Datenmanagement: Unterschied zwischen den Versionen

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==Definition (Kowarschick)<ref name="MMDB-Vorlesung">{{Quelle|Kowarschick (MMDB)}}</ref>==
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Unter [[Datenmanagement]] versteht man die Verwaltung von [[Daten]], d.h. die Konstruktion, Modifikation, Selektion, Präsentation und Destruktion von Daten
Unter [[Datenmanagement]] versteht man die Verwaltung von {{Daten}}, {{dh}} die Konstruktion und Modifikation eines [[Datenmodell]]s sowe die Konstruktion, Modifikation, Selektion, Präsentation und Destruktion von zugehörigen Daten.
und des zugrundeliegenden [[Datenmodell]]s.


==Bedeutung des Datenmanagements (vgl. Bayer (1996)<ref>{{Quelle|Bayer (1996)}}</ref>)==
==Bedeutung des Datenmanagements (vgl. Bayer (1996)<ref>{{Quelle|Bayer (1996)}}</ref>)==


Der Mensch kann die Welt/Realität nicht direkt erfassen. Er bildet letztlich
Der Mensch kann die Welt/Realität nicht direkt erfassen. Er bildet letztlich
immer (zumindest auf geistiger Ebene) [[Modell]]e der Realität. Neue
immer (zumindest auf geistiger Ebene) [[Modell]]e<ref name="Stachowiak">{{Quelle|Stachowiak (1973)}}, S. 131-133</ref> der Realität. Neue
Erkenntnisse kann er nur gewinnen, wenn er neue [[Fakt]]en in seine Modellwelt
Erkenntnisse kann er nur gewinnen, wenn er neue [[Fakt]]en in seine Modellwelt
einordnen oder die Modellwelt geeignet abändern kann.
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, {{dh}}, (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.


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''Fakten'' werden in der Informatik normalerweise in Form von  
''Fakten'' werden in der Informatik normalerweise in Form von  
sogenannten ''Daten'', d.h. als [[Zeichenkette]]n oder Bitfolgen modelliert.
sogenannten {{Daten}}, d.h. als [[Zeichenkette]]n oder Bitfolgen modelliert.
Für gegebene Realitätsausschnitte können, um die Bedeutung von Daten
Für gegebene Realitätsausschnitte können, um die Bedeutung von Daten
festzulegen, so genannte [[Datenmodell]]e oder [[Datenschema]]ta entwickelt werden.
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Bevor man jedoch DML-Operationen verwenden kann, muss man zunächst ein passendes Datenmodell definieren. Dies ist die
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  
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.
– man schricht hier von [[Schemaevolution]] – benötigt man auch in der DDL CRUD-Operationen zum Erstellen, Aktualisieren und Löschen von Schemainformationen.
Die Selektion und Ausgabe von bestehenden Schemainformationen wird dagegen seltener benötigt und ist häufig nur systemspezifisch (proprietär) implementiert.
Die Selektion und Ausgabe von bestehenden Schemainformationen wird dagegen seltener benötigt und ist häufig nur systemspezifisch (proprietär) implementiert.<ref name="Ullman (1988)">{{Quelle|Ullman (1988)}}</ref><ref  name="Date, Darwen">{{Quelle|Date, Darwen (1993)}}</ref><ref name="Conolly, Begg (2002)">{{Quelle|Conolly, Begg (2002)}}</ref><ref name="Garcia-Molina, Ullman, Widom (2002)">{{Quelle|Garcia-Molina, Ullman, Widom (2002)}}</ref><ref name="Elmasri, Navathe">{{Quelle|Elmasri, Navathe (2011)}}</ref>


==Spezielle Begriffe des Datenmanagements (Kowarschick<ref name="MMDB-Vorlesung"/><ref name="MMDB-Skript">vgl. {{Quelle|Kowarschick (MMDB-Skript)}}</ref>)==
==Spezielle Begriffe des Datenmanagements (Kowarschick<ref name="MMDB-Vorlesung"/><ref name="MMDB-Skript">vgl. {{Quelle|Kowarschick (MMDB-Skript)}}</ref>)==
Folgende Definitionen gelten für jede Art von Datenbanksystem:


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Datenmanagement erfolgt im Allgemein mit Hilfe von [[Datenbankmanagementsystem]]en, [[Content-Management-System]]en. Allerdings
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ist Datenmanagment auch mit Hilfe von [[Aktenordner]], [[Karteikasten|Karteikästen]] und anderen nicht-informationstechnischen Hilfsmitteln möglich.
| [[Datenmodell]] || Abbildung der „realen Welt“ auf ein [[Modell]], das von einem Menschen oder einem [[technisches System|technischen System]] verarbeitet werden kann. Es legt fest, welche Arten von [[Daten]] es geben kann und in welchen [[Beziehung]]en diese stehen können.
 
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Im Zusammenhang mit Datenbanken gibt es fünf wesentliche Begriffe, die man nicht verwechseln sollte:
| [[Daten]] || Repräsentation von „Elementen realen Welt“ gemäß einem zuvor definierten Datenmodell.
 
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| [[Datenbank]] (DB) || Ein Datenmodell zusammen mit einer [[Menge]] von zugehörigen Daten.
<dt> [[Datenbankschema]]/[[Datenmodell]]  
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<dd>Ein '''Datenmodell''' oder '''Datenbankschema''' legt fest, wie bestimmte Aspekte der „realen“ oder einer „abstrakten Welt“
| [[Datenbankmanagementsystem]] (DBMS) || Ein informationstechnisches System zur Verwaltung von Datenbanken (im Sinnes des Datenmanagements).
durch '''Daten''' repräsentiert werden. Es legt fest, welche Arten von Daten es geben kann, in welchen Beziehungen diese stehen können
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und welche Bedingungen ([[Constraint]]s) sie erfüllen müssen.
| [[Datenbanksystem]] (DBS) || Ein aktives Datenbankmanagementsystem zusammen mit beliebig vielen (evtl. auch null) zugehörigen Datenbanken.
 
|}
<dt>{{Daten}}
<dd>'''Daten''' repräsentieren Elemente der „realen“ oder einer „abstrakten Welt“.
 
<dt>[[Datenbank]] (DB)
<dd> Eine '''Datenbank''' ist ein Datenmodell zusammen mit einer [[Menge]] von zugehörigen Daten, d.h. von Daten, die die im Datenmodell formulierten Bedingungen erfüllen.
 
<dt> [[Datenbankmanagementsystem]] (DBMS)
<dd> Ein '''Datenbankmanagementsystem''' ist ein informationstechnisches System zur Verwaltung von Datenbanken (im Sinnes des Datenmanagements).
 
<dt> [[Datenbanksystem]] (DBS)
<dd> Ein aktives Datenbankmanagementsystem zusammen mit beliebig vielen (evtl. auch null) zugehörigen Datenbanken wird '''Datenbanksystem''' genannt.
</dl>
 
Für spezielle Datenbanksysteme wie [[Realtionales Datenbanksystem|Relationale DBS]],  [[Objektorientiertes Datenbanksystem|Objektorientiertes DBS]],
[[Objektrelationales Datenbanksystem|Objektrelationales DBS]] etc. kann man bei jedem Begriff den jeweiligen den Typ des DBS ergänzen:
Relationales Datenmodell, Objektrelationale Datenbank, Objektorientiertes Datenbankmanagementsystem etc.  
[[Content-Management#Weitere_wichtige_Definitionen_im_Zusammenhang_mit_Content-Management|Für Content-Management-Systeme gibt es analoge Definitionen]].
 
==Anforderungen an ein Datenbankmanagementsystem==


Für spezielle Datenbanksysteme kann man den Typ des DBS ergänzen: Relationales Datenmodell, Objektrelationale Datenbank, Objektorientiertes Datenbankmanagementsystem etc.
Welche Anforderungen muss ein Datenbankmanagementsystem 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:


Für Content-Management-System werden in diesem Wiki analoge Begriffe verwendet:
* 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. Und 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 {{zB}} den Konkurs eines Unternehmens.
* Unerlaubter Zugriff auf Daten kann ebenso gravierende Folgen haben, wenn {{zB}} Millionen Kreitkartendaten in falsche Hände geraten.


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Aus diesen Beobachtungen lassen sich nun einige Anforderungen ableiten, die ein gutes DBMS erfüllen sollte<ref name="Ullman (1988)"/><ref  name="Date, Darwen"/><ref name="Conolly, Begg (2002)"/><ref name="Garcia-Molina, Ullman, Widom (2002)"/><ref name="Elmasri, Navathe"/>:
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| [[Contentschema]] || Abbildung der „realen Welt“ auf ein [[Modell]], das von einem [[Content-Management-System]] verarbeitet werden kann. Es legt fest, welche Arten von [[Content]] es geben kann und in welchen [[Beziehung]]en diese stehen können.
* Es muss [[CRUD]]-Operationen für das Datenmodell zur Verfügung stellen.
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* Es muss CRUD-Operationen für die Daten zur Verfügung stellen.
| [[Content]] || Digitale Medien, d.h. strukturierte und/oder unstrukturierte, digitale Text-, Bild-, Video-, Audio-Dokumente etc.
* Es muss Daten dauerhaft speichern (Dauerhaftigkeit/[[Persistenz]]).
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* Es muss mehrbenutzerfähig sein ([[Parallelität]], [[Transaktion]]en).
|[[Contentbase]] oder Contentbank (CB) || Ein [[Contentschema]] zusammen mit zugehörigem [[Content]].
* Es muss den unerlaubten Zugriff auf Daten unterbinden ([[Datenschutz]]: [[Benutzerverwaltung|Benutzer- und Rechteverwaltung]]).
|-
* Es sollte Fehler im Datenbestand nach Möglichkeit vermeiden ([[Datenkonsistenz]]: [[Integrität]], [[Transaktion]]en, [[Trigger]])
|[[Content-Management-System]] (CMS) ||  Ein informationstechnisches System zur Verwaltung von Contentbanken  (im Sinnes des Datenmanagements).
* Es sollte im Fehlerfall wieder einen konsistenten Zustand herstellen können ([[Datensicherheit]]: [[Backup]] und [[Recovery]]).
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* Es sollte die Daten in einem Standardformat ex- und importieren können.
|[[Content-System]] (CS) || Ein aktives Content-Management-System zusammen mit beliebig vielen (evtl. auch null) zugehörigen Contentbanken.
|}


==Übersicht über verschiedene Arten von Datenmanagement==
==Übersicht über verschiedene Arten von Datenmanagement==
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| [[Content-Management]] || Zahlen, Zeichenketten, Boolean, Zeit, ..., (digitale) '''[[Medium|Medien]]''' || [[Hypermedium]] || ||CMS-spezifisch
| [[Content-Management]] || Zahlen, Zeichenketten, Boolean, Zeit, ..., (digitale) '''[[Medium|Medien]]''' || [[Hypermedium]] || ||CMS-spezifisch
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| [[JSON]] || Zahlen, Zeichenketten, Boolean || [[Objekt]]e || [[Array]]s || [[JSON Schema]], [[JSON Hyper-Schema]]
| [[JSON]] || Zahlen, Zeichenketten, Boolean || [[Objekt]]e || {{Array}}s || [[JSON Schema]], [[JSON Hyper-Schema]]
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| [[XML]] || Zahlen, Zeichenketten, Boolean, Zeit || [[Attribut]]e oder alternativ [[XML-Element]]e || [[XML-Element]]e || [[XML Schema]]
| [[XML]] || Zahlen, Zeichenketten, Boolean, Zeit || [[Attribut]]e oder alternativ [[XML-Element]]e || [[XML-Element]]e || [[XML Schema]]
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[[Kategorie:Datenmanagement]]
[[Kategorie:Glossar]]

Aktuelle Version vom 31. Juli 2019, 18:56 Uhr

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Definition (Kowarschick)[1]

Unter Datenmanagement versteht man die Verwaltung von Daten, d. h. die Konstruktion und Modifikation eines Datenmodells sowe die Konstruktion, Modifikation, Selektion, Präsentation und Destruktion von zugehörigen Daten.

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. 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 Schemainformationen. Die Selektion und Ausgabe von bestehenden Schemainformationen wird dagegen seltener benötigt und ist häufig nur systemspezifisch (proprietär) implementiert.[4][5][6][7][8]

Spezielle Begriffe des Datenmanagements (Kowarschick[1][9])

Datenmanagement erfolgt im Allgemein mit Hilfe von Datenbankmanagementsystemen, Content-Management-Systemen. Allerdings ist Datenmanagment auch mit Hilfe von Aktenordner, Karteikästen und anderen nicht-informationstechnischen Hilfsmitteln möglich.

Im Zusammenhang mit Datenbanken gibt es fünf wesentliche Begriffe, die man nicht verwechseln sollte:

Datenbankschema/Datenmodell
Ein Datenmodell oder Datenbankschema legt fest, wie bestimmte Aspekte der „realen“ oder einer „abstrakten Welt“ durch Daten repräsentiert werden. Es legt fest, welche Arten von Daten es geben kann, in welchen Beziehungen diese stehen können und welche Bedingungen (Constraints) sie erfüllen müssen.
Daten
Daten repräsentieren Elemente der „realen“ oder einer „abstrakten Welt“.
Datenbank (DB)
Eine Datenbank ist ein Datenmodell zusammen mit einer Menge von zugehörigen Daten, d.h. von Daten, die die im Datenmodell formulierten Bedingungen erfüllen.
Datenbankmanagementsystem (DBMS)
Ein Datenbankmanagementsystem ist 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 wird Datenbanksystem genannt.

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 Datenbankmanagementsystem 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. Und 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[4][5][6][7][8]:

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. ↑ 1,0 1,1 Kowarschick (MMDB): Wolfgang Kowarschick; Vorlesung „Multimedia-Datenbanksysteme“; Hochschule: Hochschule Augsburg; Adresse: Augsburg; Web-Link; 2016; Quellengüte: 3 (Vorlesung)
  2. ↑ Bayer (1996): Rudolf Bayer; Vorlesung „Datenbanksysteme“; Hochschule: Technische Universität München; Adresse: München; 1996; Quellengüte: 3 (Vorlesung)
  3. ↑ Stachowiak (1973): Herbert Stachowiak; Allgemeine Modelltheorie; Verlag: Springer Verlag; Adresse: Wien, New York; Web-Link; 1973; Quellengüte: 5 (Buch), S. 131-133
  4. ↑ 4,0 4,1 Ullman (1988): Jeffrey D. Ullman; Principles of Database and Knowledge-Base Systems – Volume I: Classical Database Systems; Verlag: Computer Science Press; Adresse: New York, Oxford; ISBN: 0-7167-8158-1; Web-Link; 1988; Quellengüte: 5 (Buch)
  5. ↑ 5,0 5,1 Date, Darwen (1993): Christopher J. Date und Hugh Darwen; A Guide to the SQL Standard – A user's guid to the standard relational language SQL; Auflage: 3; Verlag: Addison-Wesley; Adresse: Reading, Massachusetts, USA; 1993; Quellengüte: 5 (Buch)
  6. ↑ 6,0 6,1 Conolly, Begg (2002): Thomas Connolly und Carolyn Begg; Database Systems; Auflage: 3; Verlag: Addison-Wesley; ISBN: 0-201-70857-4; 2002; Quellengüte: 5 (Buch)
  7. ↑ 7,0 7,1 Garcia-Molina, Ullman, Widom (2002): Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman und Jennifer Widom; Database Systems: The Complete Book; Verlag: Prentice Hall; Adresse: New Jersey, Upper Saddle River; ISBN: 0-13-031995-3; Web-Link; 2002; Quellengüte: 5 (Buch)
  8. ↑ 8,0 8,1 Elmasri, Navathe (2011): Ramez Elmasri und Shamkant B. Navathe; Fundamentals of Database Systems; Auflage: 3; Verlag: Pearson Studium; ISBN: 978-0-136-08620-8; 2011; Quellengüte: 5 (Buch)
  9. ↑ vgl. Kowarschick (MMDB-Skript): Wolfgang Kowarschick; Vorlesung Multimedia-Datenbanksysteme – Sommersemester 2018; Hochschule: Hochschule Augsburg; Adresse: Augsburg; Web-Link; 2018; Quellengüte: 4 (Skript)
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