Bei der Entwicklung mit dem ER- Modell ist nicht ersichtlich, in welcher Beziehung die Entitäten stehen. Die (min, max)-Notation wird genutzt, um die Beziehungen zwischen Entitäten zu definieren. Die Notation gibt an, wie viele Instanzen einer Entität in Beziehung zu einer bestimmten Anzahl von Instanzen einer anderen Entität stehen können.
- Die „min“ – Zahl gibt an, wie viele minimale Instanzen einer Entität in Beziehung zu einer anderen Entität stehen müssen.
- Die „max“ – Zahl gibt an, wie viele maximale Instanzen einer Entität in Beziehung zu einer anderen Entität stehen können.
Die 1:1 Kardinalität bedeutet beispielsweise, dass es nur eine Instanz der Entität auf der einen Seite und eine Instanz der Entität auf der anderen Seite geben kann.
Die 0:1 Kardinalität bedeutet hingegen, dass es eine oder keine Instanz einer Entität auf der einen Seite geben kann, aber maximal eine Instanz auf der anderen Seite.
Die 1:n Kardinalität beschreibt eine Beziehung zwischen Entitäten, bei der eine Instanz einer Entität mit vielen Instanzen einer anderen Entität in Beziehung steht. Dies wird oft durch die Verwendung von Fremdschlüsseln realisiert, die auf den Primärschlüssel der anderen Entität verweisen.
Die n:m Kardinalität beschreibt eine Beziehung zwischen Entitäten, bei der viele Instanzen einer Entität mit vielen Instanzen einer anderen Entität in Beziehung stehen. Die Beziehung wird über eine Zuordnungstabelle (Zwischentabelle) realisiert, die eine Verbindung zwischen den beiden Entitäten herstellt.
Die Kardinalität der (min, max) – Notation ist ein wichtiger Aspekt bei der Datenmodellierung, da sie die Beziehungen zwischen den Entitäten genau beschreibt. Sie hilft bei der Identifizierung von Datenintegritätsproblemen, indem sie sicherstellt, dass die Daten in einer bestimmten Beziehung konsistent bleiben.
Es ist wichtig zu beachten, dass die (min, max) – Notation nicht immer ausreichend ist, um komplexe Beziehungen zwischen Entitäten zu beschreiben. In solchen Fällen können zusätzliche Regeln und Einschränkungen erforderlich sein, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und korrekt sind. Sie hilft bei der Identifizierung von Integritätsproblemen von Daten und stellt sicher, dass die Daten in einer bestimmten Beziehung konsistent bleiben.