Datenbanken: Grundlagen und Entwurf

Veikko Krypczyk und Christopher Ezell

Datenbanken –

Grundlagen und Entwurf

ISBN: 978-3-86802-403-6

© 2012 entwickler.press

Ein Imprint der Software & Support Media GmbH

1 Grundlagen des Datenbankentwurfs, ER-Modell, Normalisierung

von Dr. Veikko Krypczyk

Ein Datenbanksystem ist Bestandteil fast jeder betriebswirtschaftlichen Anwendung. Für die Konzeption dieser Anwendungen ist es notwendig, über ausreichende Kenntnisse im Entwurf von Datenbanken zu verfügen. Die Vermittlung der Grundlagen erfolgte meist im Studium oder in der Ausbildung und wurde vielleicht durch Seminare und Kurse aufgefrischt. Der Gesamtzusammenhang kann dabei leicht verloren gehen. Stichworte sind: relationale Datenbank, Normalisierung, ER-Modell und SQL.

Bei der Entwicklung von Software ist meist auch ein Datenbanksystem zu integrieren. Dabei kann im Idealfall auf eine bestehende Datenbank zurückgegriffen werden und es ist nur die Anbindung zu dieser zu realisieren. Andererseits kann es auch zum Auftragsumfang gehören, die Datenbank vom ersten Schritt an aufzubauen. In beiden Fällen sind Kenntnisse im Datenbankdesign notwendig. Wie so oft lautet das Motto, nicht unmittelbar mit dem Anlegen der Tabellen zu beginnen, sondern erst mal in Ruhe mit Bleistift und Papier ein Konzept zu entwerfen (wer es lieber am Rechner machen will, das geht natürlich auch). Wir versuchen, Ihnen in den folgenden vier Kapiteln das notwendige Handwerkszeug zu vermitteln. Für den Neueinsteiger ist es ein guter Leitfaden, um sich das Wissen anzueignen, für den erfahrenen Entwickler die Chance, die eine oder andere Lücke zu schließen. Beginnen wir mit einem Überblick über die Phasen der Datenbankentwicklung.

Phasen der Datenbankentwicklung

Der Aufbau einer Datenbank gelingt nicht in einem Schritt. Dazu müssen mehrere Phasen durchlaufen werden (Abb. 1.1):

Externe Phase: Ermittlung der Informationsstruktur: Die Datenbank soll einen Ausschnitt aus der realen Welt (auch als „Miniwelt" bezeichnet) im Rechner abbilden. Diese Abbildung erfolgt durch die Beschreibung der Daten. Dazu ist der Informationsbedarf der Benutzer zu ermitteln und zu strukturieren. Das Ergebnis dieses ersten Schrittes – auch als Spezifikations- und Anforderungsanalyse bezeichnet – ist eine informelle Beschreibung des Fachproblems.

Konzeptionelle Phase: Aufstellung des semantischen Modells: Ziel des konzeptionellen Entwurfs ist die formalisierte Beschreibung des betrachteten Sachverhalts. Es existieren verschiedene Ansätze zur Erzeugung einer solchen Gesamtsicht. Das bekannteste Modell ist das so genannte Entity Relationship Model (ER-Modell). Eine Erläuterung dieses ER-Modells folgt später. Das Ergebnis dieses Schrittes ist das Fachkonzept der Datenbank.

Logische Phase: Erstellung des logischen Datenmodells: Ziel ist die Übertragung des semantischen Datenmodells in ein logisches Datenmodell, z. B. in ein relationales Datenmodell (Tabellenform). Diese Phase umfasst zwei Schritte: Im ersten Schritt muss eine Transformation des konzeptionellen Schemas (ER-Modell) in das Datenbankschema erfolgen. Dieser Schritt ist mithilfe von Software automatisierbar. Im zweiten Schritt erfolgt eine Optimierung des relationalen Schemas, z. B. die Durchführung einer Normalisierung der Tabellenstruktur (Abschnitt: „Optimierung: Normalisierung des Datenmodells").

Physische Phase: Implementierung der Datenbank: Am Ende dieser Phase sollte die leere Datenbank existieren. Dazu sollte das logische Modell unter Verwendung einer Datendefinitionssprache (z. B. SQL) in ein konkretes Datenbankschema übersetzt werden. Es müssen Datentypen, Wertebereiche, Relationen und Sichten festgelegt werden.

Abbildung 1.1: Phasen des Datenbankentwurfs

Exkurs: Auf den Typ kommt es an – (Standard-)Datentypen

Für jedes Attribut einer Tabelle ist der Datentyp zu spezifizieren. Die verfügbaren Datentypen unterscheiden sich zwischen den einzelnen Datenbanken. Daher kann eine vollständige Kompatibilität nicht gewährleistet werden. Dieses ist insbesondere bei einem Wechsel der Datenbank zu beachten. Es ist sicherzustellen, dass der Import von externen Daten nicht zu Datenverlust bzw. Fehlern in den Daten führt. Besonders aufmerksam ist der Datentransfer bei „nicht standardisierten" Datentypen, um z. B. Datumswerten nachzuvollziehen. Tabelle 1 gibt einen Überblick über wichtige Datentypen, die eigentlich in jeder Datenbank verfügbar sind.