Attributgrößen

Attributgrößen bezeichnen in der Datenmodellierung die Größen- oder Wertebeschränkungen eines Attributs (Spalte) in einer Entität oder Tabelle. Sie definieren, welche Werte ein Attribut annehmen darf und wie viel Speicherplatz dafür benötigt wird. In relationalen Datenbanken bestimmt der Datentyp zusammen mit konkreten Spezifikationen wie Länge oder Präzision die Attributgröße.

Zu den gängigen Arten von Attributgrößen gehören Zeichenkettenlängen (zum Beispiel VARCHAR(n) oder CHAR(n)), numerische Größen (wie DECIMAL(p, s) oder INTEGER), sowie Datums- und Zeittypen. Daneben gibt es Domänenbeschränkungen, etwa Enumerationen oder Check-Constraints, die erlaubte Wertebereiche oder Mengen festlegen. Auch mootbare Grenzen wie Mindest- oder Höchstwerte fallen unter Attributgrößen.

Auswirkungen und Nutzen: Die Wahl der richtigen Attributgröße beeinflusst Speicherbedarf, Leistung von Abfragen und die Integrität der Daten. Zu große Größen verschwenden Speicher und können Indizes belasten; zu kleine Größen riskieren Datenverlust oder Ungültigkeit. Änderungen an Attributgrößen erfordern oft Tabellenänderungen oder Migrationsschritte.

Best practices und Beispiele: Wählen Sie die kleinstmögliche sinnvolle Größe, die den Bedarf der Anwendung abdeckt. Verwenden Sie klare Datentypen und setzen Sie Constraints, um ungültige Werte zu verhindern. Beispiele: Name VARCHAR(50), Postleitzahl CHAR(5), Preis DECIMAL(10, 2).

Kontext: In konzeptionellen Modellen können Attributgrößen auch als Domänendefinitionen beschrieben werden, etwa Alter zwischen 0 und 130 oder Werte aus einer festgelegten Mengentypen. Attributgrößen sind damit ein grundlegender Bestandteil der Datendefinition und -validierung.