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Konzeptionelle Datenmodellierung mit dem erweiterten Entity-Relationship-Modell

Titel: Konzeptionelle Datenmodellierung mit dem erweiterten Entity-Relationship-Modell

Hausarbeit , 2016 , 26 Seiten , Note: 2,0

Autor:in: Nyne Mann (Autor:in)

BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement
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Zusammenfassung Leseprobe Details

In dieser Hausarbeit wird erörtert, welche Möglichkeiten sich mit dem Entity- Relationship-Modell und speziell dem erweiterten Entity-Relationship-Modell bieten, eine Datenbank vor der Überführung in ein logisches Schema 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 teilweise stark unterschiedlichen 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.

Diese Hausarbeit umfasst den theoretischen Grundlagenteil, welcher ERM und eERM thematisch innerhalb der Datenmodellierung einordnet, sowie Möglichkeiten und Grenzen aufzeigt. Dieser Teil ist durchgehend mit Praxisbeispielen versehen, welche im Detail auf die Anwendung des eERM eingegangen. 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.

Leseprobe


Inhaltsverzeichnis

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

Zielsetzung & Themen

Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, einen umfassenden und tiefgehenden Einblick in die konzeptionelle Datenmodellierung mittels des Entity-Relationship-Modells (ERM) sowie dessen Erweiterung (eERM) zu vermitteln, um Datenbanken vor der Implementierung methodisch fundiert zu planen.

  • Grundlagen der Anforderungsanalyse im Software-Entwicklungsprozess
  • Konzeptionelle Darstellung von Datenbeziehungen mittels ERM
  • Erweiterte Konzepte wie Kardinalitäten, Partizipation und Spezialisierung
  • Methoden der Abstraktion durch Generalisierung und Aggregation

Auszug aus dem Buch

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. Zudem sind die ursprünglich von Chen eingeführten Diagramme für heutige Systeme mit einer realistischen Größe nicht mehr ausreichend anwendbar. 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. 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 sind, 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.

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Die Einleitung erläutert die zunehmende Bedeutung digitaler Prozesse und die Notwendigkeit einer präzisen Planung von Datenbanken durch konzeptionelle Datenmodellierung.

2 Grundlagen und Anwendung: Dieses Kapitel führt in die Anforderungsanalyse ein und erläutert die Funktionsweise sowie die speziellen Erweiterungen des Entity-Relationship-Modells.

3 Handlungsempfehlung: Das Kapitel definiert wesentliche Grundsätze ordnungsgemäßer Modellierung, wie Richtigkeit, Klarheit und Wirtschaftlichkeit, um die Qualität des Datenentwurfs sicherzustellen.

4 Fazit und Ausblick: Das Fazit bewertet das eERM als wertvolle Erweiterung des ursprünglichen Modells und beleuchtet die zunehmende Rolle der UML bei der objektorientierten Modellierung.

Schlüsselwörter

Datenbankmanagement, Konzeptionelle Datenmodellierung, Entity-Relationship-Modell, ERM, eERM, Anforderungsanalyse, Datenbankdesign, Kardinalitäten, Spezialisierung, Generalisierung, Aggregation, Software-Entwicklung, Relationales Datenbankschema, UML, Dateneffizienz.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit befasst sich mit der methodischen Planung von Datenbanken vor deren technischer Realisierung, insbesondere durch den Einsatz konzeptioneller Modellierungswerkzeuge.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die Arbeit fokussiert sich auf das Entity-Relationship-Modell (ERM) und dessen Erweiterungen (eERM) sowie die Einbettung dieser Modelle in den Software-Entwicklungsprozess.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Ziel ist es, dem Leser einen tiefgehenden Einblick in die Möglichkeiten und Grenzen konzeptioneller Datenmodellierung zu geben, um komplexe Sachverhalte präzise und redundanzarm abzubilden.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird ein theoretischer Grundlagenteil mit Praxisbeispielen erstellt, der aktuelle Fachliteratur der letzten 20 Jahre analysiert und vergleichend darstellt.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil behandelt die Anforderungsanalyse, die Funktionsweise des ERM, erweiterte Konzepte wie (min,max)-Notation, Spezialisierung, Generalisierung sowie die Aggregation von Entitäten.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Zu den prägenden Begriffen gehören Datenmodellierung, Entity-Relationship-Modell, eERM, Kardinalitäten, Integritätsbedingungen und Abstraktionsmechanismen.

Wie unterscheidet sich das eERM vom ursprünglichen Modell?

Das eERM erweitert das ursprüngliche ERM um eine höhere semantische Ausdrucksfähigkeit, wie z.B. komplexe Datentypen, Teilmengenbeziehungen und statische Integritätsbedingungen.

Welchen Stellenwert nimmt die UML in diesem Kontext ein?

Die UML wird als moderner Standard für die objektorientierte Modellierung beschrieben, der mächtiger als das ERM ist, wobei sich ER-Diagramme oft in die UML-Darstellung überführen lassen.

Ende der Leseprobe aus 26 Seiten  - nach oben

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
Nyne Mann (Autor:in)
Erscheinungsjahr
2016
Seiten
26
Katalognummer
V321008
ISBN (eBook)
9783668203792
ISBN (Buch)
9783668203808
Sprache
Deutsch
Schlagworte
ERM Entity Relationship konzeptionell Datenbank
Produktsicherheit
GRIN Publishing GmbH
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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Leseprobe aus  26  Seiten
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