Entity-Relationship-Modell

Um ein ERM zuerstellen, werden folgende Schritte durchlaufen:

1. Identifikation der relevanten Entitäten:

• Entitäten repräsentieren die Hauptobjekte oder Konzepte innerhalb des betrachteten Anwendungsbereichs. Zum Beispiel könnten in einem Universitätskontext Entitäten wie "Student", "Kurs" und "Dozent" relevant sein.
• Eine Entität ist typischerweise ein Objekt mit einer unabhängigen Existenz, das in der realen Welt oder im Informationssystem von Bedeutung ist.

2. Bestimmung der Attribute:

• Attribute beschreiben die Eigenschaften der Entitäten. Für die Entität "Student" könnten dies z.B. "Name", "Matrikelnummer" und "Geburtsdatum" sein.
• Jedes Attribut ist eine Eigenschaft oder ein Merkmal, das zur Beschreibung einer Entität verwendet wird.

3. Definition von Beziehungen:

• Beziehungen definieren die Art und Weise, wie Entitäten miteinander in Verbindung stehen. Zum Beispiel könnte es eine Beziehung "belegt" zwischen den Entitäten "Student" und "Kurs" geben, um darzustellen, dass ein Student bestimmte Kurse belegt.
• Diese Beziehungen können unterschiedliche Kardinalitäten haben, wie z.B. 1:1, 1, oder m, die beschreiben, wie viele Entitäten einer Art mit wie vielen Entitäten einer anderen Art in Beziehung stehen.

4. Erstellung eines Entity-Relationship-Diagramms (ERD):

• Ein ERD visualisiert die Entitäten, Attribute und Beziehungen in einem Diagramm, was die Übersichtlichkeit und Verständlichkeit des Modells erleichtert.
• Rechtecke repräsentieren Entitäten, Ovale stehen für Attribute und Rauten symbolisieren Beziehungen.

5. Erstellung eines semantischen Modells:

• Ein semantisches Modell geht über die bloße Struktur hinaus und versucht, die Bedeutung (Semantik) der Daten und deren Beziehungen abzubilden.
• Es stellt sicher, dass die im ERM dargestellten Entitäten und Beziehungen die reale Welt korrekt widerspiegeln, indem es die Bedeutungen und Einschränkungen genauer beschreibt.
• Dies könnte bedeuten, dass man beispielsweise zusätzliche Geschäftsregeln oder Kontextinformationen einbindet, um sicherzustellen, dass das Modell genau die reale Welt abbildet.

6. Überprüfung und Validierung:

• Beim semantische Modell wird durch Überprüfung und Validierung sichergestellt, dass es vollständig, konsistent und korrekt ist. Dabei wird überprüft, ob alle relevanten Entitäten und Beziehungen erfasst wurden und ob die modellierten Zusammenhänge logisch und korrekt sind.