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Einführung in die Wirtschaftsinformatik - Teil II, SS 2008, Prof. Dr. D. Kesdogan, Institut für Wirtschaftsinformatik, Universität Siegen 796-
Inhalte der Veranstaltung5. Anwendungssysteme 5- 4
6. Entwurf von Anwendungssystemen6.1 Datenmodellierung 6- 16.2 Geschäftsprozessmodellierung 6- 326.3 Entwurf von Datenbanken 6- 796.4 Nutzung von Datenbanken 6- 122
7. Management der Informationsverarbeitung 7- 1
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Phasen des Datenbank-Entwurfes
AnforderungsanalyseAnforderungsanalyse
Konzeptueller EntwurfKonzeptueller Entwurf
Logischer EntwurfLogischer Entwurf
Physischer EntwurfPhysischer Entwurf
Anwendungsproblem
Anforderungsspezifikationz.B. Pflichtenheft
semantisches (konzeptuelles) Schema z.B. ER-Modell
logisches Schemaz.B. Relationenmodell
Internes (physisches) Schema (Datenbank)
Diskursbereich Miniwelt
ImplementierungImplementierung
Wahl DBMS
Test, Betrieb und WartungTest, Betrieb und Wartung
DBMSunabhängig
DBMSabhängig
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Schemata im Datenbankentwurf
Konzeptionelles SchemaEntitäten + Beziehungen+ Attribute auto-
matisiert
Relationenschema
Relationen (Name, Attribute)+ Schlüssel + Fremdschlüssel
Logisches Schema
Relationen + Wertebereiche der Attribute + Integritätsbeziehungen
Datenbank-Schema
Implementierungs-Schema
Basisrelationen (normalisiert im gewünschten Grade) + view-Schemata + Indexangaben + Zugriffsrechte
DB-Entwurf
SQL-DDL-BefehleUmsetzung in
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Entity-Relationship-Modell (ERM)
Modellierungsansatz von Chen 1976
Ziel: graphische Modellierung statischer Datenstrukturen einer gegebenen Problemwelt
semantisches (konzeptuelles, high-level) Datenmodell
Modelliert werden Gegenstände/Sachverhalte (Entities) sowie Beziehungen (Relationships), die zwischen ihnen bestehen
Keine Betrachtung des dynamischen Verhaltens (z.B. Geschäftsprozesse), sondern nur des statischen Aspekts des zu modellierenden Ausschnitts
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Beschreibungsformen für Daten – Entities
Entities sind grundsätzlich individuelle Exemplare
Beispiele für reale, physisch existierende Objekte:Der PKW der Marke X mit dem amtlichen Kennzeichen SI-XY 1Der in der Personalabteilung der Firma Y beschäftigte Angestellte Klaus Meier
Beispiel für ein materiell nicht existierendes Objekt:
Die telefonische Bestellung des Kunden K. zur Lieferung von 50 Stück des Artikels 4711
Zur Bestellung gehören zwar physisch existierende Objekte wie Kunde und Artikel, aber die Bestellung selbst ist immateriell
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Entities und Entitytypen
Gleichartige Entities (Objekte) werden zu einer Entitymenge (Objektmenge) zusammengefasst und durch einen Entity-Typen beschrieben.
Beispiele:alle in einem Unternehmen beschäftigten Personen werden zur Menge Mitarbeiter zusammengefasstalle an einer Universität eingeschriebenen Personen werden zur Menge Studenten zusammengefasst
Objekte/Entities
Peter Paul
RichardMichaelTom
Entity-Typ
Mitarbeiter
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Entities und Entitytypen
Graphische Notation:
Entitätstypen werden durch Rechtecke dargestellt
Beispiel:
Name des Entitytypen
Mitarbeiter
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Beschreibungsformen für Daten – Attribute
Daten beziehen sich auf die Eigenschaften oder Attribute von Entities, sind also Informationen über Entities
Beispiel: Der Entitytyp Mitarbeiter hat z.B. die Eigenschaften Name, Alter, Familienstand.
Beispiel:Der Mitarbeiter Paul ist 58 Jahre altund verheiratet
Entity-Typ „Mitarbeiter“
Konkrete „Entities“
Attribute
Name
Alter
Familienstand
Attribut-werte
Peter49
ledigPaul
58verheiratet
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Attribute
Ein Attribut beschreibt eine Eigenschaft von Entities eines Entitytyps bzw. von Beziehungen eines Beziehungstyps
Beispiel: Die Personalnummer des Mitarbeiters „Meier“ ist 1234. Personalnummer ist Attribut des Entitytypen Mitarbeiter und hat den Wert 1234 für den Mitarbeiter „Meier“
Graphische Notation:
Beispiel:
Name desAttributs
Personal-nummer
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Beziehungen und Beziehungstypen
Beziehungen (Relationships) stellen wechsel-seitige Assoziationen, d.h. Wechselwirkungen und Abhängigkeiten, zwischen den Entities dar
Gleichartige Beziehungen werden zu Beziehungs-typen zusammengefasst
Beispiel: Assoziation „arbeitet in“ bezeichnet, dass Mitarbeiter in Projekten arbeiten
Graphische Notation:
Beispiel:
Namedes Beziehungs-
typs
arbeitet_in
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Beziehungen und Beziehungstypen
Beziehungstypen können wie Objekte/EntitiesAttribute besitzen
Beispiel:Paul besitzt seit 01.01.2000 einen PKW der Marke X mit dem amtlichen Kennzeichen SI-XY 1. Ein PKW der Marke Y mit dem amtlichen Kennzeichen SI-YX 11 ist seit 01.06.2000 im Eigentum von Peter
Fahrzeughalter PKWbesitzt
seit
NameMarke
amtlKZ
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Primärschlüssel
Attribute werden in beschreibende und identifizierende Attribute unterteilt
Ein identifizierendes Attribut (oder eine Kombi-nation von mehreren Attributen) eines Entitäts-typs kennzeichnet alle Entitäten eindeutig
Der Primärschlüssel ist eine minimale Menge von Attributen, die einen Entity in einem Entitytypen eindeutig identifizieren
Graphische Notation:
Beispiel: „Personalnummer“ 1234 des „Mitarbeiters“ Meier identifiziert diesen
Name desAttributs
Personal-nummer
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Beispiel
Es gibt mehrere Mitarbeiter, die mit Namen und Nummer näher beschrieben werden sowie mehrere Maschinen, die ebenfalls Nummer und Name besitzen. Mitarbeiter können Maschinen bedienen, wobei die Dauer der Bedienung näher durch die Angabe der Stunden beschrieben wird
Mitarbeiter Maschinebedient
Nummer Stunden Name NummerName
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Kardinalitäten von Beziehungstypen
Die Beziehung zwischen Entity-Typen kann durch die Kardinalität, die Anzahl der Beziehungen, die jedes einzelne Entity der Menge höchstenseingehen kann, näher beschrieben werden
Typen binärer Beziehungen zwischen zwei Entity-Typen:
1:1-Beziehungen, 1:N-Beziehungen,N:1-Beziehungen undN:M-Beziehungen.
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1:1-Beziehungstyp
jedes Entity E1x kann mit maximal einem Entity E2x die benannte Beziehung eingehen und umge-kehrt
Entitytyp1 Entitytyp2R11
E11E12E13E14E15
...
E21E22E23E24E25
...
Einem Entity des ersten Entitytypen wird höchstensein Element des zweiten Entitytypen zugeordnet und umgekehrt
Jede Instanz von Entitytyp1ist mit höchstens einem(0 oder 1) Element aus Entitytyp2 assoziiert, eine Instanz von Entitytyp2 mit höchstens einem (0 oder 1) von Entitytyp1
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Beispiel: 1:1-Beziehungstyp
Mann Frauverheiratet 11
M1M2M3M4M5...
F1F2F3F4F5...
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1:N-BeziehungstypEinem Entity des ersten Entitytypen werden höchstens N (N=0,1,2,...), d.h keine, ein oder mehrere Entities des zweiten Entitytypen zugeordnet; jedem Entity des zweiten Entitytypen wird höchstens ein (d.h. kein oder ein) Entity des ersten Entitytypen zugeordnet.
Einer Instanz aus E1können N Elemente aus E2zugeordnet sein; einer Instanz aus E2 kann höchstens ein Element aus E1 zugeordnet werden.
Entitytyp1 Entitytyp2RN1
E11E12E13E14E15
...
E21E22E23E24E25
...
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Beispiel: 1:N-Beziehungstyp
Professoren lesen Vorlesungen. Jeder Professor kann mehrere Vorlesungen lesen, jede Vorlesung wird von einem Professor gelesen.
Professor VorlesungliestN1
P1P2P3P4P5...
V1V2V3V4V5...
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N:M-BeziehungstypJedem Entity des zweiten Entitytypen werden höchstens N (N=0,1,2,...), d.h. keine, eine oder mehrere Entities des ersten Entitytypen zugeordnet
umgekehrt werden jedem Entity des ersten Entitytypen höchstens M (M=0,1,2,...), d.h. keine, eine oder mehrere Entities des zweiten Entitytypen zugeordnet
Entitytyp1 Entitytyp2RMN
E11E12E13E14E15
...
E21E22E23E24E25
...
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Beispiel: N:M-Beziehungstyp
Jeder Student kann mehrere Vorlesungen hören. Die Vorlesungen werden von mehreren Studenten gehört.
besuchtStudent Vorlesunghört MN
S1S2S3S4S5...
V1V2V3V4V5...
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Beispiel
Ein Mitarbeiter hat einen Namen und einen Wohnort. Ein Mitarbeiter arbeitet in einer Abteilung. Ein Mitarbeiter arbeitet an mehreren Projekten. Die Zeit, die ein Mitarbeiter für ein Projekt investiert, ist festgeschrieben. Jede Abteilung hat einen Namen. Jedes Projekt hat einen Namen. In einer Abteilung sind mehrere Mitarbeiter beschäftigt. An einem Projekt arbeiten mehrere Mitarbeiter.
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Beispiel
Ein Mitarbeiter hat einen Namen und einen Wohnort. Ein Mitarbeiter arbeitet in einer Abteilung. Ein Mitarbeiter arbeitet an mehreren Projekten. Die Zeit, die ein Mitarbeiter für ein Projekt investiert, ist festgeschrieben. Jede Abteilung hat einen Namen. Jedes Projekt hat einen Namen. In einer Abteilung sind mehrereMitarbeiter beschäftigt. An einem Projekt arbeiten mehrere Mitarbeiter.
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ER-Diagramm zur „Beispielminiwelt“
Mitarbeiter
N
M
PName
ProjektN
arbeitet_an
ANameAbteilung
1
arbeitet_inZeit
WohnortMName
MNummer
MName
PKürzel
PName
ANummer AName
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Minimalkardinalitäten in Chen-Notation
Bisherige Notation gibt nur die Maximal-kardinalitäten an
Minimalkardinalitäten geben an, ob ein Element eines Entity-Typen eine Beziehung zu mindestens einem anderen Entity-Typen eingehen muss (obligatorisch) oder nicht (optional)
Beispiel: Jede Instanz aus Entitytyp1 ist mit mindestens einem und höchstens N Elementen aus Entitytyp2 assoziiert. Eine Instanz von Entitytyp2 mit höchstens einem Element von Entitytyp1
Entitytyp1 Entitytyp2N1 R
(1, N)(0, 1)
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Beispiel: „Kundenauftrag“
Jeder Kunde kann mehrere Aufträge erteilen
Jeder Auftrag wird von genau einem Kunden erteilt
Kunde AuftragN1
K1K2K3K4K5K6
A1A2A3A4A5A6
R(0, N)(1, 1)
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Beispiele
Beispiel „Prüfung“: Eine Klausur umfasst mehrere Vorlesungen, wobei mindestens eine Vorlesung geprüft wird. Eine Vorlesung wird in maximal einer Klausur abgeprüft.
Beispiel „Projektarbeit“: An einem Projekt arbeitet mindestens ein Mitarbeiter. Jeder Mitarbeiter kann an mehreren Projekten beteiligt sein.
Klausur VorlesungN1umfasst
Mitarbeiter ProjektNM arbeitet(0, N)(1, N)
(1, N)(0, 1)
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Weitere Notationen(min, max)-Notation
Die (min, max )-Notation gibt auf jeder Seite der Beziehung explizit an, wie oft jedes Entity dieses Entity-Typen mindestens min -mal und höchstens max-mal in Beziehung steht
Involvement-Notation („klein n“-Notation)
verkürzte Schreibweise der (min, max )-Notation
gibt an, an wie viel Beziehungen ein Entity maximal beteiligt sein kann, nicht mit wie viel anderen Entities
Entitytyp1 Entitytyp2(min, max)(min, max) R
Entitytyp1 Entitytyp2maxmax R
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Jeder Kunde kann mehrere Aufträge erteilen. Jeder Auftrag wird von genau einem Kunden erteilt.
(min, max)-Notation
Involvement-Notation („klein n“-Notation)
Chen-Notation
Beispiel: „Kundenauftrag“
Kunde Auftrag(1, 1)(0, n) R
Kunde Auftrag1n R
Kunde N1 R Auftrag
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Generalisierung/Spezialisierung („is a“)Haben verschiedene Entitätstypen gleiche Attribute, so können diese in einer Oberklasse zusammengefasst werden (Generalisierung)
Die ursprünglichen Entitätstypen werden Subklassen genannt, die durch Spezialisierung aus der Oberklasse abgeleitet werden
Von der Oberklasse erben die Subklassen:die Attribute und die Beziehungen
Oberklasse
Subklasse1 Subklasse2
„is a“
Gen
eral
isie
rung
Spe
zial
isie
rung
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Beispiel: Generalisierung/Spezialisierung
Geschäftspartner
Lieferant Kunde
„nicht disjunkt“
Kind
Tochter Sohn
„disjunkt“GPNrName
SkontoBonität
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Abgeleitetes Attribut
Abgeleitete Attribute lassen sich aus anderen Attributen des Typs berechnen
Graphische Notation:
Beispiel:
Nettoumsatz Ust.-Satz
Bruttoumsatz
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Zusammengesetztes Attribut
Attribute, die aus mehreren Attributen bestehen –also nicht atomar sind – heißen zusammengesetzt
Graphische Notation:
Beispiel:Adresse
WohnortHausnummerStraße PLZ
...
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Mehrwertiges Attribut
Mehrwertige Attribute (evtl. nicht atomar!) erlauben, dass ein Attribut mehrere Werte annehmen kann
Graphische Notation:
Beispiel:
Einfarbige Autos haben einen einzelnen Wert z.B. {rot}. Autos mit mehreren Farbtönen haben mehrere Werte für das Attribut Autofarbe z.B. {blau, gelb, rot, grün}.
Autofarbe Akademischer Grad
Weiteres Beispiel: Akademische Grade, z.B. Diplom, Doktor, Professor.
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Schwacher (existenzabhängiger) Entity-Typ
Die Existenz von Entities eines schwachen Entitytyps („weak entity“) hängt von der Existenz eines Entities des dominierenden Typen ab
Abhängigkeit wird durch identifizierende Beziehung modelliert
IdentifizierenderBeziehungstyp
SchwacherEntity-Typ
DominierenderEntity-Typ
Entity-Typ1 Entity-Typ2
Primärschlüssel Partialschlüssel
R1 1N
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Beispiel: Schwacher Entity-Typ
Auftrag1
Lieferdatum
Positionssumme
AuftragssummeAuftragsnummer Artikelnummer
Preis
MengeAuftragsposition
Nhat
Auftragsnummer: xyz Lieferdatum: TT.MM.JJJJPosition Artikel Bezeichnung Preis Menge Positionssumme
1 4711 Tapete 6,50 € 6 39,00 €2 874 Kleister 4,00 € 2 8,00 €3 ... ... ... ... ...
Auftragssumme: ... €
Positionsnummer
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Beziehungstyp vom Grad 3
Zur Modellierung bestimmter Sachverhalte können binäre Beziehungen evtl. nicht ausreichen
Beziehungen zwischen drei Entitytypen können explizit modelliert werden
Entitytyp1
Entitytyp3Entitytyp2
R
N
MP
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Beispiel: Beziehungstyp vom Grad 3
Patient
ChirurgOP-Saal
wird_operiert
Patientennummer
Raumnummer Personalnummer
M
N
P
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Uminterpretierter Beziehungstyp
Es dürfen nur Beziehungen zwischen Entitäten, nicht zwischen Beziehungen modelliert werden
Lösung: Beziehung als Entität modellieren
Theater StückM VorstellungN
Abonnent
Gutschein
N
1
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Rekursive Beziehung/Assoziation
Derselbe Entity-Typ nimmt mehr als einmal an einem Beziehungstypen teil
Verdeutlichung der Semantik der Beziehung durch unterschiedliche Rollen
Entity-Typ
R
Rolle B(Rollenname)
Rolle A (Rollenname)
Kardinalität Kardinalität
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Beispiel: Rekursive Beziehung I
B1
E4E3E1E2E1 E3
B2
Oberteil P1
4
3 2 2
1
1 4 2
Gozintograph:
Ei = Einzelteil i, i=1, ..., n
Bj = Baugruppe j, j=1, ..., m
Pk = Enderzeugnis k, k=1, ..., p
Teil
geht_ein
Oberteil Unterteil
N M
ERM-Darstellung:
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Beispiele: Rekursive Beziehung II
Angestellter/Beschäftigter
Vorgesetzter
Vorgesetzter Mitarbeiter
1 N
1:N-Beziehung:
Person
ist_verheiratet_
mit
Ehemann Ehefrau
1 1
1:1-Beziehung:
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Analyse „Universitätsverwaltung“Die Angestellten der Universität haben eine eindeutig identifizierende
Personalnummer, einen Namen und eine Anschrift (bestehend aus Straße, Postleitzahl und Ort). Sie lassen sich in Professoren und Assistenten unterscheiden. Für die Professoren werden Rang und Raum in der Datenbank gespeichert. Bei den Assistenten werden die Forschungsinteressen festge-halten. Die Assistenten arbeiten für die Professoren, wobei jeder Assistent für genau einen Professor und für jeden Professor mehrere Assistenten arbeiten.
Die Professoren lesen Vorlesungen, die durch eine Vorlesungsnummer eindeutig identifiziert werden. Außerdem werden der Titel der Vorlesung und die Anzahl der Semesterwochen-stunden in der Datenbank gespeichert. Jeder Professor kann mehrere Vorlesungen lesen, jede Vorlesung wird von genau einem Professor gelesen. Es kann Vorlesungen geben, die auf mehreren anderen Vorlesungen aufbauen (Vorgänger) oder umgekehrt (Nachfolger). Die Vorlesungen werden von mehreren Studenten gehört. Studenten werden durch ihre Matrikelnummer eindeutig identifiziert. Weiter werden sie durch ihren Namen und die Anzahl der Semester charakterisiert. Jeder Student kann unter mehreren Adressen erreichbar sein, die für jeden Studenten fortlaufend eindeutig nummeriert werden. Adressen umfassen Straße, Postleit-zahl und Ort. Außerdem soll angeben werden, um welche Adresse es sich handelt. Jeder Student kann mehrere Vorlesungen hören. Studenten können sich über Vorlesungen von Professoren prüfen lassen. Zu einem Paar aus Studenten und Vorlesungen kann es maximal einen Professor als Prüfer geben. Studenten können mehrere Vorlesungen von demselben Professor abprüfen lassen und Professoren können mehrere Studenten über dieselbe Vorlesung prüfen. Das Ergebnis der Prüfung - die Note – soll festgehalten werden. Aus diesen einzelnen Prüfungsnoten setzt sich die Gesamtnote eines Studenten, die ebenfalls in der Datenbank gespeichert wird, zusammen.
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ER-Diagramm zur „Universitätsverwaltung“
Angestellter
Assistent Professor
PersNr
Name
NamePLZ
Ort
Straße AdNr
Vorlesung
prüft
voraus-setzen
hört
Rang
Raum
Forschungs-interessen
Student
N arbeitet_für
1
liest
1
N
NM
Note
VorlNr
Titel
SWS
N(Vorgänger)
M(Nachfolger)
MN
1
MatrNr
Sem
1
N
hat
Adresse
Art
Gesamtnote
Anschrift Ort
Straße PLZ