LB03 - Projektbeschreibungen

Jedes Team wählt genau einen Use Case. Pro Klasse darf jeder Use Case nur einmal vergeben werden.

===== Projekt A – Reisedatenbank «Wo war ich schon?» =====

Sie reisen gerne oder möchten Ihre vergangenen Reisen übersichtlich dokumentieren. Bisher liegen Informationen wie Zielort, Jahr, Kosten und Erinnerungen verstreut in Fotos, Notizen oder im Kopf. Eine kleine Reise-Datenbank soll helfen, alle besuchten Orte und Bewertungen zentral zu verwalten.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Reise (z.B. Stadt, Jahr, Kommentar, Sterne-Bewertung, Kosten)
  • Land oder Kontinent (z.B. Name, Kontinent, Kürzel)
• Verknüpfen Sie Reise mit Land/Kontinent über einen Fremdschlüssel (1:n: ein Land – viele Reisen).
• Legen Sie Startdaten an (z.B. mindestens 10 Reisen in verschiedene Länder/Kontinente).
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Reisen (z.B. /api/reisen).
• Implementieren Sie mindestens:
  • eine Route mit JOIN (z.B. „Alle Reisen inkl. Ländernamen und Kontinent anzeigen“)
  • eine Route mit Aggregatfunktion (z.B. „Anzahl Reisen pro Kontinent“, „Durchschnittliche Bewertung pro Land“)
• Optional erstellen Sie eine dritte Tabelle mit Angaben zu den Reisenden (Namen, Email-Adresse, ect.) und stellen Sie über einen Fremdschlüssel dar, wer von Ihnen auf welcher Reise war (darf fiktiv sein).

===== Projekt B – Lieblingsfilm-Datenbank =====

Sie schauen gerne Filme und möchten Ihre Lieblingsfilme inkl. Bewertungen systematisch erfassen. Film-Infos stehen zwar auf Plattformen wie IMDb oder Letterboxd, aber Ihre persönliche Sicht fehlt dort. Eine eigene Film-Datenbank soll diese Lücke schliessen.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Film (Titel, Erscheinungsjahr, Synopsis, Genre, IMDb/Letterboxd-Rating, eigene Sterne-Bewertung, Kommentar)
  • Person oder Cast (Name, Rolle-Typ: Schauspieler:in, Regie)
• Zwischen Film und Person besteht eine n:m-Beziehung (ein Film – mehrere Personen, eine Person – mehrere Filme). Minimal reicht eine 1:n-Beziehung (z.B. Film – Regisseur:in), wenn n:m zu komplex wird – alternativ arbeiten Sie mit einer Zwischentabelle.
• Legen Sie Daten für mehrere Filme mit unterschiedlichen Genres an.
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Filme (z.B. /api/film).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Alle Filme mit Regisseur:in anzeigen“)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Durchschnittliche eigene Bewertung pro Genre“, „Anzahl Filme pro Genre“)

===== Projekt C – Lieblingsbuch-Datenbank =====

Sie lesen gerne und möchten festhalten, welche Bücher Ihnen gefallen haben, welche Verlage sie herausgeben und wie Ihre persönliche Meinung dazu ist. Die Bewertungen auf Online-Shops reichen Ihnen dafür nicht.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Buch (Titel, Erscheinungsjahr, Kurzbeschreibung, Kategorie/Genre, eigene Sterne-Bewertung, Kommentar)
  • Autor:in (Name, Herkunft, ggf. Geburtsjahr)
• Beziehung: 1:n (eine Autor:in – viele Bücher).
• Fügen Sie optional eine Entität Verlag hinzu (Buch – Verlag als 1:n).
• Legen Sie Daten für mehrere Bücher und Autor:innen an.
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Bücher (z.B. /api/buecher).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Alle Bücher inkl. Autor:in und Verlag anzeigen“)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Anzahl Bücher pro Kategorie“, „Durchschnittliche Bewertung pro Autor:in“)

===== Projekt D – Lieblings-Kaffeehäuser im Kanton =====

Sie sind gerne in Cafés unterwegs (z.B. im Kanton Zürich oder Ihrem Heimatkanton) und möchten Ihre Lieblingsorte mit Notizen und Bewertungen speichern. Online-Karten zeigen zwar Standorte, aber nicht Ihre persönliche Meinung.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Kaffeehaus (Name, Adresse, Gemeinde, Lieblingsgetränk, eigene Sterne-Bewertung, Kommentar)
  • Ort/Gemeinde/Stadtkreis oder Kanton (Name, ggf. PLZ-Bereich)
• Beziehung: 1:n (eine Gemeinde/ein Kanton/ein Stadtkreis – viele Kaffeehäuser).
• Legen Sie Daten mit mehreren Kaffeehäusern in verschiedenen Gemeinden/Kantonen/Stadtkreisen an.
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Kaffeehäuser (z.B. /api/kaffeehaeuser).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Alle Kaffeehäuser inkl. Gemeindename und Kanton anzeigen“)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Durchschnittliche Bewertung pro Gemeinde“, „Anzahl Kaffeehäuser pro Kanton“)

===== Projekt E – Geburtstagsdatenbank für Freunde & Familie =====

Sie möchten Geburtstage von Freund:innen und Familie im Griff haben und z.B. sehen, wer im gleichen Monat oder am gleichen Tag Geburtstag hat. Kalender-Apps können das teilweise, aber ohne zusätzliche Informationen zu Beziehungen oder Sternzeichen.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Person (Name, Geburtsdatum, Beziehungstyp zu Ihnen, Kommentar)
  • Sternzeichen (Name, Zeitraum)
• Verbindung: 1:n oder 1:1 (jedem Geburtstag wird ein Sternzeichen zugeordnet).
• Legen Sie Daten mit verschiedenen Personen an (unterschiedliche Monate/Sternzeichen).
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Personen (z.B. /api/personen).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Alle Personen inkl. Sternzeichen anzeigen“)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Anzahl Geburtstage pro Monat“, „Anzahl Personen pro Sternzeichen“)

Hinweise: Da es sich in diesem Case unter Umständen um personenbezogene Daten handelt und diese entsprechenden Datenschutz geniessen, können Sie hier auch mit fiktiven Namen und Daten arbeiten.

===== Projekt F – (Fan-)Sport-Team-Datenbank =====

Sie verfolgen ein oder mehrere Sportteams (Fussball, Eishockey, Volleyball etc.) und möchten Kader, Liga-Zugehörigkeit und Trainer:innen strukturiert erfassen. Online-Statistiken sind umfangreich, aber oft überladen für Ihre Zwecke.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Team (Name, Sportart, Liga, Heimatort)
  • Spieler:in (Name, Position, Rückennummer)
• Beziehung: 1:n (ein Team – viele Spieler:innen).
• Optional: Entität Trainer:in oder Saison.
• Legen Sie Daten für mindestens 2–3 Teams mit mehreren Spieler:innen an.
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Teams oder Spieler:innen (z.B. /api/teams).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Alle Spieler:innen inkl. Team anzeigen“)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Anzahl Spieler:innen pro Team“, „Anzahl Teams pro Liga“)

===== Projekt G – Lieblingsmuseen in der Schweiz =====

Sie besuchen gerne Museen und möchten eine Übersicht über Ihre Lieblingsmuseen in der Schweiz haben, inkl. Kategorie, Besucherzahlen und besonderen Ausstellungen. Tourismus-Webseiten liefern viele Infos, aber keine persönliche Filterung.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Museum (Name, Ort, Kanton, Kategorie, Besucherzahl pro Jahr, berühmtestes Ausstellungsstück)
  • Ausstellung (Titel, Künstler:in, Start- und Enddatum)
• Beziehung: 1:n (ein Museum – viele Ausstellungen).
• Legen Sie Daten mit mehreren Museen und zugehörigen Ausstellungen an.
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Museen oder Ausstellungen (z.B. /api/museen).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Alle Ausstellungen inkl. Museumsname anzeigen“)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Anzahl Ausstellungen pro Museum“, „Durchschnittliche Besucherzahl pro Kategorie“)

===== Projekt H – Lieblingssong-Playlist =====

Sie hören viel Musik und möchten Ihre Lieblingssongs mit Album, Artist und Genre verwalten. Streamingdienste haben zwar Playlists, aber keine eigene kleine Statistik über Ihre Lieblingsstücke.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Song (Titel, Dauer, eigene Bewertung, Kommentar)
  • Artist (Name, Herkunft)
  • Optional: Album (Titel, Erscheinungsjahr)
• Beziehung: 1:n (ein Artist – viele Songs), ggf. 1:n (ein Album – viele Songs).
• Legen Sie Daten mit Songs verschiedener Artists und Genres an.
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Songs (z.B. /api/songs).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Alle Songs inkl. Artist- und Albumname anzeigen“)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Anzahl Songs pro Genre“, „Durchschnittliche Bewertung pro Artist“)

===== Projekt I – Kamera-Datenbank =====

Sie interessieren sich für Fotografie oder Video und haben den Überblick über verschiedene Kamera-Modelle, Hersteller und Preisklassen verloren. Eine kleine Datenbank soll dabei helfen, Modelle zu vergleichen.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Kamera (Modellname, Typ: Systemkamera/Video/Foto, Line: Consumer/Prosumer/Professional, Preis)
  • Hersteller (Name, Land)
• Beziehung: 1:n (ein Hersteller – viele Kameras).
• Legen Sie Daten mit mehreren Herstellern und Kamera-Modellen an.
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Kameras (z.B. /api/kameras).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Alle Kameras inkl. Herstellernamen anzeigen“)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Durchschnittlicher Preis pro Line“, „Anzahl Kameras pro Hersteller“)

===== Projekt J – Lieblingsmodeschöpfer:innen =====

Sie interessieren sich für Mode und möchten Designer:innen, deren Stil und Marken erfassen. Ziel ist eine kleine Übersicht über Lieblingsdesigner:innen und ihre bekanntesten Stücke.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Designer:in (Name, Geburtsdatum, Stil-Beschreibung, Herkunftsort)
  • Marke/Label (Name, Sitz)
• Optional: Entität Modestück (Bezeichnung, Kategorie, Erscheinungsjahr, Beschreibung).
• Legen Sie Daten mit mehreren Designer:innen, Marken und ggf. Modestücken an.
• Implementieren Sie CRUD-Routen (z.B. für Designer:innen: /api/designer).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Alle Designer:innen inkl. Marke anzeigen“)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Anzahl Designer:innen pro Land“, „Anzahl Modestücke pro Kategorie“)

===== Projekt K – Lieblingsplätze in der Natur in der Schweiz =====

Sie verbringen gerne Zeit in der Natur und möchten Ihre Lieblingsorte (Seen, Berge, Wälder etc.) dokumentieren. Neben der Position interessieren Sie auch Erreichbarkeit, Menschenmenge und persönliche Bewertungen.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Ort (Name, Beschreibung, Kanton, Längen-/Breitengrad, Umgebungstyp: Berge/See/Wald etc., eigene Sterne-Bewertung, Kommentar)
  • Anreise (Verkehrsmittel: ÖV/Fuss/Fahrrad, Dauer, Kurzbeschreibung)
• Beziehung: 1:n (ein Ort – mehrere Anreisevarianten) oder 1:1 (ein Ort – eine typische Anreise).
• Legen Sie Daten mit mehreren Naturorten in verschiedenen Kantonen an.
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Orte (z.B. /api/orte).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Ort inkl. typischer Anreise anzeigen“)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Durchschnittliche Bewertung pro Kanton“, „Anzahl Orte pro Umgebungstyp“)

===== Projekt L – Lieblings-TV-Serien =====

Sie schauen gerne Serien und möchten festhalten, welche davon Sie gesehen haben, wie viele Staffeln/Episoden es gibt und wo die Serie gestreamt werden kann. Grosse Datenbanken liefern viele Infos, aber nicht Ihre persönliche Bewertung.

• Modellieren Sie mindestens folgende Entitäten:
  • Serie (Titel, Synopsis, Genre, Studio, Streamingdienst/Sender, Anzahl Staffeln, Anzahl Episoden, eigene Bewertung, Kommentar)
  • Schauspieler:in (Name, ggf. Rolle in der Serie)
• Beziehung: 1:n oder n:m (eine Serie – viele Schauspieler:innen).
• Legen Sie Daten mit mehreren Serien unterschiedlicher Genres an.
• Implementieren Sie CRUD-Routen für Serien (z.B. /api/serien).
• Implementieren Sie:
  • eine JOIN-Route (z.B. „Alle Serien inkl. Schauspieler:innen anzeigen“ oder umgekehrt)
  • eine Aggregat-Route (z.B. „Durchschnittliche Bewertung pro Genre“, „Gesamtanzahl Episoden pro Streamingdienst“)