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Warum relationale Datenmodelle?

Wenn wir über relationale Datenbanken sprechen, ist es wichtig, die grundlegenden Konzepte und Terminologie zu verstehen, die das mathematische Fundament dieses Modells bilden. Das relationale Datenbankmodell wurde 1970 von Dr. Edgar F. Codd entwickelt und hat seither die Art und Weise, wie wir Daten speichern und verwalten, revolutioniert. Doch warum hat sich dieses Modell so erfolgreich durchgesetzt?

Die Stärke des relationalen Modells liegt in seiner klaren mathematischen Grundlage und der einfachen tabellarischen Darstellung von Daten. Es ermöglicht:

Bevor wir uns mit komplexeren Konzepten wie der Normalisierung befassen, müssen wir zunächst die grundlegenden Bausteine des relationalen Modells verstehen.

Die Sprache des relationalen Modells

Relation (Tabelle)

Eine Relation ist die mathematische Bezeichnung für das, was wir in der Praxis als Tabelle kennen. Sie repräsentiert eine Sammlung von Informationen über eine bestimmte Entität (z.B. Person, Produkt, Ereignis). Jede Relation hat einen eindeutigen Namen und besteht aus Zeilen und Spalten.

Im Gegensatz zum allgemeinen Sprachgebrauch hat eine Relation im mathematischen Sinne besondere Eigenschaften:

Tupel (Zeile)

Ein Tupel entspricht einer Zeile in einer Tabelle und repräsentiert einen einzelnen Datensatz oder eine Instanz der Entität. Zum Beispiel würde in einer Relation “Person” jedes Tupel die Daten einer bestimmten Person enthalten.

Attribut (Spalte)

Ein Attribut entspricht einer Spalte in einer Tabelle und repräsentiert eine bestimmte Eigenschaft oder ein Merkmal der Entität. Beispiele für Attribute in einer “Person”-Relation könnten “Name”, “Geburtsdatum” oder “Adresse” sein.

Domäne (Wertebereich)

Eine Domäne definiert den zulässigen Wertebereich für ein Attribut. Sie kann als die Menge aller möglichen Werte verstanden werden, die ein Attribut annehmen kann. In SQL wird die Domäne hauptsächlich durch Datentypen und Constraints definiert.

Beispiel aus der Praxis

Betrachten wir die Relation “Person” aus unserer Verein-Datenbank:

PersIDNameVornameStrasse_NrPLZOrtbezahltEintrittAustrittStatIDMentorID
123e4567MüllerHansHauptstr. 13000BernJ2020-01-15NULLabc12345NULL
234f6789WeberAnnaBahnweg 58000ZürichJ2019-06-01NULLabc12345123e4567

In diesem Beispiel:

Schlüsselkonzepte

Im relationalen Modell spielen Schlüssel eine zentrale Rolle für die Identifikation von Tupeln und die Herstellung von Beziehungen zwischen Relationen.

Primärschlüssel

Ein Primärschlüssel ist ein Attribut (oder eine Kombination von Attributen), das jeden Datensatz in einer Relation eindeutig identifiziert. In unserem Beispiel ist “PersID” der Primärschlüssel der Person-Relation. Primärschlüssel müssen folgende Eigenschaften haben:

Fremdschlüssel

Ein Fremdschlüssel ist ein Attribut (oder eine Kombination von Attributen), das auf den Primärschlüssel einer anderen (oder derselben) Relation verweist. Fremdschlüssel stellen Beziehungen zwischen Relationen her und sind entscheidend für die Datenintegrität.

In unserem Beispiel ist “StatID” ein Fremdschlüssel, der auf die Relation “Status” verweist, während “MentorID” ein selbstreferenzierender Fremdschlüssel ist, der auf dieselbe Relation “Person” verweist.

Kandidatenschlüssel

Ein Kandidatenschlüssel ist ein Attribut (oder eine Kombination von Attributen), das als Primärschlüssel dienen könnte, da es die Eigenschaften der Eindeutigkeit und Nicht-Nullwerte erfüllt. Eine Relation kann mehrere Kandidatenschlüssel haben, aber nur einer wird als Primärschlüssel ausgewählt.

Zusammengesetzter Schlüssel

Ein zusammengesetzter Schlüssel besteht aus mehreren Attributen, die gemeinsam als Primär- oder Fremdschlüssel fungieren. Dies wird oft verwendet, wenn kein einzelnes Attribut eindeutig ist.

Ein Beispiel aus unserer Verein-Datenbank wäre die Teilnehmer-Tabelle, in der die Kombination aus “PersID” und “AnlaID” den Primärschlüssel bildet:

PersIDAnlaIDAnmeldung
123e4567a9876542020-01-10
234f6789a9876542020-01-12
123e4567b7654322020-02-01

Constraints (Integritätsbedingungen)

Constraints sind Regeln, die sicherstellen, dass die in der Datenbank gespeicherten Daten den definierten Geschäftsregeln entsprechen. Sie sind entscheidend für die Wahrung der Datenintegrität.

Entitätsintegrität

Entitätsintegrität stellt sicher, dass jedes Tupel in einer Relation eindeutig identifizierbar ist. Dies wird hauptsächlich durch die Primärschlüsselbedingung erreicht:

CREATE TABLE Person (
    PersID UUID PRIMARY KEY,
    Name VARCHAR(20) NOT NULL,
    ...
);

Referenzielle Integrität

Referenzielle Integrität gewährleistet, dass Beziehungen zwischen Relationen konsistent bleiben. Wenn ein Fremdschlüssel auf einen Primärschlüssel verweist, muss sichergestellt werden, dass der referenzierte Wert tatsächlich existiert:

CREATE TABLE Person (
    ...
    -- Kurznotation
    StatID UUID NOT NULL REFERENCES Status (StatID),
    -- Langnotation
    StatID UUID NOT NULL,
    CONSTRAINT fk_Person_StatID FOREIGN KEY (StatID) REFERENCES Status (StatID),
    ...
);

Domänenintegrität

Domänenintegrität stellt sicher, dass alle Werte in einer Spalte den definierten Einschränkungen entsprechen. Dies umfasst Datentypen, CHECK-Constraints, NOT NULL-Constraints und mehr:

CREATE TABLE Person (
    ...
    -- Kurznotation
    Preis NUMERIC CHECK (Preis > 0),
    -- Langnotation
    bezahlt CHAR(1) NOT NULL DEFAULT 'N',
    CONSTRAINT ck_Person_bezahlt CHECK (bezahlt = 'N' OR bezahlt = 'J'),
    Eintritt DATE,
    Austritt DATE,
    CONSTRAINT ck_Person_Austritt CHECK (Austritt IS NULL OR (Eintritt <= Austritt))
    ...
);

Das relationale Modell in der Praxis

In der praktischen Anwendung werden die mathematischen Konzepte des relationalen Modells durch SQL-Datenbanksysteme wie PostgreSQL implementiert. Dabei entsprechen:

Die SQL-Befehle, die wir im vorherigen Kapitel kennengelernt haben, operieren auf diesen Strukturen. Zum Beispiel:

Fazit

Das Verständnis des relationalen Modells und seiner Terminologie bildet die Grundlage für effektives Datenbankdesign. Indem wir Daten in Relationen organisieren und durch Schlüssel miteinander verbinden, können wir komplexe Informationsstrukturen auf eine logische und effiziente Weise darstellen.

Im nächsten Abschnitt werden wir uns mit den verschiedenen Arten von Beziehungen zwischen Relationen befassen und lernen, wie wir diese im Entity-Relationship-Modell darstellen und in SQL implementieren können.

Relationale Datenbanken
Relationen und Normalisierung
Relationale Datenbanken
Beziehungen in Datenbanken