-.. 9-876-.. 9-876-..

. . . entsprechen aber auch: empfiehlt

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Professor Heuer Heuer Heuer Saake Saake

Vorlesung DB 1 DB 1 DB 2 DB 1 DB 2

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Buch (ISBN) 1-234-.. 9-876-.. 9-876-.. 9-876-.. 9-876-..

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Zwei- vs. mehrstellige Beziehungen V

Jetzt außerdem m¨oglich: P-V

Prof. Heuer Heuer Saake Saake

Vorl. DB 1 DB 2 DB 1 DB 2

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P-B

Prof. Heuer Heuer Saake

Buch 1-234-.. 9-876-.. 9-876-..

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V-B

Vorl. DB 1 DB 2 DB 1 DB 3

Buch 1-234-.. 9-876-.. 9-876-.. 4-242-..

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Identifizierung durch Schl¨ussel I F¨ ur einen Entity-Typ E mit Attributen A1 , . . . , Am (auch E (A1 , . . . , Am ) geschrieben) sei eine spezielle Teilmenge {S1 , . . . , Sk } ⊆ {A1 , . . . , Am } der gesamten Attribute gegeben, die Schl¨ usselattribute. In jedem Datenbankzustand identifizieren die aktuellen Werte der Schl¨ usselattribute eindeutig Instanzen des Entity-Typs E (Schl¨ usseleigenschaft): f¨ ur zwei Entities e1 , e2 vom Typ E gilt dann: (S1 (e1 ) = S1 (e2 ) ∧ . . . ∧ Sk (e1 ) = Sk (e2 )) =⇒ (e1 = e2 ) Schl¨ ussel ist eine minimale Menge von Schl¨ usselattributen, so dass kein Schl¨ usselattribut dieser Menge weggelassen werden kann, ohne die Schl¨ usseleigenschaft zu verlieren. Notation: Markieren durch Unterstreichen: E (. . . , S1 , . . . , Si , . . .) Stefan Conrad (HHU)

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Identifizierung durch Schl¨ussel II

Auswahl von Schl¨ usseln in der Modellierung: Es kann mehrere Schl¨ ussel f¨ ur einen Entity-Typ geben. ; einer wird als Prim¨arschl¨ ussel ausgew¨ahlt und markiert Nicht jeder Entity-Typ muss einen Schl¨ ussel besitzen! ; keine Attribute k¨ unstlich hinzuf¨ ugen, um unbedingt einen Schl¨ ussel zu haben (also keine k¨ unstlichen Schl¨ ussel!) I Bei der konzeptionellen Modellierung sollen nur Attribute ber¨ ucksichtigt werden, die in der Anwendungswelt eine Bedeutung haben.

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Besondere Beziehungen I Funktionale Beziehungen Textuell: R : E1 → E2 Graphisch: Professor

sitzt-in

Zimmer Zimmer#

Name

Gebäude

Fach Telefon#

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Besondere Beziehungen II Abh¨angige Entity-Typen Identifikation u ¨ber funktionale Beziehung: BuchExemplar

gehört-zu

Buch ISBN

Nummer Ausleiher

Titel

Rückgabe

Abh¨angige Entities im ER-Modell: Funktionale Beziehung als (Teil des) Schl¨ ussel

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Besondere Beziehungen III M¨ogliche Auspr¨agung f¨ ur abh¨angige Entities gehört-zu Nummer: 1 Ausleiher: Saake Rückgabe: 1.1.97

ISBN: 1-234Titel: OODB gehört-zu

Nummer: 2 Ausleiher: Heuer Rückgabe: 1.1.92

ISBN: 1-333Titel: Zen for Computer Science gehört-zu ISBN: 1-345Titel: Betriebssysteme

Nummer: 1 Ausleiher: Heuer Rückgabe: 1.1.97

Bücher

Buchexemplare Stefan Conrad (HHU)

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Besondere Beziehungen IV Die ist-Beziehung Prüfer

IST

Fach

Mitarbeiter Personal# Name

Jede Pr¨ ufer-Instanz ist genau einer Mitarbeiter-Instanz zugeordnet: Spezialfall eines abh¨angigen Entity-Typs! Nicht jeder Mitarbeiter ist zugleich Pr¨ ufer. ⇒ Spezialisierung wie in objektorientierten Programmiersprachen (mit Vererbung)

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Besondere Beziehungen V

Attribute des Entity-Typs Mitarbeiter treffen auch auf Pr¨ ufer zu: vererbte“ Attribute. ” Pr¨ ufer( Name,Personal#von Mitarbeiter , Fach) {z } | Nicht nur Deklarationen vererben sich, sondern auch aktuelle Werte.

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Kardinalit¨aten I [min_1, max_1]

[min_n, max_n]

R E1

.....

En

Notation f¨ ur Kardinalit¨atsangaben an einem Beziehungstyp R(E1 , . . . , Ei [mini , maxi ], . . . , En ) Kardinalit¨atsbedingung: mini ≤ |{r | r ∈ R ∧ r .Ei = ei }| ≤ maxi Spezielle Wertangabe f¨ ur maxi ist ∗ (= beliebig) [0, ∗] ist Standardannahme.

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Kardinalit¨aten II

Die Angabe R(E1 [0, 1], E2 ) entspricht einer (partiellen) funktionalen Beziehung R : E1 → E2 , da jede Instanz aus E1 maximal einer Instanz aus E2 zugeordnet ist. Eine totale funktionale Beziehung wird durch R(E1 [1, 1], E2 ) modelliert.

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Kardinalit¨aten: Beispiele arbeitet in(Mitarbeiter[0,1], Raum[0,3])

Jedem Mitarbeiter ist in der Regel ein Raum zugeordnet, aber einige (externe) Mitarbeiter haben kein Arbeitszimmer. Pro Zimmer arbeiten maximal drei Mitarbeiter. verantwortlich(Mitarbeiter[0,*],Rechner[1,1])

Jedem Rechner ist genau ein Mitarbeiter zugeordnet, der f¨ ur die Betreuung verantwortlich ist. F¨ ur die Beziehung E1 ist E2 gilt: ist(E1 [1, 1], E2 [0, 1])

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1.1. Entity-Relationship-Modell

Vereinfachte Kardinalit¨atsangaben [ nur der Vollst¨andigkeit halber, benutzen wir aber nicht! ] f¨ ur bin¨aren Beziehungstyp: 1

E_1

N

R

E_2

ist äquivalent zu

E_1

[0,1]

[0,*]

R

E_2

Die Angabe N entspricht ∗ Stefan Conrad (HHU)

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1.2. Grundlagen von Datenbankmodellen

1.2. Grundlagen von Datenbankmodellen

Begriff Datenbankmodell Ein Datenbankmodell ist ein System von Konzepten zur Beschreibung von Datenbanken. Es legt Syntax und Semantik von Datenbankbeschreibungen f¨ ur ein Datenbanksystem fest. Datenbankbeschreibungen = Datenbankschemata

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1.2. Grundlagen von Datenbankmodellen

Ein Datenbankmodell legt fest . . . I 1

statische Eigenschaften (a) Objekte (b) Beziehungen

2

inklusive der Standard-Datentypen, die Daten u ¨ber die Beziehungen und Objekte darstellen k¨ onnen, dynamische Eigenschaften wie (a) Operationen (b) Beziehungen zwischen Operationen,

3

Integrit¨atsbedingungen an (a) Objekten, (b) Operationen.

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1.2. Grundlagen von Datenbankmodellen

Ein Datenbankmodell legt fest . . . II

Klassische Datenbankmodelle sind speziell geeignet f¨ ur große Informationsmengen mit relativ starrer Struktur und die Darstellung statischer Eigenschaften und Integrit¨atsbedingungen (also die Bereiche 1(a), 1(b) und 3(a)).

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1.2. Grundlagen von Datenbankmodellen

Modelle f¨ur Daten und Algorithmen

Modelle abstrakter konkreter

Daten Entity-Relationship-Modell Hierarchisches Modell Netzwerkmodell Relationenmodell

Algorithmen Flussdiagramme PASCAL FORTRAN Ada

Neuere Modelle: deduktiv, objektorientiert, semistrukturiert

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1.2. Grundlagen von Datenbankmodellen

Semantikfestlegung

Wertebereiche: abstrakte Datentypen Datenbankzust¨ande: Modell einer pr¨adikatenlogischen Beschreibung Gesamtsemantik: Zustandsfolgen

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1.2. Grundlagen von Datenbankmodellen

Formalisierung durch Zustandsfolgen S1

(Heuer, OODBMS, 1−345−6.., 1992) (Saake, OOMIS, 1−432−5.., 1993)

S2

(Heuer, OODBMS, 1−345−6.., 1992) (Saake, OOMIS, 1−432−5.., 1993)

S3

Stefan Conrad (HHU)

(Heuer, OODBMS, 1−345−6.., 1992) (Saake, OOMIS, 1−432−5.., 1993) (Heuer&Saake, DBI, 1−234−5..,1995) VL RDB: Teil DBS

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