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E-Book

Datenmodellierung und Datenbankentwurf

Ein Vergleich aktueller Methoden

AutorJosef L. Staud
VerlagSpringer-Verlag
Erscheinungsjahr2005
Seitenanzahl300 Seiten
ISBN9783540266846
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis47,65 EUR

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.

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Leseprobe

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.

Inhaltsverzeichnis
Vorwort5
Abkürzungsverzeichnis8
Inhaltsverzeichnis9
1 EiNLEITUNG12
1.1 Datenbanken und Datenbanksysteme12
1.2 Realitat und Modell14
1.3 Syntax und Semantik14
2 GRUNDBEGRIFFE UND -KONZEPTE17
2.1 Attribute17
2.2 Objekte und Beziehungen22
2.3 Mit Attributen zu Klassen24
2.4 Objekte erkennen durch Attribute26
2.5 Datenmodelle28
3 MODELLIERUNG31
3.1 Einfuhrung31
3.2 Relationen32
3.3 Beziehungen zwischen Objektklassen bzw.Relationen35
3.4 Relationale Verknupfung - Schlussel und Fremdschlussel45
3.5 Verknupfen von Relationen - konkret52
3.6 Integritaten54
3.7 Nicht-Attribute54
3.8 Warum eigentlich flache Tabellen?55
3-9 Zusammenfassung - erste Schritte57
3.10 Optimierung durch Normalisierung58
3.11 Die erste Normalform (INF)59
3.12 Darstellung Relationaler Datenmodelle65
3.13 Redundanzen in 1NF-Relationen66
3.14 Funktionale Abhangigkeiten68
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. Operationen114
3.21 Die funfte Normalform (5NF)117
3.22 Die theoretische Fundierung des122
3.23 Beispiel Rechnungsstellung128
3.24 Die Zeitachse in Datenmodellen und136
4 ENTITY RELATIONSHIP - MODELLIERUNG139
4.1 Einfuhrung139
4.2 Entitaten, Beziehungen, Attribute139
4.3 Zuordnung der Attribute - Entstehung neuer Entitatstypen147
4.4 Beteiligungen - Kardinalitaten und Min-/Max-Angaben152
4.5 Ahnlichkeit und Enthaltensein159
4.6 Beziehungen - vertieft162
4.7 Beispiel „Sportverein"165
4.8 Die Zeit in Datenmodellen175
4.9 Gleichzeitig Entitat und Beziehung176
4.10 Hinweise zur Fehlervermeidung178
4.11 Schlussbemerkung182
4.12 Beispiel PC-Beschaffung183
4.13 Ubertragung von ERM nach RM191
5 SERM - STRUKTURIERTE ENTITYRELATIONSHIP- MODELLE202
5.1 Grundkonzepte202
5.2 Existenzabhangigkeit204
6 DER SAP-ANSATZ FUR DIE DATENMODELLIERUNG212
6.1 Das Grundkonzept212
6.2 SAP-SERM215
6.3 Konkrete Beispiele mit Eriauterungen229
7 OBJEKTORIENTIERTE MODELLIERUNG241
7.1 Einfiihrung241
7.2 Statische Aspekte I - Objekte und Objektklassen243
7.3 Statische Aspekte II - Objekte in Beziehung setzen259
7.4 Dynamische Aspekte - Nachrichten281
7.5 Verhaltensmodellierung284
7.6 Einschatzung294
8 INDEX296
9 LITERATURVERZEICHNIS301

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