Konzeptionelle Datenmodellierung mit dem erweiterten Entity-Relationship-Modell


Hausarbeit, 2016

26 Seiten, Note: 2,0


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Grundlagen und Anwendung
2.1 Die Anforderungsanalyse
2.2 Das Entity-Relationship-Modell
2.3 Das erweiterte Entity-Relationship-Modell

3. Handlungsempfehlung

4. Fazit und Ausblick

5. Literatur- und Quellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Einfacher Software-Entwicklungsprozess

Abbildung 2: Ablaufdiagramm für den logischen Entwurfsprozess

Abbildung 3: Arten von Beziehungstypen im ERM

Abbildung 4: typisches ER-Diagramm

Abbildung 5: ternäre Entity-Beziehung

Abbildung 6: erweiterte Beziehungstypen zwischen Entity-Typen

Abbildung 7: Partizipationsangaben bei Kardinalitätsverhältnissen

Abbildung 8: unterschiedliche Notationen für ERMs

Abbildung 9: existenzabhängige (schwache) Entitätstypen

Abbildung 10: Darstellung abhängiger Attribute

Abbildung 11: zusammengesetzte Attribute

Abbildung 12: Generalisierung von Entitäten

Abbildung 13: Totale, disjunkte Spezialisierung

Abbildung 14: partielle, nicht disjunkte Spezialisierung

Abbildung 15: Partielle, disjunkte Spezialisierung

Abbildung 16: totale, nicht disjunkte Spezialisierung

Abbildung 17: Aufbau eines Fahrrads anhand von Bauteilbeziehungen

1. Einleitung

In der heutigen Geschäftswelt, wie auch im Privatbereich werden immer mehr Prozesse im Zuge des technischen Fortschritts digital ausgeführt. Damit steigen auch die Ansprüche an Hard- und Software, sowie die Techniken, die ihnen zugrunde liegen. Kaum eine Software kommt heute noch ohne Datenbanken aus, sei es zur simplen Verwaltung von Kundendaten oder für ein komplexes Warenwirtschaftssystem. Je nachdem, wer alles an der Entwicklung einer Datenbank beteiligt ist, will die Datenbank vor der Realisierung wohl geplant sein, so dass die Wünsche des Auftraggebers entsprechend umgesetzt werden und die Datenbank auch nach Realisierung für den Anwender leicht verständlich bleibt. In dieser Arbeit wird erörtert, welche Möglichkeiten sich mit dem Entity-Relationship-Modell und speziell dem erweiterten Entity-Relationship-Modell bieten, um eine Datenbank vor der Überführung in ein logisches Schema vorab zu skizzieren. Das Ziel der Arbeit ist es, dem Leser einen umfassenden und tiefgehenden Einblick in die Besonderheiten dieser konzeptionellen Datenmodellierungsweise zu ermöglichen. Beleuchtet wird das Thema anhand von sich teilweise stark unterscheidenden Ansätzen diverser Autoren, welche das Modell seit seiner Entstehung kontinuierlich weiterentwickelt haben. Damit erhält der Leser die Möglichkeit, sich ein umfangreiches und unvoreingenommenes Bild über die Materie zu bilden. Die Arbeit umfasst den theoretischen Grundlagenteil, welcher ERM und eERM thematisch innerhalb der Datenmodellierung einordnet, sowie ihre Möglichkeiten und Grenzen aufzeigt. Dieser Kapitel ist durchgehend mit Praxisbeispielen versehen, welche im Detail auf die Anwendung des eERM eingehen. Alle thematisierten Sachverhalte sind hierbei ausführlich mit entsprechender Fachliteratur der letzten 20 Jahre in Zusammenhang gebracht und anhand von Fremd- sowie Eigendarstellungen bebildert, um die Inhalte anschaulich darzustellen. Hierauf folgt eine konkrete Handlungsempfehlung, wie eERM in Zukunft weiterhin sinnvoll und effektiv eingesetzt werden kann. Abschließend wird das eERM im Fazit bewertet und ein kurzer Ausblick zur weiteren zu erwartenden Entwicklung gegeben.

2. Grundlagen und Anwendung

2.1 Die Anforderungsanalyse

Zu Beginn jedes Software-Entwicklungsprozesses steht die Anforderungsanalyse, welche das weitere Vorgehen präzisiert. „Die Anforderungen der Nutzer müssen soweit im Detail durchdrungen werden, dass deutlich wird, welche Daten zur Erstellung der Datenbank benötigt werden. Weiterhin sind die Zusammenhänge zwischen den Daten relevant. Der Ersteller des Datenbankmodells muss dazu die Arbeitsweise des Nutzers und den späteren Einsatz des entwickelten Systems genau verstehen.“1 Aus dieser Anforderungsanalyse lässt sich die Wahl der konzeptionellen Modellierung (des Designs) bestimmen. Wir widmen uns im Folgenden ausschließlich dem dargestellten Prozesspunkt ’Design’.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Einfacher Software-Entwicklungsprozess2

Um eine komplette Datenbank zu designen, müssen vorab alle relevanten Relationen mittels eines konzeptuellen Entwurfs erstellt werden. Gute Handhabung für den Endanwender und minimale Redundanz sind hierbei die wesentlichen Ziele.3 Der Vorteil dieser Vorgehensweise ist, dass das konzeptionelle Modell als Vorstufe nicht von dem endgültigen Ziel abhängt und somit die spätere Wahl des Anbieters einer logischen Datenbanklösung offen ist.4 Die Informationen der konzeptuellen Sicht würden im nächsten Schritt aus dem entstandenen Datenbank-Diagramm in ein relationales Datenbankschema überführt werden.5 „Die heute wichtigste und am weitesten verbreitete Beschreibungssprache für konzeptionelle Datenmodelle ist das Entity-Relationship-Modell“6. Dieses ist im Prinzip unabhängig vom Datenmodell. Es wird jedoch heute fast ausschließlich zum Entwurf relationaler Datenbanken verwendet.7

Die folgende Abbildung verdeutlicht, dass es sich beim Design-Prozess nicht um einen starren Vorgang handelt, denn beim Zeichnen von ER-Diagrammen wird meist vorab ein grobes Modell entwickelt, das dann schrittweise verfeinert wird.8 Hierbei kann stets zu vorigen Punkten zurückgekehrt werden, um diese weiter auszubauen. Dieses Vorgehen wird dem Anspruch der Vollständigkeit gerecht.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Ablaufdiagramm für den logischen Entwurfsprozess9

2.2 Das Entity-Relationship-Modell

Das ERM wurde in seiner Grundform 1976 von Peter Chen vorgestellt.10 „Ein ERM ist eine anschauliche und leicht kommunizierbare Beschreibung der Datenwelt. Es ist Ergebnis der konzeptionellen Modellierung und stellt einen Ausschnitt der Realität dar, der für eine Problemstellung wichtig ist. Es beschreibt Objekte der Realwelt [oder deren gedankliche Abstraktion] und ihre Beziehungen zueinander.“11 Bei dieser simplen grafischen Darstellung repräsentieren Rechtecke Entitätstypen. Zugehörige Attribute werden in Ovalen angegeben, wobei Schlüsselattribute durch eine Unterstreichung gekennzeichnet sind. Rautenförmige Felder stehen für Beziehungstypen zwischen den Entitäten.12 Gleichartige Entitätstypen werden zu einem Gegenstandsobjekttyp (Entity-Typ), gleichartige Beziehungen zu einem Beziehungsobjekttyp (Relationship-Typ) verallgemeinert.13

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Arten von Beziehungstypen im ERM14

Auf beiden Seiten der Raute dienen die Werte „1“, „n“ oder „m“ der Beschreibung der Kardinalität (Komplexität) des Beziehungstyps zwischen den beteiligten Entitäten. Dies kann als 1:1-, 1:n- oder m:n-Beziehung geschehen.15

Das Verhältnis zwischen Dozent(en) und Student(en) dient als einfaches Beispiel einer typischen ER (Abbildung 4). Eine beliebige Anzahl von Dozenten unterrichtet eine beliebige Anzahl Studenten. Sowohl Dozent als auch Student sind diverse Attribute zugeordnet. Theoretisch könnten hier auch viele Dozenten nicht einen einzigen Studenten unterrichten (niemand hat sich eingeschrieben), oder viele Studenten von keinem Dozenten unterrichtet werden (Semesterferien).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: typisches ER-Diagramm16

Beziehungen zwischen zwei Entitätstypen sind die in der Praxis verbreitetste Beziehungsart, die grundsätzlich das Ziel einer Modellierung sein sollte. In seltenen Fällen kann es sein, dass ein Modellierer drei oder mehr Entitätstypen in einer Beziehung verwendet.17 Man spricht dann von ternären oder bei mehr als drei Entitäten von höhergradigen Beziehungstypen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: ternäre Entity-Beziehung18

2.3 Das erweiterte Entity-Relationship-Modell

Es gibt inzwischen viele Varianten des ERM, die sich stark voneinander unterscheiden. Gegenüber dem ursprünglichen ERM sind die Varianten teilweise um Ausdrucksmittel erweitert, zum Teil beschränken sie jedoch auch die Ausdrucksmöglichkeiten zugunsten einer leichteren Beherrschbarkeit der Modellierungssprache.19 Zudem sind die ursprünglich von Chen eingeführten Diagramme für heutige Systeme mit einer realistischen Größe nicht mehr ausreichend anwendbar.20 Das eERM beinhaltet die originären Konzepte des ERM und erweitert es in seiner semantischen Ausdrucksfähigkeit. Vom Fehlen einer geeigneten Semantikdefinition bleibt das ER-Modell einschließlich seiner zahlreichen Erweiterungen jedoch nicht verschont.21 Zu den wichtigsten Erweiterungen zählen

die Präzisierung der Komplexitäten von Beziehungen,

die modifizierte Chen-Notation und auch

die Darstellung von Existenzabhängigkeiten.

Darüber hinaus gibt es noch spezielle Abstraktionsmechanismen, die für das schrittweise Verfeinern beim Erstellen von ERMs wichtig sind22, wie

die Verwendung zusammengesetzter Attribute,

die Spezialisierung und Generalisierung und

die damit einhergehenden Subtypen und Supertypen, sowie

die deren Vererbung von Attributen und Beziehungen. Außerdem noch

die Aggregation und Zerlegung.

Bei genauerer Betrachtung der möglichen Beziehungstypen (Abbildung 3) fällt auf, dass es in der ursprünglichen Definition der Kardinalitäten keine Möglichkeit gibt, einen Fall abzubilden, in welchem einer Entität entweder eine oder keine Entität zugeordnet ist. Für dieses Szenario wurden die Kardinalitäten um den konditionellen Beziehungstyp ’c’ erweitert, welcher sich auch mit den anderen Beziehungstypen kombinieren lässt (Abbildung 5).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: erweiterte Beziehungstypen zwischen Entity-Typen23

Des Weiteren lässt das ursprüngliche Beziehungsverhältnis offen, ob alle Entitäten eines beteiligten Entitätstyps an einer Beziehung teilnehmen müssen, oder nicht. Diese Bedingung wird bezeichnet als Partizipation und sie kann entweder vollständig oder partiell sein.24 Grafisch kann dies durch einen doppelten Verbindungsstrich zwischen Beziehung und nicht-optional partizipierender Entität dargestellt werden. Die Teilabbildung (b) in Abbildung 7 zeigt somit, dass jeder Mitarbeiter in einer Abteilung beschäftigt sein muss (vollständige Partizipation).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Partizipationsangaben bei Kardinalitätsverhältnissen25

Falls Entity-Typen mehrstellige Beziehungen eingehen, wird die (1,m,n)-Notation nicht mehr sinnvoll interpretierbar. Um im Detail zu beschreiben, mit wie vielen Relationships ein Entity mindestens in Beziehung stehen muss und mit wie vielen es maximal in Beziehung stehen kann, empfiehlt sich die (min,max)-Notation.

[...]


1 Vgl. Kleuker (2006), S. 13

2 Entnommen aus Kleuker (2006), S. 20

3 Vgl. Schicker (2014), S. 74

4 Vgl. Becker (2015)

5 Vgl. Leimeister (2015), S. 82

6 Vgl. Hansen, Mendling, Neumann (2015), S. 123

7 Vgl. Unterstein, Matthiessen ( 2012), S. 212

8 Vgl. Schwarzer / Krcmar (2014), S. 104

9 Entnommen aus Steiner (2014), S. 83

10 Vgl. Jung (2012)

11 Vgl. Koch (2015), S. 3

12 Vgl. Laudon / Laudon / Schoder (2016), S. 283

13 Vgl. Ferstl / Sinz (2013), S. 145

14 Entnommen aus Mertens / Bodendorf / König / Picot / Schumann / Hess (2012), S. 46

15 Vgl. Laudon / Laudon / Schoder (2016), S. 283

16 Quelle: Eigene Darstellung

17 Vgl. Kleuker (2006), S. 43

18 Entnommen aus Vossen (2000), S. 93

19 Rauh / Stickel (1997), S. 87

20 Vgl, Unterstein, Matthiessen (2012), S. 219

21 Vgl. Hohenstein (1993), S. 40

22 Vgl. Schwarzer / Krcmar (2014), S. 104

23 Entnommen aus Steiner (2014), S. 18

24 Vgl. Hansen, Mendling, Neumann (2015), S. 125

25 Entnommen aus Hansen, Mendling, Neumann (2015), S. 125

Ende der Leseprobe aus 26 Seiten

Details

Titel
Konzeptionelle Datenmodellierung mit dem erweiterten Entity-Relationship-Modell
Hochschule
FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule
Note
2,0
Autor
Jahr
2016
Seiten
26
Katalognummer
V321008
ISBN (eBook)
9783668203792
ISBN (Buch)
9783668203808
Dateigröße
1472 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
ERM, Entity, Relationship, konzeptionell, Datenbank
Arbeit zitieren
Nyne Mann (Autor:in), 2016, Konzeptionelle Datenmodellierung mit dem erweiterten Entity-Relationship-Modell, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/321008

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