Grundkurs Relationale Datenbanken (PDF)
Einführung in die Praxis der Datenbankentwicklung für Ausbildung, Studium und IT-Beruf
Dieses Buch richtet sich an Studenten und IT-ler in Ausbildung und Beruf, die ohne unnötigen Theorieballast die Praxis der Entwicklung von Datenbankapplikationen erlernen möchten. Es ist als anwendungsorientiertes Lehrbuch aufgebaut und eignet sich für den...
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Produktinformationen zu „Grundkurs Relationale Datenbanken (PDF)“
Dieses Buch richtet sich an Studenten und IT-ler in Ausbildung und Beruf, die ohne unnötigen Theorieballast die Praxis der Entwicklung von Datenbankapplikationen erlernen möchten. Es ist als anwendungsorientiertes Lehrbuch aufgebaut und eignet sich für den Unterricht sowie zum Selbststudium. Praxisnah und verständlich werden die Themen Datenmodellierung, Datenbankentwicklung und Datenbankbetrieb vermittelt. Darüber hinaus ist eine Einführung in SQL enthalten. Der Leser erhält Zugang zu einem kostenlosen Online-Service, der das Buch ergänzt. In der 6. Auflage wurde im Kapitel 3 der Theorieteil ausgebaut. Es wird zwischen konzeptionellem und physischem Datenmodell unterschieden.
Lese-Probe zu „Grundkurs Relationale Datenbanken (PDF)“
3 Datenbanktheorie (S. 15-16)In diesem Kapitel wird vermittelt, wie man aus den meist diffusen Informationen und Anforderungen an eine neue Datenbank eine Datenstruktur entwerfen und soweit verfeinern kann, dass sie den Ansprüchen des späteren Benutzers genügt. Dieses Kapitel stellt die Pflichtlektüre dar, bevor man zur eigentlichen Datenbankentwicklung schreiten kann. Der logische Entwurfsprozess wird anhand eines konkreten Beispiels erläutert. Die hier verwendete Darstellungsart des Entitätenblockdiagramms entspricht der Notation von [Zehnder, 87]. Eine weitere Notation kann der Literatur [Vetter, 90] entnommen werden. Im Anhang C wird eine zusätzliche Notation erklärt, welche von vielen Datenbankmodellierungswerkzeugen verwendet wird.
3.1 Das Globale ER-Modell
Das Globale ER-Modell (Entity Relationship) stellt eine Erweiterung des klassischen Relationenmodells dar, in der neben der Normalisierung der Daten auch globale Beziehungen zwischen den Tabellen berücksichtigt werden (globale Normalisierung). Das ER-Modell gibt Regeln vor, mit denen sich Daten so strukturieren lassen, dass sie bestimmte Kriterien erfüllen.
Die globale Datennormalisierung bezweckt, dass Redundanzen (mehrfaches Speichern von gleichen Informationen) eliminiert werden und damit die Datenkonsistenz (Eindeutigkeit der Daten) gewährleistet werden kann.
Redundanzfreie Datenspeicherung bedeutet, dass eine bestimmte Information in einer Datenbank nur gerade einmal vorkommt. Wenn z. B. die Personaldaten eines Herrn Müllers abgespeichert werden, dann existiert der Name Müller" nur an einem einzigen Ort in der Datenbank. Datenkonsistenz bedeutet, dass Daten eindeutige Informationen darstellen. Sollten in einer Datenbank z. B. mehrere Müller existieren, so müssen diese z. B. durch eine Personalnummer eindeutig unterschieden werden können. Mehr Informationen finden sich im Abschnitt 3.5.1. Das ER-Modell verwendet eine Menge neuer
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Begriffe, welche vor allem im Zusammenhang mit Datenbanken verwendet werden.
Um sich mit einem Datenbankspezialisten unterhalten zu können (zumindest fachtechnisch), ist es nötig, diese Begriffe zu kennen. Die wichtigsten Begriffe werden deshalb im nächsten Abschnitt anhand von Beispielen erklärt.
3.1.1 Erklärung der wichtigsten Begriffe
Die Datenbankbegriffe lassen sich aufteilen in Begriffe der Datenbanktheorie und der Informatik. Bei den folgenden Begriffserklärungen werden zuerst die Bezeichnungen im konzeptionellen Datenmodell und in Klammern die Bezeichnungen im physischen Datenmodell aufgeführt. Die Definitionen dieser beiden Begriffe folgen im Abschnitt 3.1.2.
Entität (Tabellenname): Eine Entität stellt einen Themenkreis dar, welcher Elemente mit gleichen Merkmalen umfasst. Beispiel: Personen, Kurse, Ersatzteile etc. Entitätsmenge (Datensätze): Die Entitätsmenge beinhaltet alle zu den Merkmalen einer Entität gehörenden Werte. Sie entspricht allen gespeicherten Datensätzen einer Tabelle.
Relation (Tabelle): Eine Relation umfasst eine Entität mit der dazugehörenden Entitätsmenge. Man versteht darunter eine komplette Tabelle mit Entitätsbezeichnung, Attributen und Tupel.
Tupel (Datensatz): Ein Tupel umfasst alle Merkmalswerte eines Elementes als Bestandteil einer Entitätsmenge. Ein Tupel entspricht einem vollständigen Datensatz. Beispiel: Müller, Hugo, Planetenweg 7, 1234 Neustadt. Alle Tupel einer Entität zusammen bilden die Entitätsmenge. Attribut (Spaltenname): Das Attribut entspricht einem Merkmal eines Tupels und beschreibt somit eine spezifische Eigenschaft einer Entitätsmenge. Beispiel Name, Adresse, Alter etc. Attributwert (Wert, Datum): Dies ist ein Datenwert, welcher das zugehörige Attribut eines Tupels beschreibt. Beispiel: Attribut = Name, Attributwert = Müller. Vielfach wird anstatt des Wortes Wert" der Begriff Datum" verwendet.
Um sich mit einem Datenbankspezialisten unterhalten zu können (zumindest fachtechnisch), ist es nötig, diese Begriffe zu kennen. Die wichtigsten Begriffe werden deshalb im nächsten Abschnitt anhand von Beispielen erklärt.
3.1.1 Erklärung der wichtigsten Begriffe
Die Datenbankbegriffe lassen sich aufteilen in Begriffe der Datenbanktheorie und der Informatik. Bei den folgenden Begriffserklärungen werden zuerst die Bezeichnungen im konzeptionellen Datenmodell und in Klammern die Bezeichnungen im physischen Datenmodell aufgeführt. Die Definitionen dieser beiden Begriffe folgen im Abschnitt 3.1.2.
Entität (Tabellenname): Eine Entität stellt einen Themenkreis dar, welcher Elemente mit gleichen Merkmalen umfasst. Beispiel: Personen, Kurse, Ersatzteile etc. Entitätsmenge (Datensätze): Die Entitätsmenge beinhaltet alle zu den Merkmalen einer Entität gehörenden Werte. Sie entspricht allen gespeicherten Datensätzen einer Tabelle.
Relation (Tabelle): Eine Relation umfasst eine Entität mit der dazugehörenden Entitätsmenge. Man versteht darunter eine komplette Tabelle mit Entitätsbezeichnung, Attributen und Tupel.
Tupel (Datensatz): Ein Tupel umfasst alle Merkmalswerte eines Elementes als Bestandteil einer Entitätsmenge. Ein Tupel entspricht einem vollständigen Datensatz. Beispiel: Müller, Hugo, Planetenweg 7, 1234 Neustadt. Alle Tupel einer Entität zusammen bilden die Entitätsmenge. Attribut (Spaltenname): Das Attribut entspricht einem Merkmal eines Tupels und beschreibt somit eine spezifische Eigenschaft einer Entitätsmenge. Beispiel Name, Adresse, Alter etc. Attributwert (Wert, Datum): Dies ist ein Datenwert, welcher das zugehörige Attribut eines Tupels beschreibt. Beispiel: Attribut = Name, Attributwert = Müller. Vielfach wird anstatt des Wortes Wert" der Begriff Datum" verwendet.
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Autoren-Porträt von René Steiner
Dipl.-Ing. René Steiner ist Informatikingenieur mit langjähriger Programmiererfahrung, Fachdozent für Datenbanken und Mitinhaber einer Softwarefirma für Datenbankentwicklung, Datenintegration und Projektmanagement.
Bibliographische Angaben
- Autor: René Steiner
- 2007, 6Aufl. 2006, 237 Seiten, Deutsch
- Verlag: Vieweg+Teubner Verlag
- ISBN-10: 3834890766
- ISBN-13: 9783834890764
- Erscheinungsdatum: 29.09.2007
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 1.29 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Pressezitat
"Das Buch richtet sich an Personen in Ausbildung, Studium und der IT-Praxis und überzeugt durch eine didaktisch gut strukturierte Darstellung. Erstaunlich: Der Umfang hat zugelegt, aber der Preis ist gesunken." ekz-Informationsdienst, 24/03
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