Database Systems an der Hochschule München | Karteikarten & Zusammenfassungen

Lernmaterialien für Database Systems an der Hochschule München

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TESTE DEIN WISSEN

F37ff: Data Modeling -> basic building blocks

Was sind eigentlich Entinitäten?

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  • Eine Entinität ist ein Ding; ein Ort, eine Person oder auch etwas Abstraktes wie ein Datum.
  • Ähnliche Entinitäten werden zu entinity sets zusammengefasst. Manchmal sind solche sets auch Attribute, also einer einzelnen Entinität zugeordnet.
  • Entinitäten werden als Rechtecke dargestell
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F017ff: Data Modelling

Um was geht's bei requirements im Zusammenhang von DBS?

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  • Ansprüche des Kunden an die Datenbank und ihre Funktionen
  • Ähnlich wie bei software-design: ein breites Sammeln von allen Bedürfnissen an die neue DB bei verschiedensten Anwendergruppen.
  • Idealerweise strukturiert (zB mit User Stories) -> Methodologies (F32)


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F017ff: Data Modelling

Um was geht's bei specify data im Zusammenhang von DBS?

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Es geht darum, die Art der Informationen, die in der Datenbank verwaltet werden, zu beschreiben:

  • Datentypen
  • Attribute
  • Beziehungen
  • etc.


 Festhalten WAS (-> Funktion) die DB können soll. WIE diese Funktionen umgesetzt werden, spielt hier noch keine Rolle.


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F006: Welche 6 Probleme können sich ohne DBS ergeben?

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  1. Daten sind redundant (-> redundancy): an verschiedenen Orten ist dasselbe abgespeichert
  2. Daten sind inkonsistent (-> inconsistency): bswp. ist die Benennungsweise unterschiedlich und deswegen verwirrend
  3. Nebenläufigkeit (-> concurrent access): wenn nicht vom DBS geregelt wird, wie gleichzeitiger Zugriff durch mehrere clients laufen soll, sind Datenschäden absehbar: Welche Veränderung soll abgespeichert werden?
  4. Datenintegrität wird verletzt: DBS kontrolliert, dass bspw. in ein Namensfeld keine Zahlen eingeben werden können. Passiert das, ist die Integrität verletzt
  5. Sicherheitsprobleme: DBS kann Zugriffsrechte uä besser regeln als OS, da spezifischer
  6. Kosten: DBS regelt den Zugriff auf Daten. OS kann also diese Funktionen auslagern. Selber können wäre teurer.
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F031: Database design -> Specification

Welche 4 Aspekte sind wichtige bei der Spezifizierung eines DBS?

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  1. Process descriptions (äuä Beschreibung typischer Abläufe)
  2. Use cases (typische Anwendungssituationen, vgl. typical queries)
  3. User interfaces (äuä Auswahl der Daten, auf die verschiedene user-Gruppen Zugriff haben soll
  4. Interfaces to other systems (äuä ähnlich APIs)
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F033: Was ist eigentlich der Unterschied zwischen Database Design und Data Modeling?

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Bis jetzt ging's noch nicht um die eigentlichen Daten. Es ging darum, was man mit den Daten tun will. Beim dm ändert das. Jetzt geht's darum, wie die verschiedenen Entinitäten (hier so was wie Objekte. zB Bücher und Regale) miteinander in Bezug stehen (hier bspw. "Buch x steht in Regal y").

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F034ff:

Um was geht's beim Conceptual Design?

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Hier wird entschieden, nach welchem Konzept/Philosophie die Daten betrachtet werden sollen. Gewissermassen welche Brille angezogen werden soll. Je nach dem steht dieser oder jener Gesichtspunkt im Vordergrund. Es geht glaubs immer um Entinitäten und Beziehungen.


Übrigens: Wir verwenden hier das Entity-Relationsship-Modell aka ERM:

  • Es beschreibt alle nötigen Daten
  • Es ist einfach genug, um einem Endandwender gezeigt werden zu können
  • Es kann halbautomatisch in ein logisches Schema übersetzt werden


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F007: Welche 5 Vorteile darf man sich durch ein DBS erhoffen?

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  1. Datenunabhängigkeit (-> data independence): Die Daten und deren Verwaltung werden ans DBS ausgelagert, das OS hat nur noch via Interfaces darauf Zugriff. Damit werden die Daten unabhängig von der Art der Nutzung.
  2. Declarative Query Language: client sagt nur, was er will. DBS kümmert sich darum, wie dieser Wunsch erfülllt wird. Die Fehlermöglichkeit, dass der client die Daten komprimitiert, fällt weg, weil client gar keinen Einblick in tiefe Ebenen des DBS hat.
  3. Multi-user synchronisation: DBS regelt gleichzeitigen Zugriff mehrerer clients, Datenintegrität wird erhalten
  4. Recovery: DBS schreibt auf wer wann was wo verändert. Dadurch können Veränderungen rückgängig gemacht werden.
  5. Efficiency and Scalability: DBS können grosse Datenmengen handeln, ohne (allzu) unübersichtlich zu werden


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F042: Was sind eigentlich roles im Zusammenhang von Data Modeling?

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  • Entinitäten haben oft viele zugeordnete Entinitäten und Attribute. Sie sind dann etwas sperrig. Darum kann man sie auch auf ihre Rolle reduzieren.
  • Das ist bswp. bei rekursiven Relationships nützlich. So kann eine Entinität auf sich selbst Bezug nehmen, ohne dass man die Klasse quasi nochmal aufbauen muss. 
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F48ff: Welche Aussage ist ALLGEMEIN wahr hinsichtlich der Frage: "Was ist einfacher zu modellieren; Entinitäten oder Attribute? "

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Nur mit Entitäten kann Kunde unkompliziert mehr als 1 Adresse haben.

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F093ff: 

Was gibt's zu Join im Kontext von relational models zu sagen?

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  • Join ist sowas wie der sinnvolle Bruder des Cartesian Products. Bei ihm werden nämlich nicht einfach ALLE Zeilen von Tabelle1 mit ALLEN Zeilen von Tabelle2 multipliziert. Sondern nur die Zeilen, die einem Kriterium (-> Selection) entsprechen.
  • Die Anzahl der Kriterien ist beliebig.
  • Die Reihenfolge der Kriterien ist egal (Man könnte auch sagen "kommutativ und assiozativ". Aber man will nicht.)
  • Syntax: Tabelle1⋈KriteriumTabelle2


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Was ist eigentlich der Unterschied zwischen Query Languages und Entinity Relation Model?

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QLs sind eine Sprache, die den Zugriff auf Daten beschreiben. Sie beschreiben NICHT die Daten selbst (das macht bspw. das ERM). Man kann sich das vorstellen wie im Kiosk: mit QLs stellt man Fragen wie "Was kostet 1 Snickers?" oder Aufträge wie "Ich hätte gern 1 Mars.". ERMs beschreiben eher Beziehungen wie "Snickers gehört zur Gruppe der Schokoriegel" oder "1 Magazin hat genau 1 Preis, aber 1 Preis kann für verschiedene Magazine gelten.". Und genau so wie man mit dem Kioskbetreiber nicht über dergleichen spricht, spricht man als Endnutzer nicht ERM-mässig mit dem DBS. Natürlicher ist QL.

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Q:

F37ff: Data Modeling -> basic building blocks

Was sind eigentlich Entinitäten?

A:
  • Eine Entinität ist ein Ding; ein Ort, eine Person oder auch etwas Abstraktes wie ein Datum.
  • Ähnliche Entinitäten werden zu entinity sets zusammengefasst. Manchmal sind solche sets auch Attribute, also einer einzelnen Entinität zugeordnet.
  • Entinitäten werden als Rechtecke dargestell
Q:

F017ff: Data Modelling

Um was geht's bei requirements im Zusammenhang von DBS?

A:
  • Ansprüche des Kunden an die Datenbank und ihre Funktionen
  • Ähnlich wie bei software-design: ein breites Sammeln von allen Bedürfnissen an die neue DB bei verschiedensten Anwendergruppen.
  • Idealerweise strukturiert (zB mit User Stories) -> Methodologies (F32)


Q:

F017ff: Data Modelling

Um was geht's bei specify data im Zusammenhang von DBS?

A:

Es geht darum, die Art der Informationen, die in der Datenbank verwaltet werden, zu beschreiben:

  • Datentypen
  • Attribute
  • Beziehungen
  • etc.


 Festhalten WAS (-> Funktion) die DB können soll. WIE diese Funktionen umgesetzt werden, spielt hier noch keine Rolle.


Q:

F006: Welche 6 Probleme können sich ohne DBS ergeben?

A:
  1. Daten sind redundant (-> redundancy): an verschiedenen Orten ist dasselbe abgespeichert
  2. Daten sind inkonsistent (-> inconsistency): bswp. ist die Benennungsweise unterschiedlich und deswegen verwirrend
  3. Nebenläufigkeit (-> concurrent access): wenn nicht vom DBS geregelt wird, wie gleichzeitiger Zugriff durch mehrere clients laufen soll, sind Datenschäden absehbar: Welche Veränderung soll abgespeichert werden?
  4. Datenintegrität wird verletzt: DBS kontrolliert, dass bspw. in ein Namensfeld keine Zahlen eingeben werden können. Passiert das, ist die Integrität verletzt
  5. Sicherheitsprobleme: DBS kann Zugriffsrechte uä besser regeln als OS, da spezifischer
  6. Kosten: DBS regelt den Zugriff auf Daten. OS kann also diese Funktionen auslagern. Selber können wäre teurer.
Q:

F031: Database design -> Specification

Welche 4 Aspekte sind wichtige bei der Spezifizierung eines DBS?

A:
  1. Process descriptions (äuä Beschreibung typischer Abläufe)
  2. Use cases (typische Anwendungssituationen, vgl. typical queries)
  3. User interfaces (äuä Auswahl der Daten, auf die verschiedene user-Gruppen Zugriff haben soll
  4. Interfaces to other systems (äuä ähnlich APIs)
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Q:

F033: Was ist eigentlich der Unterschied zwischen Database Design und Data Modeling?

A:

Bis jetzt ging's noch nicht um die eigentlichen Daten. Es ging darum, was man mit den Daten tun will. Beim dm ändert das. Jetzt geht's darum, wie die verschiedenen Entinitäten (hier so was wie Objekte. zB Bücher und Regale) miteinander in Bezug stehen (hier bspw. "Buch x steht in Regal y").

Q:

F034ff:

Um was geht's beim Conceptual Design?

A:

Hier wird entschieden, nach welchem Konzept/Philosophie die Daten betrachtet werden sollen. Gewissermassen welche Brille angezogen werden soll. Je nach dem steht dieser oder jener Gesichtspunkt im Vordergrund. Es geht glaubs immer um Entinitäten und Beziehungen.


Übrigens: Wir verwenden hier das Entity-Relationsship-Modell aka ERM:

  • Es beschreibt alle nötigen Daten
  • Es ist einfach genug, um einem Endandwender gezeigt werden zu können
  • Es kann halbautomatisch in ein logisches Schema übersetzt werden


Q:

F007: Welche 5 Vorteile darf man sich durch ein DBS erhoffen?

A:
  1. Datenunabhängigkeit (-> data independence): Die Daten und deren Verwaltung werden ans DBS ausgelagert, das OS hat nur noch via Interfaces darauf Zugriff. Damit werden die Daten unabhängig von der Art der Nutzung.
  2. Declarative Query Language: client sagt nur, was er will. DBS kümmert sich darum, wie dieser Wunsch erfülllt wird. Die Fehlermöglichkeit, dass der client die Daten komprimitiert, fällt weg, weil client gar keinen Einblick in tiefe Ebenen des DBS hat.
  3. Multi-user synchronisation: DBS regelt gleichzeitigen Zugriff mehrerer clients, Datenintegrität wird erhalten
  4. Recovery: DBS schreibt auf wer wann was wo verändert. Dadurch können Veränderungen rückgängig gemacht werden.
  5. Efficiency and Scalability: DBS können grosse Datenmengen handeln, ohne (allzu) unübersichtlich zu werden


Q:

F042: Was sind eigentlich roles im Zusammenhang von Data Modeling?

A:
  • Entinitäten haben oft viele zugeordnete Entinitäten und Attribute. Sie sind dann etwas sperrig. Darum kann man sie auch auf ihre Rolle reduzieren.
  • Das ist bswp. bei rekursiven Relationships nützlich. So kann eine Entinität auf sich selbst Bezug nehmen, ohne dass man die Klasse quasi nochmal aufbauen muss. 
Q:

F48ff: Welche Aussage ist ALLGEMEIN wahr hinsichtlich der Frage: "Was ist einfacher zu modellieren; Entinitäten oder Attribute? "

A:

Nur mit Entitäten kann Kunde unkompliziert mehr als 1 Adresse haben.

Q:

F093ff: 

Was gibt's zu Join im Kontext von relational models zu sagen?

A:
  • Join ist sowas wie der sinnvolle Bruder des Cartesian Products. Bei ihm werden nämlich nicht einfach ALLE Zeilen von Tabelle1 mit ALLEN Zeilen von Tabelle2 multipliziert. Sondern nur die Zeilen, die einem Kriterium (-> Selection) entsprechen.
  • Die Anzahl der Kriterien ist beliebig.
  • Die Reihenfolge der Kriterien ist egal (Man könnte auch sagen "kommutativ und assiozativ". Aber man will nicht.)
  • Syntax: Tabelle1⋈KriteriumTabelle2


Q:

Was ist eigentlich der Unterschied zwischen Query Languages und Entinity Relation Model?

A:

QLs sind eine Sprache, die den Zugriff auf Daten beschreiben. Sie beschreiben NICHT die Daten selbst (das macht bspw. das ERM). Man kann sich das vorstellen wie im Kiosk: mit QLs stellt man Fragen wie "Was kostet 1 Snickers?" oder Aufträge wie "Ich hätte gern 1 Mars.". ERMs beschreiben eher Beziehungen wie "Snickers gehört zur Gruppe der Schokoriegel" oder "1 Magazin hat genau 1 Preis, aber 1 Preis kann für verschiedene Magazine gelten.". Und genau so wie man mit dem Kioskbetreiber nicht über dergleichen spricht, spricht man als Endnutzer nicht ERM-mässig mit dem DBS. Natürlicher ist QL.

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