Wie man ein ER Diagramm (Entity Relationship Diagramm) zeichnet: Vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung

Zusammenfassung

In diesem Leitfaden erfährst du:

• Was sind Entity Relationship Diagramm (ERD) und warum sind sie so wichtig, um teure Fehler beim Datenbankdesign vor der Implementierung zu vermeiden?
• Wann man ERD (Entity Relationship Diagramm) benutzt: vom Start neuer Projekte bis hin zur Einarbeitung neuer Teammitglieder und der Planung wichtiger Funktionserweiterungen
• Wichtige Teile von ERDs: Entitäten, Attribute, Beziehungen und Kardinalitätsnotationen, die die Bausteine deines Diagramms sind.
• Ein 6-Schritte-Prozess zum Erstellen von ERD (Entity Relationship Diagramm): Entitäten identifizieren, Attribute definieren, Beziehungen zuordnen, Kardinalität hinzufügen, Design verfeinern und alles dokumentieren.
• Wie man ein ERD (Entity Relationship Diagramm) anhand eines echten Beispiels erstellt: Schau dir eine komplette Anleitung zum Entwerfen eines digitalen Bibliothekssystems an, von den Anforderungen bis zum fertigen Diagramm.
• So machst du ERD in Miro: Nutze KI-gestützte Diagramme, um aus einfachen Textbeschreibungen erste Strukturen zu erstellen, und verfeinere diese dann gemeinsam mit deinem Team.
• Tipps für gute Diagramme: Wie man sie nennt, wie man sie aufbaut und wie man sie dokumentiert, damit sie übersichtlich und pflegbar bleiben.
• Häufige Fehler, die man vermeiden sollte: von zu komplizierten und falschen Beziehungen bis hin zu schlechter Identifizierung von Entitäten und fehlender Validierung durch die Stakeholder

Verschwende nicht länger Stunden damit, verstreute Dokumente über verschiedene Tools hinweg zu synchronisieren. Wenn deine Datenbankstruktur in statischen Dokumenten gespeichert ist, die niemand aktualisiert, arbeiten Teams am Ende mit veralteten Annahmen. Das führt zu teuren Nachbesserungen und falsch ausgerichteten Implementierungen. Entity Relationship Diagramm (ERD) löst dieses Problem, indem es eine einzige visuelle Source of Truth schafft, die genau zeigt, wie deine Daten miteinander verbunden sind. So wird das Datenbankdesign entwerfen schneller und weniger fehleranfällig.

Was ist ein Entity Relationship Diagramm (ERD)?

Ein Entity Relationship Diagramm (ERD) ist ein visuelles Diagramm, das zeigt, wie verschiedene Infos in einer Datenbank miteinander verbunden sind. Sieh es dir einfach als Blaupause für deine Datenstruktur an. Es zeigt Entitäten (wie „Kunde“ oder „Bestellung“), ihre Eigenschaften (wie „E-Mail-Adresse“ oder „Bestelldatum“) und die Beziehungen zwischen ihnen (wie „ein Kunde gibt viele Bestellungen auf“) an. ERD (Entity Relationship Diagramm) verbinden die Lücke zwischen den Geschäftsanforderungen und der technischen Umsetzung und geben sowohl Entwicklern als auch Stakeholdern ein klares Bild davon, wie Daten durch ein System fließen.

Entity Relationship Diagramm (ERD) verstehen

Entity Relationship Diagramm (ERD) macht abstrakte Datenanforderungen zu konkreten visuellen Modellen, die bei der Datenbankimplementierung helfen. Im Grunde genommen beantworten ERDs drei wichtige Fragen: Welche Infos muss das System speichern? Wie sind diese Infos organisiert? Und wie hängen die verschiedenen Infos zusammen?

Hauptzweck: Datenbankstruktur und Beziehungen zeigen

ERD (Entity Relationship Diagramm) sind die Kommunikationsschicht zwischen den Geschäftsanforderungen und der technischen Umsetzung. Wenn ein Produktmanager sagt: „Wir müssen die Kaufhistorie der Kunden verfolgen“, übersetzt das ERD (Entity Relationship Diagramm) diese Anforderung in bestimmte Entitäten (Kunde, Bestellung, Produkt), deren Attribute (Kunden-ID, Bestelldatum, Produktname) und die Beziehungen, die sie verbinden (Kunde gibt Bestellung auf, Bestellung enthält Produkt).

Dieses visuelle Format findet Designfehler, bevor auch nur eine einzige Zeile Code geschrieben wird. Du wirst vielleicht feststellen, dass deine geplante Struktur nicht für Kunden mit mehreren Lieferadressen geeignet ist oder dass du für die Nachverfolgung von Produktvarianten eine zusätzliche Einheit brauchst, die du nicht bedacht hast.

Wann und warum man ERD (Entity Relationship Diagramm) benutzt

Verwende ERDs immer dann, wenn du mit strukturierten Daten arbeitest, die über eine einzelne Sitzung hinaus bestehen bleiben müssen:

Ein neues Projekt starten: Bevor du Datenbankschema oder API-Verträge schreibst, solltest du dein Datenmodell mit einem ERD (Entity Relationship Diagramm) abbilden. Das erspart dir das nervige Umbauen, das passiert, wenn du mitten in der Entwicklung merkst, dass deine Struktur wichtige Funktionen nicht unterstützt.

Planung der wichtigsten Funktionen: Willst du deinem SaaS-Produkt Multi-Tenancy hinzufügen? Eine Empfehlungsmaschine einrichten? Diese Funktionen erfordern oft große Änderungen an deinem Datenmodell. Mit ERD (Entity Relationship Diagramm) kannst du verschiedene strukturelle Ansätze ausprobieren, bevor du dich für einen entscheidest.

Neue Team-Mitglieder einarbeiten: Ein gut dokumentiertes ERD verkürzt die Einarbeitungszeit echt krass. Neue Ingenieure können die ganze Datenarchitektur auf einen Blick sehen, statt sie aus Tabellendefinitionen und Join-Abfragen zusammenzusetzen.

Mit den Stakeholdern reden: Nicht-technische Stakeholder verstehen vielleicht keine Datenbankschema, aber sie können ein ERD (Entity Relationship Diagramm) verstehen. Das macht Designprüfungen und die Validierung von Anforderungen viel effizienter.

Wichtige Teile eines ERD (Entity Relationship Diagramm)

Jedes Entity Relationship Diagramm besteht aus vier grundlegenden Bausteinen, die zusammen deine Datenstruktur darstellen.

Einheiten

Entitäten sind die Kernkonzepte, die dein System verfolgt. Das sind die „Dinge“, die mit Daten verbunden sind. In einem E-Commerce-System gibt's Sachen wie Kunden, Produkte, Bestellungen und Kategorien. In einem Bibliothekssystem gibt's Bücher, Mitglieder und Ausleihen.

Stell dir Entitäten wie Substantive vor, die bestimmte, eigenständige Konzepte darstellen, für deren Beschreibung mehrere Infos nötig sind. Jede Entität wird zu einer Tabelle in deiner Datenbank. Entitäten werden normalerweise als Rechtecke gezeichnet, mit dem Namen der Entität oben drauf.

Namenskonvention: Benutze Singularformen (Kunde, nicht Kunden), weil jede Einheit eine Instanz dieses Konzepts darstellt.

Attribute

Attribute sind die einzelnen Daten, die eine Entität beschreiben. Für eine Kundenentität könnten die Attribute customer_id, first_name, last_name, E-Mail-Adresse und phone_number sein. Diese Attribute werden zu Spalten in deiner Datenbanktabelle.

Jede Entität braucht einen Primärschlüssel, also ein spezielles Attribut, das jede Instanz eindeutig identifiziert. Der Primärschlüssel sorgt dafür, dass du zwei Kunden unterscheiden kannst, auch wenn sie denselben Namen haben. Primärschlüssel werden in ERD (Entity Relationship Diagramm) normalerweise mit „PK” gekennzeichnet oder unterstrichen.

Die Attribute sind im Rechteck der Entität unter dem Namen der Entität aufgelistet.

Beziehungen

Beziehungen zeigen, wie Dinge miteinander verbunden sind. Sie klären Fragen wie „Wie sehen Kunden Bestellungen?“ oder „Was haben Produkte und Kategorien miteinander zu tun?“

Beziehungen werden durch Linien dargestellt, die Entitäten verbinden, oft mit einem Verb, das die Verbindung beschreibt:

• Der Kunde gibt 'ne Bestellung auf.
• Das Produkt gehört zur Kategorie
• Mitarbeiter verwaltet Mitarbeiter

In deiner Datenbank werden Beziehungen über Fremdschlüssel gemacht. Das sind Attribute in einer Tabelle, die auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle zeigen.

Kardinalität

Die Kardinalität gibt an, wie viele Instanzen einer Entität mit Instanzen einer anderen Entität in Beziehung stehen können. Das wird durch Symbole an den Enden der Beziehungslinien gezeigt.

Eins zu eins (1:1): Jede Instanz von Entität A hängt mit genau einer Instanz von Entität B zusammen. Beispiel: Jeder Mitarbeiter hat einen Firmenlaptop. Mit „1“ an beiden Enden oder einzelnen vertikalen Linien dargestellt.

Eins-zu-viele (1:N): Jede Instanz von Entität A kann mit mehreren Instanzen von Entität B in Verbindung stehen, aber jede Instanz von B steht nur mit einer Instanz von A in Verbindung. Beispiel: Ein Kunde macht viele Bestellungen. Mit „1“ an einem Ende und einer Krähenfußgabel (dreizackige Gabel) oder „N“ am anderen Ende.

Viele-zu-viele (M:N): Instanzen beider Entitäten können mit mehreren Instanzen der anderen in Verbindung stehen. Beispiel: Die Schüler melden sich für mehrere Kurse an, und die Kurse haben mehrere Schüler. Mit Krähenfüßen oder „N“ an beiden Enden gezeigt. Für die braucht man eine Verbindungstabelle, um sie umzusetzen.

Wenn du diese vier Sachen verstehst – Entitäten, Attribute, Beziehungen und Kardinalität –, hast du das nötige Vokabular, um Entity Relationship Diagramm (ERD) richtig zu lesen, zu erstellen und zu besprechen.

Vorteile von ERD-Diagrammen

Ein Entity Relationship Diagramm (ERD) zu erstellen, macht echt was aus, wenn es darum geht, wie Teams datengesteuerte Systeme planen, aufbauen und pflegen.

Datenbankplanung und -optimierung

Ein gut durchdachtes ERD (Entity Relationship Diagramm) verhindert die teuerste Art von technischer Schuld: grundlegende strukturelle Probleme, die umfangreiche Umgestaltungen erfordern, um sie zu beheben. Wenn du deine Entitäten und Beziehungen vor der Implementierung planst, kannst du verschiedene strukturelle Ansätze ausprobieren, ohne Code schreiben zu müssen.

ERD (Entity Relationship Diagramm) zeigt Normalisierungsprobleme schon früh. Vielleicht fällt dir auf, dass du dieselbe Kundenadresse in drei verschiedenen Tabellen speicherst oder dass deine vorgeschlagene Struktur komplexe Abfragen für einfache Vorgänge erfordern würde. Diese Probleme in einem Diagramm zu beheben, dauert nur ein paar Minuten. Das Umgestalten einer Produktionsdatenbank mit Millionen von Datensätzen dauert Tage und birgt echte Risiken.

Team-Kommunikation und Abstimmung

Diskussionen über das Datenbankdesign entwerfen ohne visuelle Hilfsmittel werden schnell unübersichtlich. ERDs machen Schluss mit dieser Unklarheit, indem sie allen die gleiche visuelle Referenz bieten.

Für Teams, die aus verschiedenen Bereichen kommen, ist diese Klarheit echt wichtig. Produktmanager können checken, ob das Datenmodell die geplanten Produktmerkmale unterstützt. Designer können sehen, welche Infos in den Benutzeroberflächen angezeigt werden können. QA-Ingenieure können Testszenarien anhand der Beziehungen zwischen Entitäten planen.

Entwicklungsfehler und Kosten senken

Untersuchungen zeigen immer wieder, dass Fehler, die in der Designphase entdeckt werden, viel weniger kosten als Fehler, die während der Implementierung gefunden werden, und sogar noch weniger als Fehler, die in der Produktion entdeckt werden. ERDs (Entity Relationship Diagramm) helfen dabei, Fehler früher im Entwicklungszyklus zu erkennen.

Häufige kostspielige Fehler, die durch ERD (Entity Relationship Diagramm) vermieden werden:

• Fehlende Beziehungen: Du merkst mitten in der Implementierung, dass du keine Möglichkeit hast, Kunden mit ihren Abo-Preisplänen zu verknüpfen.
• Zirkuläre Abhängigkeiten: Entitätenstrukturen erstellen, bei denen Tabelle A von Tabelle B abhängt, die wiederum von Tabelle C abhängt, die wiederum von Tabelle A abhängt
• Daten-Duplizieren: Wenn man dieselben Infos an mehreren Orten speichert, kann das zu Problemen bei der Aktualisierung führen.
• Nicht genug Support für Geschäftsregeln: Eine Struktur aufbauen, die technisch funktioniert, aber geschäftliche Einschränkungen nicht durchsetzen kann

Was du schon können solltest: Was du brauchst, bevor du loslegst

Um ein gutes Entity Relationship Diagramm (ERD) zu erstellen, muss man die richtigen Infos sammeln und die passenden Tools einrichten.

Checkliste für die Erfassung von Anforderungen

Bevor du anfängst, Entitäten und Beziehungen zu zeichnen, solltest du diese Infos sammeln:

• Dokumentation der Business-Anforderungen: Was muss das System machen? Welche Infos müssen verfolgt werden?
• Vorhandene Datenquellen: Wenn du ein bestehendes System umgestaltest, exportiere die Beispieldaten und schau dir das aktuelle Datenbankschema an.
• Workflows von Nutzern: Zeig mal die wichtigsten Schritte auf, die die Nutzer im System machen werden.
• Schätzungen zum Datenvolumen: Wie viele Datensätze wird jede Einheit haben?
• Compliance und Datenschutzanforderungen: Welche Daten brauchen besonderen Schutz?

Identifizierung der Stakeholder

Effektive Erstellung von ERD (Entity Relationship Diagramm) ist keine Einzelleistung. Beziehe diese Stakeholder mit ein:

• Experten auf der Domain: Die Leute, die sich in dem Geschäftsbereich, den du modellierst, super auskennen
• Endnutzer: Die Leute, die jeden Tag mit dem System rumhängen
• Datenbankadministratoren: Sie bringen Fachwissen in Sachen Leistungsoptimierung mit.
• Backend-Entwickler: Sie werden das ERD (Entity Relationship Diagramm) als echte Datenbankschema umsetzen.
• Produktmanager: Sie sorgen dafür, dass das Datenmodell die Produkt Roadmap unterstützt.

Mach lieber gemeinsame Arbeitssitzungen, statt alleine zu planen und dann erst nach Feedback zu fragen. Bei Echtzeitdiskussionen kommen Fragen und Vorgänge sofort zur Sprache.

Wie man ein ER Diagramm (Entity Relationship Diagramm) zeichnet: Schritt für Schritt mit Beispiel

Lass uns mal schauen, wie man ein komplettes Entity Relationship Diagramm (ERD) erstellt, indem wir ein digitales Bibliothekssystem aufbauen. Dieses praktische Beispiel zeigt dir jeden Schritt des Prozesses.

Das Szenario

Wir entwickeln ein System für eine öffentliche Bibliothek, die die Verwaltung ihrer Bestände und die Aktivitäten ihrer Mitglieder modernisieren will. Die Bibliothek muss:

• Verwalten sie ihren Bestand an Büchern, einschließlich mehrerer Kopien desselben Titels.
• Verfolge die Mitglieder der Bibliothek und ihre Kontaktdaten.
• Notiert, wann Mitglieder Bücher ausleihen und zurückgeben.
• Finde überfällige Sachen und rechne die Gebühren für die Verspätung aus.

Schritt 1: Identifiziere deine Entitäten

Entitäten sind die Kernkonzepte, die dein System im Blick behalten muss. Schau dir erst mal die Anforderungen an und markiere jedes Substantiv, das was darstellt, über das du Infos speichern musst.

Für unser Bibliothekssystem haben wir Folgendes festgelegt:

• Buch: Bezeichnet einen Titel in der Büchersammlung (z. B. „Wer die Nachtigall stört“).
• Buchkopie: Stellt einzelne physische oder digitale Exemplare dar (die Bibliothek könnte zum Beispiel drei gebundene Exemplare desselben Buches haben).
• Mitglied: Vertritt die Leute, die sich Sachen aus der Bibliothek ausleihen können.
• Darlehen: Zeigt eine Ausleihe an, wenn ein Mitglied ein Buch ausleiht.
• Verfasser: Vertritt Buchverfasser
• Kategorie: Zeigt Themenklassifizierungen an (Belletristik, Geschichte, Wissenschaft)

Warum „Book“ und „BookCopy“ trennen? Das ist der klassische Unterschied zwischen „Produkt“ und „Lagerbestand“. Wenn wir nur eine Buchentität hätten, müssten wir Titel, Verfasser und ISBN für jedes physische Exemplar duplizieren. Wenn man sie trennt, sind die allgemeinen Daten an einem Ort (Buch) und die instanzspezifischen Daten (Zustand, Status) in BookCopy.

Fragen, die du dir stellen solltest, wenn du Entitäten identifizierst:

• Was sind die Hauptthemen, mit denen sich dieses System beschäftigt?
• Was erstellen, aktualisieren oder löschen die Nutzer?
• Was würden Nutzer suchen oder worüber würden sie Berichte erstellen wollen?

Häufige Fehler, die du vermeiden solltest: Mach keine Entitäten für Sachen, die eigentlich nur Attribute sind. „Adresse“ klingt vielleicht wie eine eigene Sache, aber wenn sie immer zu einem bestimmten Kunden gehört und nicht für sich allein steht, ist es besser, sie als Attribute innerhalb von „Kunde“ (Straße, Ort, Bundesland, Postleitzahl) zu modellieren.

Schritt 2: Lass uns Attribute für jede Entität festlegen.

Sobald du die Entitäten identifiziert hast, leg fest, welche Infos du über jede einzelne speichern musst. Schreib alles auf, was die Nutzer über jede Einheit wissen müssen.

Buch:

• book_id (Primärschlüssel)
• ISBN
• Titel
• Veröffentlichungsjahr
• Verlag
• Beschreibung

Buchkopie:

• copy_id (Primärschlüssel)
• book_id (Fremdschlüssel, der mit „Book” verbunden ist)
• Format (Hardcover, Taschenbuch, E-Book)
• Zustand (super, gut, okay, schlecht)
• Erwerbsdatum
• Status (verfügbar, ausgeliehen, beschädigt)

Mitglied:

• member_id (Primärschlüssel)
• Vorname, Nachname
• E-Mail-Adresse, Telefon, Adresse
• Mitgliedschaftsdatum
• Mitgliedschaftsstatus (aktiv, gesperrt, abgelaufen)

Darlehen:

• loan_id (Primärschlüssel)
• copy_id (Fremdschlüssel, der mit BookCopy verknüpft ist)
• member_id (Fremdschlüssel, der mit „Member” verknüpft ist)
• Abreisedatum, Fälligkeitsdatum
• Rückgabedatum (null, wenn noch nicht zurückgegeben)
• Verspätungsgebühr

Verfasser:

• author_id (Primärschlüssel)
• Vorname, Nachname
• Geburtsjahr
• Nationalität

Kategorie:

• category_id (Primärschlüssel)
• Kategoriebezeichnung
• Beschreibung

Primärschlüssel erklärt: Jede Entität braucht einen Primärschlüssel – ein Attribut, das jede Instanz eindeutig identifiziert. Primärschlüssel sollten eindeutig sein (keine Duplikate), nicht null (jede Instanz muss einen Wert haben) und unveränderlich (sollten sich im Laufe der Zeit nicht ändern). Wir benutzen automatisch inkrementierende Ganzzahlen (customer_id: 1, 2, 3…) um es einfach zu halten.

Attributtypen:

• Einfache Attribute haben nur einen Wert (Vorname, Preis, Registrierungsdatum).
• Zusammengesetzte Attribute kann man in kleinere Teile aufteilen (Adresse in Straße, Stadt, Bundesland, Postleitzahl).
• Abgeleitete Attribute können aus anderen Attributen berechnet werden (Alter aus Geburtsdatum).

Schritt 3: Beziehungen zwischen Entitäten abbilden

Beziehungen zeigen, wie Dinge miteinander verbunden sind. Identifiziere sie, indem du schaust, wie die Entitäten in deinen Use Cases interagieren.

Für unser Bibliothekssystem:

Buch zu Buch kopieren: Eins-zu-viele. Ein Buch (Titel) hat viele Exemplare (physische Instanzen), aber jedes Exemplar gehört zu einem Buch. So können wir einzelne Kopien verfolgen und gleichzeitig allgemeine Infos auf Titelebene behalten.

Buchkopie zum Ausleihen: Eins-zu-viele. Eine Buchkopie kann in vielen Ausleihen auftauchen (also mehrmals ausgeliehen werden), aber jede Ausleihe betrifft nur eine Buchkopie. Hier wird die Ausleihhistorie für jeden physischen Gegenstand verfolgt.

Mitglied an Kredit: Eins-zu-viele. Ein Mitglied kann mehrere Kredite haben (im Laufe der Zeit mehrere Artikel ausleihen), aber jeder Kredit gehört zu einem Mitglied. So kriegen wir die Ausleihhistorie für jeden Kunden.

Buch an Verfasser: Viele-zu-viele. Ein Buch kann mehrere Verfasser haben (gemeinsam verfasste Werke), und ein Verfasser schreibt mehrere Bücher. Wir brauchen eine Verknüpfungstabelle namens „BookAuthor“, um diese Beziehung zu machen, mit „book_id“ und „author_id“ als Fremdschlüssel.

Buch nach Kategorie: Viele-zu-viele. Ein Buch kann zu mehreren Kategorien gehören („Der Marsianer“ könnte sowohl unter Science Fiction als auch unter Abenteuer einsortiert sein), und jede Kategorie hat mehrere Bücher. Wir erstellen eine Verknüpfungstabelle namens „BookCategory“.

Warum eine eigene Kreditorität? Kredite erfassen ein zeitbasiertes Ereignis, nicht nur eine Beziehung. Wir müssen nicht nur wissen, wer gerade ein Buch hat, sondern auch, wer es vorher ausgeliehen hat, wann es zurückgegeben werden sollte und ob es Verspätungsgebühren gab. Bei jeder Ausleihe wird ein neuer Datensatz erstellt, der Teil der historischen Aufzeichnungen wird.

Kardinalität verstehen:

Schau dir konkrete Beispiele an, um die richtige Kardinalität zu bestimmen. Für Kundenaufträge:

• Kann ein Kunde mehrere Bestellungen haben? Ja.
• Kann eine Bestellung mehreren Kunden gehören? Nein (normalerweise).
• Also: eine-zu-viele-Beziehung.

Für Produkt-zu-Kategorie:

• Kann ein Produkt zu mehreren Kategorien gehören? Ja (wenn dein Unternehmen das erlaubt).
• Kann eine Kategorie mehrere Produkte haben? Ja.
• Also: eine viele-zu-viele-Beziehung.

Schritt 4: Kardinalitätsnotationen hinzufügen

Die Kardinalitätsnotation macht die Vielfalt der Beziehungen in deinem ERD (Entity Relationship Diagramm) klar und beseitigt Unklarheiten darüber, wie viele Entitäten an jeder Beziehung beteiligt sein können.

Visuelle Darstellung:

Für eine Eins-zu-Eins-Beziehung markierst du beide Enden der Beziehung mit einer „1“ oder einer einzelnen vertikalen Linie.

Bei einer Eins-zu-Viele-Beziehung schreib einfach „1“ auf die „Eins“-Seite und „N“, „M“ oder ein Krähenfußsymbol (eine dreizackige Gabel) auf die „Viele“-Seite. In unserer Beziehung zwischen Buch und Buchkopie schreibst du eine „1“ neben Buch und ein Krähenfuß-Symbol neben Buchkopie.

Bei vielen-zu-vielen markierst du beide Seiten mit „N“ oder Krähenfüßen. Denk dran, dass du für diese Beziehung eine Verknüpfungstabelle erstellen musst. Unsere Beziehung zwischen Buch und Verfasser hat an beiden Enden Krähenfüße, wobei die Verbindung durch die Verbindungstabelle „BookAuthor“ gemacht wird.

Schreib die Kardinalitätsnotation in die Nähe der Entität, die sie beschreibt, und halte die Beziehungslinien übersichtlich und klar. Vermeide es, wenn möglich, Linien zu überqueren, indem du die Anordnung der Elemente änderst.

Schritt 5: Verbessere und überprüfe dein Diagramm

Wenn du dein erstes ERD fertig hast, schau es dir nochmal an und überleg dir, ob alles stimmt. In dieser Verfeinerungsphase werden strukturelle Vorgänge schon vor der Umsetzung erkannt.

Normalisierungsprüfung:

• Erste Normalform (1NF): Jedes Attribut sollte nur einzelne Werte haben – keine Listen oder Mengen. Wenn ein Mitglied mehrere Telefonnummern hat, speicher sie nicht als „555-1234, 555-5678” in einem Feld. Erstell stattdessen lieber eine eigene Entität „MemberPhone“.
• Zweite Normalform (2NF): Jedes Nicht-Schlüsselattribut sollte vom gesamten Primärschlüssel abhängen. Wenn du eine OrderItem-Entität mit einem zusammengesetzten Schlüssel (order_id, product_id) hast, speicher product_name nicht in OrderItem – es hängt nur von product_id ab. Behalte product_name in der Entität „Product“.
• Dritte Normalform (3NF): Attribute sollten nur vom Primärschlüssel abhängen, nicht von anderen Nicht-Schlüsselattributen. Speichere nicht sowohl die Stadt als auch den Bundesstaat in einer Adressentität, wenn du auch die Postleitzahl speicherst – der Bundesstaat kann aus der Postleitzahl abgeleitet werden.

Checkliste zur Validierung:

• Hat jede Entität einen Primärschlüssel? ✓
• Sind alle Beziehungen notwendig und richtig definiert? ✓
• Sind Kardinalitätsnotationen korrekt? ✓
• Kann die Struktur alle erforderlichen Abfragen unterstützen? ✓
• Gibt's viele-zu-viele-Beziehungen, die Verbindungstabellen brauchen? ✓

Peer-Review-Prozess:

Teile dein ERD (Entity Relationship Diagramm) mit den Stakeholdern:

• Domain-Experten bestätigen, dass das Modell die Geschäftskonzepte und -regeln richtig abbildet.
• Datenbankadministratoren checken die technische Machbarkeit und die Auswirkungen auf die Leistung.
• Andere Ingenieure checken, ob alles komplett ist und ob es irgendwelche Sonderfälle gibt.

Teste dein Design anhand wichtiger Workflows:

Bezahlvorgang: Mitglied scannt Karte → System findet Mitgliedsdaten → Bibliothekar scannt Buch → System findet Buchkopie → System erstellt Ausleihdatensatz. Alle wichtigen Infos sind da. ✓

Bücher nach Verfasser suchen: Das System fragt die Verbindungstabelle „BookAuthor“ ab → holt alle „book_ids“ für diese „author_id“ → verbindet sie mit „Book“, um die Titel zu bekommen. Die Struktur unterstützt diese Abfrage super. ✓

Mahnungen: Das System fragt nach Krediten, bei denen das Rückgabedatum null ist UND das Fälligkeitsdatum vor dem heutigen Datum liegt → verbindet sich mit „Mitglied” für Kontaktinfos und mit „Buchkopie” und „Buch” für Details zum Artikel. Alle Daten sind zugänglich. ✓

Schritt 6: Dokumentieren und teilen

Ein ERD ohne ordentliche Dokumentation wird mit der Zeit schwer zu verstehen. Füge Kontext hinzu, damit dein Diagramm nützlich bleibt.

Anmerkungen hinzufügen:

Nimm diese Elemente direkt in dein ERD (Entity Relationship Diagramm) oder in die dazugehörige Dokumentation auf:

• Beschreibung der Entitäten: Buchkopie: Zeigt einzelne physische oder digitale Exemplare eines Buchtitels an und macht es möglich, den Standort, den Zustand und die Ausleihhistorie bestimmter Artikel zu verfolgen.
• Beziehungsbeschränkungen: „Eine Bestellung kann nur Produkte vom selben Lieferanten haben“ – das sind Geschäftsregeln, die man nicht nur mit Kardinalität abdecken kann.
• Attributbeschränkungen: „discount_percentage muss zwischen 0 und 100 liegen“ oder „status muss einer der folgenden sein: ausstehend, in Bearbeitung, versandt, geliefert“.
• Entscheidungen zum Design: Wir haben uns dafür entschieden, product_name in OrderItem zu ändern, damit der Name beim Kauf erhalten bleibt, auch wenn das Produkt später umbenannt oder gelöscht wird.

Exportieren und Teilen:

Mach dein ERD (Entity Relationship Diagramm) für alle zugänglich, die es brauchen. Exportiere in Formaten, die für verschiedene Zielgruppen passen – technische Teams mögen vielleicht Schema-Definitionssprachen bevorzugen, während nicht-technische Stakeholder eher visuelle Formate wie PNG oder PDF brauchen.

Verbinde das ERD (Entity Relationship Diagramm) mit der dazugehörigen Dokumentation. Verbinde es mit deinen Anforderungsdokumenten, API-Spezifikationen und dem Implementierungscode, damit man den Weg von den Geschäftsanforderungen über das Datenmodell bis hin zur tatsächlichen Umsetzung nachvollziehen kann.

Versionen pflegen:

Betrachte dein ERD (Entity Relationship Diagramm) als ein lebendiges Dokument:

• Benutz die Versionskontrolle für ERD-Quelldateien genauso wie für Code.
• Aktualisiere das ERD (Entity Relationship Diagramm), wenn du Änderungen an der Datenbank machst – wenn ein Entwickler eine neue Tabelle hinzufügt, sollte er das ERD (Entity Relationship Diagramm) als Teil dieser Arbeit aktualisieren.
• Mach regelmäßig ERD-Überprüfungen (vierteljährlich oder wenn du wichtige Features planst), um sicherzustellen, dass sie immer noch der Realität entspricht.

Was diese Bibliothek-ERD (Entity Relationship Diagramm) aktiviert

Mit dieser Struktur kann die Bibliothek:

• Erstelle Berichte über die beliebtesten Bücher (verbinde Ausleihe mit Buch, zähle Vorkommen)
• Versende Mahnungen (Abfrage „Loan“, wo „return_date“ null ist und „due_date“ abgelaufen ist)
• Verfolge, welche Kopien ersetzt werden müssen (frag BookCopy nach Zustand und Ausleihhistorie).
• Bücher empfehlen (passende Kategorien aus der Ausleihhistorie eines Mitglieds finden)
• Berechne genaue Verzugsgebühren (verfolge das Fälligkeitsdatum und das Rückgabedatum im Darlehen).
• Verwalte den Bestand effizient (schau dir an, welche Bücher aufgrund der Ausleihhäufigkeit in größerer Kopie benötigt werden).

Das ERD (Entity Relationship Diagramm) macht abstrakte Anforderungen wie „Bücher und Ausleihen verfolgen“ zu einer konkreten, umsetzbaren Struktur, die all diese Use Cases unterstützt.

Wie man ein ERD (Entity Relationship Diagramm) in Miro erstellt

Plattformen der visuellen Zusammenarbeit machen die Erstellung von ERD (Entity Relationship Diagramm) nicht mehr zu einer technischen Aufgabe für eine Person, sondern zu einer Teamaktivität, bei der Stakeholder in Echtzeit mitmachen können. Der Innovationsarbeitsbereich von Miro bringt vorgefertigte Vorlagen, KI-gestützte Generierung und Zusammenarbeit in Echtzeit zusammen, um die Erstellung von ERD (Entity Relationship Diagramm) schneller und kollaborativer zu machen.

Warum Miro für die Erstellung von ERD (Entity Relationship Diagramm) nutzen?

Echtzeit-Zusammenarbeit: Mehrere Teammitglieder arbeiten gleichzeitig an demselben ERD (Entity Relationship Diagramm). Domain-Experten können Beziehungen sofort klären, wenn Ingenieure sie zeichnen. Produktmanager checken, ob die Struktur die geplanten Produktmerkmale unterstützt, während die Entitäten Gestalt annehmen.

KI-gestützter Schnellstart: Schreib einfach deine Datenbank-Anforderungen auf und lass Miro AI eine erste Struktur erstellen. Anstatt für jede Entität manuell Felder zu erstellen, konzentrierst du dich auf die Verfeinerung und Validierung.

Visuelle Kontextverarbeitung: Miro AI kann deine bestehenden Brainstorming-Notizen, Anforderungen oder Notizen auf deinem Board checken und sie in strukturierte ERD (Entity Relationship Diagramm)-Entitäten und -Beziehungen umwandeln.

Für alle Stakeholder zugänglich: Das visuelle, intuitive Format macht ERDs auch für Stakeholder ohne technischen Hintergrund verständlich, die vielleicht mit der üblichen Datenbanknotation nichts anfangen können.

Erstellen deiner ERD (Entity Relationship Diagramm) in Miro: Zwei Ansätze

Option 1: KI-generierte Diagramme mit dem AI-ER-Diagrammgenerator von Miro AI ER Diagramm Generator

1. Zugang zu Miro AI: Öffne ein Miro-Board und klick auf das Symbol „Formate “.
2. Wähle das Diagrammformat aus: Wähle Diagramme oder Mindmap im Abschnitt Formate aus.
3. Sag uns, was du brauchst: Schreib einfach eine Beschreibung in Klartext, zum Beispiel: Mach ein Entity Relationship Diagramm (ERD) für ein Bibliothekssystem, das Bücher, Buchkopien, Bibliotheksmitglieder, Ausleihen, Verfasser und Kategorien im Blick behält. Bücher können mehrere Exemplare und mehrere Verfasser haben. Mitglieder können mehrere Kopien eines Buches ausleihen.
4. Überprüfe und verfeinere: Miro AI macht Entitäten und Beziehungen. Benutz die Folge-Prompts, um Anpassungen vorzunehmen: „Füge eine Entität „BookCopy“ hinzu, die „Book“ und „Loan“ verbindet“ oder „Mach „Book“ und „Verfasser“ zu einer „Viele-zu-Viele“-Beziehung“
5. Füge detaillierte Attribute hinzu: Klick einfach auf jedes Entitätsfeld, um bestimmte Attribute wie Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Datenfelder hinzuzufügen.

Profi-Tipp: Wähl einfach die vorhandenen Notizen oder Anforderungen auf deinem Board aus, bevor du weitermachst. Miro AI nutzt diesen visuellen Kontext, um Diagramme zu erstellen, die besser zu deinen Bedürfnissen passen.

Option 2: Erstellung mit Template; Vorlagen

1. Öffne die ERD (Entity Relationship Diagramm)-Vorlage: Such in der Vorlagenbibliothek von Miro nach „Entity Relationship Diagramm (ERD)“.
2. Entitätsfelder anpassen: Umbenennen und Attribute zu vorformatierten Entitätsfeldern hinzufügen
3. Beziehungen zeichnen: Verwende Vorlage-Konnektoren, um Entitäten zu verknüpfen und Kardinalitätsnotationen hinzuzufügen.
4. Verbindungstabellen hinzufügen: Für viele-zu-viele-Beziehungen solltest du Verbindungsentitäten erstellen, die beide Seiten miteinander verbinden.

Gemeinsame Verbesserung

Sobald deine Grundstruktur steht:

• Mit Kontext kommentieren: Füge Textfelder hinzu, in denen du Designentscheidungen erklärst.
• Mitwirkende einladen: Teile das Board mit Datenbankadministratoren, Ingenieuren und Domain-Experten.
• Kommentiere mal bestimmte Sachen: Benutze @mentions, um Team-Mitglieder zu benachrichtigen, wenn du Input zu bestimmten Entitäten oder Beziehungen brauchst.
• In Echtzeit wiederholen: Plan Arbeitsmeetings, bei denen alle Teammitglieder gleichzeitig dabei sind, um das Design gemeinsam zu verbessern.

Miro hält die ganze Design-Diskussion fest – nicht nur das endgültige ERD (Entity Relationship Diagramm), sondern auch die Kommentare, die in Betracht gezogenen Alternativen und die Gründe für die getroffenen Entscheidungen – und erstellt so eine lebendige Dokumentation, die zukünftigen Teammitgliedern hilft, deine Entscheidungen zur Datenarchitektur zu verstehen.

Tipps für das Zeichnen von guten ER Diagrammen

Gut gemachte ERD (Entity Relationship Diagramm) bringen Vollständigkeit und Übersichtlichkeit unter einen Hut.

Prinzipien der Klarheit und Einfachheit

Fang einfach an und mach es dann komplizierter. Fang mit den wichtigsten Entitäten und offensichtlichen Beziehungen an. Sobald diese validiert sind, füge Randfälle und spezielle Entitäten hinzu. Wenn dein ERD mehr als 15 bis 20 Entitäten hat, teil es entweder durch mehr Abstraktion oder durch Aufteilung nach Domain auf.

Pack die Entitäten nicht alle zusammen. Lass um die Beziehungslinien herum Platz, damit die Kardinalitätsnotation gut zu sehen ist. Gruppiere zusammengehörige Elemente mit großzügigen Abständen zwischen den Gruppen, um die Domain-Grenzen optisch zu zeigen.

Namenskonventionen und Standards

Entitätsnamen: Benutz bitte Substantive im Singular (Produkt, nicht Produkte; Bestellung, nicht Bestellungen).

Eigenschaften: Benutze snake_case oder camelCase immer gleich, misch sie nicht. Wähle aussagekräftige Namen: „order_date“ ist klarer als „date“, „product_price“ klarer als „price“.

Beziehungen: Beziehungen mit Verben benennen, die sich natürlich lesen: „Kunde gibt Bestellung auf“, „Produkt gehört zur Kategorie“. Der Name der Beziehung sollte in beide Richtungen Sinn ergeben.

Primärschlüssel: Halte dich an ein einheitliches Muster. Viele Teams benutzen „entity_name_id” (customer_id, order_id), damit Primärschlüssel sofort erkennbar sind.

Fremdschlüssel: Gib Fremdschlüsseln Namen, die klar zeigen, worauf sie sich beziehen. Wenn die Entität „Order“ einen Fremdschlüssel hat, der auf „Customer“ verweist, nenn ihn „customer_id“ und nicht „customer_ref“ oder „customer_fk“.

Strategien für Layout und Organisation

Bring die zugehörigen Elemente nah beieinander, um die Länge der Verbindungslinien zu minimieren und Kreuzungen zu reduzieren. Folge dem logischen Ablauf – ordne die Entitäten so an, dass sie den Workflow oder Prozessablauf widerspiegeln, wo es passt. In unserem Bibliotheksbeispiel spiegelt die Reihenfolge Mitglied → Ausleihe → Buchkopie → Buch den Ausleihvorgang wider.

Benutz Farben bewusst. Kennzeichne die Entitäten nach Domain mit Farben (alle Entitäten, die mit dem Inventar zu tun haben, in Blau, alle Entitäten, die mit Kunden zu tun haben, in Grün), damit die Domain-Grenzen sofort klar sind. Übertreib's nicht – zu viele Farben lenken nur ab.

Dokumentationsstandards

Füge diese kontextbezogenen Elemente hinzu:

• Beschreibung der Entitäten: Erkläre in einem Satz, was jede Einheit ist und wozu sie da ist.
• Attributbeschränkungen: Regeln zur Dokumentenvalidierung, erlaubte Werte und Berechnungslogik („late_fee_amount: Berechnet als (überfällige Tage × Tagessatz)
• Erklärungen zu Beziehungen: Bei nicht offensichtlichen Beziehungen solltest du die geschäftliche Bedeutung erklären („Warum hängt Loan mit BookCopy zusammen und nicht mit Book?“). Weil wir nachverfolgen müssen, welche bestimmte physische Kopie ausgeliehen wurde.
• Annahmen: Dokumentiere die Annahmen, die im Design enthalten sind („Wir gehen davon aus, dass jede Bestellung genau eine Lieferadresse hat.“). Wenn wir Lieferungen an mehrere Adressen aufteilen müssen, müsste diese Struktur überarbeitet werden.

Häufige Fehler beim Erstellen von ER Diagrammen (Entity Relationship Diagramm)

Wenn du diese Fehler früh erkennst, sparst du dir später viel Arbeit beim Umschreiben.

Überkompliziertheit und Feature-Creep

Der Fehler: Der Versuch, jeden möglichen Sonderfall und jede zukünftige Funktion im ersten ERD zu modellieren, führt zu überladenen Diagrammen mit Dutzenden von Entitäten, von denen viele gar nicht gebraucht werden.

Die Lösung: Fang mit dem minimalen Datenmodell an, das die aktuellen Anforderungen unterstützt. Füge Entitäten und Beziehungen hinzu, wenn du Funktionen entwickelst, die diese benötigen. Mach's nach mit „YAGNI” (You Aren't Gonna Need It – Du wirst es nicht brauchen). Wenn die Stakeholder darauf bestehen, zukünftige Szenarien zu planen, dokumentiere sie separat als „Zukünftige Überlegungen“, anstatt sie im ersten ERD zu implementieren.

Falsches Zuordnungsverhältnis

Häufige Beispiele:

• Wenn man „Book-to-Loan” zu einer direkten Eins-zu-Viele-Beziehung macht (ohne „BookCopy”), wird es unklar, welches bestimmte Kopieren ausgeliehen wurde.
• Verwendung von „Eins-zu-Viele“, wenn „Viele-zu-Viele“ nötig wäre (die Modellierung von „Student-zu-Kurs“ als „Eins-zu-Viele“ klappt nicht, weil jeder Kurs auch viele Studenten hat)
• Schaffung redundanter Beziehungen (wenn „Order” mit „Customer” verbunden ist und „OrderItem” mit „Order”, brauchst du keine separate Beziehung zwischen „OrderItem” und „Customer”)

Die Lösung: Überprüfe die Kardinalität, indem du Fragen in beide Richtungen stellst. Geh mit Experten aus der Domain durch echte Szenarien: „Kann ein Produkt in mehreren Kategorien sein?“ „Kann eine Bestellung zu mehr als einem Kunden gehören?“

Schlechte Identifizierung von Entitäten

Der Fehler: Entitäten für Konzepte erstellen, die eigentlich Attribute sein sollten, oder Attribute erstellen, wenn separate Entitäten gebraucht werden.

Beispiele:

• Entität, wenn das Attribut passt: Erstellen einer Entität „Adresse“, obwohl Adressen nicht eigenständig existieren und immer genau zu einem Kunden gehören. Benutze stattdessen die Adressattribute unter „Kunde”.
• Attribut, wenn die Entität passt: Das Speichern von „author_name“ als einzelnes Text in Book klappt nicht, wenn Bücher mehrere Verfasser haben oder wenn du „alle Bücher dieses Verfassers“ suchen willst.

Die Lösung: Frag diese Fragen:

• Hat dieses Konzept eine eigene Existenz, unabhängig von anderen Dingen?
• Muss ich mehrere Instanzen davon verfolgen?
• Muss ich dieses Konzept separat abfragen oder melden?

Wenn du eine dieser Fragen mit „Ja“ beantwortest, ist es wahrscheinlich eine juristische Person. Wenn du alles mit „Nein“ beantwortest, ist es wahrscheinlich ein Attribut.

Unzureichende Normalisierung

Häufiges Beispiel: Das Speichern von product_name, product_description und product_price direkt in OrderItem bringt Probleme mit sich:

• Wenn sich Produktdetails ändern, zeigen alte Bestellungen veraltete Infos.
• Die gleichen Daten werden bei jeder Bestellung, die dieses Produkt enthält, dupliziert.
• Es gibt keine einzige Source of Truth für Produktinfos, die immer stimmt.

Die Lösung: Unterschiedliche Anliegen. Speichere alte Daten (Preis beim Kauf) getrennt von den aktuellen Daten (aktuelle Produktinfos). Halte dich an die Normalisierungsregeln, um Redundanzen zu vermeiden:

• 1NF: Keine sich wiederholenden Gruppen oder durch Kommas getrennten Werte
• 2NF: Keine Teilabhängigkeiten
• 3NF: Keine transitiven Abhängigkeiten

Fehlende Validierung mit den Stakeholdern

Der Fehler: Das ERD (Entity Relationship Diagramm) isoliert entwerfen und dann bei der Umsetzung feststellen, dass es nicht mit den tatsächlichen Geschäftsregeln übereinstimmt.

Beispiel: Man plant ein Gesundheitssystem, wo man davon ausgeht, dass jeder Patient einen Hausarzt hat, und merkt dann bei der Umsetzung, dass Patienten mehrere Hausärzte für verschiedene Fachgebiete haben können.

Die Lösung: Überprüfe die ERDs vor der Umsetzung mit Domain-Experten:

• Schau dir die wichtigsten Use Cases an: „Welche Infos brauchen wir, wenn jemand einen Termin macht?“
• Zeig mal ein paar konkrete Beispiele: So würden wir Dr. Smith behandelt sowohl John als auch Jane. Stimmt das mit der Realität überein?
• Testet Randfälle: Was passiert, wenn jemand während der Behandlung von einem Arzt zu einem anderen wechselt?

Mach dir Zeit für spezielle Besprechungen – schick das ERD (Entity Relationship Diagramm) nicht einfach per E-Mail-Adresse und warte auf Feedback.

Bist du bereit, dein erstes ERD (Entity Relationship Diagramm) mit Miro zu erstellen?

Entity Relationship Diagramm (ERD) macht abstrakte Datenanforderungen zu konkreten, umsetzbaren Strukturen, die beim Datenbankdesign helfen und dafür sorgen, dass alle Teams am gleichen Strang ziehen. Wenn du den in diesem Leitfaden beschriebenen systematischen Ansatz befolgst – von der Identifizierung von Entitäten und der Definition von Attributen bis hin zur Abbildung von Beziehungen und der Validierung mit den Stakeholdern –, erstellst du ERDs, die kostspielige strukturelle Probleme verhindern und während des gesamten Projektlebenszyklus als zuverlässige Referenzdokumentation dienen.

Der Schlüssel zu einer guten Erstellung eines ERD (Entity Relationship Diagramm) ist Zusammenarbeit. Wenn Ingenieure, Produktmanager, Designer und Domain in Echtzeit zusammenarbeiten, werden Designfehler sofort entdeckt und nicht erst während der Umsetzung. Plattformen für visuelle Zusammenarbeit mit KI-gestützten Diagrammen machen das möglich, indem sie allen den Zugriff auf denselben Arbeitsbereich geben, wo sie Beiträge leisten, Kommentator sein und Designentscheidungen direkt validieren können – und indem sie den anfänglichen Erstellungsprozess beschleunigen, sodass sich die Teams auf die Verfeinerung statt auf die mechanische Einrichtung konzentrieren können.

Leg los mit deinem nächsten Projekt zum Entwerfen von Datenbankdesign. Eröffne einen gemeinsamen Arbeitsbereich, sag der KI, was du brauchst, oder nimm eine fertige Vorlage und hol deine Stakeholder dazu, um das Design gemeinsam zu verbessern, zu checken und zu dokumentieren. Die Zeit, die du in ein durchdachtes ERD (Entity Relationship Diagramm) steckst, zahlt sich aus: weniger Nachbesserungen, klarere Kommunikation im Team und Datenbanken, die wirklich die Funktionen bieten, die deine Nutzer brauchen.

Leg los mit Miros Entity Relationship Diagramm (ERD)-Vorlage und KI-Funktionen und schau selbst, wie visuelle Zusammenarbeit das Datenbankdesign entwerfen von einer reinen technischen Dokumentation zu einer strategischen Teamabstimmung macht.

häufige Fragen zu Entity Relationship Diagramm (ERD)

Was ist der Unterschied zwischen einem ERD (Entity Relationship Diagramm) und einem UML-Klassendiagramm?

Sowohl ERDs als auch UML-Klassendiagramme zeigen Entitäten und ihre Beziehungen, aber sie haben unterschiedliche Zwecke. ERD (Entity Relationship Diagramm) konzentrieren sich nur auf die Datenstruktur – welche Infos gespeichert werden müssen und wie sie zusammenhängen. Sie werden hauptsächlich zum Entwerfen des Datenbankdesigns benutzt. UML-Klassendiagramme zeigen dagegen das objektorientierte Software-Design und beinhalten sowohl Daten (Attribute) als auch Verhalten (Methoden/Funktionen). Wenn du ein Datenbankdesign entwirfst, nimm ein ERD (Entity Relationship Diagramm). Wenn du Anwendungsklassen und ihre Interaktionen modellierst, nimm UML-Klassendiagramme. In der Praxis werden deine ERD-Entitäten oft direkt auf persistente Domain-Klassen in objektorientierten Systemen abgebildet.

Wie lange dauert es, ein ERD (Entity Relationship Diagramm) zu erstellen?

Wie lange es dauert, hängt davon ab, wie kompliziert das System ist und wie viel das Team mitmacht. Ein einfaches ERD (Entity Relationship Diagramm) für eine kleine Anwendung mit 5 bis 10 Entitäten kann 1 bis 2 Stunden dauern, einschließlich der Validierung durch die Stakeholder. Systeme mit mittlerer Komplexität und 15 bis 25 Einheiten brauchen normalerweise 4 bis 8 Stunden, verteilt auf mehrere Sitzungen. Bei großen Unternehmenssystemen kann das schon mal ein paar Tage oder Wochen dauern, vor allem wenn man bestehende Datenbanken dokumentiert oder mehrere Teams koordinieren muss. Mit KI-basierten Tools wie „Create with AI“ von Miro kannst du die anfängliche Erstellungszeit echt verkürzen, indem du aus Text-Beschreibungen Startstrukturen generierst. So kannst du dich mehr auf die Verfeinerung und Validierung konzentrieren, statt dich mit mechanischen Einstellungen zu beschäftigen.

Können Leute ohne technischen Hintergrund ERD (Entity Relationship Diagramm) erstellen?

Ja, vor allem mit Tools für die visuelle Zusammenarbeit, die das Erstellen von ERD (Entity Relationship Diagramm) einfacher machen. Auch wenn Leute ohne technischen Hintergrund vielleicht nicht alle Datenbankkonzepte wie Normalisierung oder Fremdschlüssel verstehen, können sie trotzdem Entitäten (die wichtigsten „Dinge“, die das System verfolgt) identifizieren, Attribute (Infos über diese Dinge) auflisten und Beziehungen (wie die Dinge miteinander verbunden sind) beschreiben. Domain-Experten erstellen oft die genauesten ERDs, weil sie die Geschäftsregeln und Arbeitsabläufe super gut verstehen. Der Schlüssel liegt darin, nicht-technisches Fachwissen mit der technischen Unterstützung von Ingenieuren oder Datenbankadministratoren zu kombinieren, die dafür sorgen können, dass die Struktur den Prinzipien des Datenbankdesigns entspricht.

Was ist der Unterschied zwischen logischen und physischen ERD (Entity Relationship Diagramm)?

Logische ERD (Entity Relationship Diagramm) zeigen die Struktur von Infos, unabhängig von einem bestimmten Datenbanksystem. Sie umfassen Entitäten, Attribute, Primärschlüssel und Beziehungen, geben aber keine Details zur Umsetzung wie Datentypen, Indizes oder datenbankspezifische Einschränkungen an. Physische ERDs (Entity Relationship Diagramm) zeigen genau, wie die Datenbank in einem bestimmten System (PostgreSQL, MySQL, Oracle) aufgebaut wird. Dazu gehören Tabellennamen, Spaltendatentypen (VARCHAR(255), INT usw.), Indizes, Einschränkungen und plattformspezifische Funktionen. Fang mit einem logischen ERD an, um die Struktur richtig hinzukriegen, und mach dann ein physisches ERD, wenn du bereit bist, es umzusetzen. Durch diese Trennung kannst du die technische Umsetzung ändern, ohne dein gesamtes Datenmodell neu zu gestalten.

Wie oft sollten ERD (Entity Relationship Diagramm) aktualisiert werden?

ERD (Entity Relationship Diagramm) sollten lebendige Dokumente sein, die sich mit deiner Datenbank weiterentwickeln. Aktualisiere dein ERD (Entity Relationship Diagramm) immer dann, wenn du strukturelle Änderungen an der Datenbank vornimmst – also Tabellen hinzufügst, Beziehungen änderst oder Schlüsselattribute anpasst. Betrachte ERD-Updates als Teil deines Entwicklungsprozesses und nicht als separate Dokumentationsarbeit. Wenn ein Entwickler eine neue Tabelle hinzufügt, sollte er das ERD (Entity Relationship Diagramm) im selben Workflow aktualisieren. Mach vierteljährliche Überprüfungen des ERD (Entity Relationship Diagramm) für ausgereifte Systeme, um Abweichungen zwischen Dokumentation und Umsetzung zu erkennen. Ein veraltetes ERD ist schlimmer als gar kein ERD, weil es neue Team Mitglieder verwirrt und zu falschen Annahmen während der Entwicklung führt.

Kann KI dabei helfen, Entity Relationship Diagramm (ERD) zu erstellen?

Ja, KI kann die Erstellung von ERD (Entity Relationship Diagramm) echt beschleunigen. KI-gesteuerte Tools können aus einfachen Text-Beschreibungen deiner Anforderungen erste ERD (Entity Relationship Diagramm)-Strukturen erstellen und sparen dir so Zeit bei der mechanischen Arbeit, Entitätsfelder und Beziehungslinien zu erstellen. Du kannst beschreiben, was dein System verfolgen soll, und die KI erstellt ein Start-Diagramm, das Entitäten und ihre Verbindungen zeigt. KI kann auch vorhandene Brainstorming-Notizen oder Anforderungsdokumente auf deinem Board analysieren und in strukturierte Diagramme umwandeln. Allerdings müssen KI-generierte ERD (Entity Relationship Diagramm) von Menschen überprüft und verbessert werden – du brauchst immer noch Experten, die sicherstellen, dass die Beziehungen den Geschäftsregeln entsprechen, Ingenieure, die die technische Solidität garantieren, und Stakeholder, die bestätigen, dass die Struktur die geplanten Funktionen unterstützt.

Brauche ich spezielle Software, um ein ERD (Entity Relationship Diagramm) zu zeichnen?

Nein, du kannst ERD (Entity Relationship Diagramm) mit verschiedenen Tools erstellen, je nachdem, was du brauchst. Plattformen für visuelle Zusammenarbeit wie Miro sind super für Team-Design mit Stakeholdern aus verschiedenen Bereichen – sie sind leicht zugänglich, ermöglichen Zusammenarbeit in Echtzeit und man braucht dafür keine technischen Kenntnisse. Herkömmliche Datenbankdesign Tools haben zwar coole Funktionen wie Schemaerstellung und -validierung, sind aber schwerer zu lernen. Sogar einfache Diagrammtools oder Whiteboards reichen für einfache ERD (Entity Relationship Diagramm) aus. Das beste Tool ist eins, auf das dein ganzes Team zugreifen und das es nutzen kann. Bei der ersten Designphase und der Validierung durch die Stakeholder solltest du Zusammenarbeit und Zugänglichkeit im Vordergrund haben. Bei der technischen Umsetzung solltest du auf Genauigkeit und die Möglichkeiten zur Schemagenerierung achten.

Wie detailliert sollte mein ERD (Entity Relationship Diagramm) sein?

Die Details der ERD hängen von deiner Projektphase und deinem Publikum ab. Konzeptionelle ERD (Entity Relationship Diagramm), die für erste Gespräche mit Stakeholdern verwendet werden, zeigen nur die wichtigsten Entitäten und übergeordneten Beziehungen – genug, um die Geschäftsanforderungen zu validieren, ohne nicht-technische Teilnehmer zu überfordern. Logische ERD (Entity Relationship Diagramm) zeigen alle Attribute, Primärschlüssel und die kompletten Beziehungsdetails, sind aber unabhängig von der Datenbank. Physische ERD (Entity Relationship Diagramm) haben alle Details der Umsetzung drauf: Datentypen, Indizes, Einschränkungen und plattformspezifische Features. Fang einfach mit den wichtigsten Entitäten und offensichtlichen Beziehungen an und mach es dann komplexer, wenn du mehr verstehst. Versuch nicht, jeden Sonderfall im ersten ERD (Entity Relationship Diagramm) zu erfassen – Details wirst du während der Umsetzung entdecken. Der richtige Detaillierungsgrad ist der, der dir bei deiner aktuellen Aufgabe hilft, egal ob es um die Abstimmung mit den Stakeholdern, das technische Design oder die Datenbankimplementierung geht.

Verfasser: Miro-Team

Letzte Aktualisierung: 12. Dezember 2025