Datenbanken VL1

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10 Terms

1
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Welche Probleme würden ohne Datenbanken auftreten?

Redundanz und Inkonsistenz

• Informationen mehrfach gespeichert

• Verschwendung von Speicherplatz

• Bei Änderungen Gefahr von inkonsistenten Daten

Zugriffsmöglichkeiten

• Isolierte Daten mit unterschiedlicher Verwaltung und Format

• Fehlende Verknüpfung von logisch zusammenhängenden Daten

Datenintegrität

• Regeln/Vorgaben nicht gut prüfbar

• Gefahr von unerlaubten Zuständen

Datensicherheit

• Wer darf Daten sehen/ändern?

• Lese-/Schreibrechte sollten für bestimmte Personengruppen festgelegt werden

Mehrbenutzerbetrieb

• Gleichzeitiger Zugriff von mehreren Nutzer:innen

• Gefahr von Anomalien durch Überschreiben von Daten

• Unerwünschte Blockierung aller Daten durch eine Person

Datenverlust

• Daten können verloren gehen. Backup erforderlich

• Wiederhergestellte Daten müssen weiterhin konsistent sein

Effizienz

• Effiziente Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich

Entwicklungskosten

• Entwicklung individueller Lösungen für jedes einzelne Anwendungsprogramm sollen

vermieden werden

2
New cards

Welche Arten von Datenbanken gibt es?

Datenbanksystem (DBS):

  • Datenbank zusammen mit einem

  • Datenbankmanagementsystem

Datenbank:

  • Sammlung von Daten, die miteinander in

  • Beziehung stehen

Datenbankmanagementsystem (DBMS):

  • Software für die Erstellung, Verwaltung und

  • Abfrage von Datenbanken.

<p><strong>Datenbanksystem (DBS):</strong></p><ul><li><p>Datenbank zusammen mit einem</p></li><li><p>Datenbankmanagementsystem</p></li></ul><p><strong>Datenbank:</strong></p><ul><li><p>Sammlung von Daten, die miteinander in</p></li><li><p>Beziehung stehen</p></li></ul><p><strong>Datenbankmanagementsystem (DBMS):</strong></p><ul><li><p>Software für die Erstellung, Verwaltung und</p></li><li><p>Abfrage von Datenbanken.</p></li></ul><p></p>
3
New cards

Was sind die Aufgaben einer DBMS?

  • persistente Speicherung von Daten

  • Verknüpfung und effiziente Verwaltung großer Datenmengen

  • Anfrageoptimierung

  • Sicherstellen von Konsistenz und Datenintegrität

  • Schutz vor Datenverlust

  • Datensicherheit und Zugriffsrechte

  • Effizienter Mehrbenutzerbetrieb

4
New cards

Welche Ebenen sind Teil der 3-Ebenen Architektur?

  • Physische Ebene: physische Speicherstrukturen und Zugriffspfade

  • Logische Ebene: Strukturen und Beziehungen der Daten sowie

  • Integritätsbedingungen

→ Beschreibung üblicherweise in einem logischen Datenmodell

  • Externe Ebene: Sichten für Benutzer:innen

5
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Welche Arten von Datenunabhängigkeit gibt es?

  • physische Datenunabhängigkeit: Änderungen der physischen Ebene möglich, ohne die logische Ebene zu ändern

  • logische Datenunabhängigkeit: Änderungen der logischen Ebene möglich, ohne die externe Ebene zu ändern

6
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Welche Datenbanksprachen gibt es?

Datendefinitionssprache (DDL) für Definition von

  • Datenbankschema: Struktur der Datenobjekte und Beziehungen zueinander

  • Integritätsbedingungen: Einschränkungen für zulässige Daten

Datenmanipulationssprache (DML)

  • Datenmanipulationen: Einfügen, Änderung und Löschen von Daten

  • Anfragen: Auslesen von Daten (teilweise als DQL bezeichnet)

7
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Was ist ein Datenbankschema?

  • Beschreibung der Datenbank

  • Datenbankstruktur, Datentypen und Integritätsbedingungen

  • ändert sich selten

8
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Was ist eine Datenbankinstanz?

  • Daten in der Datenbank zu einem bestimmten Zeitpunkt

  • auch Datenbankzustand oder Datenbankausprägung

  • ändert sich häufig

9
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Was ist SQL?

SQL steht für Structured Query Language und ist die Standardsprache zum Arbeiten mit Datenbanken. Damit kannst du Daten:

  • abfragen (SELECT)

  • einfügen (INSERT)

  • ändern (UPDATE)

  • löschen (DELETE)

  • Tabellen erstellen (CREATE TABLE)

  • Strukturen ändern (ALTER TABLE)

10
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Was sind die Phasen für eines Datenbankenentwurfs?

  1. Anforderungsanalyse

  • Befragung von Kunden/zukünftige Nutzer:innen

  • Analyse der Informationen zum Fachproblem

  • Trennung von Datenbankanforderungen und funktionalen Anforderungen

  1. Konzeptueller Entwurf

  • Erste formale Beschreibung (high-level)

  • Verwendung von konzeptuellen Datenmodellen (z.B. ER-Modell, objektorientierte Modelle wie UML)

  • unabhängig von DBMS/Implementierung

  1. logischer Entwurf

  • Transformation in ein logisches Datenmodell

  • (z.B. Relationenmodell, Netzwerkmodell, Hierarchisches Modell) ggf. Verbesserung anhand von Gütekriterien (→ Normalisierung)

  • Modell für die Implementierung, also abhängig vom DBMS

  1. Datendefinition

  • Umsetzung des logischen Modells in ein konkretes Datenbankschema

  • basiert auf gewähltem DBMS

  1. physischer Entwurf

  • Ergänzung der Definition um Zugriffsunterstützung

  • Verwendung von physische Datenmodellen

  • Speicher- und Zugriffsstrukturen