wbuch

3.1 Weltausschnitt / Aufgabenstellung

Es geht um die Produkte eines Verlages, der Wörterbücher (z.B. Deutsch nach Englisch), digital oder auch gedruckt, herstellt und verkauft und der seit einiger Zeit auch Übersetzungsprogramme anbietet. Seine Produkte sollen in einer Datenbank verwaltet werden. Einige Attribute sind schon angeführt. Zu erfassen ist folgendes:

• Alle Wörterbücher und Volltextübersetzer (vgl. unten) mit den Sprachen, die abgedeckt sind (z.B. Deutsch nach Englisch und Englisch nach Deutsch, Deutsch nach Französisch und Französisch nach Deutsch), …). Es ist grundsätzlich möglich, dass ein Wörterbuch auch nur eine Richtung abdeckt.
• Für jedes gedruckte Wörterbuch wird auch festgehalten, wieviele Einträge es hat (Einträge), für welche Zielgruppe es gedacht ist (Schüler, Studierende, „Anwender“, „Profi-Anwender“, Übersetzer) (Zielgruppe), wann es auf den Markt gebracht wurde (ErschDatum), wieviele Seiten es hat (AnzSeiten).
• Für jedes digitale Wörterbuch wird auch festgehalten, wann es auf den Markt gebracht wurde (ErschDatum), welche Bezeichnung (SWBez) die aktuelle Software hat (z.B. Professional English 7.0), wieviele Einträge es hat (Einträge) und für welche Zielgruppe es gedacht ist (Schüler, Studierende, „Anwender“, „Profi-Anwender“, Übersetzer) (Zielgruppe).
• Für jeden „Volltextübersetzer“ (Programm zur automatischen Übersetzung) wird auch festgehalten, welche Sprachen abgedeckt sind, wieviele Einträge das Systemlexikon hat (Einträge), für welche Zielgruppe das Produkt gedacht ist und wann es auf den Markt gebracht wurde. Festgehalten wird außerdem, ob das Systemlexikon durch den Anwender erweiterbar ist (Erweiterbarkeit) und ob man den Käufern anbietet, es durch Internetzugriffe regelmäßig aktualisieren zu lassen. Falls ja, wie lange dies möglich ist (AktJahre), z.B. 5 Jahre ab Kauf. Falls ein Produkt mit der Möglichkeit der Internetaktualisierung nicht mehr angeboten wird, wird dies auch festgehalten (RunterVomMarkt).
• Die Volltextübersetzer beruhen jeweils auf einem Übersetzungsprogramm. Es kann sein, dass ein Volltextübersetzer mit verschiedenen Programmen angeboten wird (z.B. Zielgruppenspezifisch). Natürlich dient ein Programm u.U. vielen Volltextübersetzern (z.B. Deutsch nach Englisch, Französisch nach Deutsch). Für diese Programme wird festgehalten, welche Dokumentarten (DokArten) sie auswerten können (Word, PDF, Bildformate, usw.) und ob es möglich ist, die Programmleistung in Textprogramme zu integrieren (Integrierbarkeit).
• Die Programme für die digitalen Wörterbücher werden nicht erfasst.
• Für die Programme der Volltextübersetzer werden außerdem die Softwarehäuser, die an der Erstellung mitgearbeitet haben, mit ihrer Anschrift (nur die Zentrale) festgehalten. Es wird auch die zentrale E-Mail-Adresse erfasst. Es kommt durchaus vor, dass ein Programm von mehreren Softwarehäusern erstellt wird.
  Festgehalten wird auch, wann die Zusammenarbeit mit dem Softwarehaus bzgl. eines Programmes begann (Beginn) und – gegebenenfalls – wann sie endete (Ende). Diese Angaben sind natürlich i.d.R. je nach Produkt, bei dem zusammengearbeitet wurde, unterschiedlich.

Für alle digitalen Produkte (Wörterbücher/Systemlexikon usw. + Programme) werden außerdem die Systemvoraussetzungen festgehalten. Welche minimale Hardwareanforderung (Hardware) gegeben ist (anhand des Prozessors, z.B. „Pentium IV oder vergleichbar“), wieviel Arbeitsspeicher sie benötigen (ArbSpeich), wieviel freier Plattenspeicher (PlattSpeich) nötig ist (in MB) und welche Betriebssystemversion (BS) genutzt werden kann (Windows XP, Windows 2000, Windows Vista). Dies sind in der Regel mehrere.

Beachten Sie, dass „Adresse“ kein Attribut ist.

3.2 Lösungsschritte

Hier wird nun obiger Text Schritt für Schritt bearbeitet und das Datenmodell erarbeitet.

Es geht um die Produkte eines Verlages, der Wörterbücher (z.B. von Deutsch nach Englisch), digital oder auch gedruckt, herstellt und verkauft und der seit einiger Zeit auch Übersetzungsprogramme anbietet. Seine Produkte sollen in einer Datenbank verwaltet werden. Einige Attribute sind schon angeführt. Zu erfassen ist folgendes:

- Alle Wörterbücher und Volltextübersetzer (vgl. unten) mit den Sprachen, die abgedeckt sind (z.B. deutsch nach englisch und englisch nach deutsch, deutsch nach französisch und französisch nach deutsch), …). Es ist grundsätzlich möglich, dass ein Wörterbuch auch nur eine Richtung abdeckt.

Hier sind zwei Tatsachen ableitbar. Erstens, dass es wohl Wörterbücher und Volltextübersetzer als solche gibt – und zwar wahrscheinlich als „Spitze“ einer Generalisierungshierarchie. Nennen wir sie Produkte und geben ihnen den Schlüssel ProdNr. Zweites, dass die abgedeckten Sprachen zu erfassen sind, und zwar als mehrwertige Attribute an diesem Entitätstyp:

- Für jedes gedruckte Wörterbuch wird auch festgehalten, wieviele Einträge es hat (Einträge), für welche Zielgruppe es gedacht ist (Schüler, Studierende, „Anwender“, „Profi-Anwender“, Übersetzer) (Zielgruppe), wann es auf den Markt gebracht wurde (ErschDatum), wieviele Seiten es hat (AnzSeiten).

Hier wird eine erste Spezialisierung deutlich: Gedruckte Wörterbücher. Sie werden Buch_WöBü genannt und haben (erstmal) die angeführten Attribute.

- Für jedes digitale Wörterbuch wird auch festgehalten, wann es auf den Markt gebracht wurde (ErschDatum), welche Bezeichnung (SWBez) die aktuelle Software hat (z.B. Professional English 7.0), wieviele Einträge es hat (Einträge) und für welche Zielgruppe es gedacht ist (Schüler, Studierende, „Anwender“, „Profi-Anwender“, Übersetzer) (Zielgruppe).

Damit ist die zweite Spezialisierung klar: digitale Wörterbücher. Diese Relation wird Digitale_WöBü genannt. Da hier zum Teil dieselben Attribute wie in Buch-WöBü auftauchen, gibt es also Attribute, die der Generalisierung zuzuordnen sind: Einträge, ErschDatum und Zielgruppe. Konkret ergibt sich damit insgesamt aus obigem:

Es kann vermutet werden, dass die Generalisierung / Spezialisierung noch weitergeführt wird, deshalb legen wir eine Tabelle mit den zugehörigen Entitätstypen und Attributen an.

So die erste Fassung der Matrix – noch völlig ungeordnet.

- Für jeden „Volltextübersetzer“ (Programm zur automatischen Übersetzung) wird auch festgehalten, welche Sprachen abgedeckt sind, wieviele Einträge das Systemlexikon hat (Einträge), für welche Zielgruppe das Produkt gedacht ist und wann es auf den Markt gebracht wurde. Festgehalten wird außerdem, ob das Systemlexikon durch den Anwender erweiterbar ist (Erweiterbarkeit) und ob man den Käufern anbietet, es durch Internetzugriffe regelmäßig aktualisieren zu lassen. Falls ja, wie lange dies möglich ist (AktJahre), z.B. 5 Jahre ab Kauf. Falls ein Produkt mit der Möglichkeit der Internetaktualisierung nicht mehr angeboten wird, wird dies auch festgehalten (RunterVomMarkt).

Obiger Spiegelstrich zeigt eine weitere Spezialisierung: Volltextübersetzer.

Ergänzen wir damit unsere Attributtabelle:

Wir wissen, dass in der ER-Modellierung eine Situation wie hier beim Entitätstyp Volltextübersetzer zu einer weiteren Spezialisierung führt, weshalb wir die Attributtabelle gleich verändern und einen weiteren Entitätstyp Volltextübersetzer_mit_Akt anlegen können:

Bereinigen wir nun noch die Tabelle, indem wir die oberste Generalisierung mit all den Attributen ausstatten, die in allen untergeordneten Spezialisierungen vorkommen und alle Attribute in Spezialisierungen streichen, die in übergeordneten Generalisierungen vorkommen, ergibt sich folgendes:

Damit wird folgende Generalisierung / Spezialisierung deutlich:

Die Zahl der Einträge, die Sprachen, die Zielgruppe und das Erscheinugnsdatum erfassen wir weiterhin bei Produkte (weil alle Spezialisierungen diese Attribute aufweisen), das Attribut SWBez bei Digitale_WÖBÜ, das AnzSeiten bei Buch_WöBü, Erweiterbarkeit bei Volltextübersetzer und AktJahre sowie RunterVomMarkt bei Volltextübersetzer_mit_Akt:

- Die Volltextübersetzer beruhen jeweils auf einem Übersetzungsprogramm. Es kann sein, dass ein Volltextübersetzer mit verschiedenen Programmen angeboten wird (z.B. Zielgruppenspezifisch). Natürlich dient ein Programm u.U. vielen Volltextübersetzern (z.B. Deutsch nach Englisch, Französisch nach Deutsch). Für diese Programme wird festgehalten, welche Dokumentarten (DokArten) sie auswerten können (Word, PDF, Bildformate, usw.) und ob es möglich ist, die Programmleistung in Textprogramme zu integrieren (Integrierbarkeit).

Hier werden nun die Übersetzungsprogramme zu einem Datenbankobjekt. Da gleich auch noch Attribute für die Programme angegeben werden, muß für sie tatsächlich ein Entitätstyp angelegt werden.

Programme können mehrere Dokumentarten auswerten, deshalb ist das Attribut DokArt mehrwertig:

Es wird auch gleich die Beziehung zwischen Übersetzungs­program­men und den Volltextübersetzern geklärt. Für diese muß ein eigener Beziehungstyp VÜ_P eingerichtet werden.

Da ein Übersetzungsprogramm vielen Volltextübersetzern dienen kann, umgekehrt aber ein bestimmter Volltextübersetzer nur ein Übersetzungsprogramm hat, werden die Min-/Max-Angaben wie folgt:

• 1:1 beim Entitätsty Vollextübersetzer
• 1:n beim Entitätstyp ÜB_Programme

- Die Programme für die digitalen Wörterbücher werden nicht erfasst.

Dies gibt den Hinweis, dass beim „Einbau“ der Programme in das Datenmodell an die digitalen Wörterbücher nicht gedacht werden muß.

Für die Programme der Volltextübersetzer werden außerdem die Softwarehäuser, die an der Erstellung mitgearbeitet haben, mit ihrer Anschrift (nur die Zentrale) festgehalten. Es wird auch die zentrale E-Mail-Adresse erfasst. Es kommt durchaus vor, dass ein Programm von mehreren Softwarehäusern erstellt wird.

Festgehalten wird auch, wann die Zusammenarbeit mit dem Softwarehaus bzgl. eines Programmes begann (Beginn) und – gegebenenfalls – wann sie endete (Ende). Diese Angaben sind natürlich i.d.R. je nach Produkt, bei dem zusammengearbeitet wurde, unterschiedlich.

Obiger Punkt führt die Softwarehäuser als Datenbankobjekte ein, hier also als Entitätstyp:

Der zweite Satz gibt den Hinweise, dass zwischen Programmen und Softwarehäusern eine n:m-Beziehung vorliegt, wenn man davon ausgeht, dass ein Softwarehaus im Zeitverlauf auch an mehreren Programmen des Verlags mitgearbeitet hat. Zusammen mit dem Hinweise auf die zu erfassenden Start- und Endtermine für die Zusammenarbeit ergibt sich folgender Entitätstyp:

Für alle digitalen Produkte (Wörterbücher/Systemlexikon usw. + Programme) werden außerdem die Systemvoraussetzungen festgehalten. Welche minimale Hardwareanforderung (Hardware) gegeben ist (anhand des Prozessors, z.B. „Pentium IV oder vergleichbar“), wieviel Arbeitsspeicher sie benötigen (ArbSpeich), wieviel freier Plattenspeicher (PlattSpeich) nötig ist (in MB) und welche Betriebssystemversion (BS) genutzt werden kann (Windows XP, Windows 2000, Windows Vista). Dies sind in der Regel mehrere.

Obiger Punkt führt über die Festlegung der Systemanforderungen neue Attribute für alle digitalen Produkte ein. Ergänzen wir zur Kläruung dieses Sachverhalts die Attributtabelle um diese Attribute:

Wie leicht zu sehen ist, wird damit eine weitere Spezialisierung von Produkte eingeführt. Sie soll digitale Produkete (Digitale_P
r) genannt werden.

Ergänzen wir sie in der Attributtabelle und streichen die Attribute dieser Generalisierung in ihren Spezialisierungen ergibt sich die folgende Tabelle.

Damit wird dann eine neue Generalisierungs- / Spezialisierungsstruktur deutlich. Der Entitätstyp Digitale_Pr wird als als Generalisierung der digitalen Wörterbücher und der Volltextübersetzer eingebaut [Anmerkung] .

Außerdem wird die Information zu den Betriebssystemversionen als mehrwertiges Attribut von Digitale_Pr angelegt. Damit ergibt sich die Generalisierungshierarchie insgesamt wie in der folgenden Abbildung.

Wie hier oben gerade zu sehen war, kann durch weitere Modellinformationen eine bestehende Generalisierung / Spezialisierung verändert werden. Dies kommt durchaus nicht selten vor.

Was die obigen Attributtabellen vielleicht auch deutlich gemacht haben ist, dass für die Bewältigung komplexer Generalisierungs- / Spezialisierungsstrukturen diese Tabellen ein hilfreiches Werkzeug sind.

Nun weiter mit den Lösungsschritten.

Beachten Sie, dass „Adresse“ kein Attribut ist.

Dies gibt den Hinweis, „Adresse“ nicht als Attribut, sondern über Einzelattribute zu modellieren, was oben schon geschehen ist.

3.3 Das gesamte ER-Modell

Fügt man die einzelnen Modellfragmente zusammen, ergibt sich folgendes Datenmodell.