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Daten

Daten. bank. Datenbanksystem. DBMS. Datenbasis. Aufbau und Arbeitsweise. Datenbanken. z. B. Tabellen wie Schüler, Lehrer, Kurse. Datenbankmanagementsystem (Datenbankverwaltungssystem) z. B. dBase, Oracle, Paradox, MS-Access. Datenbanken.

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Presentation Transcript


  1. Daten bank St. Wiedemann

  2. Datenbanksystem DBMS Datenbasis Aufbau und Arbeitsweise Datenbanken z. B. Tabellen wie Schüler, Lehrer, Kurse Datenbankmanagementsystem (Datenbankverwaltungssystem) z. B. dBase, Oracle, Paradox, MS-Access St. Wiedemann

  3. Datenbanken Die Verwaltung der Stadt Lichtenfels möchte ein Informationssystem für ihre Kleinstadt und die umliegenden Ortschaften aufbauen, das Hilfsangebote von Nachbarn für Nachbarn enthält. Das Angebot an Hilfsdiensten, die Kosten dafür und Informationen über den Anbieter (Adresse, Alter usw.) sollen dabei in einer Datenbankanwendung gespeichert werden. Die Kosten für die Hilfsdienste werden von der Stadtverwaltung festgelegt, weil soziale und nicht kommerzielle Gesichtspunkte im Vordergrund stehen sollen. Die Datenbankanwendung soll den Mitarbeitern der Stadtverwaltung die Vermittlung von Hilfsleistungen an Hilfesuchende erleichtern. St. Wiedemann

  4. Externe Phase Datenbanken Die Informationsstruktur des Datenmodells wird geplant. Welche Informationen soll das Datenbanksystem liefern? (Output) Welche Informationen sind dafür bereitzustellen? (Input) Der Input bildet die Datenbasis der Datenbank. (Objekte wie z. B. Schüler, Klassen, ...) Der Output bildet die zu erzielenden Ergebnisse, die Benutzersichten. (z. B. in Form von Berichten und Formularen) St. Wiedemann

  5. Konzeptionelle Phase Konstruktion des Datenmodells Datenbanken St. Wiedemann

  6. Analyse Datenbanken • Datenfeld Adresse : Straße und Ort (Probleme bei Abfragen z.B. nach dem Herkunftsort St. Wiedemann

  7. Analyse Datenbanken • Datenfeld Adresse : Straße und Ort (Probleme bei Abfragen z.B. nach dem Herkunftsort • Datenfeld Name : Vor- und Nachname in beliebiger Reihenfolge (Probleme bei der Handhabung der Daten) St. Wiedemann

  8. Analyse Datenbanken • Datenfeld Adresse : Straße und Ort (Probleme bei Abfragen z.B. nach dem Herkunftsort • Datenfeld Name : Vor- und Nachname in beliebiger Reihenfolge (Probleme bei der Handhabung der Daten) • Datenfeld Alter : Jährliche Aktualisierung notwendig (führt zu Inkonsistenz (Unkorrektheit) , falls sich bei der Änderung der Daten Fehler einschleichen) St. Wiedemann

  9. Analyse Datenbanken • Datenfeld Dienstname : Probleme bei der Speicherung (mehrere Dienstnamen in einem Feld behindern die Abfrage von Datensätzen; Mehrmals abgespeicherte Datensätze mit verschiedenen Dienstnamen führen zu Redundanz. (überflüssige Mehrfachspeicherungen) St. Wiedemann

  10. Analyse Datenbanken • Datenfeld Dienstname : Probleme bei der Speicherung (mehrere Dienstnamen in einem Feld behindern die Abfrage von Datensätzen; Mehrmals abgespeicherte Datensätze mit verschiedenen Dienstnamen führen zu Redundanz. (überflüssige Mehrfachspeicherungen) • Der Name Alfons Meier erscheint zweimal. Hat sich der Datenbankanwender beim Alter nur vertippt? Die Datensätze sind nicht eindeutig identifizierbar. St. Wiedemann

  11. Analyse Datenbanken • Für den gleichen Dienst werden verschiedene Preise angezeigt - Inkonsistenz durch Redundanz St. Wiedemann

  12. Analyse Datenbanken • Für den gleichen Dienst werden verschiedene Preise angezeigt - Inkonsistenz durch Redundanz • Neue Dienstleistungen und deren Preise können nicht in den Datenbestand aufgenommen werden, solange kein Anbieter vorhanden ist. Probleme beim Einfügen von Daten • Einzelne Dienste und die zugehörigen Preise gehen verloren, falls der entsprechende Anbieter ausscheidet.Datenverlust bei Löschung von Daten St. Wiedemann

  13. Datenbanken Qualitätsmerkmale eines Datenbankentwurfs - Geringe Datenredundanz Unter Redundanz bei der Datenspeicherung versteht man, dass gleiche Fakten (z. B. die Adresse) mehrfach abgespeichert sind. - Konsistenz (Widerspruchsfreiheit) der Daten Eine Folge von Redundanz (Mehrfachspeicherung) ist, dass beim Ändern oder Einfügen von Datensätzen sachlich falsche oder inhaltlich widersprüchliche Daten (Inkonsistenz) entstehen bzw. beim Löschen von Datensätzen Daten verloren gehen. Durch die Verminderung der Redundanz wird die Konsistenz der Daten, d. h. die Widerspruchsfreiheit und Korrektheit der Daten gewährleistet. - höchstmögliche Flexibilität - schneller Zugriff St. Wiedemann

  14. Logische Phase (Umsetzung des Datenmodells) Datenbanken Beseitigung der Redundanzen (Normalisierungsregeln 1 – 3) Mit Hilfe dieser Normalformen wird eine Tabelle, die Redundanzen enthält, in ein System von mehreren Tabellen zerlegt, die über gemeinsame Datenfelder in Beziehung zueinander stehen. Die Normalformen bauen aufeinander auf, d. h. die Anwendung der 2. NF setzt voraus, dass sich die Tabellen in der 1. NF befinden! Tabellen in der dritten Normalform sind weitgehend redundanzfrei, d. h. kein Teil des Datenbestandes kann weggelassen werden, ohne dass dies zu Informationsverlusten führt. (nach E. F. Codd ) St. Wiedemann

  15. Datenbanken Erste Normalform (1NF) Eine Relation (Tabelle) ist in der ersten Normalform, wenn alle Datenfelder mit zusammengesetzten Inhalten in ihre einzelnen Bestandteile zerlegt sind.  Daten atomisieren St. Wiedemann

  16. Datenbanken Erste Normalform (1NF) Datenfelder, die in einem Datensatz mehrfach auftreten (sogenannte Wiederholungsfelder; hier: Dienstname, Dienstname2, Preis pro Std. usw.) werden aus der Tabelle entfernt und gemeinsam mit einem Schlüsselfeld (Primärschlüssel) in einer eigenen Tabelle angelegt. St. Wiedemann

  17. Datenbanken Erste Normalform (1NF) Ein Primärschlüssel ist ein spezielles Datenfeld, dessen Inhalt bei jedem Datensatz unterschiedlich sein muss. Definiere ein Schlüsselfeld (Primärschlüssel) für jede Tabelle, welches die Datensätze eindeutig voneinander unterscheidet. Es entstehen die Tabelle Anbieter und die Tabelle Angebot: St. Wiedemann

  18. Datenbanken Erste Normalform (1NF) Damit aus den Tabellen abgelesen werden kann, wer welche Angebote anbietet, müssen die beiden Tabellen Anbieter und Angebot zueinander in Beziehung gebracht werden über ein gemeinsamesSchlüsselfeld. St. Wiedemann

  19. Datenbanken Erste Normalform (1NF) Tabellenstruktur St. Wiedemann

  20. Datenbanken Zweite Normalform (2NF) Eine Relation (Tabelle) ist in der zweiten Normalform, wenn alle Nichtschlüsselfelder einer Tabelle vom gesamten Kombinations-schlüssel abhängen. Eine Tabelle besitzt einen Kombinationsschlüssel, wenn sich der Primärschlüssel aus mehreren Datenfeldern zusammensetzt bzw. eine Tabelle einen Primär- und einen Sekundärschlüssel enthält. Hängt ein Datenfeld nicht vom gesamten Kombinationsschlüssel ab, wird dieses Datenfeld aus der Tabelle entfernt und gemeinsam mit dem Teil des Schlüssels, von dem es abhängt, in einer neuen Tabelle gespeichert. St. Wiedemann

  21. Datenbanken Zweite Normalform (2NF) Eine Relation (Tabelle) ist in der zweiten Normalform, wenn alle Nichtschlüsselfelder einer Tabelle vom gesamten Kombinations-schlüssel abhängen. Die Tabelle Angebot besitzt einen Kombinationsschlüssel : Die Datenfelder Sind nur abhängig vom Schlüsselfeld St. Wiedemann

  22. Datenbanken Zweite Normalform (2NF) Eine Relation (Tabelle) ist in der zweiten Normalform, wenn alle Nichtschlüsselfelder einer Tabelle vom gesamten Kombinations-schlüssel abhängen. Und werden deshalb zusammen mit dem Schlüsselfeld in einer neuen Tabelle Dienste ausgelagert : St. Wiedemann

  23. Dienste: Datenbanken Zweite Normalform (2NF) St. Wiedemann

  24. 1. Beispiel: Datenbanken Dritte Normalform (3NF) Eine Relation (Tabelle) ist in der dritten Normalform, wenn alle Datenfelder, die nicht Teil des Schlüssels sind, untereinander in keiner Abhängigkeit stehen. Das abhängige Datenfeld wird aus der Tabelle gelöscht, sofern sich die Inhalte dieses Datenfelds aus anderen Datenfeldinhalten berechnen oder bestimmen lassen. St. Wiedemann

  25. 2. Beispiel: Datenbanken Dritte Normalform (3NF) Eine Relation (Tabelle) ist in der dritten Normalform, wenn alle Datenfelder, die nicht Teil des Schlüssels sind, untereinander in keiner Abhängigkeit stehen. Kann der Inhalt des Datenfelds nicht berechnet werden, wird das abhängige Datenfeld aus der Tabelle entfernt ... St. Wiedemann

  26. 2. Beispiel: Datenbanken Dritte Normalform (3NF) Eine Relation (Tabelle) ist in der dritten Normalform, wenn alle Datenfelder, die nicht Teil des Schlüssels sind, untereinander in keiner Abhängigkeit stehen. ... und gemeinsam mit dem Datenfeld, von dem es abhängt, in einer neuen Tabelle abgespeichert. St. Wiedemann

  27. 3. Beispiel: Datenbanken Datenbankentwurf für die Bearbeitung von Projekten in einer Firma Tabellen in der 2NF : Tabellen in der 3NF : St. Wiedemann

  28. Datenbanken St. Wiedemann

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