Relationale Datenbanken Von der einfachen Dateiverwaltung zu Relationale Datenbanken n
Relationale Datenbanken Ein Beispiel In der Verwaltung der staatlichen BOS Weinzierlein herrscht Aufruhr: Die Verwaltung soll edv-technisch organisiert werden. In der Schul- leitung ist man sich nicht im klaren, welche Vorgänge durch die EDV unterstützt werden können bzw. sollen. 22.11.2018
Notwendige verwaltungstechnische Abläufe: Relationale Datenbanken Notwendige verwaltungstechnische Abläufe: Lehrerbedarfsmel-dung an Regierung Fächerzuteilung der Lehrkräfte Klassenbildung Zuteilung der Lehrer zu den Klassen Schüleranmeldungen Anfertigung des Stundenplans Beginn des regulären Schulbetriebes 22.11.2018
Notwendige Daten zur Sicherung der verwaltungstechnischen Abläufe: Relationale Datenbanken Notwendige Daten zur Sicherung der verwaltungstechnischen Abläufe: Personaldaten Daten über Lehrbefähigungen Klassendaten Daten zur Klasseneinteilung Schülerdaten Stundenplandaten z.B. Daten über Krankenstände, Vertretungen, Austritte, ... 22.11.2018
Darstellung als Dateisystem: Relationale Datenbanken Darstellung als Dateisystem: Datei Programm Schülerdaten Excel / Word Probleme: Redundanz Inkonsistenz Daten-Programm-Abhängigkeit Inflexibilität Personaldaten Excel / Word Zunächst Erläuterung über das Wesen von Dateien: Folie 1 Probleme Redundanz: Die Daten werden für bestimmte Anwendungen entworfen, daher ist es sehr wahrscheinlich, dass dieselben Daten in verschiedenen Dateien wieder auftauchen (Klassen- und Schülerdaten). Das führt zu Speicherverschwendung und – vor allem bei Änderungen zu erhöhtem Verarbeitungsaufwand. Inkonsistenz: Die logische Übereinstimmung der Datei-Inhalte kann nur schwer gewährleistet werden, da z.B. im Falle einer Änderung alle Dateien geändert werden müssten, damit nicht verschiedene Programme zum selben Zeitpunkt mit unterschiedlichen Werten derselben Größe arbeiten müssen. Daten-Programm-Abhängigkeit: Ändert sich der Aufbau einer Datei oder ihre Organisationsform, müssen darauf basierende Programme geändert werden. Wird beispielsweise für eine Anwendung ein weiteres Datenelement in einem Satztyp benötigt (z.B.im Stundenplan soll die Dienstbezeichnung der Lehrkraft enthalten sein;), so müssen infolge der notwendigen Neudefinitionen der Datei alle Programme geändert werden. Inflexibilität: Da die Daten nicht in ihrer Gesamtheit sondern nur anwendungsbezogen gesehen werden, ist es in vielen Fällen sehr kompliziert, neue Anwendungen oder Auswertungen vorhandener Daten zu realisieren. Dies gilt insbesondere für Auswertungen, die Daten aus verschiedenen Dateien benötigen: Wenn z.B. bei kurzfristigen Vertretungen die betroffenen Lehrkräfte mit Telefonnummer angezeigt werden sollen, um diese möglichst schnell benachrichtigen zu können. Noten und Zeugnisse Noten- bzw. Zeugnisprogramm 22.11.2018
Anforderungen an eine Datenbank Relationale Datenbanken Anforderungen an eine Datenbank Ein Datenbanksystem muss es erlauben, große Datenmengen abzuspeichern, diese nach beliebigen Kriterien wiederzufinden und sie nach Bedarf zu manipulieren. Es sollte daher die folgenden Möglichkeiten bieten bzw. Eigenschaften mitbringen: Vielfachzugriff, Datenunabhängigkeit, Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität, Effizienz, Datenintegrität und -konsistenz; Datensicherheit, Datenschutz; Anhand der Schuldatei Beispiele von Anforderungen, die das System erfüllen muss (z.B. Klassenänderungen bzw. –teilungen), Lehreränderungen, Abfragen der Gastschüler, Abfragen der Probezeitkandidaten, etc.; Möglichkeiten und Eigenschaften: Vielfachzugriff: Gleichzeitiger Zugriff auf mehrere Dateien, um deren Daten miteinander zu verknüpfen (Beispiel Probezeit); Datenunabhängigkeit vom Anwenderprogramm, der logischen Datenorganisation und der physischen Datenorganisation gewährleisten; Benutzerfreundlichkeit durch eine leicht erlernbare Benutzersprache sicherstellen. Flexibilität durch beliebige Verknüpfung der Daten sicherstellen. Effizienz durch schnellen Zugriff und schnelle Verarbeitung sicherstellen. Datensicherheit durch Schutz vor Programmfehlern, Hardware-Ausfällen usw. gewährleisten. Datenschutz durch differenzierte Zugriffsberechtigungen (Zugriff generell, auf bestimmte Daten, zu bestimmten Tätigkeiten (Löschen, Abfragen, Ändern usw.) sicherstellen. 22.11.2018
Der virtuelle Karteischrank Relationale Datenbanken Der virtuelle Karteischrank Datenbank Schüler Name Vorname Albert Werner Bayerlein Heinz Dörfler Andreas Kölbel Konrad Lorbeer Matzke Wolfgang Weishaupt Paul Wiedemann Lehrer Bosler Rainer Fosler Ursula Gymler Andrea Hauptler Sabine Klassleitungen Klasse Lehrkraft 12TA 12TB Klassleiter Wiedema L B Matzke Kölbel D Albert Schüler Lehrer Tabelle Datensatz Tabelle Datensatz Tabelle Datensatz 22.11.2018
Die verschiedenen Sichtweisen einer Datenbank Relationale Datenbanken Die verschiedenen Sichtweisen einer Datenbank Disziplinarausschuss Schulleitung Sekretariat Stundenplan Schülerdaten ID Name Vorname Straße Hausnr PLZ Ort Telefon Geburtsdat. eMail 1 Talaron Dirk Schuhstraße 91052 Erlangen 09111/855858 31.02.1950 d.talaron@gmx.us 2 Bob Birgit Von-der-Tann-Str. 135 90439 Nürnberg 0911/4501135 23.04.80 3 Kohl Karina Grabenstraße 21 91230 Happurg 09151 4567 18.02.1973 egoni@web.de 4 Zaremba Thomas Paulstraße 7 90459 08654/458625 20.01.1981 t.zaremba@nichtvorhanden.de 5 Wittmann Alexandra Kappel 49 91355 Hiltpoltstein 09192 270 20.12.1979 alexwitt@another.com 6 Ünlü Selda Cranachstr. 33 90408 0172/1574859 01.09.81 mulkiya@aol.com Bauer Angelika Herpersdorferstr. 37 90469 0190/888 07.03.76 desideria3@sureu.de 8 Weihbrecht Sebastian Galgenhügel 90337 0911/301200 24.12.1977 sweihbrec@t-onlin.de 9 Süß Kathrin Buchstr. 35 91217 Hersbruck 09151/ 5582 30.01.81 kathrin.suess@web.de 10 Sturm Alex Am Altenhofweg 78 91241 Kastel 09181/6544 01.04.81 Hallo@web.de 11 Singer Michaela An der Richt 91161 Hilpoltstein 09174/3720 10.08.1980 michaela-singer@addcom.de 12 Schwarz Kerstin Gewendeweg 67 a 90765 Fürth 0911/7907003 31.12.1978 kerstinschwarz@surfeu.de 13 Sigert Maria Ortsstr. 29 92342 Freystadt 09179/1283 27.04.79 bikamaag@gmx.de 14 Kons Matthias Tehodor Fontane Str. 91066 09131/6551 11.08.61 Servus@web.de 15 Walgram Stefan Am Hozacher 100 91124 Schwabach 16 Vitzthum Christine Dorfstraße 30 90559 Burgthann-Grub 09187/2593 26.11.1980 TineVitzthum@aol.com 17 Thellmann Liane Parkstraße 90409 09131/952331 25.09.32 thelliQweb.de Frage: Worin unterscheiden sich die Interessen der Benutzer der Datenbank, wenn es um die Daten der Schüler bzw. der Lehrer geht? 22.11.2018
Die externe Ebene mit den Benutzerperspektiven Relationale Datenbanken Die externe Ebene mit den Benutzerperspektiven Pers.-Nr. Klass-leitung Fächer Lehrer-Vorname Lehrer-Name L-Nr 25-8947 11WA G,Sk Eusebia Bavaria 1 58-5647 12TB Bw,Rw Hanna Börse 2 12-2548 13TA M,Ph C.-Friedr. Kulkulus 3 22-3652 - - K Finzent vanGogh m S-Nr Schüler-Name Schüler-Vorname Klasse 1 Adam Heinz 11TA 2 Blond Brigitte 11WA 3 Descartes Albert 11WA n Pumuckl Franz 13WD 22.11.2018
Die externe Ebene mit den Benutzerperspektiven Relationale Datenbanken Die externe Ebene mit den Benutzerperspektiven Datenbank 22.11.2018
Die externe Ebene mit den Benutzerperspektiven Relationale Datenbanken Die externe Ebene mit den Benutzerperspektiven Externe Ebene (Benutzersichten) Nutzer 1 Nutzer n Anwen-dung 1 Anwen-dung n 22.11.2018
Die konzeptionelle Ebene Relationale Datenbanken Die konzeptionelle Ebene Konzeptionelle Ebene (logische Sicht) 22.11.2018
Relationale Datenbanken Die interne Ebene Interne Ebene (physische Sicht) physikalische Realisierung, Länge, Typ von Dateneinheiten (Feldern), Datei und Datei-inhalte, Speicherungsform, Zugriffspfade usw. 22.11.2018
Datenbankebenen im ANSI-Architekturmodell Relationale Datenbanken Datenbankebenen im ANSI-Architekturmodell Der Urheber dieses Modells ist das American National Standards Institute, welches in den USA die Rolle des DIN in der Bundesrepublik Deutschland spielt. Es spiegelt nicht die Entwicklung einer Datenbank wider, sondern deren Ebenen. Externe Ebene (Benutzersichten) Konzeptionelle Ebene (logische Sicht) Interne Ebene (physische Sicht) 22.11.2018
Aufbau und Arbeitsweise eines Datenbanksystems Relationale Datenbanken Aufbau und Arbeitsweise eines Datenbanksystems DBMS Datenbank Datenbasis 22.11.2018
Aufbau und Arbeitsweise eines Datenbanksystems Relationale Datenbanken Aufbau und Arbeitsweise eines Datenbanksystems Datenbank Datenbasis DBMS 22.11.2018
Phasen der Datenbankentwicklung Relationale Datenbanken Phasen der Datenbankentwicklung Realitätsausschnitt 22.11.2018
Phasen der Datenbankentwicklung Relationale Datenbanken Phasen der Datenbankentwicklung Realitätsausschnitt Analyse der Datenanforderungen Externe Phase Informationsstruktur Informationsbedarf der Benutzer ermitteln und strukturiert beschreiben. 22.11.2018
Phasen der Datenbankentwicklung Relationale Datenbanken Phasen der Datenbankentwicklung Realitätsausschnitt Externe Phase Informationsstruktur Informationsbedarf der Benutzer ermitteln und strukturiert beschreiben. Analyse der Datenanforderungen Fachentwurf Semantisches Datenmodell Bedeutung (Semantik) der Informationen durch die Definition von Entitäts- und Beziehungstypen mit einem formalen Hilfsmittel beschreiben, z.B. mit dem Entity- Relationship-Modell. Konzeptionelle Phase 22.11.2018
Phasen der Datenbankentwicklung Relationale Datenbanken Phasen der Datenbankentwicklung Realitätsausschnitt Externe Phase Informationsstruktur Informationsbedarf der Benutzer ermitteln und strukturiert beschreiben. Analyse der Datenanforderungen Fachentwurf Semantisches Datenmodell Bedeutung (Semantik) der Informationen durch die Definition von Entitäts- und Beziehungstypen mit einem formalen Hilfsmittel beschreiben, z.B. mit dem Entity-Relationship-Modell. Konzeptionelle Phase DV-technischer Entwurf Logische Phase Logisches Datenmodell Semantisches Datenmodell in ein logisches Datenmodell übertragen, z.B. in das relationale Datenmodell. 22.11.2018
Phasen der Datenbankentwicklung Relationale Datenbanken Phasen der Datenbankentwicklung Realitätsausschnitt Externe Phase Informationsstruktur Informationsbedarf der Benutzer ermitteln und strukturiert beschreiben. Analyse der Datenanforderungen Fachentwurf Semantisches Datenmodell Bedeutung (Semantik) der Informationen durch die Definition von Entitäts- und Beziehungstypen mit einem formalen Hilfsmittel beschreiben, z.B. mit dem Entity-Relationship-Modell. Konzeptionelle Phase DV-technischer Entwurf Logisches Datenmodell Semantisches Datenmodell in ein logisches Datenmodell übertragen, z.B. in das relationale Datenmodell. Logische Phase phyische Phase Datenbank-Schema Logisches Datenmodell mittels der Datendefinitionssprache eines Datenbankmanage- mentsystems (z.B. MS-Access) in ein Datenbank-Schema (Datenstruktur und Integritätsregeln) übersetzen. Resultat ist eine leere Datenbank. 22.11.2018