1 Wirtschaftsinformatik II Grundlagen Datenbanken Vom Entwurf zur

Wirtschaftsinformatik II
Grundlagen Datenbanken
Vom Entwurf zur Implementierung
einer Datenbank-Anwendung
Prof. Dr. Frank Stößel
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
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Folie 1
Gliederung WI 2 (Überblick)
1.
Grundlagen
1.
Daten, Datenorganisation
2.
Datenbanken, Datenbankverwaltungssystem
3.
Relationale Datenbanken
2.
Konzeptioneller Entwurf:
Entity-Relationship-Modell
3.
Logischer Entwurf:
Relationales Datenbankmodell
4.
Implementierungsentwicklung: Normalisierung
5.
Implementierung:
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Physische Speicherungsverfahren
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Folie 2
1
Strukurfolie: Datenbanklebenszyklus
Benutzer 1...N
Anforderungsanalyse,
- spezifikation
Konzeptioneller Entwurf
Entity Relationship-Modell
Logischer Entwurf
Relationales Datenmodell
Implementierungsentw.
Normalisierung
Implementierung
Arbeiten mit der DB
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Folie 3
Literaturliste
Allgemein
Baeumle-Courth, P., Nieland, S., Schröder, H., Wirtschaftsinformatik, München, Wien, 2004.
Stahlknecht, P., Hasenkamp, U., Einführung in die Wirtschaftsinformatik, 10. Aufl., Berlin e.a.,
2002.
Hansen, H.R., Neumann, G., Wirtschaftsinformatik I, 8. Aufl., Stuttgart 2001.
Datenbanken
Fischer, J., Herold, W., Dangelmeier, W., Nastansky, L., Wolff, R., Bausteine der
Wirtschaftsinformatik; Grundlagen, Anwendunge, PC-Praxis, Hamburg 1995.
Knoll, P., Microsoft Office 97 Lösungen, Feldkirchen 1997.
Vossen, G., Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbank-Management-Systeme, 2. Aufl.,
Bonn e.a. 1994.
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Folie 4
2
1.1
Grundlagen: Daten, Datenorganisation (1)
Daten (Definition):
Daten sind Informationen, die weiterverarbeitet werden.
Datenorganisation:
Hauptaufgabe der Verfahren, die unter dem Begriff der Datenorganisation
zusammengefasst sind, bestehen darin
? Die Daten zu strukturieren (logische Datenorganisation), d.h. hinsichtlich ihrer
Zusammenhänge zu analysieren und zu ordnen
? Die Datenbestände auf peripheren Speichern zu speichern und für den Zugriff
verfügbar zu machen (physische Datenorganisation, Datenhaltung)
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1.1
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Folie 5
Grundlagen: Daten, Datenorganisation (2)
Ziel der Datenorganisation:
Daten sollen logisch so strukturiert und physisch so gespeichert werden, daß sie
? einen schnellen Zugriff gestatten
(z.B. Reservierungssystem)
? leicht zu aktualisieren sind
(z.B. Bestellannahme von Kundenbestellungen)
? sich beliebig auswerten und verknüpfen lassen
(z.B. Umsatz je Region, Produkt)
? Redundante Datenhaltung vermeiden
(z.B. nur ein einheitlicher Kundenadressdaten-Stammsatz für Buchhaltung und
Vertrieb )
? vor Verlust, Zerstörung und unbefugtem Zugriff geschützt sind
(z.B. personenbezogen Daten nur durch Pers.abteilung zugänglich)
? Speicherplatz optimal nutzen
(geeignete Speichermedien und Speicherungsverfahren wählen)
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Folie 6
3
1.1
Grundlagen: Daten, Datenorganisation (3)
Zur eindeutigen Identifizierung von Datensätzen verwendet man spezielle
Identifizierungsnummern, sog. Schlüssel.
? Primärschlüssel: Schlüssel, der den Datensatz eindeutig identifiziert
(z.B. Kundennummer, Vertragsnummer, Matrikelnummer, ..., die z.B. eindeutig auf
Name, Geburtsdatum und Adresse verweisen)
? Sekundärschlüssel: Jede beliebige andere Attributkombination außerhalb des
Primärschlüssels, die den Datensatz aber nicht zwingend identifizieren (z.B. die
Postleitzahl, Länderkürzel; m/w für Geschlecht ...)
Kunden Nr.
23455
35874
Name
Muster
Selber
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1.1
PLZ
51465
51109
Ort
Geschl.
Berg. Gladbach
Köln
M
M
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Folie 7
Grundlagen: Daten, Datenorganisation (4)
Beim Verwendungszweck der Daten unterscheidet man
? Stammdaten sind Informationen über Objekte, die sich nicht / selten verändern
(z.B. Name, Anschrift, Geburtstag ...)
? Bestandsdaten weisen Bestände aus(Mengen, Werte), die laufend aktualisiert
werden (z.B. Lagerbestand, Kontobestand, ...)
? Bewegungsdaten geben die mengen-/ wertm äßige Änderung der Bestände in
Form von Zu- und Abgängen an
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Folie 8
4
1.1
Grundlagen: Sichten auf die Datenorganisation
Es werden zwei Sichten im Zusammenhang mit der Datenorga. unterschieden:
? Logische Sicht:
? Gedankliche Überlegungen über ein Speicherkonzept, ohne bereits die Einzelheiten
der technischen Lösung zu enthalten
? Befasst sich mit (Daten-) Objekten, die durch ihre Eigenschaften
(syn.: Attribute, Merkmale) beschrieben werden.
? Physische Sicht
? Entsprechend der Anforderungen (z.B. bzgl. Zugriffshäufigkeit,
Aktualität ...) wird das geeignetste Speichermedium ausgesucht
? Festlegung der Speicherverfahren
Logische Sicht (Datenstruktur)
Reales Objekt:
Es gibt eine Wissenschaftliche
Bibliothek, deren Bestände DV technisch erfasst werden sollen.
Eine Inventarliste der Bücher mit
Angaben zu Autor, Titel, Verlag
und Jahr liegt vor.
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1.2
Autor
Titel
Jahr
Physische Sicht (Speichermedium)
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Grundlagen: Datenbank (Begriffe)
Datenbanksystem:
Ein DB-System besteht aus einem Datenbankverwaltungssystem, einer Datenbank
sowie aus zusätzlichen Programmen, die die Bearbeitung, Verwaltung und Auswertung
der gespeicherten Daten vereinfachen.
Datenbank:
Unter einer DB versteht man einen zentral gespeicherten Datenbes tand, der über
anwendungsunabhängige Zugriffsverfahren weitgehend zentral verwaltet wird.
Datenbankverwaltungssystem: (data base management system, DBMS)
Das DBMS verwaltet den Datenbestand und erm öglicht gleichzeitige Zugriffen von
mehreren Anwendungsprogrammen und mehreren Benutzern au den verwalteten
Datenbestand.
Weitere Aufgaben: Administration der Daten, Definition der Zugriffsrechte u.ä.
DB-System
DB-Verw.System
Datei
Datei
Datei*
Datenbank
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Folie 10
5
1.2
Grundlagen: Anforderungen (1)
Generell sind folgende Anforderungen an ein DBMS zu stellen:
1.
Datenunabhängigkeit
?
Unabhängig vom Anwenderprogramm (im Gegensatz zu hierarchisch. DB)
?
Unabhängigkeit der logischen von der physischen Datenorganisation
(Benutzer braucht nur Datenstrukturen zu kennen, Prozeduren zum Suchen,
Ändern etc. stellt DBMS zur Verfügung)
?
Unabhängigkeit von der Systemplattform (DBMS ist entweder
plattformunabhängig oder verfügt über Datenbankschnittstellen)
?
Physische Datenunabhängigkeit
(DBMS steuert die effiziente Datenverwaltung)
2.
Benutzerfreundlichkeit
(z.B. grafische Oberfläche/GUI (graphical user interface))
3.
Mehrfachzugriff (Mehrbenutzerbetrieb)
4.
Flexibilität
z.B. Verknüpfung beliebiger Objekte; Daten erlauben
sowohl wahlfreien als auch fortlaufenden Zugriff
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1.2
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Grundlagen: Anforderungen (2)
5.
Effizienz
Kurze Verarbeitungszeiten für Abfragen und Änderungen im Datenbestand
6.
Datenschutz
Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff / Missbrauch
7.
Datensicherheit
Zuverlässige Datensicherung, Schutz vor Datenverlust, Fähigkeit zu Wiederherstellung
eines korrekten Datenzustandes (recovery)
8.
Datenintegrität
Die Daten müssen vollständig, korrekt und widerspruchsfrei sein. Redundant
gehaltene Daten (z.B. bei verteilten Datenbanken) m üssen dasselbe aussagen.
9.
Redundanzfreie / redundanzarme Datenspeicherung
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Folie 12
6
1.3
Grundlagen Datenbankverwaltungssystem
? Jedes Datenbanksystem besteht in seiner Grundstruktur aus einem
Datenbank-Verwaltungssystem (Data Base Management System, DBMS) und
mehreren, logisch miteinander verknüpften Dateien, der eigentlichen Datenbank.
? Das Datenbankverwaltungssystem übernimmt die Verwaltung der Daten der
Datenbank.
? Datenbankverwaltungssysteme gibt es seit ca. 1965 für alle Datenbankmodelle. Seit
den 80er Jahren werden keine DBMS mehr verkauft, die rein auf Hierarchie- und
Netzwerkmodellen beruhen. Angeboten werden inzwischen nur noch relationale,
objektorientierte sowie objektrelationale DBMS.
DB-System
DB-Verw.System
Datei
Datei
Datei
Datenbank
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1.3
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Folie 13
Grundlagen: Relationales Datenbankmodell
? Im relationalen Datenmodell werden Datenstrukturen durch Relationen
(Beziehungen) abgebildet
? Anschaulich können diese Relationen durch Tabellen dargestellt werden.
? Jede Relation besitzt einen Namen und enthält Attribute. Die entsprechenden Werte
werden in Tabellen gespeichert.
? Für jedes Attribut (Merkmal) des betreffenden Objekttyps enthält die Tabelle eine
Spalte.
? Zu jedem konkreten Objekt enthält die Tabelle eine Zeile (sog. Tupel) (vergleichbar
den Datens ätzen in einer Datei)
? Jede Zeile beschreibt ein Objekt über seine Merkmalswerte (Ausprägungen)
Primärschlüssel
Kunde
Kd.Nr.
1234
2345
Relationenname
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Name
Müller
Schulze
Straße
Dorfstaße 7
Hainweg 87
PLZ
51465
51465
Tupel
Attribute
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Folie 14
7
1.3
Grundlagen: Relationale Datenbanken
? Datenbankverwaltungssystem:
Die Verwaltung der relationalen Datenbank wir von einem relationalen
Datenbankverwaltungssystem übernommen
? Relationale Datenbank
alle Tabellen gemeinsam bilden die relationale Datenbank
? Nicht jede Tabelle ist eine Relation im Sinne des Relationen-Modells.
Das Modell verlangt bestimmte Eigenschaften
? Die Zeilen einer Tabelle sind alle gleich lang
? In den Feldern gibt es keine Attributwiederholungen
? Für die Definition von Relationen existiert ein umfangreiches formales Regelwerk.
? Wichtigste Art von Regelwerk ist die „Normalisierung“, d.h. Vorschriften, wie
Relationen aus einer Menge von Attributen zu bilden sind.
? Damit wird erreicht, dass semantikwidrige Tupel erkannt und eliminiert werden.
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Gliederung WI 2 (Überblick)
1.
Grundlagen
1.
Daten, Datenorganisation
2.
Datenbanken, Datenbankverwaltungssystem
3.
Relationale Datenbanken
2.
Konzeptioneller Entwurf:
Entity-Relationship-Modell
3.
Logischer Entwurf:
Relationales Datenbankmodell
4.
Implementierungsentwicklung: Normalisierung
5.
Implementierung:
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Physische Speicherungsverfahren
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8
Strukurfolie: Datenbanklebenszyklus
Benutzer 1...N
Anforderungsanalyse,
- spezifikation
Konzeptioneller Entwurf
Entity Relationship-Modell
Logischer Entwurf
Relationales Datenmodell
Implementierungsentw.
Normalisierung
Implementierung
Arbeiten mit der DB
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Entity-Relationship-Modell
In der Phase des konzeptionellen Entwurfes befasst man sich mit der logischen Datensicht
? Es werden die einzubeziehenden Datenelemente und ihr logischer Zusammenhang
festgelegt
? Es werden die relevanten Merkmale und deren Beziehungen untereinander dargestellt
und benannt
Verbreitetes Datenmodell (auch genannt Semantisches Datenmodell), um diese logische
Datensicht abzubilden ist das Entitiy-Relationship-Modell/Diagramm:
Entity-Relationship-Modell (ERM) nach Chen (1976)
? Folgt der Vorgehensweise:
? Erfassung und Beschreibung der Objekte
? Erfassung und Beschreibung der Beziehung
? Bedient sich graphischer Symbole zur Visualisierung
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Folie 18
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2
Entity-Relationship-Modell
Beispiel:
Eine Pizzeria nimmt über Telefon Bestellungen an und liefert sie aus.
Für die verschiedenen Pizzasorten gibt es Artikelnummern und Rezepturen, die
Rechnung soll über den Computer ausgegeben werden,
die Zutaten m üssen ggfs . von einem Lieferanten nachbestellt werden.
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2
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Entity-Relationship-Modell
Mittels ERM könnte folgendes dargestellt werden:
Rechtecke stehen für Entity-Typen (Objekttyp, Datensatztyp)
Kunde
Artikel
Zutaten
Lieferant
Rauten stehen für Relationship-Typen (Beziehungstypen) von Entity-Typen
Kunde
bestellt
Artikel
enthält
Zutaten
Ellipsen stehen für Attribut-Typen (Eigenschaften) von Entity- und Relationship-Typen.
Unterstrichene Attribut-Typen kennzeichnen eindeutige Merkmale, d.h.
Primärschlüssel
Name
Datum
Anschrift
Kd-Nr.
Kunde
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Name
Preis
Art.-Nr.
bestellt
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Artikel
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10
2
Entity-Relationship-Modell: Begriffe
Begriffe im ERM:
Entity-Typ Entities
Attribute
Attributwerte
Kunde
Müller
KundenNr.
Straße
Konto Nr.
4711
Gasse 7
2525267
Artikel
Pizza
Artikel-Nr.
Name
Preis
7777
Tonno
7 EUR
Entity-Typ
Gleichartige Entities werden zu einem Entity-Typ zusammengefasst (Kunde, Artikel, ...)
Entity
Ein Entity ist ein reales oder abstraktes Objekt (Kunde Müller, Pizza Tonno, ...)
Attribut
Jeder Entity-Typ weist bestimmte Eigenschaften (Attribute) auf. (Kunde: Name, Adresse, ...)
Attributwert
Jedes Entity nimmt für die Attribute des Entity-Typs bestimmte Werte an.
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Entity-Relationship-Modell: Aggregation
Beziehungstypen können zu Objekttypen umgewandelt (z.B. „bestellt“ zu „Auftrag“) und
entsprechend dargestellt werden.
Dieser Vorgang wird auch als „Aggregation“ bezeichnet, insbes. wenn hierbei
Dokumente (z.B. Rechnung, Bestellung etc.) existieren.
? Diese Aggregate übernehmen eine Doppelrolle: Sie stellen eine Beziehung dar,
allerdings sind sie auch auf abstrakter Ebene eine eigene Entität.
? Grafisch wird dies dadurch dargestellt, dass die Beziehung von einem Kasten
umschlossen wird. Die Verbindungslinien zwischen den relevanten Entitäten laufen bis
zur Raute, die Attribute des Aggregates hingegen grenzen nur direkt bis an den
Kasten
Kd-Nr.
Anschrift
Art.-Nr.
Kunde
Preis
Artikel
Auftrag
Menge
Auftr.Nr.
Kunden Nr.
Art.Nr.
Datum
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2
Entity-Relationship-Modell: Kardinalitäten
Kardinalität drückt den Grad der Beziehungen zwischen Entities verschiedenen Typs aus.
Kunde
1
wohnt in
1
1:1 Beziehung
Adresse
? Ein Kunde hat eine Adresse
? Eine Adresse gehört zu genau einem Kunden
Pizza
1
besteht aus
N
1:N Beziehung
Zutaten
? Eine Pizza besteht aus (N) vielen Zutaten
? Viele Zutaten sind genau (1) einer Pizza
zugeordnet
Lieferant
N
liefert
M
N:M Beziehung
Zutaten
? Ein Lieferant kann (M) verschiedene Zutaten
liefern
? Eine Zutat kann von (N) verschiedenen
Lieferanten geliefert werden
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Folie 23
ER-Modell: Kardinalität (min/max)
Die Beziehungen zwischen den Entitäten können auch mit einem Minimal- und
Maximalwert angegeben werden:
BenutzerNr.
Leser
Name
(1/*)
Titel
Signatur
leiht
(0/1)
Buch
Hierbei beschreibt also z.B. für den Entity-Typ „Leser“
? der erste Wert die minimale Anzahl der Beziehungen, welche die Entität, an der die
Kardinalität steht, eingehen kann.
=> hier: Die Entität „Leser“ leiht im Minimalfall „1“ Buch
? Der zweite Wert gibt entsprechend die maximale Anzahl an. Ist er unbestimmt, schreibt
man den Maximalwert auch als Stern.
=> hier: Die Entität „Leser“ leiht im höchsten Fall „*“ Artikel,
existieren nur z.B. 2.000 Bücher, könnte der Maximalwert „2.000“ betragen
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12
2
Entity-Relationship-Modell: Beispiel Version 1
Das ERM bietet die Möglichkeit
? eine überblicksartigen Zusammenhang der Beziehungen darzustellen oder
? immer weiter verfeinert zu werden, um Details offen zu legen.
Name
Kd-Nr.
Name
Anschrift
n
Kunde
Preis
Art.-Nr.
m
bestellt
Artikel
n
enthält
n
Lieferant
Lieferanten Nr.
Name
m
liefert
Anschrift
m
Zutaten
Zutaten Nr.
Preis
Name
Bestand
Version 1: grobes ER-Diagramm
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2
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Folie 25
Entity-Relationship-Modell: Beispiel Version 2
Name
Name
Kd-Nr.
Art.-Nr.
Anschrift
Kunde
n
Preis
m
Auftrag
Artikel
n
Menge
Auftr.Nr.
Kunden Nr.
Art.Nr.
Datum
Rezepur Nr
Artikel Nr.
Rezeptur
Datum
Lief. Nr
Menge
Zutaten Nr.
Bestlg. Nr
Lieferant
n
Menge
Bestellung
Anschrift
Lief. Nr.
Zutaten Nr.
m
Zutaten Nr.
Name
Name
m
Zutaten
Preis
Bestand
Version 2: erste Verfeinerung
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2
Entity-Relationship-Modell: Beispiel Version 3
Auftr.Nr.
Name
Kd-Nr.
Datum
Name
Art.-Nr.
Anschrift
Kunde
n
K / Au
m
Auftrag
n Au-Posit.
Posit.Nr.
m
Preis
Artikel
n
Menge
Ar / R
m
Rezeptur
Rezept Nr.
Datum
n
R. Position
Zutaten Nr.
Lieferant
n
m
L/B
Bestellung
Anschrift
Lief. Nr.
Name
Menge
Menge
n Bestl.Posit. m
Posit. Nr
m
Zutaten
Zutaten Nr.
Bestlg. Nr
Datum
Name
Preis
Bestand
Version
3: weitere VerfeinerungProf. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
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2
Folie 27
Vom Entity-Relationship-Modell zum Datenfeld
Die einzelnen Entities, ihre Eigenschaften und Beziehungen sind in Datenfeldern zu
beschreiben und abzubilden.
Entity-Typen
Kunde (Kunden Nr., Name, Anschrift)
Artikel (Artikel-Nr., Name, Preis)
Zutaten (Zutaten-Nr., Name, Bestand, Preis)
...
Relationship-Typen
K / Au (Kunden Nr., Auftrags Nr.)
Ar / R (Artikel-Nr., Rezeptur Nr.)
L / B (Lieferant-Nr. , Bestell Nr. )
...
Ein Datenfeld kann eine Folge von Zeichen aufnehmen, deren Eigenschaft durch das
Feldformat definiert ist.
Das Feldformat beschreibt Zeichenart (numerisch, alphabetisch, alphanumerisch),
Zeichenausrichtung, Feldlänge, Nachkommastellen oder Ort des Vorzeichens
(vor-/nachlaufend)
+
2 3 2 , 6 0
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numerisch,
4 Vorkomma-, 2 Nachkommastellen,
Vorzeichen vorlaufend, rechtsbündig
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14
Gliederung WI 2 (Überblick)
1.
Grundlagen
1.
Daten, Datenorganisation
2.
Datenbanken, Datenbankverwaltungssystem
3.
Relationale Datenbanken
2.
Konzeptioneller Entwurf:
Entity-Relationship-Modell
3.
Logischer Entwurf:
Relationales Datenbankmodell
4.
Implementierungsentwicklung: Normalisierung
5.
Implementierung:
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Physische Speicherungsverfahren
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Folie 29
Strukurfolie: Datenbanklebenszyklus
Benutzer 1...N
Anforderungsanalyse,
- spezifikation
Konzeptioneller Entwurf
Entity Relationship-Modell
Logischer Entwurf
Relationales Datenmodell
Implementierungsentw.
Normalisierung
Implementierung
Arbeiten mit der DB
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Folie 30
15
3
Vom Entity-Relationship-Modell zur Tabelle (1)
Aus dem Entity-Typ kann man eine Tabelle ableiten
? Spaltenüberschriften entsprechen den Bezeichnungen der einzelnen Attribute (z.B.
Art.Nr., Name, Preis)
? Eine Zeile in der Tabelle ist eine konkrete Entität des entsprechenden Entity-Typs
? Datentypen müssen definiert werden
(Feldformat wie z.B. Länge, numerisch/alphanumerisch, ... )
Artikel Tabelle
Name
Preis
Art.-Nr.
Artikel
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3
=>
Artikel Nr.
1234
1244
1350
...
Name
Tonno
Hawaii
Spezial
...
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Preis
6,50
7,00
9,00
...
Folie 31
Vom Entity-Relationship-Modell zur Tabelle (2)
Folgende Regeln haben sich als hilfreich erwiesen:
? Jeder Entity-Typ wird zu einer Tabelle
? Die Beziehungen werden über Fremdschlüssel abgebildet
(Def.: Ein Fremdschlüssel ist ein Prim ärschlüssel in einem anderen Entityset und dient
zur Abbildung von Beziehungen)
Hierbei gilt:
?Bei 1 : N –Beziehungen wird der Prim ärschlüssel auf der „Zu-1“-Seite zum
Fremdschlüssel auf der „Zu-N“ –Seite.
?Bei 1 : 1 Beziehungen wird ein Prim ärschlüssel zum Fremdschlüssel auf der
anderen „Zu-1“ –Seite.
? N : M Beziehungen sind aufzulösen
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Folie 32
16
3
Vom Entity-Relationship-Modell zur Tabelle (3)
Abbildung von 1 : 1 Beziehungen auf Tabellen
? Entity Relationship-Modell:
1
Mitarbeiter
hat
1
Rechner
? Relationales Datenmodell (Logischer Entwurf):
Mitarbeiter
Rechner
1
MitarbeiterNr
Name
Vorname
RechnerID
1
RechnerID
Typ
Prozessor
? Bei 1 : 1 Beziehungen wird ein Prim ärschlüssel zum
Fremdschlüssel auf der anderen „Zu-1“ –Seite.
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3
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Folie 33
Vom Entity-Relationship-Modell zur Tabelle (4)
Abbildung von N : 1 Beziehungen auf Tabellen
? Entity Relationship-Modell:
N
Mitarbeiter
sitzt in
1
Raum
? Relationales Datenmodell (Logischer Entwurf):
Mitarbeiter
MitarbeiterNr
Name
Vorname
RaumNr
Raum
1
N
RaumNr
Bezeichnung
Kapazität
? Bei 1 : N –Beziehungen wird der Prim ärschlüssel auf der „Zu-1“-Seite
zum Fremdschlüssel auf der „Zu-N“ –Seite.
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Folie 34
17
3
Vom Entity-Relationship-Modell zur Tabelle (5)
Abbildung von N : M Beziehungen auf Tabellen
? Entity Relationship-Modell:
N
Lieferant
M
liefern
Ware
? Relationales Datenmodell (Logischer Entwurf):
Lieferant
LieferantNr
Name
Ort
Ware
1
1
Bestellung
N
LieferantNr
WarenNr
N
WarenNr
Bezeichnung
Preis
? N : M Beziehungen sind aufzulösen
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3
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Folie 35
Entity-Relationship-Modell: Kritische Würdigung
Vorteile:
? Visualisierung führt zu einer übersichtlicheren und verständlicheren Beschreibung
bestehender Zusammenhänge
? Prinzip der schrittweisen Verfeinerung ist auch in der Programmierung und
Systementwicklung gängig
? Viele Software-Entwicklungswerkzeuge unterstützen das Erstellen von
ER-Diagrammen
Nachteil:
? Erheblicher Platzbedarf zur optischen Darstellung
Datum
Name
Anschrift
Kd-Nr.
Kunde
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Name
Preis
Art.-Nr.
bestellt
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Artikel
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18
Gliederung WI 2 (Überblick)
1.
Grundlagen
1.
Daten, Datenorganisation
2.
Datenbanken, Datenbankverwaltungssystem
3.
Relationale Datenbanken
2.
Konzeptioneller Entwurf:
Entity-Relationship-Modell
3.
Logischer Entwurf:
Relationales Datenbankmodell
4.
Implementierungsentwicklung: Normalisierung
5.
Implementierung:
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Konzeptioneller Entwurf
Entity Relationship-Modell
Logischer Entwurf
Relationales Datenmodell
Implementierungsentw.
Normalisierung
Implementierung
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4
Zur Erinnerung: Relationale Datenbanken
? Relationale Datenbank
alle Tabellen gemeinsam bilden die relationale Datenbank
? Nicht jede Tabelle ist eine Relation im Sinne des Relationen-Modells.
Das Modell verlangt bestimmte Eigenschaften
? Die Zeilen einer Tabelle sind alle gleich lang
? In den Feldern gibt es keine Attributwiederholungen
? Für die Definition von Relationen existiert ein umfangreiches formales Regelwerk.
? Wichtigste Art von Regelwerk ist die „Normalisierung“, d.h. Vorschriften, wie
Relationen aus einer Menge von Attributen zu bilden sind.
? Damit wird erreicht, dass semantikwidrige Tupel erkannt und eliminiert werden.
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4
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Normalisierung
? Bei der Normalisierung eines relationalen Schemas werden die Attribute derart auf
Relationen verteilt, dass beim Einfügen, Löschen oder Ändern von Datens ätzen keine
Inkonsistenzen auftreten
? Ziel der Normalisierung: Bereits beim Entwurf der Relationen sollen inkorrekte oder
fehleranfällige Konstruktionen verhindert werden.
? Im Rahmen der Vorlesung werden folgende Normalformen behandelt:
? Erste Normalform
? Zweite Normalform
? Dritte Normalform
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20
4
Erste Normalform (1)
Definition:
In der ersten Normalform dürfen in jeder Relation nur atomare
(d.h. nicht weiter zerlegbare) Attribute gespeichert werden.
? Es dürfen keine
? zusammengesetzten Attribute verwendet werden
? mehrwertige Attribute verwendet werden
? Das heißt: Ein strukturiertes (demnach zerlegbares) Attribut muss entweder
? durch mehrere Attribute gespeichert werden oder
? in einer eigenen Tabelle gespeichert werden.
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4
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Erste Normalform (2)
? Beispiel:
? Mehrere Attribute:
Beim Attribut „Name“ ist es nicht m öglich einen Namen, der aus Vor- und Nachname
besteht, als ein Attribut zur speichern. Es m üssen getrennte Attribute „Vorname“,
„Nachname“ gebildet werden.
? Mehrwertige Attribute:
Beim Attribut „Artikel“ ist es nicht möglich, die Ausprägungen
„Hawaii, Tonno, Roma“ als ein Attribut zu speichern.
Kd.Nr.
Kd. Name
Straße
Ort
1234
Müller, Jupp
Dorfstaße
GL
Schulze, Peter
Hainweg
GL
2345
Kd.Nr.
3456
Name
Vorname
Peters, Hanna Gassenstraße
1234
1234
2345
2345
3456
3456
3456
Müller
Müller
Schulze
Schulze
Peters
Peters
Peters
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
Jupp
Jupp
Peter
Peter
Hanna
Hanna
Hanna
K
Menge
1
2
1
1
2
Straße
1
1
Dorfstaße
Dorfstaße
Hainweg
Hainweg
Gassenstraße
Gassenstraße
Gassenstraße
Art.Nr.
4567
5678
5678
4567
6789
4567
Ort
5678
GL
GL
GL
GL
Köln
Köln
Köln
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Name
Tonno
Hawaii
Hawaii
Tonno
Roma
Menge
Tonno
Hawaii
2
1
1
1
1
2
1
Rabatt %
0
20
20
0
0
Art.Nr.0 Name
20
5678
4567
5678
4567
5678
6789
4567
Hawaii
Tonno
Hawaii
Tonno
Hawaii
Roma
Tonno
Rabatt %
20
0
20
0
20
0
0
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21
4
Zweite Normalform (1)
Definition:
In der zweiten Normalform muss jedes Nicht-Schlüsselattribut einer Tabelle voll
funktional vom Schlüssel dieser Tabelle abhängen.
? D.h.: Eine Relation ist dann in der zweiten Normalform, wenn
? sie in ersten Normalform ist und
? und jedes Nicht-Schlüsselattribut voll funktional von allen Schlüsselattributen
abhängt.
? Ein Attribut bzw. einen Attributkombination B heißt funktional abhängig vom Attribut
bzw. der Attributkombination A in derselben Relation, wenn zu einem bestimmten
Wert von A höchstens ein Wert von B möglich ist.
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Folie 43
Zweite Normalform (2)
Beispiel:
Der Kundenname hängt funktional von der Kundennummer ab,
die Pizzasorte hängt funktional von der Artikelnummer ab.
Es ist ein Verstoß gegen die zweite Normalform, die genannten vier Attribute in einer
einzigen Tabelle abzuspeichern. Statt dessen muss es eine Tabelle „Kunde“ und eine
Tabelle „Artikel“ geben.
Kd.Nr.
1234
1234
2345
2345
3456
Kunden
3456
Kd.Nr.
3456
1234
2345
3456
Name
Müller
Müller
Schulze
Schulze
Peters
Peters
Name
Peters
Müller
Schulze
Peters
Vorname
Jupp
Jupp
Peter
Peter
Hanna
Hanna
Vorname
Hanna
Jupp
Peter
Hanna
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Straße
Dorfstaße
Dorfstaße
Hainweg
Hainweg
Gassenstraße
Gassenstraße
Straße
Ort
Gassenstraße
Dorfstaße
Hainweg
Gassenstraße
GL
GL
Köln
Ort
GL
GL
GL
GL
Köln
Artikel
Köln
Art.Nr.
Köln
5678
6789
4567
Menge
2
1
1
1
1
2
Name
1
Hawaii
Roma
Tonno
Art.Nr.
5678
4567
5678
4567
5678
6789
Rabatt
4567
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20
0
0
Name
%
Rabatt %
Hawaii
Tonno
Hawaii
Tonno
Hawaii
Bestellung
Roma
Bestnr
Tonno
1
1
2
2
3
3
3
20
0
20
0
20
0
Kd.Nr.
0
1234
1234
2345
2345
3456
3456
3456
Art.Nr.
Menge
5678
4567
5678
4567
5678
6789
4567
2
1
1
1
1
2
1
Folie 44
22
4
Zweite Normalform (3)
? Somit sind folgende Relationen immer in der zweiten Normalform, da es bei
ihnen keine Nicht-Schlüsselattribute gibt:
? Relationen, bei denen der Schlüssel nur aus einem Attribut besteht
? Relationen, die ausschließlich aus Schlüsselattributen bestehen
? Relationen, die nicht in zweiter Normalform sind,
? führen häufig zu redundanter Speicherung von Information und
? sind Kandidaten für die Zerlegung in mehrere Tabellen
? Die zweite Normalform bewirkt, dass sich die Schlüssel jeder Relation auf
semantisch zusammengehörige Attribute beziehen
? Die zweite Normalform kann hingegen nicht verhindern,
? dass eine Relation Attribute enthält, die nur indirekt (das heißt, transitiv über ein
anderes Attribut) vom Schlüssel abhängen und daher
? konzeptionell in eine eigene Relation gehören
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4
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Dritte Normalform (1)
Definition:
Eine Relation ist in der dritten Normalform, wenn sie in der zweiten Normalform
ist und kein Nicht-Schlüsselattribut transitiv vom Schlüssel abhängt.
? Transitive Abhängigkeit ist eine indirekte Abhängigkeit über nicht zum
Identifikationsschlüssel gehörige Attribute
? Das heißt: Wenn B von A abhängig ist und C von B abhängig ist, dann ist C transitiv
von A abhängig
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Folie 46
23
4
Dritte Normalform (2)
Beispiel:
In der Relation „Artikel“ (Art.Nr., Name, Rabatt) ist
der Rabatt (C) abhängig von einer Rabattgruppe (B),
die Rabattgruppe (B) aber von der Artikelnummer (A)
Also ist die Rabatt (C) noch transitiv von der Artikelnummer (A) abhängig, die
Rabattgruppe muss als separate Tabelle isoliert werden.
Kunden
Kd.Nr.
Name
Vorname
Straße
Ort
1234
2345
3456
Müller
Schulze
Peters
Jupp
Peter
Hanna
Dorfstaße
GL
GL
Köln
Hainweg
Gassenstraße
Artikel
Art.Nr.
5678
6789
4567
Kunden
Kd.Nr.
Name
Vorname
Straße
1234
2345
3456
Müller
Schulze
Peters
Jupp
Peter
Hanna
Dorfstaße
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Ort
GL
Hainweg
GL
Gassenstraße Köln
Name
Rabatt %
Hawaii
Roma
Tonno
20
0
0
Artikel
Art.Nr. Name A%-gruppe
5678 Hawaii
6789 Roma
4567 Tonno
Rabatte
A%-gruppe
B
A
A
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B
A
Rabatt
20
0
Folie 47
Gliederung WI 2 (Überblick)
1.
Grundlagen
1.
Daten, Datenorganisation
2.
Datenbanken, Datenbankverwaltungssystem
3.
Relationale Datenbanken
2.
Konzeptioneller Entwurf:
Entity-Relationship-Modell
3.
Logischer Entwurf:
Relationales Datenbankmodell
4.
Implementierungsentwicklung: Normalisierung
5.
Implementierung:
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Physische Speicherungsverfahren
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Folie 48
24
Strukurfolie: Datenbanklebenszyklus
Benutzer 1...N
Anforderungsanalyse,
- spezifikation
Konzeptioneller Entwurf
Entity Relationship-Modell
Logischer Entwurf
Relationales Datenmodell
Implementierungsentw.
Normalisierung
Implementierung
Arbeiten mit der DB
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5
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Folie 49
Implementierung, Physische Datenorganisation
Grundlegende Speicherungsformen
Sequenziell
Adressierbar
1.
2.
Sequenzielle
Speicherung
Indexverfahren
2.1. Unsortierte Indextabelle
2.2. Sortierte Indextabelle
2.3. Indexsequenzielle Speicherung
2.4. Indexverkettete Speicherung
2.5. Speicherung durch binäre Bäume
3.
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Gestreute Speicherung (Hashing)
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Folie 50
25
5.1
Sequenzielle Speicherung
?
Alle Sätze sind lückenlos hintereinander gespeichert
?
meist nach aufsteigenden Werten des Ordnungsbegriffs
?
kommt nur für den starr fortlaufenden Zugriff in Betracht,
wahlfreier Zugriff nicht realisierbar
?
Mit sequenzieller Speicherung ist nur Stapelbetrieb m öglich (umgekehrt hingegen ist
Stapelbetrieb auch mit anderen Speicherungsformen zu realisieren)
?
Nicht adressierbare Speichermedien (Magnetband, Kassette) haben keine benannten
Speicherplätze. Die Daten werden physisch nach der Reihenfolge der
Erfassung/Abspeicherung abgelegt und können somit auch nur sequenziell wieder
herausgesucht werden
107
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
5.1
115
109
113
105
103
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
111
Folie 51
Sequenzielle Speicherung: Beispiel
Beim sequenziellen Speicherungsverfahren wird der Speicher vom Anfang her mit
Datens ätzen belegt. Ein Datensatz folgt physisch dem anderen.
Erfassungsreihenfolge
1
2
3
4
5
6
7
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
Physische
Speicherorte
S1
S2
S3
S4
S5
S6
S7
Autor
Hansen, H.R.
Maurer, H.
Wirth, N.
Date, C.J
Wedekind, H.
Elson, M.
Müller, G.
Titel
Wirtschaftsinformatik ...
Datenstrukturen und...
Algorithmen und ...
An Introduction ...
Datenbanksysteme
Data Structures...
Information ...
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Folie 52
26
5.2
Indexverfahren
Definition „Indexdatei“: Eine Indexdatei ist eine Hilfsdatei, deren Datensätze neben
den Schlüsseln der Hauptdatei die Adressen der zugehörigen Datensätze
beinhalten
?
Die Indexverfahren (oder indizierten Speicherungsformen) arbeiten mit sog.
Indextabellen.
?
Aus einer Hauptdatei mit den langen, vollständigen Datens ätzen wird die Indexdatei
als Hilfsdatei mit nur kurzen Datensätzen (bestehend aus Speicherort und Prim äroder Suchschlüssel) aufgebaut
?
Dadurch soll der Zugriff auf die Hauptdatei beschleunigt werden, denn in der relativ
kleinen Indexdatei kann der Schlüssel relativ schnell gefunden werden. Über den
Adressverweis findet man den gesuchten vollständigen Datensatz.
?
Indexverfahren erhöhen den Speicherplatzbedarf
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Folie 53
5.2.1 Unsortierte Indextabelle
?
unsortierte Indextabelle ist die einfachste Form einer Indexdatei
?
Indexdatei speichert von jedem Datensatz aus der Hauptdatei den dortigen
Ordnungsbegriff und die zugehörige Speicheradresse
?
Kommt ein Datensatz hinzu, wird in der Indexdatei lediglich dessen Ordnungsbegriff
(z.B. Artikelnummer) und die zugehörige Speicheradresse (z.B. Nummer der Spur auf
einer Speicherplatte sowie Position des Datensatzes auf dieser Spur) hinzuzufügen
?
Speicherplätze müssen nicht physisch zusammenhängend auf dem Speicher der
Indexdatei abgelegt sein
?
Wird ein Datensatz gesucht, braucht nur die (relativ kleine) Index-Tabelle gelesen zu
werden. Wird dort zum gesuchten Ordnungsbegriff der Speicherplatz gefunden, kann
der Datensatz aus dem peripheren Speicher geholt werden.
?
Bei der Suche müssen im Durchschnitt die Hälfte der gesamten Datensätze in der
Indexdatei gelesen werden
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Folie 54
27
5.2.1 Unsortierte Indextabelle: Beispiel
Die Indextabelle speichert im einfachsten Falle den Ordnungsbegriff und den
physischen Speicherplatz des gesuchten Datensatzes
Indexdatei
Speicherplatz
Indexdatei
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
Verweis auf
Hauptdatei
S1
S5
S6
S9
S11
S15
S18
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Ordnungsbegriff
Hansen, H.R.
Maurer, H.
Wirth, N.
Date, C.J
Wedekind, H.
Elson, M.
Müller, G.
Haupdatei
Erfassungsreihenfolge
1
2
3
4
5
6
7
Physische
Speicherorte
S1
S5
S6
S9
S11
S15
S18
Autor
Hansen, H.R.
Maurer, H.
Wirth, N.
Date, C.J
Wedekind, H.
Elson, M.
Müller, G.
Titel
Wirtschaftsinformatik ...
Datenstrukturen und...
Algorithmen und ...
An Introduction ...
Datenbanksysteme
Data Structures...
Information ...
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 55
5.2.2 Sortierte Indextabelle
?
Funktionsweise wie bei der unsortierten Indextabelle
?
Anschließend wird die Indextabelle nach aufsteigenden Ordnungsbegriffen
sortiert.
?
Damit lassen sich Einträge mittels binären Suchens schnell finden.
Haupdatei
Erfassungs- Logische
Physische
reihenfolge Reihenfolge Speicherorte
1
3
S1
2
4
S5
3
7
S6
4
1
S9
5
6
S11
6
2
S15
7
5
S18
Autor
Hansen, H.R.
Maurer, H.
Wirth, N.
Date, C.J
Wedekind, H.
Elson, M.
Müller, G.
Titel
Wirtschaftsinformatik ...
Datenstrukturen und...
Algorithmen und ...
An Introduction ...
Datenbanksysteme
Data Structures...
Information ...
Indexdatei
Speicherplatz
Indexdatei
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
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Verweis auf
Hauptdatei
S9
S15
S1
S5
S18
S11
S6
Ordnungsbegriff
Date, C.J
Elson, M.
Hansen, H.R.
Maurer, H.
Müller, G.
Wedekind, H.
Wirth, N.
Folie 56
28
5.2.2 Sortierte Indextabelle: Exkurs Binäre Suche
?
Eine sortierte Tabelle, bei der die Anzahl der vorhandenen Datens ätze bekannt ist,
lässt sich mittels binärer Suche deutlich schneller durchsuchen als eine unsortierte
Liste
Schritt 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Anzahl
der benötigten Schritte
bei N Datens ätzen:
Schritt 2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
log2(N+1)
Schritt 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
im Beispiel:
Schritt 4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Schritt 5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Anzahl Schritte
N+1
1
2
2
4
3
8
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4
16
5
32
6
64
...
...
17
126.976
N = 16
=> 5 Schritte nötig
bei N = 1.000.000
=> 20 Schritte nötig
18
253.952
19
507.904
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20
1.015.808
...
...
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5.2.2 Sortierte Indextabelle: Exkurs Binäre Suche
?
Beschreibung „binäres Suchen“ : Dichotomie, Einsprungverfahren
Voraussetzung:
Datenbestand ist sortiert und Anzahl der Datens ätze ist bekannt
Ablauf:
?
Der gesuchte Ordnungsbegriff wird in der Datei
(Indextabelle) vermutet.
?
Der vorgegebene Ordnungsbegriff wird mit dem Ordnungsbegriff in der Mitte
des Bestands verglichen
?
Falls Letztere kleiner ist, wird die Suche in der unteren, andernfalls in der
oberen Hälfte des Bestandes fortgesetzt und wiederum verglichen
?
Bei N Datensätzen sind max log2(N+1)
(aufgerundet auf nächst-größere Zahl) Schritte nötig
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Folie 58
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5.2.2 Sortierte Indextabelle: Exkurs Überlaufbereich
Was passiert, wenn in einer sortierten Indexdatei ein neuer Datensatz in die Datei
aufgenommen wird?
?
Nach jedem Einfügen oder Löschen m üsste der Datenbereich neu sortiert werden
=> sehr aufwendig
Ausweg: Überlaufbereich
?
Um häufige Sortiervorgänge zu verhindern, wird im Index ein sog. Überlaufbereich
angelegt
?
Im Überlaufbereich werden die neu hinzukommenden Sätze in der Reihenfolge ihrer
Erfassung eingetragen, Löschungen werden mit einem Löschvermerk versehen
?
Wird bei Datensatzsuche der gesuchte Schlüssel nicht in der sortierten Liste gefunden,
wird im Überlaufbereich sequenziell weitergesucht (=> je größer der Überlaufbereich,
desto länger dauert die Suche)
?
Je mehr Einträge und Vermerke im Überlaufbereich sind, desto langsamer wird die
Suche
?
Reorganisation der Indexdatei (Neusortieren) sorgt dafür, dass der Überlaufbereich
geleert und der Indexdatenbestand neu sortiert wird.
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Folie 59
5.2.3 Indexsequenzielle Speicherung (1)
?
Schritt 1: Die Gesamtheit der nach dem Ordnungsbegriff sortierten Datens ätze wird in
gleich große Teile aufgeteilt und in einer entsprechenden Anzahl von
zusammenhängenden Speicherbereichen lückenlos sequenziell gespeichert
?
?
Beispiel: z.B. Speicherbereich entspricht der Spur auf der Platte, auf jeder Spur
können fünf Datens ätze untergebracht werden
Schritt 2: In der Indextabelle wird lediglich für jeden Speicherbereich (z.B. für jede
Spur) der Ordnungsbegriff mit dem höchsten Wert zusammen mit der zugehörigen
Adresse aufgenommen
?
Analogie: Auch in einem Wörterbuch wird am oberen bzw. unteren Seitenrand das
erste bzw. letzte Wort der Seite angegeben
Haupdatei
Physischer
Speicherort
S1
S5
S6
S9
S11
S15
S18
Sortierte Indextabelle
Autor
Hansen, H.R.
Maurer, H.
Wirth, N.
Date, C.J
Wedekind, H.
Elson, M.
Müller, G.
Physischer
Titel
Speicherort
Wirtschaftsinformatik
...
Datenstrukturen und... I1
Algorithmen und ...
I2
An Introduction ...
I3
Datenbanksysteme
I4
Data Structures...
I5
Information ...
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I6
I7
Ordnungsbegriff
Indexsequenzielle Tabelle
Date, C.J
Physischer
Elson, M.
Speicherort
Ordnungsbegriff
Hansen, H.R.
I5
Müller, G.
Maurer, H.
I7
Wirth, N.
Müller, G.
Wedekind, H.
Wirth, N.
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Folie 60
30
5.2.3 Indexsequenzielle Speicherung (2)
?
Schritt 3: Durch sukzessiven Vergleich (sequenzielles Suchen) des vorgegebenen
Ordnungsbegriffes mit den in der Indextabelle gespeicherten Werten wird derjenige
Speicherbereich ermittelt, in dem sich der gesuchte Datensatz befindet.
?
Schritt 4: Durch sequenzielles Suchen innerhalb dieses Speicherbereiches wird der
gesuchte Satz gefunden
Anwendung:
?
Erlaubt sowohl wahlfreien Zugriff (wegen Beibehaltung der Sortierung) als auch den
fortlaufenden Zugriff => ist daher eine gebräuchliche Speicherungsform.
?
Jeder neu hinzukommende Datensatz wird entsprechend der Sortierfolge an der
richtigen Stelle des zugehörigen Speicherbereiches eingefügt. Falls der freie Platz
nicht mehr ausreicht, wird der Datensatz mit dem höchsten Ordnungsbegriff in einem
Überlaufbereich ausgelagert und mit einem Vermerk versehen. Ggfs. muss dann, wie
beim Arbeiten mit Überlaufbereich üblich, von Zeit zu Zeit reorganisiert werden.
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Folie 61
5.2.3 Indexsequ. Speicherung (3): Wahl der Blockung
Beispiel/Analogie: Bibliothek mit m Regalen und n Büchern
Bei der Blockung werden
?
im Mittel m/2 Suchschritte benötigt, um den richtigen Block zu finden
?
im Mittel n/2 Suchschritte benötigt, um innerhalb des Blocks den richtigen Satz zu
finden
?
=> Ein optimal gegliederter Bestand (m=n) wird im Mittel in m Suchschritten
durchsucht.
m (m = 2) Blöcke mit je n (n = 8) Sätzen
Summe der Suchschritte: 2/2 + 8/2 = 5
m (m = 4) Blöcke mit je n (n = 4) Sätzen
Summe der Suchschritte: 4/2 + 4/2 = 4
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Folie 62
31
5.2.4 Indexverkettete Speicherung (1)
?
In der Indexverketteten Speicherung werden in der Indextabelle zu jedem
Ordnungsbegriff vom logisch nachfolgenden Datensatz
?
entweder der Ordnungsbegriff (z.B. Artikelnummer)
?
oder die Position in der Indextabelle
?
oder die physische Speicheradresse vermerkt.
Beispiel: Verkettung verweist auf die Adresse des logischen Nachfolgers (sog.
Vorwärtsverkettung) bzw. Vorgängers (sog. Rückwärtsverkettung) in der Indexdatei.
Haupdatei
Physischer
Speicherort
S1
S5
S6
S9
S11
S15
S18
Autor Indexdatei
Titel
Hansen, Speicherplatz
H.R. Wirtschaftsinformatik
Adr.-verweis
... auf Adr.-verweis auf
Schlüssel /
Maurer, H.Indexdatei
Datenstrukturen
log. Nachfolger
und...
log. Vorgänger Ordnungsbegriff
Wirth, N.
I1
Algorithmen und ... I2
I6
Hansen, H.R.
Date, C.J
I2
An Introduction ... I7
I1
Maurer, H.
Wedekind, H. I3
DatenbanksystemeI5
Wirth, N.
Elson, M.
Data Structures... I6
I4
Date, C.J
Müller, G.
Information ...
I5
I3
I7
Wedekind, H.
I6
I1
I4
Elson, M.
I7
I5
I2
Müller, G.
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
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Adr.-verweis
Hauptdatei
S1
S5
S6
S9
S11
S15
S18
Folie 63
5.2.4 Indexverkettete Speicherung (2)
?
Die Datens ätze können sich beliebig über den gesamten Speicherbereich verteilen
?
Kommt ein Datensatz hinzu, wird der über den Adressverweis zum
Vorgänger/Nachfolger verkettet
?
Der letzte Datensatz der Indextabelle enthält
?
entweder keinen Verweis (offene Kette)
?
oder einen Verweis auf den Ankersatz (also den logisch ersten Datensatz der
Indextabelle)
?
Suche per sequenzieller Suche m öglich
?
Vorteil: Datensätze lassen sich einfach hinzufügen oder löschen, weil nur die
Verweise in der Tabelle zu ändern sind. Durch Verkettung werden zusammengehörige
Daten schnell gefunden, die Reorganisation wie in einer sortierten Tabelle (vgl.
indexsequenzielle Tabelle) entfällt.
?
Nachteil: Falls Daten auf vielen verschiedenen Speichern abgelegt sind, dauert Suche
ggfs. länger
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Folie 64
32
5.2.5 Speicherung durch binäre Bäume (1)
Ein logisch sortierter Binärbaum ist eine binäre Baumstruktur, bei der die beiden
Nachfolgeknoten jedes Knoten als linker und rechter Nachfolgeknoten bezeichnet
werden.
?
Die linken Nachfolgeknoten enthalten nur Werte, die kleiner als das
übergeordnete Knotenelement sind
?
Die rechten Nachfolger enthalten ausschließlich Datenelemente, die größer
sind
Hansen
Date
Müller
Elson
Wedekind
Maurer
Wirth
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Folie 65
5.2.5 Speich. durch binäre Bäume: Geordneter Baum
In jedem Knoten werden die Verzweigungen nach einem einheitlichen
Ordnungsprinzip vorgenommen
Die Indexdatei besteht nun aus dem Schlüssel mit zwei Verweisen, die auf den linken und
den rechten Nachfolger zeigen.
I4 Hansen I7
Date
I2 Müller I5
I6
Elson
Maurer
Wedekind I3
Indexdatei
Speicherplatz
Indexdatei
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
Adr.-verweis auf
linken Nachfolger
I4
I2
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Adr.-verweis auf
rechten Nachf
I7
I6
I3
I5
Schlüssel /
Ordnungsbegriff
Hansen, H.R.
Maurer, H.
Wirth, N.
Date, C.J
Wedekind, H.
Elson, M.
Müller, G.
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Wirth
Folie 66
33
5.2.5 Speich. durch bin. Bäume: Ausgeglichener Baum
Im ausgeglichenen binären Baum differiert in jedem Knoten die Anzahl aller linken
Nachfolger gegenüber der Anzahl aller rechten Nachfolger höchstens um 1
?
Solche Bäume heißen nach den Erfindern auch AVL-Baum (Adelson-Velskij und
Landis )
?
Es gibt verschiedene Algorithmen, um ausgeglichene binäre Bäume und die daraus
resultierenden Indextabellen zu generieren.
?
Vorteil: Durch ausgeglichene Bäume lassen sich die Suchzeiten erheblich verkürzen
?
Nachteil: Generieren ausgeglichener Bäume erfordert Reorganisation der Indextabelle
Maurer
Elson
Date
Wedekind
Hansen
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Müller
Wirth
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Folie 67
5.3.3 Gestreute Speicherung (Hashing)
Eine Alternative zu den Speicherverfahren mit Indextabelle stellt die gestreute
Organisation der Speicherung dar.
Bei der gestreuten Speicherungsform besteht ein rechnerischer Zusammenhang
zwischen der Nummer, d.h. dem Wert des Ordnungsbegriffes und der
physischen Speicheradresse des Datensatzes.
Diese Umrechnungsformel heißt „Schlüsseltransformations -Funktion“ (engl. hash
function)
Haupdatei
Autor
Hansen, H.R.
Maurer, H.
Wirth, N.
Date, C.J
Wedekind, H.
Elson, M.
Müller, G.
Titel
Wirtschaftsinformatik ...
Datenstrukturen und...
Algorithmen und ...
An Introduction ...
Datenbanksysteme
Data Structures...
Information ...
Umwandlung des Ordnungsbegriffs in einen
numerischen Wert (z.B. gem. ASCII Tabelle)
Berechnung der physischen Speicheradresse
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Folie 68
34
5.3.3
Gestreute Speicherung mit direkter Adressierung
Bei der gestreuten Speicherung mit direkter Adressierung ist die Zuordnung
zwischen der Nummer und der Speicheradresse umkehrbar eindeutig.
Für jeden Datensatz ist von vornherein ein bestimmter Speicherplatz reserviert.
Beispiel:
200 Datens ätze mit den Ordnungsbegriffen 100 bis 299 sollen zu je 10 Sätzen pro
Spur den Spuren 20 bis 39 (Position jeweils 1 bis 10 auf der Spur) einer Platte
zugeordnet werden.
Speicherfunktion:
(Ordnungsbegriff – 100) / 10 =>
Nummer der Spur:
q + 20
Position auf der Spur:
r+ 1
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5.3.3
q
Rest r
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Folie 69
Gestreute Speicherung mit direkter Adressierung
Vorteile:
?
Sehr kurze Zugriffszeit
?
Zugänge lassen sich leicht einfügen
Nachteil:
?
Reservierung von Speicherplätzen für nicht existierende Datensätze.
?
D.h.: Für Nummernsysteme mit großen Lücken im Nummernbereich (also gerade für
die im betrieblichen Bereich häufig anzutreffenden Nummern mit vielen
klassifizierenden Bestandteilen) ist diese Speicherungsform daher wenig geeignet
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Folie 70
35
5.3.3 Gestreute Speich. mit indirekter Adressierung
Bei der gestreuten Speicherung mit indirekter Adressierung ist die Zuordnung zwischen
der Nummer und der Speicheradresse nicht umkehrbar eindeutig.
Eine gebräuchliche Methode der Adressermittlung ist das Divisionsrestverfahren.
Beispiel:
Eine Artikelstammsatzdatei mit 2.000 Datensätzen soll auf einer Platte gespeichert
werden. Pro Spur lassen sich 40 Sätze unterbringen. Gespeichert wird auf den Spuren
60 bis 109, jeweils auf den Positionen 1 bis 40. Die Nummer ist 6-stellig.
Die Position des Datensatzes mit der Artikelnummer 237405 soll ermittelt werden.
Dazu wird die Nummer durch die größte Primzahl geteilt, die kleiner ist als die Anzahl
der benötigten Speicherplätze (im vorliegenden Fall werden 2.000 Speicherplätze
benötigt, die Primzahl ist 1999).
237405 / 1999
=> 118, Rest 1523;
1523 / 40
=> 38, Rest 3
Die Position ist demzufolge Spur 60 + 38 = 98, Position 3 + 1 = 4
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Folie 71
5.3.3 Gestreute Speich. mit indirekter Adressierung
Kollision:
?
Bei der gestreuten Speicherung mit indirekter Adressierung kann sich für mehrere
Ordnungsbegriffe rechnerisch dieselbe Speicheradresse ergeben (Kollision).
?
Dies würde zu Doppelbelegungen führen, wie etwa im Beispiel zwischen Artikelnr.
783132 und 237405.
?
Daher werden ähnlich wie bei der indexsequenziellen Speicherungsform
Überlaufbereiche eingerichtet. Die Hinweise auf die Datens ätze in den
Überlaufbereichen erfolgen durch Verkettung.
Vorteile der gestreuten Speicherung mit indirekter Adressierung
?
Gute Speicherausnutzung insbes. bei großen Lücken im Nummernbereich
?
Gut geeignet für wahlfreien Zugriff
Nachteile der gestreuten Speicherung mit indirekter Adressierung
?
Wenig geeignet für fortlaufenden Zugriff
?
Möglichkeit der Mehrfachbelegung erfordert Einrichten von Überlaufbereichen =>
Verlangsamt die Suche
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Folie 72
36
5.3.4 Beispielhafte Einsatzbereiche der Verfahren
Gestreute Speicherung / Direkte Adressierung / Hashing
?
Arbeitsspeicher
?
Betriebssystem
Sequenziell
?
kleine Datenmengen im Arbeitsspeicher
?
leichtes Verfahren in Datenbank (lese alles => schreibe alles)
?
Bänder
Verkettung
?
Arbeitsspeicher
?
„alte“ Datenbanksysteme (Hierarchie-, Netzwerk-Datenbankmodell)
=> gute Performance
Index-Verfahren
?
Relationale Datenbanken
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2.3
Folie 73
Datenbankverwaltungssysteme
1.
Datenbanksysteme
2.
Datenbank
3.
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1.
Hierarchisches Datenbankmodell
2.
Netzwerk Datenbankmodell
3.
Relationales Datenbankmodell
1.
Einführung / Abgrenzung
2.
Normalisierung
Datenbankverwaltungssysteme
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Folie 74
37
2.3
Datenbankverwaltungssystem
? Wiederholung:
Jedes Datenbanksystem besteht in seiner Grundstruktur aus einem
Datenbank-Verwaltungssystem (Data Base Management System, DBMS) und
mehreren, logisch miteinander verknüpften Dateien, der eigentlichen Datenbank.
? Das Datenbankverwaltungssystem übernimmt die Verwaltung der Daten der
Datenbank.
? Datenbankverwaltungssysteme gibt es seit ca. 1965 für alle Datenbankmodelle. Seit
den 80er Jahren werden keine DBMS mehr verkauft, die rein auf Hierarchie- und
Netzwerkmodellen beruhen. Angeboten werden inzwischen nur noch relationale,
objektorientierte sowie objektrelationale DBMS.
DB-System
DB-Verw.System
Datei
Datei
Datei
Datenbank
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2.3
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 75
Ausblick DBsystem: Entwicklungstendenzen
Datenbanksysteme werden permanent weiterentwickelt. Bereiche:
?
Integration von Datenbanken mit anderen Methoden/ Werkzeugen der
Informationsverarbeitung (z.B. Officepaketen, Expertensystemen)
?
Migration bestehender Datenbanksysteme
(z.B. Übergang von Netzwerk- auf relationale Datenbankmodelle; von Großrechner
auf Client-Server Architekturen)
?
Modifikation der Datenbankmodelle
(z.B. Denormalisierung (Verzicht auf 3. Normalform) aufgrund Praktikabilität)
?
Erweiterung der Datenbank- bzw. der zugehörigen Datenbankverwaltungssysteme
(=> postrelationale Datenbanken), z.B.
?
Verteilte Datenbanken (Daten von vornherein logisch zusammengehörig,
dezentral verteilt => sog. homogene Datenbank)
?
Föderierte Datenbanken (Daten von vorneherein nicht logisch zusammengehörig,
sondern erst nachträglich koordinierte Nutzung => sog. heterogene Datenbank
?
Multimediadatenbanken (kodierte und nicht-kodierte Informationen)
?
Objektorientierte Datenbanken
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Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 76
38
2.3
Ausblick DBsystem: Entwicklungstendenzen
Datenbanksysteme werden permanent weiterentwickelt. Einige Bereiche:
?
Skalierbarbeit
DBMS kann mit dem Betrieb mitwachsen, d.h. bestehende Datenbankanwendungen
sind bei steigender Transaktionszahl und erhöhtem Datenvolumen ausbaufähig.
?
Verteilte DBMS
Räumliche Auslagerung von Datenbeständen, Verteilte Datengenerierung,
automatisch gepflegte Kopien (Replikationen). Nachfrage auch aufgrund von
zunehmend Internet-basierenden Informationssystemen in Unternehmen
?
Data-Warehouse Konzepte
Spezialisierte Datenbankanwendungen zur Speicherung abfragerelevanter Daten
?
Multimedia-Anwendungen
Abspeicherung von kodierten und nicht kodierten Daten (z.B. Musik, Video),
Organisation von nicht-strukturierten Informationsquellen, elektronische Akte
?
Verwaltung von XML-basierten Dokumenten
XML ist nicht nur das Austauschformat im Internet, sondern wird zunehmend genutzt,
um im Bereich der betrieblichen Informationsverarbeitung als universelles
Austauschformat verschiedener Anwendungen zu dienen
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3
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 77
Betriebliche Anwendungssoftware
Betriebliche Anwendungssoftware: Enterprise Resource Planning (ERP)
1.
Begriffsbestimmung, Anwendungsgebiete
2.
Anbieter
3.
Überblick SAP AG, mySAP
4.
SAP Finanzwesen: Überblick
5.
SAP: Ausgewählte Aspekte der Integration
6.
ERP und Mittelstand: Anforderungen
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Folie 78
39
3.1
Enterprise Resource Planning (ERP)
?
Betriebliche Standardsoftware wird als Enterprise Resource Planning (ERP)
bezeichnet.
?
Unter ERP versteht man
?
?
ein aus mehreren Komponenten bestehendes integriertes Anwendungspaket,
?
das alle wesentlichen betrieblichen Funktionsbereiche abdeckt (z.B.
Beschaffung, Produktion, Vertreib, Finanzwesen, Personalwirtschaft etc.).
?
Die Integration wird dabei von einer zentralen Datenbank unterstützt, wodurch
Redundanz vermieden und integrierte Geschäftsprozesse ermöglicht werden.
In den 90er Jahren gab es in der Praxis einen starken Trend zur Implementierung von
ERP-Systemen. Gründe lagen (und liegen immer noch) in der Optimierung
innerbetrieblicher Prozesse
?
Optimierung von Geschäftsprozessen erfordert funktionsbereichs übergreifende
IT Unterstützung
?
Hohe Kosten einer Vernetzung verschiedenartiger, nicht aufeinander
abgestimmter Altsysteme.
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3.1
?
?
?
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 79
Typische ERP Anwendungskomponenten
Finanz- und Rechnungswesen
?
Hauptbuchhaltung (Konten; Tages -, Monats-, Jahresabschluß)
?
Debitorenbuchhaltung (Kundenrechnungen, Mahnwesen)
?
Kreditorenbuchhaltung (Eingangsrechnungen)
?
Anlagenbuchhaltung (Anlagevermögen, Abschreibung)
Controlling
?
Kostenrechnung (Kostenstellen, Kostenarten, Prozesskostenrechnung,
Ergebnisrechnung, Profit-Center-Rechnung ...)
?
Investitionsmanagement (Planung, Budgetierung)
?
Management-Informations -System
Vertrieb
?
Auftragserfassung (Bestell- und Kundeninformation)
?
Fakturierung
?
Marketing
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Folie 80
40
3.1
?
?
?
?
Typische ERP Anwendungskomponenten
Materialwirtschaft
?
Beschaffung von Dienstleistungen und Material
?
Bestandsführung, Lagerhaltung
?
Disposition
Produktionsplanung und –steuerung
?
Materialbedarfsplanung, Kapazitätsplanung
?
Fertigungssteuerungssystem
Personalwirtschaft
?
Lohn und Gehalt
?
Personaleinstellung, -entwicklung, -einsatzplanung
Projektsystem
?
Projektstrukturplan
?
Netzplan
?
Qualitätsmanagement
?
Instandhaltung
?
Gebäudeverwaltung
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3.1
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 81
Standardsoftware: Wesentliche Merkmale
Fremdentwicklung
vordefinierter
Funktionsumfang
Anpassbarkeit
Standardsoftware
Integration
Modularisierung
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Folie 82
41
3.1
Standardsoftware: Wesentliche Merkmale
? Fremdentwicklung
? mehrfache Implementierung
? generelle Einsatzfähigkeit hinsichtlich unterschiedlicher Unternehmen sowie
Hardware-/Systemsoftware-Plattformen
? Festpreis
? Funktionsumfang
? vordefiniert
? große/ sehr große Funktionsbreite
? grundsätzlich aber begrenzt
? Modularisierung
? Aufteilung des gesamten Funktionsumfanges in einzelne Bausteine (z.B.
differenziert nach betrieblichen Funktionsbereichen) aufbauend auf einem
Basissystem
? Möglichkeit zur Selektion der tatsächlich benötigten Bausteine/Module
? Integration
? Integration innerhalb des Systems
? Integration zu anderen Systemen
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3.1
Folie 83
E-Business Systeme
?
Ende der 90er Jahre rückte vor dem Hintergrund der Möglichkeiten des Internet die
Verbesserung der zwischenbetrieblichen bzw. betriebsübergreifenden Prozesse
ins Blickfeld.
?
Integrierte E-Business-Systeme verbinden die Optimierung innerbetrieblicher wie
betriebsübergreifender Prozesse
?
sie unterstützen innerbetriebliche Aufgaben (klassische ERP)
?
sie unterstützen betriebsübergreifende Zusammenarbeit (z.B.
Zusammenarbeit in der Logistik zwischen eigener Lagerhaltung und Anbindung
von Lieferanten in Supply-Chain-Management-Systemen)
?
sie unterstützen den direkten Zugang von Kunden zu innerbetrieblichen
Informationssystemen (z.B. durch Portale oder elektronischen Shopsystemen)
?
Geschäftsabwicklung erfolgt dabei meist durch Nutzung des Internets
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Folie 84
42
3.2
ERP Anbieter im gehobenen Mittelstand
Quelle: Cap Gemini (Ramsauer, H.), ERP im Mittelstand, 2002
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Folie 85
3.2 Standardsoftware-Unternehmen in Deutschland
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Folie 86
43
3.3
SAP AG: Umsatz, Mitarbeiter, Gewinn 1990-2002
Mio. €
Mitarbeiter
8.000
28.410
Umsatz
Gewinn
7,413
25.000
7.341
20.975
6.000
19.308
5.000
20.000
6.266
4.000
5.110
12.856
3.648
2.138
1.000
2.685
362
255
53
5.229
88
563
76
1.312
1.903
3.157
425
10.000
3.022
6.857
2.000
15.000
4.316
9.202
3.000
0
30.000
Mitarbeiter
24.178
7.000
28,797
936
230
116
775
1.379
333
901
796
1,626
5.000
803
482
0
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Quelle: SAP Firmenportrait 2003
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
3.3
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 87
SAP AG: mySAP Produktportfolio
SAP xApps
SAP xApps
PLM
SCM
mySAP Business
Suite
mySAP ERP
Financials
CRM
HR
Corporate Services
R/
3
En
Operations
te
rp
ris
SAP NetWeaver
e
Applikationsplattform (Web AS)
SRM
Integration von Personen (Portal)
Integration von Informationen (BI, MDM)
Integration von Geschäftsprozessen (XI)
Business One, mySAP All-in-One
mySAP ERP
SAP R/3 Enterprise
SMB-Lösungen
Quelle: SAP Firmenportrait 2003
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 88
44
3.4
Überblick SAP FI (Finanzwesen): Stammdaten / Organisation
Mandant (obligatorisch)
• Mandant
Der Mandant
ist die höchste Hierarchieebene im SAP-System. Festlegungen, die auf dieser
(obligatorisch)
getroffen
werden
oder
Daten, die auf
dieser Ebene
eingegebendie
werden,
gelten
f ür alle
? Ebene
Der Mandant
ist die
höchste
Hierarchieebene
im SAP-System.
Festlegungen,
auf dieser
Ebene
getroffen werden und
oder darüber
Daten, die
auf dieser
eingegeben
gelten f ür alle Buchungskreise
Buchungskreise
hinaus
auchEbene
f ür alle
anderenwerden,
Organisationsstrukturen.
Diese
und darüber hinaus auch f ür alle anderen Organisationsstrukturen. Diese Festlegungen und Daten
Festlegungen
und Daten müssen somit nicht mehrfach erfasst werden. Die zentrale Pflege
müssen somit nicht mehrfach erfasst werden. Die zentrale Pflege dieser Angaben gewährleistet einen
dieser
Angaben
gew ährleistet einen einheitlichen Datenstand.
einheitlichen
Datenstand.
•
?
Jeder Mandant ist eine f ür sich abgeschlossene Einheit mit getrennten Stamms ätzen und einem
Jeder
ist von
eineTabellen.
für sichInabgeschlossene
Einheit
mit getrennten Stammsätzen
und
vollstMandant
ändigen Satz
allen Datens ätzen wird
ein Mandantenschlüssel
mitgef ührt, der die
einem
vollständigen
vonMandanten
Tabellen. In
allen Datensätzen
wird ein Mandantenschlüssel
Trennung
der Datens Satz
ätze nach
gewährleistet
.
der die
derjeder
Datensätze
gew ährleistet.
? mitgeführt,
Beim Anmelden
amTrennung
System muss
Benutzer nach
einen Mandanten
Mandantenschlüssel
angeben. Damit legt er fest,
in welchem Mandanten er arbeiten möchte. Alle Eingaben werden getrennt nach Mandanten gespeichert.
•
Die Verarbeitung
undSystem
Auswertung
der jeder
DatenBenutzer
geschieht einen
ebenfalls
getrennt nach Mandanten.
Es ist Damit
Beim
Anmelden am
muss
Mandantenschlüssel
angeben.
beispielsweise nicht möglich, Debitorenkonten unterschiedlicher Mandanten in einem Mahnlauf
legt
er
fest,
in
welchem
Mandanten
er
arbeiten
möchte.
Alle
Eingaben
werden
getrennt
nach
auszuwerten
gespeichert. Die
und Auswertung
derjeden
Daten
geschieht
ebenfalls
? Mandanten
Die Zugangsberechtigung
wird Verarbeitung
getrennt nach Mandanten
vergeben. Für
Benutzer
muss in
dem
getrennt
nach
Mandanten.
ist beispielsweise
nicht möglich,
Mandanten,
in dem
er arbeitenEs
möchte,
ein Benutzerstammsatz
angelegtDebitorenkonten
werden.
unterschiedlicher Mandanten in einem Mahnlauf auszuwerten
?
Anwendungsbeispiel: Mutergesellschaft / Konzern
•
Die Zugangsberechtigung wird getrennt nach Mandantenvergeben. Für jeden Benutzer
muss in dem Mandanten, in dem er arbeiten möchte, ein Benutzerstammsatz angelegt
werden.
•
Anwendungsbeispiel: Muttergesellschaft / Konzern
Quelle: SAP AG ( Hrsg): R/3 Online-Dokumentation
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
3.4
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 89
Überblick SAP FI: Stammdaten / Organisation
Buchungskreis (obligatorisch)
?
?
?
?
?
?
Ein Buchungskreis ist die kleinste organisatorische Einheit, f ür die eine vollst ändige in sich
abgeschlossene Buchhaltung abgebildet werden kann. Dies beinhaltet die Erfassung aller
buchungspflichtigen Ereignisse und die Erstellung aller Nachweise f ür einen gesetzlichen Einzelabschluss,
wie Bilanz sowie Gewinn- und Verlustrechnung.
Die Einrichtung mindestens eines Buchungskreises ist obligatorisch.
Für jeden Mandanten k önnen mehrere Buchungskreise eingerichtet werden, um die Buchhaltung
mehrerer selbständiger Firmen gleichzeitig f ühren zu können.
I.d.R. wird eine rechtlich selbständige Gesellschaft durch genau einen Buchungskreis im SAP-System
vertreten. Die Definition des Buchungskreises beinhaltet jedoch auch, dass durch ihn eine handelsrechtlich
unselbständige Betriebsstätte dargestellt wird. Dies ist z.B. dann erforderlich, wenn diese Betriebsstätte in
einem anderen Land liegt und auch dessen Währung und steuerrechtlichen Anforderungen erf üllen muss.
In der Buchhaltung werden die Gesch äftsvorfälle grunds ätzlich auf der Ebene des Buchungskreises
erfasst, gespeichert, weiterverarbeitet und die Konten gef ührt. Eine weitere Untergliederung ist durch interne
Organisationsstrukturen möglich.
Jeder Buchungskreis verwendet genau einen Kontenplan . Ein Kontenplan kann jedoch von mehreren
Buchungskreisen benutzt werden.
Kontenplan (obligatorisch)
•
Der Kontenplan im R/3-System ist ein Verzeichnis aller Sachkontenstammsätze, die in einem
Buchungskreis oder in mehreren Buchungskreisen benötigt werden. Der Kontenplan enthält zu jedem
Sachkontenstammsatz die Kontonummer, die Kontobezeichnung und steuernde Informationen
Quelle: SAP AG ( Hrsg): R/3 Online-Dokumentation
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 90
45
3.4
Überblick SAP FI: Stammdaten / Organisation
Geschäftsbereich (optional)
•
•
•
•
Der Geschäftsbereich ist eine wirtschaftlich gesondert zu betrachtende Einheit, f ür die eine interne Bilanz
und Gewinn - und Verlustrechnung erstellt werden kann (z.B. Produktsparten). Der Geschäftsbereich ist
jedoch nur eine interne Organisationsstruktur und hat keinen Außenwirkungscharakter.
An eine interne Bilanz werden nicht alle Anforderungen gestellt, die an eine offenzulegende Bilanz und GuV
gestellt werden. Diese Anforderungen wären f ür die interne Bilanz und GuV nur mit einem hohen
Buchungsaufwand zu erf üllen und sind f ür das interne Berichtswesen nicht erforderlich.
Geschäftsbereiche können buchungskreisübergreifend definiert werden
Geschäftsbereiche werden nicht in den Stammdaten sondern in den Belegen mitgef ührt.
Kreditkontrollbereich (optional)
•
Mit dem Kreditkontrollbereich wird eine organisatorische Einheit abgebildet, die f ür Debitoren ein
Kreditlimit vorgibt und kontrolliert. Ein Kreditkontrollbereich kann einen oder mehrere Buchungskreise
umfassen. Eine Unterteilung eines Buchungskreises in mehrere Kreditkontrollbereiche ist nicht m öglich.
Mahnbereich (optional)
•
Mahnbereiche werden verwendet, wenn f ür die Abwicklung des Mahnwesens innerhalb eines
Buchungskreises mehrere Organisationseinheiten zuständig sind (z.B. Sparte, Verkaufsorganisation
oder Geschäftsbereich). Die Steuerung des Mahnverfahrens und die Durchf ührung der Mahnungen erfolgt
dann getrennt nach Mahnbereichen.
Quelle: SAP AG ( Hrsg): R/3 Online-Dokumentation
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
3.4
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 91
Überblick SAP FI: Stammdaten / Organisation
Organisationsstrukturen: Zuordnungsbeispiel:
Kreditkontrollbereich 01
Kostenrechnungskreis 1
BUKR 0001
BUKR 0002
BUKR 0003
Geschäftsbereich 01 / Mahnbereich 01
Geschäftsbereich 02 / Mahnbereich 02
Kontenplan
A
Kontenplan
B
Mandant
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Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 92
46
3.5 SAP: Ausgewählte Aspekte der Integration (Mitbuchtechnik)
Hauptbuchhaltung
? Zentrale Aufgabe: Gesamtdarstellung des externen Rechnungswesens
? Voraussetzung: Jederzeit vollständige und abgestimmte Kontenführung
? Wesentliche Leistungsmerkmale :
? freie Wahl der Konzern- oder Firmenebene
? automatisches Mitbuchen aller Posten der Nebenbücher in der Hauptbuchhaltung
(Abstimmkonten)
? gleichzeitiges Fortschreiben des Hauptbuches und der Kostenrechnungsbereiche
? zeitnahes Auswerten und Berichten des aktuellen Buchungsstoffes in Form von
Kontendarstellungen, Ergebnisrechnungen mit unterschiedlichen Bilanzversionen und
Zusatzanalysen.
Nebenbuchhaltung
Debitor
Hauptbuchhaltung
Forderungen
Erlös
„Mitbuchkontentechnik “
Automat. Mitbuchung
Kreditor
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Verbindlichkeiten
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Aufwand
Folie 93
3.5
SAP: Ausgewählte Aspekte der Integration
(Mitbuchtechnik)
Mitbuchkonto Kreditor:
Verbindlichkeiten (160000)
FHDW Bergisch Gladbach, 07.06.2006
Prof. Dr. Stößel; Wirtschaftsinformatik 2
Folie 94
47
3.5
SAP: Ausgewählte Aspekte der Integration
(FI/CO)
Primäre Kostenarten/Erlösarten
• Primäre Kosten-/Erlösarten sind kosten- bzw. erlösrelevante Positionen des Kontenplans , für die im Finanzwesen
entsprechendes Sachkonto vorhanden ist.
ein
• Sie können nur dann angelegt werden, wenn sie zuvor im Kontenplan als Sachkonto verzeichnet und im Finanzwesen als
Konto angelegt wurden
Sekundäre Kostenarten /Erlösarten
• Sekundäre Kostenarten lassen sich ausschließlich in der Kostenrechnung anlegen und verwalten
• Sie dienen der Abbildung des innerbetrieblichen Werteflusses z.B. bei innerbetrieblichen Leistungsverrechnungen
• Beim Anlegen von sekundären Kostenarten pr üft das System, ob das Konto bereits im Finanzwesen vorhanden ist.
Ist dies der Fall, so kann die sekund äre Kostenart in der Kostenrechnung nicht angelegt werden.
Quelle: SAP AG ( Hrsg): R/3 Online-Dokumentation
Integration FI - CO
Finanzbuchhaltung
Controlling
primäre Kostenart
Aufwandskonto
sekundäre Kostenarten
=
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3.5
SAP: Ausgewählte Aspekte der Integration
(FI/CO)
© SAP AG
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3.5
SAP: Ausgewählte Aspekte: Technische Grundlagen,
Grundstruktur des 3-Lagen-Konzepts (Client-Server-Modell)
Softwareorientierte Sicht
Hardwareorientierte Sicht
Präsentation
SAPGUI
Anwendung
Dispatcher
Skalierbarkeit
Workprozess
Workprozess
Datenbank
Datenbank
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SAP: Ausgewählte Aspekte: Anpassbarkeit
Customizing
Einstellung/Auswahl vorgegebener Parameter ohne
Veränderung oder Erweiterung des Programmcodes
Erweiterung
Realisierung individueller funktionaler Erweiterungen unter
Verwendung dafür vorgesehener Schnittstellen
Modifikation
Veränderungen des Quellcodes der Standardsoftware sowie
funktionale Erweiterungen an nicht dafür vorgesehenen
Schnittstellen
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3.6
ERP im Mittelstand: Anschaffungsgründe
Die wesentlichen Gr ünde, aus denen die Unternehmen zur Anschaffung von
Standardsoftware (gegenüber Individualsoftware) tendieren, lassen sich wie folgt
zusammenfassen:
?
Kauf ist in der Regel kostengünstiger als Eigenentwicklung.
?
Standardsoftware ist sofort verfügbar und kann deshalb in kürzerer Zeit eingeführt
werden als Eigenentwicklungen.
?
Durch den Erwerb von Standardsoftware lassen sich Anwendungen auch realisieren,
wenn im Unternehmen kein oder nicht entsprechend qualifiziertes IV-Personal
vorhanden ist. Für kleine und mittlere Unternehmen ist deswegen die Anschaffung
von Standardsoftware der Regelfall.
?
Die bei der Entwicklung von Anwendungssystemen häufig auftretenden Risiken
(Abstimmungsprobleme, Ausfall von Projektbearbeitern, Terminüberschreitungen)
entfallen bzw. liegen nicht beim Anwender.
?
Aufgrund der größeren Erfahrungen der Programmierer des Anbieters ist
Standardsoftware häufig (idealtypisch) von besserer Qualität als
Eigenentwicklungen.
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ERP im Mittelstand: Auswahlkriterien
?
Fachinhaltliche Kriterien: Leistungsumfang (Funktionalität), Schnittstellen zu
anderen Anwendungen, Unterstützung von Geschäftsprozessen, Schnittstellen zu
Bürowerkzeugen
?
Kriterien zur Hardware und zur Systemsoftware ("Plattform"): Rechner- bzw.
Prozessorvoraussetzungen, Betriebssystem, systemnahe Software (z. B.
Datenbankverwaltungssystem), Netzfähigkeit, Nutzbarkeit in Client/Server-Modellen
?
Benutzerbezogene Kriterien: Benutzerfreundlichkeit, Abfragemöglichkeiten,
individuelle Gestaltbarkeit
?
Kriterien zur Systemeinführung und zum Systemeinsatz: Anpassungsaufwand,
Schulung, Testinstallationen, Unterstützung, Wartung, Qualität der Dokumentation
(Online, Handbücher)
?
Kriterien zur Anschaffung: Lieferzeit, Kaufpreis, Wartungskosten, Zusatzkosten
(Schulung, Handbücher), Vertragsbedingungen, Rücktrittsrechte, Garantien
?
Kriterien über den Anbieter: Ansehen, Qualifikation, Solidität, Branchenerfahrung,
geographische Nähe, Referenzen
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Besprechung Übungen MS Access
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Besprechung Übungen MS Access
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Folie 102
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Besprechung Übungen MS Access
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Besprechung Übungen Access
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4
Internet
? Entwicklung, Grundlagen
? Architektur, Technologie, Sicherheit
? Dienste
? Recherche
?
Fortsetzung im Skript WIN3
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