Attribut
Was ist ein Attribut?
Ein Attribut ist eine Eigenschaft oder ein Merkmal, das eine Entität oder eine Beziehung näher beschreibt.
Zum Beispiel sind „Name“, „Geburtsdatum“ oder „Kundennummer“ typische Attribute einer Entität wie „Kunde“ oder „Person“.
Attribute helfen dabei, Informationen strukturiert und eindeutig im Datenmodell festzuhalten.
Wofür wird ein Attribut verwendet?
Attribute werden genutzt, um die relevanten Eigenschaften von Entitäten (z. B. Personen, Produkten) oder Beziehungen (z. B. Kaufvorgänge) im Datenmodell abzubilden.
Sie ermöglichen es, detaillierte Informationen zu speichern und später gezielt abzufragen, etwa um alle Kunden mit einem bestimmten Nachnamen zu finden.
Warum ist ein Attribut wichtig?
Attribute sind zentral, weil sie die Datenbasis für Auswertungen, Analysen und Geschäftsprozesse liefern. Ohne Attribute wären Entitäten im Modell nur leere Hüllen.
Ein klar definiertes Attribut wie „Kundennummer“ kann z. B. als eindeutiger Schlüssel dienen und so die Identifikation einzelner Datensätze sicherstellen.
Wie wird ein Attribut umgesetzt oder optimiert?
Attribute werden als Ellipsen an die jeweilige Entität oder Beziehung angehängt. Für die Umsetzung empfiehlt sich:
- Zuerst alle relevanten Attribute pro Entität sammeln (z. B. Name, Alter, Adresse).
- Schlüsselattribute bestimmen, die zur eindeutigen Identifikation dienen.
- Datentypen und Wertebereiche festlegen (z. B. Zahl, Text, Datum).
- Zusammengesetzte oder mehrwertige Attribute aufteilen, um Redundanzen zu vermeiden.
Was sind typische Fehler oder Herausforderungen bei Attributen?
Häufige Fehler sind:
- Zu viele oder zu wenige Attribute: Das Modell wird unübersichtlich oder zu grob.
- Unklare oder doppelte Benennung: Unterschiedliche Begriffe für dasselbe Attribut führen zu Verwirrung.
- Fehlende Schlüsselattribute: Ohne eindeutige Identifikation entstehen Dubletten.
Tipp: Klare Namenskonventionen und regelmäßige Überprüfung der Attributliste helfen, diese Fehler zu vermeiden.
Welche Tools unterstützen bei Attributen?
Hilfreiche Tools sind:
- Lucidchart und dbdiagram.io für grafische ER-Diagramme.
- Microsoft Visio oder Pertuniti für komplexere Modelle.
- Datenbankmanagementsysteme wie MySQL Workbench oder Oracle Data Modeler.
Welche Begriffe sind eng mit Attribut verknüpft?
- Entität (Entity)
- Beziehung (Relationship)
- Primärschlüssel (Schlüsselattribut)
- Fremdschlüssel
- Wertebereich (Domain)
- Datenmodellierung
- Entity-Relationship-Diagramm (ERD)
Das Entity-Relationship-Modell – kurz ER-Modell oder ERM (mit der sinngemäßen Bedeutung „Modell [zur Darstellung] von Dingen / Gegenständen / Objekten und deren Beziehungen“) – dient dazu, im Rahmen der semantischen Datenmodellierung den in einem gegebenen Kontext (z. B. einem Projekt zur Erstellung eines Informationssystems) relevanten Ausschnitt der realen Welt zu bestimmen und darzustellen. Das ER-Modell besteht im Wesentlichen aus einer Grafik (ER-Diagramm, Abk. ERD) sowie einer Beschreibung der darin verwendeten Elemente.
Ein ER-Modell dient sowohl in der konzeptionellen Phase der Anwendungsentwicklung der Verständigung zwischen Anwendern und Entwicklern (dabei wird nur das Was behandelt, d. h. fachlich-sachliche Gegebenheiten, nicht das Wie, z. B. die Technik) als auch in der Implementierungsphase als Grundlage für das Design der – meist relationalen – Datenbank.
Der Einsatz von ER-Modellen ist der De-facto-Standard für die Datenmodellierung, auch wenn es unterschiedliche grafische Darstellungsformen für Datenmodelle gibt.
Das ER-Modell wurde 1976 von Peter Chen in seiner Veröffentlichung The Entity-Relationship Model vorgestellt. Die Beschreibungsmittel für Generalisierung und Aggregation wurden 1977 von John M. Smith und Diane C. P. Smith eingeführt. Danach gab es mehrere Weiterentwicklungen, so Ende der 1980er Jahre durch Wong und Katz.
