Was ist Kardinalität in der Datenmodellierung?

Die Kardinalität ist ein Ma+ für die Grö+e einer Menge und wird häufig in der Mathematik und Informatik verwendet. Sie ist definiert als die Anzahl der Elemente, die eine Menge enthält. Beispielsweise hat die Menge {a, b, c} eine Kardinalität von 3, da sie 3 Elemente enthält.

Im Kontext der Datenmodellierung bezieht sich Kardinalität auf die Anzahl der Datensätze oder Instanzen einer bestimmten Entität oder eines bestimmten Attributs. Wenn wir beispielsweise eine Tabelle mit fünf Kunden haben, von denen jeder eine Bestellung hat, wäre die Kardinalität der Entität „Kunde“ 5 und die Kardinalität des Attributs „Bestellung“ wäre 5 x 4 (da jeder Kunde vier Bestellungen hat). ).

Kardinalität ist bei der Datenmodellierung wichtig, da sie uns helfen kann, die Komplexität eines Datensatzes und die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten zu verstehen. Wenn wir beispielsweise eine Tabelle mit einer hohen Kardinalität für ein bestimmtes Attribut haben, kann dies darauf hinweisen, dass viele Datensätze mit diesem Wert vorhanden sind, und wir müssen möglicherweise zusätzliche Attribute oder Tabellen hinzufügen, um diese Informationen zu erfassen.