Datenbanksysteme - Wirtschaftsinformatik - Ruhr

Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Datenbanksysteme
Informationssysteme im Controlling
Prof Dr
Prof.
Dr. Roland Gabriel
Ruhr-Universität Bochum
Folie 1
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Literatur zur Vorlesung DBS
Gabriel, R. / Röhrs, H.-P.
Datenbanksysteme – Konzeptionelle
Datenmodellierung und Datenbankarchitekturen,
2. Auflage, Berlin u.a. 1995.
Gabriel, R. / Röhrs, H.-P.
Gestaltung und Einsatz von
Datenbanksystemen Data Base Engineering und
Datenbankarchitekturen
Berlin u.a. 2003.
Folie 2
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Weitere Datenbank-Literatur
Date, C.J.
An Introduction to Database Systems, 7. Auflage, Reading, Mass.
1999.
Härder, T. / Rahm, E.
Datenbanksysteme, 2. Aufl., Berlin 2001.
Martin, J.
Einführung in die Datenbanktechnik, 6. Auflage, München 1990.
Niedereichholz, J.
Datenbanksysteme, 4. Auflage, Heidelberg 1992.
S hl
Schlageter,
t G.
G / Stucky,
St k W.
W
Datenbanksysteme. Konzepte und Modelle, 2. Auflage, Stuttgart
1983.
Zehnder, C. A.
Informationssysteme und Datenbanken, 6. Auflage, Stuttgart 1998.
Ruhr-Universität Bochum
Folie 3
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Literatur: Vorlesungsbeilagen
Foliensammlung Datenbanksysteme
Kopierexemplar
bei den Stud. Hilfskräfte GC 3/36
Download unter:
www.winf.ruhr-uni-bochum.de/download/
Folie 4
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Lehrmaterialien
Vorlesung Datenbanksysteme
Büro stud.
Hilfskräfte
GC 3/36
Gabriel, R.
Data Base Engineering – Gestaltung und Einsatz von
Datenbanksystemen, LM 23/98
Gluchowski, P.
Analyseorientierte Datenbanksysteme, LM 24/98
Röhrs, H.-P.
Datenbanksystemsprachen – Die Sprache SQL und ihre
Entwicklungstendenzen, LM 26/99
Gabriel, R.
Architekturen und Konzepte von Datenbanksystemen – Ein Ansatz
zur Klassifikation der Datenbanksysteme, LM 27/99
Gabriel, R. / Dittmar, C.
Fallstudie zum Data Base Engineering, LM 28/99
Röhrs, H.-P.
Datenbanksysteme in Verteilten Informationssystemen, LM 29/00
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Folie 5
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Literatur: WI Allgemein
HANSEN, HANS ROBERT/
NEUMANN GUSTAF (2005):
NEUMANN,
Wirtschaftsinformatik 1: Grundlagen und
Anwendungen,
9. Auflage, Stuttgart 2005.
HANSEN, HANS ROBERT/
NEUMANN, GUSTAF (2005):
Wirtschaftsinformatik 2: Informationstechnik,
9. Auflage,
g , Stuttgart
g 2005.
SCHWARZE, JOCHEN (2000):
Einführung in die Wirtschaftsinformatik,
5. Auflage, Herne/Berlin 2000.
Folie 6
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Semesterabschlussklausur DBS
Termin und Ort
9 wird noch bekannt gegeben
Anmeldung
9 Anmeldefrist ab Januar
9 Anmeldung im Internet unter
www.winf.ruhr-uni-bochum.de > Klausuranmeldung
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Folie 7
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Prüfungsrelevanz Datenbanksysteme
Diplomstudiengang Wirtschaftswissenschaft
2 SWS = 3 Leistungspunkte
Wahlfach/Spez. BWL Wirtschaftsinformatik
9 Bestandteil der Grundlegenden Veranstaltungen
Wahlfach/Spez. BWL Controlling
9 Bestandteil der Wahlveranstaltungen
Folie 8
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Prüfungsrelevanz Datenbanksysteme
Bachelor of Science Managment and Economics
Wirtschaftsinformatik I: System Engineering and Database
Teil der Spezialisierung Management, Information, and Decision
Making
Lehrveranstaltungen
9 Datenbanksysteme
9 Aufbau betrieblicher Informationssysteme
9 Praktikum / Seminar Wirtschaftsinformatik
10 Leistungspunkte
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Folie 9
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Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Informationssysteme für das Controlling
2 Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
2.
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
Teil I
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Folie 10
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Gliederung Datenbanksysteme
5. Datenbanksprachen
1. Datendefinitionsbefehle
2 Datenmanipulationsbefehle
2.
3. Grundlagen zu SQL
Teil II
6. Metadatenverwaltung
7. DB-Architekturen
1. 3-Schema-Modell
2. Verteilte und föderierte Datenbanksysteme
8. Datenintegrität
1. Datenkonsistenz
2. Datensicherheit
3. Datenschutz
9. Data Warehouse:
Konzept und Architektur
10. On-Line Analytical Processing (OLAP):
Konzept und multidimensionale Datenmodellierung
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Folie 11
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Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Informationssysteme für das Controlling
2 Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
2.
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
Teil I
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Folie 12
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Daten im Unternehmen
INFORMATIONSMARKT
Kapitalmarkt
Daten
Öffentliche Hand
Daten
Daten
Daten
Daten
Daten
dispositiv
WERTE
operativ
MENGEN
L ik
Logik
L ik
Logik
L ik
Logik
Daten
Daten
Daten
Fertigung
Beschaffung
Abs
satzmarkt
Besch
haffungsmarkt
Daten
Absatz
UNTERNEHMEN
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Folie 13
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Daten-Programm-Unabhängigkeit
Traditionelles File-orientiertes System
Programm1
Programm2
FILE 2
FILE 1
Eingabe
Ausgabe
FILE 3
Eingabe
Ausgabe
Datenbankorientiertes System
Programm2
Programm1
Programm3
Eingabe
Ausgabe
Bedarf für ein
konsistentes Datenmodell
Datenbank
Folie 14
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Informationssystem-Pyramide
Horizontale und vertikale Integration
EIS
DSS
MIS
Analyseorientierte
Informationssysteme
9 Unterstützung bei dispositiver
bzw. analytischer Tätigkeit
(Planungs-, Entscheidungs- und
Kontrollaufgaben)
9 Informationsversorgung für
betriebliche Fach- und
Führungskräfte zu
Analysezwecken
Operative
Informationssysteme
Einkauf
FuE
Lager
9 Administrations- und
Dispositionssysteme
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Folie 15
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Datenbanksystem
Ein Datenbanksystem (Data Base System) ist ein System
zur Verwaltung
Verwaltung, Speicherung und Kontrolle von
umfangreichen Datenmengen.
9 von mehreren Anwendungsprogrammen und
Datenbankbenutzern gleichzeitig nutzbar
9 keine mehrfache Speicherung derselben Daten
(Redundanzarmut)
9 konsistenter Datenbestand
9 Datensicherheit und Datenschutz
9 Unabhängigkeit von Daten und Programmen
Folie 16
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Beispiele für Datenbanksysteme
ƒ
DBS eines Industrieunternehmens
(Kapazitätsdaten, Produkte, ..
Î Produktionsplanung)
ƒ
DBS eines
Großhandelsunternehmens
(Artikel, Lagerorte, Kunden, ..
Î Beschaffung & Verkauf)
ƒ
DBS des Zentralen
Kraftfahrtbundesamtes
(Kfz-Halter, Verkehrsverstöße, ..
Î Knöllchen)
K öll h )
ƒ
DBS einer Fluglinie
(Flüge, Orte, Passagiere, ..
Î Platzbuchungen)
ƒ
DBS eines Bankinstitutes
(Girokonten, Sparguthaben, ..
Î Buchungen)
ƒ
DBS eines Handwerksbetriebes
(Kunden, Material, Zeiten, ..
Î Rechnungen)
ƒ
DBS eines Energieversorgungsunternehmens
(Kunden, Zählerstand, ..
Î Stromabrechnungen)
ƒ
DBS eines chemischen
Forschungsinstitutes
(Stoffe, Verbindungen, Lizenzen, ..
Î Recherchen)
ƒ
DBS einer Kommunalverwaltung
(Personen, Anschriften, ..
Î An- & Abmeldungen)
ƒ
DBS einer Bibliothek
(Autoren, Signaturen, Ausleiher, ..
Î Bestandsverwaltung)
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Folie 17
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Marktanteile der
Datenbankhersteller in Prozent
Jahr
Hersteller
2004
2005
2006
$*
$
%
$*
$
%
$*
$
%
6.234
48,9
6.238,2
46,8
7.168,0
47,1
IBM
2.860
22,8
2.945,7
22,1
3.204,1
21,2
Microsoft
1.777
13,9
2.073,2
15,6
2.654,4
17,4
Teradata
412
3,2
467,6
3,5
494,2
3,2
Sybase
382
30
3,0
449 9
449,9
34
3,4
486 7
486,7
32
3,2
Andere
1.090
8,2
1.149,0
8,6
1.206,3
7,9
Total
12.755
100,0
13.323,5
Oracle
1
100,0
15.213,7
100.0
* $ in Millions
Quelle: Gartner Group, June 18 2007, http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=507466
Folie 18
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Produkte von Datenbankhersteller
Hersteller
Produkt
IBM
DB2 Data Warehouse
Firebird
Firebird SQL
Microsoft
SQL Server, Access
MySQL
MySQL DB, MaxDB
Oracle
Oracle DB 11g, Berkly DB
Postgress
g
PostgreSQL
g
SAP
BI Warehouse
Teradata
Teradata DB
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Folie 19
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Anforderungen an
Datenbanksysteme
Grundlegende
Anforderungen
g
g
9 Speicherung, Verwaltung und Kontrolle der Datenbestände
9 Zugriffsregelung bei Mehrbenutzerbetrieb und Mehrprogrammbetrieb
Notwendige Anforderungen
9 Redundanzfreiheit
9 Daten-Programm-Unabhängigkeit
9 Datenintegrität (Datenkonsistenz, Datenschutz, Datensicherheit)
Wünschenswerte Anforderungen
9 allgemeingültige Anforderungen
• Leistungsfähigkeit (Performance)
• Flexibilität
• Benutzerfreundlichkeit
9 anwendungsbezogene Anforderungen
Folie 20
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Komponenten eines Datenbanksystems
(Data Base System)
DV-System
Datenbanksystem (DBS)
Datenbank
DB
Datenbankverwaltungssystem
DBVS
Datenbankkommunikationsschnittstelle
DBKS
Anwendungsprogramme
Datenbank ((Data Base))
9 Problemdaten der Realität
Datenbankverwaltungssystem
(Data Base Management System)
9 zentrale Verwaltungs-, Steuerungsund Kontrollsystem der Datenbank
Datenbankkommunikationsschnittstelle
9 Kommunikation mit der Umwelt
des DBS
Benutzer
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Folie 21
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Datenbank (DB)
Datenbanksystem (DBS)
DB
{Datensätze (Records)}
{Hierarchische Modelle,
Netzwerkmodelle}
{Relationen (Tabellen)}
Datenspeicher
(physikalische Datenträger)
eigentlichen Daten des
(betriebswirtschaftlichen)
Problems der Realität
unterschiedliche
Repräsentationsformen
{Objekte}
{Hypercubes und Dimensionen}
DBVS
DBKS
Folie 22
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Datenbankverwaltungssystem (DBVS)
Datenbanksystem (DBS)
DB
DBVS
Programme (Software) zur
Verwaltung, Steuerung und
Kontrolle der Daten in der
Datenbank (DB) und der
Kommunikation über die
Kommunikationsschnittstelle
(DBKS)
DBKS
Durchführung der Datenabspeicherung:Implementierung eines
Datenmodells, das durch Struktur
und Inhalt definiert ist
Verwaltung der Daten auf Basis des
Datenmodells
Durchführung der Datenmanipulation über definierte
Datenbankoperationen
Gewährleistung des Zugriffs auf die
Daten über Kommunikationsschnittstellen und Sprachen
Optimale Speicherplatzausnutzung
und effiziente Zugriffsmechanismen
Gewährleistung von Datensicherheit und Datenschutz
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Folie 23
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Datenbankkommunikationsschnittstelle (DBKS)
Datenbanksystem (DBS)
DB
DBVS
DBKS
BS
Datendefinitionssprachen
(DDL)
Datenmanipulationssprachen
(DML)
Folie 24
Anwendungsprogramme
DB-Benutzer
(Anwender)
Kommunikation mit
DV-System
DV System über das
Betriebssystem (BS)
Anwendungssystemen,
die auf die Datenbank zugreifen
Datenbankbenutzern über
Datenbanksprachen (DDL & DML)
ƒ Endbenutzer
ƒ Anwendungsprogrammierer
ƒ Datenbankadministrator
ƒ Datenadministrator
DB-Entwickler
DB-Administrator /
Datenadministrator
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Architektur einer Datenbank (DB)
ANSI/X3/SPARC-Architekturmodell, Drei-EbenenArchitekturmodell
Standards Planning and Requirements Commitee (SPARC) des
American National Standards Institute (ANSI)
Architekturebenen:
9 Konzeptionelle Ebene
9 Interne Ebene
9 Externe Ebene
Ziell d
Zi
der G
Gewährleistung
äh l i t
d
der logischen
l i h und
d physischen
h i h
Datenunabhängigkeit, um damit die Flexibilität und
Übertragbarkeit der Datenbank zu steigern
• Datenunabhängigkeit:
Fähigkeit, auf einer der drei Ebenen Änderungen vorzunehmen, ohne dies
auf der nächsthöheren Ebene ebenfalls durchführen zu müssen
Ziel der klaren Trennung von Verantwortungsbereichen
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Folie 25
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Architektur einer Datenbank und
Datenschutz:
Datenintegrität
Sicherung der PersönlichAnwendungsprg
/ Benutzer 1
externe
Datenstruktur
...
externe
Datenstruktur
logische
Datenstruktur
und wird durch
Transformationsregeln
konzeptionelle Ebene
Transformationsregeln
l
physische Datenunabhängigkeit
DatenbankDatenbankverwaltungssystems
externe Ebene
Transformationsregeln
logische Datenunabhängigkeit
Umsetzung der Daten von
einer Ebene zur anderen ist
Aufgabe des
keitsrechte bzw. Schutz vor
mißbräuchlicher Verwendung
personenbezogener Daten
Anwendungsprg
/ Benutzer n
physische
Datenstruktur
Datenkonsistenz:
Widerspruchsfreiheit
und Korrektheit der
gespeicherten Daten
interne Ebene
Datensicherung:
Bewahrung der Daten
vor Verfälschung oder
Vernichtung
gewährleistet
Folie 26
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Datenbankverwaltungssystem und
Drei-Ebenen-Modell
Bereitstellung der Daten für die
Konzeptionelles
Benutzer aufgrund der Definition
Datenbankschema
der externen Sichten als Teilschema
Externes
Externes
des konzeptionellen Schemas
Schema
Schema
1
2
(Externe Ebene)
Externes
Verwaltung des konzeptionellen
Schema
Externes
4
Schema 6
Schemas, Integritätsprüfungen und
Sicherung der Transformationen zur
Externes
Externes
externen und internen Ebene
Schema 5
Schema 8
(Konzeptionelle Ebene)
Verwaltung der gespeicherten Daten,
der Zugriffspfade und der Kommunikation
mit dem Betriebssystem auf physikalischer Ebene
(Interne Ebene)
Externes
Schema 3
Externes
Schema
7
Externes
Schema
9
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Folie 27
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Data
Mi i
Mining
Data Mart
OLAP-OLAP
Frontend
Data Mart
Zentrale
Zentrale
Datenbasis
Datenbasis
Archivierungs
ngs-system
m
OLAP Server
9
9
9
9
Themenorientierung
Vereinheitlichung
Zeitorientierung
Beständigkeit
ETL--System
ETL
Externe
Daten
Folie 28
Datensammlung zur
Unterstützung
g von
Managemententscheidungen
[Inmon, 1996]
Abfrage- und
AbfrageB i ht
Berichtssysteme
t
Executive
Information Systeme
Metadate
en-en
banksysttem
Data W
Warehouse
Endbenuttzer
tzer-werkzeu
uge
Data Warehouse-Konzept
Operative Vorsysteme
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Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Informationssysteme für das Controlling
2. Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
Teil I
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Folie 29
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Motivation ...
Folie 30
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Data Base Engineering
Betriebliche Problemstellung
(datenorientiertes Problem)
Vorgehensmodell bei der Entwicklung eines DBS
unter Berücksichtigung der allgemeinen Prinzipien
und Methoden des Software Engineering
Planung des Einsatzes eines DB-Systems
Semantisches
Datenmodell
Logisches /
Konzeptionelles
K
i
ll
Datenmodell
Physisches
Datenmodell
Ziel:
Anforderungsanalyse und Erstellung des
Anwendungs- bzw. Fachkonzeptes
(Informations- und Kommunikationsstrukturmodell)
Auswahl eines
DB S t
DB-Systems
und
d
seine Beschaffung
Erstellung des
S t k
Systemkonzeptes
t
(Datenmodell)
Implementierung, Integration, Freigabe zur Nutzung
Einsatz eines DB-Systems
zur Problemlösung
Wartung und Pflege
Folie 31
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Datenmodelle
Beschreibungen, „die ein Wissen über die lebenswichtige
Bedeutung (Semantik) sowie über die maschinelle Repräsentation
d Manipulation
M i l ti von Daten“
D t “ darstellen
d t ll [Luft]
[L ft]
und
Funktionsstrukturmodell
Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
Informationsstrukturmodell
Semantik
Informations- und Kommunikationsstrukturmodell
semantisches Datenmodell z.B. ER-Modell
Logisches Datenmodell z.B. Relationenmodell
Implementiertes System
Physisches Datenmodell
Folie 32
Maschinelle
Repräsentation
Konzeptionelles
K
ti
ll Schema
S h
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Fachkonzept
Systematische Informations- und Kommunikationsstrukturierung
durch Analyse des problemrelevanten Realitätsausschnittes
Formalisierte Darstellung der ermittelten Strukturen:
9 Informationsstrukturmodell (ISM)
• Informationsobjekte und deren Beziehungen (Verknüpfungen) zueinander
9 Funktionsstrukturmodell (FSM)
• Funktionen und Verarbeitungsprozeduren
(Funktionsbäume, Verwendungsmatrizen)
9 Kommunikations-/Prozessstrukturmodell ((KSM/PSM))
• Kommunikationsbeziehungen und Prozessabläufe
(Prozessmodelle, Datenflussmodelle, Petrinetze, SADT)
Informations- und Kommunikationsstrukturmodell (IKSM)
mit Schwerpunkt auf semantischem Datenmodell (ISM)
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Folie 33
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Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Informationssysteme für das Controlling
2 Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
2.
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
Teil I
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Folie 34
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Vorgehen bei der
Informationsstrukturmodellierung
1. Definition der Informationsobjekte und ihrer Merkmale
2 Definition der Informationsobjektklassen unter
2.
Berücksichtigung der
9 relevanten Informationsobjekte
9 charakterisierenden und identifizierenden
Merkmalsklassen (-kombinationen)
9 vollständigen Auflistung der relevanten Merkmale
9 Herleitung atomarer Merkmale
3 Definition der Verknüpfungen zwischen den ausgewählten
3.
Informationsobjektklassen unter Berücksichtigung der
1. Qualifizierung der Verknüpfungen
2. Auflösung komplexer Verknüpfungsstrukturen
3. Merkmalsklassenzuordnung in Form von
IOK-Definitions-Regeln
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Folie 35
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Informationsstrukturmodell: Schritt 1
Informationsobjekte (IO)
Objekte der Wahrnehmung oder Vorstellung,
9 die vom Menschen beschrieben und unterschieden werden
können
9 die in Bezug auf die gegebene Problemstellung relevant sind
IO Kurt Klein
Folie 36
IO Birgit Bauer
IO Mira Meier
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Informationsstrukturmodell: Schritt 1
Merkmale charakterisieren die zugehörigen Informationsobjekte
g Merkmale werden als Ausprägungen
p g g einer
Gleichartige
gemeinsamen Merkmalsklasse verstanden
Alle Merkmale, die einem Informationsobjekt zuzuordnen sind,
werden als charakterisierende Merkmalskombination bezeichnet
Klein
Bauer
Meier
Merkmalsklasse
Î Name
Kurt
Birgit
Mira
Î Vorname
1969
1971
1974
Î Geb_Jahr
09559789
09758231
09664978
Î Matrikel-Nr.
0231/1333
0234/1222
0234/2333
Î Telefon
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Folie 37
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Informationsstrukturmodell: Schritt 2
Gleichartige Informationsobjekte bilden
Informationsobjektklassen (IOK) (Generalisierung)
Informationsobjekte sind gleichartig, wenn sie durch Merkmalskombinationen derselben Merkmalsklassenkombination
charakterisiert werden.
IOK Studenten
IO Kurt Klein
IO Birgit Bauer
IO Mira Meier
Informationsobjektklassen werden als Rechtecke dargestellt. Die Angabe
der charakterisierenden Merkmalsklassenkombination erfolgt ggf. innerhalb
runder Klammern.
Studenten
(Name, Vorname, Geb-Jahr, Matrikel.-Nr, Telefon)
Folie 38
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IOK-Tabelle
Gibt es Funktionen, die
nur auf Teile der Merkmalsklasse zugreifen?
IOK Studenten
MATRIKELNR.
NR
NAME
VORNAME
ANSCHRIFT
TELEFONNR.
NR
GEB.JAHR
09559789
Klein
Kurt
45130 Dortmund
Kaiserstr. 120
0231/1333
69
09758231
Bauer
Birgit
44801 Bochum
Stiepeler Str. 75
0234/1222
71
09664978
Meier
Mira
44801 Bochum
Markstr. 20
0234/2333,
0172/53427
74
Eindeutige Beschreibung eines IO innerhalb einer IOK durch
id tifi i
identifizierende
d Merkmale:
M k l
At i ität
Atomizitätsregel
l
beachten!
9 natürliche identifizierende Merkmalsklasse bzw. Kombinationen
9 künstliche identifizierende Merkmale ("Schlüssel")
Komplexe Merkmalsklassen:
9 Gibt es Funktionen, die nur auf Teile der Merkmalsklassen zugreifen ?
9 Wiederholgruppen (Mengen als Merkmalsausprägungen)
sind nicht erlaubt (Atomizitätsregel)
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Folie 39
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Arten von Merkmalsklassen
IOK Studenten
MATRIKELNR
NR.
NAME
VORNAME
ANSCHRIFT
TELEFONNR
NR.
GEB.JAHR
09559789
Klein
Kurt
45130 Dortmund
Kaiserstr. 120
0231/1333
69
09758231
Bauer
Birgit
44801 Bochum
Stiepeler Str. 75
0234/1222
71
09664978
Meier
Mira
44801 Bochum
Markstr. 20
0234/2333
74
Ch
Charakterisierende
kt i i
d Merkmalsklassen
M k
l kl
Identifizierende
MMK
Folie 40
Nicht-identifizierende Merkmalsklassen
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Verknüpfungen zwischen
Informationsobjektklassen: Schritt 3
Verknüpfungstypen:
9 Nach der Kardinalität
1:1, 1:N oder M:N
9 Nach der Optionalität
feste Verknüpfungen oder optionale Verknüpfungen
Professoren
besetzen
o
Professoren
geben
Leistungsscheine
berechtigen für
Studenten
Lehrstühle
o
Vorlesungen
o
Examen
o
hören
o
Vorlesungen
o
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Komplexe Verknüpfungen:
Rollenkonzept
Mitglieder einer Fakultät sind die Studenten und die angestellten
Mitarbeiter Ein Student kann dabei sowohl an einer Fakultät
Mitarbeiter.
studieren als auch als stud. Hilfskraft bei einer Fakultät angestellt
sein (Mehrfachverknüpfung)
studieren an
o
Mitglieder
Fakultäten
sind beschäftigt bei o
Lösung über Rollen-IOK Studenten/Mitarbeiter
sind
o
Studenten
Personen
sind
Folie 42
studieren
Fakultäten
o
Mitarbeiter
sind beschäftigt bei
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Komplexe Verknüpfungen:
Stücklistenproblem
Absolvierte Prüfungen sind die Voraussetzungen für weitere
Prüfungen
sind Voraussetzung für
o
Prüfungen
o
Lösung über IOK Abhängigkeiten
IOK Abhängigkeiten
Abhängigkeiten
o
o
sind Voraussetzung für
Vor-Prüfung
beziehen
sich auf
Prüfungen
Nach-Prüfung
1 (ZP BWL)
10 (DP A-BWL)
1 (ZP BWL)
11 (DP S-BWL)
2 (ZP VWL)
10 (DP A-BWL)
3 (ZP WI)
10 (DP A-BWL)
...
...
Ruhr-Universität Bochum
Folie 43
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Verknüpfungsmatrix
Abbildung des Sachverhaltes bei komplexen
Verknüpfungsstrukturen über eine Verknüpfungsmatrix zur
Qualitätssicherung
(1) prüfen in mündl. Prüfung
(3) hören
(2) geben
(4) setzen voraus
Professoren
Professoren
Studenten
No:Mo (1)
Vorlesungen
1:No (2)
Studenten
No:Mo (3)
Vorlesungen
1o:No (4)
Besondere Aufmerksamkeit
9 IOK sind mit keiner anderen IOK verknüpft
(leere Zeilen und Spalten)
9 IOK sind mehrfach mit einer IOK verknüpft
(mehrere Eintragungen in Matrixfeld)
Folie 44
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
IOK-Definitionsregel 1
Jede nicht-identifizierende Merkmalsklasse darf nur bei einer IOK
zur charakterisierenden Merkmalsklassenkombination gehören.
IOK STUDENTEN
MATRIKELNR.
Redundanz
NAME
VORNAME
PLZ
...
TELEFONNR.
GEB.JAHR
09559789
Klein
Kurt
45130
...
0231/1333
09758231
Bauer
Birgit
44801
...
0234/1222
69
71
09664978
Meier
Mira
44801
...
0234/2333
74
IOK DIPLOMARBEITEN
MATRIKELNR.
NAME
THEMA
PRÜFER
NOTE
Prof. Gabriel
2,0
09559789
Klein
Einsatzpotentiale...
09758231
Bauer
Auswirkungen des ...
Prof. XXX
5,0
09758231
Bauer
Analyse der ...
Prof. Pellens
2,7
...
Ruhr-Universität Bochum
Folie 45
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
IOK-Definitionsregel 2
Keine nicht-identifizierende Merkmalsklasse (oder nicht-identifizierende Merkmalsklassenkombination) darf von einer anderen nichtidentifizierenden Merkmalsklasse (oder nicht-identifizierenden
Merkmalsklassenkombination) derselben IOK abhängen.
IOK PROFESSOREN
PROF_ID
Folie 46
NAME
FAKULTÄT
LEHRSTUHL
FAK.NR
1234
Gabriel
Wirtschaftswissenschaft
Wirtschaftsinformatik
VII
1321
Pellens
Wirtschaftswissenschaft
Int. Unternehmensrechnung
VII
1454
Balzert
Elektrotechnik
Sortware-Technik
XIV
1829
Dirrigl
Wirtschaftwissenschaft
Controlling
VII
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Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
IOK-Definitionsregel 3
Jede nicht-identifizierende Merkmalsklasse (oder Merkmalsklassenkombination) darf nur von der vollständigen identifizierenden
Merkmalsklassenkombination abhängen, nicht jedoch von einem
Teil derselben.
IOK KURSBELEGUNGEN
Identifizierende
Merkmalsklassenkombination
MATRIKELNR.
VORLESUNGSNR.
TITEL
NOTE
09559789
070260
Aufbau betr. IS
2,0
09758231
070260
Aufbau betr. IS
1,7
09664978
070165
Steuerbilanzen
4,0
09758231
070200
Allokation und Wohlfahrt
3,0
Ruhr-Universität Bochum
Folie 47
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Beispiel für ISM:
Entity-Relationship-Modell (ER-Modell)
semantisches Datenmodell
(an der Realwelt orientiertes Datenmodell)
P. Chen (1976)
Grafische Darstellungsform verbreitet in verschiedenen
Notationen
9 IDEF1X Federal Information Processing Standards
9 IE (Information Engineering) nach James Martin
(„Krähenfuß Notation“)
insbesondere Vorbereitung für logisches Datenmodell vom Typ
Relationenmodell
Vielfache Erweiterung:
9 EER (Erweiterte ER-Modell) mit Min-Max-Notation
9 SER (Strukturierte ER-Modell) mit Subtypen- und
Generalisierungshierarchien
Folie 48
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Strukturelemente im ER-Modell I
Eine Entity ist ein unterscheidbares Objekte der Realwelt, das
ein reales Objekt oder eine gedankliche Abstraktion darstellen
kann.
Bsp: Student Klein, Buch „Datenbanksysteme“
Î Informationsobjekte
Ein Entity-Typ ist eine Zusammenfassung von gleichartigen
Entities, welche die gleichen Eigenschaften besitzen.
Bsp: STUDENTEN, BÜCHER
Î Informationsobjektklassen
Die Eigenschaften eines Entity-Typs werden Attribute genannt.
Bsp: Matrikelnr. von STUDENTEN,
Erscheinungsjahr von BÜCHERN
Î Merkmalsklasse
Ruhr-Universität Bochum
Folie 49
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Strukturelemente im ER-Modell II
Eine Beziehung (relationship) ist eine Verknüpfung von zwei
oder mehreren Entities.
Bsp: Student Klein entleiht ein oder mehrere Bücher
Î Verknüpfungen
Ein Beziehungstyp (relationship-typ) ist eine
Zusammenfassung von gleichartigen Beziehungen, welche
zwei Entity-Typen miteinander verknüpfen.
Bsp: STUDENTEN entleihen BÜCHER
Î Verknüpfungsklassen
Folie 50
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Beispiel für ein ER-Diagramm
in der Chen-Notation
Matrikel-Nr.
STUDENTEN
Name
1
PLZ
Datum
!
leihen aus
Autor_ID
Name
N
AUTOREN
N
schreiben
M
ISBN-Nr.
BÜCHER
Titel
Ruhr-Universität Bochum
Folie 51
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Beispiel für ein ER-Diagramm
in moderner Notation
KrähenfußN t ti
Notation
(IE-Notation)
IDEF1X
IDEF1XNotation
Folie 52
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Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Informationssysteme für das Controlling
2 Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
2.
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
Teil I
1. Grundlagen
2. Normalisierung
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Folie 53
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Funktionsstrukturmodell
Strukturierte Abbildung der für eine Problemlösung relevanten
Verarbeitungsprozeduren mit einer hierarchischen
Klassifizierung der anfallenden Verrichtungen
9 Festlegung der programmlogischen Modulstruktur
(Prinzip der Modularisierung)
9 Hilfestellung bei der Oberflächenmodellierung
(Menü-, Masken-, Dialog-, und Steuerungsstrukturen)
Modellierung der Dynamik
Methoden
9
9
9
9
Folie 54
Pseudo-Code, Programmablaufpläne bzw. Struktogramme
Funktionsbäume
Verwendungsmatrizen
...
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Prof. Dr. Roland Gabriel
Repräsentationsformen der Grundstrukturen prozeduraler Programmierg.
Mehrfach
Auswahl
Aus
swahl (einund zweiseitig)
Sequenz
Pseudo-Code
Programmablaufplan
Struktogramm
-
Anweisung 1;
Anweisung 1;
Anweisung 2;
Anweisung 3;
Anweisung 1;
Anweisung 2;
Anweisung 2;
Anweisung 3;
Anweisung 3;
Ausdruck
if
Ausdruck
then
Ja-Anweisung
else
Nein-Anweisung
end if;
case Ausdruck is
when
Fall1 -> Anweisung 1;
when
Fall2 -> Anweisung 2;
...;
when
Sonst -> Anweisung n;
end case ;
Ausdruck
JaAnweisung
(NeinAnweisung)
Wahr
Falsch
JaA
Anweisung
i
NeinA
Anweisung
i
Ausdruck
Ausdruck
Fall 1
Anw .
1
Fall 2
Anw .
2
...
...
Sonst
Fall 1
Fall 2
Anw .
n
Anw .
1
Anw .
2
...
...
Sonst
Anw .
n
Ruhr-Universität Bochum
Folie 55
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Repräsentationsformen der Grundstrukturen prozeduraler Programmierg.
Schleife mit
fester Anzahl
Durchläufe
Schleife mit Schleife mit
Be
edingung Bedingung
iim Fuß
im Kopf
Pseudo-Code
Folie 56
while Ausdruck
loop
Wiederholungsanweisung
end loop ;
Programmablaufplan
Struktogramm
-
Schleife 1
Ausdruck
Ausdruck
WiederholungsAnweisung
Anweisung
Ende
Schleife 1
loop
Wiederholungsanweisung
exit when Ausdruck;
end loop
p;
Schleife 2
WiederholungsAnweisung
Anweisung
Ausdruck
Ausdruck Ende
Schleife 2
for Zähler in Bereich
loop
Wiederholungsanweisung
end loop ;
Schleife 3
AW; EW; SW
Anweisung
Ende
Schleife 3
AW = Anfangswert,
EW = Endwert, SW= Schrittweite
für
Zähler := Anfangswert
to Endwert
WiederholungsAnweisung
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Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Funktionsbäume
Vorgehen:
Zergliederung der Gesamtleistung des Informationssystems
(Wurzel) aus funktionaler Sicht in Teilfunktionen, bis die Blätter
des Funktionsbaumes nur noch die elementaren Funktionen
(= nicht mehr sinnvoll untergliederbare Funktionen) enthalten
Top-Down-Ansatz
Prüfungsamt-DBS
Stammdatenbearbeitung
b
b it
Prüfungsvorbereitung
b
it
Prüfungsnachbereitung
hb
it
Statistische
Auswertungen
t
Hörsaalplanung
Klausurplanung
Anmeldung
Aufsichtsplanung
Anmeldefristen
festlegen
Anmeldung
durchführen
Ruhr-Universität Bochum
Folie 57
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Verwendungsmatrizen
Darstellung des Zusammenspiels von
Funktionen
Informationsobjektklassen und Funktionen.
Bezug zwischen ISM und FSM wird hergestellt
Funktion
IOK
Stammdaten
bearbeitung
Prüfungsvorbereitung
Studenten
Is
I
Professoren
Is
I
Kursbelegung
Is
...
I = lesend
s = schreibend
...
Folie 58
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Prof. Dr. Roland Gabriel
Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Informationssysteme für das Controlling
2 Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
2.
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
Teil I
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Folie 59
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Kommunikations-/
Prozessstrukturmodell
Strukturierte Abbildung der für eine Problemlösung relevanten
Kommunikationseinheiten und Prozessabläufe
Interaktionsmodell zwischen Menschen, Informationen und
Informationsverarbeitungssystemen, dass den betrieblichen
Ablauf in dynamischer Hinsicht abbildet, um die zeitlich-logischen
Abhängigkeiten der einzelnen Aktivitäten innerhalb eines Prozesses
darzustellen
Geschäftsprozessmodellierung (business process modelling)
9 betriebswirtschaftlich ausgerichtete Unternehmensmodellierung
9 Geschäftsprozess:
Eine bestimmte Folge von Aktivitäten, die untereinander in unmittelbarer
Beziehung zueinander stehen. Diese Folge von Aktivitäten dient der
Erfüllung des Unternehmenszweckes und kann in quantitativer sowie
qualitativer Hinsicht mit konkreten Werten belegt bzw. bewertet werden.
Folie 60
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Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Ereignisgesteuerte Prozesskette (EPK)
Ereignis
Anmeldefrist läuft
Funktion
Informationssystem
Abgabe der
Unterlagen
Dokument
Student
Person intern
Unterlagen
liegen vor
Person extern
Prüfung auf
Zulassung
DBS
Mitarb.
des PA
oder
Prüfung positiv
Info über
Zulassung
Brief
Prüfung negativ
Mitarb.
des PA
Brief
Zulassung erfolgt
Mitarb.
des PA
Info über
Ablehnung
Ablehnung erfolgt
Ruhr-Universität Bochum
Folie 61
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Informationssysteme für das Controlling
2. Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
Teil I
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Folie 62
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Informations- und
Kommunikationsstrukturmodell
Problem der Realität
Realitätsausschnitt
Informationen
Funktionen
Abläufe
AUTOREN N
schreiben
M
ISM
Kommunikations-/
Prozessbeziehg.
-
BÜCHER
-
FSM
KSM/PSM
Fachkonzept
Informations- und Kommunikationsstrukturmodell (IKSM)
Ruhr-Universität Bochum
Folie 63
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Übung Datenmodellierung
Sachverhalt
Für ein kommerzielles Weiterbildungszentrum soll ein Datenbanksystem
zur Verwaltung der technischen Ausstattung der Computer-Lehrräume
Computer Lehrräume
entwickelt werden.
Derzeit existieren 5 Räume mit jeweils mehreren Rechnern. Die Räume
besitzen eine Raumnummer und sind durch eine unterschiedlich
Raumgröße charakterisiert. In Zukunft sollen noch weitere Räume
eingerichtet werden.
Die Rechner sind jeweils mit einem Arbeitsplatznamen und einer
IP-Adresse belegt. Alle Rechner, die in einem Raum stehen, werden
jeweils von einem Systemadministrator verwaltet
verwaltet. Derzeit werden vom
Weiterbildungszentrum zwei Systemadministratoren beschäftigt.
Es werden verschiedene Softwarepakete auf den einzelnen Rechnern
installiert, so dass die Rechner (auch innerhalb des selben Raumes) nicht
identisch konfiguriert sind. Die Softwarepakete haben einen Namen, eine
Versionsnummer, eine Lizenznummer und sind einer Kategorie (z.B.
Betriebssystem oder Datenbanksystem) zuzuordnen.
Folie 64
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Übung Datenmodellierung
Aufgabenstellung
Modellieren Sie diesen Sachverhalt in Form eines semantischen
Datenmodells. Verwenden Sie dazu die Beschreibungselemente des
Entity-Relationship-Modells. Gehen Sie bei der Erläuterung Ihres
Datenmodells insbesondere auf den Verknüpfungstyp der vorhandenen
relevanten Beziehungen und die relevanten Merkmalsklassen ein.
Beachten Sie dabei, dass in der Schilderung des Sachverhaltes nicht
unbedingt alle beschreibenden Merkmalsklassen aufgeführt sind, so dass
Sie bei Bedarf weitere sinnvolle Merkmalsklassen dem Modell hinzufügen
sollten. Fügen Sie bei Bedarf auch geeignete künstliche identifizierende
Merkmalsklassen ein.
Ruhr-Universität Bochum
Folie 65
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Übung Datenmodellierung
Herleitung der ER-Modells
Entities und Attribute:
9
9
9
9
RÄUME (Raum-Nr,
(Raum Nr, Grundfläche)
RECHNER (IP-Nummer, Name, Prozessor, RAM)
SYSTEMADMINISTRATOREN (Personal-Nr, Vorname, Nachname)
SOFTWARE (Software_ID, Name, Version, Lizenznummer, Kategorie)
Relationen:
9 RECHNER / RÄUME: „befinden sich in“ (1:N)
9 SYSTEMADMINISTRATOREN / RÄUME: „betreuen“ (1:N)
9 RECHNER / SOFTWARE: „verfügen über“ (M:N)
Zu beachten:
9
9
9
9
9
9
9
Folie 66
Sinnvolle MMK zur Vervollständigung der IOK (Beispiele)
Fremdschlüssel-MMK nicht aufnehmen
Künstliche identifizierende MMK Personal_Nr und Software_ID
Plural-Form der IOK
Aktive Verknüpfungsbenennung
Erläuterung der Verknüpfungen
Optionalität nicht Bestandteil des ER-Diagramms
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Übung Datenmodellierung
Grafische Darstellung des ER-Modells
IP-Nummer
Name
Raum-Nummer
n
1
befinden
sich in
Rechner
Grundfläche
Raume
n
n
Prozessor
RAM
verfügen
über
betreuen
Software_ID
Personal_Nr
Name
m
Software
Version
Vorname
1
Systemadministratoren
Lizenznummer
Nachname
Kategorie
Ruhr-Universität Bochum
Folie 67
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Übung Datenmodellierung
Grafische Darstellung des ISM-Modells
Rechner
(IP-Nummer, Name, Prozessor, RAM)
befinden sich in
Raume
(Raum-Nr, Grundfläche)
o
betreuen
verfügen
über
o
Software
(Software_ID, Name, Version,
Kategorie, Lizenznummer)
Folie 68
Systemadministratoren
(Personal_Nr, Vorname, Nachname)
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Teil I
Informationssysteme für das Controlling
2. Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Ruhr-Universität Bochum
Folie 69
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Data Base Engineering
Betriebliche Problemstellung
(datenorientiertes Problem)
Vorgehensmodell bei der Entwicklung eines DBS
unter Berücksichtigung der allgemeinen Prinzipien
und Methoden des Software Engineering
Planung des Einsatzes eines DB-Systems
Semantisches
Datenmodell
Anforderungsanalyse und Erstellung des
Anwendungs- bzw. Fachkonzeptes
(Informations- und Kommunikationsstrukturmodell)
Logisches /
Konzeptionelles
K
i
ll
Datenmodell
Auswahl eines
DB S t
DB-Systems
und
d
seine Beschaffung
Physisches
Datenmodell
Ziel:
Folie 70
Erstellung des
S t k
Systemkonzeptes
t
(Datenmodell)
Implementierung, Integration, Freigabe zur Nutzung
Einsatz eines DB-Systems
zur Problemlösung
Wartung und Pflege
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Systemkonzept
Bindeglied für die Umsetzung einer Informationsstruktur aus einem semantischen Datenmodell
(Fachkonzept)
für
(F hk
t) in
i eine
i Darstellung
D t ll
fü ein
i
physisches Datenmodell (Implementiertes System)
eines konkreten Datenbanksystems
Semantisches
Datenmodell
Logisches /
Konzeptionelles
Datenmodell
Physisches
Datenmodell
Logisches / Konzeptionelles Datenmodell
9 Hierarchische Datenmodell
9 Netzwerkmodell
(CODASYL-Modell)
9 Relationenmodell
9 Objektorientierte Modell
9 Multidimensionales Modell
Ruhr-Universität Bochum
Folie 71
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Generationen der Datenverwaltung
Multidimensionale DBMS
Objektorientierte DBMS
Relationale DBMS
Hierarchische und Netzwerk-DBMS
Netzwerk DBMS
Dateiverwaltungssysteme
1960
Folie 72
1970
1980
1990
2000
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Teil I
Informationssysteme für das Controlling
2. Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Ruhr-Universität Bochum
Folie 73
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Netzwerkmodell
CODASYL-DBTG Modell 1971
Conference on Data System Languages-Data Base Task Group
Repräsentation von Anwendungsdaten in der Form eines Netzes
Die Verknüpfungen müssen explizit definiert werden (Set-Type)
Jeder Record-Type kann einen oder mehrere Vorgänger haben
(Netzwerkstruktur)
Jeder Record-Type kann einen oder mehrere Nachfolger haben
Verarbeitung entlang
der Zugriffspfade
ISM
CODASYL
(navigierender Zugriff)
Informationsobjektklasse
IDS von BULL
IMAGE von HP
UDS/V2 von Siemens
Folie 74
Record-Type
Informationsobjekt
Record
Merkmalsklasse
Data Item
Verknüpfungsklasse
Set-Type
Verknüpfung
Set
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Beispiele zum CODASYL-Modell
Set-Type „geben“
PROFESSOREN
Record
Type „PROFESSOREN
Record-Type
PROFESSOREN“ (Owner)
geben
VORLESUNGEN
Record-Type „VORLESUNGEN“ (Member)
Zugehöriger Set (1:N Verknüpfung)
Roland Gabriel
DBS
IM
Record „Roland Gabriel“ (Owner)
WI-II Record „DBS“, „IM“ (Member)
Leerer Set
Udo Urlaub
Record „Udo Urlaub" zum
Record-Type "PROFESSOREN"
Ruhr-Universität Bochum
Folie 75
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Regeln des CODASYL-Modell I
Set-Types besitzen keine Merkmalsklassen
Record-Types besitzen Merkmalsklassen in Form von
Data-Items bzw. Group-Items
Jeder Record kann Member höchstens eines Sets des gleichen Set-Typs
sein
Es liegt eine Ordnung vor, die sich durch das Einfügen neuer Member im
Set ergibt
Jeder Record kann zugleich Owner in einem Set und gleichzeitig Member
in einem Set eines anderen Set-Type sein
FAKULTÄTEN
PROFESSOREN
VORLESUNGEN
Folie 76
Fak. Wiwi
Udo Urlaub
Roland Gabriel
DBS
Record „Roland Gabriel“
(Owner/Member)
IM
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Prof. Dr. Roland Gabriel
Regeln des CODASYL-Modell II
Jeder Record kann Member in mehreren Sets
unterschiedlicher Set-Types sein (Netzwerkstruktur)
PROFESSOREN
HÖRSAALGEBÄUDE
H-GC
Roland Gabriel
VORLESUNGEN
DBS
IM
E-Mar
Die Verknüpfung eines Record-Types mit sich
selbst ist nicht zulässig
VORLESUNGEN
O
SU G
WI - I
sind Voraussetzung für
sind Voraussetzung für
VORLESUNGEN
WI - II
Ruhr-Universität Bochum
Folie 77
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Regeln des CODASYL-Modell III
Problem: Abbildungen von M:N Beziehungen
Jeder Record kann Member höchstens eines Sets des gleichen Set-Typs sein
MNB
i h
d d
h Bild
kü tli h
M:N
Beziehungen
werden
durch
Bildung von künstlichen
„Kett-Record Types“ aufgelöst
VORLESUNGEN
STUDENTEN
ermöglichen
nehmen vor
BELENGUNGEN
DBS
DBS/St1
St1
Folie 78
Record-Type
"VORLESUNGEN", "STUDENTEN" (Owner)
Kett-Record-Type "BELEGUNGEN" (Member)
IM
DBS/St2
St2
IM/St1
IM/St2
IM/St3
Kett-Record Types
St3
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Navigierender Zugriff
Liste der Teilnehmer der Vorlesung "DBS"
Suche nach "DBS" im
RECORD-TYPE "VORLESUNGEN"
S1 = "DBS" als OWNER des SETs
vom Typ "ERMÖGLICHEN"
(Owner)
VORLESUNGEN
Suche nach dem ersten MEMBER
von S1
STUDENTEN
ermöglichen
nehmen vor
BELENGUNGEN
Solange bis alle MEMBER
durchlaufen sind
(Member)
S2 = aktuelle MEMBER als
MEMBER eines SETs
vom Typ "NEHMEN VOR"
Ausgabe der Daten des
OWNER von S2
Suche den nächsten
MEMBER von S1
DBS
S2
Suche des OWNER von S2
DBS/St1
St1
S1
DBS/St2
IM
IM/St1
IM/St2
IM/St3
St2
Ruhr-Universität Bochum
Folie 79
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
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Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Teil I
Informationssysteme für das Controlling
2. Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Folie 80
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Prof. Dr. Roland Gabriel
Hierarchisches Datenmodell I
Das hierarchische Datenmodell ist definiert als das logische Datenmodell,
bei dem die Realwelt ausschließlich mit Hierarchien dargestellt wird.
(Baumstruktur
Wurzel)
(B
t kt mitit genau einer
i
W
l)
Die Verknüpfungen müssen explizit definiert werden
Jeder Record-Type kann nur einen Vorgänger haben
(hierarchische Struktur)
Spezialfall von Netzwerkmodellen: Nicht zulässig ist die Einbindung eines
Record-Types als Member-Type mehrerer Set-Types
(genau ein Vorgänger: keine N:M-Verknüpfungen)
Jeder Record-Type
yp kann einen oder mehrere Nachfolger
g haben
Verarbeitung entlang der Zugriffspfade
(navigierender Zugriff)
IMS von IBM
Ruhr-Universität Bochum
Folie 81
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Prof. Dr. Roland Gabriel
Hierarchisches Datenmodell II
Beispiel einer 1:N Verknüpfung
FAKULTÄTEN
1:N
PROFESSOREN
1:N
VORLESUNGEN
Folie 82
Fak. Wiwi
Roland Gabriel
DBS
Hans Dirrigl
IM
Beispiel einer nicht
darstellbaren
N:M Lösung
VORLESUNGEN
Zur Lösung ist eine
redundante Aufspaltung in mehrere
Hierarchien nötig
VORLESUNGEN
Con I
Con II
STUDENTEN
ermöglichen
nehmen vor
BELENGUNGEN
STUDENTEN
ermöglichen
BELENGUNGEN
nehmen vor
BELENGUNGEN
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Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Teil I
Informationssysteme für das Controlling
2. Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Folie 83
Ruhr-Universität Bochum
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Gliederung Datenbanksysteme
1. Einführung Datenbanksysteme:
Teil I
Informationssysteme für das Controlling
2. Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung
1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell
2. Funktionsstrukturmodell
3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell
3. Konzeptionelle Datenmodellierung
1. Netzwerkmodelle
2. Hierarchische Datenmodelle
3. Relationale Datenmodelle
1. Grundlagen
2. Normalisierung
4. Objektorientierte Datenmodelle
4. Data Base Engineering
1. Software Engineering
2. Phasen des Data Base Engineering
3. Exkurs: Projektmanagement
Folie 84
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Relationenmodell
E.F. Codd (1970)
Tabellendarstellung der Informationsobjektklassen
Verknüpfung der Tabellen über Schlüssel
Jede Zeile der Tabelle enthält ein Informationsobjekt mit dessen
spezifischen Ausprägungen durch die in den Spalten
abgebildeten Attribute (n-Tupel)
Matr.-Nr.
Name
Vorname
Geb.-Datum
Strasse
PLZ
Ort
09559789
Klein
Kurt
11.11.73
11 11 73
Kaiserstr.
Kaiserstr 120
45130
Dortmund
09664978
Bauer
Birgit
05.03.76
Stiepeler Str. 75
44801
Bochum
09758231
Schulz
Mira
13.02.77
Markstr. 50
44801
Bochum
Ruhr-Universität Bochum
Folie 85
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Definition: Relation
Eine Relation lässt sich formal definieren:
Mathematisch ist eine (n-stellige) Relation R definiert
als Teilmenge des kartesischen Produkts von
Mengen, also R ⊆ {W1 x W2 x ... x Wn}. Hierbei sind
die Wi die (Werte-)Bereiche (domains), über die die
Relation definiert ist. Die Anzahl n dieser Bereiche
wird auch als Grad der Relation bezeichnet.
Ein Element r aus R mit r = (a1, a2, ... , an) und ai ∈ Wi
für i = 1 , ..., n heißt n-Tupel.
Folie 86
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Relationenmodell: Wichtige Begriffe
Relation (relation)
Tabelle
Tupel (tuple)
Zeile in der Tabelle
Attribute
Spalte in der Tabelle
Grad der Relation
(degree of a relation)
Anzahl der Attribute in einer Relation
Wertebereich (domain)
Definierte Menge von Werten, die ein Attribut
annehmen darf
Schlüsselattribute,
Primärschlüssel
(primary key)
Attribut (oder eine Menge von Attributen), das ein
Tupel in einer Relation eindeutig identifiziert
Fremdschlüssel
(foreign key)
Attribut (oder eine Menge von Attributen), das als
Werte Primärschlüssel anderer Tabellen annimmt;
Referenz auf andere Objekte
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Folie 87
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Relationeneigenschaften
R1: Keine zwei n-Tupel einer Relation sind identisch, d.h. es
existieren keine zwei identischen Zeilen.
R2: Die Reihenfolge der n-Tupel
n Tupel einer Relation ist ohne Belang,
Belang
d.h. die Folge bzw. Ordnung der Zeilen spielt keine Rolle.
R3: Die Reihenfolge der Attribute einer Relation ist ohne Belang,
d.h. die Folge der Spalten spielt ebenso keine Rolle.
R4: Jeder Attributwert in der Relation ist elementar, d.h. eine
Menge von Werten ist unzulässig.
Fremdschlüssel
ZPK_ID
19
Primär- 21
schlüssel 22
23
24
26
29
31
37
40
41
Folie 88
Versuchsstatus
1 Versuch
1.
2. Versuch
2. Versuch
1. Versuch
3. Versuch
1. Versuch
1. Versuch
1. Versuch
1. Versuch
1. Versuch
1 Versuch
Prüfungsstatus
Krankmeldung
Krankmeldung
Anerkannte
Nicht erschienen
Prüfung abgelegt
Prüfung abgelegt
Nicht erschienen
Prüfung abgelegt
Prüfung abgelegt
Prüfung abgelegt
Note
ZP_ID
2,3
5,0
1,3
3,0
5,0
1,3
1,3
23
PT_ID
1
2
2
2
2
4
3
5
12
11
11
40
40
40
40
39
40
40
40
40
36
38
ZPFach_ID
1
1
2
3
3
2
2
3
Tupel
4
1
2
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Transformation des ER-Modells
in ein relationales Modell - Regeln
Anforderungsanalyse und
1. Bilde für jeden Entity-Typ eine Relation.
Erstellung des AnwenZerlege dabei zusammengesetzte
d
dungsb
bzw.
FachF h
konzeptes
Attribute in einzelne Attribute.
2. Bilde für jeden Relationship-Typ eine Relation.
Zerlege dabei zusammengesetzte Attribute in
einzelne Attribute.
3. Eine Beziehung im ER-Modell wird so in einer
Erstellung
des SystemRelation abgebildet, dass jeweils die Schlüsselkonzeptes
g beteiligten
g
Entityy
attribute aller an der Beziehung
Relationen und die eigenen Attribute der Beziehung
in der Relation enthalten sind.
4. Für 1:1- und 1:n-Beziehung kann dabei auch eine
Einbettung der gesamten Beziehung in die
entsprechende Entity-Relation erfolgen.
5. Führe die Normalisierung durch.
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Folie 89
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Beispiel zur Transformation I
Kunden_Nr
Auftrag Nr.
Auftrag-Nr.
KUNDE
1
erteilt
N
AUFTRAG
M
Name
Datum
Vorname
enthält
Artikel-Nr.
Preis
Folie 90
N
ARTIKEL
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Beispiel zur Transformation II
Zusammenfassung möglich
Folie 91
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