2.1 Überall Datenbanken

Noch nie hatten Datenbanken eine so große Bedeutung wie in unserer Zeit. Nicht nur, dass unternehmensintern die Geschäftstätigkeit in der Regel digital unterstützt wird (mit entsprechenden Datenbeständen) und dass die geschäftlichen Interaktionen zwischen Unternehmen und von Unternehmen zu ihren Kunden in immer größerem Umfang auf digitaler Basis und damit auf der Basis digitaler Datenbestände abgewickelt werden (im Rahmen des E-Business), es werden auch immer mehr große Datenbestände in Wirtschaft und Gesellschaft in digitaler Form – und das heißt im Regelfall in Datenbanken – zur Verfügung gestellt.

Und diese Entwicklung geht weiter. Es gibt ernstzunehmende Schätzungen, die davon ausgehen, dass die nahe Zukunft einen großen Anteil der Geschäftstätigkeit im E-Business sehen wird. Und das bedeutet dann eben Datenbestände für die angebotenen Produkte oder Leistungen und immense Datenbestände für die Geschäftstätigkeit.

Und wie soll das prognostizierte „Evernet“, das „Internet der Dinge“, bei dem sich die Waschmaschine mit dem zu waschenden Pullover darüber „unterhält“, ob 30 Grad oder vielleicht doch besser nur 20 Grad die richtige Temperatur ist, funktionieren ohne Datenbestände auf allen Ebenen.

Datenbanken sind also von großer Bedeutung und damit ist es ihr korrekter Aufbau genauso. Datenmodellierung und Datenbankentwurf sind eine Schlüsselkompetenz für heutige und für die zukünftigen informationsverwaltenden und –verarbeitenden Systeme.

2.2 Ziel des Buches

Ziel dieses Buches ist eine umfassende Darstellung der aktuellen Ansätze zu Datenmodellierung und Datenbankentwurf. Deshalb werden hier nicht nur der relationale Datenbankentwurf und die objektorientierte und die Entity-Relationship – Modellierung (ERM) betrachtet, sondern auch die strukturierte ERM (SERM) und die SAP-SERM, die in der Praxis große Bedeutung erlangt haben. Dies allein adelt sie schon und verlangt nach Beschäftigung, darüber hinaus geben sie aber auch noch der übrigen Datenmodellierung wichtige Hinweise auf Schwachstellen und Verbesserungsmöglichkeiten.

Das Buch wendet sich an alle, die Datenbanken entwerfen und einrichten dürfen(!).

2.3 Lesehinweis

Die folgende Abbildung zeigt es auf: Die großen Kapitel 3, 4 und 7 können unabhängig von den anderen gelesen werden. Mit einer einzigen Ausnahme: Kapitel 2 sollte vor allen anderen gelesen werden. Hier sind Konzepte und Begriffe zusammengefasst, die für alle Varianten heutiger Datenmodellierung wichtig sind. Für das Kapitel zur SERM gilt, dass zuerst ein Verständnis er ER-Modellierung gewonnen werden muss, für SAP-SERM sollte zuvor SERM verstanden worden sein.

Das Buch beschreibt damit alle wesentlichen Theorieansätze zur Datenmodellierung. Es beschreibt aber auch recht fundiert, wie diese Datenmodelle dann mit Hilfe der relationalen Datenbanktheorie (bzw. bei der Anwendungsentwicklung mit Hilfe der objektorientierten Theorie) für den konkreten Datenbankentwurf genutzt werden.

Daten­­modellierung und
Datenbank­entwurf

Das Stichwortverzeichnis wurde bewusst ausführlich gehalten, um die gezielte Suche zu erleichtern. An einige Stellen wird im Text auch ausdrücklich mit Hilfe eines Pfeils darauf verwiesen (z.B. so: -> entity).

Stichwort­verzeichnis

2.4 Überblick durch Typographie

Es gibt in der Datenmodellierung grob gesagt einen Ausgangspunkt und drei Modellebenen. Der Ausgangspunkt ist der zu modellierende Weltausschnitt / Anwendungsbereich. Die Modellebenen sind die Ebene der Attribute, die Ebene der „kleinsten“ Elemente im jeweiligen Ansatz (Relationen, Entitätstypen, Klassen) und die Ebene des Datenmodells. Um hier im Text die Übersichtlichkeit zu erhöhen wird folgende typographische Festlegung getroffen:

• ßert und in Arial gesetzt: Vorlesungsbetrieb.
• Datenmodelle sind ebenfalls in Arial und in Kapitälchen gesetzt: Markt für Datenbanksysteme
• Relationen, Entitätstypen, Beziehungstypen, Klassen sind in Arial und in Großbuchstaben gesetzt: Angestellte
• padding-right:11.35pt; padding-bottom:7.1pt;padding-left:11.35pt'>

  Bezeichnung der aggregierten Ebene

Für die erste aggregierte Ebene (Relationen, Entitätstypen, Klassen) wird bei der Bezeichnung immer die Mehrzahl genommen. Also Rechnungsköpfe statt Rechnungskopf, Vorlesungen statt Vorlesung, Datenbanksysteme statt Datenbanksystem. Für die in den Beispielen oft benutzten Personal Computer gilt: als Klassenbezeichnung wird PC verwendet, ansonsten (im Text) für die Mehrzahl „PCs“.

Letztendlich stellt Datenmodellierung eines der Gebiete dar, das man nur durch Übung lernt. Viele Jahre Lehrtätigkeit in diesem Bereich an Universitäten, Fachhochschulen, Berufsakademien und in Unternehmen erweckten in mir sogar den Eindruck, dass es hier Wissensbereiche und Methoden gibt, die man textlich und verbal gar nicht vermitteln kann, sondern die im Kopf des Lernenden im Rahmen der Übungen erworben werden müssen. Deshalb werden hier zahlreiche Übungsaufgaben angegeben, noch mehr plane ich, auf meinen Web-Seiten zu platzieren (www.staud.info).

Nur Übung macht den Meister