Data Modeling

Flashcards with key terms and descriptions related to Data Modeling Information Modeling lecture notes.

Informationsmodellierung

Grundlage für das Verständnis und die Kommunikation in einer Umgebung.

Verständnis

Hauptursache schlechter Software ist mangelndes gegenseitiges Verständnis heterogener Gruppen.

Platons 5 Ebenen des Verstehens

Name, Definition, Darstellung & Beispiel, Wissen & Verständnis, Erkenntnis, Idee, Zweck.

Qualität des Informationsmodells

Korrektheit, Relevanz, Unmissverständlichkeit.

Softwareentwicklungsprozess

Iterative Arbeitsweise zur Verringerung des Umfangs.

Vollständig

Datensammlung beantwortet alle inhaltlichen und relevanten Fragen.

Häufige Fehler in der Informationsmodellierung

Fehlende/inkonsistente Assoziationstexte, Substantive in Assoziationen, generische Bezeichnungen, atypische Beziehungstypen, unverständliche Sachverhalte, zirkuläre Beziehungen.

Verstehen

Mehrere Kommunikationspartner interpretieren dieselben Datenwerte unter Anwendung desselben Kontextes.

Wissen einer Miniwelt

Das relevante, attributierbare Wissen einer Miniwelt kann als Sammlung aller wahren Aussagen dargestellt werden.

Informationsmodell (IM)

Beschreibt reale Objekte einer Umgebung, indem es Namen, Eigenschaften & Beziehungen eindeutig festlegt. Es werden nur Daten interpretiert (Infos / Wissen).

Bedingungen für Informationsmodelle

Entitäts- und Attributnamen drücken exakt aus, was gemeint ist.

Informationsmodellierung (BIM)

Prozess, der beschreibt, wie ein relevanter Ausschnitt des Wissens einer Miniwelt in IM abgebildet wird. Wird vor Geschäftsprozessmodellierung gemacht.

Datenmodell

Technologie, Speicherung, Verwaltung der Daten.

Entität

Ein Ding / Objekt der Realität, für das wir uns interessieren.

Entität mit Attributen

Ein Ding/Objekt der Realität mit all seinen Eigenschaften.

Subentitäten

Eine Entität ist von Subtyp A oder vom Subtyp B. Die Subtypen sind exklusiv.

Notiz

Informationen, Fragen, Entscheidungen zum Modellierungsprozess.

[N]

Wiederholattribut, das Attribut kann 1 - n Werte desselben Typs haben.

[T]

Das Attribut oder die Beziehung sind versioniert / historisiert / temporal.

[L]

Der Attributwert kann in mehreren Sprachen vorhanden sein.

Domäne

Eigenschaften: Name (Schlüssel), Wertebeschreibung (pflicht), und Beschreibung (optional).

Domänewert

Eigenschaften: Wert (pflicht) und Beschreibung (optional).

Entität (Entity)

Repräsentant für ein konkretes / abstraktes Ding.

Attribut (Attribute)

Eigenschaften der Entitäten.

Wertebereich / Domäne

Benannte Menge von fachlichen Werten, mit deinen 1 Aussage über 1 Eigenschaft 1 Dings gemacht werden kann.

Assoziation (Association) & Beziehung (Relationship)

Einfach lesbare, wahre Aussagen.

Modellieren in Workshops

Modellierer allein kann nicht die Arbeit machen – Wissen muss preisgegeben werden.

Schlüssel / Key

Jede Entität muss über 1 / mehrere Attribute verfügen, deren Wertekombination innerhalb dieser Entität einmalig ist.

Wertebereich (Domain)

Jedes Attribut hat 1 Wertebereich, häufig heißt er gleich wie Attribut.

Fremdschlüssel (Foreign key)

Hat extrige Tabelle (keine Listen in Feld, nicht mehrer Werte zusammen).

1.Normalform 1NF

1 Attributwert macht 1 Aussage über 1 Aspekt.

2.Normalform 2NF

Jedes Attribut 1 Relation hängt funktional vom gesamten Schlüssel der Relation ab.

3.Normalform 3NF

Kein Attribut 1 Relation hängt funktional von 1 nicht-Schlüsselattribut ab.

Informationsmodell zum Datenmodell

Entität zur Tabelle, Attribut zu Datenbankfeld (column).

Vom IM zum Datenmodell

Tablename, Columns, DDL: data definition language, DML: data manipulation language.