Inhalt 4 Datenmodellierung 4.1 Entity-Relationship-Modell 4.2 ...

ƒ†„…‡‰’ˆŠ‘“”•–‹ŒŽ55SWT - ER - RDBS4.1.6 Beispiele für semantische Datenmodelle▲ Semantisches Datenmodell derFallstudie »Seminarorganisation«Person56SWT - ER - RDBS4.1.6 Beispiele für semantische Datenmodelle▲ Semantisches Datenmodell des RobotersTeach-Robot10 1 1IS-ApartofpartofpartofKunde1MCMCbuchtMCMCMCwirddurchgeführtvonM DozentM0,1SeminarveranstaltungRoboter-Sensor0,1 0,1Roboter-GreiferArm522inVerzugMCZahlungsverzugistbeschäftigtbeiFirmaCgehörtzu1SeminartypMCistzugeordnetfolgtArmelementFingerpartofVorgänger0,1partofpartof0,1 0,1 0,1Greifer-Sensoren0,1Nachfolger57SWT - ER - RDBS4.1.6 Beispiele für semantische Datenmodelle▲ QualitätssicherungAufgabe eines semantischen DatenmodellsRelevante Entitätsmengen darstellenAssoziationen zwischen den EntitätsmengendarstellenÜberprüfungenBesitzt jede Entitätsmenge mindestens einAttribut?Ist dies nicht der Fall, dann liegt keine EntitätsmengevorSind die Entitätsmengen durch Substantive, dieAssoziationen durch Verben beschrieben?Ist dies nicht der Fall, dann sind die Beziehungen zuüberprüfen.58SWT - ER - RDBS4.1.6 Beispiele für semantische DatenmodelleErben in einer IS-A-Beziehung alleSpezialisierungstypen alle Attribute desGeneralisierungstyps?Macht dies keinen Sinn, dann ist die IS-A-Beziehungzu überprüfenSind zwei Entitätsmengen identisch?Identität kann vorliegen, wenn eine oder mehrere derfolgenden Bedingungen erfüllt sind:★ Die Entitätsmengen stehen in einer 1:1-Assoziation★ Sie sind durch dieselben Assoziationen mit derUmgebung verbunden★ Sie besitzen dieselben Schlüsselattribute★ Sie besitzen dieselben Attribute.59SWT - ER - RDBS4.1.6 Beispiele für semantische DatenmodelleJede Assoziation ist zu überprüfen auf...ihre Notwendigkeit, d.h. bringt sie neue Informationenkorrekte Darstellung des SachverhaltsLiegt eine Entitätsmenge oder ein Attribut vor?Entität muß eindeutig identifizierbar sein und durchAttribute beschrieben werdenAttribut liegt vor, wenn es selbst keine weiterenAttribute besitztIn der Systemanalyse hört man auf angemessenenAbstraktionsniveau auf, z.B. bei Adresse★ Ein solches Attribut zunächst als elementar ansehen★ Farbe ist ein Attribut vom Auto★ Würde aber die Zusammensetzung von Farbeinteressieren, so wäre Farbe eine EntitätsmengeAbhängig vom Blickwinkel können Attribute zuEntitätsmengen werden und umgekehrt.60SWT - ER - RDBS4.1.6 Beispiele für semantische Datenmodelle▲ Bewertung+ Im kaufmännischen Anwendungsbereich isteine semantische Datenmodellierung einabsolutes Muß+ Auch in vielen technischen Bereichen ist dieKomplexität der Daten so groß, daß einsemantisches Datenmodell erforderlich ist(Beispiel: Roboter-Modellierung)+ Voraussetzung für einen relationalenDatenbankentwurf.