Grundlagen der Datenmodellierung – Teil 1

Datum

31.01.2018

Dieser Beitrag wurde verfasst von:

Sandro Dörr

Fachliches Modell mit ER-Diagrammen (auch ERM – Entity Relationship Model)

Dieser Beitrag richtet sich an Anfänger (z.B. Azubis) und behandelt typische Inhalte aus dem Grundstudium der Informatik. Dabei steht vor allem die praktische Anwendung im Vordergrund.

Der erste Schritt bei der Datenmodellierung bzw. der Entwicklung eines relationalen Datenmodells ist die Herleitung eines speziellen konzeptuellen Datenmodells. Das konzeptuelle Datenmodell leitet sich aus der Sicht einer Fachabteilung, oder eben allgemeiner, eines Problembereichs her. Es erfolgt also eine erste formale Analyse und Beschreibung aus der fachlichen Perspektive. Hierbei dient das Entity-Relationship-Model als formale Methode zur Beschreibung der Analyseergebnisse, dessen Grundzüge im Folgenden an einem Beispiel erläutert werden sollen. In weiteren Beiträgen wird dann die Überführung in das logische Datenbankmodell (relationales Datenmodell) thematisiert, welches wiederum direkt in konkrete Tabellen überführt werden kann, z.B. in einer Datenbank eines MySQL Servers.​

Abb.1 – Beispiel ER-Diagramm
Abb.1 – Beispiel ER-Diagramm

Elementtypen des Entity-Relationship-Modells

Im Wesentlichen besteht ein ER-Modell aus drei zentralen Modellelementen bzw. Elementtypen. Diese Typen finden sich in allen Verfahren zur Datenmodellierung. Damit stellt das ERM ein Metamodell dar, welches auch in Datenbeschreibungssprachen wie UML (Unified Modeling Language) zu finden ist. Es werden

  • Entitätstypen (Objekte, Klassen)
  • Beziehungstypen (Beziehungen zwischen Entitäten)
  • Attribute/Eigenschaften

unterschieden.

Entitäten und Entitätstypen

Entitäten entsprechen einem Objekt des Problembereichs. Sie sind eindeutig beschreibbar und von allen anderen Entitäten unterscheidbar. Entitäten können sowohl physische als auch immaterielle Objekte sein. Eine Klasse die nur Instanzattribute enthält, z.B. in Java oder auch C#, ist im Grunde vergleichbar mit einem Entitätstypen, wobei die Entität nicht über Methoden verfügt, also nur den datentechnischen Aspekt berücksichtigt.

Entitätstypen stellen die Abstraktion gleichartiger Entitäten zu einer Klasse von Entitäten dar (wie die Klasse in der Objektorientierung/OOP). Die Entität wiederum ist eine konkrete Ausprägung eines Entitätstyps. Der Entitätstyp „novaCapta Mitarbeiter“ kann zum Beispiel eine Entität „Donald Duck“ haben (kommt auf die Kreativität der Eltern des Mitarbeiters an).
Der Entitätstyp stellt also immer eine Abstraktion bzw. Verallgemeinerung der zugehörigen Entitäten dar. Die Entitätsmenge hingegen ist die Menge aller möglichen Ausprägungen eines Entitätstyps. Symbol im ER-Diagramm ist das Rechteck.

Abb.2 – Symbol für Entitätstypen
Abb.2 – Symbol für Entitätstypen

Attribute

Attribute legen die Merkmale von Entitätstypen fest. Hierbei wird der Wertebereich jedoch (noch) nicht berücksichtigt. Attribute oder Kombinationen von Attributen, die eine Entität eindeutig identifizieren, sind Primärschlüsselkandidaten und werden unterstrichen. Ferner unterscheidet man atomare, zusammengesetzte und abgeleitete Attribute. Das Attribut „Adresse“ kann sich z.B. aus „Strasse“, „Hausnummer“ und „PLZ“ zusammensetzen. Hat ein Entitätstyp „Mitarbeiter“ die Attribute „Alter“ und „Geburtstag“, wäre „Alter“ ein abgeleitetes Attribut, da es sich über den Geburtstag ableiten lässt.
Es gilt auch zu beachten, dass in ER-Diagrammen auch Attribute mit Mehrfachwerten zugelassen sind. Ein konkretes Beispiel wäre ein Kunde mit mehreren Lieferadressen. Symbol für das Attribut ist das abgerundete Rechteck.

Abb.3 – Symbol für Attribute
Abb.3 – Symbol für Attribute

Beziehungen und Beziehungstypen

Zwischen Entitäten bestehen in der Regel Beziehungen (Beziehungsausprägungen, Beziehungsinstanzen), die sich aus der Problemstellung (Diskurswelt) und der jeweiligen Aufgabenstellung ableiten.
Gleichartige Beziehungen zwischen gleichartigen Entitäten werden zu Beziehungstypen zusammengefasst (z.B. Angestellter – leitet – Projekt).
Beziehungstypen können ebenfalls eigene Attribute / Eigenschaften haben. Das Symbol für Beziehungstypen ist die Raute.

Abb.4 – Symbol für Beziehungstypen
Abb.4 – Symbol für Beziehungstypen

Kardinalitätsverhältnisse von Beziehungstypen

Das Kardinalitätsverhältnis eines Beziehungstyps zwischen zwei Entitätstypen A und B definiert, in welchen Mengen die Entitäten der beiden Typen miteinander in Beziehung stehen können. Man unterscheidet folgende Kardinalitätsverhältnisse:

  • 1:1 Beziehung
    Eine Entität aus A kann zu einem Zeitpunkt immer genau einer Entität aus B zugeordnet sein
  • 1:N Beziehung
    Einer Entität aus A kann zu einem Zeitpunkt immer eine oder mehrere Entitäten aus B zugeordnet sein. Einer Entität aus B kann hingegen immer nur eine Entität aus A zugeordnet sein.
  • N:M Beziehung
    Einer Entität aus A kann eine oder mehrere Entitäten aus B zugeordnet werden, einer Entität aus B kann eine oder mehrere Entitäten aus A zugeordnet sein.
Abb.5 – Beispiel Ausprägungsmenge eines ER-Diagramms
Abb.5 – Beispiel Ausprägungsmenge eines ER-Diagramms

Weitere strukturelle Bedingungen

Die Kardinalitätsverhältnisse legen nicht fest, ob eine Entität mit einer anderen zwingend in Beziehung stehen muss. Man Unterschiedet hierbei die totale / verbindliche und die partielle / optionale Teilnahmebedingung.
Für eine exakte Spezifikation werden deshalb strukturelle Bedingungen angegeben, die einen genauen Zahlenbereich festlegen, der für jede Entität die minimale und maximale Anzahl von Entitäten in der Beziehung festlegt. Die vollständige Partizipation an einem Beziehungstyp besteht genau dann, wenn der Minimalwert größer als Null ist. Die Darstellung der Teilnahmebedingung für die vollständige Partizipation erfolgt im ER-Diagramm, indem der Entitäts- und Beziehungstyp mit einer doppelten Linie verbunden werden. Die partielle Partizipation (optionale Teilnahme) wird durch die Verbindung mit einer einfachen Linie dargestellt. Oft werden die Kardinalitätsverhältnisse auch mit einem zusätzlichen c versehen, um eine optionale Teilnahme darzustellen (z.B. 1:c oder 1:mc).

Es gibt sogenannte schwache Entitätstypen, die nicht sinnvoll für sich alleine stehen können. Sie sind auf Beziehungen zu anderen Entitätstypen angewiesen. Die Entitätstypen von denen sie abhängen werden starke oder identifizierende Entitätstypen genannt. Ein Beispiel hierfür wäre Bestellung und Bestellungsposition / Artikel. Ein Artikel kann nur sinnvoll im Rahmen einer Bestellung stehen, wobei die Bestellung der identifizierende Entitätstyp ist. Häufig erkennt man schwache Entitätstypen daran, dass sie keinen eigenen Schlüsselkandidaten oder denselben Schlüssel wie ein anderer Entitätstyp besitzen. Die Beziehungen, über die schwache und starke Entitätstypen miteinander verbunden sind, werden identifizierende Beziehungstypen genannt.

Abb.6 – ER-Diagramm Symbole
Abb.6 – ER-Diagramm Symbole

Modellierung – Vorgehensweise

Grobentwurf

  1. Erstellung eines groben ER-Diagrammes anhand Problemstellung
  2. Darstellung von Beziehungen durch einfache Linien, die mit der Beziehungsart beschriftet werden
  3. Attribute werden zunächst vernachlässigt

Verfeinerung des Modells (Feindatenmodellierung)

  1. Beziehungstypen werden definiert
  2. Attribute für Entitätstypen und Beziehungstypen werden definiert
  3. Kardinalitäten und strukturelle Bedingungen in den Beziehungstypen werden ergänzt

Ausblick

Die besprochenen Modellierungskonzepte reichen zur Darstellung vieler Datenbankschemata in traditionellen Datenbankanwendungen aus. Natürlich gibt es zunehmend Systeme mit weit komplexeren Anforderungen (Data Mining, Data Warehousing…). Zur exakten Darstellung der Anforderungen dieser Systeme werden erweiterte Modellierungskonzepte benötigt. Für eine tiefergehende Darstellung der Inhalte sowie weiterführender Modellkonzepte sei an dieser Stelle auf Grundlagen von Datenbanksystemen (R. Elmasri, S. B. Navathe; Addison-Wesley; 2002) verwiesen. Von Interesse sind hierbei EER Modelle (Enhanced-ER) und ferner die Konzepte der Objektmodellierung (UML), welche nicht nur die reine Datensicht, sondern auch die funktionalen Anforderungen betrachten (Operationen auf Objekten).

 

Quellen: Prof. Dr. Robert Grebner, Skriptum Datenbanken I; HAW Würzburg/Schweinfurt; 2012

Grundlagen von Datenbanksystemen; R Elmasri, S. B. Navathe; Addison-Wesley; 2002

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