Inhalt 4 Datenmodellierung 4.1 Entity-Relationship-Modell 4.2 ...
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?CDFGH@ABEIJ19<strong>4.1</strong>.2 KardinalitätenSWT - ER - RDBS▲ 1:1-Assoziation - BeispielEin Roboter besteht aus einemRoboterarmAlle Roboter vom Typ Teach-Robot besitzen einen Roboterarmund genau einen Greiferbestehtaus1Teach-Robot1Teach-Robotbestehtaus20<strong>4.1</strong>.2 KardinalitätenSWT - ER - RDBS▲ 1:M-AssoziationZwei Entitätsmengen A und B stehenzueinander in einer 1:M-Assoziation,wenn es zu jeder Entität aus A eineoder mehrere Entitäten in B gibt, zujeder Entität aus B aber genau eineEntität in A existiertDie Buchstaben M oder N werdensynonym für die Angabe einerbeliebigen Obergrenze verwendet.1 : M1M1RoboterarmGreifer121<strong>4.1</strong>.2 KardinalitätenSWT - ER - RDBS▲ 1:M-Assoziation - BeispielEin Roboterarm besteht aus M ArmelementenUmgekehrt ist ein Armelement Teil einesRoboterarmsRoboterarm23D22EArmelementA1A2A3A4A5B1B2B322<strong>4.1</strong>.2 KardinalitätenSWT - ER - RDBS▲ 1:M-Assoziation - BeispielBeim Robotertyp Teach-Robot besteht ein Armaus genau fünf ArmelementenTeach-Robot-Arm1 5 Armelementbesteht ausEntitätsmenge AGrafische Darstellung in ER-Notation:1 : MEntitätsmenge BRoboterarm1 Mbesteht ausArmelement23<strong>4.1</strong>.2 KardinalitätenSWT - ER - RDBS▲ M:N-AssoziationGibt es zu einer Entität aus A eineoder mehrere Entitäten in B undumgekehrt, dann stehen A und B ineiner M:N-AssoziationEine N:N-Assoziation bedeutetnicht, daß auf beiden Seiten jeweilsdie gleiche Anzahl von Entitätenmiteinander in Beziehung stehenUmgekehrt bedeutet M:N nicht, daßdie Obergrenzen unterschiedlichsein müssenM : NMN24<strong>4.1</strong>.2 KardinalitätenSWT - ER - RDBS▲ M:N-Assoziation - BeispielJeder Effektortyp ist an M RobotertypenanschließbarAn jeden Robotertypen sind N EffektortypenanschließbarEffektortypEntitätsmenge AM : NRobotertypEntitätsmenge BEffektortypManschließbaranNRobotertyp