Zusammenfassung Datenbank und DBS PDF

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ZUSAMMENFASSUNG...

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Einführung ARIS Haus: Architektur integrierter Systeme Organisationsschicht: Strukturen im Unternehmen DBS (Datenbanksysteme) in der Praxis: - Basis für Business Systeme wie ERP, CRM, SCM - Basis für individuelle Software (Medizin, Banken,…) - In Online-Shops (Magento, Prestashop) - Web Content Management Systeme (Wordpress) SQLite: Meistverbreitetes DBS -

Embedded DBS, keine Server-Anwendung, klein Abfragemöglichkeiten mit SQL keine echte Parallelverarbeitung oder Mehrnutzerbetrieb Verwendung/Verbreitung: o Läuft auf jedem Android und IOS o Lesezeichen- und Cookie-Verwaltung von Mozilla, Verwendung in Safari o Verwaltung von Videos/Musik unter IOS, Verwaltung von Cache-Daten unter Mac OS X o Speicherung der Kontakte von Skype

Größen von DB: -

Klein (MB bis wenige GB): kleiner OS, Verzeichnis-DB, operative DB in mittelständischen Be Mittel (hunderte GB): operative Datenbanken in größeren Unternehmen Groß (unterer TB-Bereich): DB in Großunternehmen (Telko), Data Warehouses Gigantisch (bis Petabyte): kommerziell (Amazon), wissenschaftlich (Klimarechenzentrum)

Lesender Zugrif: Sortiert  Neues hinzufügen dauert länger Schreibender Zugrif: Unsortiert  geht schneller

Datenbanken und DBS Daten: Zeichensatz – Syntax – implizite Bedeutung Zum Zweck der Verarbeitung zusammengefasste Zeichen, die eine implizite Bedeutung haben  Angaben über Sachverhalte und Vorgänge, digitale Medien und Content  Beispiele: Vorname, Nachname, Straße Unterscheidung der Daten: -

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Verwendungszweck: o Stammdaten (übergeordnet, z. B. Kunden, Artikel, Lieferant, Hersteller)  Kern-Entitäten/Objekte eines Unternehmens  Repräsentation von Dingen oder Personen in der realen Welt  geringe Änderungshäufigkeit o Bewegungsdaten (z. B. Einkauf, Inventur)  Repräsentation von Vorgängen bzw. Geschäftsvorfällen  Referenzieren Stammdaten (Datum, Art, Menge der Stammdaten)  hohe Änderungshäufigkeit und zeitlicher Bezug o Bestandsdaten (aus Bewegungsdaten z. B. Saldo auf dem Konto) Struktur: o Strukturiert  Basierend auf logischem Denkmodell  Verwendung verschiedener Datentypen in Strukturen  einfach (Integer, String), komplex (Objekt), binär (binary lage object) o Unstrukturiert (Bilder, Dokumente, Videos, Web-Seiten)  Daten ohne Datenmodell o Semi-strukturiert (XML, JSON) Abstraktionsebene: o Objekt-Daten (allgemeine Daten) o Meta-Daten (Indizes, Bäume, die ein schnelles Suchen auf DB ermöglichen)

Datensatz: (Record) -

grundlegende Datenstruktur einer DB, entspricht allen Anforderungen, die definiert sind enthält Daten zu einer Entität (Objekt) oder einer Beziehung besteht aus einem oder mehreren Datenfeldern (Attributen)

Datenfeld: (Attribut) -

beschrieben durch sinnvollen Feldnamen und Datentyp (Char, Integer, Float)

Datensatztyp: (Record Type) -

Beschreibung der Struktur einer Menge gleichartiger Datensätze ähnlich aber nicht identisch zu Klasse in OO  OR Mapping ist über einen Schlüssel (minimalistisch) eindeutig identifizierbar

Objektdaten: (Anwendungsdaten, Nutzdaten) -

Sammelbegrif (falsch wäre Kundennummer) beschreiben Objekte der Anwendungswelt werden von Anwendern / Anwendungen genutzt Beispiele: Kunden, Produkte, Bestellungen

Metadaten: (Daten über Daten) -

Beschreibung von Datenstrukturen: Aufbau, Datentyp Verwaltung und Zugrifssteuerung o Berechtigungen, Speicherort, Objektgröße, Statistiken, Indizes Metadaten zu einer DB sind im Data Dictionary (auch DB-Katalog, Systemkatalog) abgelegt

Sprachliche Ebene: Abstraktion

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Meta-Meta-Ebene: Abstrakte Sprachkonstrukte in Programmiersprachen und Datenmodellen  Relation, Klasse, Struktur,… Meta-Ebene: (Data Dictionary) Datenmodell (Relation), Objektdaten, Klassen  Artikel((ArtikelNr INT, Bezeichnung CHAR(50), Marke CHAR(20)) Objekt-Ebene: (Inhalt der DB) Instanzen der Objekttypen, Datensätze in DB, konkrete Ausprägung  (4711, "iPhone5", "Apple") Reale Welt

Datenmodell: (abstraktes Datenmodell, Meta-Modell)  Stellt einen allgemeinen Begrifsapparat (Sprache) zur Verfügung, der es gestattet, Realitätsausschnitte ohne Eingrenzung auf ein bestimmtes Sachgebiet zu modellieren. Es werden Datenobjekte und Operatoren (Beziehungen) auf diesen Objekten festgelegt. Bestandteile:  Basisdatentypen und Typkonstruktoren, um aus den einfachen Datentypen komplexere Strukturen zu konstruieren  Ähnlich zu Programmiersprachen Beispiele: Relationales Datenmodell, Netzwerk-Datenmodell, objektorientiertes Datenmodell, XML Datenbank-Schema: Beschreibung der Struktur einer Datenbank  Schemata können parallel laufen und gleichzeitig verwaltet werden  Logisches / konzeptuelles Schema: logische Struktur der Daten  Physisches Schema: physische Speicherstruktur (Speicherparameter, Indizes,…)  Datenmodell als Synonym für Datenbank-Schema Datenbank - Erwartungen/Leistungen: 

speichert Daten persistent (dauerhafte Verfügbarkeit) Integrität (Richtigkeit der Daten) gesicherter Zugrif Service und Beratung bei Anliegen enthält inhaltlich zusammenhängende Daten und berücksichtigt Beziehungen und Entitäten hat eine festgelegte Struktur (Datenmodell bzw. -schema) stellt einen bestimmten, anwendungsbezogenen Ausschnitt der realen Welt dar Eine zufällig, unstrukturierte Ansammlung von Daten wird nicht als DB bezeichnet

Datenbank-Managementsystem DBMS:

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Software für die Verwaltung von DB anwendungsunabhängige Standard-Software Anwendungen greifen darauf zu, z. B. über SQL Zugrife von DB direkt zu Anwendung sind unzulässig, da Inkonsistenzen erzeugt werden DBMS kann n-Anwendungen haben DBVS: Datenbankverwaltungssystem = DBMS Hauptaufgabe: CRUD-Operationen o Daten in die DB einfügen, Gerüst erstellen (create / insert) o Daten suchen und auslesen, Gerüst manipulieren (read) o Daten in der DB ändern (update) o Daten aus der DB löschen (delete)

Datenbanksystem (DBS) besteht aus: - DB, in der die Daten persistent abgelegt werden (Software) - DBMS für die Verwaltung der Daten und der Zugrife auf die Daten (Hardware)  Sprachlicher Gebrauch in der Praxis oftmals synonyme Verwendung der Begrife DB, DBS, DBMS  DBS kann verschiedene DB parallel ansprechen  Anwendungen gehören nicht zum DBS (physikalisch)  Problem: überfordert mit verschiedenen Abfragen Datenverwaltung ohne DBMS: 1. Datenhaltung als Teil der Anwendung  Applikationen – Datenzugrifsschicht – Dateien o Vorteile: volle Flexibilität für individuell optimierte Datenhaltung o Nachteile: alles muss selbst implementiert werden, hoher Aufwand 2. Einsatz eines DBMS  Applikationen – DBMS – Datenbank o Vorteile: einfache Anwendungsentwicklung, sichere Datenhaltung, kein Zusatzaufwand für Mehrbenutzerfähigkeit o Nachteile: weniger Freiheitsgrade (mit gewähltem DBMS ist man beschränkt)...