Das Entity-Relationship-Modell, kurz ER-Modell, ist ein Schlüsselwerkzeug in der Datenbankmodellierung. Es wurde 1976 von Peter Pin-Shan Chen entwickelt. Heute ist es ein Standard in der Industrie und wird weltweit verwendet.
Es hilft, die Beziehungen zwischen verschiedenen Daten zu verstehen. Dieses Modell ist wichtig für Entwickler und Nicht-Techniker. Es macht es einfacher, Datenbankstrukturen zu verstehen.
Wichtige Erkenntnisse:
- Das ER-Modell wurde 1976 von Peter Pin-Shan Chen entwickelt und ist seitdem ein Industriestandard.
- Es dient primär zur Kommunikation zwischen Nutzern und Entwicklern in der Konzeptphase.
- Die Hauptkomponenten eines ER-Modells sind Entitäten, Beziehungen und Attribute.
- Praxiserprobte Beispiele verdeutlichen die reale Anwendung des ER-Modells.
- Ein klar definiertes ER-Modell erleichtert die spätere Implementierung und das Datenbankdesign erheblich.
Was ist ein Entity-Relationship-Modell?
Das Entity-Relationship-Modell, kurz ER-Modell, hilft uns, Daten in Datenbanken zu strukturieren. Es wurde 1976 von Peter Chen entwickelt. Es ist eine wichtige Technik in der Datenbankmodellierung.
Im ER-Modell werden Entitäten, Attribute und Beziehungen verwendet. Die grafische Darstellung macht es einfach, Datenbankbeziehungen zu verstehen. Selbst Fachfremde können so die Beziehungen in Datenbanken erkennen.
Definition und Grundlagen
Im ER-Modell werden Entitäten, Attribute und Beziehungen verwendet. Entitäten werden in stark, schwach oder assoziativ eingeteilt. Primärschlüssel und Fremdschlüssel helfen, Daten eindeutig zu identifizieren.
Die Kardinalität in Beziehungen wird durch Verhältniszeichenpaare wie 1:1, 1:n und n:m beschrieben. Diese Grundlagen sind wichtig, um Datenbankstrukturen zu planen und umzusetzen.
Bedeutung in der Datenbankmodellierung
Das ER-Modell ist wichtig, weil es die Logik und Geschäftsregeln in Datenmodellen darstellt. Es wird hauptsächlich in der Software- und Datenbankentwicklung verwendet. Es hilft, Anforderungen an Informationssysteme zu ermitteln.
ER-Modelle werden auch bei der Modellierung von Geschäftsprozessen verwendet. Sie helfen dabei, Schwachstellen zu finden.
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Erleichterte Kommunikation | Komplexität bei sehr großen Datenbanken |
| Einfach zu verstehen für Fachfremde | Beschränkte Anwendung auf relationale Daten |
| Visuelle Darstellung erleichtert das Verständnis | Erfordert Kenntnisse der Grundlagen der Datenbankmodellierung |
Die Komponenten eines Entity-Relationship-Modells
Das Entity-Relationship-Modell (ERM) ist eine wichtige Methode zur Datenmodellierung. Es wurde in den 1970er Jahren von Peter Chen entwickelt. Es besteht aus Entitäten, Attributen und Beziehungen.
Diese Bausteine helfen, Datenbanken zu entwerfen und zu optimieren. Sie sorgen für klare Strukturen und eine effiziente Organisation.
Entitäten und Attribute
Entitäten im ER-Diagramm stehen für reale Objekte oder Konzepte. Sie werden durch Attribute näher beschrieben. Diese Attribute enthalten detaillierte Informationen über die Eigenschaften einer Entität.
Zu den Attributen gehören Schlüsselattribute, die eine Entität eindeutig identifizieren. Oft werden sie als Primärschlüssel bezeichnet. Entitäten können starke oder schwache Formen annehmen.
Ein Beispiel für eine Entität ist ein „Student“. Attribute wie „Name“, „Matrikelnummer“ und „Studiengang“ geben spezifische Details zu diesem Studenten. Das Verständnis von Entitäten und Attributen ist wichtig für komplexe Datenstrukturen.
Beziehungen zwischen Entitäten
Beziehungen im ER-Diagramm zeigen, wie Entitäten miteinander verbunden sind. Es gibt verschiedene Formen von Beziehungen. Diese werden als Beziehungstypen im ER-Modell dargestellt.
Es gibt Beziehungen wie eins-zu-eins (1:1), eins-zu-viele (1:n) und viele-zu-viele (n:m). Die Kardinalität bestimmt, wie viele Entitäten zu einer anderen Entität in Beziehung stehen können.
Bei einer 1:1 Beziehung gibt es für jede Entität nur eine korrespondierende Entität. Eine 1:n Beziehung ermöglicht, dass eine Entität zu mehreren Entitäten in Verbindung steht. Umgekehrt ist der Zusammenhang auf eine Entität beschränkt.
Bei n:m Beziehungen können mehrere Entitäten beider Typen miteinander verbunden sein. Das erfordert oft eine zusätzliche Tabelle in der Datenbank.
Durch Beziehungen im ER-Diagramm wird die Visualisierung und Interpretation der Datenverbindungen erleichtert. Das hilft, technische und nicht-technische Stakeholder zu verstehen.
Die präzise Darstellung der Komponenten des ER-Modells, wie Entitäten im ER-Diagramm und Beziehungen im ER-Diagramm, erleichtert die Planung und Implementierung von Datenbanken.
Anwendungsbeispiele für Entity-Relationship-Modelle
Entity-Relationship-Modelle sind nützlich in vielen Bereichen. Sie werden oft in Online-Shops und Bibliotheken verwendet. Diese Modelle helfen dabei, Daten effizient zu verwalten.
Beispiel 1: Online-Shop
Im Online-Shop hilft das ER-Modell, Daten zu organisieren. Es nutzt Entitäten wie Produkt, Kunde und Bestellung. So entsteht eine klare Struktur.
Ein typisches ER-Modell für Online-Shops sieht so aus:
| Entität | Attribute | Beziehungen |
|---|---|---|
| Produkt | ID, Name, Preis, Kategorie | Befindet sich in Kategorie |
| Kunde | ID, Name, E-Mail, Adresse | Gibt auf Bestellung |
| Bestellung | ID, Datum, Status | Beinhaltet Produkt |
Ein solches Modell verbessert die Datenverwaltung. Es macht den Shop benutzerfreundlicher und funktioneller.
Beispiel 2: Bibliotheksverwaltung
Im Bibliotheksbereich verwaltet das ER-Modell Bücher, Ausleihen und Benutzerdaten. Es definiert Entitäten und Beziehungen klar. So werden Interaktionen zwischen Benutzern und Büchern standardisiert.
Ein Beispiel für ein ER-Modell in Bibliotheken sieht so aus:
| Entität | Attribute | Beziehungen |
|---|---|---|
| Buch | ID, Titel, Autor, ISBN, Verfügbarkeit | Wird ausgeliehen von Benutzer |
| Benutzer | ID, Name, E-Mail, Mitgliedschaft | Leiht aus Buch |
| Ausleihe | ID, Ausleihdatum, Rückgabedatum | Korrespondiert zu Buch |
Dieses Modell verbessert die Organisation und Datenverwaltung. Es optimiert Ausleihprozesse und Bücherverwaltung.
Diese Beispiele zeigen, wie nützlich ER-Modelle sind. Sie sind vielseitig und helfen in vielen Bereichen.
Erstellung eines Entity-Relationship-Modells
ER-Modelle sind wichtig in der Datenbankmodellierung. Man muss sie sorgfältig planen und umsetzen. Es ist wichtig, die Schritte der ER-Modellierung zu kennen und die richtigen Tools zu nutzen.
Schritte zur Modellierung
Die ER-Modellierung hat mehrere wichtige Phasen:
- Identifikation der Entitäten:
Finden Sie zuerst heraus, welche Entitäten wichtig sind. Zum Beispiel „Student“, „Kurs“ und „Professor“. - Definition der Attribute:
Jedes Attribut beschreibt eine Entität. Wichtige Attribute sind „ID-Nummer“, „Name“ und „SKU“. Sie helfen, die Entitäten gut zu verstehen. - Bestimmung der Beziehungen:
Bestimmen Sie, wie die Entitäten miteinander verbunden sind. Beispiele sind „meldet sich an für“ und „unterrichtet“. Das macht die Beziehungen klar. - Logischer Aufbau:
Ein strukturiertes ER-Diagramm hilft, alles besser zu verstehen. Die richtige Platzierung der Formen ist wichtig, um ein klares Bild zu bekommen.
Werkzeuge zur Erstellung
Die richtigen Tools erleichtern die Erstellung von ER-Modellen. Zu den besten Tools gehören:
- Lucidchart:
Lucidchart bietet viele Funktionen für professionelle ER-Diagramme. Mit Drag-and-Drop und Formenbibliotheken baut man schnell ein Diagramm auf. - Microsoft Visio:
Microsoft Visio bietet viele Optionen für das Design von ER-Diagrammen und Datenflussdiagrammen. - MySQL Workbench:
MySQL Workbench ist toll für die Modellierung und Administration von Datenbanken. Es hilft, komplexe Datenbankstrukturen zu dokumentieren und zu visualisieren.
Die Wahl des Tools hängt von den Projektanforderungen ab. Denke auch daran, wie man die Diagramme teilt. Online-Bearbeitung in Tools wie Lucidchart macht das einfacher.
Häufige Fehler beim Erstellen eines ER-Modells
Beim Erstellen eines Entity-Relationship-Modells (ER-Modell) gibt es oft Fehler. Diese Fehler führen zu ineffizienten Datenbankstrukturen. Zu den typischen Probleme bei der ER-Modellierung gehören unzureichende Entitätsdefinitionen und vernachlässigte Beziehungen.
Unzureichende Definition von Entitäten
Ein häufiger Fehler in ER-Modellen ist die unzureichende Definition von Entitäten. Dies passiert, wenn wichtige Informationen fehlen oder Eigenschaften nicht klar sind. Entitätstypen werden in ER-Diagrammen durch Rechtecke dargestellt.
Schlüsselattribute helfen, jede Entität eindeutig zu identifizieren. Eine präzise Entitätsdefinition führt zu klareren und effizienteren Datenmodellen.
| Schwachstelle | Auswirkungen | Lösung |
|---|---|---|
| Unzureichende Entitätsdefinition | Fehlende oder unklare Informationen | Präzise Definition und Verwendung von Schlüsselattributen |
| Vernachlässigung von Beziehungen | Fehlende Verknüpfungen zwischen Entitäten | Sorgfältige Modellierung von Beziehungstypen und Kardinalitäten |
Vernachlässigung von Beziehungen
Ein weiteres Probleme bei der ER-Modellierung ist die Vernachlässigung von Beziehungen. Beziehungen zwischen Entitäten sind wichtig. In ER-Diagrammen zeigen Beziehungstypen und Kardinalitäten, wie Entitäten miteinander verbunden sind.
Die Vernachlässigung dieser Beziehungen kann zu Problemen führen. Besonders bei mehrwertigen Attributen und schwachen Entitätstypen ist Vorsicht geboten.
Die Berücksichtigung dieser Aspekte hilft, ein effizientes ER-Modell zu erstellen. Ein gut durchdachtes Modell vermeidet Fehler und Missverständnisse. Es sorgt für eine präzisere und effektivere Datenbankstruktur.
Best Practices für Entity-Relationship-Modelle
Um gute Entity-Relationship-Modelle zu erstellen, sind bestimmte Methoden wichtig. Es ist wichtig, die Best Practices für ER-Modelle zu befolgen. So entstehen klare und präzise Datenmodelle. Eine sorgfältige Dokumentation und Versionierung erleichtern zudem spätere Anpassungen.
Klarheit und Präzision
Klarheit und Präzision sind bei ER-Modellen sehr wichtig. Ein gut definiertes Modell hilft allen Beteiligten, die Datenbank zu verstehen. Alle Entitäten, Attribute und Beziehungen müssen klar sein.
Diagramme sollten nur nötige Infos zeigen. So wird Verwirrung vermieden und alles leichter zu lesen. Wichtig ist eine klare und einfache Benennung von Entitäten und Attributen.
Dokumentation und Versionierung
Die Dokumentation von ER-Modellen ist ein wichtiger Schritt. Eine gute Dokumentation hilft, Entscheidungen und Annahmen festzuhalten. Das ist nützlich, wenn man das Modell später überprüft oder ändert.
Versionierung im ER-Modell macht Fortschritte nachvollziehbar. So können Entwickler frühere Versionen vergleichen und verstehen, warum Änderungen gemacht wurden.
Peter Chen hat mit seinem Beitrag „The Entity Relationship Model-Toward a Unified View of Data“ das weit verbreitete ER-Modell eingeführt.
Versionierung ist nicht nur für große Projekte wichtig. Sie hilft auch bei kleinen Datenbankmodellen, den Überblick zu behalten. Sorgfältige Dokumentation und klare Versionierung machen Ihre Datenbanklösung robust und langlebig.
| Aspekt | Vorteile |
|---|---|
| Klarheit und Präzision | Verbesserte Verständlichkeit und Vermeidung von Verwirrung |
| Dokumentation von ER-Modellen | Nachvollziehbarkeit wichtiger Entscheidungen und Annahmen |
| Versionierung im ER-Modell | Möglichkeit zur Nachverfolgung und Vergleich von Änderungen |
Präzise und transparente Methoden in der Erstellung und Pflege von ER-Modellen sichern ihre Effizienz und Funktionalität langfristig.
ER-Diagramme und ihre Bedeutung
Entity-Relationship-Diagramme, kurz ERDs, sind seit den 1970er Jahren wichtig im Datenbankdesign. Sie zeigen, wie Rollen und Geschäftsobjekte miteinander verbunden sind. Man nutzt verschiedene Symbole wie Rechtecke und Pfeile dafür.
Visualisierung von Beziehungen
ER-Modelle helfen, Systemstrukturen klar zu machen. Sie sind nützlich für Entwickler und alle, die Systeme verstehen wollen. Beispiele für Entitäten sind Personen und Objekte.
Attribute sind Eigenschaften, wie Farben. Bevor man ein ER-Diagramm macht, muss man Entitäten und Beziehungen kennen.
Verwendung von Standardnotationen
ER-Diagramme werden durch Standardnotationen wie Chen- oder IDEF1X-Notationen klarer. Diese Notationen helfen, dass alle Diagramme leicht zu verstehen sind. Pertuniti nutzt die Chen-Notation, die Kardinalitäten als Text darstellt.
Dies erleichtert die Arbeit mit Datenbanken. Wichtige Begriffe sind Entität und Beziehung. Auch schwache Entitäts- und identifizierende Beziehungen sind wichtig.
| Komponenten | Beschreibung | Beispiele |
|---|---|---|
| Entitäten | Objekte im System | Personen, Objekte, Ereignisse |
| Attribute | Eigenschaften von Entitäten | Farbname, Farbcode, Farb-ID |
| Beziehungen | Konnektoren zwischen Entitäten | 1:1, 1:n, n:m |
Tools für die Erstellung von Entity-Relationship-Modellen
Es gibt viele Softwareoptionen für ER-Diagramme. Jede bietet spezifische Funktionen und Vorteile. Ein Vergleich von ER-Modellierungstools hilft, die beste Lösung zu finden. Hier finden Sie eine Übersicht über verfügbare Software und ihre Vor- und Nachteile.
Softwarelösungen im Überblick
Die Wahl der Tools hängt von Ihren Projektanforderungen ab. Wichtige Faktoren sind Kosten, Benutzerfreundlichkeit und spezielle Features. Hier sind einige der gängigsten Softwarelösungen:
- GitMind
- Draw.io
- Visual Paradigm
- DBDiagram.io
- QuickDBD
- Gliffy
- Lucidchart
- SqlDBM
Vor- und Nachteile verschiedener Tools
Wir haben verschiedene Tools verglichen, um Ihnen zu helfen:
| Kriterium | Tools | Prozentsatz/Besonderheiten |
|---|---|---|
| Kostenlose Version | GitMind, Draw.io, Visual Paradigm, DBDiagram.io, QuickDBD | 50% |
| Kollaborative Diagrammerstellung | Gliffy, Visual Paradigm, Lucidchart, QuickDBD | 40% |
| Durchschnittliche monatliche Kosten für professionelle Versionen | Gliffy, Visual Paradigm, SqlDBM, DBDiagram.io, QuickDBD | $9.80 |
| Export von Diagrammen als Bild oder PDF | GitMind, Draw.io, DBDiagram.io | 60% |
| Integration von Datenbankdiensten | Lucidchart, DBDiagram.io | 40% |
| Versionierung | SqlDBM, QuickDBD | 40% |
| Licht- und Dunkelmodus | SqlDBM, QuickDBD | 40% |
| Webbasierte Tools | Alle aufgeführten Tools | 100% |
| Drag-and-Drop-Interface | GitMind, Gliffy, Lucidchart | 60% |
| Anpassbare Ansichtsmodi | SqlDBM, QuickDBD | 40% |
Tools wie GitMind und Draw.io bieten kostenlose Versionen an. Das ist gut für kleine Projekte oder die erste Erprobung. Professionelle Versionen kosten durchschnittlich $9.80 pro Monat und bieten mehr Funktionen für größere Projekte.
Die richtige Wahl des Tools kann viel bewirken. Es ist wichtig, sich Zeit zu nehmen und alle Optionen zu prüfen.
Herausforderungen bei der Implementierung
Die Einführung von Entity-Relationship-Modellen (ER-Modelle) in große Systeme bringt viele Probleme. Man muss die Wünsche der Nutzer beachten und die Modelle ständig anpassen. Dies ist wichtig, weil Geschäftsbedingungen sich oft ändern.
Komplexität groß angelegter Systeme
Ein großes Problem bei ER-Modellen ist die Komplexität in ER-Systemen. Datenmodellierer arbeiten eng mit den Nutzern, um alle Bedürfnisse zu erfüllen. Sie kombinieren verschiedene Datenmodelle:
- Konzeptionelle Datenmodelle zeigen den Überblick und die Geschäftsregeln.
- Logische Datenmodelle zeigen die Datenstrukturen und Beziehungen.
- Physische Datenmodelle zeigen, wie die Daten in der Datenbank implementiert werden.
Es ist auch schwierig, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Viele Firmen haben unterschiedliche Datenformate. Eine Lösung ist eine einheitliche Datenstruktur und Technologien wie ETL.
Anpassung an sich ändernde Anforderungen
Die Anpassung von ER-Modellen an neue Geschäftsbedürfnisse ist ein weiteres Problem. Datenmodelle müssen flexibel sein, um Änderungen zu unterstützen. Historische Daten müssen korrekt gespeichert und für Analysen nutzbar sein. Dies erfordert ständige Anpassungen der Modelle.
| Herausforderung | Beschreibung | Lösungsansatz |
|---|---|---|
| Hohe Komplexität | Integration verschiedener Datenmodelle und -strukturen | Verwendung von ETL-Technologien und definieren einer einheitlichen Struktur |
| Änderungen in den Anforderungen | Anpassung an neue Geschäftsbedingungen und Historisierung von Daten | Flexible Datenmodelle und Nutzung von Versionierungs-Tools |
Integration von Entity-Relationship-Modellen in Unternehmen
ER-Modelle bringen viele Vorteile für Unternehmen. Besonders in der Softwareentwicklung werden sie immer wichtiger.
Nutzung in der Softwareentwicklung
ER-Modelle helfen, Daten effizient zu verwalten. Sie zeigen, wie Daten miteinander verbunden sind. Das ist in der Programmierung sehr wichtig.
Durch ER-Modelle können Entwickler Fehler früh erkennen. So wird die Softwarequalität besser und schneller am Markt verfügbar.
„Entity-Relationship-Modelle sind ein grundlegendes Konzept in der Informatik zur Gestaltung und Visualisierung von Datenbanken.“
ER-Modelle fördern auch die Einhaltung von Best Practices. Dazu gehören Standardnotationen und klare Bezeichnungen. Sie helfen, Daten konsistent und integritätssicher zu halten.
Unterstützung bei der Entscheidungsfindung
ER-Modelle sind auch bei Entscheidungen wichtig. Sie zeigen, wie Daten zusammenhängen. Das hilft Führungskräften, bessere Entscheidungen zu treffen.
ER-Modelle zeigen auch, wie Daten miteinander verbunden sind. Das unterstützt die Datenanalyse. Ein weiterer Vorteil ist die Dokumentation und Aktualisierung der Datenstrategie.
In unserer datengetriebenen Welt sind präzise und gut dokumentierte Datenmodelle unverzichtbar für den Erfolg.
| Vorteile | Bedeutung |
|---|---|
| Effizientes Datenmanagement | Ermöglicht eine präzise und fehlerfreie Datenstrukturierung |
| Frühzeitige Fehlererkennung | Vermeidung von Entwicklungsfehlern und Qualitätssteigerung |
| Fundierte Entscheidungsfindung | Klare Datenzusammenhänge unterstützen strategische Entscheidungen |
| Dokumentation und Aktualisierung | Nachhaltige Datenstrategien durch umfassende Dokumentation |
Schulung und Weiterbildung im Bereich ER-Modelle
Um ER-Modelle gut zu nutzen, ist ständige Bildung wichtig. Viele Bildungseinrichtungen und Online-Plattformen bieten Kurse an. Diese Kurse vermitteln tiefes Wissen in diesem Bereich.
Angebote von Bildungseinrichtungen
Es gibt viele Präsenzseminare und Webinare für ER-Modelle. Ein Seminar zum Datenbank Training Datenmodellierung Entity-Relationship-Modell (ERM) hat eine Bewertung von 4,2 von 5. Es dauert 2 Tage und richtet sich an verschiedene Berufe.
- Projektleiter
- Organisatoren
- Software-Ingenieure
- Systemanalytiker
- IT-Revisoren
- Berater
- Organisationsprogrammierer
- Daten- oder Datenbankadministratoren
Um teilzunehmen, braucht man Kenntnisse in Anforderungsanalyse. Das Präsenzseminar kostet 1190,00 €, das LIVEINAR® 1071,00 €. Seminarnummer: DB-004.
Online-Ressourcen und Plattformen
Viele nutzen Online-Kurse für ER-Diagramme für ihre Weiterbildung. Es gibt viele Plattformen mit verschiedenen Kursen. Dazu gehören Videos, interaktive Übungen und Webinare.
| Art des Kurses | Kursdauer | Kosten | Plattform |
|---|---|---|---|
| Online-Kurse für ER-Diagramme | 4 Wochen | 400 € | Udemy |
| Webinar zur Weiterbildung in ER-Modellierung | 1 Tag | 200 € | LinkedIn Learning |
| Selbstlernmodule | Flexibel | Gratis | Coursera |
Fazit und Ausblick auf Entity-Relationship-Modelle
Das Entity-Relationship-Modell (ERM) wurde 1976 von Peter Pin-Shan Chen eingeführt. Es ist ein wichtiges Werkzeug in der Datenbankmodellierung. Es hilft, Datenstrukturen klar zu machen.
Zukünftige Entwicklungen
Entity-Relationship-Modelle bleiben wichtig, vor allem bei der digitalen Transformation. Datenbanken müssen immer mehr Daten verarbeiten. Zukünftige Entwicklungen könnten Big Data unterstützen und Analysefunktionen verbessern.
Neue Tools und KI-Analyse werden ER-Modelle einfacher zu erstellen. So wird die Datenbankmodellierung effizienter.
Bedeutung für die digitale Transformation
Bei der digitalen Transformation werden ER-Modelle noch wichtiger. Unternehmen brauchen flexible Datenbanken, um schnell zu reagieren. ER-Modelle bieten eine solide Basis für moderne Datenbanken.
Systeme wie Oracle Designer und Sybase PowerDesigner unterstützen diesen Wandel. Sie helfen, Daten effizient zu verwalten. Die Zukunft der ER-Modelle liegt in ihrer Rolle bei der digitalen Transformation.
FAQ
Was ist ein Entity-Relationship-Modell?
Was sind die Hauptkomponenten eines ER-Modells?
Welche Bedeutung hat ein ER-Modell in der Datenbankmodellierung?
Können Sie ein Beispiel für ein ER-Modell in einem Online-Shop geben?
Welche Software-Tools können zur Erstellung eines ER-Modells verwendet werden?
Was sind häufige Fehler bei der Erstellung von ER-Modellen?
Wie kann man die Herausforderungen bei der Implementierung von ER-Modellen meistern?
Welche Rolle spielen ER-Modelle in Unternehmen?
Wo kann man Ausbildung und Weiterbildung im Bereich ER-Modelle finden?
Wie sieht die Zukunft der Entity-Relationship-Modelle aus?
Quellenverweise
- https://de.wikipedia.org/wiki/Entity-Relationship-Modell
- https://impltech.de/glossar/entity-relationship-modell/
- https://studyflix.de/informatik/er-modell-7476
- https://www.lucidchart.com/pages/de/was-ist-ein-erd
- https://www.computerweekly.com/de/definition/Entitaetsbeziehungsdiagramm-Entity-Relationship-Diagram-ERD
- https://www.studysmarter.de/studium/informatik-studium/datenverarbeitung/entity-relationship-modell/
- https://www.webtechnologien.com/backend-tutorials/mysql/entity-relationship-modell/
- https://www.datenbank-grundlagen.de/entity-relationship-modell.html
- http://www.roro-seiten.de/info/db/06Relationenmodell2/Relationenmodell2.html
- https://old.dbs.uni-leipzig.de/file/dbs1-ws10-kap2.pdf
- https://users.informatik.uni-halle.de/~brass/db07/d6_ermod.pdf
- https://www.lucidchart.com/pages/de/zeichnen-er-diagramm
- https://www.edrawsoft.com/de/er-diagram-examples.html
- https://oer-informatik.de/erm
- https://www.mrge.de/lehrer/reif/sek2/Datenbanken/Relationen/Übungen-ER-Modell_1_Loesungen.pdf
- https://creately.com/blog/de/diagramme/entity-relationship-modell/
- https://www.guru99.com/de/er-diagram-tutorial-dbms.html
- https://miro.com/de/diagramm/was-ist-ein-er-diagramm/
- https://www.pertuniti.de/documentation/eer/
- https://gitmind.com/de/er-diagramm-tool.html
- https://clickup.com/de/blog/108867/
- https://www.saas.do/blogbeitraege/datenmodellierung
- https://de.linkedin.com/pulse/data-modeling-herausforderungen-und-lösungen-datenpioniere-qidee
- https://www.uni-muenster.de/imperia/md/content/informatik/teaching/2_er.pdf
- https://www.studysmarter.de/ausbildung/ausbildung-in-it/fachinformatiker-anwendungsentwicklung/entity-relationship-modelle/
- https://www.comcave.de/weiterbildung/it-programmierung-systeme/datenbank/datenbank-modellierung-datenbank-design
- https://www.protranet.de/datenbanken/datenbank-training-datenmodellierung-entity-relationship-modell-erm/
- https://users.informatik.uni-halle.de/~brass/db05/d3_ermod.pdf
- https://spontan-wild-und-kuchen.de/archive/2485
