Datenhaltungssysteme - zur Homeseite von Torsten Neck

Grundlagen der Informationstechnik
6 und 7: Datenhaltungssysteme
Vorlesung an der DHBW Karlsruhe im WS 2010/2011
Dipl.-Wirtsch.-Ing. Manfred Größer und Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt (FTU)
KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg und
nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft
www.kit.edu
Kooperation: Kommunikation und Datenhaltung
→ Abstraktion der Wirklichkeit
→ formalisierte Abbildung:
Code, Symbole
→ Transport von Daten
Informationen
Daten
[Signale]
Kooperation
über räumliche Distanzen
über zeitliche Distanzen
Datenhaltung
Zeit
→ Kommunikation
→ Datenhaltung
Ausprägungen
der
Kooperation
(Tele-)
Kommunikation
Raum
2
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Οργανον-Modell der Kommunikation
Platon (Athen, 427–347 v. Chr.)
Karl Bühler (Deutschland, 1879–1963, „Sprachtheorie“ 1934):
„Sprache ist ein Werkzeug
damit Einer
einem Anderen
etwas mitteilen kann über die Dinge
Code A
Einer
Code B
Kanal
Anderer
Dinge
3
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Protokoll und Dienst
Erwartung: Kooperationssystem erbringt gewisse
Leistungen/Funktionalitäten/Effekte mit vorgegebener Qualität.
→ Protokoll:
Protokoll
Zweckausrichtung der Kooperation erfordert die
Einhaltung gewisser Regeln
Satz von Regeln, nach denen die Kooperation abläuft, heißt Protokoll
→ Dienst:
Dienst
Paket von zusammengehörigen, standardisierten Funktionen,
die von einem oder mehreren Handlungsträgern → Dienstnehmer
wiederholt in ähnlicher Form angefordert werden
und deswegen an eine eigene Einrichtung delegiert wird,
die sich darauf spezialisieren kann → Diensterbringer
Die Realisierung der Funktionalität beim Diensterbringer
bleibt dem Dienstnehmer verborgen
→ Dienstschnittstelle,
Dienstschnittstelle Dienstzugangspunkte
→ Diensthierarchie
4
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Diensthierarchie
Zwei Personen möchten miteinander kommunizieren,
doch sprechen sie nicht die gleiche Sprache (Code A ≠ Code B)
Lösung: Übersetzerdienst mit gemeinsamem Code (Code C), …
Assoziation
Definition von Dienstschnittstellen und Dienstzugangspunkten
Verbindung oder Datagramm
nur zwischen Partnerinstanzen
der gleichen Ebene
anforderungsgerechte Dienstauswahl
5
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Datenhaltungsdienste
Entgegennehmen
Abspeichern
Ändern
Löschen
Auswählen
Wiederauffinden
Bereitstellen
von Daten
Verwalten von Datenbeständen
→ nach verschiedenen
Gesichtspunkten
zusammengehörige Daten
Kontakte
Termine
6
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Aufgaben
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Datenhaltungssysteme
Datenbasis
→ Menge der im Datenhaltungssystem gespeicherten Daten
Datenverwaltungssystem
→ Instanz, die für die Erbringung der Datenhaltungsdienste
im Zusammenhang mit der Datenbasis sorgt
(Datenhaltungsfunktionen)
Datenhaltungsschnittstelle
→ Dienstzugangspunkte zu Datenhaltungsfunktionen,
die die Nutzung der Datenhaltungsfunktionen ohne Kenntnisse
ihrer Realisierung ermöglichen
Dienstnehmer
→ Programme, zur Nutzung der Datenhaltungsdienste in
Dialogform
automatisierter Form
7
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
→ Formulare und Abfragen
→ Transaktionen
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Datenhaltungssystem - Schema
Dienstnehmer
Dienstnehmer
Datenhaltungsschnittstelle
Dienstnehmer
Dienstzugangspunkte
Datenverwaltungssystem
DatenhaltungsSystem
Datenbasis
8
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Paradigmen: Miniwelt und Kongruenz
Miniwelt:
Interpretation der Daten in realer oder gedanklicher Welt
Herkunft der Daten aus realer oder gedanklicher Welt
„verlustbehaftete“ Abstraktion (Modell)
im Hinblick auf die Verwendung
Kongruenz:
Forderung nach Inhaltsbezogenheit des Datenhaltungssystems:
Informationssystem
Postulat der Kongruenz:
Eine Datenbasis muss zu jedem Zeitpunkt
ein Abbild (Modell) einer gegebenen Miniwelt sein.
Datenbasiszustand, der tatsächliches Abbild einer Miniwelt ist,
heißt kongruent.
Datenhaltungsdienste müssen stets einen kongruenten Zustand
wieder in einen kongruenten Zustand der Datenbasis überführen
9
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Paradigmen: Konsistenz
Grenzen der Kongruenz → Abschwächung der Forderung
Erkennen von Gesetzmäßigkeiten in der Miniwelt
weitgehender Einbau dieser Gesetzmäßigkeiten als
Regeln in das Datenhaltungssystem
Postulat der Konsistenz:
Eine Datenbasis muss zu jedem Zeitpunkt den Konsistenzregeln
für ein Modell einer gegebenen Miniwelt folgen.
Sätze:
Ist eine Datenbasis kongruent, so ist sie konsistent
Ist eine Datenbasis konsistent, so ist sie nicht notwendig kongruent
Ein Datenhaltungssystem gewährleistet Konsistenz,
wenn seine Dienstfunktionen stets einen konsistenten Datenbasiszustand
wieder in einen konsistenten Zustand überführen
Durch Datenhaltungsdienste kann nicht sichergestellt werden, dass stets ein
konsistenter Zustand wieder in einen konsistenten Zustand der Datenbasis
überführt wird → Klassen von Konsistenzregeln
10
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Klassen der Konsistenzregeln
Strukturierungsregeln
Beispiel: Kontakteintrag im Handy wird nur dann in die Datenbasis aufgenommen,
wenn die Informationen zum Kontakt vollständig vorliegen;
gleiche Überlegung für Termineintrag im Kalender
→ Übergang zu generischen Regeln:
ähnlich record-Konzept in der Programmierung
generische Regeln für Mengen, zur Sicherstellung der Eindeutigkeit
Anpassung der Dienstfunktionen → Datenmodelle, Modellkonsistenz
mengenorientierte Dienste,
satzorientierte Dienste,
navigierende Dienste
Sortenregeln: Konkretisierung der Strukturierungsregeln
im Hinblick auf das gewählte Datenmodell
Festlegung,
welche Werte die elementaren Strukturen annehmen können
und wie diese Werte zusammengefasst werden können
→ Datenbasisschemata und Schemakonsistenz: relationales Schema
Felder, Datentypen, Schlüssel
Konsistenzbedingungen
11
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Transaktionsprozeduren
Konsistenzbedingungen können nicht durch
Datenhaltungsfunktionen gesichert werden
Beispiel:
Stornierung einer Flugbuchung mit mehreren Flugabschnitten
Zusammenfassung von einzelnen Aktionen
(Datenhaltungsfunktionen) zu einer komplexen Aktion:
→ Transaktionsprozedur
konsistenter Zustand vor Beginn der Transaktionsprozedur
inkonsistente Zustände während der Transaktionsprozedur
konsistenter Zustand nach Ende der Transaktionsprozedur
→ Sicherstellung, dass Transaktionsprozedur nicht abgebrochen wird
Äquivalenz: Transaktionsprozeduren – Konsistenzbedingungen
12
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Paradigmen: Persistenz
potentiell unbegrenzte Lebensdauer der Daten
Forderung nach lebenslanger Konsistenz
Bedrohungen: Zerstörung oder Verfälschung der Daten
durch äußere Einwirkungen oder Alterung
durch Fehlbedienung
durch Programmfehler
durch widersprüchliche, konkurrierende Zugriffe
Postulat der Unverletzlichkeit:
Unverletzlichkeit
Ein Datenhaltungssystem gewährt Unverletzlichkeit,
wenn bei Fehlverhalten die Datenbasis einen konsistenten Zustand
annimmt, der die Ergebnisse aller bis zu einem vorgegebenen
Zeitpunkt erbrachter Dienstleistungen widerspiegelt.
widerspiegelt
Genügt ein Datenhaltungssystem der Forderung nach Unverletzlichkeit, so
ist die Datenbasis persistent.
persistent
Mechanismen:
Journaling, Snapshots, Drei-Phasen-Commit, Schattenkopien, …
13
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Relationales Datenmodell: Tupel
Annahme: Informationen über einen Gegenstand der Miniwelt gehen nur
gebündelt in die Datenbasis ein → Tupel
SR1. Tupel
Ein Tupel ist eine Sammlung von in der Miniwelt als zusammengehörig
betrachteten Datenelementen.
Die Zahl der Datenelemente liegt für das Tupel fest,
ihre Anordnung ist beliebig.
Innerhalb des Tupels wird ein Datenelement (Tupelkomponente) durch
einen Selektor (Attribut)
Attribut identifiziert.
Die Komponenten eines Tupels dürfen nicht beliebige Werte
annehmen, sondern müssen aus einer für jedes Attribut
vorgeschriebenen Sorte (Domäne)
ne stammen.
Als Domänen kommen nur Sorten atomarer Werte infrage;
das sind solche Werte, die aus Sicht des Datenbanksystems nicht weiter in für
sich unterscheidbare Werte unterteilt werden können.
Beispiel: Teilnehmer, Kontakteintrag im Handy, …
Strukturierungsregel SR1 legt Modellkonsistenz fest.
14
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Relationales Datenmodell: Relation, Schlüssel
SR2. Relation
Eine Relation ist eine Menge im mathematischen Sinn von
gleichartigen Tupeln.
Die Gleichartigkeit besagt, dass Tupel einer Relation in ihren
Attributen und den zugehörigen Domänen übereinstimmen.
Die Mengeneigenschaft besagt, dass sich die Tupel paarweise in
mindestens einem Komponentenwert voneinander unterscheiden
müssen.
SR3. Schlüsselattribute
Die Tupel einer Relation unterscheiden sich in ihrem Wert unter
dem selben Attribut oder der selben Attributkombination,
den Schlüsselattributen
Konsequenz aus der Mengeneigenschaft
SR4 (optional).
Zu jedem (im Schema vereinbarten) Relationstyp existiert genau
eine Relation
15
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Praktische Umsetzungen in ACCESS
ACCESS als relationales Datenhaltungssystem
Volle Unterstützung der Strukturierungsregeln
SR1 und SR2
Unbefriedigende Unterstützung der Strukturierungsregel SR3
→ häufig Hinzufügen eines künstlichen Schlüssels erforderlich
Programmstart:
16
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6:
6 u.
Datenhaltungssysteme
7: Datenhaltungssysteme
I
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
ACCESS: Datenbank und Tabellen erstellen
17
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6:
6 u.
Datenhaltungssysteme
7: Datenhaltungssysteme
I
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
ACCESS: Domänen
18
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6:
6 u.
Datenhaltungssysteme
7: Datenhaltungssysteme
I
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
ACCESS: Datenblattansicht
19
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6:
6 u.
Datenhaltungssysteme
7: Datenhaltungssysteme
I
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
ACCESS: Formulare
20
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6:
6 u.
Datenhaltungssysteme
7: Datenhaltungssysteme
I
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
ACCESS: Abfragegenerator
21
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6:
6 u.
Datenhaltungssysteme
7: Datenhaltungssysteme
I
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
ACCESS: Abfrageentwurf
22
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6:
6 u.
Datenhaltungssysteme
7: Datenhaltungssysteme
I
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
ACCESS: Auswahlabfragen
23
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6:
6 u.
Datenhaltungssysteme
7: Datenhaltungssysteme
I
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Merkenswertes zu Abfragen
Aktionsabfragen
Tabellenerstellungsabfrage
Anfügeabfrage
Löschabfrage
Aktualisierungsabfrage
Auswahlabfrage
Selektion und Projektion
Aggregatfunktionen
Mengenoperationen
Union-Abfragen
→ SQL (Structured Query Language)
Kreuzprodukt
Verbindungen (Joins)
natürliche Verbindung, Equijoins
Outer-Joins
24
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6:
6 u.
Datenhaltungssysteme
7: Datenhaltungssysteme
I
{A, B, C} × {1, 2, 3, 4}
= {A1, A2, A3, A4,
B1, B2, B3, B4,
C1, C2, C3, C4}
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
auf dem Weg zu Normalformen
Atomizität
mehrere Informationen in einem Attribut
Bespiel: Gruppenzuordnung im Handy-Kontaktverzeichnis
Familie — Geschäftlich — Notrufe — …
Beispiel: mehrere Telefonnummern zu einem Kontakt
Redundanzen
mehrfach abgespeicherte Attributwerte
Beispiel: Ausbildungsbetrieb in Kursliste
Beispiel: Ort und PLZ im Kontaktverzeichnis
→ Zerlegung von Tabellen
unter Erhalt der Zusammenhänge
Universalrelation
(sachgemäße) Einzel-Relationen
Schlüssel und Fremdschlüssel
SR5 (optional): Fremdschlüsselwerte in einer Relation müssen als
Schlüsselwerte in ihrer zugehörigen Relation existieren
→ referentielle Integrität, besser: referentielle Konsistenz
25
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Zerlegung in ACCESS: Tabellenbeziehungen
26
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Zerlegung in ACCESS: Tabellenbeziehungen
27
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Entwurf relationaler Datenbasisschemata
Ziel:
(formalisiertes) Verfahren zur Konstruktion eines Schemas,
das ein Maximum an Gesetzmäßigkeiten der Miniwelt erfasst
Mehrstufiges Vorgehen:
Welt
Miniwelt
Eingrenzen der Miniwelt
Modellierung
der Miniwelt
Modellierung
→ in einem semantischen Datenmodell,
Datenmodell
dem konzeptuellen Schema
Abbildung
konzeptuelles Schema
des konzeptuellen Schemas
→ auf ein logisches Datenmodell,
Datenmodell
Abbildung
das logische Schema
Implementierung
→ physischer Entwurf
logisches Schema
→ Datenbankentwurf
28
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Gegenstand-Beziehungs-Modell i
Entity-Relationship-Modell, ER-Modell
nicht-formales Modell, das auf Anschaulichkeit zielt
Peter Pin-Shan Chen, 1976:
The Entitiy-Relationship Model — Toward a Unified View of Data
http://csc.lsu.edu/news/erd.pdf und http://de.wikipedia.org/wiki/Peter_Chen
Grundelemente:
Student
Gegenstand
ist das Modell eines wohlunterscheidbaren Objekts in der Miniwelt.
grafische Repräsentation: Rechteck
Beispiele: Student, Ausbildungsbetrieb, Adresse, Telefonanschluss, CC, …
Attribut
Merkmale zur Beschreibung eines Gegenstands
grafische Repräsentation: Ellipse
Nachname
Beispiele: Nachname, Vorname; Straße, PLZ, Ort; Telefonart, Nummer; …
Beziehung
relevanter Zusammenhang zwischen Gegenständen
wohnt
grafische Repräsentation: Raute
Beziehung entspricht der Definition einer mathematischen Relation
Beispiele: (Student) wohnt in (Adresse), (Student) arbeitet bei (Ausbildungsbetrieb), …
29
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beispiel: Die Miniwelt der Kurse am FTU
relevante Fakten der Miniwelt:
Das FTU veranstaltet knapp 1000 Kurse im Jahr,
z.T. mit mehreren Terminen der gleichen Veranstaltung,
aber mit z.T. unterschiedlichen Preisen und Verantwortlichen
an unterschiedlichen Orten
und mit unterschiedlichen, z.T. mehreren (internen oder externen) Dozenten.
Die Verantwortlichkeit gliedert sich in die disjunkten Mengen „Kursleiter“,
„Sachbearbeiterin“ und „Techniker“, die alle „Mitarbeiter“ des FTU sind.
Im Jahresprogramm sind diese Kurse wenigstens einer Obergruppe und einer
Untergruppe zugeordnet, manche Kurse können jedoch auch zu mehreren
Klassifikationen gehören.
Im Weiterbildungsverzeichnis des Wirtschaftsministerium ist jeder Kurs genau
einer sog. Rubrik zugeordnet.
Begriffe:
Trainingstyp
Beispiele: ACCESS-Grundlagen, ACCESS-Vertiefung
Training
Beispiel: ACCESS-Grundlagen, 24.11.–26.11.2010
Kursleiter (mandatory), Sachbearbeiterin (mandatory), Techniker (optional)
Obergruppe, Untergruppe, WebFIFO-Rubrik
Dozenten
30
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Entität „Trainingstyp“
ER-Modell:
Trainingstyp (TT)
Kurztitel
Kürzel
Titel
Inhalt
Relation in ACCESS:
31
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Relation „Trainingstyp“
32
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Entität „Training“
ER-Modell:
TINDEX
Training (T)
Preis
Dozent(en)
Dauer
TTYP
Kursleiter
V_Ort
Start_Termin
Sachbearb
Anzahl_TN
End_Termin
Technik
Einnahmen
Relation in ACCESS:
33
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Relation „Training“
34
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Gegenstand-Beziehungs-Modell ii
Grundelemente:
Gegenstand
ist das Modell eines wohlunterscheidbaren Objekts in der Miniwelt.
grafische Repräsentation: Rechteck
Beispiele: Student, Ausbildungsbetrieb, Adresse, Telefonanschluss, CC, …
Student
Attribut
Merkmale zur Beschreibung eines Gegenstands
grafische Repräsentation: Ellipse
Beispiele: Nachname, Vorname; Straße, PLZ, Ort; Telefonart, Nummer; …
Nachname
Beziehung
relevanter Zusammenhang zwischen Gegenständen
wohnt
grafische Repräsentation: Raute
Beziehung entspricht Definition einer mathematischen Relation; Schlüssel
Beispiele:
(Student) wohnt in (Adresse), (Student) arbeitet bei (Ausbildungsbetrieb),
(Ausbildungsbetrieb) liegt in (Adresse), …
oder eben: (Training) wird gehalten von (Dozent)
Überlegung: Mehrere Dozenten als mehrere Attribute der Entität „Training“?
35
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Entität „Training“
ER-Modell:
TINDEX
Training (T)
Preis
Dozent(en)
Dauer
TTYP
Kursleiter
V_Ort
Start_Termin
Sachbearb
Mitarbeiter
Anzahl_TN
End_Termin
Technik
Einnahmen
Relation in ACCESS:
36
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Gegenstand-Beziehungs-Modell iii
relevante Fakten der Miniwelt:
Das FTU veranstaltet knapp 1000 Kurse im Jahr,
z.T. mit mehreren Terminen der gleichen Veranstaltung,
aber mit z.T. unterschiedlichen Preisen und Verantwortlichen
an unterschiedlichen Orten
und mit unterschiedlichen, z.T. mehreren Dozenten.
Die Verantwortlichkeit gliedert sich in die disjunkten Mengen „Kursleiter“,
„Sachbearbeiterin“ und „Techniker“, die alle „Mitarbeiter“ des FTU sind.
Erweiterungen:
Aggregierung
Generalisierung
37
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Entitäten „Kursleiter“, „SB“ und „AGT“
Generalisierung:
PERSNR
Mail
Name
Telefon
Mitarbeiter
Kursleiter
Sachbearbeiterin
Techniker
Titel
38
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Relationen „KL“, „SB“ und „AGT“
39
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Entität „Dozent“
Betrachtung: Dozent ≠ Mitarbeiter und die Konsequenzen daraus
DozNr
Mail
Name
Telefon
Dozent
Anschrift
40
14.01.2011
Web
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Firma
Titel
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Entitäten „WebFIFO“ und „FTU-Fach“
Rubriken:
WebFIFO
CC
Beschreibung
Ober- und Untergruppen:
FTU-Fach
Fach
41
14.01.2011
Beschreibung
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Art
Präfix
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Gegenstand-Beziehungs-Modell ii
Grundelemente:
Gegenstand
ist das Modell eines wohlunterscheidbaren Objekts in der Miniwelt.
grafische Repräsentation: Rechteck
Beispiele: Student, Ausbildungsbetrieb, Adresse, Telefonanschluss, CC, …
Student
Attribut
Merkmale zur Beschreibung eines Gegenstands
grafische Repräsentation: Ellipse
Beispiele: Nachname, Vorname; Straße, PLZ, Ort; Telefonart, Nummer; …
Nachname
Beziehung
relevanter Zusammenhang zwischen Gegenständen
wohnt
grafische Repräsentation: Raute
Beziehung entspricht Definition einer mathematischen Relation; Schlüssel
Beispiele: (Student) wohnt in (Adresse), (Student) arbeitet bei
(Ausbildungsbetrieb), (Ausbildungsbetrieb) liegt in (Adresse), …
Rolle
Kontext, in dem ein Gegenstandstyp an einem Beziehungstyp teilnimmt
grafische Repräsentation: Verbindungslinie
meist ohne Bezeichnung, Ausnahmen: reflexive Beziehungen
42
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beziehungen in der Kurs-Miniwelt
relevante Fakten der Miniwelt:
Das FTU veranstaltet knapp 1000 Kurse (Trainings) im Jahr,
z.T. mit mehreren Terminen der gleichen Veranstaltung (Trainingstyp),
aber mit z.T. unterschiedlichen Preisen und Verantwortlichen
an unterschiedlichen Orten
und mit unterschiedlichen, z.T. mehreren (internen oder externen) Dozenten.
Die Verantwortlichkeit gliedert sich in die disjunkten Mengen „Kursleiter“,
„Sachbearbeiterin“ und „Techniker“, die alle „Mitarbeiter“ des FTU sind.
Im Jahresprogramm sind diese Kurse wenigstens einer Obergruppe und einer
Untergruppe zugeordnet, manche Kurse können jedoch auch zu mehreren
Klassifikationen gehören.
Im Weiterbildungsverzeichnis des Wirtschaftsministerium ist jeder Kurs genau einer
sog. Rubrik zugeordnet.
Beziehungen:
Training — Trainingstyp
Training — Mitarbeiter: Training — KL, Training — SB, Training — AGT
Training — Veranstaltungsort — Dozent
Trainingstyp — FTU-Fach
Trainingstyp — WebFIFO-Rubrik
43
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Gegenstand-Beziehungs-Modell ii
Grundelemente:
Gegenstand
ist das Modell eines wohlunterscheidbaren Objekts in der Miniwelt.
grafische Repräsentation: Rechteck
Beispiele: Student, Ausbildungsbetrieb, Adresse, Telefonanschluss, CC, …
Attribut
Merkmale zur Beschreibung eines Gegenstands
grafische Repräsentation: Ellipse
Beispiele: Nachname, Vorname; Straße, PLZ, Ort; Telefonart, Nummer; …
Beziehung
relevanter Zusammenhang zwischen Gegenständen
wohnt
grafische Repräsentation: Raute
Beziehung entspricht Definition einer mathematischen Relation; Schlüssel
Beispiele: (Student) wohnt in (Adresse), (Student) arbeitet bei
(Ausbildungsbetrieb), (Ausbildungsbetrieb) liegt in (Adresse), …
Rolle
Kontext, in dem ein Gegenstandstyp an einem Beziehungstyp teilnimmt
grafische Repräsentation: Verbindungslinie
meist ohne Bezeichnung, Ausnahmen: reflexive Beziehungen
44
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beziehung: Training — Traingstyp
Ein Training gehört zu genau einem Trainingstyp
Kein Training ohne Trainingstyp
Zu einem Trainingstyp können beliebig viele Trainings gehören
Training
45
14.01.2011
T ist vom Typ TT
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Trainingstyp
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beziehung: Untergruppe — Obergruppe
Eine Untergruppe gehört zu genau einer Obergruppe
Eine Obergruppe kann viele Untergruppen haben
FTU-Fach
Obergruppe
Untergruppe
gehört zu
46
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beziehung: Training — Dozent — V-Ort
Ein Training findet an einem Ort statt
Ein Training braucht einen Dozenten am rechten Ort
In einem Training können mehrere Dozenten zum Einsatz kommen
Training
Dozent
T findet statt
V-Ort
→ Versuch der Auflösung, ggf. mit Aggregierungen
47
Training
T wird gehalten
Dozent
Training
T findet statt in
V-Ort
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Gegenstand-Beziehungs-Modell iv
Erweiterungen:
Attribute für Beziehungen
Kardinalitäten für Rollen
Ausdruck der Beziehungskomplexität
Form: <κmin, κmax> mit κ∈ù0 ∪ {*}
Aggregierung
Generalisierung
Beziehungsarten:
einstellige Beziehung
zweistellige Beziehung
mehrstellige Beziehung
Teilmengenbildung
Beziehungskomplexität:
1:1-Beziehung
1:n-Beziehung
m:n-Beziehung
48
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beziehung: Training — Traingstyp
Ein Training gehört zu genau einem Trainingstyp
Kein Training ohne Trainingstyp
Zu einem Trainingstyp können beliebig viele Trainings gehören
Training
49
14.01.2011
<1,1>
∞
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
T ist vom Typ TT
<0,*>
1
Trainingstyp
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beziehung: Training — Dozent
Ein Training braucht einen Dozenten,
der aber u.U. erst zu einem späteren Zeitpunkt feststeht
In einem Training können mehrere Dozenten zum Einsatz kommen
Dozenten sollen in der Relation erhalten bleiben, auch wenn sie
einmal nicht zum Einsatz kommen
Dozenten können dabei in unterschiedlichen Rollen mit
verschiedenen Tagessätzen auftreten.
Training
<0,*>
n
DozRolle
50
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
wird gehalten
<0,*>
m
Dozent
Tagessatz
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beziehungen der FTU-Kurswelt im Überblick
Diskussion von Maximal- und Minimalkardinalitäten
TT
<1,1>
<0,*>
T
<0,*>
<0,*>
Dozent
<1,1>
Rolle
<1,1>
Satz
<1,*>
<0,1>
<0,*>
<0,*>
<0,*>
WebFIFO
<0,*>
FTU-CC
<0,*>
Obergruppe
<0,*>
KL
SB
<0,1>
<0,*>
AGT
Untergruppe
→ referentielle Integrität (Konsistenz)
51
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beziehungen der FTU-Kurswelt im Überblick
52
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Abbildungsregeln: ER-Modell → Relationenmodell
Jeder Gegenstandstyp wird
auf eine Gegenstandsrelation abgebildet,
Attribute und Schlüsselattribute werden dabei übernommen.
53
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Exemplarische Umsetzung: Trainingstyp
ER-Modell:
Trainingstyp (TT)
Kurztitel
Kürzel
Titel
Inhalt
Tabelle: GT_TT
KUERZEL
KURZTITEL
TITEL
INHALT
54
14.01.2011
Text 20
Text 100
Text 255
Memo
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Schlüssel → mandatory, Index o. Dup.
optional, ev. Index m. Dup.
mandatory, ev. Index m. Dup.
optional
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Exemplarische Umsetzung: Training
ER-Modell:
Dauer
TINDEX
Tabelle: GT_T
TINDEX
DAUER
T-START
T-ENDE
PREIS
TNZAHL
EINNAHME
55
14.01.2011
Training (T)
Start_Termin
Anzahl_TN
Autowert
Double
Datum
Datum
Währung
Integer
Währung
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
End_Termin
Preis
Einnahmen
Schlüssel → Index o. Dup., keine Eingabe
optional
mandatory, ev. Index m. Dup.
optional, ev. Index m. Dup.
optional
optional
optional
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Abbildungsregeln: ER-Modell → Relationenmodell
Jeder Gegenstandstyp wird auf eine Gegenstandsrelation abgebildet,
Attribute und Schlüsselattribute werden dabei übernommen.
Beziehungstypen:
Jede Beziehung kann auf eine Beziehungsrelation abgebildet werden,
der Schlüssel der Beziehungsrelation setzt sich aus den
Schlüsselattributen der beteiligten Gegenstandsrelationen zusammen.
1:1-Beziehung:
[→ Rekonstruktion durch Projektion]
Im Falle der 1:1-Beziehung ist es meist sinnvoll, unter Verzicht auf eine Relation
alle Attribute einer der 1:1-verknüpften Gegenstandsrelationen
der jeweils anderen Gegenstandsrelation hinzuzufügen.
1:n-Beziehung:
Im Falle der 1:n-Beziehung ist es meist sinnvoll, unter Verzicht auf eine Relation
den Schlüssel der 1-seitigen Gegenstandsrelation
der n-seitigen Gegenstandsrelation als Fremdschlüssel hinzuzufügen.
Attribute der Beziehung
werden im Fall der Realisierung als Beziehungsrelation dieser hinzugefügt
werden in allen anderen Fällen der n-seitigen Gegenstandsrelation hinzugefügt
56
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Exemplarische Umsetzung: T ist vom Typ TT
ER-Modell:
<1,1>
Training
∞
T ist vom Typ TT
<0,*>
1
Trainingstyp
TINDEX
Kürzel
Beziehungsregel 1: BT_T-TT
TINDEX
long Integer
KUERZEL
Text 20
Schlüssel eigentlich:
(TINDEX, KUERZEL)
ACCESS-“Krücken“:
berechneter Schlüssel
künstlicher Schlüssel
57
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Fremdschlüssel T → mandatory
(wegen „T gehört zu genau einem TT“,
κmin=1 links: Index o. Dup.)
Fremdschlüssel TT → mandatory
(wegen κmin=0 rechts: Index m. Dup.)
→ komplexer Schlüssel für BT_T-TT
→ über Transaktionsprozedur (Makro-Event)
→ T-TT-ID (Autowert)
unter Verlust von Konsistenz-Kontrolle
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Abbildungsregeln: ER-Modell → Relationenmodell
Jeder Gegenstandstyp wird auf eine Gegenstandsrelation abgebildet,
Attribute und Schlüsselattribute werden dabei übernommen.
Beziehungstypen:
Jede Beziehung kann auf eine Beziehungsrelation (BRel) abgebildet werden,
der Schlüssel der Beziehungsrelation setzt sich aus den
Schlüsselattributen der beteiligten Gegenstandsrelationen zusammen.
1:1-Beziehung:
[→ Rekonstruktion durch Projektion]
Im Falle der 1:1-Beziehung ist es meist sinnvoll, unter Verzicht auf eine BRel
alle Attribute einer der 1:1-verknüpften Gegenstandsrelationen
der jeweils anderen Gegenstandsrelation hinzuzufügen.
1:n-Beziehung:
Im Falle der 1:n-Beziehung ist es meist sinnvoll, unter Verzicht auf eine BRel
den Schlüssel der 1-seitigen Gegenstandsrelation
der n-seitigen Gegenstandsrelation als Fremdschlüssel hinzuzufügen.
Attribute der Beziehung
werden im Fall der Realisierung als Beziehungsrelation dieser hinzugefügt
werden in allen anderen Fällen der n-seitigen Gegenstandsrelation hinzugefügt
58
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Exemplarische Umsetzung: T ist vom Typ TT
ER-Modell:
Training
<1,1>
∞/n
TINDEX
Kürzel
Beziehungsregel 3:
TINDEX
DAUER
T-START
T-ENDE
PREIS
TNZAHL
EINNAHME
KUERZEL
59
14.01.2011
T ist vom Typ TT
<0,*>
1
Trainingstyp
Kürzel
Schlüssel der 1-Seite (GT_TT)
der n-Seite (GT_T) als Fremdschlüssel hinzufügen
Autowert
Double
Datum
Datum
Währung
Integer
Währung
Text 20
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Schlüssel → Index o. Dup., keine Eingabe
optional
mandatory, ev. Index m. Dup.
optional, ev. Index m. Dup.
optional
optional
optional
Fremdschlüssel, mandatory, Index m. Dup.
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beziehungen der FTU-Kurswelt im Überblick
Diskussion von Maximal- und Minimalkardinalitäten
TT
<1,1>
<0,*>
T
<0,*>
<0,*>
Dozent
<1,1>
Rolle
<1,1>
Satz
<1,*>
<0,1>
<0,*>
<0,*>
<0,*>
WebFIFO
<0,*>
FTU-CC
<0,*>
Obergruppe
<0,*>
KL
SB
<0,1>
<0,*>
AGT
Untergruppe
→ referentielle Integrität (Konsistenz)
60
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Exemplarische Umsetzung: T wird gehalten v. DOZ
ER-Modell:
<0,*>
Training
n
wird gehalten
<0,*>
m
Dozent
TINDEX
DozNr
Beziehungsregel 1: BT_T-DOZ
TINDEX
long Integer
DOZNR
long integer
Schlüssel eigentlich:
(TINDEX, DOZNR)
ACCESS-“Krücken“:
berechneter Schlüssel
künstlicher Schlüssel
61
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Fremdschlüssel T → mandatory
(wegen κmin=0 links: Index m. Dup.)
Fremdschlüssel DOZENT → mandatory
(wegen κmin=0 rechts: Index m. Dup.)
→ komplexer Schlüssel für BT_T-DOZ
→ über Transaktionsprozedur (Makro-Event)
→ DOZ-Vertrag (Autowert)
unter Verlust von Konsistenz-Kontrolle
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
m:n-Beziehung: T — DOZ in ACCESS
62
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Beziehungen der FTU-Kurswelt im Überblick
63
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Normalisierung: Abhängigkeiten
Voraussetzungen:
Relation R(A1, A2, …, An) mit den Attributen A1, A2, …, An
seien W, X, Y, Z Teilmengen der Art W, X, Y, Z f {A1, A2, …, An}
funktionale Abhängigkeit:
Y heißt funktional abhängig von X in R
wenn es in jedem Zustand von R keine zwei Tupel gibt,
die in ihrem Wert unter X, nicht aber unter Y übereinstimmen.
Salopp: „Kenne ich X, so kenne ich auch Y.“
voll funktionale Abhängigkeit
Y heißt voll funktional abhängig von X in R
wenn X minimal ist, also ò XifX: Xi6Y
Armstrong Axiome für funktionale Abhängigkeiten
X6Y
XÀY
X6Y v X6Z ⇒ X6(YcZ)
X6Y v ZfY ⇒ X6Z
X6X
X6Y ⇒ (XcZ)6Y
X6Y v (YcW) 6Z ⇒ (XcW )6Z
mehrwertige Abhängigkeit
64
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
X<<Y
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Normalisierung: Normalformen
1NF — erste Normalform:
Normalform
Eine Relation ist in 1NF, wenn keine Einschränkungen bezüglich der
Abhängigkeiten bestehen
(und die Attribute atomare Domänen nach SR1 haben)
2NF — zweite Normalform:
Normalform
Eine Relation ist in 2NF, wenn jedes Nichtschlüsselattribut
von jedem Schlüsselkandidaten voll funktional abhängig
3NF — dritte Normalform:
Normalform
Eine Relation ist in 3NF, wenn jedes Nichtschlüsselattribut ausschließlich
von jedem Schlüsselkandidaten — und dies voll — funktional abhängig ist
BCNF — Boye-Codd-Normalform:
Normalform
Eine Relation ist in BCNF, wenn für jede volle funktionale Abhängigkeit
XÀY gilt: X ist Schlüsselkandidat
4NF — vierte Normaform:
Normaform
Eine Relation ist in 4NF, wenn sie in 3NF ist und außer funktionalen
Abhängigkeiten keine mehrwertigen Abhängigkeiten auftreten.
65
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt
Sie haben es geschafft …
… und kennen sich in der Welt der Informationssysteme aus!
Sie kennen:
die Grundbegriffe der Kooperation — Kommunikation, Datenhaltung:
Informationen, Daten und Signale
Protokoll und Dienst; Diensthierarchien
Datenhaltungsdienste und den Aufbau eines Datenhaltungssystems
die wichtigen Paradigmen der Datenhaltung
Kongruenz, Konsistenz, Persistenz
drei Klassen der Konsistenzregeln:
Strukturierungsregeln, Sortenregeln und Konsistenzbedingungen
und ihre Durchsetzung im relationalen Datenmodell:
Tupel, Attribute mit Domänen, Relationen
Schlüssel, Atomizität, Transaktionsprozeduren
ein typisches relationales Datenbanksystem: MS ACCESS
Tabellen, Felder, Datentypen, Indizes
Formulare und Abfragen (Selektion und Projektion)
ein anschauliches Verfahren zum Entwurf relationaler Datenmodelle,
das Entity-Relationship-Modell oder Gegenstand-Beziehungs-Modell:
Gegenstandstypen, Attribute, Beziehungstypen, Rollen mit Kardinalitäten
Klassen von Beziehungen mit unterschiedlicher Komplexität:
zweistellige und mehrstellige Beziehungen,
1:1-, 1:n- und m:n-Beziehungen
Regeln zur Umsetzung eines konzeptuellen in ein logisches Datenmodell,
das nicht nur informationserhaltend, abhängigkeitsbewahrend und weitgehend redundanzfrei ist,
sondern Sie auch möglichst effektiv bei der Sicherung der Konsistenz Ihrer Datenbasis unterstützt.
66
14.01.2011
Grundlagen der Informationstechnik
Kap. 6 u. 7: Datenhaltungssysteme
Dipl.-Inform. Torsten E. Neck
Fortbildungszentrum für Technik und Umwelt