Viele-zu-Viele-Beziehung: Ein Leitfaden zum Datenbankdesign

Nutzer und Follower, Studenten und Kurse, Kunden und Produkte: Unsere Welt ist voll von natürlichen Mehr-zu-Mehr-Beziehungen. Allerdings lassen sich diese nicht immer gut in Datenbankdesigns umsetzen. Schlecht gemachte viele-zu-viele-Beziehungen sind oft der Grund für doppelte Daten, falsche Analysen und langfristige Probleme bei der Wartung in Produktionssystemen.

In diesem Artikel werde ich Many-to-Many-Beziehungen von den Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung durchgehen. Wir schauen uns auch fortgeschrittene Designmuster, Normalisierung, Performance-Überlegungen und die Implementierung von Many-to-Many-Beziehungen in relationalen und nosql-Systemen an.

Am Ende solltest du in der Lage sein, skalierbare, wartungsfreundliche Schemata zu entwerfen, die komplexe Beziehungen korrekt abbilden, Datenanomalien vermeiden und zuverlässige Berichts- und BI-Workflows unterstützen. 

Für alle, die ihre Grundlagenkenntnisse auffrischen wollen, empfehle ich unseren Kurs Einführung in relationale Datenbanken in SQL zu machen.

Was ist eine Viele-zu-Viele-Beziehung?

Eine Viele-zu-Viele-Beziehung (M:N) ist eine bidirektionale Datenbankbeziehung, bei der jeder Datensatz in Tabelle A mit vielen Datensätzen in Tabelle B in Verbindung stehen kann und jeder Datensatz in Tabelle B mit vielen Datensätzen in Tabelle A in Verbindung stehen kann. Anders als bei einfacheren Beziehungstypen gibt es hier Kardinalität auf beiden Seiten.

Diese Beziehung ist in echten Systemen überall zu finden:

• Bildung: Ein Student kann sich für viele Kurse anmelden, und jeder Kurs kann viele Studenten haben.
• E-Commerce: Ein Produkt kann zu mehreren Kategorien gehören, und jede Kategorie kann viele Produkte haben.
• Soziale Plattformen: Benutzer können vielen Gruppen beitreten, und Gruppen können viele Benutzer haben.
• Gesundheitswesen: Einem Patienten können mehrere Medikamente verschrieben werden, und jedes Medikament kann an viele Patienten verschrieben werden.

Die Beziehung hat eine Bedeutung und oft auch eigene Daten. Dieses Unterschied zu verstehen ist wichtig für die richtige Schema-Gestaltung und Abfrage, vor allem wenn Tabellen für Analysen zusammengeführt werden.

Viele-zu-viele- vs. eine-zu-viele-Beziehung

Um zu verstehen, warum viele-zu-viele-Beziehungen eine spezielle Behandlung brauchen, hilft es, sie mit einfacheren Kardinalitäten zu vergleichen.

• Eins zu eins (1:1): Jeder Eintrag in Tabelle A passt genau zu einem Eintrag in Tabelle B und umgekehrt (z. B. ein Benutzer und ein Benutzerprofil).
• Eins-zu-viele (1:N): Ein Eintrag in Tabelle A kann mit mehreren Einträgen in Tabelle B zusammenhängen, aber jeder Eintrag in Tabelle B hängt nur mit einem Eintrag in Tabelle A zusammen (z. B. ein Kunde und seine Bestellungen).

Zum Beispiele, in einem Eins-zu-Viele-Design hat eine Tabelle für Aufträge normalerweise einen Fremdschlüssel customer_id, wobei jeder einzelne Auftrag einen order_id hat. Jede Bestellung gehört genau zu einem Kunden, aber ein Kunde kann mehrere „ order_id “-Schlüssel haben.

Vergleich das mal mit dem Beispiel „Student–Kurs“. Wenn du versuchst, „ course_id ” direkt in der Tabelle „students” zu speichern, würde jeder Student mit mehreren „ course_id ”-Werten verknüpft werden. Andersrum, in der Kurstabelle hätte jeder Kurs mehrere Verweise auf student_id. Statt einer klaren Einbahnstraße tauschen beide Seiten Informationen hin und her aus.

Verletzung der ersten Normalform und das Viele-zu-Viele-Problem

Ein häufiges Problem ist der Versuch, viele-zu-viele-Beziehungen direkt darzustellen, indem mehrere Werte in einer einzigen Spalte gespeichert werden, entweder mithilfe eines Arrays (z. B. course_ids in einer Tabelle students ) oder wiederholter Spalten wie course_1, course_2, course_3. 

Dieser Ansatz verstößt gegen die erste Normalform (1NF), die verlangt, dass jede Spalte atomare, unteilbare Werte enthält. Schau dir diesen Blog über Normalisierung in SQL an, um dein Wissen aufzufrischen.

Das Verstoßen gegen 1NF führt zu klassischen Aktualisierungsanomalien:

• Einfügungsanomalien: Um eine neue Beziehung hinzuzufügen, musst du die Struktur einer bestehenden Zeile ändern.
• Anomalien aktualisieren: Wenn man eine Beziehung ändert, muss man mehrere Zeilen, Spalten oder eingebettete Werte anpassen, was das Risiko von Inkonsistenzen erhöht.
• Löschungsanomalien: Wenn du eine Beziehung löschst, kann es passieren, dass du dabei auch Infos löschst, die nichts damit zu tun haben.

Abgesehen von der Normalisierungstheorie gibt es ein echtes analytisches Problem, das als Many-to-Many-Problem bekannt ist. Wenn Tabellen mit einer Viele-zu-Viele-Beziehung nicht sorgfältig verknüpft werden, kann das leicht zu einer Vervielfachung der Zeilen führen. Das kann zu Problemen mit der Rechenzeit und zu Aggregationsfehlern bei der Analyse führen. 

Wenn du zum Beispiel „ courses “ mit „ students “ verbindest, basierend auf „ student_id “, kann das dazu führen, dass jeder Kurs wegen mehrerer Studieneinträge mehrfach verbunden wird. Dann kann der Versuch einer Aggregation zu Abweichungen bei der Analyse führen, wie zum Beispiel bei den Einnahmen oder der Anzahl der Schüler. 

Ein richtiges Schema-Design beeinflusst direkt die Genauigkeit von Berichten, Finanzberechnungen und das Vertrauen in Datenprodukte. Außerdem hilft es dabei, Verknüpfungen zu vereinfachen, um menschliche Fehler zu minimieren. Mehr Infos zu den typischen Fallstricken bei Joins findest du in diesem SQL-Join-Tutorial und kannst dein Wissen mit den Top 20 SQL-Join-Fragen testen.

Verbindungstabellen: Fundament und Struktur

Die Standardlösung für viele-zu-viele-Beziehungen in relationalen Systemen ist die Verknüpfungstabelle (auch als Join-Tabelle, Brückentabelle oder assoziative Tabelle bezeichnet). Anstatt zu versuchen, Beziehungen direkt zu speichern, fügst du eine Zwischentabelle ein, die auf beide übergeordneten Tabellen verweist.

Im Grunde genommen verwandelt das A ↔ B in A ← JT→ B.

Jetzt hat jede eine Eins-zu-Viele-Beziehung zur Verknüpfungstabelle, was ein vereinfachtes Analyseschema ermöglicht. Ich erkläre dir, wie wir diese Verknüpfungstabellen erstellen und wie sie genutzt werden.

Aufbau und Teile

Eine einfache Verbindungstabelle hat:

• Ein Fremdschlüssel, der auf den Primärschlüssel von Tabelle A zeigt
• Ein Fremdschlüssel, der auf den Primärschlüssel von Tabelle B verweist

Meistens bilden diese beiden Fremdschlüssel zusammen einen zusammengesetzten Primärschlüssel. Das stellt sicher, dass dieselbe Beziehung nicht zweimal eingefügt werden kann, und sorgt für Eindeutigkeit auf Datenbankebene.

Zum Beispiel könnte eine Tabelle „ enrollments “ eine Verkettung von „ student_id “ und „ course_id “ als Primärschlüssel verwenden. Die Datenbank hat jetzt einen eindeutigen Referenzschlüssel für die Beziehung, und wir können mit der Erstellung von Anwendungsfällen für Unternehmen anfangen.

So könnte eine Verbindungstabelle für „ enrollments “ aussehen.

Attribute zu Verknüpfungstabellen hinzufügen

Wenn eine Verknüpfungstabelle zusätzliche Attribute speichert, ist sie eher eine assoziative Entität als ein reines strukturelles Ding. Dadurch kann die Verknüpfungstabelle Kontextinfos über die Beziehung enthalten. Häufige Beispiele sind:

• Datum: enrollment_date, creation_date und ähnliche zeitbasierte Infos

• Rolle: z. B. Admin vs. Mitglied in einer Gruppe

• Metriken: Relevanzbewertung in Empfehlungssystemen

Das macht die Beziehung noch bedeutungsvoller. Die Komplexität der Abfrage steigt ein bisschen, aber das Schema spiegelt die Realität genauer wider. Dieser Kompromiss lohnt sich fast immer in Systemen, in denen sich Beziehungen mit der Zeit entwickeln. Wir können mehr Infos hinzufügen und Verknüpfungstabellen zu einem nützlichen Analysewerkzeug machen.

Sicherstellen, dass die Daten korrekt bleiben

Verbindungstabellen hängen stark von der referenziellen Integrität ab. Fremdschlüsselbeschränkungen sorgen dafür, dass jede Beziehungszeile auf gültige übergeordnete Datensätze verweist, und verhindern so verwaiste Daten.

Löschregeln sind wichtig:

• CASCADE: Entferne automatisch Verbindungszeilen, wenn ein übergeordnetes Element gelöscht wird.
• EINSCHRÄNKUNG / KEINE MASSNAHME: Verhindere das Löschen einer übergeordneten Zeile, wenn noch Beziehungen bestehen.

Die Entscheidung hängt von der Geschäftssemantik ab. In manchen Bereichen ist eine automatische Bereinigung okay; in anderen muss man alte Beziehungen behalten oder vor dem Löschen genau checken.

Normalisierung und Verknüpfungstabellen

Verbindungstabellen sind eine direkte Anwendung der dritten Normalform (3NF). Sie machen Schluss mit transitiven Abhängigkeiten und beseitigen die unnötige Speicherung von Beziehungsdaten. Das ganze Ziel ist, die Normalisierung innerhalb der Datenbank zu verbessern.

In vielen Fällen helfen Verknüpfungstabellen auch dabei, die Boyce-Codd-Normalform (BCNF) zu erfüllen, weil der zusammengesetzte Primärschlüssel alle Nicht-Schlüsselattribute komplett bestimmt. Das ist wichtig, weil es Probleme bei der Aktualisierung minimiert und sicherstellt, dass beim Ändern einer Beziehung genau eine Zeile geändert werden muss.

Wenn du mehr darüber wissen willst, warum es so wichtig ist, die 3NF in unseren Datenbanken sicherzustellen, schau dir diesen Artikel über transitive Abhängigkeiten an.

Entwerfen und Implementieren von Viele-zu-Viele-Beziehungen

Lass uns mal darüber reden, wie wir unsere Datenbanken so aufbauen können, dass sie viele-zu-viele-Beziehungen unterstützen. Wir zeigen dir ein paar coole Tricks, die dir das Leben leichter machen.

Namenskonventionen und Schemaklarheit

Eine klare Benennung der Tabellen macht es einfacher, sich zurechtzufinden, und verbessert die Wartbarkeit. Übliche Konventionen sind zum Beispiel TableA_TableB oder join_TableATableB, zum Beispiel:

• student_course

• user_group

• join_user_group

Die Spaltennamen sollten die Primärschlüssel der übergeordneten Tabelle widerspiegeln (z. B. „ student_id “, „ course_id “), damit Verknüpfungen klar und lesbar sind. Konsistenz wird echt wichtig, wenn Schemata wachsen und Teams größer werden.

Häufige Muster und Variationen

Es gibt ein paar verschiedene Möglichkeiten, wie wir unsere Verknüpfungstabellen erstellen können, von ganz einfachen Beziehungsnachverfolgungen bis hin zu komplexeren polymorphen Beziehungen.

Einfache Verbindungstabellen

Einfache Verknüpfungstabellen haben nur Fremdschlüssel und sind super für statische oder kontextarme Beziehungen. Die sind echt einfach zu pflegen und machen kaum Aufwand, weil sie meistens nur zeigen, wie zwei Tabellen zusammenhängen. Diese Verbindungstabellen haben keine Zeit- oder Kontextdaten.

Selbstreferenzierende viele-zu-viele-Beziehungen 

Selbstreferenzierende Viele-zu-Viele-Beziehungen treten auf, wenn beide Fremdschlüssel auf dieselbe Tabelle verweisen. 

Wenn wir zum Beispiel eine Social-Media-App tracken, die Nutzer, ihre Follower und die Leute, denen sie folgen, erfasst, könnten wir eine Beziehung von user_id zu follower_id in beide Richtungen haben. Es könnten noch mehr Einschränkungen nötig sein, um ungültige oder symmetrische Duplikate zu vermeiden.

Polymorphe Viele-zu-Viele-Beziehungen 

Polymorphe Viele-zu-Viele-Beziehungen machen es möglich, dass eine Verbindungstabelle mehrere Entitätstypen mithilfe eines Typunterscheiders miteinander verbindet. Das sorgt für Flexibilität, verlagert aber die Integritätsdurchsetzung in die Anwendungslogik und macht Abfragen komplizierter. 

Zum Beispiel könnte eine Verbindungstabelle namens „ Tag ” für Social-Media-Apps die Daten Posts, Comments und Users mit einer zusätzlichen kontextbezogenen Spalte verknüpfen, um das Tag mit der richtigen Entität zu verbinden.

Zeitliche und gewichtete Beziehungen

Sowohl zeitliche als auch gewichtete Beziehungen speichern Infos über die Beziehung in zusätzlichen Attributen.

Zeitliche Viele-zu-Viele-Beziehungen fügen Spalten hinzu, die Zeitinfos liefern, wie zum Beispiel „ active_from “, „ active_to “ oder „ created_on “, um die historische Gültigkeit zu verfolgen. Der Schlüssel „ enrolled_on ” in unserer früheren Datenbank für Studenten und Kurse ist ein Beispiel für eine zeitliche Beziehung.

Die sind echt wichtig für Prüfpfade, sich langsam verändernde Beziehungen und Punkt-in-Zeit-Analysen. Das macht die Sache ein bisschen komplizierter, weil die Benutzer darauf achten müssen, nach der richtigen Zeitachse zu filtern und auch Zeilen zu berücksichtigen, die vielleicht inaktiv sind.

Gewichtete Beziehungen speichern dagegen Ranglisten oder Stärke-Metriken. Empfehlungsmaschinen, Tagging-Systeme und Relevanzbewertungen nutzen dieses Muster oft, um Sachen wie die Zuverlässigkeit von Empfehlungen zu verfolgen.

Mehrwegbeziehungen

Während die meisten OLTP-Systeme Beziehungen zwischen mehr als zwei Entitäten meiden, werden sie in Analysesystemen oft genutzt. Faktentabellen in Dimensionsmodellen sind wie Verbindungstabellen, die Tabellen mit unterschiedlichen Detailstufen zusammenbringen. Diese Designs sind echt stark, brauchen aber eine disziplinierte Abfrage und klare Dokumentation. 

Ein mögliches Design wäre, deine Verknüpfungstabelle mit Fremdschlüsseln zu allen beteiligten Entitäten zu erstellen. 

Wenn wir zum Beispiel unser Beispiel mit den Studenten und Kursen weiterdenken, könnte eine dritte Tabelle die Klassenzimmernummern enthalten. Eine Verknüpfungstabelle kann die Fremdschlüssel für einen Schüler in einer bestimmten Klasse in einem bestimmten Raum haben. Es ist leicht zu erkennen, dass mit zunehmender Anzahl von Beziehungen die Abfragen und Schemata exponentiell komplexer werden.

Wenn du dich näher mit dem Aufbau von Datenbanken beschäftigen willst, solltest du unbedingt unseren Kurs zum Thema Datenbankdesign besuchen.

Leistungsoptimierung und Abfrageeffizienz

Bei jedem komplizierten Datenbankdesign müssen wir uns Gedanken über die Leistung und die Abfrage machen. Je mehr Teile wir hinzufügen, desto eher haben wir Probleme mit der Leistung!

Abfragemuster und Optimierung

Schauen wir uns erst mal ein paar Möglichkeiten an, wie wir unsere Verknüpfungstabellen abfragen können. Häufige Zugriffsmuster sind:

• Alle zugehörigen Entitäten aus Tabelle B für eine bestimmte Entität in Tabelle A abrufen
• Beziehungen zählen
• Nach Beziehungsattributen filtern

Um diese Abfragen zu optimieren:

• Fremdschlüssel in der Verknüpfungstabelle indizieren

• Benutz GROUP BY oder DISTINCT, um Doppelzählungen zu vermeiden.

• Denk mal drüber nach, Indizes für Workloads mit vielen Lesevorgängen abzudecken.

• Sei bei den Anweisungen „ WHERE “ genau, um die Menge der zu verknüpfenden Daten zu begrenzen.

Diese Techniken sind echt wichtig für effiziente Verknüpfungen und Aggregationen. Denk auch daran: Wenn du versuchst, mit der Verknüpfungstabelle zwei Tabellen zu verbinden, solltest du dir überlegen, wie du drei Tabellen effizient verbinden kannst.

Massenoperationen und Parallelität

Verbindungstabellen haben oft ein hohes Schreibvolumen. Batch-Einfügungen und -Aktualisierungen sparen Transaktionsaufwand. 

Aber wenn viele Leute auf beliebte Fremdschlüssel zugreifen, kann das zu Problemen beim Sperren führen. Achte darauf, die Leistung und die Partitionstabellen im Auge zu behalten, um Parallelisierung zu ermöglichen.

Normalisierung vs. Denormalisierung

Schauen wir uns mal kurz den Hauptunterschied zwischen Normalisierung und Denormalisierung als Ansatz für unser Datenbankdesign an:

• Normalisierte Designs passen gut zu Systemen, die viele Schreibvorgänge haben und bei denen Konsistenz wichtig ist (z. B. Finanzwesen, ERP). Wenn du strikte Konsistenz ohne die Möglichkeit von Duplikaten oder überflüssigen Daten brauchst, solltest du dich auf ein streng normalisiertes Design konzentrieren.
• Denormalisierte Designs passen gut zu Analysen mit vielen Lesevorgängen, bei denen eine eventuelle Konsistenz okay ist. Wenn die Datenverfügbarkeit wichtiger ist und wir damit einverstanden sind, dass die Daten später „sortiert“ werden, können wir ein denormalisiertes Design verwenden, vorausgesetzt, wir geben strenge Richtlinien zu Best Practices vor.

Denk mal richtig über Zugriffsmuster, Team-Know-how und betriebliche Einschränkungen nach.

Vor- und Nachteile der Denormalisierung

Denormalisierung kann die Leistung bei Systemen mit vielen Schreibvorgängen verbessern, die sich nicht oft ändern. Die Kosten sind mehr Komplexität, ein höherer Wartungsaufwand und das Risiko, dass Daten veralten. 

Meine Meinung dazu: Denormalisierung sollte nur als angemessene Reaktion auf leseintensive Engpässe eingesetzt werden und immer mit regelmäßigen Konsistenzprüfungen einhergehen.

Implementierung über Datenbanksysteme hinweg

SQL- und nosql-Systeme haben ein bisschen unterschiedliche Ansätze bei der Umsetzung von Many-to-Many-Systemen. 

Relationale und nosql-Architekturen

Relationale Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL und SQL Server machen viele-zu-viele-Beziehungen explizit mit Hilfe von Verknüpfungstabellen mit Fremdschlüsseln und zusammengesetzten Primärschlüsseln. Ähnlich funktionieren auch Cloud-basierte relationale Datenbanken wie Snowflake.

Nosql-Systeme zeigen oft viele-zu-viele-Beziehungen, indem sie Arrays mit zugehörigen IDs einbetten oder Referenzen speichern, die von der Anwendungslogik verwaltet werden. Das liegt daran, dass bei nosql-Datenbanken die Leseleistung und die horizontale Skalierbarkeit im Vordergrund stehen. Das macht das Lesen schneller und das Schema flexibler, aber die Normalisierung leidet darunter.

SQL vs. nosql

Relationale Datenbanken sind die erste Wahl, wenn du eine klar definierte Schemastruktur brauchst. Diese Datenbanken sind einfacher zu handhaben und ermöglichen eine bessere Datenverwaltung. Überleg dir, eine relationale SQL-Datenbank zu nutzen, wenn:

• Beziehungen ändern sich ständig
• Integrität ist super wichtig fürs Geschäft.
• Abfragen beinhalten komplizierte Verknüpfungen

Nosql-Datenbanken sind super für Situationen, in denen Flexibilität und die Möglichkeit, viele Daten auf einmal zu bearbeiten, wichtig sind. Zum Beispiel kannst du mit nosql-Datenbanken wie MongoDB Operatoren wie updateMany, wenn wir mehrere Dokumente gleichzeitig aktualisieren müssen. Hier sind ein paar Tipps, wann du eine nosql-Implementierung in Betracht ziehen solltest:

• Die Kardinalität ist vorhersehbar.
• Lesevorgänge sind viel häufiger als Schreibvorgänge
• Die Flexibilität des Schemas ist wichtiger als strenge Konsistenz.

Fazit

Viele-zu-viele-Beziehungen sind in echten Datenmodellen einfach nicht zu vermeiden. Die richtige Gestaltung ist super wichtig für die Datenintegrität, Skalierbarkeit und analytische Korrektheit. Wenn Junction-Tabellen richtig normalisiert und indiziert sind, bieten sie eine solide Basis, die von Transaktionssystemen bis hin zu Unternehmensanalysen reicht.

Jedes Design hat seine Vor- und Nachteile: Normalisierung oder Leistung, Einfachheit oder Flexibilität, Abstraktion oder Kontrolle. Der Schlüssel liegt darin, deine Zugriffsmuster zu analysieren, Muster auszuwählen, die zu deiner Arbeitslast passen, und Designs durch Schemaüberprüfung und Abfragetests zu validieren.

Für Leute, die ihre Fähigkeiten im Datenbankdesign verbessern wollen, empfehle ich echt, sich für unseren Lernpfad zum Associate Data Analyst in SQL.