Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten in einer Datenbank zu organisieren. Eine besondere Methode, die nützlich ist, um Informationen in einer DB zu strukturieren, wird Logical Data Model (LDM) genannt. Ein Logical Data Model legt die Regeln fest, nach denen die Daten strukturiert sind (DDL = Data Description Language) und die zugehörigen erlaubten Operationen (DML = Data Manipulation Language).
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Letztendlich besteht ein Logical Data Model aus einem DDL plus einem DML. Das LDM kann außerdem als Technik zur formalen Beschreibung der Datenstruktur, der Nutzungsbeschränkungen und der Operationen betrachtet werden. Die verfügbaren Werkzeuge variieren von einem Logical Data Model zum anderen. Man kann sagen, dass jedes DBMS mit einem bestimmten LDM verbunden ist. Das LDM entspricht der logischen Ebene der Datenrepräsentation, während die Hardware- und Softwareumgebung der physischen Ebene der Datenrepräsentation entsprechen. Tatsächlich unterscheidet man in der DB-Theorie generell drei verschiedene Ebenen: • konzeptionelle Ebene oder Schema • logische Ebene oder Schema • physische Ebene oder Schema Das konzeptionelle Schema ist unabhängig und völlig losgelöst vom Rechner; es kann ohne spezielle Informatikkenntnisse entwickelt werden, indem lediglich ein Modell zur Strukturierung der Realität zugrunde gelegt wird. Das logische Schema der Datenbank berücksichtigt hingegen das angenommene Modell (z.B. relationales Modell). Das physische Schema betrifft schließlich die tatsächliche Umsetzung des IT-Systems und ist daher eng mit dem Rechnertyp verbunden. Formaler ausgedrückt ist ein LDM eine Kombination von mindestens drei Komponenten: • eine Menge von Datentypen und Datenstrukturen • eine Menge von Operatoren oder Funktionen, die auf jede gültige Instanz der definierten Datentypen angewandt werden können • eine Menge allgemeiner Integritätsregeln (die implizit oder explizit die Menge der konsistenten Zustände der DB, die Änderungen der Zustände oder beides definieren) Es kann zwei oder mehr unterschiedliche DBMS geben, die dasselbe Logical Data Model unterstützen. Daher genügt die Kenntnis von mindestens einem Logical Data Model, um Datenbankanwendungen zu entwickeln. Es ist wichtig, die beiden Begriffe „Informationsmodell“ und „Datenmodell“ nicht zu verwechseln: Ein Informationsmodell ist eine Beschreibung der realen Welt in den Begriffen eines Logical Data Model. Ein einfacher Ansatz ist das relationale Datenmodell. Das relationale Modell wurde 1970 von Dr. Edgar Codd vorgeschlagen. Das relationale Datenbankmodell spezifiziert eine Datenstruktur durch sogenannte „Relationen“ und einige Hochsprachen, um die Relationen zu manipulieren. Die „Relation“ ist ein mathematischer Begriff, der eine zweidimensionale Tabelle bezeichnet; anders gesagt, nach dem relationalen Modell sind Informationen in Zeilen und Spalten organisiert. Der Grund, eine solche Tabelle „Relation“ statt „Matrix“ zu nennen, liegt darin, dass die Daten in denselben Spalten homogen sind, während die Daten in denselben Zeilen das nicht sind. Jede Kategorie (oder Entität) wird durch eine bestimmte Relation beschrieben, daher hat jede Relation einen eindeutigen Namen. Eine Menge von zusammenhängenden Fakten wird durch eine Zeile in der Relation dargestellt, die „Tupel“ genannt wird. Anders gesagt entspricht jedes Tupel einer Relation einer Instanz einer bestimmten Entität. Alle Einträge in einer Spalte einer Relation sind vom gleichen Typ. Jede Spalte erhält einen unterschiedlichen Namen, der Attribut genannt wird, wie bereits beim Entitäten-Beziehungs-Modell erwähnt. Mit dem Begriff „Domäne“ bezeichnet man die Menge möglicher Werte, die ein Attribut annehmen kann und die (ganz oder teilweise) als Werte im entsprechenden Attributfeld vorkommen. Verschiedene Attribute können dieselbe Domäne haben. ALLE RECHTE VORBEHALTEN
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