Datenbanken tag 1

• Daten: Das sind einzelne Fakten oder Werte ohne Kontext (z. B. Aufträge, Kapazitäten, Liefertermine).

• Information: Aus Daten werden Informationen, wenn sie in einen Zusammenhang gebracht werden (z. B. die Information, dass die Kapazität für die Aufträge nicht ausreicht).

• Wissen: Wissen entsteht, wenn man aus den Informationen Handlungsanweisungen oder Entscheidungen ableiten kann (z. B. zusätzliche Maschinen oder Schichten einsetzen).

• Stammdaten:

  • Daten, die nur selten geändert werden (z. B. Personalstamm, Kundenstamm).

  • Sie werden von vielen Prozessen immer wieder verwendet

  • Sie beschreiben Objekte oder Personen, mit denen man arbeitet

• Bestandsdaten:

  • Daten, die Bestände (Mengen, Kontenstände) darstellen.

• Bewegungsdaten:

  • Daten, die Änderungen von Beständen dokumentieren (z. B. Lagerentnahmen).

• Metadaten:

  • Daten über andere Daten (z. B. Datentypen, Tabellenstrukturen)

• zentrale Schnittstelle

• anwendungsübergreifende Analyse von Daten möglich

• effiziente Suche und Analyse

• effiziente Änderung und Pflege

• Sicherstellung der Konsistenz der Daten

🔹 Drei Schichten (ANSI-SPARC):

1️⃣ Physische Ebene:

• Wo werden die Daten gespeichert?

• Welche Algorithmen werden verwendet?

• Optimierung der Prozesse für effiziente Zugriffe.

2️⃣ Konzeptionelle Ebene:

• Schemata

• Welche Daten werden gespeichert?

• Welche Beziehungen gibt es?

• Redundanzfreiheit

3️⃣ Externe Ebene:

• Individuelle Sicht auf die Daten:

  
  

  • Formulare

  • Schnittstellen

  • Masken

  
  

physische Datenunabhängigkeit:

• Änderungen auf der physischen Ebene (wie Daten gespeichert oder Indizes organisiert sind) haben keinen Einfluss auf die logische Ebene.

• Man kann also die Speichertechnik ändern, ohne dass sich das Datenbankschema ändern muss.

logische Datenunabhängigkeit:

• Anwendungen greifen auf Sichten zu, nicht direkt auf das logische Schema.

• Ändert sich das logische Schema (z. B. neue Attribute), müssen nur die Sichten angepasst werden, nicht die Anwendungen selbst.

• Identifikation

  
  

  • Welche Objekte gibt es in der realen Welt?

  • Gleichartige Objekte werden in Objekttypen gesammelt

  • Beschreibung der Objekttypen immer im Singular (oder immer im Plural)

  • Hinweis: Abgrenzung von Objekt und Objekttyp

  • Beispiele:

    
    

    • Kunde

    • Auftrag

    • Bestellposition

    • Artikel

    • …

    
    

  
  

• Identifikation

  
  

  • Welche Attribute beschreiben ein Objekt (eindeutig)?

  • Welche Attribute sind relevant?

  • Hinweis: Abgrenzung Attribut und Attributwert

  • Regel:

    
    

    • Objekttyp ist i. d. R. nicht Bestandteil des Attributnamens.

    
    

  • Möglichkeiten der Identifizierung:

    
    

    • Einzige, eindeutige Eigenschaft

    • Kombination von Eigenschaften

    • Künstliche Identifikation (Surrogatschlüssel)

    
    

  • Hinweis: Es gibt sog. schwache Objekttypen.

  
  

Minimalität:

• Kein Attribut aus dem Schlüssel darf entfernt werden, ohne dass seine identifizierende Eigenschaft verloren geht.

Wertepflicht:

• Jede Zeile muss für das identifizierende Attribut / die identifizierenden Attribute einen Wert haben (darf nicht leer bleiben).

Konstanz:

• Schlüssel sollen sich nicht ändern.

• Deshalb sollten keine Attribute gewählt werden, deren Werte sich im Laufe der Zeit ändern können.

• Ein Fremdschlüssel ist ein Verweis von einer untergeordneten Tabelle (Child) auf einen Primärschlüssel in einer übergeordneten Tabelle (Parent).

Arten von Fremdschlüssel:

• Unikaler Fremdschlüssel:

  • darf in der Child-Tabelle nur einmal vorkommen.

• Nicht unikaler Fremdschlüssel:

  • darf in der Child-Tabelle mehrfach vorkommen.

• Eingabepflichtiger Fremdschlüssel:

  • es muss ein Wert vorhanden sein.

• Nicht eingabepflichtiger Fremdschlüssel:

  • darf NULL sein.