3 Relationale Datenhaltung

Die relationale Datenhaltung ist ein fundamentales Konzept in der Datenverarbeitung, das auf der Strukturierung von Daten in Tabellen basiert. Diese Tabellen bestehen aus Zeilen und Spalten, wobei jede Zeile einen Datensatz repräsentiert und jede Spalte ein spezifisches Attribut oder eine Eigenschaft dieses Datensatzes darstellt. Die relationale Datenhaltung ermöglicht es, Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen herzustellen, indem sie auf gemeinsame Attribute verweisen, wodurch komplexe Abfragen und Analysen unterstützt werden.

3.1 Kernkonzepte der relationalen Datenhaltung

Tabellen (Relationen): Die grundlegende Speichereinheit in relationalen Datenbanken, die Daten in einem strukturierten Format organisiert.
Zeilen (Tupel): Repräsentieren die Datensätze in einer Tabelle. Jede Zeile enthält Daten, die zu einem spezifischen Objekt oder einer Entität gehören.
Spalten (Attribute): Definieren die Art der Daten, die in jeder Zeile einer Tabelle gespeichert werden. Jede Spalte hat einen eindeutigen Namen und einen Datentyp.
Primärschlüssel (Primary Key): Ein einzigartiges Attribut oder eine Kombination von Attributen, die jede Zeile in einer Tabelle eindeutig identifizieren.
Fremdschlüssel (Foreign Key): Ein Attribut oder eine Gruppe von Attributen in einer Tabelle, die auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle verweisen, um Beziehungen zwischen den Tabellen herzustellen.

3.2 Vorteile der relationalen Datenhaltung

Strukturierte Datenorganisation: Erlaubt eine klare Definition der Datenstruktur, was die Datenintegrität und -qualität verbessert.
Flexibilität in Abfragen: Durch die SQL-Sprache können Benutzer komplexe Abfragen ausführen, um spezifische Daten aus einer oder mehreren Tabellen zu extrahieren.
Beziehungserhaltung: Unterstützt die Definition und Aufrechterhaltung von Beziehungen zwischen verschiedenen Datenentitäten.
Skalierbarkeit und Sicherheit: Moderne relationale Datenbanksysteme bieten erweiterte Funktionen für die Skalierung, Transaktionsmanagement und Sicherheitsmaßnahmen.

3.3 Herausforderungen

Trotz ihrer weiten Verbreitung und bewährten Technologie stoßen relationale Datenbanken bei der Verarbeitung von sehr großen Datenmengen oder bei der Handhabung von unstrukturierten Daten an ihre Grenzen. Die starre Tabellenstruktur kann bei sich schnell ändernden Datenmodellen zu einer Herausforderung werden.

Die relationale Datenhaltung bildet das Rückgrat vieler Unternehmensanwendungen und ist ein kritischer Bestandteil im Datenmanagement und in analytischen Prozessen. Die Fähigkeit, relationale Datenbanken effektiv zu nutzen und zu verwalten, ist eine wesentliche Kompetenz in der IT-Branche.

3.4 Beispiel

3.4.1 Details

Entität	Attribut	Beschreibung	Schlüsseltyp
Kunde	KundeID	Eindeutige Identifikationsnummer des Kunden	Primärschlüssel
Kunde	Name	Name des Kunden
Kunde	Email	E-Mail-Adresse des Kunden
Kunde	Registrierungsdatum	Datum der Kundenregistrierung
Bestellung	BestellungID	Eindeutige Identifikationsnummer der Bestellung	Primärschlüssel
Bestellung	KundeID	Referenz auf den Kunden	Fremdschlüssel
Bestellung	Bestelldatum	Datum, an dem die Bestellung aufgegeben wurde
Bestellung	Gesamtbetrag	Gesamtbetrag der Bestellung
Produkt	ProduktID	Eindeutige Identifikationsnummer des Produkts	Primärschlüssel
Produkt	Produktname	Name des Produkts
Produkt	Preis	Preis des Produkts
Produkt	Beschreibung	Beschreibung des Produkts
Bestellposition	BestellpositionID	Eindeutige Identifikationsnummer der Bestellposition	Primärschlüssel
Bestellposition	BestellungID	Referenz auf die Bestellung	Fremdschlüssel
Bestellposition	ProduktID	Referenz auf das Produkt	Fremdschlüssel
Bestellposition	Anzahl	Anzahl der bestellten Produkte
Bestellposition	Positionsgesamtbetrag	Gesamtbetrag der Bestellposition

3.5 Gruppenaufgabe: Diskussion und Erweiterung des ER-Diagramms

3.5.1 Zielsetzung

Die Aufgabe besteht darin, das vorgegebene ER-Diagramm, das eine einfache Bestellabwicklungssystem-Datenbank darstellt, zu diskutieren, zu bewerten und durch eigene Ideen zu erweitern. Die Teilnehmer sollen das Schema in Mermaid nachmodellieren und dabei Verbesserungen sowie Erweiterungen vornehmen, um die Funktionalität des Systems zu erhöhen und die Datenstruktur effizienter zu gestalten.

3.5.2 Vorgaben

Das vorgegebene ER-Diagramm umfasst die Entitäten Kunde, Bestellung, Produkt und Bestellposition, die miteinander in Beziehung stehen. Jede Entität hat spezifische Attribute und Beziehungen zu anderen Entitäten, die durch Primär- und Fremdschlüssel definiert sind.

3.5.3 Aufgabenstellung

Analyse des bestehenden Schemas: Beginnen Sie mit einer Diskussion über das vorhandene ER-Diagramm. Identifizieren Sie Stärken und Schwächen in Bezug auf die Datenstruktur und die Abbildung realweltlicher Geschäftsprozesse.
Identifikation von Verbesserungspotenzial: Überlegen Sie, welche Aspekte des Diagramms verbessert werden könnten. Dies kann die Hinzufügung neuer Entitäten, Attribute oder Beziehungen umfassen, um das Datenmodell umfassender und realitätsnäher zu gestalten.
Erweiterung des Modells: Fügen Sie dem Diagramm neue Elemente hinzu, die Ihrer Meinung nach für das Bestellabwicklungssystem wichtig sind. Einige Beispiele für Erweiterungen könnten sein:
- Einführung einer Entität Lieferadresse, um verschiedene Lieferadressen für einen Kunden zu unterstützen.
- Hinzufügung einer Entität Zahlungsmethode, um verschiedene Zahlungsmodalitäten abzubilden.
- Erweiterung um eine Entität Produktbewertung, um Kundenfeedback zu Produkten zu ermöglichen.
Modellierung in Mermaid: Modellieren Sie das erweiterte ER-Diagramm unter Verwendung der Mermaid-Syntax. Achten Sie darauf, alle neuen Entitäten, Attribute und Beziehungen korrekt darzustellen.
Diskussion der Änderungen: Diskutieren Sie als Gruppe die vorgenommenen Änderungen und Erweiterungen. Erläutern Sie, wie diese das Datenmodell verbessern und welche neuen Möglichkeiten sich dadurch für das Bestellabwicklungssystem ergeben.

3.5.4 Ergebnispräsentation

Jede Gruppe präsentiert ihr überarbeitetes ER-Diagramm und erläutert die vorgenommenen Änderungen und Erweiterungen. Diskutieren Sie die Auswirkungen dieser Anpassungen auf die Funktionalität und Effizienz des Bestellabwicklungssystems.