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Vorlesung Wintersemester 2007/08
Einführung in die Wirtschaftsinformatik
Lehrabschnitt II: Datenorganisation/Datenbanken
Univ.-Prof. Dr. Bernd Stöckert
Technische Universität ChemnitzProfessur Wirtschaftsinformatik I,Geschäftsprozessmanagement
09107 ChemnitzTel.: 0371/531-34227Fax: 0371/531-26529Email: [email protected]: http://www.tu-chemnitz.de/wirtschaft/wi1/
B. Stöckert WI
Inhalt
1. Gegenstand der Wirtschaftsinformatik
4. Architektur integrierter Informationssysteme
5. Planung, Realisierung und Einführung von Anwendungssystemen
2. Infrastruktur für betriebswirtschaftliche IV-Systeme
6. Management der Informationsverarbeitung
3. Betriebswirtschaftliche Anwendungssysteme
Einführung in die Wirtschaftsinformatik
B. Stöckert WI, Gegenstand der WI
Zielstellung: Unterstützung der betriebswirtschaftlichen Informationsverarbeitung bei der Realisierung der Geschäftsprozesse durch geeignete Hard- und Software
Womit beschäftigt sich die Wirtschaftsinformatik ?
Gegenstand der weiteren Betrachtung
- Daten
Aufgabenebene eines betriebswirtschaftlichen DV-Systems:
Geschäftsprozesse
Aufgabenträgerebene eines betriebswirtschaftlichen DV-Systems: Programme, Rechner, Netze
Erscheinungsformen von Daten
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
D at en
F or mat ier t eD at en
U nf or mat ier t eD at en
Cod ier t e I nf or mat ionen(CI )
Z eichen-or ient ier t
D ynamischeI nf or mat ionen
S t at ischeI nf or mat ionen
N icht codier t e I nf or mat ionen(N CI )
B it -or ient ier t
Daten: Darstellungsform von Informationen, die weiterverarbeitet werden sollen
([1], Abb.5.1)
Datenorganisation
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Datenorganisation:
• Daten strukturieren für Übersicht und Analyse (Logische Datenorganisation)
• Daten auf periphere Speicher bringen und verfügbar halten (Physische Datenorganisation)
Ziele:
schneller Zugriff,
leichte Aktualisierung,
beliebige Verknüpfung und Auswertung,
Vermeidung von Redundanzen und Konsistenz,
Datensicherheit und Datenschutz,
Wirtschaftlichkeit
Datenstrukturierung: Logischer Datensatz
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
W agen- N r . F abr ikat Bauj ahr Ver sicher ung M iet sat z
W 45 O PE L VE CT RA A L L I A N Z 902000
A t t r ibut e (D at enelement e)
O r dnungs-begr iff
Beispiel:
Datenobjekt „Mietwagen“ der Autovermietung BERENT
Datei (file):
Gesamtheit von inhaltlich zusammengehörigen Datensätzen
Datenstrukturierung
Dateiorganisation : Daten sind in Dateien organisiert und Programmen zugeordnet
Programm„Haftpflicht“
Programm„Rechtsschutz“
Haftpflichtversicherungsdatenund Adressen von Versicherten
Physische Datei Haftpflicht
Physische Datei Rechts-schutz
Programm„Marketing“
Rechtsschutzversicherungsdatenund Adressen von Versicherten
liest und modifiziert liest
Konsequenz: Geringe Flexibilität bzgl. neuen Anwendungen, i.d.R. unkontrollierte Redundanz
Inkonsistente Datenbestände
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Programm„Haftpflicht“
Programm„Rechtsschutz“
Programm„Marketing“
Datenbankorganisation : Daten sind in einem Pool organisiert, bei Anforderung werden zeitweilig entsprechende
Dateien zusammen gestellt
Logische Datei 1
Logische Datei 2
Logische Datei 3
DBMS Physische
Datenbank
Konsequenz: Global gültige Daten, Meta-Daten (Daten über Daten),Mehrbenutzerbetrieb, Sicherung von Daten durch
zentrale Berechtigungen, i.d.R. keine Redundanz
Aktualität, Konsistenz von Daten
Datenstrukturierung
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
3 – Ebenen-Architektur von Datenbanksystemen
ExterneSicht
QLDML
DDL
DSDL
Konzep-tionelle
Sicht
InterneSicht
Physische Datenorganisation
Daten-speicher
Daten-speicher
Logische Datenorganisation
Benutzer1 Benutzer n
Anwendungs-Programm D1
Anwendungs-Programm Dm
Anwendungs-Programm S1
Anwendungs-Programm Sm
Dialogbetrieb Stapelbetrieb
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT ([1], Kap.5.4)
([1], Abb.5.29)
Datenmodellierung
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Konstruktion des logischen Datenmodells
1.Schritt: Datenstrukturierung mit dem Entity-Relationship-Modell (ERM)
- Entities: individuelle Exemplare von Dingen, Begriffen, Personen des betrachteten Realitätsausschnittes
- Entity-Typ: Klasse von ähnlichen Entities (gleiche Attribute)
• Attribute: Merkmale, Eigenschaften von Entities bzw. Entity-Typen
• Attributwert: konkrete Ausprägung des Merkmals
- Relationships (Beziehungen): Konkrete Beziehungen zwischen Entities
-Relationship-Typ: Klasse von ähnlichen Beziehungen (gleiche zugeordnete Entity-Typen, gleiche Attribute)
Grafische Darstellung: A Bf
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT Grobes ER-Diagramm:
M D
M I E T E R
M N R M N A BR
W A GE N
W N R B J M SV SF T
M I E T E T
M N R, W N R
([1], Abb.5.21)
Datenmodellierung
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT Verfeinertes ER-Diagramm:
([1], Abb.5.22)
M I E T E R
M N RBN R
H N R
V N R
M N ABN A
H N A
V N A
BR
H L
V S
W A GE N
PRE I S GRU PPE
BRA N CH E
H E R S T E L L E R
V E RS I CH E RU N G
W N R
BJ
V B
PN R
F T
M D
M S
M I E T E T
GE H Ö RTZ U
GE H Ö RTZ U
I S TBE I
S T A M M TV O N
M N R , W N R
M N R , BN R
W N R , H N R
W N R , V N RW N R , PN R
BN RBN AH N RH N AH LPN RVN RVN AVSVB
==========
N ummer der Br ancheN ame der Br ancheN ummer des H er st eller sN ame des H er s t eller sL and des H er st eller sN ummer der Pr eisgr uppeN ummer der V er sicher ungN ame der Ver sicher ungS it z der V er s icher ungVer sicher ungsbeginn
Datenmodellierung
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
ER – Modellierung : Komplexitätsgrad von f
***
***
***
***
***
*
*
*
*
***
comp(A,f)= (1,1) comp(B,f)= (1,1)
A Bf (min,max) – Notation (Angabe von Ober- und Untergrenze der Beziehungsausprägungen)
(a,b) (c,d)
f ist 1 : 1 Beziehung
(1,c, m) – Notation (für zweiseitige Bez.)
kürzt ab: (1,1)=1, (0,1)=c, (1,*)=m, (0,*)=mc
comp(A,f)= (1,1) comp(B,f)= (1,*)
f ist 1 : m Beziehung
comp(A,f)= (0,1) comp(B,f)= (1,1)
f ist c : 1 Beziehung
comp(A,f)= (1,*) comp(B,f)= (0,*)
f ist m : mc Beziehung
comp(A,f) comp(B,f)
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
ER – Modellierung : Konstrukionsoperatoren
Generalisierung und Spezialisierung:- gemeinsame Eigenschaften werden übertragen bzw. vererbt, so daß nur abweichende Eigenschaften beschrieben werden müssen,- Datenstrtukturierung Bottom-up und Top-down wird unterstützt,- Disjunktheit und Vollständigkeit sind gesondert zu betrachten
Kunde Lieferant
IS-A
Geschäftspartner
Aggregation:
Mitarbeiter arbeitet an Projekt
verwendet Rechner
m n
m
n
- Bildung von komplexen Informationsobjekten, deren Entstehungsprozeß nachvollziehbar ist,- Weiterbehandlung wie ein E-Typ
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Datenmodellierung
2. Schritt: Umsetzung des ERM in ein konkretes Datenmodell
ER - Datenstruktur Relationales Datenmodell(Codd 1970)
(1) Entity –Typ mit Attributen (A,B...,D)
(2) Beziehungs –Typ mit Attributen (S,T,...,V)
RelationX=(a,b,...,d), mit a aus A, b aus B, ..., d aus D
RelationX=(s,t,...,v), mit s aus S, t aus T, ..., v aus V
Abbildung
Einziges Strukturelement ist die Relation, darstellbar als Tabelle mit fester Anzahl von Spalten, deren Zeileninhalte die Elemente der Relation sind.
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT Grobes ER-Diagramm:
M D
M I E T E R
M N R M N A BR
W A GE N
W N R B J M SV SF T
M I E T E T
M N R, W N R
([1], Abb.5.21)
Datenmodellierung
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT
Mieter(MNR,MNA,BR) mietet(MNR,WNR,MD) Wagen(WNR,FT,BJ,VS,MS)
Darstellung der Relationen als Tabellen
Datenmodellierung
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Feststellung:
Die Darstellungen sind nicht eindeutig !
Datenmodellierung
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Frage:
Welche Darstellungen (ERM bzw. Relationen) sind besonders günstig im Hinblickauf die Aufgabenerfüllung einer Datenbank , d.h. logisch klare Strukturierung,redundanzfreie Speicherung
Antwort:
Semantisch präzise ER-Modelle normalisierte Relationen !
Anomalien und Redundanzen
Redundanz: Mietsatz für Golf wird wiederholt aufgeführt.
Potentielle Inkonsistenz ( Änderungsanomalie):Soll der Mietsatz für Golf geändert werden so sind Modifikationen in mehreren Tupeln durchzuführen. Wird eine dieser Änderungen unterlassen, so ist die Datenbasis inkonsistent.
Einfügungsanomalie:Ein neues Fahrzeug kann erst eingetragen werden, wenn eine Wagennummer vergeben worden ist.
Löschanomalie:Mit dem Löschen des letzten Wagens eines Fahrzeugtyps verschwinden auchSämtliche Informationen über den Fahrzeugtyp.
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Normalformen von Relationen (1)
Erste Normalform: Eine Relation R(A,B,...,D) ist in erster Normalform (1 NF), wenn die Wertebereiche aller Attribute elementar (aus der Sicht des konzeptuellen Datenmodells) sind. Beispiel: Mieter(MNR,MNA,BR)
Funktionale Abhängigkeit: R(A,B,...,D) , X , Y {A,B,...,D}
Y heißt funktional abhängig von X in R (X bestimmt Y funktional), X Y,wenn es in keiner Ausprägung von R zwei Tupel gibt, die in ihrem Wert zu X, aber nicht in ihrem Wert zu Y übereinstimmen.
Beispiel: Wagen(WNR,FT,BJ,VS,MS), FT MS (Semantik der Attribute!)
Voll funktionale Abhängigkeit:
Y heißt voll funktional abhängig von X in R (X bestimmt Y voll funktional), X . Y,wenn X Y gilt und X minimal ist, d.h. wenn es keine Attributmenge Z X gibt,so dass Z Y .
Beispiel: mietet(MNR,WNR,MD), {MNR,WNR} . MD
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Normalformen von Relationen (2)
Schlüsselkandidat: R(A,B,...,D), X {A,B,...,D}
X heißt Schlüsselkandidat (Schlüssel) von R, falls X . AB...D.
Beispiel: MNA ist Schlüsselkandidat in Mieter(MNR,MNA,BR)
Primärschlüssel, Schlüsselattribute, Nichtschlüsselattribute, Fremdschlüssel: R(A,B,...,D)
Es können mehrere Schlüssel in R existieren. Einer von ihnen wird als Primärschlüsselbezeichnet und die zugehörigen Attribute durch Unterstreichen gekennzeichnet.
Ein Attribut, das Bestandteil eines Schlüssels ist heißt Schlüsselattribut,Ein Attribut, das in keinem Schlüssel vorkommt, heißt Nichtschlüsselattribut.
Geht ein Primärschlüssel einer Relation in andere (fremde) Relationen ein und dient dort zur Beschreibung der Beziehung zu den Tupeln seiner Relation, so wird er alsFremdschlüssel bezeichnet
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Normalformen von Relationen (3)
Zweite Normalform: Eine Relation R(A,B,...,D) ist in zweiter Normalform (2 NF), wenn sie in 1NF istund jedes Nichtschlüsselattribut von jedem Schlüsselkandidaten voll funktional abhängig ist
Beispiel: WAGEN(WNR,FT, BJ,VS,MS)
Dritte Normalform: Eine Relation R(A,B,...,D) ist in dritter Normalform (3 NF), wenn sie in 2NF istund kein Nichtschlüsselattribut transitiv von einem Schlüsselkandidaten abhängig ist.
D.h. alle Nichtschlüsselattribute sind nur vom Schlüssel und nicht untereinander abhängig bzw. alle Nichtschlüsselattribute sind von einander unabhängig Semantisch präzise Beschreibung des Objekts, das durch den Schlüssel identifiziert wird.
Beispiel: WAGEN(WNR,FT, BJ,VS,MS) ist nicht in 3NF, s.o.
Transitive funktionale Abhängikeit: R(A,B,...,D), X,Y,Z {A,B,...,D}Y heißt transitiv funktional abhängig von X in R, wenn gilt:X Z Y und Z X.
Beispiel: Wagen(WNR,FT,BJ,VS,MS), MS transitiv über FT von WNR
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Wiederholung Datenmodellierung
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT ([1], Kap.5.4)
([1], Abb.5.29)
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT ([1], Abb.5.30)
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Wiederholung Datenmodellierung
([1], Abb.5.30)
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT Grobes ER-Diagramm:
M D
M I E T E R
M N R M N A BR
W A GE N
W N R B J M SV SF T
M I E T E T
M N R, W N R
([1], Abb.5.21)
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Wiederholung Datenmodellierung
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT ([3], Abb.5.30)
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Wiederholung Datenmodellierung
([1], Abb.5.30)
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT
Normalisierung der Relationen
([1], Abb.5.30)
M: V: W:
T:
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Zerlegung der Relationen bis bei allen relationen 3NF erreicht ist. D.h. semantisch präzise Zuordnung der Attribute, logische Strukturierung der Daten keine Redundanzen u. Anomalien
Operationen im relationalen Datenmodell
Relationen sind Teilmengen des Kartesischen Produktes der Wertebereiche der Attribute
R(A,B,...,D) A x B x ... X D
{ (a,b,..,d) I abdD und Eigenschaften der Relation}
Mengenoperationen auf Relationen anwendbar ( Umsetzung von DV-Operationen)
Projektion: In der Relation werden Attribute entfernt (“Koordinaten“ gestrichen), es entsteht eine neue Relation.
Verbund: Zwei Relationen werden über Fremdschlüssel zu einer neuen Relation verbunden.
Auswahl: Aus einer Relation werden gewisse Elemente (Tupel) gestrichen, es entsteht eine neue Relation
Weitere Grundoperationen, die Relationen in Relationen überführen:
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Operationen im relationalen Datenmodell
Beispiel: Daten der Autovermietung BERENT DB-Anfrage: „Wie hießen die Mieter,die einen MONDEO gemietet hatten? “
1) Projektion: M(MNR,MNA,BR) M1(MNR,MNA) W (WNR,FT,BJ,VS) W1 (WNR,FT) V(MNR,WNR,MD) V1(MNR,WNR)
2) Verbund: V1(MNR,WNR)
M1(MNR,MNA) W1 (WNR,FT)
Ergebnis: MV(MNR,MNA,WNR,FT)
4) Auswahl: In MV1(MNA,FT) werden alle Tupel gestrichen, für die FT = „MONDEO“
Ergebnis: Relation MV2(MNA,FT), in der nur die gewünschten Angaben stehen.
3) Projektion: MV(MNR,MNA,WNR,FT) MV1(MNA,FT)
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Dtaenbanken
Bearbeitungsschritte in der normalisierten Darstellung
M1:
Operationen im relationalen Datenmodell
1) Projektion: M(MNR,MNA,BR) M1(MNR,MNA) W (WNR,FT,BJ,VS) W1 (WNR,FT) V(MNR,WNR,MD) V1(MNR,WNR)
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Dtaenbanken
Bearbeitungsschritte in der normalisierten Darstellung([1], Abb.5.30)
M: V: W:
W1:V1:
Operationen im relationalen Datenmodell
2) Verbund: V1(MNR,WNR)
M1(MNR,MNA) W1 (WNR,FT)
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Dtaenbanken
Bearbeitungsschritte in der normalisierten Darstellung
M1:
M: V: W:
W1:V1:
Operationen im relationalen Datenmodell
2) Verbund: V1(MNR,WNR)
M1(MNR,MNA) W1 (WNR,FT)
Ergebnis: MV(MNR,MNA,WNR,FT)
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Dtaenbanken
MV:
([1], Abb.5.32)
Operationen im relationalen Datenmodell
4) Auswahl: In MV1(MNA,FT) werden alle Tupel gestrichen, für die FT = „MONDEO“
Ergebnis: Relation MV2(MNA,FT), in der nur die gewünschten Angaben stehen.
3) Projektion: MV(MNR,MNA,WNR,FT) MV1(MNA,FT)
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Dtaenbanken
MV:
MV2
Operationen im relationalen Datenmodell
DB-Anfragen der Autovermietung BERENT (auf grund einer IST-Analyse):
1) Wie viele Tage war der Wagen W12 insgesamt vermietet?
2) Welche Mieter hatten den Wagen W99 gemietet?
3) Welche Wagen sind (im Jahr 2001) zwei Jahre alt?
4) Welche Mieter gehören zur Branche B2?
5) Welche Fahrzeugtypen hatte der Mieter SIEMENS gemietet?
6) Welche Wagen haben einen Mietsatz von 90 € pro Tag?
7) Welche Wagen sind vom Typ VW GOLF?
8) Welche Mieter hatten einen FORD MONDEO gemietet?
9) Welche Wagen haben dasselbe Baujahr wie der Wagen W64?
10) Welche Versicherungen würden für Schäden durch den Mieter IBM in Betracht kommen?
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Operationen im relationalen Datenmodell
1) S U M (M D )VW N R = ' W 12 ' ;
2 ) M N AM , VM .M N R = V .M N RV .W N R = ‘W 99 ' ;
3 ) W N RW2 00 1 - B J = 2 ;
4 ) M N AMBR = ' B2 ' ;
5 ) F TM , V , WW .W N R = V .W N RV .M N R = M .M N RM N A = ' S I E M E N S ' ;
6 ) W N RW , TW .F T = T .F TM S = 9 0 ;
S ELE CTFRO MW H E RE
S ELE CTFRO MW H E REA N D
S ELE CTFRO MW H E RE
S ELE CTFRO MW H E RE
S ELE CTFRO MW H E REA N DA N D
S ELE CTFRO MW H E REA N D
7 ) W N RWF T = ' GO L F ' ;
8 ) M N AM , V , WM .M N R = V .M N RV .W N R = W .W N RF T = ' M O N D E O 'M N A ;
9 ) W N R, B JWB J = B J
WW N R = ' W 6 4 ' );
10 ) V SM , V , WW .W N R = V .W N RV .M N R = M .M N RM N A = ' I BM 'V S ;
S ELE CTFRO MW H E RE
S ELE CTFRO MW H E REA N DA N DGRO U P BY
S ELE CTFRO MW H E RE (S ELECT
FRO MW H E RE
S ELE CTFRO MW H E REA N DA N DGRO U P BY
SQL-Statements zur Lösung der DV-Aufgaben der Autovermietung BERENT:
([1], Abb.5.35)
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Logische Datenorganisation: Zusammenfassung
1. Strukturierung der Daten mit dem ER – Modell, Beschreibung der Attribute
2. Abbildung des ERM auf Relationen (Tabellen) Vermeidung unnötiger Tabellen (Fremdschlüssel bei 1:1 Beziehungen)
3. Normalisierung der Relationen (Tabellen) durch Zerlegen (Vermeidung funktionaler Abhängigkeiten der Attribute einer Relation)
Ergebnis: Semantisch präzise Zuordnung von Attributen zu Tabellen bzw. E- und R- Typen logisch strukturierte Daten,
keine Anomalien bei Verarbeitungsoperationen
4. Für die Relationen (Tabellen) sind (math.) Operationen definiert, die angestrebte DB-Funktionen schrittweise realisieren können.
Ergebnis: Konstruktion einer DB-Programmiersprache ist möglich Standardsprache für relationales Datenmodell (SQL)
Vorgehen:
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
3 – Ebenen-Architektur von Datenbanksystemen
ExterneSicht
QLDML
DDL
DSDL
Konzep-tionelleSicht
InterneSicht
Physische Datenorganisation
Daten-speicher
Daten-speicher
Logische Datenorganisation
Benutzer1 Benutzer n
Anwendungs-Programm D1
Anwendungs-Programm Dm
Anwendungs-Programm S1
Anwendungs-Programm Sm
Dialogbetrieb Stapelbetrieb
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Physische Datenorganisation: Überblick
Ziele:
1. Übertragung der logisch strukturierten Daten in eine physisch abspeicherbare Form,Tabellen Dateien,Spalten Datenfelder,Tupel Datensätze
2. Realisierung einer performanten DV mit der entstehenden Datenbank, schnelle Suche, effiziente und korrekte Realisierung von DB-Operationen, Mehrbenutzer-Betrieb, Datensicherheit.
Maßnahmen: Entsprechende Bildung von Datensätzen, Einrichtung von Zugriffspfaden (z.B. Indexdateien), Implementierung von Prüfbedingungen (Integritätsbedingungen), Parallelisierung von Transaktionen, Realisierung eines Berechtigungskonzeptes für Zugriffe, Datenschutzmaßnahmen.
3. Effiziente Entwicklung von konkreten DB, CASE-Werkzeuge für den DB-Entwicklungsprozess
B. Stöckert WI, Infrastruktur für integrierte Informationssysteme, Datenorganisation/Datenbanken
Prüfungskomplex: Datenorganisation / Datenbanken
13. Erläutern Sie die dateiorientierte und die datenbankorientierte Strukturierung von Daten für betriebswirtschaftliche Anwendungsprogramme!
14. Beschreiben Sie die 3-Ebenen-Architektur von Datenbanksystemen! Welche Aufgaben haben die Ebenen jeweils zu erfüllen?
15. Erläutern Sie die Datenmodellierung mit dem Entity-Relationship-Modell (ERM)!
16. Was versteht man unter dem Komplexitätsgrad von Beziehungen zwischen Entity-Typen im ERM? Geben Sie Beispiele und entsprechende Notationen an!
17. Was versteht man unter den relationalen Datenmodell und was sind seine Vorteile für die Konstruktion von Datenbanksystemen?
18. Erläutern Sie die Normalisierung von Relationen und deren Ziel!
19. Beschreiben Sie Grundoperationen der relationalen Datenmodelle und ihre Bedeutung für Datenbanksysteme!
20. Erläutern Sie das Vorgehen bei der logischen Datenorganisation!
21. Was sind die Zielstellungen der physischen Datenorganisation?
B. Stöckert WI, Wiederholungsfragen (4)