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Fabian Panse

Datenunvollständigkeit aufgrund der mangelnden Modellierungsmächtigkeit aktuell dominierender Datenmodelle

Universität Rostock, 2009

In: 21. Workshop Grundlagen von Datenbanken : 02.-05. Juni 2009, Rostock-Warnemünde : Proceedings, Seiten 123-127

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00002201

Abstract: In den am weitesten verbreiteten Datenmodellen, speziell dem relationalen Datenmodell, werden Informationen über die Ausprägungen einzelner Objekteigenschaften in Attributen gespeichert. In vielen Fällen (z.B. bei partiellen Informationen) ist eine Darstellung durch einzelne Elemente des dem Attribut zugehörigen Wertebereichs jedoch nicht möglich und erfordert die Anwendung spezieller Konzepte (z.B. Nullwerte). In aktuell verwendeten Modellen sind diese Konzepte jedoch nur unzureichend auf die notwendigen Erfordernisse ausgelegt. Die ursprünglich vorliegenden Informationen lassen sich daher oft nicht wieder aus den gespeicherten Daten zurückgewinnen. Bisherige Ansätze zur Behebung dieses Problems haben sich aus unterschiedlichen Gründen nicht durchsetzen können. Die hier beschriebene Arbeit enthält daher einen entsprechenden Vorschlag, der sowohl den Informationsverlust während der Datenspeicherung verringern als auch die Schwächen der bisherigen Lösungsansätze hinsichtlich eines fehlenden Durchsetzungsvermögen vermeiden soll. Ersteres wird durch eine Verwendung mehrerer Nullwerten ermöglicht, letzteres beruht hauptsächlich auf der Vermeidung gravierender Abweichungen von den aktuell vorherrschenden Modellen. Da dies wiederum eine Beibehaltung wichtiger und fundamentaler Konzepte erfordert, muss die Auswertung der verschiedenen Nullwerte in der dreiwertigen Logik erfolgen. Neben einer Kompatibilität zu den vorherrschenden Modellen, bietet dieses Vorgehen zudem die Vorteile einer geringen Modellkomplexität und ermöglicht eine intuitive Handhabung der auf dem neu entworfenen Modell basierenden Systeme.

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