Was ist ein Entity-Relationship-Diagramm?

Geschäftsanalysten und Datenbankingenieure verwenden ER-Diagramme als Tools für die Datenmodellierung, um den Umfang der Datenbanken zu beurteilen, die ihre Unternehmen benötigen, und dann zu planen, wie die Daten gespeichert werden. 

ERDs informieren den Softwareentwicklungs-Teil eines Datenbankprojekts, indem sie die Anforderungen an die Architektur des Informationssystems und die Datenbankstruktur festlegen. Im Drei-Schema-Ansatz der Softwareentwicklung für Datenbankmanagementsysteme (DBMS) ist das ERD die konzeptionelle Ebene. 

Datenintegration ist ein komplexer Datenentwicklungsprozess, der aus vielen beweglichen Teilen besteht. Ein ERD kann Dateningenieuren dabei helfen, das Gesamtsystem zu konzipieren und das Fehlerpotenzial zu reduzieren. 

Der Vergleich bestehender Datenbanken mit einem ERD kann Fehltritte beim Datenbankdesign aufdecken, die Probleme verursachen könnten. Komplexe Datenbanken mit zahlreichen Tabellen erfordern umfangreiche SQL-Kenntnisse für den Debugging-Prozess. Ein ERD fasst die Datenbank zusammen, damit die Ingenieure potenzielle Fehler schnell identifizieren können. 

Bei Projekten zur Neugestaltung von Geschäftsprozessen (Business Process Reengineering, BPR) kann es hilfreich sein, sich einen Überblick über alle Daten in den Informationssystemen eines Unternehmens zu verschaffen. ERDs werden verwendet, um neuere, effizientere Datenarchitekturlösungen zu entwerfen, die die anderen Phasen des BPR-Prozesses erleichtern.

Entitätstypen sind eine Categories von Entitäten. Wenn Entitäten Substantiven ähneln, dann sind Entitätstypen Kategorien von Substantiven: Lebensmittel, Sport und Länder. Die einzelnen Entitäten innerhalb eines Entitätstyps werden als Instanzen bezeichnet. Innerhalb des Entitätstyps Gemüse könnten sich beispielsweise die Instanzen Brokkoli, Karotte und Spargel befinden.

Entitäten werden entweder als stark oder schwach klassifiziert. Starke Entitäten enthalten genügend identifizierende Informationen in ihren Attributen, sodass keine weiteren Erläuterungen erforderlich sind. Schwache Entitäten hingegen existieren nur als Ergebnis oder Konsequenz einer anderen Entität. Die starke Entität, die einer bestimmten schwachen Entität zugeordnet ist, wird als übergeordnete oder Besitzerentität bezeichnet.

Stellen Sie sich eine Datenbank vor, die Kundenbestellungen in einem E-Commerce-Unternehmen modelliert. Jede Bestellung ist eine starke Entität, da sie basierend auf dem Käufer, der Uhrzeit und dem Datum als eindeutige Instanz definiert werden kann. Die Posten innerhalb jeder Bestellung sind jedoch schwache Entitäten. Sie haben nur im Kontext ihrer jeweiligen Bestellungen eine Bedeutung. Diese Abhängigkeit wird als Existenzabhängigkeit oder Teilnahmebeschränkung bezeichnet.

Starke Entitäten werden als ausgefüllte Rechtecke dargestellt, während ERDs schwache Entitäten als doppeltes Rechteck darstellen.

Eine assoziative Entität verbindet die Instanzen zwischen zwei Entitätssätzen und verfügt über eigene Attribute, die weitere Informationen über diese Beziehung bereitstellen. In einem ERD, das von einer Universität verwendet wird, haben die Entitätssätze Studenten und Professoren viele Verbindungen zueinander. Die assoziative Entität, die die beiden verbindet, würde zeigen, welche Studenten Kurse belegen, die von welchen Professoren unterrichtet werden.

Relationale Datenbanken verwenden assoziative Entitäten, um Verbindungstabellen zu informieren, die Felder aus mehreren anderen Datenbanktabellen kombinieren. In ER-Diagrammen werden assoziative Entitäten als Raute innerhalb eines Rechtecks dargestellt.

• Einfache Attribute können nicht vereinfacht oder in weitere Attribute aufgeteilt werden. Eine Postleitzahl ist ein Beispiel für ein einfaches Attribut.

• Zusammengesetzte Attribute werden aus anderen Attributen kompiliert, die einfach sein können oder auch nicht. Eine Adresse ist ein zusammengesetztes Attribut, das eine Hausnummer, einen Straßennamen, eine Postleitzahl, einen Ort und andere identifizierende Informationen enthält.

• Abgeleitete Attribute werden auf der Grundlage anderer Attribute berechnet. Der Wert des Gehaltsschecks eines Mitarbeiters ergibt sich aus den geleisteten Arbeitsstunden, der Dauer der Gehaltsperiode und dem Lohn. ERDs stellen abgeleitete Attribute als gestrichelte Ovale dar.

• Mehrwertige Attribute können mehr als einen Wert pro Datensatz haben, ein Einzelwertattribut hingegen nicht.

Entitätsschlüssel sind die Attribute, die jede Entität in einem Datensatz eindeutig definieren. Jedes Attribut kann als Schlüssel bestimmt werden, vorausgesetzt, es erfüllt diese Rolle. In einem Personen-Entitätssatz kann ein geeignetes Schlüsselattribut z. B. eine nationale Ausweisnummer sein. Umgekehrt würden Nachnamen in diesem Zusammenhang nicht als Schlüsselattribut funktionieren, da mehr als eine Person denselben Nachnamen haben kann. 

• Superschlüssel: Ein oder mehrere Attribute, die eine Entität innerhalb eines Entitätssatzes eindeutig definieren können.

• Kandidatenschlüssel: Der einfachste mögliche Superschlüssel – kein Attribut innerhalb eines Kandidatenschlüssels kann selbst ein Superschlüssel sein. Kandidatenschlüssel können aus einem oder mehreren Attributen bestehen, wenn es sich nicht bei jedem Attribut um einen Superschlüssel handelt. 

• Primärschlüssel: Der Kandidatenschlüssel wird gewählt, um einen Entitätssatz eindeutig zu definieren. Da der Primärschlüssel das ist, was jede Entität unterscheidet, dürfen keine zwei Einträge in einer Datenbank denselben Primärschlüsselwert haben. In einem ER-Diagramm wird der Primärschlüssel jeder Entität unterstrichen. Jede Entität, die einen Primärschlüssel enthält, wird als starke Entität betrachtet. 

• Fremdschlüssel: Ein Attribut, das die Beziehung einer Entität zu einer anderen identifiziert. Schwache Entitäten sind auf Fremdschlüssel angewiesen, um sie als starke Entitäten zu definieren. Beispielsweise würde die schwache Entität „Bankkonto“ einen Fremdschlüssel benötigen, der sie mit der entsprechenden Bank verknüpft. 

Die Kardinalität ist die Eigenschaft einer Beziehung, die die Anzahl der Instanzen in einer Entität definiert, die sich auf die Instanzen einer anderen Entität beziehen.

• Eins-zu-eins-Beziehungen (1:1) bedeuten, dass ein Datensatz in einer einzelnen Entität nur von einem einzelnen Datensatz in der anderen Entität referenziert werden kann. Die Beziehung zwischen den Universitäten und den Präsidenten der Entitäten ist eine Eins-zu-eins-Beziehung, da jede Universität nur einen Präsidenten hat. Umgekehrt ist jeder Präsident für genau eine Universität verantwortlich.

• Eins-zu-viele-Beziehungen (1:M) beschreiben Situationen, in denen jeder Datensatz in einer Entität sich auf mehrere Datensätze in einer anderen Entität bezieht. Es besteht eine Eins-zu-viele-Beziehung zwischen den Entitäten Universitäten und Fachbereiche. Eine Universität kann mehrere Fachbereiche haben, aber jeder Fachbereich ist Teil nur einer Universität.

• Viele-zu-viele-Beziehungen (M:M) zeigen, dass ein oder mehrere Datensätze innerhalb beider Entitäten verbunden werden können. Die Entitäten Studenten und Professoren haben eine Viele-zu-viele-Beziehung, denn genau wie ein Professor einen Kurs mit vielen Studenten unterrichtet, kann sich jeder Student auch für Kurse mit anderen Professoren einschreiben.

ERDs stellen die Kardinalität durch Variationen in den Verbindungslinien zwischen Entitäten dar. Wie die Kardinalität dargestellt wird, hängt von der Art des verwendeten ERD ab.