Entity-Relationship-Modell - ERM

Ein Semantisches Datenmodell ist eine abstrakte, formale Beschreibung eines Ausschnittes der wahrgenommenen Welt. Es dient als Basis zur korrekten Formulierung eines Datenschemas in einem konzeptionellen Entwurf.

Das ERM ist dienlich, wenn ein Ausschnitt der realen Welt zu beschrieben werden soll. Das ER-Modell ist ein Werkzeug zur Visualisierung.

Beispiel:



Ein ERM besteht aus folgenden graphischen Elementen:

Entitätstyp

Beziehung

Attribut

ERM können auch in einer Klammernotation (Klammerschreibweise) erfasst werden.

Beispiel:


=
Angestellter(Name, Anschrift, Pers.-Nr.)

Eine Entität ist ein einzelnes individuelles Objekt, z.B.: Person, aber nicht verallgemeinert, sondern konkret auf eine einzelne Person bezogen.

Entitäten in einer Entitätsmenge verfügen über Attribute (Eigenschaften), über die sie als Elemente gekennzeichnet werden.



Zusammengesetzte Attribute sind in atomare Attribute teilbar. In dem vorhergehenden Beispiel ist das zusammengesetzte Attribut Anschrift zu sehen. Dabei handelt es sich um ein Attribut, das aus den atomaren Attributen Postleitzahl, Ort und Straße zusammengesetzt ist. Bei genauerer Betrachtung könnte Straße wiederum in Straße und Hausnummer aufgelöst werden.

Die vollständige zuvor gezeigte Tabelle gilt als Entitätsmenge (engl. Entity-Set).

Der Entitätstyp ergibt sich aus der Summe des Bezeichners der Tabelle und den Attributen. Dies kann in der bereits gezeigten Klammernotation dargestellt werden:

Kunde(Kunden-Nr., Name, Vorname, Postleitzahl Ort, Straße, …)

Ein Schlüssel dient zur Identifikation einer Entität. Schlüssel wie Name oder Straße sind denkbar ungeeignet, weil Namen oder Anschriften häufiger vorkommen können. Ein KFZ-Kennzeichen, einer Personal- oder Kundennummer sind eindeutig.

Primärschlüssel sind immer eindeutig und die Attributwerte der Primärschlüssel „nie“ ohne Inhalt oder Wert!

Ein weiterer Weg Entitäten zu identifizieren kann über einen Sekundärschlüssel beschritten werden.

Beispiele:

Eine Entität für ein KFZ kann eindeutig über das Kennzeichen beschrieben werden. Dies geht aber auch über den Namen und die genaue Anschrift.

Eine Entität für ein Buch kann eindeutig über die ISBN beschrieben. Alternativ kann aber der Buchtitel und der Name des Autors hilfreich sein.

Einzelne Entitäten aus verschiedenen Entitätsmengen können einander zugeordnet werden. Die Beziehungen werden als Verbindungslinien gekennzeichnet. Da die Beziehungen einer Regel folgen, stehen die Entitätsmengen selbst in Beziehung miteinander. Dann spricht man von einem Beziehungstyp oder Relationshiptyp.



Um zu klären, in welcher Komplexität die Beziehungen zu einander stehen, wird dies durch die Angabe der Kardinalität gekennzeichnet:

1 zu 0 Der Kunde hat nie bestellt, ist also gar kein Kunde

1 zu 1 Der Kunde hat genau eine Bestellung ausgelöst

1 zu n Der Kunde hat Bestellungen ausgelöst

m zu 1 Viele Kunden haben eine Bestellung ausgelöst

m zu n Viele Kunden haben viele Bestellungen ausgelöst

0 zu 1 Kein Kunde hat eine Bestellung ausgelöst, in diesem Fall wäre das schade um das Unternehmen.

Wenn der Komplexitätsgrad eines Beziehungstyps nicht ausreichend genug beschreibt, kann mit Hilfe der Partizität eine Min-Max-Beziehung deutlich gemacht werden, z.B.: 0,1 zu 0,n.

Insbesondere bei Bewegungsdaten wird immer wieder gerne der Versuch unternommen, eine Beziehung zu einer Entitätsmenge zu formen. Aber da nur Entitäten in Beziehung zu einander stehen und nicht Entitäten in Beziehung zu Beziehungen stehen, ist dies als nicht korrekt zu erachten.



Somit ist das vorstehende ERM als nicht korrekt zu erachten.

Abschließend ein ERM nach der Notation von Peter Chen: