Entity-Relationship-Modell

Das Entity-Relationship-Modell – kurz ER-Modell oder ERM; deutsch so viel wie: Modell (zur Darstellung) von Dingen, Gegenständen, Objekten (= ‚entities‘) und der Beziehungen/Zusammenhänge zwischen diesen (= ‚relationship‘) – dient dazu, im Rahmen der semantischen Datenmodellierung den in einem gegebenen Kontext (z.B. einem Projekt zur Erstellung eines Informationssystems) relevanten Ausschnitt der realen Welt zu bestimmen und darzustellen. Das ER-Modell besteht im Wesentlichen aus einer Grafik (ER-Diagramm, Abk. ERD) sowie einer Beschreibung der darin verwendeten Elemente.

Ein ER-Modell dient sowohl in der konzeptionellen Phase der Anwendungsentwicklung der Verständigung zwischen Anwendern und Entwicklern (dabei wird nur das Was behandelt, d.h. fachlich-sachliche Gegebenheiten, nicht das Wie, z.B. die Technik) als auch in der Implementierungsphase als Grundlage für das Design der – meist relationalenDatenbank.

Der Einsatz von ER-Modellen ist der De-facto-Standard für die Datenmodellierung, auch wenn es unterschiedliche grafische Darstellungsformen für Datenmodelle gibt.

Das ER-Modell wurde 1976 von Peter Chen in seiner Veröffentlichung The Entity-Relationship Model vorgestellt. Die Beschreibungsmittel für Generalisierung und Aggregation wurden 1977 von John M. Smith und Diane C. P. Smith eingeführt. Danach gab es mehrere Weiterentwicklungen, so Ende der 1980er Jahre durch Wong und Katz.

Begriffe

Einfache Beispiele für ERDs, angelehnt an die Chen-Notation

Grundlage der Entity-Relationship-Modelle ist die Typisierung von Objekten, ihrer Beziehungen untereinander und der über sie zu führenden Informationen („Attribute“).

Grundlegende Komponenten

In Diskussionen, Beispielen und Konzepttexten wird auf Objekte und Gegebenheiten der realen Welt (im Betrachtungskontext) Bezug genommen; diese werden genannt:

Im Rahmen der Modellierung werden aus den vorgenannten Sachverhalten gleichartige Typen gebildet und im Modell exakt definiert und beschrieben. Diese Typen unterscheiden sich nach:

Besondere Sachverhalte

Zur Beschreibung und Darstellung besonderer Sachverhalte kennt die ER-Modellierung folgende Konstrukte:

Beziehungen mit spezieller Semantik

Die inhaltliche Bedeutung der Beziehungstypen zwischen Entitätstypen kommt im ER-Diagramm lediglich durch einen kurzen Text in der Raute (meistens ein Verb) oder als Beschriftung der Kante zum Ausdruck, wobei es dem Modellierer freigestellt ist, welche Bezeichnung er vergibt. Nun gibt es Beziehungen mit spezieller Semantik, die relativ häufig bei der Modellierung vorkommen. Daher hat man für diese Beziehungstypen spezielle Bezeichner und grafische Symbole definiert. Spezialisierung und Generalisierung sowie Aggregation und Zerlegung sind ergänzende Beschreibungsmittel mit einer speziellen Semantik. Mit diesen beiden speziellen Beziehungstypen können die Gegebenheiten der Realwelt exakter und ihrer tatsächlichen Bedeutung entsprechend modelliert und dargestellt werden. Mit fest definierten Namen und speziellen grafischen Symbolen wird gezeigt, dass es sich um semantisch vorbesetzte Beziehungen mit speziellen Regeln handelt.

Die derart, meist nur in semantischen Datenmodellen speziell modellierten Entitäts- und Beziehungstypen können datenbanktechnisch auf unterschiedliche Weise implementiert werden, etwa (modellierungs-identisch) als jeweils eigene Tabellen oder in gemeinsamen Tabellen mit die Sonderbeziehung kennzeichnenden Kommentaren oder Attributbezeichnungen. Die Umsetzungsentscheidung hierüber erfolgt (wie auch die Bestimmung der Kardinalität für diese speziellen Beziehungen) in den Aktivitäten der Datenbankmodellierung.

Spezialisierung und Generalisierung mittels is-a-Beziehung

Bei der Spezialisierung wird ein Entitätstyp als Teilmenge eines anderen Entitätstyps erkannt und deklariert, wobei sich die spezialisierte Entitätsmenge durch besondere Eigenschaften (nur für sie geltende Attribute und/oder Beziehungen) gegenüber der übergeordneten, generalisierten Menge auszeichnet. Da es sich bei einem Einzelobjekt der spezialisierten Menge und der generalisierten Menge um dasselbe Einzelobjekt handelt, gelten alle Eigenschaften – insbesondere die Identifikation – und alle Beziehungen des generalisierten Einzelobjektes auch für das spezialisierte Einzelobjekt.

Beziehungstypen der Art „Spezialisierung / Generalisierung“ werden durch is-a / can-be („ist ein“ / „kann ein … sein“) beschrieben. Für is-a wird gelegentlich auch a-kind-of („eine Art …“) benutzt. Es handelt sich hierbei um 1:c-Beziehungen.

Beispiel zur is-a-Beziehung:

Flugreise is-a Reise

und in anderer Leserichtung:

Reise can-be Flugreise,

mit Eigenschaften wie Reisedatum, Reisepreis (bei Reise) und Beziehungen zu Entitätstyp Flug (bei Flugreise).

Die hier beschriebene is-a-Beziehung (zwischen identischen Einzelobjekten) darf nicht mit der is-element-of-Beziehung (der Zugehörigkeit eines Einzelobjekts zu einem anderen) verwechselt werden, für die gelegentlich auch die Schreibweise is-a verwendet wird, wie z.B. Flug is-a Flugreise (was semantisch falsch wäre).

Für eine Spezialisierung können ggf. auch mehrere spezialisierte Entitätstypen deklariert werden. Dabei muss festgelegt werden, ob Einzelobjekte des generalisierten Entitätstyps bei den Spezialisierungen fehlen dürfen und ob sie nur alternativ in einer spezialisierten Entitätsmenge oder in mehreren spezialisierten Entitätsmengen gleichzeitig auftreten können. Beispiel: Kunde ist Privatkunde oder Firmenkunde; eine der Beziehungen muss vorhanden sein.

Generalisierung/Spezialisierung ergeben sich aus dem Modellierungsverlauf

Während Spezialisierungen durch Bildung von Teil-Entitätsmengen aus gegebenen Entitäten entstehen, werden bei der Generalisierung gemeinsame Eigenschaften und Beziehungen, die in verschiedenen Entitätstypen vorkommen, zu einem neuen Entitätstyp zusammengefasst. So können z.B. Kunden und Lieferanten zusätzlich zu Geschäftspartnern zusammengeführt werden, da Name, Anschrift, Bankverbindung etc. sowohl bei den Kunden als auch bei den Lieferanten vorkommen.

Der entstehende Generalisierungs-Beziehungstyp geht in diesem Beispiel vom Geschäftspartner aus und führt zu den beiden Entitätstypen Kunde und Lieferant. Ob die Beziehung in konkreten Einzelfällen nur für Entitäten aus nur einem der beiden oder aus beiden Entitätstypen auftreten kann oder muss, ist durch die Kardinalität festzulegen.

Die vorstehende Unterscheidung zwischen Spezialisierung und Generalisierung ergibt sich lediglich aus der Reihenfolge, in der Entitätstypen beim Modellieren identifiziert wurden; im Ergebnis entstehen immer Beziehungstypen, die in der einen Richtung Spezialisierung, in der anderen Generalisierung sind. Bei Bedarf können für denselben Entitätstyp mehrere Spezialisierungen / Generalisierungen auftreten. Beispiel: Mitarbeiter kann spezialisiert werden zu externer MA oder interner MA (disjunkt) und zusätzlich zu „leitender Mitarbeiter“. Auch können spezialisierte Entitätstypen nochmals (fortgesetzt, kaskadiert) spezialisiert / generalisiert werden.

Die visuelle Darstellung von Spezialisierungen und Generalisierungen ist im ursprünglichen ERM-Diagramm nicht vorgesehen, wird aber in Erweiterungen wie z.B. dem SERM verwendet.

Aggregation und Zerlegung mittels is-part-of-Beziehung

Werden mehrere Einzelobjekte (z.B. Person und Hotel) zu einem eigenständigen Einzelobjekt (z.B. Reservierung) zusammengefasst, dann spricht man von Aggregation. Dabei wird das übergeordnet eigenständige Ganze Aggregat genannt; die Teile, aus denen es sich zusammensetzt, heißen Komponenten. Aggregat und Komponenten werden als Entitätstyp deklariert.

Bei Aggregation/Zerlegung wird zwischen Rollen- und Mengenaggregation unterschieden:

Eine Rollenaggregation liegt vor, wenn es mehrere rollenspezifische Komponenten gibt, diese zu einem Aggregat zusammengefasst werden und es sich um eine 1:c-Beziehung handelt.

Beispiel zur is-part-of-Beziehung:

Fußballmannschaft is-part-of Fußballspiel und Spielort is-part-of Fußballspiel

und in anderer Leserichtung:

Fußballspiel besteht-aus Fußballmannschaft und Spielort.

Eine Mengenaggregation liegt vor, wenn das Aggregat durch Zusammenfassung von Einzelobjekten aus genau einer Komponente entsteht. Hier liegt eine 1:cN-Beziehung vor.

Beispiel zur Mengenaggregation:

Fußballspieler is-part-of Fußballmannschaft

und in anderer Leserichtung:

Fußballmannschaft besteht-aus (mehreren, N) Fußballspielern.

Inhalte des ER-Modells

ER-Diagramme

Die grafische Darstellung von Entitätstypen und Beziehungstypen wird Entity-Relationship-Diagramm (ERD) oder ER-Diagramm genannt. Dies sind Übersichten oder Grafiken mit – je nach Modellgröße – häufig zwischen 10 und 40 Entitäten. Durch die Darstellung all ihrer Beziehungen kann ein komplex erscheinendes, netzartiges Gebilde entstehen. Bei sehr großen Modellen werden aus Gründen der Übersichtlichkeit i.d.R. Teilmodelle (Ausschnitte aus dem Gesamtmodell) grafisch dargestellt. Umgangssprachlich werden ERDs z.T. vereinfachend „Datenmodell“ genannt; im weiteren Sinn versteht man aber hierunter auch die textlichen Beschreibungen.

Notationsformen in ER-Diagrammen:

ERD in unterschiedlichen Notationen

Es sind unterschiedliche Darstellungsformen in Gebrauch. Für den Entitätstyp wird meistens ein Rechteck verwendet, der Beziehungstyp meistens in Form einer Verbindungslinie mit besonderen Linienenden oder Beschriftungen, die die Kardinalitäten des Beziehungstyps darstellen.

Es gibt heute eine Vielzahl unterschiedlicher Notationen, die sich unter anderem in Klarheit, Umfang der grafischen Sprache, Unterstützung durch Standards und Werkzeuge unterscheiden. Im Folgenden finden sich einige wichtige Beispiele, die vor allem deutlich machen, dass bei allen grafischen Unterschieden die Kernaussagen der ER-Diagramme nahezu identisch sind.

Von besonderer − zum Teil historischer − Bedeutung sind unter anderem:

Alle nebenstehenden Notationen drücken auf ihre Art den folgenden Sachverhalt aus:

Die (min, max)-Notation unterscheidet sich grundlegend von den anderen Notationsformen im Hinblick auf die Bestimmung der Kardinalität und die Position, an der die Häufigkeitsangabe im ER-Diagramm vorgenommen wird. Bei allen anderen Notationen wird die Kardinalität eines Beziehungstyps dadurch bestimmt, dass für eine Entität des einen Entitätstyps nach der Anzahl der möglichen beteiligten Entitäten des anderen Entitätstyps gefragt wird. Bei der Min-Max-Notation hingegen ist die Kardinalität anders definiert. Hierbei wird für jeden der an einem Beziehungstyp beteiligten Entitätstyp nach der kleinst- und größtmöglichen Anzahl der Beziehungen gefragt, an denen eine Entität des jeweiligen Entitätstyps beteiligt ist. Das jeweilige Min-Max-Ergebnis wird bei dem Entitätstyp notiert, für den die Frage gestellt wurde.

Der zahlenmäßige Unterschied zwischen Min-Max-Notation und allen anderen Notationen tritt erst bei ternären und höhergradigen Beziehungstypen hervor. Bei binären Beziehungstypen ist der Unterschied lediglich in einer Vertauschung der Kardinalitätsangaben ersichtlich.

Kardinalitätsnotationen mit n ohne Min-Max-Angabe bergen ein semantisches Defizit. Denn ihnen fehlt die Angabe, ob der Wert n die 0 einschließt oder nicht, die Beziehung also optional auftreten kann. Ob z.B. bei einer 1:n-„leitet“-Beziehung zwischen Mitarbeiter und Projekt ein Projekt, wenn auch nur temporär, ohne Leitungs-Mitarbeiter sein darf, bleibt offen – und muss explizit verbal definiert werden.

Beschreibung der Modellkomponenten

Während das ER-Diagramm die im Kontext relevanten Entitäten und ihre Beziehungen (auf der Typ-Ebene) zeigt, werden Details über jeweils eigene Beschreibungen festgehalten. Die Dokumentation dient dem Zweck, die erarbeiteten Sachverhalte einheitlich und klar verstehen und kommunizieren zu können (einheitliche Begriffe!) und für die nachfolgenden Projektphasen der Implementierung die aus konzeptioneller Sicht möglichen Angaben bereitzustellen.

Beispiele für mögliche Inhalte:

Konkret werden die Inhalte durch eingesetzte Modellierungswerkzeuge oder auch organisationsspezifisch (z.B. über Dokumenten-Templates) festgelegt. Falls im ER-Modell Objekte vorkommen, die in der Organisation bereits existieren, werden diese üblicherweise in der schon vorhandenen Form verwendet (Kopien, …). Umgekehrt gehen neue Objekte aus dem ERM nach Projektende in das zentrale Datenmodell des Unternehmens ein.

Einsatz des ERM beim Datenbankdesign

Das ER-Modell wird häufig im Zusammenhang mit dem Design von Datenbanken genutzt. Hierbei wird, das semantische ERM erweiternd oder dieses als Copy-Basis nutzend, ein neues ER-Modell erzeugt und dieses so erweitert, dass es die Grundlage für die Implementierung der Datenbank bildet. Die Umsetzung der in der Realwelt erkannten (und modellierten) Datensachverhalte in ein Datenbankschema erfolgt dabei in mehreren Schritten:

Diese Schritte lassen sich in einem ER-Modell nach den oben gezeigten Beispielen darstellen.

Weiter sind folgende Schritte notwendig, deren Ergebnis häufig jedoch nicht grafisch dargestellt, sondern nur als beschreibender Text ergänzt wird:

Abhängig von den verwendeten Modellierungswerkzeugen – und Vorgaben zur Projektmethodik – muss nicht immer zwischen ERM und Datenbankmodell unterschieden werden. Dies kann z.B. bei kleinen Datenbankprojekten oder bei Datenbankaufgaben der Fall sein, wo das Datenbankdesign unter Nutzung von Endbenutzer-Datenbanken (z.B. Microsoft Access) erstellt wird und die Dokumentation inkl. ERD über Funktionen desselben Systems unterstützt wird.

Auch ist es (werkzeugabhängig) möglich, Modellinhalte zur Konzeption der Datenbank in ein anderes Werkzeug zu überführen und dort weiter zu bearbeiten. Besonders in diesem Fall sollte für die Konsistenz der beiden Entwurfsebenen gesorgt werden.

Überführung in ein relationales Modell

Die Überführung eines Entity-Relationship-Modells in das Relationen-Modell basiert im Wesentlichen auf den folgenden Abbildungen:

Die genaue Überführung, die automatisiert werden kann, erfolgt in 7 Schritten:

  1. Starke Entitätstypen: Für jeden starken Entitätstyp wird eine Relation R mit den Attributen R = \lbrace a_1, a_2, \ldots, a_n\rbrace \cup {k} mit k als Primärschlüssel und a_{1},a_{2},\ldots ,a_{n} als Attribute der Entität erstellt.
  2. Schwache Entitätstypen: Für jeden schwachen Entitätstyp wird eine Relation R erstellt mit den Attributen R = \lbrace a_1, a_2, \ldots, a_n\rbrace \cup \lbrace k\rbrace mit dem Fremdschlüssel k sowie dem Primärschlüssel \lbrace k\rbrace \cup \lbrace a_{x}\rbrace , wobei \lbrace a_{x}\rbrace den schwachen Entitätstyp und k den starken Entitätstyp identifizieren.
  3. 1:1-Beziehungstypen: Für einen 1:1-Beziehungstyp der Entitätstypen T, S wird eine der beiden Relationen um den Fremdschlüssel für die jeweils andere Relation erweitert.
  4. 1:N-Beziehungstypen: Für den 1:N-Beziehungstyp der Entitätstypen T, S wird die mit der Kardinalität N (bzw. 1 in min-max-Notation) eingehende Relation T um den Fremdschlüssel der Relation S erweitert.
  5. N:M-Beziehungstypen: Für jeden N:M-Beziehungstyp wird eine neue Relation R mit den Attributen R = \lbrace a_1, a_2,\ldots, a_n\rbrace \cup \lbrace k_T\rbrace \cup \lbrace k_S \rbrace mit \lbrace a_1, a_2,\ldots, a_n\rbrace für die Attribute der Beziehung sowie k_{T} bzw. k_{S} für die Primärschlüssel der beteiligten Relationen erstellt.
  6. Mehrwertige Attribute: Für jedes mehrwertige Attribut in T wird eine Relation R mit den Attributen R=\lbrace k\rbrace \cup \lbrace a_{x}\rbrace , mit \lbrace a_{x}\rbrace als mehrwertiges Attribut und k als Fremdschlüssel auf T erstellt.
  7. n-äre Beziehungstypen: Für jeden Beziehungstyp mit einem Grad n>2 wird eine Relation R erstellt mit den Attributen R = \lbrace k_1, k_2, \ldots, k_n \rbrace \cup \lbrace a_1, a_2, \ldots a_m\rbrace mit  \lbrace k_1, k_2, \ldots, k_n \rbrace als Fremdschlüssel auf die eingehenden Entitätstypen sowie \lbrace a_1, a_2, \ldots a_m \rbrace als Attribute des Beziehungstyps. Wenn alle beteiligten Entitytypen mit Kardinalität >1 eingehen, so ist der Primärschlüssel die Menge aller Fremdschlüssel. In allen anderen Fällen umfasst der Primärschlüssel n-1 Fremdschlüssel, wobei die Fremdschlüssel zu Entitytypen mit Kardinalität >1 in jedem Fall im Primärschlüssel enthalten sein müssen.
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Basierend auf einem Artikel in: Extern Wikipedia.de
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Datum der letzten Änderung: Jena, den: 09.04. 2023