Kurs:Entwicklung eines Datenbanksystems/Glossar

Entwicklung eines Datenbanksystems

• Situation
• Grundlagen
• Lebenszyklus

Entity-Relationship-Modell

• Übung: Segeltörn
• Übung: Bank

Entwurf relationaler Datenbanken

• Kleine Übungen
• Übung: Segeltörn
• Übung: Bank

Normalisierung

• Bibliothek
• Marketing

Schlussaufgabe

Anhang

• Glossar
• Konvention

A

• Attribut. Ein Attribut ist eine Eigenschaft bzw. Merkmal, die im Kontext zu einer Entität bzw. eines Objektes steht.

B

• Beziehung (relationship). Eine Verknüpfung oder ein Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Enti-täten. Im Kontext relationaler Datenbanken ist eine Relation eine zweidimensionale Tabelle, die zur Spei-cherung von Attributwerten einer Entitätsmenge benutzt wird.
• Beziehungsmenge (relationship type). Typisierung bzw. Zusammenfassung gleichartiger Beziehungen.

D

• Datenmodellierung. Datenmodellierung bezeichnet Verfahren in der Informatik zur formalen Abbildung der in einem definierten Kontext relevanten Objekte mittels ihrer Attribute und Beziehungen. Hauptziel ist die eindeutige Definition und Spezifikation der in einem Informationssystem zu verwaltenden Objekte, ihrer für die Informationszwecke erforderlichen Attribute und der Zusammenhänge zwischen den Infor-mationsobjekten, um so einen Überblick über die Datensicht des Informationssystems erhalten zu können. Ergebnis sind hierbei Datenmodelle, die, mehrere Modellierungsstufen durchlaufend, letztlich zu einsatz-fähigen Datenbanken bzw. Datenbeständen führen.
• Datensatz. Einen Verbund von logisch zusammenhängenden Informationen die aus einer Datenbank gela-den wurden.
• Datenschutz. Datenschutz bezeichnete ursprünglich den Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch. Der Begriff wurde gleichgesetzt mit Schutz der Daten, Schutz vor Daten oder auch Schutz vor „Verdatung". Heute wird der Zweck des Datenschutzes darin gesehen, den Einzelnen davor zu schützen, dass er durch den Umgang mit seinen personenbezogenen Daten in seinem Recht auf informationelle Selbstbestimmung beeinträchtigt wird. Datenschutz steht für die Idee, dass jeder Mensch grundsätzlich selbst entscheiden kann, wem wann welche seiner persönlichen Daten zugänglich sein sollen. Der Datenschutz will den so genannten gläsernen Menschen verhindern.
• Datensicherheit. Datensicherheit hat das Ziel, Daten jeglicher Art in ausreichendem Maße vor Verlust, Mani-pulationen, unberechtigter Kenntnisnahme durch Dritte und anderen Bedrohungen zu schützen.
• Datentabelle. Eine Datentabelle ist eine Menge von Daten, die in Zeilen und Spalten einer Tabelle struktu-riert sind.
• Domäne. Domäne ist das vordefinierte Wertebereich, aus dem die Werte eines Attributes bestehen.

E

• Entität (entity). Eine Entität ist in der Informatik ein eindeutig zu identifizierendes Objekt der Wirklichkeit wie bspw. ein Lebewesen, ein Gegenstand oder ein Begriff.
• Entitätsmenge (entity set). Die Menge der Entitäten eines Entitätstyps. Einzelne Entitäten eines Entitätstyps werden als Entitätsmenge zusammengefasst. Entitäten als Elemente einer Entitätsmenge werden durch ih-re Eigenschaften (Werte von Attributen) unterschieden.
• Entitätstyp (entity type). Ein Entitätstyp ist eine Kategorie. Ein Entität, streng genommen, ist eine Instanz eines bestimmten Entitätstyp. Jede Entität (das einzelne Objekt) wird einem Entitätstyp zugeordnet.
• Entity-Relationship-Modell (ERM). Das Entity-Relationship Modell - abgekürzt mit ER-Modell oder ERM - dient als Grundlage für einen Datenbankentwurf. Bevor mittels SQL angefangen wird, Tabellen und Be-ziehungen anzulegen, wird erstmal mittels ER-Modell geplant, wie die Datenbankstruktur aufgebaut und funktionieren soll. Das Entity-Relationship-Modell (ERM) dient der Darstellung der Entitäten und ihrer Beziehungen zueinander. Damit kann die Realität systematisch modelliert werden. Die Objekte des ERM sind die bekannten Entitätstypen und Beziehungstypen.

I

• Index. Eindeutiger und einmaliger Wert zur Identifikation bzw. Unterscheidung von Datensätzen. Dadurch wird die Suche und das Sortieren nach bestimmten Feldern beschleunigt.
• Informationsobjekt. Unter dem Begriff des Informationsobjekt versteht man die Einheit von verschiedenen Informationen und ggf. Funktionen zur Repräsentation eines realen oder künstlichen Objektes der realen Welt. In diesem Sinne ist ein Überbegriff für jede Art elektronischer Dokumente und Daten.
• (Daten-) Integrität. Datenintegrität ist die Korrektheit und Vollständigkeit der zu einem bestimmten Zeit-punkt gespeicherten Daten. Während der Verarbeitung von Daten kann es passieren, dass diese aus un-vorhergesehenen Gründen beschädigt oder verändert werden können. Maßnahmen der Datenintegrität sollen vor diesen Veränderungen schützen und sicherstellen, dass Dateien und Daten vollständig erhalten bleiben. Die Datenintegrität ist verletzt, wenn Mehrdeutigkeiten oder widersprüchliche Sachverhalte zu-tage treten.

K

• Kardinalität. Die Kardinalität beschreibt die Beziehung im Hinblick auf die Anzahl der möglichen beteilig-ten abhängigen Entitäten. Die Kardinalität wird dabei an der die Beziehung beschreibenden Raute oder (bei fehlender Raute) an der Verbindungslinie, die zwischen den beiden beteiligten Entitätstypen be-steht, notiert
• (Daten-)Konsistenz/Inkonsistenz. Unter dem Begriff der Integrität oder der Konsistenz von Daten versteht man die Widerspruchsfreiheit der Datenbestände. Eine Datenbank ist integer oder konsistent, wenn die gespeicherten Daten fehlerfrei erfasst sind und den gewünschten Informationsgehalt korrekt wiederge-ben. Definitionsgemäß sind Relationen Mengen von Tupeln, die allein durch ihre Werte unterschieden werden. Abgeleitet aus der Mengenlehre ist die Eindeutigkeit der Elemente (Tupel bzw. Datensätze) zwingend. Die Tupel müssen folglich eindeutig identifizierbar sein was durch eindeutige Schlüssel er-reicht wird. Diese Integrität wird im relationalen Datenbankmodell durch sogenannte Schlüsselkandida-ten bzw. Primärschlüssel gewährleistet. Man spricht dann auch von der Schlüsselintegrität.

L

• Logische Datenunabhängigkeit Logische Datenunabhängigkeit bedeutet, dass Anwendungen gegen Ände-rungen, die am Datenbankschema vorgenommen werden, immun sind. Logische Datenunabhängigkeit kann nur für einfache Modifikationen des Datenbankschemas realisiert werden

N

• Normalform (1., 2., 3.). Unter Normalisierung eines relationalen Datenschemas (Tabellenstruktur) versteht man die Aufteilung von Attributen (Tabellenspalten) in mehrere Relationen (Tabellen) gemäß den Nor-malisierungsregeln, sodass eine Form entsteht, die keine vermeidbaren Redundanzen mehr enthält.

P

• Physikalische Datenunabhängigkeit Physische Datenunabhängigkeit weisen Datenbanksysteme auf, bei denen Änderungen an der physischen Speicher- oder der Zugriffsstruktur (beispielsweise das Anlegen oder Entfernen einer Indexstruktur) keine Auswirkungen auf die logische Struktur der Datenbasis, das Da-tenbankschema, haben.
• (Daten-) Redundanz. Die mehrfacher Speicherung von gleichen Daten nennt man Redundanz, d.h. dass mehr Daten vorhanden oder übertragen werden, als eigentlich notwendig.

S

• Schlüssel. Bestimmte Attribute eines Entitätstyps charakterisieren eindeutig dessen Entitäten. Sie dienen als identifizierende(s) Attribut(e). Ggf. sind künstliche Schlüssel zu definieren. Bei Datenbanken bezeichnet man eine eindeutige Kombination von Datenfeldern (Entitäten) als Schlüssel.
• SQL „Structured Query Language" ist eine deklarative Datenbanksprache für relationale Datenbanken. Sie definiert Datenstrukturen in relationalen Datenbanken und bearbeitet (Einfügen, Verändern, Löschen) und fragt die darauf basierenden Datenbeständen ab.

W

• Wert eines Attributes. In einer Datenbank werden die Objekte, über die wir Daten sammeln, durch Attribu-te beschrieben. Ein Attribut besteht aus einem Attribut -Bezeichner und einem Wert.

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