Mediendatenbanken FH Köln
zusammengefasste Vorlesungfolien
zusammengefasste Vorlesungfolien
Was bedeutet Datenmanagement?
- unternehmensweite Sicherstelllung von einheitlichen und konsitent Datenbeständen
- Planung, Überwachung,Steuerung der vorhandenen Daten
- Bereitstellung der geforderten Daten in entsprechender Qualität
Grundsätzliche Konzepte der Datenhaltung
- Dezentrale Datenhaltung
- Zentrale Datenhaltung
Dezentrale Datenhaltung
- Dateien sind lokal auf jedem PC vorhanden
- Anwendungsprogramme besitzen eigene datenstruktur
- Jeder Benutzer hat "physikalisch" eigene Daten
Zentrale Datenhaltung
- Daten werden zentral gespeichert und sind universell anwendbar
- alle Anweder und Programm greifen auf den gleichen Datenbestand zu
- Daten sind gemäß der Recht der Benutzer zugänglich
Was ist ein Datenbanksystem?
zentral verwaltetes System welches den Umgang mit großen Datenmengen erleichtert
besteht aus:
- einer oder mehreren Datenbanken
- Data Dicitonary
- Datenbankmanagementsystem
Arten von logischen Datenmodellen
- Hierarchisches Datenmodell
- Grapenorientiertes Datenmodell
- Objektorientiertes Datenmodell
- Relationales Datenmodell
Hierarchisches Datenbankmodell
- ältestes Datenbankmodell
- Jeder Record hat genau einen Vorgänger
- Außer die Wurzel
- starr und wenig Entwicklungsfreiheit
Netzwerkdatenbankmodell
- keine strenge Hierarchie
- Record bestet aus Name und Wert
- ein Record kann mehrer Vorgänger haben
- Unübersichtlich bei großen Datenmengen
objektorientiertes Datenbankmodell
- basiert darauf Daten zusammen mit ihren Funktionen abzuspeichern
- protierbar auf verschiedene Systeme
Typische Einsatzgebiete
- Banken
- Bibliotheken
- Versicherungen
- öffentliche Verwaltung
- Suchmaschinen
- Bild und Mediendatenbanken
Arten von Datenmodellierung
- Top-Down
- von der Beschreibung zum Modell
- Bottom-Up
- von einem vorliegenden Datenbestand zum Modell
Vorgehensweise Top Down Modellierung
Von der Beschreibung zur Fertigen Datenbank
- semantisches Datenmodell
- Beschreibung der Daten, Struktur und Beziehung
- unabhängig vom System
- logisches Datenmodell
- konkretisierung des Modells
- passend für das jeweilige System
- physisches Datenmodell
- konkrete Implementierung
relationales Datenbanksystem
- Besteht aus Tabellen und Beziehungen
- Record ( auch Tupel) ist eine Zeile in einer Tabelle
- Über Primärschlüssel enstehen Beziehungen
- Das Standardmodell
Vorgehensweise Bottom Up Modellierung
- Normalisierung
- Relationales Datenbanksystem
- physikalisches Implementierung
wesentliche Elemente des Entity Relationship Modell
- Entity
- Entitytyp
- Beziehung
- Beziehungstyp
- Attribut
- Kardinalität
Normalisierung
0. Normalform
unnormalisiert
- Normalform
- Pro Zelle nur ein einziger Wert
- keine Liste oder Aufzählung
- Normalform
- jedes Nicht-Schlüsselattribut vom Primärschlüssel voll funktional abhängig ist
- Normalform
- jedes Nicht-Schlüsselattribut direkt vom Primärschlüssel abhängt
Ziele der Normalisierung
- Beseitigung von Redundanzen
- Vermeidung von Anomalien (funktionelle und transitive Abhängigkeiten)
- Erstellung eines klar strukturierten Datenbankmodells
Anomalien
- insert
- Daten werden nicht in die Datenbank übernommen
- update
- Daten werden nicht gleich geändert -> inkonsistenz der Daten
- delete
- User will Daten löschen, zusammenhängende Daten werden mitgelöscht
Beispiel Semantisches Datenmodell
- Entity Realtionship Modell
- Crows Foot Notation
- UML KLassendiagramm
Physikalisches Datenmodel
SQL - Structured Query Language
XML
- Datenaustauschformat
- Textbasiert
- Plattformunabhängig
- Erweiterbar
- basiert auf SGML
XML Schemas
- Embdedded Schema
- Named Types
- Flat Catalogue
Embdedded Schema
siehe Bild
Named Types
siehe Bild
Flat Catalogue
siehe Bild
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Cartes-fiches
Was bedeutet Datenmanagement?
- unternehmensweite Sicherstelllung von einheitlichen und konsitent Datenbeständen
- Planung, Überwachung,Steuerung der vorhandenen Daten
- Bereitstellung der geforderten Daten in entsprechender Qualität
Grundsätzliche Konzepte der Datenhaltung
- Dezentrale Datenhaltung
- Zentrale Datenhaltung
Dezentrale Datenhaltung
- Dateien sind lokal auf jedem PC vorhanden
- Anwendungsprogramme besitzen eigene datenstruktur
- Jeder Benutzer hat "physikalisch" eigene Daten
Zentrale Datenhaltung
- Daten werden zentral gespeichert und sind universell anwendbar
- alle Anweder und Programm greifen auf den gleichen Datenbestand zu
- Daten sind gemäß der Recht der Benutzer zugänglich
Was ist ein Datenbanksystem?
zentral verwaltetes System welches den Umgang mit großen Datenmengen erleichtert
besteht aus:
- einer oder mehreren Datenbanken
- Data Dicitonary
- Datenbankmanagementsystem
Arten von logischen Datenmodellen
- Hierarchisches Datenmodell
- Grapenorientiertes Datenmodell
- Objektorientiertes Datenmodell
- Relationales Datenmodell
Hierarchisches Datenbankmodell
- ältestes Datenbankmodell
- Jeder Record hat genau einen Vorgänger
- Außer die Wurzel
- starr und wenig Entwicklungsfreiheit
Netzwerkdatenbankmodell
- keine strenge Hierarchie
- Record bestet aus Name und Wert
- ein Record kann mehrer Vorgänger haben
- Unübersichtlich bei großen Datenmengen
objektorientiertes Datenbankmodell
- basiert darauf Daten zusammen mit ihren Funktionen abzuspeichern
- protierbar auf verschiedene Systeme
Typische Einsatzgebiete
- Banken
- Bibliotheken
- Versicherungen
- öffentliche Verwaltung
- Suchmaschinen
- Bild und Mediendatenbanken
Arten von Datenmodellierung
- Top-Down
- von der Beschreibung zum Modell
- Bottom-Up
- von einem vorliegenden Datenbestand zum Modell
Vorgehensweise Top Down Modellierung
Von der Beschreibung zur Fertigen Datenbank
- semantisches Datenmodell
- Beschreibung der Daten, Struktur und Beziehung
- unabhängig vom System
- logisches Datenmodell
- konkretisierung des Modells
- passend für das jeweilige System
- physisches Datenmodell
- konkrete Implementierung
relationales Datenbanksystem
- Besteht aus Tabellen und Beziehungen
- Record ( auch Tupel) ist eine Zeile in einer Tabelle
- Über Primärschlüssel enstehen Beziehungen
- Das Standardmodell
Vorgehensweise Bottom Up Modellierung
- Normalisierung
- Relationales Datenbanksystem
- physikalisches Implementierung
wesentliche Elemente des Entity Relationship Modell
- Entity
- Entitytyp
- Beziehung
- Beziehungstyp
- Attribut
- Kardinalität
Normalisierung
0. Normalform
unnormalisiert
- Normalform
- Pro Zelle nur ein einziger Wert
- keine Liste oder Aufzählung
- Normalform
- jedes Nicht-Schlüsselattribut vom Primärschlüssel voll funktional abhängig ist
- Normalform
- jedes Nicht-Schlüsselattribut direkt vom Primärschlüssel abhängt
Ziele der Normalisierung
- Beseitigung von Redundanzen
- Vermeidung von Anomalien (funktionelle und transitive Abhängigkeiten)
- Erstellung eines klar strukturierten Datenbankmodells
Anomalien
- insert
- Daten werden nicht in die Datenbank übernommen
- update
- Daten werden nicht gleich geändert -> inkonsistenz der Daten
- delete
- User will Daten löschen, zusammenhängende Daten werden mitgelöscht
Beispiel Semantisches Datenmodell
- Entity Realtionship Modell
- Crows Foot Notation
- UML KLassendiagramm
Physikalisches Datenmodel
SQL - Structured Query Language
XML
- Datenaustauschformat
- Textbasiert
- Plattformunabhängig
- Erweiterbar
- basiert auf SGML
XML Schemas
- Embdedded Schema
- Named Types
- Flat Catalogue
Embdedded Schema
siehe Bild
Named Types
siehe Bild
Flat Catalogue
siehe Bild
