Staud Datenmodellierung und Datenbankentwurf

Ein Vergleich aktueller Methoden
1. Auflage 2005
ISBN: 978-3-540-26684-6
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 306 Seiten, eBook

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.

Zielgruppe

Professional/practitioner

Autoren/Hrsg.

Staud, Josef L.

Inhaltsverzeichnis

Grundbegriffe und -Konzepte.- Modellierung Relationaler Datenbanken.- Entity Relationship - Modellierung.- SERM - Strukturierte Entity-Relationship-Modelle.- Der SAP-Ansatz für die Datenmodellierung.- Objektorientierte Modellierung.

Leseproben

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.