Beziehungen erkennen und einrichten für relationale Datenbanken

von: Lisa Sachse

GRIN Verlag , 2018

ISBN: 9783668849761 , 16 Seiten

Format: PDF

Kopierschutz: frei

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Preis: 13,99 EUR

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Beziehungen erkennen und einrichten für relationale Datenbanken


 

Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 3,0, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Wir leben in einem Zeitalter, das unglaublich reich an Informationen ist. Um mit dieser Informationsflut umzugehen sind in Unternehmen und anderen Organisationen Datenbanken nicht mehr wegzudenken. Die Erstellung und Erhaltung von Datenbanken ist eine Millionen-Industrie mit Lösungen wie Microsoft ACCESS und Oracle. In diesem Beleg geht es um das Thema Beziehungen in relationalen Datenbanken. Die Problemstellung lautet: Was sind Beziehungen und wie werden sie in relationalen Datenbanken eingerichtet? Dabei gehen wir entlang des Arbeitsprozesses wie er im Studienbrief DAO1012 sowie in der Literatur3 beschrieben ist: Zunächst lernen wir im Kapitel 1 (Anwendungsbereich) das Fallbeispiel kennen, anhand dessen die Sachverhalte erklärt werden sollen. Außerdem erfahren wir, was Beziehungen in relationalen Datenbanken sind und welche Konstellationen es gibt. Im Kapitel 2 (semantisches Modell) visualisieren wir unser Fallbeispiel mittels ERM und lernen, wie Beziehungen in diesem Modell verdeutlicht werden. Im Kapitel 3 (logisches Modell) überführen wir das ERM in ein relationales Datenmodell. Besonders interessant ist hier, wie die sog. Relationen miteinander verknüpft werden - wie die Beziehungen hier umgesetzt werden. Abschließend, in Kapitel 4 (physische Datenorganisation), überführen wir das relationale Datenmodell ansatzweise mittels SQL in eine physische Datenbank. Grundkenntnisse zum Thema Datenbanken werden vorausgesetzt, da eine genaue Erörterung den Rahmen dieses Belegs sprengen würde. Daher werden Begriffe, wie Relationen, und Modelle, wie das Entity-Relationship-Modell, nicht weiter erläutert, außer wenn es das Thema Beziehungen in relationalen Datenbanken betrifft.