![\"\"](\"http:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2018\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2018\/06\/ER_diagram.png\")
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Fachlich wurde diese Modellierung jedoch noch ge\u00e4ndert. Die n:m<\/em> Beziehung zwischen einem Profil und dem Bestand (realisiert mit der Relation ProfileStock<\/em>) ist nicht notwendig. Stattdessen ist der Bestand entweder einem Profil zugeordnet (Attribut owner<\/em>) oder wird von allen Profilen geteilt (Attribut shared<\/em>). Des Weiteren hat die Entit\u00e4t Profil<\/em> ein optionales Attribut image<\/em>, welches f\u00fcr das Profilbild verwendet wird.<\/p>\n Wie bereits in vorherigen Blog-Beitr\u00e4gen erl\u00e4utert, haben wir uns dazu entschieden, eine MongoDB zu benutzen. Dies ist die meist verbreitete NoSQL Datenbank. Im Gegensatz zu einer SQL Datenbank ist kein fixes Datenschema erforderlich. Die Daten werden in folgenden Strukturen gespeichert:<\/p>\n F\u00fcr die MongoDB ist daher kein normalisiertes Datenmodell notwendig. Im Gegenteil, Subdokumente und Arrays sind sogar erw\u00fcnscht. Daten, die zusammengeh\u00f6ren, sollen ohne Joins schnell und einfach gelesen werden. Die Modellierung wird dadurch komplexer, da viele unterschiedliche M\u00f6glichkeiten bestehen, wie die Daten abgebildet werden. Wichtigster Anhaltspunkt ist bereits in dieser fr\u00fchen Phase der Entwicklung die Modellierung der notwendigen Datenabfragen. Ziel ist es, das relationale Modell so zu denormalisieren, dass die Performance von Datenabfragen optimiert wird. Folgende Punkte sollten dabei ber\u00fccksichtigt werden:<\/p>\n Die folgende Abbildung zeigt unsere dokumentenorientierte Modellierung. Wie zu sehen ist, sind nur zwei Collections notwendig. Die Dokumente der Collection \u201eUser\u201c beinhalten auch alle Profile des Users, genauso wie die Produkt-Dokumente alle Best\u00e4nde beinhalten.<\/p>\n <\/p>\n In einer der letzten Semester haben wir bereits die Java Persistence API kennengelernt. Dies ist ein Objekt-Relationaler-Mapper (ORM), der den Zugriff auf die Datenbank stark vereinfacht. Die DB-Tabellen werden dabei auf Java Klassen und Objekte gemappt. Mithilfe von Annotationen kann das Mapping konfiguriert werden. F\u00fcr die MongoDB existiert mit der Mongoose<\/a> Library ein \u00e4hnliches Framework. Dies wird als Object-Document-Mapper bezeichnet (ODM). Mithilfe eines definierten Models wird der Zugriff auf die Datenbank vereinfacht. Models entsprechen Klassen, deren Instanzen beispielsweise die Methode save<\/em> besitzen, um ein zugeh\u00f6riges Dokument in der DB zu erstellen. So k\u00f6nnen die Vorteile einer NoSQL Datenbank mit den Vorteilen eines Datenschemas kombiniert werden.<\/p>\n Bei der Verwendung von Typescript zusammen mit Mongoose sind wir dabei jedoch auf ein Problem gesto\u00dfen. Unsere Datenobjekte mussten doppelt definiert werden, einmal in Form einer Typescript Klasse zum Nutzen der Typisierungsm\u00f6glichkeiten und noch einmal zum Definieren der Mongoose-Model.<\/p>\n\n
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<\/a><\/p>\nDatenzugriff<\/h1>\n