DAS ENTITY-RELATIONSHIP MODELL (E-R MODEL)

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "DAS ENTITY-RELATIONSHIP MODELL (E-R MODEL)"

Transkript

1 DAS ENTITY-RELATIONSHIP MODELL (E-R MODEL) P. Chen (76, ACM-TODS) Einfache graphische Darstellung Hauptelemente: Entitäten (entities) Beziehungen (relationships) Attribute (attributes) Weitere Elemente: Generalisierungshierarchien Zusammengesetzte Attribute Identifier III-1

2 Elemente des ER-Modells Entitäten Klassen von Objekten der realen Welt. Beziehungen Aggregationen von Entitäten. (0,m) Lebt in (0,n) Haus III-2

3 Attribute Klassen von Werten, die Eigenschaften von Entitäten und Beziehungen repräsentieren. Name Adresse Telefon Otto Müller Robert-Mayer-Str Frankfurt am Main III-3

4 Das Entity-Relationship Modell Chen, 1976 Aus der Sicht des Objekt-Beziehungs-Modells (Entity- Relationship-Model) besteht die Welt aus Objekten (entities) und Beziehungen (relationships) zwischen diesen Objekten. Objekt (Entity): Modell eines Dings, das in der Umwelt erkannt und eindeutig identifiziert werden kann. Modellierungskonzept der Klassifikation: Objekte werden zu Objekttypen (Entity sets), und Beziehungen zu Beziehungstypen (relationship sets) zusammengefasst. III-4

5 Modellierungskonzepte der Aggregation Aggregation von Merkmalen zu Objekten: Ein Objekttyp ist durch einen bestimmten Satz von Merkmalen (Attributen) gekennzeichnet. Jedes Merkmal kann Werte (values), das sind in der Umwelt beobachtbare oder messbare Größen, aus einem bestimmten Wertebereich (value set) annehmen. Beispiel: NAME PASSAGIER ADRESSE TELNR. III-5

6 Aggregation von Gegenständen zu Beziehungen Eine Beziehung zwischen zwei Objekten kann als Element einer mathematischen Relation aufgefasst werden. Die Funktion, die ein Objekt in einer Beziehung erfüllt, nennt man seine Rolle. Beispiel: Rolle Gebuchter_Passagier PASSAGIER bucht Gebuchter_Flug FLUG SITZNR. III-6

7 ER-Schema: Name Geb_Datum Lebt in Stadt S_Name Population Instanz: = { p1, p2, p3 } Stadt = { c1, c2, c3 } Lebt_in = { <p1,c1>, <p2,c3>, <p3,c3> } N-näre Beziehung: Kurs Findet statt Raum Tag III-7

8 Ring: Manager von Angestellter managt Untergebener von Kardinalitäten: Kurs (1,3) (0,40) Findet statt Tag (0,n) Raum Manager von (0,n) Angestellter managt (0,1) Untergebener von III-8

9 (1,1) (0,n) Lebt in Stadt min_card(, Lebt_in) = 1 max_card(, Lebt_in) = 1 min_card(stadt, Lebt_in) = 0 max_card(stadt, Lebt_in) = n p1 p2 p3 c1 c2 c3 c4, verbindlich Stadt, optional III-9

10 Manager von (0,n) Angestellter managt (0,1) Untergebener von one-to-many, optional Bestellung (0,1) (1,1) liefern Rechnung one-to-one, verbindlich III-10

11 Andere Notation: 6 (1, 6) (1, 1) Bei dieser Notation wird nur die maximale Kardinalität angegeben. Die minimale Kardinalität wird dann standardmäßig auf 1 gesetzt: default Kardinalität (1,1) III-11

12 Attribute (1,1) geboren (0,n) in Stadt Name ID Beruf Geburtstag Name # Einwohner III-12

13 Weitere Elemente des ER-Modells Generalisierung, Hierarchien zwischen Entitäten. Mann Frau Zusammengesetzte Attribute: Aggregation von Attributen die etwas gemeinsam haben. A d r e s s e Strasse Nummer Ort PLZ III-13

14 Schlüssel Ein Schlüssel identifiziert eine Entität. Er besteht aus einer Menge von Attributen, deren Werte alle Instanzen einer Entität eindeutig bestimmen. alausweisnummer Name einfacher Schlüssel Name Geb.Datum Geb.Ort Name des Vaters zusammengesetzter Schlüssel III-14

15 Beispiel 1: ER-Modell PERSON NAME AGE ( 1, n ) FAN COACH PLAYER PRESIDENT ( 1, 1 ) ( 1, 1 ) (1,1) (1,1) SUPPORTS MANAGES PLAYS _FOR IS_PRESIDENT ( 1, n) ( 1, 1 ) (1,n) (1,1) NAME TEAM (1,n) (1, n ) (1,n) DATE PLAYS _ AGAINST PRACTICES ( 1, n ) ATTENDS ( 1, n ) NUMBER DATE GAME (1,1) FINAL_SCORE (0,1) ATTENDANCE (0,1) TIME TAKES PLACE _AT (0,n) STADIUM LOCATION SIZE NAME III-15

16 Beispiel 2: ER-Modell NAME STATE CITY ( 0, n) BIRTHPLACE _ OF (1,1) PERSON LAST_NAME AGE ( 0, n ) NAME TELEPHONE RESIDENCE _ CITY _ OF BELONGS_TO (1, n ) DEPARTMENT (1,1) ( 1, 1 ) ( 0, n ) STUDENT PROFESSOR ( 0, n ) (0,n) SEMESTER SEMESTER ENROLLED PLANNED GRADUATE _ STUDENT (1,1) ADVISED_ BY GRADE START _ APPOINTMENT ( 1, n ) ( 1, n ) COURSE ( 1, n) TITLE TAUGHT_ BY (1,2) TERMINATE_ APPOINTMENT VISITING _ PROFESSOR ( 3, 5 ) MEETS ( 1, n ) ROOM ROOM_NO BUILDING ( 1, n ) TIME DAY HOUR III-16

17 Beispiel 3: ER-Modell (1,n) RESEARCH_ REPORT NUMBER TITLE AUTHORS (1,1) ADDRESSES (1,n) RESEARCH_ TOPIC (1,n) ON (1,n) PRODUCES (1,n) RESEARCH_ PROJECT (1,1) (1,n) IS_PRINCIPAL_ INVESTIGATOR WORKS_ ON (0,n) (0,n) EMPLOYEE NAME S.S.N. TITLE PHONE OFFICE NAME CODE (1,1) NAME (0,n) (1,1) AMOUNT DATE FUNDED_ BY SUPER- VISES GRANT_NUMBER (1,n) AGENCY NAME ADDRESS CONTACT_EMPLOYEE III-17

18 Diskussion - 1 Kann man Entities von Attributen sicher unterscheiden? Möbelstück Farbe Möbelstück hat Farbe Antwort: JA! Entities sind Klassen von Objekten der realen Welt und nehmen keine Werte an. Attribute dagegen sind beschreibende Eigenschaften und nehmen Werte an. Die Wahl ist dabei abhängig vom Kontext. Farbe (1,n) besteht aus (1,n) Lack Nr. Name Intensität Menge Name Preis III-18

19 Diskussion - 2 Wann sollte man Generalisierungen benutzen? Mann Frau blonde Haare graue Haare schwarze Haare braune Haare Antwort: Immer dann, wenn man die Untermengen mit speziellen Eigenschaften charakterisieren kann. Mann Frau Wehrdienst Status Anzahl der Kinder III-19

20 Diskussion - 3 Wo sollen die Attribute innerhalb einer Generalisierungshierarchie platziert werden? Name Wehrdienst-Status Mann Frau Anzahl der Kinder Adresse Adresse Antwort: An der höchstmöglichen Position; die Kardinalitäten sind dort (1,1). Name Adresse Mann Frau Wehrdienst- Status Anzahl der Kinder III-20

21 Beispiel für verbesserte Lesbarkeit: schlecht: Professor hält Lehrveranst. hält hält Ausbilder hält Seminar besser: al Lehrer Lehrveranst. Professor Ausbilder Seminar III-21

22 Beispiel für verbesserte Lesbarkeit: schlecht: B B-D A B-E B-C D A-C A-D C E A-E besser: A-C A A-E A-D C D E B-D B-C B B-E III-22

23 Regeln zur Verbesserung der Lesbarkeit Eliminierung von hängenden Subtypen Lehrer Lehrer Typ Professor Ausbilder Eliminierung von hängenden Entities Buch (1,1) (1,1) Autor Titel Buch-Nr. Name Buch Autor Titel Buch-Nr. III-23

24 Schaffung von Subtypen bei MIN-CARD=0 Status Auftrag (0,1) Auftrag (1,1) bearbeiteter Auftrag (1,1) (1,1) mit Rechnung Rechnung oder eventuell auch Status Auftrag (0,1) Auftrag (1,1) Rechnung bearbeiteter Auftrag Rechung III-24

25 Business Rules Nicht alle Beschränkungen können mittels eines ER- Modells ausgedrückt werden. Beispiel: Ein Angestellter einer Abteilung soll nicht mehr verdienen, als der entsprechende Abteilungsleiter. Zur Vollständigkeit muss jedem ER-Modell eine Beschreibung zusätzlicher Beschränkungen beigefügt werden. Diese zusätzlichen Beschreibungen werden Business Rules genannt. III-25

26 Business Rules (im weitesten Sinne) können angesehen werden als: 1. Die semantische Definition eines für Anwendungen relevanten Konzeptes, genauer, die semantische Definition eines Objektes, eines Attributes oder einer Relation des ER-Modells. Für diesen Fall werden natürlichsprachliche Sätze verwendet, da es unmöglich ist hierfür eine präzise Syntax zu definieren. 2. Integritätsbedingungen für die Daten einer Anwendung (als zusätzliche Beschreibung der im ER-Modell enthaltenen Bedingungen oder zusätzliche Bedingungen). 3. Abgeleitete Bedingungen bzw. Folgerungen aus anderen Bedingungen (z.b. Brutto ist Summe aus Netto plus Steuer). III-26

27 Integritätsbedingungen und abgeleitete Bedingungen sollten möglichst formal ausgedrückt werden. Integritätsbedingungen können immer formal ausgedrückt werden. Einen einheitlichen Standard gibt es jedoch nicht. Mögliche Schreibweise für Integritätsbedingungen: <Konzept> muss darf nicht <Ausdruck auf Konzept> Beispiel: Ein Angestellter darf nicht mehr Gehalt bekommen als der Abteilungsleiter, zu dessen Abteilung der Angestellte gehört. Ein Abteilungsleiter muss zu der Abteilung gehören, die er leitet. Ein Abteilungsleiter muss mindestens bereits 10 Jahre in der Firma gearbeitet haben. III-27

28 Mögliche Schreibweise für abgeleitete Bedingungen: <Konzept> ergibt sich aus <Operation auf Konzept> Beispiel: Die Anzahl der Mitarbeiter einer Abteilung ergibt sich aus der Summe der Mitarbeiter, die zu der Abteilung gehören. III-28

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

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

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

ER-Modellierung am Beispiel der Universitätsdatenbank aus der DBIS-Vorlesung

ER-Modellierung am Beispiel der Universitätsdatenbank aus der DBIS-Vorlesung ER-Modellierung am Beispiel der Universitätsdatenbank aus der DBIS-Vorlesung Datenbank-Praktikum SS 2010 Prof. Dr. Georg Lausen Florian Schmedding ER-Modell: Wiederholung Entitäten E Beziehungen B Attribute

Mehr

KONZEPTUELLES DATENBANKEN-DESIGN

KONZEPTUELLES DATENBANKEN-DESIGN KONZEPTUELLES DATENBANKEN-DESIGN Batini, Ceri, Navathe, Conceptual Database Design, The Benjamin/Cummings Pub., 1992 ISBN 0-8053-0244-1 Part I: Kapitel 1 und Kapitel 2 II-1 Methode des Datenbanken-Designs

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

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

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

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 Das Entity-Relationship-Modell

2 Das Entity-Relationship-Modell 2 Das Entity-Relationship-Modell (P.P.Chen, 1976; Verschiedene Versionen und Erweiterungen gebräuchlich) 2.1 Das Grundmodell... 2 2.2 Erweiterungen des ER-Modells... 58 2.3 Hinweise für den Aufbau von

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

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

Entity-Relationship-Modell. Ein Studierender kann (oder muss) mehrere Vorlesungen hören. Eine Vorlesung wird i.a. von mehrerer Studierenden gehört.

Entity-Relationship-Modell. Ein Studierender kann (oder muss) mehrere Vorlesungen hören. Eine Vorlesung wird i.a. von mehrerer Studierenden gehört. Beziehungen Ein Studierender kann (oder muss) mehrere Vorlesungen hören. Eine Vorlesung wird i.a. von mehrerer Studierenden gehört. Eine Vorlesung wird von genau einem Dozenten gelesen. Ein Dozent kann

Mehr

Vom Entity-Relationship-Modell (ERM) zum relationalen Datenmodell (RDM)

Vom Entity-Relationship-Modell (ERM) zum relationalen Datenmodell (RDM) Regeln Vom Entity-Relationship-Modell (ERM) zum relationalen Datenmodell (RDM) Seite 1 Regel 1 Starke Entity-Typen Starke Entity-Typen Bilde ein Relationenschema R für jeden regulären Entity-Typ mit den

Mehr

Proseminar Pioniere der Informatik. Peter P. S. Chen

Proseminar Pioniere der Informatik. Peter P. S. Chen Proseminar Pioniere der Informatik Peter P. S. Chen Jawid Rassa Technische Universität München rassa@in.tum.de Abstract: Obwohl die Informatik derzeit eine noch sehr junge Wissenschaft ist, hat sie schon

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

2 Das Entity-Relationship-Modell

2 Das Entity-Relationship-Modell 2 Das Entity-Relationship-Modell Das ER-Modell geht auf Peter Pi-Shan Chen zurück: P. P. Chen: The Entity-Relationship-Model Toward a Unified View of Data, ACM Transactions on Database Systems, Vol.1,

Mehr

Schritt 3 (Grundlegende Folien für die Wiederholung sind mit gekennzeichnet!)

Schritt 3 (Grundlegende Folien für die Wiederholung sind mit gekennzeichnet!) HTW Berlin Prof. Dr. Zschockelt Datenmodellierung/Datenbanken (06)Semantische Datenmodellierung.ppt Folie 1 Lehrveranstaltung DM/DB Datenmodellierung und Datenbanksysteme Methodische Grundkenntnisse über

Mehr

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004)

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004) Nachtrag: Farben Farbblindheit (Light und Bartlein 2004) 1 Vorgeschlagene Farbskalen (Light and Bartlein 2004) Farbkodierung metrisch skalierter Daten Unterscheide: 1. Sequential Data (ohne Betonung der

Mehr

Software-Engineering Einführung

Software-Engineering Einführung Software-Engineering Einführung 7. Übung (04.12.2014) Dr. Gergely Varró, gergely.varro@es.tu-darmstadt.de Erhan Leblebici, erhan.leblebici@es.tu-darmstadt.de Tel.+49 6151 16 4388 ES Real-Time Systems Lab

Mehr

Willkommen zum DBS I Praktikum!

Willkommen zum DBS I Praktikum! Willkommen zum DBS I Praktikum! Oliver Berthold Frank Huber Heiko Müller Lehr- und Forschungseinheit Datenbanken und Informationssysteme Übungsaufgaben Ausgabe Montags (i.d.r. aller 2 Wochen) erste Aufgabe

Mehr

3. Konzepte der objektorientierten Programmierung

3. Konzepte der objektorientierten Programmierung 3. Konzepte der objektorientierten Programmierung 3.1 Basiskonzepte 3.2 Generalisierung / Spezialisierung 3.3 Aggregation 3.4 Assoziation 3.5 Nachrichten 3.6 Polymorphismus 3. Konzepte der Objektorientierung

Mehr

Assoziation und Aggregation

Assoziation und Aggregation Assoziation und Aggregation Martin Wirsing in Zusammenarbeit mit Matthias Hölzl, Nora Koch 05/03 2 Ziele Verstehen der Begriffe Assoziation und Aggregation Implementierung von Assoziationen in Java schreiben

Mehr

DBSP. Vorlesung. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke. Unit. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme

DBSP. Vorlesung. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke. Unit. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Handout zur Vorlesung Vorlesung DBSP Unit Datenmodellierung 1 Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Raum: 17-0.10 Tel.: 0451 300 5549 Email: kratzke@fh-luebeck.de

Mehr

Datenmodelle im Kontext von Europeana. Stefanie Rühle (SUB Göttingen)

Datenmodelle im Kontext von Europeana. Stefanie Rühle (SUB Göttingen) Datenmodelle im Kontext von Europeana Stefanie Rühle (SUB Göttingen) Übersicht Datenmodelle RDF DCAM ORE SKOS FRBR CIDOC CRM Datenmodelle "Datenmodellierung bezeichnet Verfahren in der Informatik zur formalen

Mehr

Erhöhung der Datenqualität in XML-Dokumenten von Desktop Applikationen. Alexander Hilliger von Thile - REI/ID

Erhöhung der Datenqualität in XML-Dokumenten von Desktop Applikationen. Alexander Hilliger von Thile - REI/ID Erhöhung der Datenqualität in XML-Dokumenten von Desktop Applikationen Alexander Hilliger von Thile - REI/ID Die Rolle von XML Markup (DQ) < < > > Markup DQ application server < < > Markup application

Mehr

02: Entity-Relationship-Modelle

02: Entity-Relationship-Modelle Lehrstuhl für Angewandte Informatik IV Prof. Dr.-Ing. Stefan Jablonski Datenbanken und Informationssysteme I 02: Entity-Relationship-Modelle Prof. Dr.-Ing. Stefan Jablonski Telefon: +49 921-55 7620 Fax:

Mehr

Ein Beispiel: Tabelle DICHTER

Ein Beispiel: Tabelle DICHTER Datenbanken Eine Datenbank ist eine Sammlung von Daten, die aus der Sicht des Benutzers zusammen gehören. Ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS) ist ein informatisches System zur Verwaltung einer Datenbank.

Mehr

Modellieren mit der Unified Modeling Language: Klassen- und Objektdiagramme. 11. November 2014

Modellieren mit der Unified Modeling Language: Klassen- und Objektdiagramme. 11. November 2014 Modellieren mit der Unified Modeling Language: Klassen- und Objektdiagramme 11. November 2014 Überblick Was ist die Unified Modeling Language (UML)? die Standardmodellierungssprache für Softwaresysteme

Mehr

Double Degree Programme Intake WS 2013. Dr.-Ing. Stefan Werner. Coordination and Support Programm Coordinators. Support

Double Degree Programme Intake WS 2013. Dr.-Ing. Stefan Werner. Coordination and Support Programm Coordinators. Support Programme Intake WS 2013 Dr.-Ing. Stefan Werner Coordination and Support Programm Coordinators Overall Coordination Prof. Dr.-Ing. Axel Hunger Room: BB BB318/ 379-4221 axel.hunger@uni-due.de Mech. Eng.

Mehr

Orientierte Modellierung mit der Unified Modeling Language

Orientierte Modellierung mit der Unified Modeling Language UML-Basics: Einführung in Objekt- Orientierte Modellierung mit der Unified Modeling Language Michael Hahsler Ziel dieses Seminars Verständnis von Objekt-Orientierung Was sind Klassen? Was ist Vererbung?

Mehr

Semantic Markup für die Dokumentenklassifizierung. Seminarvortrag von Mirko Pracht

Semantic Markup für die Dokumentenklassifizierung. Seminarvortrag von Mirko Pracht Semantic Markup für die Dokumentenklassifizierung Seminarvortrag von Mirko Pracht Ziel des Vortrags Aufbau digitaler Bibliotheken Verbesserung Informationssuche Semantic Markup Gliederung 1. Grundlagen

Mehr

Die Funktion ist Träger von Zeiten und Kosten.

Die Funktion ist Träger von Zeiten und Kosten. Funktion Eine Funktion ist eine fachliche Aufgabe, ein Vorgang bzw. eine Tätigkeit an einem (Informations-)Objekt zur Unterstützung eines oder mehrerer Unternehmensziele. Die Funktion ist Träger von Zeiten

Mehr

Modellgetriebene Softwareentwicklung bei der IBYKUS AG

Modellgetriebene Softwareentwicklung bei der IBYKUS AG Modellgetriebene Softwareentwicklung bei der IBYKUS AG Theorie Teil 4: Domänenspezifische Sprachen Dr. Steffen Skatulla IBYKUS AG 1 Inhalt Teil 4: Domänenspezifische Sprachen Nutzung vorhandener Sprachen

Mehr

Übungsaufgabe Transaktion als Middleware

Übungsaufgabe Transaktion als Middleware Übungsaufgabe Transaktion als Middleware und Java Persistence API Client/Server Abstraktes Komponentenmodell Entscheidende Punkte Erweiterung der Invoke-Methode Context-Verwaltung Transaktionsbehandlung

Mehr

Exercise (Part XI) Anastasia Mochalova, Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik, Kath. Universität Eichstätt-Ingolstadt 1

Exercise (Part XI) Anastasia Mochalova, Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik, Kath. Universität Eichstätt-Ingolstadt 1 Exercise (Part XI) Notes: The exercise is based on Microsoft Dynamics CRM Online. For all screenshots: Copyright Microsoft Corporation. The sign ## is you personal number to be used in all exercises. All

Mehr

7. Analyse-Phase: Datenmodellierung Software Engineering

7. Analyse-Phase: Datenmodellierung Software Engineering 7. Analyse-Phase: Datenmodellierung Software Engineering Hochschule Darmstadt Haardtring 100 D-64295 Darmstadt Prof. Dr. Bernhard Humm Hochschule Darmstadt, 20. November 2006 Einordnung in den Kontext

Mehr

IBM Content Manager CM V 8.4.3 Proof of Technology

IBM Content Manager CM V 8.4.3 Proof of Technology IBM Content Manager CM V 8.4.3 Proof of Technology Annette Wolf - wolfanne@de.ibm.com 1 Enterprise Content Management Agenda ECM Portfolio Content Manager Architektur und Update V8.4.3 Content Manager

Mehr

Datenmodellierung und Datenbanksysteme. Vorlesung. Informationswissenschaft und Informationssysteme. Hans Uszkoreit & Brigi1e Jörg

Datenmodellierung und Datenbanksysteme. Vorlesung. Informationswissenschaft und Informationssysteme. Hans Uszkoreit & Brigi1e Jörg Vorlesung Informationswissenschaft und Informationssysteme Hans Uszkoreit & Brigi1e Jörg Definitionen Data modeling in software engineering is the process of creating a data model by applying formal data

Mehr

Teil 5: Datenbankdesign, ER-Modell, Normalformen. Das Entity-Relationship (ER) Modell

Teil 5: Datenbankdesign, ER-Modell, Normalformen. Das Entity-Relationship (ER) Modell Teil 5: Datenbankdesign, ER-Modell, Normalformen Generell ist beim Datenbankdesign zwischen logischem und physischem Design zu unterscheiden. Das logische Design führt zu den Tabellen und Attributen, die

Mehr

Teil 3: Einführung in das Entity-Relationship-Modell

Teil 3: Einführung in das Entity-Relationship-Modell 3. Einführung in das Entity-Relationship-Modell 3-1 Teil 3: Einführung in das Entity-Relationship-Modell Literatur: Elmasri/Navathe:Fundamentals of Database Systems, 3. Auflage, 1999. Chapter 3, Data Modeling

Mehr

Strukturierte Entity-Relationship-Modellierung. Übungsaufgaben

Strukturierte Entity-Relationship-Modellierung. Übungsaufgaben Strukturierte Entity-Relationship-Modellierung Übungsaufgaben 1 Aufgabenstellungen...2 2 Lösungen zu den Aufgabenstellungen...15 Seite 1 1 Aufgabenstellungen Seite 2 Aufgabe 1: Ergänzen Sie das Entity-Relationship-Modell

Mehr

Double Master s Degree in cooperation with the University of Alcalá de Henares

Double Master s Degree in cooperation with the University of Alcalá de Henares Lehrstuhl für Industrielles Management Prof. Dr. Kai-Ingo Voigt Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Double Master s Degree in cooperation

Mehr

Datenbanksysteme I ER Modellierung. 23.4.2009 Felix Naumann

Datenbanksysteme I ER Modellierung. 23.4.2009 Felix Naumann Datenbanksysteme I ER Modellierung 23.4.2009 Felix Naumann Überblick 2 Motivation und Einbettung Begriffe und Definitionen ER-Diagramme Modellierung von Nebenbedingungen Schwache Entitytypen Erweitertes

Mehr

Analyse und Visualisierung von massiven, semantisch klassifizierten 3D-Punktwolken. Jürgen Döllner Hasso-Plattner-Institut Universität Potsdam

Analyse und Visualisierung von massiven, semantisch klassifizierten 3D-Punktwolken. Jürgen Döllner Hasso-Plattner-Institut Universität Potsdam Analyse und Visualisierung von massiven, semantisch klassifizierten 3D-Punktwolken Jürgen Döllner Hasso-Plattner-Institut Universität Potsdam I 3D-Punktwolken II Semantik-Ableitung III Semantik-Nutzung

Mehr

Objektrelationale, erweiterbare Datenbanken WS 04/05

Objektrelationale, erweiterbare Datenbanken WS 04/05 Eidgenössische Technische Hochschule Zürich Swiss Federal Institute of Technology Zurich Institut für Informationssysteme Dr.C.Türker Objektrelationale, erweiterbare Datenbanken WS 0405 Übung 8 Aufgabe

Mehr

Angewandte Mathematik und Programmierung

Angewandte Mathematik und Programmierung Angewandte Mathematik und Programmierung Einführung in das Konzept der objektorientierten Anwendungen zu mathematischen Rechnens WS 2013/14 Die Vererbung ermöglicht es, neue Klassen auf der Basis von schon

Mehr

Online-Kurs 'Datenbanken und Datenmodellierung'

Online-Kurs 'Datenbanken und Datenmodellierung' Online-Kurs 'Datenbanken und Datenmodellierung' Das Entity-Relationship-Modell Print-Version - 15.04.2002 (c) StR S. Winter - Universität Passau Inhaltsverzeichnis 1 Allgemeine Hinweise zum Abschnitt ER-Modell

Mehr

megadigitale media based teaching and learning at the Goethe-Universität Frankfurt Project to implement the elearning-strategie studiumdigitale

megadigitale media based teaching and learning at the Goethe-Universität Frankfurt Project to implement the elearning-strategie studiumdigitale megadigitale media based teaching and learning at the Goethe-Universität Frankfurt Project to implement the elearning-strategie studiumdigitale elene Forum 17.4.08 Preparing universities for the ne(x)t

Mehr

Objektorientierter Software-Entwurf Die Unified Modeling Language 4 1

Objektorientierter Software-Entwurf Die Unified Modeling Language 4 1 Objektorientierter Software-Entwurf Die Unified Modeling Language 4 1 Die Unified Modeling Language Die UML (hier in der Version 0.9) ist ein Satz von Notationen zur Beschreibung objektorientierter Softwaresysteme.

Mehr

2 Datenbanksysteme. 2.1 Grundlegende Begriffe. Datenbank Management System. Schemata und Instanzen

2 Datenbanksysteme. 2.1 Grundlegende Begriffe. Datenbank Management System. Schemata und Instanzen 2 Datenbanksysteme Im Folgenden werden wir einige grundlegende Eigenschaften von Datenbanksystemen kennen lernen Datenbanken sind Bestandteil vieler Anwendungssysteme; sie stellen die dort benötigten Daten

Mehr

Michaela Weiss 01. April 2015. Lerneinheit 4: Relationale Datenbanken am Beispiel von MySQL

Michaela Weiss 01. April 2015. Lerneinheit 4: Relationale Datenbanken am Beispiel von MySQL Michaela Weiss 01. April 2015 Lerneinheit 4: Relationale Datenbanken am Beispiel von MySQL Seite 2 Datenbanken Allgemeines: Datenbank(management)systeme ermöglichen die Speicherung großer Datenmengen Kennzeichen

Mehr

Motivation. Themenblock: Data Preprocessing. Einsatzgebiete für Data Mining I. Modell von Gianotti und Pedreschi

Motivation. Themenblock: Data Preprocessing. Einsatzgebiete für Data Mining I. Modell von Gianotti und Pedreschi Motivation Themenblock: Data Preprocessing We are drowning in information, but starving for knowledge! (John Naisbett) Was genau ist Datenanalyse? Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Was ist Data

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

YAGO YAGO. A semantic knowledge base. Paul Boeck. Humboldt Universität zu Berlin Institut für Informatik. Dezember 2012 1/19

YAGO YAGO. A semantic knowledge base. Paul Boeck. Humboldt Universität zu Berlin Institut für Informatik. Dezember 2012 1/19 1/19 A semantic knowledge base Paul Boeck Humboldt Universität zu Berlin Institut für Informatik Dezember 2012 2/19 Übersicht 1 Einführung 2 Das Modell Struktur Semantik 3 Das System 4 Anwendung 3/19 Einführung

Mehr

SemTalk Services. SemTalk UserMeeting 29.10.2010

SemTalk Services. SemTalk UserMeeting 29.10.2010 SemTalk Services SemTalk UserMeeting 29.10.2010 Problemstellung Immer mehr Anwender nutzen SemTalk in Verbindung mit SharePoint Mehr Visio Dokumente Viele Dokumente mit jeweils wenigen Seiten, aber starker

Mehr

StructuredQueryLanguage(SQL)

StructuredQueryLanguage(SQL) StructuredQueryLanguage(SQL) Themen: ErstelenundÄndernvonTabelen AbfragenvonDaten Einfügen,ÄndernundLöschenvonDaten Erstelennutzerde niertersichten(views) 2012Claßen,Kempa,Morcinek 1/23 SQL Historie System

Mehr

Analyse und Entwurf objektorientierter Systeme

Analyse und Entwurf objektorientierter Systeme Analyse und Entwurf objektorientierter Systeme Teil 3 Modellbildung in der Analysephase 3.1 Statische und dynamische Notationselemente Modul WI111: Objektorientierte Programmierung Fachrichtung Wirtschaftsinformatik

Mehr

YunPeng Dong 1429910 1

YunPeng Dong 1429910 1 YunPeng Dong 1429910 1 Einführung o o o Ziel Dokument Well-Formed XML Dokument XML-Struktur o Logisch Struktur o Physisch Struktur Namespaces Namespaces Deklaration Anwendungsbereich DOM 2 Extensible Markup

Mehr

Grundlagen der Informatik. Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny

Grundlagen der Informatik. Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny Grundlagen der Informatik Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny 2 Datenstrukturen 2.1 Einführung Syntax: Definition einer formalen Grammatik, um Regeln einer formalen Sprache (Programmiersprache) festzulegen.

Mehr

Cassandra Query Language (CQL)

Cassandra Query Language (CQL) Cassandra Query Language (CQL) Seminar: NoSQL Wintersemester 2013/2014 Cassandra Zwischenpräsentation 1 Gliederung Basic facts Datentypen DDL/DML ähnlich zu SQL Besonderheiten Basic facts CQL kurz für

Mehr

XML Informationsmodelle

XML Informationsmodelle XML Vorlesung ETHZ, Sommersemester 2006 XML Informationsmodelle Erik Wilde 25.4.2006 http://dret.net/lectures/xml-ss06/ 25.4.2006 XML Vorlesung ETHZ SS 2006 1 Übersicht XML Namespaces für Schema-Kombination

Mehr

Supplier questionnaire Lieferantenselbstauskunft

Supplier questionnaire Lieferantenselbstauskunft Version 1.5 / AP087-F01 Supplier questionnaire Lieferantenselbstauskunft A Company of the SWAROVSKI Group www.tyrolit.com Supplier questionnaire / Lieferantenselbstauskunft 2 Supplier questionnaire Lieferantenselbstauskunft

Mehr

SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software

SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software SQL Tutorial SQL - Tutorial SS 06 Hubert Baumgartner INSO - Industrial Software Institut für Rechnergestützte Automation Fakultät für Informatik Technische Universität Wien Inhalt des Tutorials 1 2 3 4

Mehr

Sicherheitsaspekte. Szenarien. Angriffsarten. Discretionary Access Control. Sicherheit im DBMS. Identifikation und Authentisierung

Sicherheitsaspekte. Szenarien. Angriffsarten. Discretionary Access Control. Sicherheit im DBMS. Identifikation und Authentisierung Sicherheitsaspekte Sicherheit im DBMS Identifikation und Authentisierun Autorisierun und Zuriffskontrolle Auditin Szenarien Literaturdatenbank in der Hochschule: erines Sicherheitsbedürfnis ERP-Datenbank

Mehr

Präsentation zum Thema XML Datenaustausch und Integration

Präsentation zum Thema XML Datenaustausch und Integration Sebastian Land Präsentation zum Thema XML Datenaustausch und Integration oder Warum eigentlich XML? Gliederung der Präsentation 1. Erläuterung des Themas 2. Anwendungsbeispiel 3. Situation 1: Homogene

Mehr

1. Übungsblatt: ER-Modell und Relationales Modell

1. Übungsblatt: ER-Modell und Relationales Modell AG Datenbanken und Informationssysteme Institut für Informatik Universität Göttingen Datenbanken Wintersemester 2014/15 Prof. Dr. W. May 1. Übungsblatt: ER-Modell und Relationales Modell Besprechung voraussichtlich

Mehr

Aufgabenstellung Wie verwende ich den in Windows XP und Windows 2000 enthaltenen SNTP- Client w32time an SICLOCK TM/TS?

Aufgabenstellung Wie verwende ich den in Windows XP und Windows 2000 enthaltenen SNTP- Client w32time an SICLOCK TM/TS? SICLOCK Application Note AN-0001 Titel w32time an SICLOCK TM/TS Aufgabenstellung Wie verwende ich den in Windows XP und Windows 2000 enthaltenen SNTP- Client w32time an SICLOCK TM/TS? Schlüsselwörter NTP,

Mehr

PinK meets Web2.0, 3.07.2007 Maya Biersack. Tagging auch für s Geschäft interessant

PinK meets Web2.0, 3.07.2007 Maya Biersack. Tagging auch für s Geschäft interessant PinK meets Web2.0, 3.07.2007 Maya Biersack Tagging auch für s Geschäft interessant Tagging im geschäftlichen Umfeld Agenda! Was ist Tagging?! Anwendungsgebiete! Eigenschaften/Probleme! Im geschäftlichen

Mehr

elearning-module Project planning Bestell.Nr.: 1331703 Kurzbeschreibung Inhaltsverzeichnis des Moduls Project planning

elearning-module Project planning Bestell.Nr.: 1331703 Kurzbeschreibung Inhaltsverzeichnis des Moduls Project planning Bestell.Nr.: 1331703 Kurzbeschreibung Inhaltsverzeichnis des Moduls 1. 2. Work process of projects 3. Exercise: Work process of projects 4. Tasks of the project planning 5. Exercise: Tasks of the project

Mehr

Anmeldung Application

Anmeldung Application Angaben zum Unternehmen Company Information Vollständiger Firmenname / des Design Büros / der Hochschule Entire company name / Design agency / University Homepage facebook Straße, Nr. oder Postfach* Street

Mehr

1. Java ist... 2. Stammbaum der Programmiersprachen 3. Die "Softwarekrise"

1. Java ist... 2. Stammbaum der Programmiersprachen 3. Die Softwarekrise im Überblick im Überblick Inhalt 1. Java ist... 2. Stammbaum der Programmiersprachen 3. Die Softwarekrise 1. Merkmale von Software 2. Fortlaufende Veränderungen 3. Erschwerte Rahmenbedingungen bei der

Mehr

MatchPoint. Wirtschaftlichkeit von SharePoint Plattformen optimieren

MatchPoint. Wirtschaftlichkeit von SharePoint Plattformen optimieren MatchPoint Wirtschaftlichkeit von SharePoint Plattformen optimieren MatchPoint at a Glance Build Solutions in Less Time Provide a Better User Experience Maintain Your Platform at Lower Cost 2 MatchPoint

Mehr

DEUTSCHER AKADEMISCHER AUSTAUSCHDIENST. Programm des Projektbezogenen Personenaustauschs (PPP) mit Project Based Personnel Exchange Programme with

DEUTSCHER AKADEMISCHER AUSTAUSCHDIENST. Programm des Projektbezogenen Personenaustauschs (PPP) mit Project Based Personnel Exchange Programme with DEUTSCHER AKADEMISCHER AUSTAUSCHDIENST Programm des Projektbezogenen Personenaustauschs (PPP) mit Project Based Personnel Exchange Programme with Antragsformular für deutsche Antragsteller/Application

Mehr

Interaktive Wörterbücher. Kurt Eberle Lingenio GmbH Hebelstr. 14 D-69115 Heidelberg k.eberle@lingenio.de 11.Juli 2007

Interaktive Wörterbücher. Kurt Eberle Lingenio GmbH Hebelstr. 14 D-69115 Heidelberg k.eberle@lingenio.de 11.Juli 2007 Interaktive Wörterbücher Lingenio GmbH Hebelstr. 14 D-69115 Heidelberg k.eberle@lingenio.de 11.Juli 2007 Es geht...... nicht um das Habilitationsthema nicht um (computer-)linguistische Theorie um ein praktisches

Mehr

DTD: Syntax-Zusammenfassung

DTD: Syntax-Zusammenfassung DTD: Syntax-Zusammenfassung Dokumenttyp-Deklarationen Interne Teilmenge ]> Externe

Mehr

Lösungen zu Übung 3 Objektorientierte Modellierung - Statisches Modell

Lösungen zu Übung 3 Objektorientierte Modellierung - Statisches Modell Universität Stuttgart Institut für Automatisierungs- und Softwaretechnik Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. P. Göhner Lösungen zu Übung 3 Objektorientierte Modellierung - Statisches Modell Aufgabe 3. Assoziation

Mehr

Symbole zur Veranschaulichung der einschlägigen Informationskategorien Interoperabilität. Name des Unternehmers. Internetverbindung

Symbole zur Veranschaulichung der einschlägigen Informationskategorien Interoperabilität. Name des Unternehmers. Internetverbindung Symbole zur Veranschaulichung der einschlägigen Informationskategorien Interoperabilität Anbieter Name des Unternehmers Hardware und Software i Funktionsweise Preis Sprache Internetverbindung Preis Dauer

Mehr

Process Intelligence oder: wie durchleuchtet man ein IT-System mit Hilfe von IBO

Process Intelligence oder: wie durchleuchtet man ein IT-System mit Hilfe von IBO Process Intelligence oder: wie durchleuchtet man ein IT-System mit Hilfe von IBO Markus Witschi Betriebsverantwortlicher KMU Swisscom (Schweiz) AG Wien, 25. Juni 2014 Zürich, 7. Juli 2014 Inhalt Ausgangslage

Mehr

Bewerbungsbogen / Application Form

Bewerbungsbogen / Application Form Kennenlernstipendium für Promotionsinteressenten / Get-To-Know Stipend for PhD Applicants im Rahmen des DAAD-Projekts / DAAD Project IP@WWU International Promovieren an der WWU/ International PhD Study

Mehr

Behandelt Java EE 6. O Reillys Taschenbibliothek. Java EE. kurz & gut. Arun Gupta O REILLY. Übersetzung von Thomas Demmig

Behandelt Java EE 6. O Reillys Taschenbibliothek. Java EE. kurz & gut. Arun Gupta O REILLY. Übersetzung von Thomas Demmig O Reillys Taschenbibliothek Behandelt Java EE 6 Java EE kurz & gut O REILLY Arun Gupta Übersetzung von Thomas Demmig Inhalt Vorwort... 1 Java Platform, Enterprise Edition... 1 Einführung... 1 Deliverables...

Mehr

Safer Software Formale Methoden für ISO26262

Safer Software Formale Methoden für ISO26262 Safer Software Formale Methoden für ISO26262 Dr. Stefan Gulan COC Systems Engineering Functional Safety Entwicklung Was Wie Wie genau Anforderungen Design Produkt Seite 3 Entwicklung nach ISO26262 Funktionale

Mehr

Configuration Manager Hardware Inventory Erweiterungen. 22.05.2014 trueit TechEvent 2014 1

Configuration Manager Hardware Inventory Erweiterungen. 22.05.2014 trueit TechEvent 2014 1 Configuration Manager Hardware Inventory Erweiterungen It s all about WMI 22.05.2014 trueit TechEvent 2014 1 Agenda Grundlagen Inventory Arten Welche Daten können inventarisiert werden Anpassungen an Default

Mehr

Einführung in die Computerlinguistik

Einführung in die Computerlinguistik Einführung in die Computerlinguistik Syntax WS 2006/2007 Manfred Pinkal Einführung in die Computerlinguistik 2006/2007 M. Pinkal UdS 1 Morphologie und Syntax Gegenstand der Morphologie ist die Struktur

Mehr

OO Softwareentwicklung

OO Softwareentwicklung OO Softwareentwicklung Objektorientierung Prof. Dr. Bernhard Schiefer 1 OO als Ansatz zur Verbesserung der Software-Qualität Modellierung der Welt als selbständig agierende Objekte. Gemeinsame Beschreibung

Mehr

Dynamic Ressource Management

Dynamic Ressource Management best Open Systems Day Fall 2006 Dynamic Ressource Management Unterföhring Marco Kühn best Systeme GmbH kuehn@best.de Agenda Überblick Dynamic Resource Pools und FSS Dynamic Resource Memory RCAP Oracle

Mehr

Data Cube. Aggregation in SQL. Beispiel: Autoverkäufe. On-line Analytical Processing (OLAP) 1. Einführung. 2. Aggregation in SQL, GROUP BY

Data Cube. Aggregation in SQL. Beispiel: Autoverkäufe. On-line Analytical Processing (OLAP) 1. Einführung. 2. Aggregation in SQL, GROUP BY Data Cube On-line Analytical Processing (OLAP). Einführung Ziel: Auffinden interessanter Muster in großen Datenmengen 2. Aggregation in SQL, GROUP BY 3. Probleme mit GROUP BY 4. Der Cube-Operator! Formulierung

Mehr

Datenschutzgerechtes Data Mining

Datenschutzgerechtes Data Mining Datenschutzgerechtes Data Mining Seminarvortrag von Simon Boese Student der Wirtschaftsinformatik Wissensgewinnung Rohdaten aus DataWarehouse / OLAP Klassifikation / Assoziation Neue Infos: allgemeine

Mehr

PIWIN I. Praktische Informatik für Wirtschaftsmathematiker, Ingenieure und Naturwissenschaftler I. Vorlesung 3 SWS WS 2007/2008

PIWIN I. Praktische Informatik für Wirtschaftsmathematiker, Ingenieure und Naturwissenschaftler I. Vorlesung 3 SWS WS 2007/2008 PIWIN I Kap. 7 Objektorientierte Programmierung - Einführung 1 PIWIN I Praktische Informatik für Wirtschaftsmathematiker, Ingenieure und Naturwissenschaftler I Vorlesung 3 SWS WS 2007/2008 FB Informatik

Mehr

XML Vorlesung ETHZ SS 2006 4.7.2006. XQuery. 4.7.2006 XML Vorlesung ETHZ SS 2006 2. 4.7.2006 XML Vorlesung ETHZ SS 2006 4

XML Vorlesung ETHZ SS 2006 4.7.2006. XQuery. 4.7.2006 XML Vorlesung ETHZ SS 2006 2. 4.7.2006 XML Vorlesung ETHZ SS 2006 4 Vorlesung ETHZ, Sommersemester 2006 und Datenbanken Erik Wilde 4.7.2006 Übersicht Sichten auf Transfer vs. Datenmodell, Support im DBMS vs. relationales Modell (ER-Modell) SQL/ Integration von in die Welt

Mehr

Invitation to the International Anglers Meeting 2015 Silo Canal/Brandenburg 15.10. - 17.10. 2015

Invitation to the International Anglers Meeting 2015 Silo Canal/Brandenburg 15.10. - 17.10. 2015 Event-UG (haftungsbeschränkt) DSAV-event UG (haftungsbeschränkt) Am kleinen Wald 3, 52385 Nideggen Invitation to the International Anglers Meeting 2015 Silo Canal/Brandenburg 15.10. - 17.10. 2015 Ladies

Mehr

Open Access und Open Data in Horizon 2020. Workshop Foster/FFG, Wien, 11. Juni 2015 Barbara Sánchez Solís, Paolo Budroni, Universität Wien

Open Access und Open Data in Horizon 2020. Workshop Foster/FFG, Wien, 11. Juni 2015 Barbara Sánchez Solís, Paolo Budroni, Universität Wien Open Access und Open Data in Horizon 2020 Workshop Foster/FFG, Wien, 11. Juni 2015 Barbara Sánchez Solís, Paolo Budroni, Universität Wien DER KONTEXT Sánchez, Budroni Universität Wien 2 11 Juni 2015 e-infrastructures

Mehr

ITSM Roundtable. Linz, den 25.09.2014

ITSM Roundtable. Linz, den 25.09.2014 ITSM Roundtable Linz, den 25.09.2014 USU auf einen Blick Gründung 2014 Fokus Branche Know-how Rechtsform Mitarbeiter Standorte Unabhängiger Software- und Lösungsanbieter IT Service Management & Knowledge

Mehr

Grundzüge der Programmierung. Konzepte der objektorientierten Programmierung (oop) OBJEKTE - KLASSEN

Grundzüge der Programmierung. Konzepte der objektorientierten Programmierung (oop) OBJEKTE - KLASSEN Grundzüge der Programmierung Konzepte der objektorientierten Programmierung (oop) OBJEKTE - KLASSEN Inhalt dieser Einheit JAVA ist objektorientiert! Grundbegriffe der objektorientierten Programmierung:

Mehr

Normalformen: Sinn und Zweck

Normalformen: Sinn und Zweck Normalformen: Sinn und Zweck Redundanz und Inkonsistenz vermeiden Anomalien vermeiden Verlustlose Zerlegungen finden Abhängigkeiten bewaren NF2 und NF3 behandeln das Verhältnis zwischen Schlüsselund Nichtschlüssel-

Mehr

Klaus Schild, XML Clearinghouse 2003. Namensräume

Klaus Schild, XML Clearinghouse 2003. Namensräume Namensräume Lernziele Namenskonflikte Warum lösen im World Wide Web einfache Präfixe dieses Problem nicht? Wie lösen globale Namensräume das Problem? Wie werden sie in XML-Dokumenten benutzt? Was sind

Mehr

Verwendung von OO-Metriken zur Vorhersage

Verwendung von OO-Metriken zur Vorhersage Verwendung von OO-Metriken zur Vorhersage Tobias Angermayr Übersicht 1. Definitionen 2. Gründe, Anforderungen, Ziele 3. Die CK-Metriken 4. Beobachtungen 5. Studie 6. Zusammenfassung Folie 2 Definitionen

Mehr

Rainer Janssen Wolfgang Schott. SNMP- Konzepte, Verfahren, Plattformen

Rainer Janssen Wolfgang Schott. SNMP- Konzepte, Verfahren, Plattformen Rainer Janssen Wolfgang Schott SNMP- Konzepte, Verfahren, Plattformen Inhaltsverzeichnis 1. Einführung 1.1 Netzmananegement, ein Modethema? 1.2 Entwicklung der Netzstrukturen 1.3 Verfahren, Protokolle

Mehr

IHRE ERSTEN SCHRITTE MIT TAGWERK

IHRE ERSTEN SCHRITTE MIT TAGWERK IHRE ERSTEN SCHRITTE MIT TAGWERK Willkommen bei tagwerk. In unserer PDF Anleitung finden Sie die ersten Schritte in tagwerk einfach und anschaulich erklärt. WAS SIE HIER FINDEN: 1. Dokumentieren: Wie Sie

Mehr

Einführung in die Informatik II

Einführung in die Informatik II Einführung in die Informatik II Die Structured Query Language SQL Prof. Dr. Nikolaus Wulff SQL Das E/R-Modell lässt sich eins zu eins auf ein Tabellenschema abbilden. Benötigt wird eine Syntax, um Tabellen

Mehr