Datenmodell

ERM

Welche Entitäten mit welchen Attributen bereits im Hub enthalten sind wird jeweils unter der SQL-Eingabe angezeigt.

ERM für den Betrieb des sozialen Netzwerks

Zur besseren Übersicht wurden im obigen ERM die Attribute weggelassen. Es handelt sich um folgende:

Entität	Attribute
users	id, username, email, password, name, bio, gender, birthday, city, country, centimeters, avatar, role, is_active, remember_token, created_at, updated_at
photos	id, user_id, description, url, created_at, updated_at
tags	id, photo_id, name, created_at, updated_at
likes	id, photo_id, user_id, created_at, updated_at
follows	id, following_id, follower_id, created_at, updated_at
comments	id, user_id, photo_id, body, created_at, updated_at
password_resets	email, token, created_at

Die Spalten created_at und updated_at werden vom System automatisch mit den entsprechenden Zeitstempel befüllt. In SQL-Ausdrücken verwendet man dafür einfach now(). Die Tabelle password_resets dient dazu zu prüfen, ob der Nutzer berechtigt ist ein Passwort zurücksetzen zu dürfen.

ERM zum Betreiben des sozialen Netzwerks

Zur besseren Übersicht wurden im obigen ERM die Attribute weggelassen. Es handelt sich um folgende:

Entität	Attribute
ads	id, priority, name, type, url, img, query, created_at, updated_at
analytics	id, ip, device, brand_family, brand_model, browser_family, browser_version, platform_family, platform_version, user_id, photo_id, created_at, updated_at

In der Tabelle analytics wird vom System protokolliert, welcher Benutzer sich welches Photo in der Detailansicht angesehen hat. In der ads-Tabelle können einzelne Werbeanzeigen geschaltet werden.

Tabellen

Zu Beginn gibt es nur die user-Tabelle, sodass InstaHub wie ein Telefonbuch wirkt. Dies lässt sich leicht an die eigenen Bedürfnisse anpassen. Denn jede neue Tabelle schaltet neue Funktionen frei. Hier finden Sie alle SQL-Befehle zum Erstellen dieser Tabellen. Alternativ können Sie diese als Lehrkraft auch über Ihr Dashboard anlegen.

Tabelle Photo

CREATE TABLE `photos` (
  `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `description` varchar(191) NOT NULL,
  `url` varchar(191) NOT NULL,
  `created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `users`(`id`) ON DELETE CASCADE
)

Dummydaten mit diesem Datensatz importieren.

Tabelle Tags (Schlagworte mit # beginnend)

Diese Tabelle dient nur der Normalisierung. Tags werden davor schon mit dem LIKE-Befehl in der Photo-Tabelle gesucht.

CREATE TABLE `tags` (
  `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `photo_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `name` varchar(191) NOT NULL,
  `created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  FOREIGN KEY (`photo_id`) REFERENCES `photos`(`id`) ON DELETE CASCADE
)

Um aus den bestehenden Bildbeschreibungen die Tags zu extrahieren kannst du folgende Webadresse aufrufen: https://hub.instahub.org/dba/updateTags

Tabelle Comments (Kommentare)

CREATE TABLE `comments` (
  `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `photo_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `body` varchar(191) NOT NULL,
  `created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FOREIGN KEY (`photo_id`) REFERENCES `photos`(`id`) ON DELETE CASCADE,
  FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `users`(`id`) ON DELETE CASCADE
) 

Dummydaten mit diesem Datensatz einfügen.

Tabelle Follower

CREATE TABLE `follows` (
  `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `following_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `follower_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FOREIGN KEY (`following_id`) REFERENCES `users`(`id`) ON DELETE CASCADE,
  FOREIGN KEY (`follower_id`) REFERENCES `users`(`id`) ON DELETE CASCADE
)

Dummydaten mit diesem Datensatz einfügen.

Tabelle Likes

CREATE TABLE `likes` (
  `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `photo_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `user_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FOREIGN KEY (`photo_id`) REFERENCES `photos`(`id`) ON DELETE CASCADE,
  FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `users`(`id`) ON DELETE CASCADE
)

Dummydaten mit diesem Datensatz einfügen.

Tabelle Analytics (Tracking)

CREATE TABLE `analytics` (
  `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ip` varchar(191) NOT NULL,
  `device` varchar(191) NOT NULL,
  `brand_family` varchar(191) NOT NULL,
  `brand_model` varchar(191) NOT NULL,
  `browser_family` varchar(191) NOT NULL,
  `browser_version` varchar(191) NOT NULL,
  `platform_family` varchar(191) NOT NULL,
  `platform_version` varchar(191) NOT NULL,
  `user_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `photo_id` int(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FOREIGN KEY (`photo_id`) REFERENCES `photos`(`id`) ON DELETE CASCADE,
  FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `users`(`id`) ON DELETE CASCADE  
)

Um die Tabelle zu füllen, müssen einzelne Bilder betrachtet werden. Alternativ ist diese Funktion auch auf public.instahub.org aktiv und beinhaltet viele Datensätze.

Tabelle Ads (Werbung)

CREATE TABLE `ads` (
  `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `priority` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(191) NOT NULL,
  `type` enum('banner','photo') NOT NULL,
  `url` varchar(191) NOT NULL,
  `img` varchar(191) NOT NULL,
  `query` longtext NOT NULL,
  `created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)  
)

Hier sind für den Beginn zwei Beispiele:

INSERT INTO `ads` (`id`, `priority`, `name`, `type`, `url`, `img`, `query`, `created_at`, `updated_at`) VALUES
(7, 99, 'andromeda ', 'photo', '/noad', '/img/ad/smoothie.jpg', 'SELECT id FROM users WHERE id=$user', '2020-05-15 21:58:59', '2020-05-15 21:58:59'),
(8, 99, 'burgerhaus', 'banner', '/noad', '/img/ad/brokkolie.jpg', 'SELECT id FROM photos WHERE id=$photo', '2020-05-15 21:58:59', '2020-05-15 21:58:59');

Tabelle User (Benutzer:innen)

Diese Tabelle ist in jedem neuen Hub vorhanden und muss nicht angelegt werden. Sie ist hier dokumentiert, falls eine lokale Datenbank gebaut werden soll.

CREATE TABLE `users` (
  `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  `username` varchar(191) NOT NULL UNIQUE,
  `email` varchar(191)NOT NULL UNIQUE,
  `password` varchar(191) NOT NULL,
  `name` varchar(191) NOT NULL,
  `bio` varchar(191) DEFAULT NULL,
  `gender` enum('male','female') DEFAULT NULL,
  `birthday` datetime DEFAULT NULL,
  `city` varchar(191) DEFAULT NULL,
  `country` varchar(191) DEFAULT NULL,
  `centimeters` int(11) DEFAULT NULL,
  `avatar` varchar(191) NOT NULL DEFAULT 'avatar.png',
  `role` enum('user','dba','teacher','admin') NOT NULL DEFAULT 'user',
  `is_active` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0,
  `remember_token` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL
);

Die Dummydaten sind in diesem Datensatz enthalten. Wichtig ist, dass hier das Admin-Nutzerkonto nicht dabei ist, da dies beim Registrieren angelegt wird.