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153 Datenmodelle entwicklen
- 24 Apr. 2019
-
11:05
Datenmodelle entwicklen VIEW für abgeleitete Attribute
Abgeleitete Attribute werden aus anderen Attributen oder aus Entitäten berechnet. Bezogen auf eine Datenbank wäre das z.B. die Bildung einer Summe aus mehreren Spalten einer Tabelle.
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ERM: Abgeleitete Arttribute
How to create view in MySQL - MySQL Tutorial
- 24 Apr. 201910:05
Datenmodelle entwicklen SQL Schreibweise Index / Balanced Tree
„Ein Index macht die Abfrage schnell“ ist die einfachste Beschreibung, die ich jemals für einen Datenbank-Index gehört habe. Obwohl sie seine wichtigste Eigenschaft gut erfasst, ist diese Erklärung für dieses Buch nicht ausreichend. Dieses Kapitel beschreibt die Struktur eines Indexes daher etwas genauer, ohne sich dabei in Details zu verlieren. Es gibt gerade genügend Einblick, um die Performanceaspekte im weiteren Verlauf des Buches zu verstehen.
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Entity Relationship Modellierung: Grundlagen, Funktionalitäten, Rollen, Rekursion
Binärbäume + Traversierungen
- 24 Apr. 201909:05
Datenmodelle entwicklen 4 Fälle (disjunkt-überlappend/partiell-total)
Totale Spezialisierung:
– Jedes Entity der Superklasse ist Mitglied mindestens einer Subklasse.
Partielle Spezialisierung:
– Nicht alle Entities der Superklasse müssen einer Subklasse angehören.
Disjunktheitsbeschränkung:
– Ein Entity kann höchstens einer Subklasse angehören.
Wo die Disjunktheitsbeschränkung nicht gefordert wird, sagt man, dass Subklassen sich überlappen dürfen.
Die Überlappung zweier Subklassen besteht aus den Entities, die Element beider Subklassen sind. Mathematisch ausgedrückt ist das der Durchschnitt zweier Subklasen.
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Entity Relationship Modellierung: Grundlagen, Funktionalitäten, Rollen, Rekursion
Objektorientierte Datenbanken
- 24 Apr. 201910:05
Datenmodelle entwicklen Generalisierung / Spezialisierung
Bei diesem Modellierungskonstrukt werden gemeinsame Eigenschaften von Entitäten nur einmal modelliert:
- Der Generalisierungstyp enthält die Attribute, die alle Entitäten gemeinsam haben
-
Die Spezialisierungstypen enthalten die speziell für
sie zutreffenden Attribute, wobei
- die Spezialisierung disjunkt oder überlappend sein kann und
- die Eigenschaften der Generalisierung erbt
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Datenmodellierung - Generalisierung, Spezialisierung
RelDBM: Rekursive Beziehung I
- 23 Apr. 201920:05
Datenmodelle entwicklen Logisches DatenmodellIm logischen Datenbankdesign wird die Umwandlung des konzeptionellen Designs auf die Datenstrukturen der Datenbank angepasst. Ein wichtiges Ziel im logischen Datenbankdesign ist die Eliminierung von Redundanzen und die einmalige Speicherung der Daten vorzubereiten.
Mehr lesen...Wie werden die Tabellen erstellt? Am einfachsten ist es folgende Regel anzuwenden:TabellennameAttribute (inkl. Primär- Fremdschlüssel)DatentypenEinschränkungen (NULL, Gültigkeitsbereiche, Default Werte)Schlüsselarten (Referentielle Integritätsbedingungen)IndexeTabellenname Wählen Sie aussagekräftige Namen und Grossbuchstaben für Tabellennamen. Vermeiden Sie Umlaute und andere Sonderzeichen. Schreiben Sie Tabellennamen in der Einzahl (KUNDE nicht KUNDEN) da Sie so Umlaute verhindern können. Namen von Zwischentabellen können die zu verbindenden Tabellennamen enthalten (ARTIKEL_EINHEIT) oder eine eigene Bezeichnung (POSITION, statt RECHNUNG_ARTIKEL).
Attribute Auch die Attribute verdienen einen aussagekräftigen Namen. Auf Grossschreibung wird verzichtet, häufig trifft man die PascalCase Schreibweise an. Falls es sich um einen Schlüssel handelt, wird oft der Tabellenname mit dem Suffix „ID“ oder „_ID“ versehen. (Kunde_ID)
Datentypen Eine optimale Wahl des Datentypen ist entscheidend für ein gutes Gelingen. Wählen Sie den Datentyp keinesfalls zu klein (Bsp.: varchar(20) für Emailadressen) und nicht zu gross, um keinen Speicher zu verschwenden. (gilt für Text und Zahlentypen) Achtung! Manche Datentypen beherrschen nicht alle Funktionalitäten (Sortierung, LIKE Operator). Vorsicht ist auch bei Datum-Typen geboten, da diese je nach Sprachversion der eingesetzten Software unterschiedlich dargestellt werden.
Einschränkungen (Constraints) Die NULL Einschränkung sollte bekannt sein. Einem Attribut kann ein Standardwert angegeben werden, welcher beim Einfügen eines Datensatzes verwendet wird, falls kein Wert durch das INSERT definiert wird. Der SQL Server kennt zudem weitere Einschränkungen, welche durch Formeln definiert werden können.
Schlüsselarten Die einfachen Primärschlüssel und Fremdschlüssel sind bekannt. Die Platzierung des Fremdschlüssels richtet sich nach der Kardinalität. Bei einfachen Beziehungen (1-m, 1-mc) wird der Fremdschlüssel als zusätzliches Attribut in derjenigen Tabelle geführt, wo die Beziehung „1“ ist. So bleibt das Fremdschlüsselattribut einwertig. Komplexe Beziehungen benötigen eine Zwischentabelle. Zwischentabellen können auch Attribute enthalten!
Indexe Ein Index wird verwendet, um Daten schneller zu finden. Die Auswahl, welches Attribut einen Index erhält hängt von der Verwendung (Abfragen) und der Datenmenge ab. Achtung, Indexe verlangsamen Veränderungsoperationen (INSERT, UPDATE, DELETE) da diese nachgeführt werden müssen.
Designing Databases from UML Class Models
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- 23 Apr. 201920:05
Datenmodelle entwicklen Konzeptionelles DatenmodellEin Datenbanksystem ist Bestandteil fast jeder betriebswirtschaftlichen Anwendung. Für die Konzeption dieser Anwendungen ist es notwendig, über ausreichende Kenntnisse im Entwurf von Datenbanken zu verfügen.
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Mehr lesen...Ausgehend von der Analyse konkretisieren wir nun das Datenmodell und bringen es in eine Form, welche wir für die weiteren Phasen nutzen können. Während bei der Analyse darauf geachtet wurde dass nichts vergessen geht und die Darstellung rudimentär gehalten wurde, reichern wir nun die Informationen technischer Art an und behelfen uns bei der Darstellung einer klar definierten Notation.Bestehende Angaben aus Analyse:- Entitäten- Attribute- Beziehungen- Systemgrenze
Welche Angaben sind im konzeptionellen Datenmodell anzufügen?- Art der Entitäten (stark, schwach)- Art der Attribute(Schlüsselattribut, Mehrwertiges Attribut, abgeleitetes Attribut, zusammengesetztes Attribut)- Rollen der Beziehungen (in beide Richtungen)- Kardinalität der Beziehungen (1,c,m,mc)
BEISPIEL: https://sites.google.com
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- 23 Apr. 201920:05
Datenmodelle entwicklen Vom Kundenbedürfnis zur DatenbankDie Informatik vereinfacht viele administrative Arbeiten, nebst der Übermittlung und der Verarbeitung von Daten ist die Speicherung von Daten eine klassische Anwendung. Damit diese Speicherung „klappt“ muss die Sicht des Anwenders und des Technikers von der gleichen Grundlage ausgehen.Sicht des Anwenders:- Hat Spezialistenwissen in seinem Geschäftsfeld- Kennt den Normalfall gut, tendiert dazu den Spezialfall zu vergessen oder zu wenig Gewicht zu geben - Möchte ein möglichst einfaches Programm erhalten ohne die bisherigen Abläufe anzupassen
Sicht des Technikers:- Hat Spezialistenwissen in der Datenarchitektur und -speicherung- Möchte alles korrekt umsetzen ohne später Korrekturen machen zu müssen- Muss die Machbarkeit im Auge behalten - Denkt an die langfristige Speicherung über mehrere Jahre
💡 Praxistipps: Als Techniker müssen Sie sich höchstwahrscheinlich in das Thema einarbeiten, viele Entwicklungen werden für Spezialgebiete erstellt, da es für Standardanwendungen bereits genügend Lösungen auf dem Markt gibt. Informieren Sie sich genügend über das Gebiet! Fragen, Fragen und nochmals Fragen ist das Motto, löchern Sie die Anwender! Nur so kommen Sie an alle Informationen. Befragen Sie mehrere Anwender, Sie werden erstaunt sein wie unterschiedlich die Angaben ausfallen können.
Damit die zwei Sichten zusammenfinden wird gemeinsam ein Prozess der Analyse durchgeführt in dem schrittweise vorgegangen wird. Obwohl es einfach aussieht sollte keiner der Schritte übersprungen werden!Nr. Schritt Hilfsmittel 1 Analyse aus Anwendersicht Bestehende Dokumente oder Formulare Skizzen, primitive Diagramme, bestehende Daten in Print oder elektronisch usw. 2 Entwurf eines Datenmodells Entitäten, Attribute, Beziehungen, Schlüssel, Kardinalitäten, Konzeptionelles Datenmodell ER 3 Entwurf des physischen Datenmodells Abhängig von der verwendeten Datenbanksoftware! Tabellen, Attribute, Datentypen, Einschränkungen, Schlüssel, Indexe, UML 4 Realisierung der Datenbank Abhängig von der verwendeten Datenbanksoftware! SQL (DDL), Views, (Datenimport, Prototyping für Performancetests)