Die Datenmodellierung ist eine weit verbreitete Technik innerhalb der Ent wicklung rechnergestützter Infonnationssysteme. Sie ist in den zwei Jahr zehnten ihrer Existenz Gegenstand intensiver Forschungstätigkeit gewesen, so daß sie heute nicht nur als eine erprobte, sondern auch als eine theore tisch fundierte Methode bezeichnet werden kann. Welche Gründe kann ein Autor haben, ein Lehrbuch zu einem Thema zu schreiben, das bereits so stark bearbeitet wurde, und welchen Nutzen kann der Leser aus einem solchen Buch ziehen? Die Antwort ist nicht in einem Satz zu geben. Ein Punkt ist, daß einige wichtige Aspekte der Datenmodel Iierung die Aufmerksamkeit der Forschung erst recht spät auf sich gezogen haben. Hierzu gehört insbesondere die Frage, was gute Datenmodellierung überhaupt bedeutet und wie man gute Modelle konstruiert. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen sind bislang nur in der Originalliteratur zugänglich und kaum in Lehrbücher eingeflossen. Weiterhin haben neue Anwendungs fonnen neue Fragen aufgeworfen, die wiederum zu neuer Forschungstätig keit geführt haben. Insbesondere die Konstruktion großer und sehr großer Modelle, z. B. im Rahmen der Unternehmensmodellierung, ist ein Problem, für das keine simplen Lösungen bekannt sind und noch wenig empirische Befunde vorliegen. Von besonderer Bedeutung ist aber der Paradigmen wechsel in der Softwareentwicklung: die herkömmliche, prozedurale Entwicklung wird immer mehr von der objektorientierten Software entwicklung abgelöst. Die Datenmodellierung kommt damit zu einer neuen Blüte, denn sie gliedert sich hervorragend in die Analysephase der objekt orientierten Entwicklung ein.

Klappentext

Grundlagen und weiterführende Kenntnisse dieser so wichtigen Technik - der konzeptuellen Datenmodellierung - werden dem Leser anschaulich, aber exakt vermittelt. Eine Besonderheit dieses Buches ist die starke Betonung der Entwurfsqualität.

Inhalt
I: Grundlagen der konzeptuellen Datenmodellierung.- 1. Einführung.- 2. Das Entity-Relationship-Modell.- 3 Modellierung nach Qualitätszielen.- 4 Standard-Schematransformationen zur Normalisierung.- 5 Die Datenmodellierung innerhalb der Softwareentwicklung.- II: Datenmodellierung im Großen.- 6 Entwurf und Verwaltung großer Schemata.- 7 Organisation der Datenmodellierung.- A Lösungen zu ausgewählten Übungen.- B ERC-Grammatik.