Aktuelle Probleme der Dokumentation von Tierbehandlungen
• Aufspüren der Anwendung von
Produktimitaten und Produktfälschungen
• Illegaler Markt für Produktimitate und
Produktfälschungen bei Tierarzneimitteln
• Nachvollziehbarkeit der Produktherkunft
für jede Arzneimittelpackung
Vorschläge für die Verbesserung der Dokumentation
• „Packungsidentifikation“ (=bundle-ID)
• Zentrale Datenbank für die gesamte Wertschöpfungskette
• Plausibilitätsprüfungen:
Passt die „Chargenidentifikation“ zur (neu einzuführenden) „Packungsidentifikation“
und der PZN?
Architektur einer Integration der
Wertschöpfungskette
Schritte des logischen Datenbank-/Datenspeicherentwurfs
• Mit welchen Informationseinheiten haben
wir es zu tun ? Definition von Entitätsmengen und ihren Beziehungen
• Woran erkennt man eine derartige Informationseinheit?
• Welche Informationen enthält eine derartige Informationseinheit?
Definition von Relationen - Entitätsmenge -> Relation
- Festlegung Identifikationsschlüssel - Relationen um weitere bzw. lokale
Attribute ergänzen
• Welche Beziehungen bestehen zwischen den Informationseinheiten und wie kann man diese Beziehungen vereinfachen?
Umwandlung nichthierarchischer Beziehungen durch Einführung von Hilfsentitätsmengen
• Welche Prüfungen sind notwendig Definition von Konsistenzbedingungen
a) modellinhärente Konsistenzbedingungen:
z.B. Eindeutigkeit des Primärschlüssels, ref.
Integrität, ...
b) modellexterne Konsistenzbedingungen:
z.B. bei Teilehierarchie muss die Anzahl der Oberteilbeziehungen gleich der Anzahl der Unterteilbeziehungen sein
• Welche Abhängigkeiten bestehen bei Neuanlage/Änderung/ Löschung von Informationen?
Definition von Transaktionen
Logische Datenorganisation –
Unterschied zwischen semantisch konzeptionellem Datenmodell und DBVS-gestütztem konzeptionellem Datenmodell
Realitätsaus- schnitt
Semantisches konzeptionelles
Datenmodell
DBVS-gestütztes konzeptionelles
Datenmodell Ein Realitätsausschnitt wird
semantisch vollständig (mit
vollständigem Bedeutungsinhalt) wiedergegeben
Semantische konzeptionelle Daten-
modelle sind semantisch reichhaltiger als DBVS-gestützte konzeptionelle
Datenmodelle Bezüglich der
Semantik sind die Restriktionen des DBVS zu beachten.
Datenmodellierung (mittels ER-Modell)
Grundelemente von Datenmodellen
• Entitäten (welche Objekte sind betroffen ? z.B.
Tiere)
• Beziehungen zwischen Entitäten (ein Tier mit einer bestimmten Ohrmarke XYZ kann nie, einmal oder mehrmals mit einem bestimmten Medikament ABC behandelt werden)
• Attribute zur Charakterisierung von Entitäten (Ohrmarkennummer, PZN, Chargennummer, Datum einer Medikation usw.)
• Schlüssel (Ohrmarkennummer)
Beziehungen zwischen Entitäten
Eine Assoziation a(E1, E2) gibt an, wie viele Entitäten der Entitätsmenge E2 einer beliebigen Entität der
Entitätsmenge E1 zugeordnet sein können.
In der Datenmodellierung gebräuchliche Assoziationstypen:
Bezeichnung des
Assoziationstyps A(E1, E2) Symbol Anzahl der Entitäten in E2, die der Entität E1 zugeordnet werden können
einfach 1 genau eine
konditionell c keine oder eine, d.h. c=0 oder c=1
multipel m mindestens eine, d.h. m >=1
multipel-konditionell mc keine, eine oder mehrere, d.h. mc >=0
Part of an ER-model for „transparent production“ of meat
regarding the treatment of animals with medicines
Rekursive Modellierung
(Rekursive Modellierung des Arzneimittelverkaufs durch Tierärzte an Landwirte)
Personen
C
C
Arzneimittel- verkauf
Problem rekursiver Beziehungen: Ein globales Attribut, das in einer
Relation als Identifikationsschlüssel dient, bildet in der gleichen Relation die Basis für einen Fremdschlüssel
Nichtrekursive Modellierung
(Rekursive Modellierung des Arzneimittelverkaufs durch Tierärzte an Landwirte)
Tierärzte
mC
mC
Landwirte Arzneimitte
lverkauf
Für Umsetzung in DBVS-gestütztes konzeptionelles Datenmodell:
Auflösung der Netzbeziehung
Attribute
• Ein Attribut beschreibt eine bestimmte
Eigenschaft, die sämtliche Entitäten einer Entitätsmenge oder sämtliche
Einzelbeziehungen einer Beziehung aufweisen.
• Der Wertebereich (domain) eines Attributs
besteht aus der Menge der Datenwerte, die das Attribut für die Entitäten der betreffenden
Entitätsmenge annehmen kann.
Beispiel: Entitätsmenge Tierstammdaten (mit 2 Entitäten)
Ohrmarke Rasse Geburtsdatum Muttertier
Entität 1
4657894 Fleckvieh 29.02.2004 1234567
Entität 2
4658995 Fleckvieh 02.03.2004 7654321
Attribute
Abhängigkeiten von Attributen I
Begriff der funktionalen Abhängigkeit
Das Attribut bzw. die Attributkombination B ist genau dann funktional abhängig von dem Attribut bzw. der Attributkombination A, wenn zu einem beliebigen Wert von A in der Relation R höchstens ein Wert von B existiert.
Formal: R.A R.B
Beispiel: Tierstammdaten(Ohrmarke,Rasse,Geburtsdatum,Muttertier) In dieser Relation tritt folgende funktionale Abhängigkeit auf:
Tierstammdaten.Ohrmarke Tierstammdaten.(Geburtsdatum, Muttertier)
Die Attributkombination (Geburtsdatum, Muttertier) ist von dem Attribut Ohrmarke funktional abhängig, weil zu jedem Wert von Ohrmarke stets nur eine Wertekombination der Attribute Geburtsdatum und Muttertier auftritt.
Abhängigkeiten von Attributen II
Begriff der vollfunktionalen Abhängigkeit
• Das Attribut bzw. die Attributkombination B einer
Relation R ist genau dann vollfunktional abhängig von dem Attribut bzw. der Attributkombination A derselben Relation R, wenn:
• B von A funktional abhängig ist, d.h. R.A R.B, und
• B nicht schon allein von einem Teil von A funktional abhängig ist.
• Formal: R.A R.B
• Ist eine Attributkombination funktional von einem
einzelnen Attribut abhängig, so liegt zugleich auch
vollfunktionale Abhängigkeit vor.
Beispiel
Relation:
Arzneimittellager(LagerNr, ArtikelNr, Bezeichnung, Datum, Bestand)
Lagerbestand(LagerNr, ArtikelNr, Datum) Lagerbestand.Bestand
Ist auch Bezeichnung von der Attributkombination (LagerNr, ArtikelNr, Datum) vollfunktional
abhängig?
Abhängigkeiten von Attributen III
Begriff der transitiven Abhängigkeit
• Seien A, B und C Attribute bzw. Attributkombinationen einer Relation R, dann heißt C transitiv abhängig von A, wenn gilt:
R.A R.B, d.h. B ist funktional abhängig von A, und R.B R.C, d.h. C ist funktional abhängig von B.
C ist also mittelbar (über B) von A abhängig.
• Beispiel:
Tierstammdaten(Ohrmarke, Geburtsdatum, Alter)
Alter ist transitiv von Ohrmarke abhängig, denn es gilt:
Alter ist funktional abhängig von Geburtsdatum und Geburtsdatum ist funktional abhängig von Ohrmarke.
Normalformen
1. Normalform: Eine Relation ist in der 1. NF, wenn sie nur elementare (atomare) Attribute enthält.
2. Normalform: Eine normalisierte Relation ist in der 2. NF, falls die 1.
NF erfüllt ist und alle Nichtschlüsselattribute vom ganzen
(zusammengesetzten) Schlüssel vollfunktional abhängig sind (vollfunktionalle Abhängigkeit liegt vor, wenn ein
Nichtschlüsselattribut vom ganzen zusammengesetzten Schlüssel abhängt)
(funktionale Abhängigkeit liegt vor, wenn ein Nichtschlüsselattribut nur von einem Teil des zusammengesetzten Schlüssel abhängt)
3. Normalform: Eine normalisierte Relation ist in der 3. NF, falls sie sich in der 2. NF befindet und falls keine Nichtschlüsselattribute existieren, die von anderen Nichtschlüsselattributen funktional abhängig sind.
Strukturregeln
Strukturregel 1 Jede Relation, die eine Entitätsmenge beschreibt, muss einen Identifikationsschlüssel
aufweisen [Ergänzung 25.11.04: Dabei bilden die globalen Attribute, die als Fremdschlüssel bzw. Sekundärschlüsseln aus anderen Relationen einbezogen werden, den
Identifikationsschlüssel. Dies ist notwendig, um die 2. Normalform korrekt prüfen zu können.Erst nach Abschluß der Normalisierung werden zusammengesetzte
Identifikationsschlüssel ggf. durch künstliche Identifikationsschlüssel (z.B. lfdNr.) ersetzt.]
Strukturregel 2 Eine Datenbasis muss aus Relationen in der 3. Normalform bestehen, welche ausschließlich aus globalen und lokalen Attributen gebildet werden.
Strukturregel 3 Für jedes lokale Attribut ist ein statischer Wertebereich zu definieren, in dem sich die Attributwerte bewegen können.
Jedem globalen Attribut darf nur in genau einer Relation ein statischer Wertebereich zugrunde liegen und in dieser Relation muß das Attribut Identifikationsschlüssel sein. In andere
Relationen darf das Attribut nur als Fremdschlüssel mit einem dynamischen Wertebereich eingebracht werden.
Strukturregel 4 Rekursive Beziehungen zwischen Relationen sind unzulässig. In einer Relation R1 darf ein globales Attribut nur mit einem Fremdschlüssel gebildet werden, dessen Ursprungsrelation R2 unabhängig von R1 definiert werden kann.
Strukturregel 5 Vorhandene Ober- und Untermengenbeziehungen zwischen Entitätsmengen sind präzise darzustellen. Die Zuordnung einer Entität zu disjunkten spezialisierten Untermengen wird durch ein diskriminierendes Attribut in der generalisierten Relation ausgedrückt.
Strukturregel 6 Die globalen Attribute einer Relation, die nicht auf statischen Wertebereichen basieren, sind als Fremdschlüssel aus denjenigen Relationen einzuführen, welche die größtmögliche
Folie geändert 25.11.04
