Datenbanken

HS Pforzheim Datenbanken Vorlesung. Karteikarten zum lernen.

HS Pforzheim Datenbanken Vorlesung. Karteikarten zum lernen.


Simon Schmid
Diese Lernkarten behandeln grundlegende Konzepte der Datenbanken auf Universitätsniveau. Sie umfassen Themen wie die Definition von Objekttypen, die Identifikation und Klassifikation von Daten, sowie die Analyse des Informationsbedarfs durch Methoden wie Aufgabenanalyse und Dokumentenanalyse. Die Karteikarten erklären auch die Unterschiede zwischen Stammdaten, Bewegungsdaten und Kennzahlen, sowie die Bildung von Identifikationsschlüsseln und die Schritte der konzeptionellen Datenmodellierung. Diese Lernkarten sind ideal für Studierende der Informatik, die ein tiefes Verständnis der Datenbankgestaltung und -verwaltung erlangen möchten.
Cartes-fiches
22
Utilisateurs
2
Langue
Allemand
Catégorie
Informatique
Niveau
Université
Créé / Mis à jour
16.10.2013 / 29.12.2016

Cartes-fiches

Schritte der konzeptionellen Datenmodellierung

Inform.analyse

Objekttypendef.

Objektbez.def.

Entity-Relationship-Modellierung

Externe-Schemata-Konsolidierung

=> Logische-Schemata-Ableitung

Relationen-Schema-Normalisierung

Integritätssicherungsmaßnahmen-Festlegung

=> DB Struktur-Impl.

Informationsbedarfsanalyse:

Aufgabenanalyse, Dokumentenanalyse, Benutzerbefragung, Begriffsnetzanalyse

Informationsbedarf ist:

die Zusammenstellung relevanter Daten (Attribute)

Fragen bezüglich des Informationsbedarf

Was (Angaben/Daten)? -> Inhalt

Wie (Darstellung: Listen, Tabellen, Formulare, Grafiken)? -> Aufbereitungsform

Wofür (Wer oder was braucht Sie)? -> Verwendung (Regelung von Zugriffsrechten an Nutzer)

Wann (wie oft benötigt)? -> Verwendungszeitp. (Aktualität der Daten nötig? Daten nur aktualisieren, wenn Daten benötigt werden, z.B. Kennzahlen)

Warum (Bedeutung)? -> Wertigkeit (nicht alle Daten speichern)

Nicht ableitbare Daten 1

Stammdaten: zustandsorientiert, Identifizierung, Klassifizierung, und Charakterisierung von Sachverhalten, längere Zeit unverändert (z.B. Kontoinhaber)

Änderungsdaten: abwicklungsorientiert, ändern Stammdaten (z.B. Adressänderung des Kontoinhabers)

Nicht ableitbare Daten 2

Bestandsdaten: zustandsorientiert, betriebliche Mengen und Werte (z.B. Kontostand)

Bewegungsdaten: abwicklungsorientiert, durch betrieblichen Leistungsprozess generiert, Veränderung von Bestandsdaten (="Transaktion") (z.B. Überweisung)

Ableitbare Daten

Arten von Kennzahlen:

- Absolute Zahlen: Summen, Differenzen, Mittelwerte

- Verhältniszahlen: Gliederungszahlen, Beziehungszahlen, Indexzahlen

Objekttypendefinition

Zusammenstellung von Objekttypen mit zugeordneten Daten

Abstraktion

Klassifikation, Identifikation, Aggregation, Generalisierung

Klassifikation

Zusammenfassung gleichartiger Objekte mit gleichen Eigenschaften zu Objekttypen

Identifikation

Schlüsseldefinition identifizierender Kombinationen zu Attributen

Aggregation

Objekttypen zusammenfassen, deren Objekte ein gemeinsames Ganzes bilden (Generierung von Superklassen aus Subklassen)

Generalisierung

Objekttypenbildung durch Verallgemeinerung bestehender Objekttypen

Entscheidung zur Bildung der Identifikationsschlüssel

Identnummer:

- Systemlose Identnummer = Zählnummer: Mitgliedsnummer, Auftragsnummer, Teilenummer, Kundennummer (In Access Autowert, in Java x++;)

- Verbundnummer

Verbundnummer

- identifizierender von klassifizierenden Teilen abhängig, z.B. Kfz-Kennzeichen, Postleitzahlen, Rentennummern, ISBN/ISMN, EAN, Auftragsnummer + Positionsnummer, Auftragsart, Kundenart, Region, Land

- identifizierender und klassifizierender Teil unabhängig, z.B. Zugnummer DB, Flugnummern LH, Verkäufergruppe, Verkaufsbüro, Vertriebsweg

Objektbeziehungsdefinition

Assoziation: Beziehungsdefinition zwischen Objekttypen

z.B. Zusammenfassung von Teilen in Teilarten

Bei der Anforderungsanalyse für eine Datenbankentwicklung geht es darum, den relevanten Informationsbedarf der Benutzer und der gewünschten Datenbankanwendungen zu bestimmen.

Der Informationsbedarf kann durch eine Aufgabenanalyse, eine Dokumentenanalyse, eine Benutzerbefragung oder eine Begriffsnetzanalyse gewonnen werden

Die Stammdaten und die Bewegungsdaten können stets aus anderen Daten abgeleitet werden.

Kennzahlen werden mit Hilfe einer Berechnungsvorschrift aus anderen Daten abgeleitet.

Zur Objekttypendefinition werden die Abstraktionskonzepte der Klassifikation, Identifikation, Aggregation und Generalisierung genutzt

Als Identifikationsschlüssel sind nicht nur Zählnummern geeignet.

Étudier