3.1 Das Entity-Relationship-Modell
Was ist das Ziel des Entity-Relationship-Modells (ER-Modells)?
Das Ziel des ER-Modells ist die Implementierung einer Datenbankstruktur, nicht die Implementierung eines Systems, durch den Entwurf eines fachlichen und technischen Datenmodells.
Worin besteht der Unterschied zwischen einem ER-Diagramm und einem UML-Klassendiagramm?
Ein ER-Diagramm wird ausschließlich zur Modellierung von Datenschemas verwendet, während das UML-Klassendiagramm universell für die Modellierung von Datenstrukturen und Systemen eingesetzt wird.
Welche Modellelemente werden im ER-Modell verwendet?
Die wichtigsten Modellelemente im ER-Modell sind Entitäten, Attribute, Schlüssel (insbesondere Primärschlüssel) und Beziehungen.
Was ist ein künstlicher Schlüssel (Surrogate Key) im ER-Modell?
Ein künstlicher Schlüssel ist ein rein technisches Attribut, das keine fachliche Information trägt und keine Entsprechung außerhalb des DBMS hat. Oft handelt es sich um eine automatisch befüllte Zahl.
Wie werden Beziehungen im ER-Modell dargestellt?
Beziehungen im ER-Modell können zwei oder mehr Entitäten in Beziehung setzen und können auch eigene Attribute besitzen. Sie sind vergleichbar mit Beziehungen in UML-Klassendiagrammen.
Wie werden Entitäten und Attribute in der Chen-Notation dargestellt?
In der Chen-Notation werden Entitäten durch Rechtecke und Attribute durch Ovale dargestellt. Der Primärschlüssel wird durch Unterstreichen des Attributnamens gekennzeichnet.
Wie werden Entitäten und Attribute in der Martin-Notation (Krähenfußnotation) dargestellt?
In der Martin-Notation wird der Name der Entität in einem Rechteck notiert. Der Primärschlüssel wird im oberen Bereich des Rechtecks und die anderen Attribute im unteren Bereich notiert.
Wie werden Entitäten und Attribute im UML-Klassendiagramm dargestellt?
Im UML-Klassendiagramm wird die Entität als Klasse mit Attributen modelliert, wobei Primärschlüssel als Eigenschaftswert des Attributs in geschweiften Klammern hinter dem Attributnamen notiert werden.
Warum gelten die UML-Notation und die Martin-Notation in der Praxis als kompakter?
Die UML- und Martin-Notation sind kompakter, da die Modellierung der Attribute weniger Platz beansprucht und die Zugehörigkeit von Attributen zu Relationen schneller erkennbar ist.
3.2 Beziehungen und Kardinalitäten in ER-Modellen
Was sind die drei Hauptbeziehungstypen im relationalen Datenmodell und wie werden sie unterschieden?
1:1 Beziehungen (eine Entität ist genau einer anderen zugeordnet)
1:N Beziehungen (eine Entität ist mehreren anderen zugeordnet)
N:M Beziehungen (mehrere Entitäten sind mehreren anderen zugeordnet)
Was ist eine 1:1-Beziehung im ER-Modell, und welche Varianten gibt es mit Optionalität?
Eine 1:1-Beziehung bedeutet, dass genau zwei Entitäten zueinander in Beziehung stehen. Varianten mit Optionalität sind:
Was versteht man unter der Optionalität bei 1:1-Beziehungen im ER-Modell?
Optionalität bedeutet, dass eine Beziehung auch weggelassen werden kann. So kann z. B. einer Entität kein Element der anderen Entität zugeordnet sein (1:C- oder C).
Wie unterscheidet sich eine 1:N von einer 1:1-Beziehung im ER-Modell
In einer 1:N steht eine Entität (auf der 1-Seite) in Beziehung zu mehreren anderen Entitäten (auf der N-Seite), während in einer 1:1-Beziehung jede Entität nur mit einer anderen in Beziehung steht.
Was sind die Varianten der 1:N mit Optionalität?
Was beschreibt eine N:M im ER-Modell und welche Varianten mit Optionalität gibt es?
Eine N:M
bedeutet, dass mehrere Entitäten der Menge N mit mehreren Entitäten der Menge M in Beziehung stehen. Varianten mit Optionalität sind:
3.3 Normalformen von Datenbanken
Was ist der Zweck der Normalisierung in Datenbanken?
Die Normalisierung optimiert die Struktur einer Datenbank, indem sie Redundanzen verringert und Inkonsistenzen vermeidet. Dies wird erreicht, indem die Datenbank in bestimmte Normalformen gebracht wird.
Was bedeutet Redundanz in Bezug auf Datenbanken?
Redundanz tritt auf, wenn Daten mehrfach in der Datenbank gespeichert werden. Dadurch können Teile der Daten entfernt werden, ohne dass Informationsverlust entsteht, was jedoch das Risiko von Inkonsistenzen erhöht.
Wie beeinflusst die Höhe der Normalform die Redundanz in einer Datenbank?
Je höher die Normalform, desto weniger redundant sind die Daten in der Datenbank gespeichert.
Was sind die wesentlichen Voraussetzungen für die 1. Normalform?
Alle Attribute müssen atomare Werte enthalten (keine zusammengesetzten Werte).
Jeder Datensatz muss über einen Primärschlüssel eindeutig identifizierbar sein.
Dies ist aufzulösen:
Wie wird die Beispieltabelle „Artikellieferung“ in die 1. Normalform transformiert?
Die zusammengesetzten Attribute (z.B. Lieferant, Kunde) werden in einzelne Spalten zerlegt und ein zusammengesetzter Primärschlüssel aus KundeNummer und ArtikelID wird bestimmt.
Was sind die Anforderungen an die 2. Normalform?
Zusätzlich zu den Anforderungen der 1. Normalform muss jedes Nichtschlüsselattribut vollständig vom gesamten zusammengesetzten Primärschlüssel abhängen und nicht nur von einem Teil.
Warum ist die 2. Normalform nur für Tabellen mit zusammengesetzten Primärschlüsseln relevant?
Die 2. Normalform prüft, ob Nichtschlüsselattribute von allen Teilen eines zusammengesetzten Primärschlüssels abhängen. Für Tabellen mit einem einfachen Primärschlüssel ist diese Prüfung nicht erforderlich.
Was wird durch die Normalisierung in die 2. Normalform erreicht?
Es wird Redundanz beseitigt, indem gleiche Informationen, wie Artikel oder Kunde, in eigenen Tabellen zusammengefasst und in anderen Tabellen nur referenziert werden.
Welche Bedingung muss für eine Tabelle in der 3. Normalform erfüllt sein?
Neben den Kriterien der 1. und 2. Normalform darf kein Nichtschlüsselattribut funktional von einem anderen Nichtschlüsselattribut abhängig sein.
Was ist eine transitive Abhängigkeit in der 3. Normalform?
Eine transitive Abhängigkeit tritt auf, wenn ein Nichtschlüsselattribut von einem anderen Nichtschlüsselattribut abhängt. Solche Abhängigkeiten müssen aufgelöst werden, um die 3. Normalform zu erreichen.
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