Datenmanagement: Unterschied zwischen den Versionen
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[[Content-Management#Weitere_wichtige_Definitionen_im_Zusammenhang_mit_Content-Management|Für Content-Management-Systeme gibt es analoge Definitionen]]. | |||
==Anforderungen an ein Datenbankmanagementsystem== | ==Anforderungen an ein Datenbankmanagementsystem== |
Version vom 3. Mai 2016, 07:34 Uhr
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Definition (Kowarschick)[1]
Unter Datenmanagement versteht man die Verwaltung von Daten, d.h. die Konstruktion, Modifikation, Selektion, Präsentation und Destruktion von Daten und des zugrundeliegenden Datenmodells.
Bedeutung des Datenmanagements (vgl. Bayer (1996)[2])
Der Mensch kann die Welt/Realität nicht direkt erfassen. Er bildet letztlich immer (zumindest auf geistiger Ebene) Modelle[3] der Realität. Neue Erkenntnisse kann er nur gewinnen, wenn er neue Fakten in seine Modellwelt einordnen oder die Modellwelt geeignet abändern kann.
Die Abbildung eines Realitätsausschnittes auf Fakten eines Modells oder stellt immer einen so genannten Abstraktionsschritt dar. Abstraktion ermöglicht einerseits ein besseres Verständnis, bedeutet andererseits aber einen Präzisionsverlust, d.h., (hoffentlich) unwesentliche Teile der Realität werden vernachlässigt. Der Präzisionsverlust ist allerdings immer erheblich. Man denke nur an den Unterschied zwischen einer Landkarte und dem realen Gebiet, das damit modellhaft dargestellt wird.
Realitätsausschnitt | Datenmodell | Daten |
---|---|---|
Musik | Notensystem | Eine kleine Nachtmusik, Hänschen klein |
Chemie | Chemische Formeln | $H_2O$, $CO_2$ |
Städte, Länder ... | Landkarten | Augsburger Stadtplan, Weltatlas |
Sprache | Bücher, Nachrichten, E-Mails |
In der Mathematik und der Informatik wird die Realität ebenfalls auf abstrakte Modelle abgebildet, allerdings wesentlich formaler als dies mit natürlichen Sprachen möglich ist.
Fakten werden in der Informatik normalerweise in Form von sogenannten Daten, d.h. als Zeichenketten oder Bitfolgen modelliert. Für gegebene Realitätsausschnitte können, um die Bedeutung von Daten festzulegen, so genannte Datenmodelle oder Datenschemata entwickelt werden.
Damit ist es möglich, Wissen über die reale Welt dauerhaft auf digitalen Datenträgern zu speichern. Das Datenmangement hat nun zur Aufgabe, gespeichertes Wissen bei Bedarf abrufen, neuen Gegebenheiten anpassen und – sobald es veraltet ist – auch wieder löschen zu können. Es gibt also vier fundamentale Operationen, die sogenannten CRUD-Operationen:
- Create (Insert): Neue Daten erstellen.
- Read (Select, Retrieve. Search): Bestehende Daten selektieren und zur weiteren Verarbeitung bereit stellen.
- Udate (Modify): Bestehende Daten aktualisieren.
- Delete (Destroy): Veraltete Daten löschen.
In der Datenbankwelt wird eine Sprache, die diese Operatonen unterstützt Data Manipulation Language (DML) genannt.[4] Bevor man jedoch DML-Operationen verwenden kann, muss man zunächst ein passendes Datenmodell definieren. Dies ist die Aufgabe der Data Definition Language (DDL). Da sich auch das Datenschem in Laufe der Zeit ändern kann – man schricht hier von Schemaevolution – benötigt man auch in der DDL CRUD-Operationen zum Erstellen, Aktualisieren und Löschen von Schemasprachen. Die Selektion und Ausgabe von bestehenden Schemainformationen wird dagegen seltener benötigt und ist häufig nur systemspezifisch (proprietär) implementiert.
Spezielle Begriffe des Datenmanagements (Kowarschick[1][5])
Datenmanagement erfolgt im Allgemein mit Hilfe von Datenbanksystemen. Folgende Definitionen sind in diesem Zusammenhang fundamental:
- Datenbankschema/Datenmodell
- Repräsentation von „Elementen realen Welt“ gemäß einem zuvor definierten Datenmodell.
- Daten
- Digitale Medien, d.h. strukturierte und/oder unstrukturierte, digitale Text-, Bild-, Video-, Audio-Dokumente etc.
- Datenbank (DB)
- Ein Datenmodell zusammen mit einer Menge von zugehörigen Daten.
- Datenbankmanagementsystem (DBMS)
- Ein informationstechnisches System zur Verwaltung von Datenbanken (im Sinnes des Datenmanagements).
- Datenbanksystem (DBS)
- Ein aktives Datenbankmanagementsystem zusammen mit beliebig vielen (evtl. auch null) zugehörigen Datenbanken.
Für spezielle Datenbanksysteme wie Relationale DBS, Objektorientiertes DBS, Objektrelationales DBS etc. kann man bei jedem Begriff den jeweiligen den Typ des DBS ergänzen: Relationales Datenmodell, Objektrelationale Datenbank, Objektorientiertes Datenbankmanagementsystem etc. Für Content-Management-Systeme gibt es analoge Definitionen.
Anforderungen an ein Datenbankmanagementsystem
Welche Anforderungen muss ein Datenbank-Management-System erfüllen? Um diese Frage beantworten zu können, muss man sich die Randbedingungen ansehen, unter denen ein DBMS üblicherweise eingesetzt werden. Folgendes lässt ich dabei beobachten:
- Daten sind langlebig. Wichtige Daten sollen oft über viele Jahre oder Jahrzehnte hinweg zugänglich sein. Die Hard- und auch die Software, die zur Verwaltung dieser Daten eingesetzt wird, ist meist deutlich kurzlebiger.
- Im Laufe der Zeit ändert sich die Welt, die modelliert wird. Un damit ändert sich das zugehörige Datenmodell.
- Aufgrund der Langlebigkeit der Daten sind auch Fehler im Datenbestand langlebig.
- Bei häufigen Modifikationen des Datenbestands akkumulieren sich die Fehler.
- Auf wichtige Daten wird von vielen Personen und Programmen zugegriffen. Man denke nur an bekannte Suchmaschinen, Video- und Foto-Portale, Online-Enzyklopädien etc.
- Benutzer warten nicht gerne. Sie erwarten beispielsweise, dass eine Suchmaschine sofort antwortet, auch wenn viele Milliarden Seiten durchsucht werden müssen.
- Je mehr Zugriffen auf einen Datenbestand erfolgen, desto wahrscheinlicher ist es, dass mehrere Zugriffe gleichzeitig stattfinden.
- Datenverluste können gravierende Folgen haben, wie z. B. den Konkurs eines Unternehmens.
- Unerlaubter Zugriff auf Daten kann ebenso gravierende Folgen haben, wenn z. B. Millionen Kreitkartendaten in falsche Hände geraten.
Aus diesen Beobachtungen lassen sich nun einige Anforderungen ableiten, die ein gutes DBMS erfüllen sollte:
- Es muss CRUD-Operationen für das Datenmodell zur Verfügung stellen.
- Es muss CRUD-Operationen für die Daten zur Verfügung stellen.
- Es muss Daten dauerhaft speichern (Dauerhaftigkeit/Persistenz).
- Es muss mehrbenutzerfähig sein (Parallelität, Transaktionen).
- Es muss den unerlaubten Zugriff auf Daten unterbinden (Datenschutz: Benutzer- und Rechteverwaltung).
- Es sollte Fehler im Datenbestand nach Möglichkeit vermeiden (Datenkonsistenz: Integrität, Transaktionen, Trigger)
- Es sollte im Fehlerfall wieder einen konsistenten Zustand herstellen können (Datensicherheit: Backup und Recovery).
- Es sollte die Daten in einem Standardformat ex- und importieren können.
Übersicht über verschiedene Arten von Datenmanagement
Datenmanagement | Atomare Typen | Aggregation unteschiedlicher Datentypen | Aggregation gleichartiger Datentypen | Datenmodell |
---|---|---|---|---|
Relationales Datenbankmanagement | Zahlen, Zeichenketten, Boolean, Zeit, ... | Tupel | Relation/Tabelle | Entity-Relationship-Modell |
Obektorientiertes Datenmanagement | Zahlen, Zeichenketten, Boolean ... | Objekte | Klassen (genauer: Klassenextensionen) | UML: Klassendiagramm etc. |
Content-Management | Zahlen, Zeichenketten, Boolean, Zeit, ..., (digitale) Medien | Hypermedium | CMS-spezifisch | |
JSON | Zahlen, Zeichenketten, Boolean | Objekte | Arrays | JSON Schema, JSON Hyper-Schema |
XML | Zahlen, Zeichenketten, Boolean, Zeit | Attribute oder alternativ XML-Elemente | XML-Elemente | XML Schema |
Mengenlehre | Boolean, leere Menge sowie evtl. Zahlen, Punkte, Linien, ... (abh. von Theorie) | geordnete Paare/Tupel, Mengen und Klassen | Relationen, Funktionen | Formale Logik plus Axiome |
Es gibt noch diveres weitere Datenmanagement-Technologien: Netzwerk-Datenmanagement (z.B. Codasyl), Objektrelationales Datenmanagement, Graphenbasiertes Datenmanagement, NoSQL, ...
Quellen
- ↑ 1,0 1,1 Kowarschick (MMDB): Wolfgang Kowarschick; Vorlesung „Multimedia-Datenbanksysteme“; Hochschule: Hochschule Augsburg; Adresse: Augsburg; Web-Link; 2016; Quellengüte: 3 (Vorlesung)
- ↑ Bayer (1996): Rudolf Bayer; Vorlesung „Datenbanksysteme“; Hochschule: Technische Universität München; Adresse: München; 1996; Quellengüte: 3 (Vorlesung)
- ↑ Stachowiak (1973): Herbert Stachowiak; Allgemeine Modelltheorie; Verlag: Springer Verlag; Adresse: Wien, New York; Web-Link; 1973; Quellengüte: 5 (Buch), S. 131-133
- ↑
- ↑ vgl. Kowarschick (MMDB-Skript): Wolfgang Kowarschick; Vorlesung Multimedia-Datenbanksysteme – Sommersemester 2018; Hochschule: Hochschule Augsburg; Adresse: Augsburg; Web-Link; 2018; Quellengüte: 4 (Skript)