WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/1
Folien zum Textbuch
• Kapitel 2: Planung, Entwicklung und Betrieb von IS
• Teil 3:Modellierung von betrieblichen Informationssystemen
• Textbuch-Seiten 185 - 208
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/2
Datensicht von Informationssystemen
StrategischeIS-Planung
IS-Architektur-planung
IS-Entwicklung
IS-Betrieb
ARISOrganisationssicht
…
DatensichtFunktionssichtSteuerungssicht
Wo befinden wir uns?
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Fachkonzept
DV-Konzept
Implementierung
Organisations-sicht
Drei Beschrei-bungsebenen:- Fachkonzept- DV-Konzept- Implementierung
Architektur integrierter Informations-Systeme (ARIS) von A.-W. Scheer
Fachkonzept
DV-Konzept
Implemen-tierung
Fachkonzept
DV-Konzept
Implemen-tierung
Fachkonzept
DV-Konzept
Implemen-tierung
Leistungssicht
Datensicht Steuerungssicht Funktionssicht
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ARIS: Die Datensicht
• Die Datensicht– hat die Definition der Daten in einem IS zum
Gegenstand– beschreibt die digitalen Repräsentationen der Objekte
des zu beschreibenden Realitätsausschnittes
• Die Darstellungs- bzw. Realisierungsform– auf Ebene des Fachkonzeptsà
konzeptionelle Datenmodelle– auf Ebene des DV-Konzeptsà
relationale Datenbanksysteme
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Datensicht: Konzeptionelles Datenmodell
• Vereinfachte Beschreibung eines betrieblichen Realitätsausschnitts
• Definition der relevanten Objekttypen mit ihren sachlogischen und strukturellenZusammenhängen
• Beschreibung meist durch eine grafisch orientierte, formale Modellierungssprache (bspw. das Entitiy-Relationship- oder ER-Modell)
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Datensicht: ER-Modelle 1/8ER-Diagramm mit Objekt- und Beziehungstypen
AutorAutor verfasstverfasst
KundeKunde
BuchBuch
entleihtentleiht
Objekttypen
Beziehungstypen Objekte
Beziehungen
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/7
Datensicht: ER-Modelle 2/8Grundlegende Elemente des ER-Modells
• Objekte, Ausprägungen (engl.: entity)• Beziehungen (engl.: relationship) • Objekttypen (engl.: entity types)
– Abstraktion gleichartiger Objekte mit gemeinsamen Attributen
• Beziehungstypen (engl.: relationship types)– Abstraktion gleichartiger Beziehungen
• Konstruktionselemente von ER-Diagrammen:– Objekttypen– Beziehungstypen– (Attribute)
<Beziehungstyp>
<Objekttyp>
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/8
Datensicht: ER-Modelle 3/8Weiterführende Elemente des ER-Modells
• Attribute (beschreibende Eigenschaften)– Beschreiben die relevanten Merkmale von Objekten oder
Beziehungen– Konstruktionselement in ER-Diagramm:
• Identifizierende Attribute– auch Schlüsselattribute genannt– Kennzeichnen eindeutig ein bestimmtes Objekt eines Objekttyps– Ein Schlüssel ist ein Objektattribut bzw. eine Kombination von
Objektattributen, die geeignet sind, ein Objekt eindeutig zu identifizieren; man unterscheidet Primär- und Sekundärschlüssel.
– Konstruktionselement in ER-Diagramm:
<Attribut>
<Attribut>
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/9
Datensicht: ER-Modelle 4/8Beispiel eines um Attribute erweiterten ER-Diagramms
Kunden-Nr.Kunden-Nr.
NameName
AdresseAdresse
Inventar-nr.
Inventar-nr.
TitelTitel
DatumDatum
Autoren-Nr.Autoren-Nr. NameName
AutorAutor verfasstverfasst
KundeKunde
BuchBuch
entleihtentleiht
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Datensicht: ER-Modelle 5/8Spezifizierung von ER-Beziehungstypen
• Das Kardinalitätsverhältnis– drückt aus, wie viele Objekte eines Objekttyps mit wie
vielen Objekten eines weiteren Objekttyps in Beziehung treten dürfen
– Ausprägungen: 1:1, 1:n, n:m
• Die Partizipation– bestimmt, ob alle Objekte eines Objekttyps an einer
Beziehung teilnehmen müssen.– Ausprägungen: partiell, vollständig
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/11
Datensicht: ER-Modelle 6/8Beispiele für Kardinalitätsverhältnisse
• 1:1-Beziehung
– Ein Mitarbeiter verwendet maximal einen PC, ein PC wird von maximal einem Mitarbeiter verwendet
• 1:n-Beziehung
– Eine Abteilung kann mehrere (n) Mitarbeiter beschäftigen, ein Mitarbeiter ist in maximal einer Abteilung beschäftigt
verwendetMitarbeiter PC1 1
beschäftigtAbteilung Mitarbeiter1 n
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Datensicht: ER-Modelle 7/8Beispiele für Kardinalitätsverhältnisse
• m:n-Beziehung
– Ein Mitarbeiter kann in mehreren Projekten beteiligt sein, an einem Projekt können mehrere Mitarbeiter arbeiten
ist beteiligtMitarbeiter Projektm n
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Datensicht: ER-Modelle 8/8Ein Beispiel einer Partizipation
• 1:n-Beziehung mit vollständiger Partizipation
– Kardinalitätsverhältnis: Eine Abteilung kann mehrere (n) Mitarbeiter beschäftigen, ein Mitarbeiter ist in maximal einer Abteilung beschäftigt (Optionalität)
– (vollständige) Partizipation: Jeder Mitarbeiter ist bei einer Abteilung beschäftigt. Es gibt keinen Mitarbeiter, für den das nicht gilt (Ausschluss der Optionalität)
beschäftigtAbteilung Mitarbeiter1 n
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Datensicht: Datenbanksysteme 1/6
• Die Realisierung der Datensicht auf Ebene des DV-Konzeptserfolgt durch Datenbanksysteme als Verbund aus
– Datenbank und
– Datenbankverwaltungssystem (DBMS)
• Auf Fachkonzept-Ebene als Vorbedingung: Konzeptionelles Modell
• Charakteristika eines Datenbanksystems– Zentrale Kontrolle von Daten, die von mehreren Benutzern bzw.
Programmen verwendet werden
– Probleme der Datenspeicherung und Dateiorganisation werden zentral und anwendungsunabhängig gelöst
– Trennung der Daten von anwendungsspezifischen Auswertungen und Datensichten
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Datenbank
Finanz- undRechnungs-
wesen
Finanz- undRechnungs-
wesen
Personal-wirtschaft
Personal-wirtschaft ProduktionProduktion
Vertrieb,Marketing
Vertrieb,Marketing
Forschungund
Entwicklung
Forschungund
Entwicklung
Material-wirtschaft
Material-wirtschaft
Datensicht: Datenbanksysteme 2/6Beispielhafte Verwendung einer zentralen Datenbank
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Datensicht: Datenbanksysteme 3/6Architektur von Datenbanksystemen
Die Architektur von Datenbanksystemen aus der Sicht des ANSI-SPARC-Dreischichtenmodells
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/17
Datensicht: Datenbanksysteme 4/6Ziele des ANSI-SPARC-Dreischichtenmodells
• Logische Datenunabhängigkeit
– Entkopplung eines Datenbanksystems von Änderungen der Anwendung
• Physische Datenunabhängigkeit
– Entkopplung der Anwendung von der physischen Art der Speicherung der Daten in der Datenbank
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/18
• Benutzerspezifische Sichten (Ausschnitte) des konzeptionellen Schemas einer Datenbank
• Warum?– Der Benutzer sieht nur die Teile des konzeptionellen Schemas
(Gesamtsystems), die für ihn interessant sind
– Benutzerfreundliche Präsentation (Oberfläche)
– Beschränkung des Zugriffs auf die wirklich benötigten Daten
• Zum Beispiel das externe Schema für Bibliothekskunden: Bequemer, rascher Zugriff auf Bücherdaten, aber kein Zugriff auf die Daten der Entleiher und der Lieferanten (Preise usw.)
Datensicht: Datenbanksysteme 5/6Externe Schemata
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/19
• Physische Organisation der Daten auf den peripheren Speichermedien
• Ziele– Minimale Zugriffszeit und Speicherkapazität
• Wird erreicht durch– Wahl geeigneter Größen und Anordnungen der physischen Datenblöcke
– Erzeugung von Indexdateien für bestimmte Attribute
– Verwendung geeigneter Zugriffsmethoden
• Eine Änderung des internen Schemas beeinflusst das konzeptionelle Schema und die externen Schemata nicht!
Datensicht: Datenbanksysteme 2/6Internes Schema
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Datensicht: Relationales Datenmodell 1/12
Das in der Praxis dominierende Datenmodell:
• Repräsentation der Anwendungsdaten in der Form von Relationen (Tabellen)
• Relationen (Tabellen) haben einen Namen
• Relationen (Tabellen) sind Attribute zugeordnet, die durch Spalten repräsentiert sind
• Zeilen tragen die zusammengehörigen Attributwerte für eine Ausprägung der Relation. Sie werden auch Tupelgenannt.
• Eindeutig identifizierende Attribute/ Attributmengen werden als Primärschlüssel bezeichnet
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/21
Datensicht: Relationales Datenmodell 2/12Relationsschema als ER-Modell
[Relation] Kunde(KundenNr,Name,PLZ)
Kunden-NrKunden-Nr
NameName
PLZPLZ
KundeKunde
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/22
[Relation] Kunde(KundenNr,Name,PLZ)
Primärschlüssel
Tabellenname
Tupel
Kunden-Nr. Name PLZ
1
2
3
4
.
.
Hansen
Torberg
Neumann
Schnitzler
.
.
1010
8670
1010
8020
.
.
KUNDE
Attribute
Datensicht: Relationales Datenmodell 3/12Relationsschema in Tabellenform
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Datensicht: Relationales Datenmodell 4/12Regelwerk zu Definition von Relationen
• Werteinschränkungen bezogen auf Attribute (Wertbereiche, Datentypen usw.)
• Abhängigkeiten zwischen Attributen– Funktionale Abhängigkeit
– Inklusionsabhängigkeit
• Normalisierung von Relationsschemata
• Ziel ist es,– Dateninkonsistenz und
– Datenredundanz zu vermeiden
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/24
Datensicht: Relationales Datenmodell 5/12Funktionale Abhängigkeit
• Ausprägung einer Attributmenge bestimmt Ausprägung einer zweiten Attributmenge
• Abhängigkeiten zwischen Attributen/ Attributmengen innerhalb einer Relation
• Beispiel: – Kunden-Nr bestimmt Adresse
– Kunden-Nr → Adresse
– Interpretation: Für eine Kundennummer darf nur eine Adresse in einer Tabelle eingetragen werden.
– Diese Abhängigkeit wird bspw. verletzt, wenn mehrfach die gleiche Kundennummer vergeben wurde.
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/25
Datensicht: Relationales Datenmodell 6/12Inklusionsabhängigkeit
• Alle Ausprägungen einer Attributmenge müssen in den Ausprägungen einer zweiten Attributmenge enthalten sein
• Abhängigkeiten zwischen Attributen/ Attributmengen unterschiedlicher Relationen
• Beispiel:AUTOR(Autoren-Nr, Name)
VERFASST(Autoren-Nr, Buch-Nr)
• Interpretation:– Autoren-NrVERFASST inkludiert in Autoren-NrAUTOR
– Autoren-NrVERFASST ist Fremdschlüssel (engl.: foreign key).
– Die Abhängigkeit wird bspw. verletzt, wenn ein Tupel in Relation/Tabelle AUTOR gelöscht wird ohne das korrespondierende Tupel in Relation/Tabelle VERFASST ebenfalls zu entfernen.
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/26
Datensicht: Relationales Datenmodell 7/12Normalisierung von Relationsschemata
• Attribute werden derart auf Relationen verteilt, dass beim Einfügen, Löschen oder Ändern von Tupeln keine Inkonsistenzen auftreten
• Erste Normalform: Jedes Attribut ist atomar(nicht weiter zerlegbar)
• Zweite Normalform: Erste Normalform + jedes Nicht-Schlüsselattribut muss funktional vom Schlüssel der Relation abhängen– BUCH(Inv.Nr, Titel, Verlag, Preis, ...)
– Erzwingt semantisch zusammengehörige Attribute pro Relation
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/27
Datensicht: Relationales Datenmodell 8/12Normalisierung von Relationsschemata
• Dritte Normalform– 1. Bedingung: Relationsschema in Erster Normalform– 2. Bedingung: Kein Nicht-Schlüsselattribut hängt transitiv, d.h.
nicht auch indirekt, vom Schlüssel der Relation ab
• Beispiel Relation BUCH(Inventarnummer,Kundennummer,Adresse-Ausleiher)
• Inventarnummer bestimmt Kundennummer• Kundennummer bestimmt Adresse-Ausleiher• Folglich: Inventarnummer bestimmt Adresse-Ausleiher transitiv
– Relation(en) in Dritter Normalform• BUCH(Inventarnummer, Titel, …)• LEIHE(Inventarnummer,Kundennummer)• KUNDE(Kundennummer, Adresse-Ausleiher)
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/28
Datensicht: Relationales Datenmodell 9/12Vom Fachkonzept zum DV-Konzept
1. Jeder Objekttyp wird zur Relation
2. Die Attribute eines Objekttypen werden zu den Attributen der Relation
3. Mehrwertige Attribute werden eigene Relationen
KundenNrKundenNr
NameName
AdresseAdresse
InventarNrInventarNr
TitelTitel
DatumDatum
AutorenNr.AutorenNr.
NameName
AutorAutor verfasstverfasst
KundeKunde
BuchBuch
entleihtentleiht
Überführung von ER-Diagrammen in Relationsschemata
Autor
Kunde
Buch
Verfasst
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Datensicht: Relationales Datenmodell 10/12Überführung von ER-Diagrammen in Relationsschemata
• 1:1-Beziehungen: Primärschlüssel der Objekttypen werden als Fremdschlüssel in den beteiligten Objekttypen aufgenommen– PC(Seriennummer, …, Mitarbeiternummer)
– MITARBEITER(Mitarbeiternummer, …, PC-Seriennummer)
• 1:n-Beziehungen: Primärschlüssel der Objekttypen werden als Fremdschlüssel in den beteiligten Objekttypen aufgenommen
– ABTEILUNG(Abteilungsnummer,…)
– MITARBEITER(Mitarbeiternummer, …, Abteilungsnummer)
• m:n-Beziehungen: Der Beziehungstyp wird zwingend in eine eigene Relation überführt
beschäftigtAbteilung Mitarbeiter1 n
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Datensicht: Relationales Datenmodell 11/12Beispiel: ER-Diagramm als Ausgangspunkt
KundenNrKundenNr
NameName
AdresseAdresse
InventarNrInventarNr
TitelTitel
DatumDatum
AutorenNr.AutorenNr. NameName
AutorAutor verfasstverfasst
KundeKunde
BuchBuch
entleihtentleiht
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/31
KUNDE Kunden-Nr. Name Adresse
BUCH Inventarnr. Titel
AUTOR Autoren-Nr. Name
ENTLEIHT Kunden-Nr. Inventarnr. Datum
VERFASST Autoren-Nr. Inventarnr.
Kunden-Nr Entleih-Datum
Alternativ: eigene Tabelle für ENTLEIHT, BUCH mit 2 Attributen weniger
Datensicht: Relationales Datenmodell 12/12Beispiel: Abgeleitetes relationales Schema
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/32
Datenbanksprachen 1/2
• Erstellung, Veränderung und Abfrage von Datenbanken• Dominierend bei relationalen DB:
Structured Query Language (SQL)– Deskriptiv
• Es genügt anzugeben, was das Problem ist (und nicht - wie bei prozeduralen Sprachen - wie es im einzelnen gelöst werden soll)
– Abfrageoperationen• Selektion• Projektion• Verbund
WI à Planung, Entwicklung und Betrieb von IS à IS-Modellierung Kap. 02, Teil 03/33
Datenbanksprachen 2/2 Beispiel einer SQL-Abfrage: Selektion
SELECT * FROM Kunde WHERE PLZ = 1010
Kunden-Nr. Name PLZ
1
2
3
4
.
.
Hansen
Torberg
Neumann
Schnitzler
.
.
1010
8670
1010
8020
.
.
KUNDE Kunden-Nr. Name PLZ
1
2
3
4
.
.
Hansen
Torberg
Neumann
Schnitzler
.
.
1010
8670
1010
8020
.
.
KUNDE
1010Neumann3
1010Hansen1
PLZNameKundenNr