104 Datenmodell

  • Ab104-01
  • Gibb Unterlagen 2016

    Einleitung in das relationale Datenbankmanagementsystem (RDBMS) Historisches

    Ab 18. Jahrhundert: Lochkarten eingesetzt bei Webstühlen. Insbesondere beim Jacquard Webstuhl.
    1956: Erfindung der Festplatte mit erstem Filesystem.
    1968 – 1975: Hierarchisches Datenmodell.
    1970: Edgar Frank Codd: "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks".
    1975 – 1980: Erste Netzwerk Datenmodelle.
    Ab 1980: Durchbruch des relationalen Datenmodells . Die relationalen Datenbanksysteme verdrängen in den 1980er Jahren die hierarchischen und netzwerkartigen Systeme und der Großteil der Behörden, Konzerne, Institute und mittelständischen Unternehmen stellen ihre IT auf relationale Datenbanksysteme um.
    Objektbasierte Datenbanksysteme können sich bis heute nicht durchsetzen. RDBMS bewähren sich in allen Bereichen besser.
    Objektrelationale Datenbanksysteme werden vermehrt geprüft, sind aber für die Praxis noch zu unübersichtlich und komplex.
  • Ab104-02
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    Terminologie des RDBMS

    Wir nennen eine Tabelle auch Relation oder Entitätsmenge. In Anlehnung an die Entitätsmenge ist eine Zeile auch eine Entität. Eine Entitätsmenge hat einen eindeutigen Tabellennamen im Datenmodell. Wir schreiben den Tabellenamen gross. Beispiel: R
  • Ab104-03
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    Schnelleinstieg in den MS SQL Server 2014 mit kurzem DML-Repetitorium

  • Ab104-04
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    Datenanalyse durchführen

    So viele Daten und Informationen! Was brauche ich wirklich und wie ordne ich Daten sinnvoll an?
  • Ab104-05
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    Beziehungen zwischen Entitätsmengen

    Es gibt vier unterschiedliche Beziehungstypen. Ein Paar von Beziehungstypen definiert eine Beziehung / Assoziation.
  • Ab104-06
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    Komplexe Beziehungen

    So viele Daten und Informationen! Was brauche ich wirklich und wie ordne ich Daten sinnvoll an?
  • Ab104-07
  • Gibb Unterlagen 2016

    Der Normalisierungsprozess

    Damit wir Redundanzen und daraus resultierende Anomalien vermeiden können, müssen wir einige Regeln beim Entwerfen von Datenmodellen berücksichtigen. Wir sprechen von der Normalisierung oder die Überführung unnormalisierter Tabellen in die erste, zweite und dritte Normalform. Im Folgenden wird der Normalisierungsprozess an einem Beispiel illustriert. Die Tabelle beschreibt dabei, welche Schüler einer Schule im aktuellen Schuljahr Lernangebote nutzen.
  • Ab104-08
  • Gibb Unterlagen 2016

    Fetch: Mengenbearbeitung

    Im folgenden Beispiel wird ein einfacher CURSOR für die Zeilen der Tabelle Person deklariert. Hier suchen wir alle Nachnamen, die mit B beginnen. Mit FETCH NEXT wird Zeile für Zeile eingelesen. Die FETCH-Anweisungen geben den Wert für die in DECLARE CURSOR angegebenen Spalten als einzeiliges Resultat zurück.
  • Ab104-09
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    Referentielle Integrität (RI)

    Referentielle Integritätsbedingungen dienen der Sicherung der Datenintegrität über mehrere logisch zusammenhängende Tabellen. Über die Definition von Fremdschlüsseln lassen sich die Beziehungen in einer normalisierten Datenbank in den Systemtabellen hinterlegen. Dadurch wird es für den SQL-Server möglich, bei Manipulationen auf eine Tabelle zu prüfen, ob diese Manipulation zulässig ist, bzw. ob sich daraus Folgemanipulationen ergeben.
  • Ab104-10
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    SQL - Structured Query Language

    Repetition aus Modul 100 (100.4_SQL_Einführung.pptx): SQL ist eine Datenbanksprache zur Definition, Abfrage und Manipulation von Daten in relationalen Datenbanken. SQL ist von ANSI und ISO standardisiert und wird von fast allen gängigen Datenbanksystemen unterstützt. Die Bezeichnung SQL wird im allgemeinen Sprachgebrauch als Abkürzung für „Structured Query Language“ aufgefasst. Die Syntax von SQL ist relativ einfach aufgebaut und semantisch an die englische Umgangssprache angelehnt. SQL stellt eine Reihe von Befehlen zur Definition von Datenstrukturen nach der relationalen Algebra, zur Manipulation von Datenbeständen (Einfügen, Bearbeiten und Löschen von Datensätzen) und zur Abfrage von Daten zur Verfügung. SQL ist von großer Bedeutung, da eine weitgehende Unabhängigkeit von der benutzten Software erzielt werden kann. Man unterscheidet zwischen der DML (Data manipulation language) und der DDL (Data description language).
  • Ab104-11
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    Datenschutz in der Schweiz

    Was kann man sich unter Datenschutz vorstellen? Wozu braucht es Datenschutz?