Generische Datenmodellierung
Datenmodelle zur Flexibilitätssteigerung in heterogenen Anwendungen
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Der Autor befasst sich mit der generischen Datenmodellierung in relationalen Datenbanksystemen (RDBMS). Relationale Datenbanken sind in Unternehmensbereichen weit verbreitet - die klassische spezifische Datenmodellierung erschwert jedoch bei vielfältigen Datenstrukturen, die sich häufig ändern, die Entwicklung von individueller Software. Ein generisches Datenmodell, das die Speicherung beliebiger Datenstrukturen ohne Änderung des Schemas ermöglicht, könnte eine Lösung sein. Allerdings scheint diese Art der Modellierung Nachteile gegenüber einem spezifischen Modell aufzuweisen, insbeson...
Der Autor befasst sich mit der generischen Datenmodellierung in relationalen Datenbanksystemen (RDBMS). Relationale Datenbanken sind in Unternehmensbereichen weit verbreitet - die klassische spezifische Datenmodellierung erschwert jedoch bei vielfältigen Datenstrukturen, die sich häufig ändern, die Entwicklung von individueller Software. Ein generisches Datenmodell, das die Speicherung beliebiger Datenstrukturen ohne Änderung des Schemas ermöglicht, könnte eine Lösung sein. Allerdings scheint diese Art der Modellierung Nachteile gegenüber einem spezifischen Modell aufzuweisen, insbesondere in Bezug auf die Performance. Die Arbeit soll klären, ob und welche Nachteile ein generisches Datenbankmodell im Vergleich mit einem spezifischen Schema mit sich bringt und inwieweit sich diese kompensieren oder umgehen lassen.
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