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Datenbanksysteme Datenbanksystem (DBS): Datenmodell (DM): Zusammenfassung von Datenbank und Datenbankmanagementsystem Konzepte für die Abbildung von Diskursbereichen.

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Präsentation zum Thema: "Datenbanksysteme Datenbanksystem (DBS): Datenmodell (DM): Zusammenfassung von Datenbank und Datenbankmanagementsystem Konzepte für die Abbildung von Diskursbereichen."—  Präsentation transkript:

1 Datenbanksysteme Datenbanksystem (DBS): Datenmodell (DM): Zusammenfassung von Datenbank und Datenbankmanagementsystem Konzepte für die Abbildung von Diskursbereichen in Datenbanken (Strukturen, Operationen, Integritätsbedingungen) Datenbanksprache (DL): Datenbankmanagementsystem (DBMS): Datenbank (DB): Sprache zur Definition (DDL) sowie Manipulation und Abfrage (DML) von Datenbeständen Softwaresystem zur Verwaltung und Bereitstellung von Datenbeständen Sammlung von Datenbeständen einschließlich deren Beschreibung Schwerpunkte: Architektur von Datenbanksystemen, konzeptueller Datenbankentwurf, relationales Datenmodell, relationale Sprache, relationale Entwurfstheorie, Datenintegrität / Datensicherheit, Mehrbenutzersynchronisation, interne Datenorganisation, externe Schnittstellen, objektorientierte Datenbanken

2 Ziele: - Entwicklung eines schematischen, zeitunabhängigen Modells des Diskursbereiches - Unterstützung der frühen Entwurfsphasen - Graphische Veranschaulichung von Zusammenhängen - Kommunikationsmittel zwischen Anwender, Entwickler und Implementator - Abbildbarkeit in Datenmodelle (insbesondere in das Relationenmodell) Entity-Relationship-Modell (ERM) Formalismus zur Abbildung von Diskursbereichen als Gesamtheit von Gegebenheiten (Entities), zwischen denen Beziehungen (Relationships) bestehen. Diskursbereich: Ausschnitt der Realität, der für eine bestimmte Anwendung relevant ist Beispiel: Universität mit Studenten, Assistenten, Professoren, Lehrveranstaltungen, Prüfungen

3 Relationship: Beziehung zwischen je einer Entity von mehreren nicht notwendig verschiedenen Entity-Typen Relationships Relationship-Typ: Verallgemeinerung (Klassifikation) gleichartiger, ähnlicher Relationships Beispiele: lesen, höhren, prüfen, voraussetzen, arbeitenfür Diagrammdarstellung: Relationship-Typ als Rhombus mit Namen des Relationship-Typs, durch ungerichtete Kanten mit korrespondierenden Entity-Typen verbunden Relationship-Typ Entity: diskrete, identifizierbare Abstraktion eines Gegenstandes der Anschauung oder des Denkens Entities Entity-Typ: Verallgemeinerung (Klassifikation) gleichartiger, ähnlicher Entities Beispiele: Student, Assistent, Professor, Lehrveranstaltung Diagrammdarstellung: Entity-Typ als Rechteck mit Namen des Entity-Typs Entity-Typ

4 Attribute Schlüssel Attribut: Merkmal zur Beschreibung von Entities und Relationships; besitzt einen Namen und eine Merkmalswertemenge (Domäne) Diagrammdarstellung: Attribut als Kreis / Ellipse mit Attributnamen, durch ungerichtete Kante mit Entity- oder Relationship-Typ verbunden Beispiele: Name, Vorname, Adresse, Fachgebiet, Note, Titel,... Attributname Schlüssel: Teilmenge von Attributen, - deren Werte beliebige Ausprägungen eines Entity- oder Relationship-Typs identifizieren - und die im Hinblick auf diese Eigenschaft minimal sind Primärschlüssel: pragmatisch ausgewählter Schlüssel eines Entity- oder Relationship-Typs Diagrammdarstellung: Attribut mit Unterstreichung Beispiele: Persnr, Matrnr, Vorlnr, (Persnr, Vorlnr), (Vorgänger, Nachfolger),... Attributname

5 Zuordnungscharakteristik Charakterisierung eines Relationship-Typs R zwischen zwei Entity-Typen E1, E2: 1:1-Beziehung: In R kann ein Entity aus E2 mit höchstens einer Entity aus E1 in Beziehung stehen und umgekehrt. 1:n-Beziehung: In R kann ein Entity aus E2 mit höchstens einer Entity aus E1 in Beziehung stehen. m:n-Beziehung: Keine Einschränkung. Erweiterung auf mehrstellige Relationship-Typen möglich. Diagrammdarstellung: Beschriftung der Kanten des Relationship-Typs mit 1, m, n,... Beispiele: lesen (1:n), hören (m:n), prüfen (m:n:1) Relationship-Typ xy

6 ERM-Diagramm Student Professor Vorlesung Assistent prüfen voraussetzen arbeitenfür lesen hören Matrnr Name Sem Persnr Name Gebiet Vorlnr SWS Titel Persnr Note Name Raum Rang NM N N N N M M Diskursbereich: Universität

7 Relationales Datenmodell (RDM): Relationen, die als Menge von Tupeln bestimmten Integritätsbedingungen genügen, werden mittels Operationen der Relationenalgebra manipuliert. Strukturen: Eine Relation R ist eine Teilmenge des kartesischen Produkts von Wertemengen, die Attributen zugeordnet sind (j = 1, 2,..., n) : Die Elemente mit von R werden als Tupel bezeichnet. Vereinigung ( ), Differenz ( ), Durchschnitt ( ) --> Mengenverarbeitung Projektion ( ), Selektion ( ) --> Attribut-, Tupelauswahl Produkt ( ), Verbund ( ) --> Relationenverbindung Division ( ), Umbenennung ( ) --> Quantifizierung,... Operationen: Beispiele: Student (Matrnr, Name, Sem) Professor (Persnr, Name, Rang, Raum) Vorlesung (Vorlnr, Titel, SWS, Leser) Zuordnung: Relation ---> Tabelle Tupel---> Zeile Attribut---> Spalte Schlüssel-, Domänen-, Entity-Integrität, referentielle Integrität Integrität:

8 Entity-Typ: Bildung eines Relationsschemas mit dem Namen, den Attributen und den Schl¸sseln des Entity-Typs Relationship-Typ 1:1: Aufnahme des Primärschlüssels eines 1-Entity-Typs als Fremdschlüssel und der Attribute des Relationship-Typs in das Relationsschema des anderen 1-Entity-Typs Relationship-Typ 1:n: Aufnahme des Primärschlüssels des 1-Entity-Typs als Fremdschl¸ssel und der Attribute des Relationship-Typs in das Relationsschema des n-Entity-Typs Relationship-Typ m:n: Bildung eines Relationsschemas mit dem Namen des Relationship-Typs, den eigenen Attributen und den Primärschlüsseln der beteiligten Entity-Typen Relationship-Typ mehrstellig: analog zu Relationship-Typ m:n Überführungsvorschriften ERM ---> RDM:

9 Beispielrelationen 1 Professor: Persnr Name Rang Raum 2125 Sokrates C Russel C Kopernikus C Popper C Augustinus C Curie C Kant C4 7 Assistent: Persnr Name Fachgebiet Boss 3002 Platon Ideenlehre Aristoteles Syllogistik Wittgenstein Sprachtheorie Rhetikus Planetenbewegung Newton Keplersche Gesetze Spinoza Gott und Natur 2134 Student: Matrnr Name Sem Xenokrates Jonas Fichte Aristoxenos Schopenhauer Carnap Theophrastos Feuerbach 2

10 Beispielrelationen 2 voraussetzen: Vorgänger Nachfolger hören: Matrnr Vorlnr prüfen: Matrnr Vorlnr Persnr Note Vorlesung: VorlnrTitelSWS Leser 5001Grundzüge Ethik Erkenntnistheorie Gewäsch Logik Wissenschaftstheorie Bioethik Der Wiener Kreis Glaube und Wissen Die 3 Kritiken4 2137


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