Diese drei Design-Phasen beschreiben die allgemeine Entwicklung eines Datenmodells. Es gibt verschiedenen methodische Ansätze bei der Daten-Analyse und -Bereitstellung. Die meistverbreiteten definieren die Prozesse, mit denen die oben beschriebenen Schritte ausgeführt werden, üblicherweise unter Beifügung ihrer eigenen Ansicht, wie man zu dem beschriebenen Ergebnis kommt.
Nachstehend folgen Links zu nützlichen Informationen und Hilfen zur Datenmodellierung. Es ist ratsam, sich mit diesen vertraut zu machen und zu entscheiden, welche sich unter den jeweiligen einsatz- und arbeitsbezogenen Umständen am besten eignen.
- Resource Description Framework (RDF) Model Theory: Hier handelt es sich um einen vom World Wide Web Consortium (W3C) unterstützten Arbeitsentwurf, der versucht, ein mathematisches Framework für die Beschreibung von Ressourcen und ihrer Beziehungen zu erstellen. Diese Modelltheorie stützt sich in erster Linie auf das Hayes-Menzel Knowledge Interchange Format (KIF).
- The Zachman Institute for Framework Advancement (ZIFA): Dieses relativ neue Verfahren liefert eine Beschreibung der Datenmodellierung zur Übersetzung von Geschäftsanforderungen in eine Daten-Architektur.
- InfoAdvisors Data Model Group: Professionelles Community und Message Board mit Schwerpunkt Datenmodellierung.
- Applied Information Science Web site: Zuletzt im Jahr 2000 aktualisiert, doch bietet es etliche gute Hintergrundinformationen über die Theorie der Datenmodellierung.
- Pal’s Linux RDBMS Library: Vom Titel sollte man sich nicht irreführen lassen: Diese Seite enthält etliche Werke des angesehenen Datenmodell-Theoretikers C. J. Date und den ersten Teil des berühmten Artikels von E. F. Codd aus dem Jahre 1970, A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Codd ist der Vater der relationalen Datenbanken.
Eine logische Vorgehensweise beim Datenbank-Design
Beim Design eines Datenmodells ist es wichtig, die gedanklichen Hintergründe der Informationen zu verstehen, um eine Quelle zu erstellen, die nicht nur in einer Anwendung genutzt werden kann, und um zu vermeiden, dass das Design bei der Eingabe neuer Daten überholt werden muss. Die in diesem Artikel vorgestellte schrittweise Vorgehensweise trägt dazu bei, ein intelligentes Datenbank-Design zu erstellen.
Neueste Kommentare
Noch keine Kommentare zu Effektive Datenmodelle für die Datenbank
Kommentar hinzufügenVielen Dank für Ihren Kommentar.
Ihr Kommentar wurde gespeichert und wartet auf Moderation.