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Eine landläufige Art über logische Modelle nachzudenken, sind die Tabellen von relationalen oder sog. SQL-Datenbanken. Jede Entität, die in der Datenbank verwaltet werden soll, wird durch eine Tabelle repräsentiert. Und die Attribute durch deren Spalten. Durch Schlüsselspalten werden Zusammenhänge zwischen verschiedenen Entitäten bzw. Tabellen beschrieben: Zwei Datensätze unterschiedlicher Entitäten gehören zusammen, sofern sie in der Schlüsselspalte gleiche Werte aufweisen. Wiederholbare, selbst komplex zusammengesetze Attribute Datenkomponenten werden durch Hilfstabellen realisiert. Dieses Konzept ist sehr einfach und sehr leistungsfähig und kann sehr viele Zusammenhänge sehr gut beschreiben. 

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JSON und XML sind "baumartig" strukturiert. Dies meint, sie strukturieren Daten nicht nur in Zeilen und Spalten wie Tabellen bei relationen Datenbanken, in Excel oder in einer CSV-Datei. JSON und XML können komplex aufgebaute Attribute Komponenten enthalten, welche wiederum komplex aufgebaute Attribute Komponenten enthalten können, usw.. Solche Konstruktionen sind hilfreich für Datenelementefür Datenelemente, die eng zusammengehören, die aber nicht selbst wie eine Entität ein unabhängiges gedankliches Konzept darstellen. Z.B. gehört in einer Maßangabe die Dimension, der Betrag und die Einheit immer zusammen. Es macht jedoch keinen Sinn "Länge 3 cm" für sich, losgelöst von seinem Objekt zu betrachten. Oft, auch bei Maßen, wiederholen sich solche Datenkomponenten. Auch dafür hält JSON und XML Syntax bereit. Andere Beispiele sind z.B. Aliasnamen zu Personen oder zusätzliche Nummern zu einem Sammlungsobjekt. Das relationale Konzept benötigt, wie erwähnt, für solche Situationen Hilfstabellen. Mit XML bzw. JSON lassen sich solche Daten direkt in die Entitäten einbetten, was die Struktur besser beschreibt. Lediglich zur Darstellung von Beziehungen zwischen Entitäten sind weiterhin Relationierungen via Schlüsselpaaren notwendig. 

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