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AP1 Modul 10: Relationales Datenmodell & ERM

Konzeptioneller Datenbankentwurf: Chen- & Krähenfuß-Notation, Kardinalitäten, Normalisierung (1NF–3NF), Primär-/Fremdschlüssel & referenzielle Integrität (ohne SQL!).

⚠️ Wichtiger ZPA-Reformhinweis (Katalog 2. Auflage, S. 5):

SQL-Abfragen wurden aus Teil 1 (AP1) komplett gestrichen! Laut offizieller Vorbemerkung der ZPA Nord-West ist SQL nun ausschließlich Gegenstand von Teil 2 (AP2). In der AP1 sind im Datenbankbereich lediglich einfache ER-Modelle, Normalisierung und das relationale Tabellenschema prüfungsrelevant.

🗂️ 1. Entity-Relationship-Modellierung (ERM)

Das ER-Modell beschreibt die konzeptionelle Struktur einer Datenbank unabhängig vom konkreten Datenbank-Managementsystem (DBMS).

KonzeptChen-NotationKrähenfuß-Notation (Martin)
Entitätstyp Rechteck (z. B. [Kunde]) Rechteckige Tabelle mit getrennter Kopfzeile für den Namen
Attribute Ovale/Ellipsen, die an die Entität angebunden sind (PK ist unterstrichen) Direkt als Textzeilen innerhalb des Kastenblocks (gekennzeichnet mit PK / FK)
Beziehung Raute mit Verbindungslinien (z. B. [Kunde] ──◇ kauft ── [Artikel]) Linie direkt zwischen den Tabellenkästen mit Symbolen an den Enden
Kardinalitäten Beschriftung an den Linien: 1, n, m Grafische Symbole: Strich (|) = eins, Kreis (O) = null/optional, Dreizack (Ψ) = viele

2. Transformationsregeln: ERM in Relationales Schema

  • 1:1-Beziehung: Der Primärschlüssel einer der beiden Tabellen wird als Fremdschlüssel (mit UNIQUE-Bedingung) in die andere Tabelle übernommen.
  • 1:n-Beziehung (Standard): Der Primärschlüssel der 1-Seite (Elterntabelle) wandert als Fremdschlüssel (FK) in die Tabelle der n-Seite (Kindtabelle). Es wird keine Zwischentabelle benötigt!
  • n:m-Beziehung (Viele-zu-Viele): Kann im relationalen Modell nicht direkt abgebildet werden! Es muss zwingend eine Verknüpfungstabelle (Zwischentabelle) angelegt werden. Diese enthält die Primärschlüssel beider Ursprungstabellen als Fremdschlüssel, die gemeinsam den zusammengesetzten Primärschlüssel bilden, sowie eventuelle Beziehungsattribute (z. B. arbeitsstunden oder menge).

3. Normalisierung (1NF bis 3NF)

Die Normalisierung verhindert Datenredundanzen und Anomalien (Einfüge-, Änderungs- und Löschanomalien):

  1. 1. Normalform (1NF) - Atomarität: Jedes Attribut enthält nur elementare, unteilbare Werte (keine Listen, Kommagetrennte Strings oder Wiederholgruppen wie telefon1, telefon2).
  2. 2. Normalform (2NF) - Voll funktionale Abhängigkeit: Die Tabelle ist in 1NF und jedes Nichtschlüssel-Attribut hängt voll funktional vom gesamten Primärschlüssel ab (relevant bei zusammengesetzten Primärschlüsseln!). Attribute, die nur von einem Teil des Schlüssels abhängen, werden in eine eigene Tabelle ausgelagert.
  3. 3. Normalform (3NF) - Keine transitiven Abhängigkeiten: Die Tabelle ist in 2NF und kein Nichtschlüssel-Attribut hängt von einem anderen Nichtschlüssel-Attribut ab. Typisches Beispiel: Die Spalte Ort hängt von der PLZ ab und muss in eine separate Relation plz_orte(plz, ort) ausgelagert werden.

4. Referenzielle Integrität & Datenvalidierung

  • Referenzielle Integrität: Stellt sicher, dass jeder Fremdschlüsselwert tatsächlich auf einen existierenden Primärschlüssel der Elterntabelle verweist (Verhinderung verwaister Datensätze). Optionen beim Löschen/Ändern: CASCADE (automatisches Weiterlöschen) oder RESTRICT (Löschen wird verboten, solange abhängige Daten existieren).
  • Validierungsmethoden: Pflichtfeldprüfung (NOT NULL), Wertebereichsprüfung (Range Check z. B. Alter 18–67), Formatprüfung (Regex für E-Mail, IBAN) und Plausibilitätsprüfungen.

📝 Authentische IHK-Prüfungsaufgaben zu Datenmodellen & ERM

Aufgaben nach ZPA-Standard: Normalisierung, Kardinalitäten und relationale Integrität (ohne SQL).

Datenbank Normalisierung 1NF bis 3NF 12 Punkte
Gegeben ist eine unnormalisierte Bestelltabelle: bestellung (bestell_nr, datum, kunden_name, kunden_plz, kunden_ort, artikel_liste, preise).

Definieren Sie die 1., 2. und 3. Normalform und überführen Sie das Schema schrittweise in die 3. Normalform.

💡 Offizieller IHK-Erwartungshorizont & Punkteverteilung
1. Normalform (1NF): Alle Attribute sind atomar (jede Zelle enthält nur einen elementaren Wert; keine Wiederholgruppen). Tabelle aufteilen in Bestelldaten und einzelne Bestellpositionen (artikel_liste/preise auflösen). (4 Pkt.) 2. Normalform (2NF): Das Schema ist in 1NF und jedes Nichtschlüssel-Attribut ist vom gesamten Primärschlüssel voll funktional abhängig (keine Abhängigkeit von Teilen eines zusammengesetzten Schlüssels). Trennung von Bestellpositionen und Artikelstammdaten. (4 Pkt.) 3. Normalform (3NF): Das Schema ist in 2NF und es existieren keine transitiven Abhängigkeiten zwischen Nichtschlüssel-Attributen (Nichtschlüssel bestimmen keine anderen Nichtschlüssel). Auslagerung von Ort über die PLZ (kunden_name -> kunden_plz -> kunden_ort auflösen). (4 Pkt.)
ER-Modellierung Kardinalitäten & n:m-Auflösung 8 Punkte
Modellieren Sie die Beziehung zwischen "Projekt" und "Mitarbeiter": Ein Projekt kann von mehreren Mitarbeitern bearbeitet werden; ein Mitarbeiter kann in mehreren Projekten mitarbeiten. Zu jeder Mitarbeit wird die Anzahl der investierten Arbeitsstunden erfasst.

Geben Sie den Beziehungstyp (Kardinalität) an und erklären Sie, wie diese Beziehung in einem relationalen Datenbankschema aufgelöst wird.

💡 Offizieller IHK-Erwartungshorizont & Punkteverteilung
Kardinalität: n:m-Beziehung (Many-to-Many). (2 Pkt.) Auflösung im relationalen Schema: Eine n:m-Beziehung kann nicht direkt über Fremdschlüssel in den beiden Haupttabellen abgebildet werden. Es wird eine Zwischentabelle / Verknüpfungstabelle (z. B. projekt_mitarbeiter) benötigt. (3 Pkt.) Struktur der Zwischentabelle: Enthält als Fremdschlüssel projekt_id und mitarbeiter_id (bilden gemeinsam den zusammengesetzten Primärschlüssel) sowie das Beziehungsattribut arbeitsstunden. (3 Pkt.)
ER-Modellierung Chen vs. Krähenfuß-Notation 8 Punkte
Zur Dokumentation eines Kundensystems werden Entity-Relationship-Modelle (ERM) eingesetzt.

Vergleichen Sie die Chen-Notation mit der Krähenfuß-Notation (Martin-Notation) hinsichtlich der Darstellung von Entitäten, Attributen und Kardinalitäten (1:1, 1:n, n:m).

💡 Offizieller IHK-Erwartungshorizont & Punkteverteilung
Entitäten: Bei Chen als Rechteck dargestellt; bei Krähenfuß ebenfalls als Rechteck/Tabelle mit getrenntem Kopf für den Entitätsnamen. (2 Pkt.) Attribute: Bei Chen als Ellipsen, die mit der Entität verbunden sind (Primärschlüssel unterstrichen); bei Krähenfuß direkt als Zeilen innerhalb des Entitätsrechtecks aufgelistet (PK/FK gekennzeichnet). (3 Pkt.) Kardinalitäten: Bei Chen über Rauten als Beziehungselemente mit Beschriftung 1, n, m an den Kanten; bei Krähenfuß direkt an den Linienenden über Symbole (Strich = genau eins, Kreis = optional/null, Dreizack/Krähenfuß = viele). (3 Pkt.)
Relationales Datenmodell & Referenzielle Integrität 8 Punkte
In einer relationalen Datenbank werden Kundendaten und deren Bestellungen verwaltet.

Definieren Sie die Begriffe Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Referenzielle Integrität und erklären Sie, welche Gefahr droht, wenn die referenzielle Integrität verletzt wird.

💡 Offizieller IHK-Erwartungshorizont & Punkteverteilung
Primärschlüssel (Primary Key): Ein Attribut oder eine minimale Attributkombination, die jeden Datensatz einer Tabelle eindeutig und unveränderlich identifiziert (Darf weder Duplikate noch NULL enthalten). (2 Pkt.) Fremdschlüssel (Foreign Key): Ein Attribut in einer Relation, das auf den Primärschlüssel einer anderen (oder derselben) Relation verweist und logische Beziehungen herstellt. (2 Pkt.) Referenzielle Integrität: Die Integritätsbedingung besagt, dass jeder Fremdschlüsselwert entweder NULL sein muss oder tatsächlich als gültiger Primärschlüsselwert in der referenzierten Elterntabelle existieren muss. (2 Pkt.) Gefahr bei Verletzung: Entstehung von "verwaisten Datensätzen" (Orphan Records), z. B. Bestellungen ohne zugehörigen Kunden, was zu inkonsistenten Datenbeständen und Abstürzen in Auswertungen führt. (2 Pkt.)
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