Datenorganisation. Februar bis Mai Dipl.-Oek. Patrick Bartels Institut für Wirtschaftsinformatik Universität Hannover

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Datenorganisation. Februar bis Mai 2007. Dipl.-Oek. Patrick Bartels Institut für Wirtschaftsinformatik Universität Hannover"

Transkript

1 Datenorganisation Februar bis Mai 2007 Dipl.-Oek. Patrick Bartels Institut für Wirtschaftsinformatik Universität Hannover Telefon: +49 (0) (0) Internet: 1

2 2

3 Inhalt der Veranstaltung 2. Datenbanken 2.1 Grundlagen 2.2 Drei-Ebenen-Architektur 2.3 Datenmodellierung Der Modellbegriff Datenmodelle Konzeptionell Logisch Physisch Datenbankmodelle Hierarchisch Netzwerk Relational Objektorientiert 2.4 Abstraktionskonzepte für Daten 2.5 Datenbankentwurf 3

4 Wiederholung Motivation Daten, Zeichen, Informationen, Wissen, Können, Abgrenzung Datenorganisation und Datenmanagement Datensatz, Datenelement, Datei, Schlüssel, Datenarten, 4

5 Bedeutung von Datenorganisation Effiziente Datenorganisation ist wichtiger denn je, da Daten sind notwendig zur Erledigung von Aufgaben. Daten haben in IV-Systemen die längste Lebensdauer. Daten ändern sich in IV-Systemen am schnellsten. Daten sind strategische Erfolgsfaktoren. Das Datenvolumen nimmt ständig zu. Daten stammen aus unterschiedlichen Quellen. Daten können unterschiedliche Formate haben. 5

6 Motivation 6

7 Motivation Wirtschaftsinformatiker als Schnittstelle Datenspezialisten sind derzeit gefragt Data- and Information-Lifecycle-Management Integrationsprojekte Land Niedersachsen VoIP Nds. Landesamt für Denkmalpflege (NLD) Fast Close Schnellere Jahresabschlüsse 7

8 Definition von Daten, Informationen und Wissen 8

9 Datenmanagement Ziele des Datenmanagements Bestmögliche Nutzung der Daten, Verbesserung der Qualität der Informationen, Erhöhung der Produktivität der Anwendungssystementwicklung und -nutzung durch den Einsatz von Datenbankmanagementsystemen (DBMS). Ziele des Datenmanagements sind Formalziele der Datenorganisation! 9

10 Bedeutung von Datenorganisation Aufgaben der Datenorganisation Datenmanagementstrategie: WELCHE Daten für WELCHE Systeme und Aufgaben WIE speichern und zur Verfügung stellen, festlegen der organisatorischen Verantwortung für Pflege und Erfassung der Daten, Bereitstellung von Daten bzw. Informationen an der richtigen Stelle, zur richtigen Zeit, beim richtigen Adressaten, in der richtigen Form. Daraus leiten sich zentrale Anforderungen ab --> nächste Folie! 10

11 Anforderungen an ein Datenmanagement Zentrale Anforderungen sind 1. minimale Zugriffs- und Übertragungszeiten, 2. minimale (optimale) Redundanz, 3. logische Integration und Zentralisierung, 4. überschaubarer innerer Aufbau, 5. Anpassbarkeit der Datenstruktur und der Daten, 6. logische und physische Unabhängigkeit, 7. Möglichkeiten der Auswertung und Verknüpfung, 8. Datenintegrität, 9. Wirtschaftlichkeit. 11

12 2. Datenbanken Datenorganisation Veranstaltung 2

13 2.1 Grundlagen Eine Datenbank ist die gemeinsame Speicherung logisch zusammenhängender Daten, um die Informationsbedürfnisse verschiedener Anwender in einer Organisation zu befriedigen. Quelle: Schwarze z. B. eine Auftragsdatenbank 13

14 2.1 Grundlagen Eine Datenbank ist eine Sammlung von Daten, die untereinander in einer logischen Beziehung stehen und von einem eigenen Datenbankverwaltungssystem... verwaltet werden. Quelle: Schicker 14

15 2.1 Grundlagen Beispiele für aktuelle (kommerzielle und freie) Datenbanken. 15

16 2.1 Grundlagen Anforderungen An Datenbanken können folgende Anforderungen gestellt werden: Sammlung logisch verbundener Daten Speicherung der Daten mit möglichst wenig Redundanz Abfragemöglichkeit und Änderbarkeit von Daten Logische Unabhängigkeit der Daten von ihrer physischen Struktur Zugriffsschutz, Integrität, Mehrfachzugriff Zuverlässigkeit, Ausfallsicherheit 16

17 2.1 Grundlagen Datenbank-Schema und -Inhalt Das Datenbank-Schema beschreibt die logische Struktur der Daten (das Design ). Es ändert sich nur selten. Der Datenbank-Inhalt (Datenbank-Zustand) ergibt sich aus den zu einem bestimmten Zeitpunkt gespeicherten Daten. Die Daten ändern sich i. d. R. häufig. 17

18 2.1 Grundlagen Database Management System Ein Database Management System (DBMS, Datenbankverwaltungssystem) ist ein Programm, mit dem das Datenbank-Schema erstellt und verändert sowie auf den Datenbank-Inhalt zugegriffen werden kann. Quelle: Schwarze Die Gesamtheit der Programme zum Zugriff auf die Datenbasis, zur Kontrolle der Konsistenz und zur Modifikation der Daten wird als Datenbankverwaltungssystem bezeichnet. Quelle: Kemper, Eickler 18

19 2.1 Grundlagen Database Management System Ein DBMS deckt u. a. die folgenden Teilbereiche ab: Datendefinition (DDL: Data Description Language): Festlegung der logischen Strukturen. Datenmanipulation (DML: Data Manipulation Language): Zugriff auf die Daten. Datenspeicherung (DSDL: Data Storage Description Language): Optimierung der physischen Speicherung. 19

20 2.1 Grundlagen Database Management System Datenbankmanagementsystem DBMS. Quelle: Schwarze 20

21 2.2 Drei-Ebenen-Architektur Einleitung Die drei dargestellten Teilbereiche eines DBMS können auch als Ebenen einer Datenbank interpretiert werden. Die unterste Ebene einer Datenbank ist die physische Datenspeicherung (internes Schema). Bei der Festlegung eines internen Schemas geht es vor allem um optimale Speicherausnutzung und zugriffszeitminimale Gestaltung der Zugriffspfade. 21

22 2.2 Drei-Ebenen-Architektur Einleitung Die mittlere Ebene bildet die logische Datenbankstruktur (logisches Schema) mittels logischen (datenbankabhängigen) Datenmodellen ab. Die oberste Ebene einer Datenbank stellt die Schnittstelle zu den Anwendungen dar und wird externes Schema genannt. Es enthält nur denjenigen Ausschnitt des logischen Schemas, der für die zugehörige Anwendung benötigt wird. 22

23 2.2 Drei-Ebenen-Architektur Drei-Ebenen-Architektur. Quelle: Schwarze 23

24 2.2 Drei-Ebenen-Architektur Konzeptionelles Datenbankmodell Ein konzeptionelles Datenmodell ist die Basis für die Entwicklung des logischen Datenmodells. Es wird nicht für eine konkrete Anwendung erstellt, d. h. es ist für alle potentiellen Anwendungen geeignet. Außerdem ist das konzeptionelle Datenmodell unabhängig von einem konkreten Datenbankmanagementsystem. 24

25 2.3 Datenmodellierung Die Datenmodellierung teilst sich auf in Den Modellbegriff Das Datenmodell Konzeptionelles Modell Logisches Modell Physisches Modell Das Datenbankmodell Hierarchisch Netzwerk Relational Objektorientiert 25

26 2.3.1 Der Modellbegriff ital. modello, lat. modulus (Maß) seit 16. Jahrhundert verwendet für: Vorbild, Muster, Entwurf, Der Begriff des Modells umfasst die Abbildung eines Gebildes (verstanden als Entwurf) sowie das Vorbild für ein Gebilde In verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen wird der Begriff unterschiedlich verwendet. 26

27 2.3.1 Der Modellbegriff Funktionen eines Modells Abbildungsfunktion (mengentheoretische Zuordnung von Attributen des Originals zu Attributen des Modells) Verkürzungsfunktion (Berücksichtigung nur von relevanten Merkmalen) Pragmatische Funktion (Modelle sind Abbildungen für einen bestimmten Nutzer in einem bestimmten Zeitraum) Modell: wovon wozu für wen Modelle als Funktion mit genau einer Variablen und den Konstanten: Zeit, Ort, Zielgruppe, Modelle sind immer zweckorientiert! 27

28 2.3.1 Der Modellbegriff Grundsätze ordnungsmäßiger Modellierung (GOM) Grundsatz der syntaktischen (strukturellen) und semantischen (inhaltlichen) Richtigkeit Grundsatz der Relevanz Grundsatz der Wirtschaftlichkeit Grundsatz des systematischen Aufbaus Grundsatz der Vergleichbarkeit Grundsatz der Klarheit 28

29 2.3.2 Datenmodelle Beschreibung der in einem Unternehmen oder einem Informationssystem zu verwendenden Datenelemente Unterscheidung zwischen: Konzeptioneller Datenmodellierung Logischer Datenmodellierung Physischer Datenmodellierung 29

30 Konzeptionelle Datenmodelle wird auch konzeptionelles oder semantisches Datenmodell genannt. Aufgabe formale Beschreibung der Daten und deren Beziehungen zueinander unabhängig von einer bestimmten Anwendung (logisch) unabhängig von einem bestimmten Datenbanksystem (physisch) Bedeutung ungeeignet für unmittelbare Verwendung zur Speicherung und Verwaltung von Daten. notwendig zur unabhängigen Analyse von Datenstrukturen. 30

31 Logische Datenmodelle beschreibt die logische Struktur der Daten in einer Datenbank unter Verwendung des jeweiligen Datenbankmodells unabhängig von einer bestimmten Anwendung (logisch). 31

32 Physische Datenmodelle beschreibt die physische Form der Speicherung und den Datenzugriff und ist die endgültige Überführung des logischen Datenmodells in das ausgewählte Datenbanksystem. 32

33 2.3.3 Datenbankmodelle Datenbankmodelle sind bspw. das hierarchische Datenbankmodell das Netzwerk-Datenbankmodell das relationale Datenbankmodell das objektorientierte Datenbankmodell Die derzeit auf dem Markt verfügbaren Datenbanksysteme basieren im Wesentlichen auf dem relationalen oder dem objektorientierten Datenbankmodell. Näheres im Abschnitt

34 2.4 Abstraktionskonzepte für Daten 1. reale Welt 2. verbale Beschreibung der realen Welt Abstraktionsgrad 3. Modell der realen Welt 4. konzeptionelles Datenmodell 5. logisches Datenmodell 6. gespeicherte Information 7. Speichermedium Zeichen 34

35 2.4 Abstraktionskonzepte für Daten 35

36 2.4 Abstraktionskonzepte für Daten Klassifikation Daten beziehen sich auf reale oder abstrakte Phänomene bzw. Gegenstände, die als Objekte bezeichnet werden können. Gleichartige Objekte können zu Objektmengen zusammengefasst werden und durch einen Objekttyp beschrieben werden. 36

37 2.4 Abstraktionskonzepte für Daten Beziehungen zwischen Objekten Zwischen Objekten können Beziehungen bestehen. Beziehungen können zu Beziehungsmengen zusammengefasst werden, die durch Beziehungstypen beschrieben werden. Beziehungstypen können Eigenschaften besitzen. 37

38 2.4 Abstraktionskonzepte für Daten Aggregation Daten beziehen sich auf die Eigenschaften oder Attribute von Objekten. Die interessierenden Eigenschaften eines Objekttyps sind für alle dazugehörigen Objekte gleich. Ein konkretes Objekt hat bestimmte Ausprägungen oder Werte von Eigenschaften (Attributwerte). 38

39 2.4 Abstraktionskonzepte für Daten Spezialisierung und Generalisierung von Objekttypen 39

40 2.5 Datenbankentwurf 40 Quelle: Vossen 1999, S.71f

41 2.5 Datenbankentwurf 41 Quelle: Vossen 1999, S.69f

42 2.5 Datenbankentwurf Zum Datenbankentwurf gehört die Ermittlung der in einer Datenbank abzuspeichernden Daten, die Ermittlung der Datenstrukturen mit Objekttypen, Beziehungstypen und Attributen, Entwurf der konzeptionellen und logischen Datenmodelle sowie die Implementierung. Quelle: Schwarze 42

43 2.5 Datenbankentwurf Überblick über das Vorgehen bei der Datenbankentwicklung 43

44 2.5 Datenbankentwurf Vorgehensmodell bei der Datenbankentwicklung nach McFadden/Hoffer Quelle: in Anlehnung an McFadden/Hoffer 1994, S.37 44

45 2.5 Datenbankentwurf Vorgehensmodell bei der Datenbankentwicklung nach Vossen Quelle: Vossen 1999, S

46 2.5 Datenbankentwurf Im Rahmen einer Anforderungsanalyse werden die Anforderungen aller potentiellen Nutzer der Datenbank ermittelt. Man unterscheidet dabei statische und dynamische Anforderungen. Quelle: Schwarze 46

47 2.5 Datenbankentwurf Bei der Untersuchung der statischen Anforderungen geht es darum, zu entscheiden welche Daten (was) gespeichert werden sollen, z. B. - Welche Objekte der realen Welt? - Welche Eigenschaften der Objekte? - Beziehungen zwischen Objekten? - Bestimmung von Schlüsseln? - Festlegung von Integritätsbedingungen? 47

48 2.5 Datenbankentwurf Die dynamischen Anforderungen betreffen die Anforderungen, die an die Be- und Verarbeitungsprozesse (wie) gestellt werden, z. B. - Verarbeitungsprozeduren -Datenvolumen - Effizienzanforderungen - Zugriffsbestimmungen - Sicherheitsanforderungen 48

49 2.5 Datenbankentwurf Anforderungskategorien Quelle: Schwarze 2000, S

50 2.5 Datenbankentwurf Stehen die Anforderungen an die zukünftige Datenbank fest, kann mit der konzeptionellen Datenmodellierung begonnen werden. Hierbei wird ein formales Datenbank-Schema bestimmt. Dabei ist darauf zu achten, dass das konzeptionelle Datenmodell unabhängig von einer konkreten Anwendung und auch unabhängig von dem später zum Einsatz kommenden DBMS sein sollte. 50

51 2.5 Datenbankentwurf Das konzeptionelle Datenmodell ist die Grundlage für die logische Datenmodellierung, bei der ein logisches Datenbank-Schema entworfen wird. Dieses Datenmodell ist Datenbank-spezifisch, also angepasst an das jeweilige DBMS. Beim physischen Datenbankentwurf (internes Schema) werden Parameter festgelegt, die die Speicherung der Daten betreffen und auf die über das DBMS Einfluss genommen werden kann, z. B. Indizes oder die Größe von Pufferspeichern. 51

52 2.5 Datenbankentwurf In der Implementierungsphase wird die Datenbank mit den Vorgaben aus dem logischen Datenmodell und dem internen Schema erstellt. An die Implementierungsphase schließt sich die Phase des Betriebs an. In dieser Phase sind z. B. Wartungsarbeiten durchzuführen. 52

53 3. Datenmodellierung Datenorganisation Veranstaltung 2

54 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung IS weisen im allgemeinen eine hohe Komplexität auf. Geeignete Modellierungsmethodiken unterstützen die Beherrschung dieser Komplexität. Quelle: Ferstl/Sinz Die methodisch geleitete Tätigkeit der Erstellung von Modellen wird als Modellierung bezeichnet. Quelle: Ferstl/Sinz 54

55 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Modellierungsansätze (Sichten) für betriebliche IS: Funktionale Zerlegung (z. B. HIPO) Datenflussansatz (z. B. SADT, SA) Datenmodellierung (z. B. ERM, SERM) Objektorientierter Ansatz (z. B. UML) Geschäftsprozessorientierter Ansatz (z. B. ARIS) 55

56 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Funktionale Zerlegung: Mehrstufige Zerlegung der Funktionen eines IS in Teilfunktionen Festlegung von Schnittstellen HIPO: Hierarchy of Input-Process-Output 56

57 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Datenflussansatz: Menge von Datenflüssen, die durch Aktivitäten transformiert werden Hierarchische Verfeinerung der Aktivitäten Datenspeicher zur Zwischenspeicherung von Datenflüssen Kontakte zur Umwelt werden über Terminatoren abgebildet SADT: Structured Analysis and Design Technique SA: Strukturierte Analyse 57

58 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Datenmodellierung: Beschreibung der Struktur der Daten Objekttypen, Beziehungen, Attribute ERM: Entity-Relationship-Modell SERM: Strukturiertes-Entity-Relationship-Modell 58

59 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Objektorientierter Ansatz: Beschreibung eines IS als Menge von Objekttypen Attribute, Methoden, Nachrichten mit Methoden werden Instanzen manipuliert Nachrichten dienen der Kommunikation zwischen Objekten UML: Unified Modeling Language 59

60 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Geschäftsprozessorientierter Ansatz, z. B. ARIS : Modellierung von Geschäftsprozessen bzw. Vorgängen Dynamische und verhaltensorientierte Sicht ARIS: Methode von Prof. Dr. Scheer Link 60

61 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Jede Sicht des ARIS-Konzepts gibt das Modell eines Geschäftsprozesses unter einem bestimmten Aspekt wieder: Funktionssicht: Alle funktionalen Elemente, ihre Gruppierungen und hierarchischen Beziehungen Funktionsbaum Organisationssicht: Alle Ressourcen (Menschliche Arbeitskräfte, Maschinen, Hardware), d. h. alle Organisationseinheiten und ihre Beziehungen Organigramm Datensicht: Alle Ereignisse (die Daten generieren) und Umfelddaten, wie Schriftverkehr, Dokumente etc., d. h. alle unternehmensrelevanten Informationsobjekte Entity-Relationship-Modell Steuerungssicht: Integration der vorangegangenen Sichten in einen logischen und zeitlichen Ablaufplan, d. h. Verknüpfung der anderen Sichten Ereignisgesteuerte Prozesskette 61

62 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Datenmodellierung: Im Vordergrund stehen dabei die Analyse von Datenstrukturen und deren Darstellung in grafischen und tabellarischen Modellen. Ein Modell ist ein vereinfachtes Abbild der Realität. Ein Datenmodell beschreibt folglich Daten und ihre Strukturen. Quelle: Schwarze 62

63 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Daten beschreiben oder beziehen sich auf reale oder abstrakte Phänomene bzw. Gegenstände, die man als Objekte bezeichnet. Objekte sind grundsätzlich individuelle Exemplare. Gleichartige Objekte kann man zu einer Objektmenge zusammenfassen und durch einen Objekttyp beschreiben. Beispiel: Schmidt, Meyer und Susi sind Objekte einer Objektmenge, die durch den Objekttyp Mensch beschrieben werden können. Quelle: Schwarze 63

64 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Daten beziehen sich auf die Eigenschaften oder Attribute von Objekten, sind also Informationen über Objekte. Die interessierenden Eigenschaften eines Objekttyps sind für alle dazugehörigen Objekte gleich. An einem konkreten Objekt kann man bestimmte Ausprägungen oder Werte von Eigenschaften (Attributwerte) feststellen. Beispiel: Die Eigenschaften Name, Alter und Haarfarbe beschreiben den Objekttyp Mensch; Jochen, 25 und braun sind Ausprägungen. Quelle: Schwarze 64

65 3.1. Grundlagen der Datenmodellierung Zwischen Objekten können Beziehungen (Relationship) bestehen. Beziehungen des gleichen Typs können zu Beziehungsmengen zusammengefasst werden, die durch Beziehungstypen beschrieben werden. Beziehungstypen können wie Objekte Eigenschaften haben. Quelle: Schwarze 65

66 Entity-Relationship-Modell Im Jahr 1976 von Chen eingeführt. Objekt-Beziehungs-Modell. Wichtigstes konzeptionelles DM. Relativ einfach. Keine standardisierte Notation, sondern Defacto-Standard. Wird permanent weiterentwickelt. 66

67 Entity-Relationship-Modell Grundlagen des ERM Entities Entities sind wohlunterscheidbare Dinge der realen Welt Eine Menge von Entities wird Entity-Set (Entitäten-Menge) genannte (Entity = Patrick Entity-Set = Mensch) Entities besitzen Eigenschaften (sog. Attribute), deren konkrete Ausprägung Werte heißen Alle zugelassenen Werte heißen Wertebereich Attribute können zusammengesetzt sein Attribute können mehrere Werte annehmen (mehrwertig) 67

68 Entity-Relationship-Modell Ein Entity ist ein abgrenzbares Objekt der Realität und kann sowohl ein reales Objekt als auch eine gedankliche Abstraktion darstellen. Eine Beziehung ist eine Verknüpfung von zwei oder mehreren Entities. Quelle: Ferstl; Sinz Beispiel: Entität Mensch 68

69 Entity-Relationship-Modell Zwei konkrete Ausprägungen des Entity-Set Menschen 69

70 Entity-Relationship-Modell Beispiel für den Wertebereich 70

71 Entity-Relationship-Modell Beispiel für eine Beziehung 71

72 Entity-Relationship-Modell Graphische Darstellung eines ER-Modells durch ein ER- Diagramm: Objekttypen durch Rechtecke Beziehungstypen durch Rauten Attribute durch Ellipsen Primärschlüssel: unterstrichenes Attribut Verbindung der Symbole erfolgt durch ungerichtete Kanten 72

73 Entity-Relationship-Modell 73

74 Entity-Relationship-Modell 74

75 Entity-Relationship-Modell Objekte: Personen: Patienten, Studenten Gegenstände: Maschine, Gebäude Vorgänge: Verkauf, Immatrikulation Konzepte: Konto, Vorlesung Objekttyp: beschreibt Menge gleicher Objekte Instanz: einzelne Einheit des Objekttyps 75

76 Entity-Relationship-Modell Attribute: Student: Auto: Mitarbeiter: Immatrikulationsnummer, Name, Adresse Kennzeichen, Farbe, PS Mitarbeiter-, Personalnummer, Name, Kenntnisse "Attribute dienen dazu, Gegenstände bzw. Beziehungen zu charakterisieren. Quelle: Kemper/Eickler "Die Menge der Werte, die ein bestimmtes Attribut annehmen kann, nennt man den Wertebereich oder die Domäne (Domain). Quelle: Schwarze 76

77 Entity-Relationship-Modell Primärschlüssel: Ein Schlüsselkandidat ist eine minimale Attributkombination, mit der ein Objekt eindeutig identifiziert werden kann und deren Werte sich in der Regel nicht ändern. Quelle: Kemper/Eickler Ein Schlüsselkandidat, der bei der Datenmodellierung als Identifikationsschlüssel festgelegt wird, heißt Primärschlüssel. Quelle: Ferstl/Sinz 77

78 Entity-Relationship-Modell Tabellarische Darstellung von Datenstrukturen: - Für jeden Objekt- und jeden Beziehungstyp wird eine eigene Tabelle erzeugt. - Jedes Attribut ist eine Spalte der Tabelle. - Die Beziehungstabellen enthalten die Primärschlüssel der an der Beziehung beteiligten Objekttypen. 78

79 Entity-Relationship-Modell Mehrwertige Attribute: Ein mehrwertiges Attribut hat mehr als einen Wert für jede Instanz, z. B. Kenntnisse eines Mitarbeiters Als Symbol wird eine Ellipse mit doppelter Linie verwendet. 79

80 Entity-Relationship-Modell Sind in diesem ER-Diagramm mehrwertige Attribute vorhanden? 80

81 Entity-Relationship-Modell 81

82 Entity-Relationship-Modell 82

83 Entity-Relationship-Modell Mehrwertige Attribute werden meist aus dem Objekttyp, in dem sie auftauchen, entfernt. 83

84 Entity-Relationship-Modell Zusammengesetzte Attribute: Ein zusammengesetztes Attribut besteht aus mehreren Attributen, z. B. besteht die Anschrift aus PLZ, Ort und Strasse. 84

85 Entity-Relationship-Modell Eine Beziehung ist die Verbindung zwischen Objekten bzw. Objekttypen. Grad der Beziehung: Binäre Beziehung zwischen 2 Objekten Rekursive (unäre) Beziehung eines Objektes mit sich selbst Dreistellige (ternäre) Beziehung zwischen 3 Objekten 85

86 Entity-Relationship-Modell Kardinalität (Komplexität) der Beziehung: (Mengen-) Verhältnis, in welchem die beteiligten Objekttypen zueinander in Beziehung stehen. 1:1-Beziehung (bspw. Mitarbeiter Arbeitsplatz oder Stelle) 1:n-Beziehung (bspw. Mitarbeiter Abteilung) n:m-beziehung (bspw. Mitarbeiter Projekt) 86

87 Entity-Relationship-Modell Binäre Beziehungen: Mitarbeiter 1 bekommt 1 Parkplatz Produktlinie enthält 1 n Produkt Student n hört m Vorlesung 87

88 Entity-Relationship-Modell Rekursive Beziehungen: An einer Beziehung sind mehrere Objekte desselben Objekttyps beteiligt. An den Kanten sollte ein Rollenname angegeben werden. Beispiel Stücklistenstruktur: Ein Teil besteht aus mehreren Teilen und wird umgekehrt in mehreren Teilen verwendet. 88

89 Entity-Relationship-Modell Produkte Endprodukt 1 Endprodukt 2 Baugruppe 1 (8) ET 3 (10) BG 2 (8) BG 1 (8) ET 2 (9) Einzelteil 1 (7) ET 2 (10) ET 1 (4) ET 3 (5) ET 1 (7) ET 2 (10) 89

90 Entity-Relationship-Modell Rekursive Beziehung: TeilNr verwendet in n Teil Struktur Menge Bezeichnung m besteht aus Quelle: Ferstl/Sinz 90

91 Entity-Relationship-Modell Top-Down-Ansatz der Datenmodellierung: 1. Bestimmung der Objekttypen und der Beziehungen zwischen den Objekttypen. Erstellung eines ER-Diagramms. 2. Zuordnung von Attributen zu den Objekttypen und Beziehungstypen. Bei großen ER-Diagrammen kann dies auch separat erfolgen. 91

92 Entity-Relationship-Modell Schwache Objekttypen Starke Objekttypen existieren autonom. Schwache Objekttypen können nicht ohne die Existenz eines anderen (zugehörigen) Objektes vorkommen. Schwache Objekttypen sind also Objekttypen mit einer Existenzabhängigkeit. Primärschlüssel für Schwache Objekttypen bestehen aus dem Primärschlüssel des starken Objekttyps und einem Hilfsschlüssel. 92

93 Entity-Relationship-Modell Schwache Objekttypen Schwache Objekttypen haben meist keinen (natürlichen) Primärschlüssel. Der Primärschlüssel eines schwachen Objekts setzt sich i. d. R. aus dem Primärschlüssel des übergeordneten Objekttyps sowie einem eigenen Attribut zusammen. Darstellung: Schwache Objekte werden mit einem doppelten Rahmen gekennzeichnet. 93

94 Entity-Relationship-Modell Beispiel 1: Auftrag Auftragsposition (AP) Auftrag besteht 1 n aus AP Beispiel 2: Gebäude Räume Gebäude 1 liegt in n Räume 94

95 Entity-Relationship-Modell Aufgabe: Zeichnen Sie ein ER-Diagramm (ohne Attribute) mit den Objekttypen - Kunde, - Auftrag, - Auftragsposition, - Rechnung, - Rechnungsposition und - Artikel. Kennzeichen Sie schwache Objekttypen! 95

96 Entity-Relationship-Modell 96 Quelle: Ferstl/Sinz

97 Entity-Relationship-Modell Zusammenfassung der wichtigsten Symbole 97

98 98

Inhaltsverzeichnis. 1. Fragestellung

Inhaltsverzeichnis. 1. Fragestellung Inhaltsverzeichnis 1. Fragestellung... 1 2. Herleitung zum Thema... 1 3. Das Entity Relationship Modell (ERM)... 2 4. Praktisches Beispiel zum ERM... 7 5. Anhang...Fehler! Textmarke nicht definiert. 1.

Mehr

Entwurf von Datenbanken

Entwurf von Datenbanken Bisher: was sind Datenbanken? Wie funktionieren sie? Im Folgenden: wie entwickle ich eine Datenbank? Was ist eine gute Datenbank? Der Datenbankentwurfsprozess Das Entity Relationship (ER) Modell Abbildung

Mehr

4 Grundlagen der Datenbankentwicklung

4 Grundlagen der Datenbankentwicklung 4 Grundlagen der Datenbankentwicklung In diesem Kapitel werden wir die Grundlagen der Konzeption von relationalen Datenbanken beschreiben. Dazu werden Sie die einzelnen Entwicklungsschritte von der Problemanalyse

Mehr

IT-Kompaktkurs. Datenbanken Skript zur Folge 5. Prof. Dr. Georg Herde Fachhochschule Deggendorf

IT-Kompaktkurs. Datenbanken Skript zur Folge 5. Prof. Dr. Georg Herde Fachhochschule Deggendorf IT-Kompaktkurs Skript zur Folge 5 Prof. Dr. Georg Herde Fachhochschule Deggendorf Semantisches Datenmodell, Entity-Relationship, Normalformen Bei der Entwicklung einer Datenbank wird das Ziel angestrebt,

Mehr

Ein Schlüssel ist eine Menge von Attributen (also eines oder mehrere), die eine Datenzeile (Tupel) einer Tabelle eindeutig identifiziert

Ein Schlüssel ist eine Menge von Attributen (also eines oder mehrere), die eine Datenzeile (Tupel) einer Tabelle eindeutig identifiziert Maika Büschenfeldt Datenbanken: Skript 1 1. Was ist eine relationale Datenbank? In Datenbanken können umfangreiche Datenbestände strukturiert abgelegt werden. Das Konzept relationaler Datenbanken soll

Mehr

ER-Modell. Entity-Relationship-Model

ER-Modell. Entity-Relationship-Model + ER-Modell Entity-Relationship-Model + Was ist ein Modell? Worte/Zitat aus einem Physikbuch: "Modelle sind also Vorstellungshilfen und Wirklichkeitshilfen, nicht die Wirklichkeit selbst." (Metzler Physik).

Mehr

Kapitel DB:III. III. Konzeptueller Datenbankentwurf

Kapitel DB:III. III. Konzeptueller Datenbankentwurf Kapitel DB:III III. Konzeptueller Datenbankentwurf Einführung in das Entity-Relationship-Modell ER-Konzepte und ihre Semantik Charakterisierung von Beziehungstypen Existenzabhängige Entity-Typen Abstraktionskonzepte

Mehr

Das Entity-Relationship-Modell

Das Entity-Relationship-Modell Das Entity-Relationship-Modell 1976 vorgeschlagen von Peter Chen Entities wohlunterschiedbare Dinge der realen Welt Beispiele: Personen, Autos weithin akzeptiertes Modellierungswerkzeug, denn ist unabhšngig

Mehr

Software-Engineering und Datenbanken

Software-Engineering und Datenbanken Software-Engineering und Datenbanken Datenbankentwurf Prof. Dr. Bernhard Schiefer 5-1 Datenbankentwurf: Phasenmodell Anforderungsanalyse Konzeptioneller Entwurf Verteilungsentwurf Logischer Entwurf Datendefinition

Mehr

Christian-Weise-Gymnasium Zittau Fachbereich Informatik M. Hans. Datenmodellierung 1. Inhaltsverzeichnis

Christian-Weise-Gymnasium Zittau Fachbereich Informatik M. Hans. Datenmodellierung 1. Inhaltsverzeichnis Datenmodellierung 1 Inhaltsverzeichnis 1. Informationsstruktur ermitteln...2 2. Datenstruktur modellieren...3 2.1 Elemente des ER-Modells...3 2.1.1 Entities...3 2.1.2 Beziehungen zwischen Entities...4

Mehr

Fundamentals of Software Engineering 1

Fundamentals of Software Engineering 1 Folie a: Name Fundamentals of Software Engineering 1 Grundlagen der Programmentwurfstechnik 1 Sommersemester 2012 Dr.-Ing. Stefan Werner Fakultät für Ingenieurwissenschaften Folie 1 Inhaltsverzeichnis

Mehr

Datenbanken I - Einführung

Datenbanken I - Einführung - Einführung April, 2011 1 von 30 Outline 1 Organisatorisches 2 Vorlesungsinhalt 3 Begrisklärung 4 Motivation 5 Abstraktion 6 Datenmodelle 7 Literaturangabe 2 von 30 Scheinkriterien Belegübung Regelmäÿige

Mehr

Redundanz: Dieselben Informationen werden doppelt gespeichert.

Redundanz: Dieselben Informationen werden doppelt gespeichert. Kapitel 1 Einführung 1.1 Definition Ein Datenbanksystem (auch Datenbankverwaltungssystem, abgekürzt DBMS = data base management system) ist ein computergestütztes System, bestehend aus einer Datenbasis

Mehr

Profilbezogene informatische Bildung in den Klassenstufen 9 und 10. Schwerpunktthema Daten und Datenbanken

Profilbezogene informatische Bildung in den Klassenstufen 9 und 10. Schwerpunktthema Daten und Datenbanken Profilbezogene informatische Bildung in den Klassenstufen 9 und 10 Schwerpunktthema Robby Buttke Fachberater für Informatik RSA Chemnitz Fachliche Einordnung Phasen relationaler Modellierung Fachlichkeit

Mehr

Inhalt. 2.1 Datenbankentwurf. 2.2 Relationales Modell. 2.3 Relationale Entwurfstheorie. 2.4 Relationale Algebra. 2.5 Structured Query Language (SQL)

Inhalt. 2.1 Datenbankentwurf. 2.2 Relationales Modell. 2.3 Relationale Entwurfstheorie. 2.4 Relationale Algebra. 2.5 Structured Query Language (SQL) 2. Datenbanken Inhalt 2.1 Datenbankentwurf 2.2 Relationales Modell 2.3 Relationale Entwurfstheorie 2.4 Relationale Algebra 2.5 Structured Query Language (SQL) 2 2.1 Datenbankentwurf Datenbankanwendungen

Mehr

Datenorganisation WiSe 2008/09 Leibniz Universität Hannover Institut für Wirtschaftsinformatik Dr. Günter Wohlers

Datenorganisation WiSe 2008/09 Leibniz Universität Hannover Institut für Wirtschaftsinformatik Dr. Günter Wohlers 3. Vorlesung: Datenorganisation Wintersemester 2008/09 Leibniz Universität Hannover Institut für Wirtschaftsinformatik Datenmodellierung + Datenbankentwurf 3 Datenmodellierung und Datenbankentwurf 3.1

Mehr

Einführung. Kapitel 1 2 / 508

Einführung. Kapitel 1 2 / 508 Kapitel 1 Einführung 2 / 508 Einführung Was ist ein Datenbanksystem (DBS)? Ein System zum Speichern und Verwalten von Daten. Warum kein herkömmliches Dateisystem verwenden? Ausfallsicherheit und Skalierbarkeit

Mehr

Grundlagen von Datenbanksystemen

Grundlagen von Datenbanksystemen Ramez Elmasri Shamkant B. Navathe Grundlagen von Datenbanksystemen 3., überarbeitete Auflage ein Imprint der Pearson Education Deutschland GmbH Inhaltsverzeichnis Vorwort 9 Über die Autoren 13 Teil 1 Grundkonzepte

Mehr

Kapitel DB:II. II. Datenbankentwurf und Datenbankmodelle. Entwurfsprozess Datenbankmodelle

Kapitel DB:II. II. Datenbankentwurf und Datenbankmodelle. Entwurfsprozess Datenbankmodelle Kapitel DB:II II. Datenbankentwurf und Datenbankmodelle Entwurfsprozess Datenbankmodelle DB:II-1 DB Design and Models STEIN 2004-2015 Entwurfsprozess ANSI/SPARC-Schema-Architektur externe Ebene externes

Mehr

Carl-Christian Kanne. Einführung in Datenbanken p.1/513

Carl-Christian Kanne. Einführung in Datenbanken p.1/513 Einführung in Datenbanken Carl-Christian Kanne Einführung in Datenbanken p.1/513 Kapitel 1 Einführung Einführung in Datenbanken p.2/513 Einführung Was ist ein Datenbanksystem (DBS)? Ein System zum Speichern

Mehr

Geschäftsprozesse: Modellierung und Analyse

Geschäftsprozesse: Modellierung und Analyse Geschäftsprozesse: Modellierung und Analyse. Ausgangssituation 2. Begriffe 3. Modellierungsmethoden 4. Modellarten 5. orgehensprinzipien 6. Analyse 7. Werkzeuge Seite Klassische Unternehmensmodelle Unternehmensmodell:

Mehr

Vorlesung Software-Engineering I

Vorlesung Software-Engineering I Vorlesung Software-Engineering I im 3. und 4. Semester 05. Basiskonzepte Sichten auf das Produkt PD-TES/Hoyer, Frank-Michael SWE1: 05. Basiskonzepte - Sichten 16. Juli 2010 geändert: 4. Oktober 2013 SW-Architektur

Mehr

Aufgaben zur fachwissenschaftlichen Prüfung Modul 3 Daten erfassen, ordnen, verarbeiten und austauschen: Schwerpunkt Datenbanken

Aufgaben zur fachwissenschaftlichen Prüfung Modul 3 Daten erfassen, ordnen, verarbeiten und austauschen: Schwerpunkt Datenbanken Aufgaben zur fachwissenschaftlichen Prüfung Modul 3 Daten erfassen, ordnen, verarbeiten und austauschen: Schwerpunkt Datenbanken 30 Wozu dient ein Primärschlüssel? Mit dem Primärschlüssel wird ein Datenfeld

Mehr

Datenbankmodelle 1. Das Entity-Relationship-Modell. Prof. Dr. Bernhard Schiefer 2-1

Datenbankmodelle 1. Das Entity-Relationship-Modell. Prof. Dr. Bernhard Schiefer 2-1 Datenbankmodelle 1 Das Entity-Relationship-Modell Prof. Dr. Bernhard Schiefer 2-1 Datenbankmodelle ER-Modell hierarchisches Modell Netzwerkmodell relationales Modell objektorientierte Modelle Prof. Dr.

Mehr

Einführung in Datenbanken

Einführung in Datenbanken Einführung in Datenbanken Dipl.-Inf. Michael Wilhelm Hochschule Harz FB Automatisierung und Informatik mwilhelm@hs-harz.de aum 2.202 Tel. 03943 / 659 338 1 Inhalt 1. Grundlegende Begriffe der Datenbanktechnologie

Mehr

Teil VI. Datenbanken

Teil VI. Datenbanken Teil VI Datenbanken Überblick 1 Grundlegende Begriffe Motivation 2 Relationale Datenbanksysteme Das Relationale Datenmodell SQL 3 Entwurf von Datenbanken Das Enity Relationship (ER) Modell Abbildung von

Mehr

Gliederung Datenbanksysteme

Gliederung Datenbanksysteme Gliederung Datenbanksysteme 5. Datenbanksprachen 1. Datendefinitionsbefehle 2. Datenmanipulationsbefehle 3. Grundlagen zu SQL 6. Metadatenverwaltung 7. DB-Architekturen 1. 3-Schema-Modell 2. Verteilte

Mehr

Datenbanken 16.1.2008. Die Entwicklung der Datenbanksysteme ist eng an die der Hardware gekoppelt und wird wie jene in Generationen eingeteilt:

Datenbanken 16.1.2008. Die Entwicklung der Datenbanksysteme ist eng an die der Hardware gekoppelt und wird wie jene in Generationen eingeteilt: Datenbanksysteme Entwicklung der Datenbanksysteme Die Entwicklung der Datenbanksysteme ist eng an die der Hardware gekoppelt und wird wie jene in Generationen eingeteilt: 1. Generation: In den fünfziger

Mehr

Wirtschaftsinformatik 2. Tutorium im WS 11/12

Wirtschaftsinformatik 2. Tutorium im WS 11/12 Wirtschaftsinformatik 2. Tutorium im WS 11/12 Entity/Relationship-Modell SQL Statements Tutorium Wirtschaftsinformatik WS 11/12 2.1 Datenmodellierung mit ERM (1) Datenmodellierung zur Erarbeitung des konzeptionellen

Mehr

Datenbankmodelle 1. Das Entity-Relationship-Modell

Datenbankmodelle 1. Das Entity-Relationship-Modell Datenbankmodelle 1 Das Entity-Relationship-Modell Datenbankmodelle ER-Modell hierarchisches Modell Netzwerkmodell relationales Modell objektorientierte Modelle ER Modell - 2 Was kann modelliert werden?

Mehr

Allgemeines zu Datenbanken

Allgemeines zu Datenbanken Allgemeines zu Datenbanken Was ist eine Datenbank? Datensatz Zusammenfassung von Datenelementen mit fester Struktur Z.B.: Kunde Alois Müller, Hegenheimerstr. 28, Basel Datenbank Sammlung von strukturierten,

Mehr

Die Grundbegriffe Die Daten Die Informationen

Die Grundbegriffe Die Daten Die Informationen Die Grundbegriffe Die Daten sind diejenigen Elemente, die vom Computer verarbeitet werden. Die Informationen sind Wissenselemente, welche durch die Analyse von Daten erhalten werden können. Die Daten haben

Mehr

Einteilung von Datenbanken

Einteilung von Datenbanken Datenbanksysteme (c) A.Kaiser; WU-Wien 1 Einteilung von Datenbanken 1. formatierte Datenbanken 2. unformatierte Datenbanken Information Retrieval Systeme 2 Wozu Datenbanken? Speicherung und Verwaltung

Mehr

Datenbanken. Prof. Dr. Bernhard Schiefer. bernhard.schiefer@fh-kl.de http://www.fh-kl.de/~schiefer

Datenbanken. Prof. Dr. Bernhard Schiefer. bernhard.schiefer@fh-kl.de http://www.fh-kl.de/~schiefer Datenbanken Prof. Dr. Bernhard Schiefer bernhard.schiefer@fh-kl.de http://www.fh-kl.de/~schiefer Wesentliche Inhalte Begriff DBS Datenbankmodelle Datenbankentwurf konzeptionell, logisch und relational

Mehr

Einführung. Informationssystem als Abbild der realen Welt

Einführung. Informationssystem als Abbild der realen Welt Was ist ein Datenbanksystem? Anwendungsgrundsätze Betrieb von Datenbanksystemen Entwicklung von Datenbanksystemen Seite 1 Informationssystem als Abbild der realen Welt Modellierung (Abstraktion) Sachverhalte

Mehr

Wirtschaftsinformatik 2 Modellierung betrieblicher Informationssysteme - MobIS

Wirtschaftsinformatik 2 Modellierung betrieblicher Informationssysteme - MobIS Wirtschaftsinformatik 2 Modellierung betrieblicher Informationssysteme - MobIS (theoretische Aspekte der Informationsmodellierung) 3. Vorlesung 23.04.2007 Informationsmodelle Phasen der Softwareentwicklung:

Mehr

9. Einführung in Datenbanken

9. Einführung in Datenbanken 9. Einführung in Datenbanken 9.1 Motivation und einführendes Beispiel 9.2 Modellierungskonzepte der realen Welt 9.3 Anfragesprachen (Query Languages) 9.1 Motivation und einführendes Beispiel Datenbanken

Mehr

Datenbanken. Allg. Einführung in Datenbanken 1. Ich kenne Datenbanken. Wo werden Datenbanken eingesetzt. Welchen Zweck haben Datenbanken.

Datenbanken. Allg. Einführung in Datenbanken 1. Ich kenne Datenbanken. Wo werden Datenbanken eingesetzt. Welchen Zweck haben Datenbanken. Vorshau Einführung und Begriffe ER-Modell Relationales Datenodell Entities, Relations, Attribute Beispiele, Grafishe Darstellung Ipleentationsentwurf: Datenbanken konkret konzipieren Die Arbeit it Datenbanken

Mehr

3. Spezielle ER-Modelle und Tabellenableitung. Transformation von ER-Diagrammen in Relationen

3. Spezielle ER-Modelle und Tabellenableitung. Transformation von ER-Diagrammen in Relationen 3. Spezielle ER-Modelle und Tabellenableitung Spezialfälle von ER-Modellen Grundlage, was sind Relationen Transformation von ER-Diagrammen in Relationen 56 Lesebeispiel Access (Realisierungmodell!) 57

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 3 Entwicklung der Architektur integrierter Informationssysteme (Aris Haus) Vorlesung Geschäftsprozesse IT/MI 2002

Inhaltsverzeichnis. 3 Entwicklung der Architektur integrierter Informationssysteme (Aris Haus) Vorlesung Geschäftsprozesse IT/MI 2002 6.1.2 DV Konzept der Funktionssicht............... 165 6.1.3 Implementierung der Funktionssicht............. 170 6.2 Organisationssicht........................... 171 6.2.1 Fachkonzept der Organisationssicht..............

Mehr

Das Entity-Relationship-Modell (ERM)

Das Entity-Relationship-Modell (ERM) Das Entity-Relationship-Modell (ERM) Konzeptionelle Informationsmodellierung Das Entity-Relationship-Modell (ER-Modell) Konzepte ER-Diagramme Beispiele Das Erweiterte ER-Modell (EER-Modell) Subklassen,

Mehr

Ein Beispiel. Ein Unternehmen will Internettechnologien im Rahmen des E- Business nutzen Welche Geschäftsprozesse?

Ein Beispiel. Ein Unternehmen will Internettechnologien im Rahmen des E- Business nutzen Welche Geschäftsprozesse? Ein Beispiel Ein Unternehmen will Internettechnologien im Rahmen des E- Business nutzen Welche Geschäftsprozesse? Dipl.-Kfm. Claus Häberle WS 2015 /16 # 42 XML (vereinfacht) visa

Mehr

Software-Engineering

Software-Engineering FH Wedel Prof. Dr. Sebastian Iwanowski SWE2 Folie 1 Software-Engineering Sebastian Iwanowski FH Wedel Kapitel 2: Grundbegriffe und Prinzipien FH Wedel Prof. Dr. Sebastian Iwanowski SWE2 Folie 2 Grundbegriffe

Mehr

Datenbanken in der Praxis. Dr. Frank Seifert

Datenbanken in der Praxis. Dr. Frank Seifert Datenbanken in der Praxis Dr. Frank Seifert Kontakt Dr. Frank Seifert Fakultät für Informatik Lehrstuhl Datenverwaltungssysteme Straße der Nationen 62 Büro 336g fsei@cs.tu-chemnitz.de 2 Übungen Termin

Mehr

Informatik II Datenorganisation Datenbanken

Informatik II Datenorganisation Datenbanken Informatik II Datenorganisation Datenbanken Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen (2. Semester) Prof. Dr. Sabine Kühn Tel. (0351) 462 2490 Fachbereich Informatik/Mathematik skuehn@informatik.htw-dresden.de

Mehr

Datenbanken. Einführung

Datenbanken. Einführung Datenbanken Einführung Einsatzbereiche von Datenbanken Unterstützung von Routinearbeiten Mehrfachnutzung von Daten Bewältigung der Informationsflut Fehlervermeidung Änderungen vornehmen Verbesserung der

Mehr

Datenbankentwurf. Entwicklungsprozess Anforderungsanalyse & Miniwelt

Datenbankentwurf. Entwicklungsprozess Anforderungsanalyse & Miniwelt Datenbankentwurf Entwicklungsprozess Wollen DB entwickeln. Etwa für Comic-Sammlung, aus der Freunde ausleihen dürfen. Was ist dazu zu tun? Wie kommt man zu einer laufenden Anwendung? Datenbankentwurf Entwicklungsprozess

Mehr

WS 2002/03. Prof. Dr. Rainer Manthey. Institut für Informatik III Universität Bonn. Informationssysteme. Kapitel 1. Informationssysteme

WS 2002/03. Prof. Dr. Rainer Manthey. Institut für Informatik III Universität Bonn. Informationssysteme. Kapitel 1. Informationssysteme Informationssysteme Informationssysteme WS 2002/03 Prof. Dr. Rainer Manthey Institut für Informatik III Universität Bonn 2002 Prof. Dr. Rainer Manthey Informationssysteme 1 DB und/oder IS: terminologischer

Mehr

Datenbanken: ER-Modell

Datenbanken: ER-Modell Beispiel: Lastenheft: Für eine Hochschule soll eine Verwaltungssoftware geschrieben werden, die alle relevanten Daten in einem relationalen Datenbanksystem speichert. Zu diesen Daten zählen die Stamm-

Mehr

2. Datenmodellierung mit ERM. Motivation für Datenmodellierung. Begriffsklärung. Kardinalität/Komplexität von Beziehungstypen

2. Datenmodellierung mit ERM. Motivation für Datenmodellierung. Begriffsklärung. Kardinalität/Komplexität von Beziehungstypen 2. Datenmodellierung mit ERM Motivation für Datenmodellierung Begriffsklärung Kardinalität/Komplexität von Beziehungstypen Erweiterungen des E/R-Modells Darstellung von Attributen/Beziehungen als Entitytypen

Mehr

Datenbanken. Einführung. Tobias Galliat. Sommersemester 2012

Datenbanken. Einführung. Tobias Galliat. Sommersemester 2012 Datenbanken Einführung Tobias Galliat Sommersemester 2012 Basistext: A. Kemper, A. Eickler: Datenbanksysteme, Oldenbourg Verlag, München, 2011, 8. Auflage, Preis: 39,80 ebenfalls empfehlenswert: T. Kudraß

Mehr

Curriculum des Wahlfaches Informatik für das Gymnasium Dialog

Curriculum des Wahlfaches Informatik für das Gymnasium Dialog 10.Klasse: Themenschwerpunkt I: Datenbanken Datenbanken o Einsatzbereiche von Datenbanken o Verwaltung von großen Datenmengen o Probleme aus dem Alltag in Datenbanken abbilden o Relationale Datenbanksysteme

Mehr

ICT Power-User und Supporter SIZ 2010 Modul 432: Datenbank mit Access 2010. Tanja Bossert, Andrea Weikert. 1. Ausgabe, November 2011

ICT Power-User und Supporter SIZ 2010 Modul 432: Datenbank mit Access 2010. Tanja Bossert, Andrea Weikert. 1. Ausgabe, November 2011 ICT Power-User und Supporter SIZ 2010 Modul 432: Tanja Bossert, Andrea Weikert 1. Ausgabe, November 2011 Datenbank mit Access 2010 SIZ-432-ACC2010 2 ICT Power-User und Supporter SIZ 2010 - Modul 432 2

Mehr

EinfÅhrung in die objektorientiere Programmierung (OOP) unter Delphi 6.0. EDV Kurs 13/2

EinfÅhrung in die objektorientiere Programmierung (OOP) unter Delphi 6.0. EDV Kurs 13/2 EinfÅhrung in die objektorientiere Programmierung (OOP) unter Delphi 6.0 EDV Kurs 13/2 Inhaltsverzeichnis 1 Objekte... 1 2 Klassen... 3 2.1 Beziehungen zwischen Klassen... 4 2.1.1 Vererbung... 4 2.1.2

Mehr

Definition Informationssystem

Definition Informationssystem Definition Informationssystem Informationssysteme (IS) sind soziotechnische Systeme, die menschliche und maschinelle Komponenten umfassen. Sie unterstützen die Sammlung, Verarbeitung, Bereitstellung, Kommunikation

Mehr

Relationale Datenbanken Datenbankgrundlagen

Relationale Datenbanken Datenbankgrundlagen Datenbanksystem Ein Datenbanksystem (DBS) 1 ist ein System zur elektronischen Datenverwaltung. Die wesentliche Aufgabe eines DBS ist es, große Datenmengen effizient, widerspruchsfrei und dauerhaft zu speichern

Mehr

5.2 Datenmodellierung. 5.2.1 Grundlagen der Datenmodellierung

5.2 Datenmodellierung. 5.2.1 Grundlagen der Datenmodellierung 5.2 Datenmodellierung 5.2.1 Grundlagen der Datenmodellierung Die Datenmodellierung wurde aufgrund der Erkenntnis entwickelt, dass die Daten nicht mehr nur als "Anhängsel" der Funktionen zu betrachten sind,

Mehr

DB-Entwurf im ER-Modell

DB-Entwurf im ER-Modell DB-Entwurf im 1 Datenbankentwurf 2 Datenbankmodell 3 4 Erweiterungen des s 5 Weiteres Vorgehen beim Entwurf Sattler / Saake Datenbanksysteme Wintersemester 2006/7 4 1 Datenbankentwurf Entwurfsaufgabe Datenhaltung

Mehr

Gefahr droht!! Eine Frage der Sichtweise

Gefahr droht!! Eine Frage der Sichtweise Gefahr droht!! Eine Frage der Sichtweise ARchitektur integrierter InformationsSysteme (ARIS) Sowohl Methode als auch Software zur Beschreibung von Geschäftsprozessen eines Unternehmens mit allen wesentlichen

Mehr

Fachhochschule Südwestfalen Wir geben Impulse

Fachhochschule Südwestfalen Wir geben Impulse Fachhochschule Südwestfalen Wir geben Impulse Entwicklung und Modellierung von Informationssystemen Geschäftsprozess (engl.: business process) Menge miteinander verknüpfter Aktivitäten, welche in einer

Mehr

Wirtschaftsinformatik - 1.Tutorium im WS 11/12

Wirtschaftsinformatik - 1.Tutorium im WS 11/12 Wirtschaftsinformatik - 1.Tutorium im WS 11/12 Organisatorisches Planung, Realisierung und Einführung von Anwendungssystemen Analyse und Gestaltung inner- und zwischen-betrieblicher Abläufe: ARIS Ereignisgesteuerte

Mehr

Kapitel. 7: Datenmanagement. Wirtschaftsinformatik Eine Einführung. Detlef Schoder Folie 7.1. Laudon/Laudon/Schoder:

Kapitel. 7: Datenmanagement. Wirtschaftsinformatik Eine Einführung. Detlef Schoder Folie 7.1. Laudon/Laudon/Schoder: Laudon/Laudon/Schoder: Wirtschaftsinformatik Eine Einführung Kapitel 7: Datenmanagement Wirtschaftsinformatik Eine Einführung Folie 7.1 Gegenstand Anforderungen, die die Datenverwaltung an die Unternehmensführung

Mehr

Inhalt der Vorlesung. 1 Datenmodellierung (Entity-Relationship Modell) 2 Das relationale Modell. 3 Relationenalgebra. 4 Datenbanksprache (SQL)

Inhalt der Vorlesung. 1 Datenmodellierung (Entity-Relationship Modell) 2 Das relationale Modell. 3 Relationenalgebra. 4 Datenbanksprache (SQL) Inhalt der Vorlesung 1 Datenmodellierung (Entity-Relationship Modell) 2 Das relationale Modell 3 Relationenalgebra 4 Datenbanksprache (SQL) 5 Normalisierung 6 Vom ERM zum Datenbankschema 7 Routinen und

Mehr

Objektorientierte Softwareentwicklung

Objektorientierte Softwareentwicklung Objektorientierte Softwareentwicklung Objektorientierte Softwareentwicklung Smalltalk CLOS Ada 9 C++ Objektorientierte Softwareentwicklung Object Pascal Java Oberon-2 Frage: Die Bibliothek der Fachhochschule

Mehr

Kapitel 04 Strukturiertes Entity-Relationship-Modell. 4 Strukturiertes Entity-Relationship- Modell

Kapitel 04 Strukturiertes Entity-Relationship-Modell. 4 Strukturiertes Entity-Relationship- Modell Kapitel 04 Strukturiertes Entity-Relationship-Modell 4 Strukturiertes Entity-Relationship- Modell 4 Strukturiertes Entity-Relationship-Modell...1 4.1 Erste Verbesserung...4 4.2 Objekttypen in SERM...6

Mehr

Einführung in das Entity-Relationship-Modell

Einführung in das Entity-Relationship-Modell Einführung in das Entity-Relationship-Modell Historie Entity-Relationship-Modell kurz: ER-Modell bzw. ERM 1976 von Peter Chen vorgeschlagen Standardmodell für frühe Entwurfsphasen in der Datenbankentwicklung

Mehr

Relationale Datenbanken Kursziele

Relationale Datenbanken Kursziele Relationale Datenbanken Kursziele DB Grundlagen Daten-Modellierung Relationales Modell und DB => Praxis: Mit SQL als Anfragesprache Mit MySQL als DB RDB 1-1 Kursinhalt (Tage) 1. Einleitung / Entity-Relationship

Mehr

Datenbanken (WS 2015/2016)

Datenbanken (WS 2015/2016) Datenbanken (WS 2015/2016) Klaus Berberich (klaus.berberich@htwsaar.de) Wolfgang Braun (wolfgang.braun@htwsaar.de) 0. Organisatorisches Dozenten Klaus Berberich (klaus.berberich@htwsaar.de) Sprechstunde

Mehr

Datenbanken. Dateien und Datenbanken:

Datenbanken. Dateien und Datenbanken: Dateien und Datenbanken: Professionelle Anwendungen benötigen dauerhaft verfügbare, persistent gespeicherte Daten. Datenbank-Systeme bieten die Möglichkeit, Daten persistent zu speichern. Wesentliche Aspekte

Mehr

Inf 12 Übungsarbeit Lösungen 29.04.2007/pl

Inf 12 Übungsarbeit Lösungen 29.04.2007/pl 1) In einer IT Firma existiert eine Datenbank zur Arbeitsorganisation mit den Relationen MITARBEITER(person_nr,...), ABTEILUNG(abteil_nr,...) und ARBEITET_IN(person_nr, abteil_nr,...). Oft werden Mitarbeiter

Mehr

Datenbanken: Relationales Datenbankmodell RDM

Datenbanken: Relationales Datenbankmodell RDM Das RDM wurde in den 70'er Jahren von Codd entwickelt und ist seit Mitte der 80'er Jahre definierter Standard für Datenbanksysteme! Der Name kommt vom mathematischen Konzept einer Relation: (Sind A, B

Mehr

SWE5 Slide 1. Software-Engineering. Vorlesung 5 vom 15.11.2004 Sebastian Iwanowski FH Wedel

SWE5 Slide 1. Software-Engineering. Vorlesung 5 vom 15.11.2004 Sebastian Iwanowski FH Wedel SWE5 Slide 1 Software-Engineering Vorlesung 5 vom 15.11.2004 Sebastian Iwanowski FH Wedel SWE5 Slide 2 Software-Engineering Vorlesungsthemen: 1. Überblick über das Thema und die Vorlesung 2. Grundlegende

Mehr

Aufgabe 1: Beschreibung des Forschungsgebietes der Wirtschaftsinformatik

Aufgabe 1: Beschreibung des Forschungsgebietes der Wirtschaftsinformatik Übungsblatt 01 / 2011 Datum: 5. Mai 2011 Aufgabe 1: Beschreibung des Forschungsgebietes der Wirtschaftsinformatik Beschreiben Sie das Lehr- und Forschungsgebiet der Wirtschaftsinformatik und zeigen Sie

Mehr

Uni Duisburg-Essen Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. N. Fuhr

Uni Duisburg-Essen Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. N. Fuhr Raum: LF 230 Bearbeitung: 25.-29. April 2005 Datum Gruppe Vorbereitung Präsenz Aktuelle Informationen unter: http://www.is.informatik.uni-duisburg.de/courses/dbp_ss03/index.html Datenbankentwurf Der Entwurf

Mehr

Relationale Datenbanken Kursziele

Relationale Datenbanken Kursziele Relationale Datenbanken Kursziele DB Grundlagen Daten-Modellierung Relationales Modell und DB => Praxis: Mit SQL als Anfragesprache Mit MySQL als DB RDB 1-1 Kursinhalt (Tage) 1. DB Einleitung / Entity-Relationship

Mehr

Das konzeptionelle Datenmodell

Das konzeptionelle Datenmodell Das konzeptionelle Datenmodell Signifikanz der Datenmodellierung Anforderungsanalyse Effizienz der Anwendung. Redundanzfreiheit. Datenintegrität. Reibungsarme Umsetzung des Datenmodells in das physikalische

Mehr

EPK Ereignisgesteuerte Prozesskette

EPK Ereignisgesteuerte Prozesskette Ausarbeitung zum Fachseminar Wintersemester 2008/09 EPK Ereignisgesteuerte Prozesskette Referent: Prof. Dr. Linn Ausarbeitung: Zlatko Tadic e-mail: ztadic@hotmail.com Fachhochschule Wiesbaden Fachbereich

Mehr

Andreas Heuer Gunter Saake Kai-Uwe Sattler. Datenbanken. kompakt

Andreas Heuer Gunter Saake Kai-Uwe Sattler. Datenbanken. kompakt Andreas Heuer Gunter Saake Kai-Uwe Sattler Datenbanken kompakt Inhaltsverzeichnis Vorwort v 1 Was sind Datenbanken 1 1.1 Warum Datenbanken 1 1.2 Datenbanksysteme 4 1.3 Anforderungen: Die Codd'schen Regeln

Mehr

Modellbasierte Softwareentwicklung mit EMF

Modellbasierte Softwareentwicklung mit EMF Softwaretechnik I, WS 2009/10 Modellbasierte Softwareentwicklung mit EMF Übungsblatt 5 13. November 2009 Organisatorisches Zur Bearbeitung der Übungsaufgabe stehen Ihnen die folgenden 3 Wochen (Kalenderwochen

Mehr

Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen

Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen Matthias Goeken Entwicklung von Data-Warehouse-Systemen Anforderungsmanagement, Modellierung, Implementierung Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Ulrich Hasenkamp Deutscher Universitäts-Verlag Inhaltsverzeichnis

Mehr

Software-Engineering und Datenbanken

Software-Engineering und Datenbanken Software-Engineering und Datenbanken Prof. Dr. Bernhard Schiefer bernhard.schiefer@fh-kl.de http://www.fh-kl.de/~schiefer Prof. Dr. Bernhard Schiefer 1-1 Wesentliche Inhalte Begriff DBS Datenbankmodelle

Mehr

Datenorganisation. Normalisierung... 5 Zweck der Normalisierung... 5 Unnormalisierte Form... 5 1. Normalform... 5. Beispiel 3. NF...

Datenorganisation. Normalisierung... 5 Zweck der Normalisierung... 5 Unnormalisierte Form... 5 1. Normalform... 5. Beispiel 3. NF... Datenorganisation Datenbank-Entwurf... 2 Datenbanksystem DBS... 2 DBMS... 2 Funktionen DBMS... 2 Architektur DBMS... 2 DB-Entwurfsphasen... 2 Realitätsanalyse... 2 Semantisches Datenmodell... 3 Zielsetzung

Mehr

Datenbanksysteme. Semantische Modellierung mit dem Entity/Relationship-Modell. Burkhardt Renz. Fachbereich MNI Technische Hochschule Mittelhessen

Datenbanksysteme. Semantische Modellierung mit dem Entity/Relationship-Modell. Burkhardt Renz. Fachbereich MNI Technische Hochschule Mittelhessen Datenbanksysteme Semantische Modellierung mit dem Entity/Relationship-Modell Burkhardt Renz Fachbereich MNI Technische Hochschule Mittelhessen Sommersemester 2016 Inhalt Vorgehensweise und ein Beispiel

Mehr

Datenbanksysteme. Thomas Neumann 1 / 31

Datenbanksysteme. Thomas Neumann 1 / 31 Datenbanksysteme Thomas Neumann 1 / 31 Skript Alfons Kemper und Andre Eickler Datenbanksysteme Eine Einführung 9. Auflage Oldenbourg Verlag, München (ca 40 Euro) http: //www-db.in.tum.de/research/publications/books/dbmseinf

Mehr

Rückblick: Entity-Relationship-Modell

Rückblick: Entity-Relationship-Modell Rückblick: Entity-Relationship-Modell Entity-Relationship-Modell für konzeptuellen Entwurf Entitytypen (entity types) (z.b. Studenten) Beziehungstypen (relationships) (z.b. hören) Attribute beschreiben

Mehr

Objektorientierte Modellierung (1)

Objektorientierte Modellierung (1) Objektorientierte Modellierung (1) Die objektorientierte Modellierung verwendet: Klassen und deren Objekte Beziehungen zwischen Objekten bzw. Klassen Klassen und Objekte Definition Klasse Eine Klasse ist

Mehr

Datenbankentwurf. 4.2 Logischer Entwurf. Kapitel 4. ER-Modell. Umsetzung. Entwurfsdokumentation. relationales Modell. Verbesserung

Datenbankentwurf. 4.2 Logischer Entwurf. Kapitel 4. ER-Modell. Umsetzung. Entwurfsdokumentation. relationales Modell. Verbesserung 4.2 Logischer Entwurf Datenbankentwurf 4.2 Logischer Entwurf 2002 Prof. Dr. Rainer Manthey Informationssysteme Logischer Entwurf: Einordnung Entwurfsdokumentation logische Strukturen "auf dem Papier" konzeptueller

Mehr

Entwicklung der Datenbanksysteme

Entwicklung der Datenbanksysteme Entwicklung der Datenbanksysteme Die Entwicklung der Datenbanksysteme ist eng an die der Hardware gekoppelt und wird wie jene in Generationen eingeteilt: 1. Generation: In den fünfziger Jahren waren die

Mehr

Schulung FRBR Functional Requirements for Bibliographic Records

Schulung FRBR Functional Requirements for Bibliographic Records Arbeitsstelle für Standardisierung (AfS) 1. Oktober 2010 Schulung FRBR Functional Requirements for Bibliographic Records Modul B: Grundprinzipien FRBR ER-Modelle Lernziele Nach Bearbeitung des Moduls B

Mehr

1. Funktionen und Datenflüsse; Tabellenkalkulationssysteme

1. Funktionen und Datenflüsse; Tabellenkalkulationssysteme Grundwissen Informatik 1. und Datenflüsse; Tabellenkalkulationssysteme Zellbezug relativer Zellbezug absoluter Zellbezug iterative Berechnungen Datentypyen z. B. A4 A ist der Spaltenbezeichner 4 ist die

Mehr

Einleitung. Literatur. Pierre Fierz. Architektur von Datenbanksystemen. Physische Datenunabhängigkeit. Der Datenbank Administrator (DBA) 1.

Einleitung. Literatur. Pierre Fierz. Architektur von Datenbanksystemen. Physische Datenunabhängigkeit. Der Datenbank Administrator (DBA) 1. Inhalt der Vorlesung Literatur 1 Datenmodellierung (Entity-Relationship Modell) 2 Das relationale Modell 3 Relationenalgebra 4 Datenbanksprache (SQL) 5 Normalisierung 6 Vom ERM zum Datenbankschema 7 Routinen

Mehr

Kapitel 1: Einführung 1.1 Datenbanken?

Kapitel 1: Einführung 1.1 Datenbanken? Kapitel 1: Einführung 1.1 Datenbanken? 1. Einführung 1.1. Datenbanken Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 29. Oktober 2012 Seite 1 1. Einführung 1.1. Datenbanken Willkommen! Studierenden-Datenbank

Mehr

Lehrplan. Datenbanken. Höhere Berufsfachschule für Automatisierungstechnik. Ministerium für Bildung

Lehrplan. Datenbanken. Höhere Berufsfachschule für Automatisierungstechnik. Ministerium für Bildung Lehrplan Datenbanken Höhere Berufsfachschule für Automatisierungstechnik Ministerium für Bildung Hohenzollernstraße 60, 66117 Saarbrücken Postfach 10 24 52, 66024 Saarbrücken Saarbrücken 2010 Hinweis:

Mehr

Vom Datenmodell zur Datenbank

Vom Datenmodell zur Datenbank Vom Datenmodell zur Datenbank Eine Einführung in Relationale Datenbanksysteme am Beispiel MS-ACCESS 1-1 Inhaltsverzeichnis Inhalt Kapitel 1: Grundlagen Inhaltsverzeichnis... 1-2 1 Was versteht man unter

Mehr

Themen. M. Duffner: Datenbanksysteme

Themen. M. Duffner: Datenbanksysteme Datenbanksysteme Themen Theorie Einführung Datenbank, Datenbankmanagementsystem (DBMS), Aufgaben eines DBMS Relationale Datenbanken Daten als Tabellen Datenbankentwurf im Entity-Relationship-Modell Abfragesprache

Mehr

Praxisbeispiel Blended Learning Kurs M153 Datenmodelle entwickeln und umsetzen

Praxisbeispiel Blended Learning Kurs M153 Datenmodelle entwickeln und umsetzen Praxisbeispiel Blended Learning Kurs M153 Datenmodelle entwickeln und umsetzen wurde am 3. April 2004 als Innovatives Bildungsprojekt Schweiz am Blended Learning Forum ausgezeichnet. Walter Schnider KPP

Mehr

Software Engineering Projekt WS2003/2004 ELF. Persistenz. Serge Didier Bedime 28.11.03

Software Engineering Projekt WS2003/2004 ELF. Persistenz. Serge Didier Bedime 28.11.03 Persistenz -1- Einführung Konventionelle Dateiverwaltung Datenbanksystem() Xindice als Datenbankbeispiel Zusammenfassung -2- Einführung Definition I Persistence ist the property of an object through which

Mehr

ANALYTICS, RISK MANAGEMENT & FINANCE ARCHITECTURE. NoSQL Datenbanksysteme Übersicht, Abgrenzung & Charakteristik

ANALYTICS, RISK MANAGEMENT & FINANCE ARCHITECTURE. NoSQL Datenbanksysteme Übersicht, Abgrenzung & Charakteristik ARFA ANALYTICS, RISK MANAGEMENT & FINANCE ARCHITECTURE NoSQL Datenbanksysteme Übersicht, Abgrenzung & Charakteristik Ralf Leipner Domain Architect Analytics, Risk Management & Finance 33. Berner Architekten

Mehr

Daten- und Informationsmodellierung

Daten- und Informationsmodellierung Institute for Web Science & Technologies WeST Grundlagen der Datenbanken Daten- und Informationsmodellierung Dr. Thomas Gottron Wintersemester 2012/13 Lernziele Kenntnis der Vorgehensweise beim DB-Entwurf

Mehr

Übungsblatt 4. Aufgabe 7: Datensicht Fachkonzept (Klausur SS 2002, 1. Termin)

Übungsblatt 4. Aufgabe 7: Datensicht Fachkonzept (Klausur SS 2002, 1. Termin) Übungsblatt 4 Aufgabe 7: Datensicht Fachkonzept (Klausur SS 2002, 1. Termin) Die Saartal Linien beauftragen Sie mit dem Entwurf der Datenstrukturen für ein Informationssystem. Dieses soll zur Verwaltung

Mehr