Wie sehen die Modellierungen in den beiden Fällen jeweils aus?

Question

Je nach Formulierung einer Anforderung müssen verschiedene Modellierungen von Entitätstypen, Attributen und Beziehungen umgesetzt werden. Betrachten Sie die folgenden Anforderungen:

(1) Ein:e Professor:in hat eine zugehörige Raumnummer.

(2) Ein:e Professor:in sitzt in einem Raum mit einer Raumnummer.

a) Wie sehen die Modellierungen in den beiden Fällen jeweils aus?

b) Diskutieren Sie die Vor- bzw. Nachteile der beiden Modellierungen.

Answer 1

Antwort mit KI erzeugt

Modellierung und Diskussion der Anforderungen

Anforderung (1): Eine:r Professor:in hat eine zugehörige Raumnummer

a) Modellierung:

Erklärung: In diesem Fall wird davon ausgegangen, dass die Raumnummer eine Eigenschaft des Professors bzw. der Professorin ist. Dies bedeutet, dass die Raumnummer als Attribut des Entitätstyps "Professor" modelliert wird.

Entitätstypen und Attribute:
- Professor:in
- ProfessorID (Primärschlüssel)
- Name
- Raumnummer (Attribut)

ER-Diagramm:

\( \begin{array}{|c|} \hline \lt Professor:in \gt \\ \hline \text{ProfessorID (PK)} \\ \text{Name} \\ \text{Raumnummer} \\ \hline \end{array} \)

Anforderung (2): Eine:r Professor:in sitzt in einem Raum mit einer Raumnummer

a) Modellierung:

Erklärung: In diesem Fall wird die Beziehung zwischen Professor:in und Raum explizit dargestellt, und der Raum wird als separate Entität modelliert. Dies ermöglicht die Darstellung, dass mehrere Professor:innen denselben Raum nutzen können und dass Informationen über den Raum selbst gespeichert werden können.

Entitätstypen, Attribute und Beziehungen:
- Professor:in
- ProfessorID (Primärschlüssel)
- Name

- Raum
- RaumID (Primärschlüssel)
- Raumnummer

Beziehung:
- Sitzt_in (zwischen Professor:in und Raum)

ER-Diagramm:

b) Diskussion der Vor- bzw. Nachteile der beiden Modellierungen:

Modellierung 1:

Vorteile:
- Einfachheit: Die Modellierung ist einfacher und direkter, da die Raumnummer nur ein Attribut des Professors bzw. der Professorin ist.
- Performance: Potenziell bessere Performance bei Abfragen, die sich nur auf Professor:innen und ihre Raumnummern beziehen, da keine Join-Operationen erforderlich sind.

Nachteile:
- Flexibilität: Begrenzte Flexibilität, wenn weitere Informationen über den Raum benötigt werden (z.B. Standort, Ausstattung).
- Wiederholungen: Redundante Speicherung von Raumdaten, falls dieselbe Raumnummer mehreren Professor:innen zugeordnet werden soll.
- Änderungen: Änderungen an der Raumnummer erfordern möglicherweise Updates an mehreren Stellen, was fehleranfällig ist.

Modellierung 2:

Vorteile:
- Normalisierung: Bessere Datenbanknormalisierung, da Raumdaten nur einmal gespeichert werden.
- Erweiterbarkeit: Leicht erweiterbar, um zusätzliche Informationen über Räume zu speichern (z.B. Größe, Ausstattung).
- Flexibilität: Einfachere Änderungen und Wartung, speziell wenn mehrere Professor:innen denselben Raum nutzen.

Nachteile:
- Komplexität: Komplexere Modellierung und potenzielle Performanceeinbußen durch notwendige Join-Operationen zwischen Professor:in und Raum.
- Abstraktionsaufwand: Höherer Aufwand bei der Abstraktion und Implementierung der Beziehung.

Beide Modellierungen haben ihre eigenen Anwendungsfälle, und welche gewählt wird, hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab. In einem Szenario, in dem Raumdaten nur als einfache Information zu Professor:innen hinzugefügt werden sollen, kann die erste Modellierung ausreichend sein. Wenn jedoch flexible und erweiterbare Rauminformationen benötigt werden, ist die zweite Modellierung vorzuziehen.