spezielle Nutzersichten formale Ebene (deskriptive Regeln)

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1 spezielle Nutzersichten formale Ebene (deskriptive Regeln)
FHTW Berlin Datenbanken Prof. Dr. Zschockelt Reale betriebliche Datenstrukturen Damit ist auf physischer Ebene die Modellierung einer DB möglich ! Bottom-Up-Analyse spezielle Nutzersichten Formale Datenmodelle formale Ebene (deskriptive Regeln) z. B. Hierarchisches DM, Netzwerk-DM, Relationales DM methodische Ebene (Qualitätsverbesserung der Datenmodelle der semantischen Ebene) Normalisierung Physisches Datenmodell ( D a t e n b a n k ) Datenbasis eines betrieblichen Informationssystems

2 Konzeptuelles Datenmodell Physisches Datenmodell
FHTW Berlin Datenbanken Prof. Dr. Zschockelt Reale betriebliche Datenstrukturen Top-Down-Analyse Bottom-Up-Analyse Gesamtsicht spezielle Nutzersichten Semantische Datenmodelle Formale Datenmodelle formale Ebene (deskriptive Regeln) z. B. Hierarchisches DM, Netzwerk-DM, Relationales DM z. B. Entity-Relationship-Modell (ERM) methodische Ebene (Qualitätsverbesserung der Datenmodelle der semantischen Ebene) - Klassifizierung - Generalisierung/Spezialisierung - Aggregation Normalisierung Semantische Ebene (reales Datenmodell für einen Anwendungsfall) Konzeptuelles Datenmodell Physisches Datenmodell ( D a t e n b a n k ) Datenbasis eines betrieblichen Informationssystems

3 Formalziele der Datenmodellierung
FHTW Berlin Datenbanken Prof. Dr. Zschockelt Formalziele der Datenmodellierung 1. Redundanzfreiheit (möglichst nur einmalige Speicherung eines Datums im betrieblichen Informationssystem). 2. Integrität (innere Widerspruchsfreiheit (auch Konsistenz) der Datenbasis). 3. Integrationsfähigkeit der Daten. 4. Datenunabhängigkeit (Datenzugriff unabhängig von der Implementierung und physischen Datenstruktur). Die Präsentation der in der Datenbank gespeicherten Daten ist eine Aufgabe der relationalen Algebra.

4 Anforderungen an Datenmodelle
FHTW Berlin Datenbanken Prof. Dr. Zschockelt Anforderungen an Datenmodelle 1. Eignung, die Realität in Objekten und ihren Beziehungen zueinander abzubilden. 2. Erfassung der syntaktischen und semantischen Informationen über die Objekte und Beziehungen. 3. Ermöglichung einer Einzelobjektidentifikation und Mengenzugehörigkeit. 4. Formalisierbarkeit der Beschreibungsregeln des Modells.

5 Grundmerkmale allgemeingültiger Datenmodelle
FHTW Berlin Datenbanken Prof. Dr. Zschockelt Grundmerkmale allgemeingültiger Datenmodelle 1. Struktur (structure): Modell muss Objekte, Attribute und Beziehungen darstellen können. 2. Bearbeitung (manipulation): Objekte und Attribute müssen änderbar (update), neuaufnehmbar (insert) und löschbar (delete) sein. 3. Integrität (integrity): Abhängigkeiten zwischen Objekten, Beziehungen und Attributen sowie Bedingungen für den Wertebereich (Domäne) der Attribute müssen darstellbar und überprüfbar sein.

6 Das relationale Datenmodell
FHTW Berlin Datenbanken Prof. Dr. Zschockelt Das relationale Datenmodell Die Tabelle (Relation) - Grundlage des relationalen Datenmodells Tabelle "ARTIKEL" Tabellenname = Relationenname Tabellenkopf = Relationenschema ME Stückpreis Lager Art_Nr 112 Bezeichnung 210 345 897 Salz ( jodiert) Brot ( geschnitten) Zucker Tonic "Bitterling“ kg 1,20 2,20 1,40 2,00 1 2 3 Relation Zeile = Tupel Spalte = Attribut ( Wertevorrat einer Spalte = Domäne ) Damit ist das Modell strukturell beschrieben, es folgt aber noch eine inhaltliche Ergänzung Primärer Schlüssel ( primary key ) kann auch ein Verbund mehrerer Spalten sein Schreibweise als Relation: ARTIKEL(ART_NR,Bezeichnung,ME,Stückpreis,Lager)

7 Das relationale Datenmodell
FHTW Berlin Datenbanken Prof. Dr. Zschockelt Das relationale Datenmodell Die Tabelle (Relation) - Grundlage des relationalen Datenmodells Charakteristische Relationeneigenschaften nach Codd sind: 1. Keine zwei Tupel einer Relation sind identisch, d. h. es existieren keine identischen Zeilen innerhalb einer Tabelle. 2. Die Reihenfolge der Tupel einer Relation ist ohne Belang, d. h. die Sortierfolge der Zeilen einer Tabelle ist ohne Bedeutung. 3. Die Reihenfolge der Attribute einer Relation ist ohne Belang, d. h. die Spalten einer Tabelle werden mit Namen und nicht mit ihrer Position bezeichnet. 4. Jeder Attributswert in der Relation ist elementar. Wertemengen innerhalb einer Spalte der Tabelle sind folglich nicht zulässig (siehe 1.NF).

8 Das relationale Datenmodell
FHTW Berlin Datenbanken Prof. Dr. Zschockelt Das relationale Datenmodell Das Modell einer relationalen Datenbank (RDB) Das relationale Datenmodell (RDM) einer Datenbank entsteht durch die semantische Verknüpfung von n Relationen (Tabellen), z. B. Relation Dozent Relation Lehrveranstaltung Blau = primary key (Primärschlüssel) Rot = foreign key (Fremdschlüssel) DozNR Name ... 100 Wolf 101 Schaf 102 Katze LVNR DozNR Raum ... 010 102 A 543 020 100 A 120 021 C 045 Die Abhängigkeit eines Fremdschlüssels von einem Primär- schlüssel wird als referentielle Integrität bezeichnet. Z. B. ist die Relation Lehrveranstaltung referentiell abhängig von der Relation Dozent.

9 Grundlegende Integritätsbedingungen des relationalen Datenmodells
FHTW Berlin Datenbanken Prof. Dr. Zschockelt Grundlegende Integritätsbedingungen des relationalen Datenmodells  Jede Relation muss einen (primären) Schlüssel besitzen, der einmalig innerhalb der Relation und nicht leer (not Null) ist  primary key.  Jedes Objekt (Tupel) in einer Relation, das existentiell ab- hängig ist von einem Objekt in einer anderen Relation, muss auch in der Relation enthalten sein, welche die Menge der Objekte beinhaltet, auf die sich die Abhängigkeit bezieht (referentielle Integrität). Diese Beziehung wird über den foreign key geprüft. Beispiel: Eine Lehrveranstaltung kann vom Dozenten mit DozNr=102 nur gehalten werden, wenn ein Dozent mit DozNr=102 auch in der Relation DOZENT existiert.