Was ist Datenmodellierung?

Datenmodellierung ist der Prozess der Erstellung eines Diagramms (d.h. ERD) von Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Informationen, die in einer Datenbank gespeichert werden sollen, die uns hilft, systematisch über die wichtigsten Datenpunkte nachzudenken, die gespeichert und abgerufen werden sollen, und wie sie gruppiert und in Beziehung zueinander gesetzt werden sollten, ist das, was die

Ein Datenmodell beschreibt Informationen in einer systematischen Weise, die es ermöglicht, sie effizient in einem relationalen Datenbanksystem zu speichern und abzurufen, das man sich als eine Möglichkeit vorstellen kann, die Logik der genauen Beschreibung von Dingen in der realen Welt und die Beziehungen zwischen ihnen in Regeln zu übersetzen, die von Computercode befolgt und durchgesetzt werden können. Eines der Ziele der Datenmodellierung ist es, die effizienteste Methode zur Speicherung von Informationen zu schaffen und gleichzeitig einen vollständigen Zugriff und eine vollständige Berichterstattung zu ermöglichen.

Entity Relationship Diagram for Data Modeling

Ein Entity Relationship Diagram (ERD), das ursprünglich von Peter Chen 1976 vorgeschlagen wurde, ist eine visuelle Darstellung der Datenmodellierung unter Verwendung von Symbolen und Notationen, die beschreiben, wie diese Daten miteinander in Beziehung stehen. Es kann von Datenbankentwicklern direkt als Blaupause für die Implementierung von Daten in spezifischen Softwareanwendungen verwendet werden. Jedes Objekt, wie z.B. Entitäten, Attribute einer Entität, Beziehungssätze und andere Beziehungsattribute können mit Hilfe des ER-Diagramms charakterisiert werden.

Eine ERD ermöglicht es den Lesern, die Beziehung zwischen verschiedenen Feldern auf effektive Weise zu verstehen. Symbole werden verwendet, um Informationen effektiv darzustellen, und sie helfen auch dabei, die Funktionsweise der Datenbank zu verstehen. ER-Diagramme sind eine sehr nützliche Datenmodellierungstechnik, die Folgendes umfasst:

1. ER-Diagramme sind leicht zu verstehen und erfordern keine umfangreiche Schulung, um effizient und genau damit arbeiten zu können. Das bedeutet, dass Designer ER-Diagramme verwenden können, um mit Entwicklern, Kunden und Endbenutzern zu kommunizieren, unabhängig von deren IT-Kenntnissen.
2. ER-Diagramme lassen sich leicht in relationale Tabellen übersetzen, die zum schnellen Aufbau von Datenbanken verwendet werden können.
3. ER-Diagramme können auch in anderen Zusammenhängen eingesetzt werden, z.B. zur Beschreibung der verschiedenen Beziehungen und Operationen innerhalb einer Organisation.

Die Elemente der ERD

Die ERD-Modellierung ist eine Top-Down-Struktur für das Datenbankdesign, die mit der Identifizierung der wichtigen Daten, die als Entitäten und Beziehungen bezeichnet werden, in Kombination mit den Daten beginnt, die in dem Modell charakterisiert werden müssen. Anschließend können die Designer des Datenbankmodells weitere Details hinzufügen, z. B. die Informationen, die sie über die Entitäten und Beziehungen, d. h. die Attribute, speichern möchten, sowie alle Einschränkungen für die Entitäten, Beziehungen und Attribute. Die ER-Modellierung ist eine wichtige Technik, die jeder Datenbankdesigner beherrschen muss und die die Grundlage der Methodik bildet.

Entitätstyp: Es handelt sich um eine Gruppe von Objekten mit denselben Eigenschaften, die vom Unternehmen als eigenständig existierend identifiziert werden. Das Grundkonzept des ER-Modells ist der Entitätstyp, der zur Darstellung einer Gruppe von „Objekten“ in der „realen Welt“ mit den gleichen Eigenschaften verwendet wird. Ein Entitätstyp hat eine unabhängige Existenz innerhalb einer Datenbank.

Attribute sind die Eigenschaften von Entitäten, die durch ellipsenförmige Figuren dargestellt werden. Jede ellipsenförmige Figur repräsentiert ein Attribut und ist direkt mit der zugehörigen Entität (die als Rechteck dargestellt wird) verbunden.

Ein Beziehungstyp ist eine Menge von Assoziationen zwischen einem oder mehreren beteiligten Entitätstypen. Jedem Beziehungstyp wird ein Name gegeben, der seine Funktion beschreibt. Es gibt vier Arten von Beziehungen. Diese sind:

• Eins-zu-eins: Wenn nur eine einzige Instanz einer Entität mit der Beziehung assoziiert ist, wird sie als „1:1“ bezeichnet.
• One-to-many: Wenn mehr als eine Instanz einer Entität mit einer Beziehung verbunden ist, spricht man von ‚1:N‘.
• Many-to-One: Wenn mehr als eine Instanz einer Entität mit der Beziehung verknüpft ist, spricht man von ‚N:1‘.
• Many-to-many: Wenn mehr als eine Instanz einer Entität auf der linken Seite und mehr als eine Instanz einer Entität auf der rechten Seite mit der Beziehung verknüpft werden können, dann wird sie als N:N-Beziehung bezeichnet.

Hier sind einige Beispiele:

Ein zu eins

Ein zu vielen

Many to many

One to zero or many

Datenmodelle: Konzeptioneller / logischer und physischer Entwurf

Die ER-Modellierung kennt drei verschiedene Abstraktionsebenen, auf denen Modelle entwickelt werden. Die drei Ebenen der Datenmodellierung sind das konzeptionelle Datenmodell, das logische Datenmodell und das physische Datenmodell.

Konzeptionelle, logische und physische Modelle oder ERD sind drei verschiedene Arten der Modellierung von Daten in einem Bereich. Während sie alle Entitäten und Beziehungen enthalten, unterscheiden sie sich in den Zwecken, für die sie erstellt werden, und in den Zielgruppen, die sie ansprechen sollen. Ein allgemeines Verständnis der drei Modelle besteht darin, dass der Geschäftsanalytiker das konzeptionelle und logische Modell zur Modellierung der vom System benötigten und produzierten Daten aus geschäftlicher Sicht verwendet, während der Datenbankdesigner das frühe Design verfeinert, um das physische Modell zur Darstellung der physischen Datenbankstruktur zu erstellen, die für den Aufbau der Datenbank bereit ist.

Hier vergleichen wir diese drei Arten von Datenmodellen. Die folgende Tabelle vergleicht die verschiedenen Merkmale:

Konzeptionell: Ein konzeptionelles Modell sollte sich auf Dinge konzentrieren, die mit dem Geschäft und seinen Anforderungen zusammenhängen. Es wird aus den Geschäftsanforderungen abgeleitet. Entitäten und Beziehungen, die in einem solchen ERD modelliert werden, sind um die Bedürfnisse des Unternehmens herum definiert. Die Notwendigkeit, das Datenbankdesign zu erfüllen, wird noch nicht berücksichtigt. Das konzeptionelle ERD ist das einfachste Modell von allen.

Logisch: Ein logisches Modell sollte sich auf den Entwurf von Daten über diese Dinge konzentrieren, aber ohne Bezug auf eine bestimmte physische Implementierung. Es ist komplexer als ein konzeptuelles Modell, da Spaltentypen festgelegt werden. Beachten Sie, dass das Festlegen von Spaltentypen optional ist, und wenn Sie das tun, sollten Sie das tun, um die Geschäftsanalyse zu unterstützen. Es hat noch nichts mit der Erstellung der Datenbank zu tun.

Physikalisch: Ein physisches Modell sollte sich darauf konzentrieren, wie die logischen Daten in einer bestimmten physischen Datenbank dargestellt und gespeichert werden sollen. Es stellt den eigentlichen Entwurfsplan einer relationalen Datenbank dar. Es stellt dar, wie Daten in einem bestimmten DBMS strukturiert und in Beziehung gesetzt werden sollten. Daher ist es wichtig, die Konventionen und Einschränkungen des von Ihnen verwendeten DBMS zu berücksichtigen, wenn Sie eine physische ERD entwerfen. Das bedeutet, dass die genaue Verwendung des Datentyps für Entitätsspalten erforderlich ist und die Verwendung von reservierten Wörtern bei der Benennung von Entitäten und Spalten vermieden werden muss. Außerdem können Datenbankdesigner dem Entwurf Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Beschränkungen hinzufügen.

Beispiel – Studenteneinschreibung

Ein allgemeines Verständnis der drei Datenmodelle besteht darin, dass der Geschäftsanalytiker ein konzeptionelles und logisches Modell verwendet, um die im System vorhandenen Geschäftsobjekte zu modellieren, während der Datenbankdesigner oder Datenbankingenieur das konzeptionelle und logische ER-Modell ausarbeitet, um das physische Modell zu erstellen, das die physische Datenbankstruktur für die Datenbankerstellung darstellt. Hier ist ein weiteres Beispiel zur Veranschaulichung der 3 verschiedenen Ebenen des Datenmodells.

Konzeptuelles Datenmodell

Logisches Datenmodell

Physisches Datenmodell

Comparing Conceptual / Logical and Physical ER Model

While all the three levels of an ER model contain entities with attributes and relationships, they differ in the purposes they are created for and the audiences they are meant to target. The table below shows the difference between the three data models.

ERD features	Conceptual	Logical	Physical
Entity (Name)	Yes	Yes	Yes
Relationship	Yes	Yes	Yes
Columns		Yes	Yes
Column’s Types		Optional	Yes
Primary Key			Yes
Foreign Key			Yes