Gliederung der Vorlesung 1 Einfhrung 2 Konzeption und

Gliederung der Vorlesung 1 Einführung 2 Konzeption und Test von Softwareprodukten 2. 1 Methoden der Voruntersuchung und des funktionalen Fachentwurfs – – Vorgangskettendiagramme ER-Modell Structured Analysis Entscheidungstabellen 2. 2 Gruppenarbeit/Hausarbeit zum funktionalen Fachentwurf 2. 3 Entwurfsprinzipien und Methoden des DV-Entwurfs – – Abstraktionsprinzip Moduldiagramm 2. 4 Strategien des Implementierens und Methoden des Testens – – Implementierungsstrategien Fehlerbegriff, Fehlerarten, Fehlerursachen • • – Testprinzipien Testmethoden (Black box-Test, White box-Test) Methoden zur Auswahl von Testdaten beim Black box-Test 2. 5 Gruppenarbeit/Hausarbeit zum Test von Software 3 Entwicklung von Algorithmen mittels CASE-Tools 4 Einführung in den objektorientierten Programmentwurf 4. 1 Objektorientierte Analyse (Objekte, Klassen, Attribute, Operationen) mit UML – – Statische Konzepte und Notation der objektorientierten Analyse Dynamische Konzepte und Notation der objektorientierten Analyse Ausdrücke 4. 2 Gruppenarbeit/Hausarbeit zur objektorientierten Analyse

2 Konzeption und Test von Software 2. 1 Methoden des funktionalen Fachentwurfes Teil 1: Datenmodell

Schritte des logischen Datenbank-/Datenspeicherentwurfs • Mit welchen Informationseinheiten haben wir es zu tun ? Definition von Entitätsmengen und ihren Beziehungen • Woran erkennt man eine derartige Informationseinheit? Welche Informationen enthält eine derartige Informationseinheit? Definition von Relationen - Entitätsmenge -> Relation - Festlegung Identifikationsschlüssel - Relationen um weitere bzw. lokale Attribute ergänzen • Welche Beziehungen bestehen zwischen den Informationseinheiten und wie kann man diese Beziehungen vereinfachen? Umwandlung nichthierarchischer Beziehungen durch Einführung von Hilfsentitätsmengen • Welche Prüfungen sind notwendig Definition von Konsistenzbedingungen a) modellinhärente Konsistenzbedingungen: z. B. Eindeutigkeit des Primärschlüssels, ref. Integrität, . . . b) modellexterne Konsistenzbedingungen: z. B. bei Teilehierarchie muss die Anzahl der Oberteilbeziehungen gleich der Anzahl der Unterteilbeziehungen sein • Welche Abhängigkeiten bestehen bei Neuanlage/Änderung/ Löschung von Informationen? Definition von Transaktionen •

Logische Datenorganisation – Unterschied zwischen semantisch konzeptionellem Datenmodell und DBVS-gestütztem konzeptionellem Datenmodell Ein Realitätsausschnitt wird semantisch vollständig (mit vollständigem Bedeutungsinhalt) wiedergegeben Realitätsausschnitt Semantisches konzeptionelles Datenmodell Semantische konzeptionelle Datenmodelle sind semantisch reichhaltig als DBVS-gestützte konzeptionelle Datenmodelle DBVS-gestütztes konzeptionelles Datenmodell Bezüglich der Semantik sind die Restriktionen des DBVS zu beachten.

Datenmodellierung (mittels ER-Modell) • • Grundelemente von Datenmodellen Entitäten (welche Objekte sind betroffen ? z. B. Tiere) Beziehungen zwischen Entitäten (ein Tier mit einer bestimmten Ohrmarke XYZ kann nie, einmal oder mehrmals mit einem bestimmten Medikament ABC behandelt werden) Attribute zur Charakterisierung von Entitäten (Ohrmarkennummer, PZN, Chargennummer, Datum einer Medikation usw. ) Schlüssel (Ohrmarkennummer)

Entitäten • • • Entität: Element der Datenwelt, welches ein reales oder ein gedankliches Einzelphänomen in einem betrachteten Realitätsausschnitt repräsentiert (z. B. das Tier mit der Ohrmarke 4711 usw. ). Entitätsmenge (=entity set): Fasst alle Entitäten zusammen, die durch gleiche Merkmale, nicht notwendigerweise aber durch gleiche Merkmalsausprägungen, charakterisiert werden. (z. B. Medikation, . . . ). Graphische Darstellung von Entitätsmengen

Beziehungen zwischen Entitäten Eine Assoziation a(E 1, E 2) gibt an, wie viele Entitäten der Entitätsmenge E 2 einer beliebigen Entität der Entitätsmenge E 1 zugeordnet sein können. In der Datenmodellierung gebräuchliche Assoziationstypen: Bezeichnung des Assoziationstyps A(E 1, E 2) Symbol Anzahl der Entitäten in E 2, die der Entität E 1 zugeordnet werden können einfach 1 genau eine konditionell c keine oder eine, d. h. c=0 oder c=1 multipel m mindestens eine, d. h. m >=1 multipel-konditionell mc keine, eine oder mehrere, d. h. mc >=0

Beispiele für Beziehungen Eine Beziehung (relationship) zwischen zwei Entitätsmengen E 1 und E 2 besteht aus der Assoziation a(E 1, E 2) und aus der dieser Assoziation entgegen gerichteten Assoziation a(E 2, E 1) Welche Beziehungen sind sinnvoll ? Tierstammdaten 1 Tierstammdaten mc mc Arzneimittelstammdaten Behandlungen 1 Arzneimittelstammdaten Behandlungen

Attribute • Ein Attribut beschreibt eine bestimmte Eigenschaft, die sämtliche Entitäten einer Entitätsmenge oder sämtliche Einzelbeziehungen einer Beziehung aufweisen. • Der Wertebereich (domain) eines Attributs besteht aus der Menge der Datenwerte, die das Attribut für die Entitäten der betreffenden Entitätsmenge annehmen kann.

Beispiel: Entitätsmenge Tierstammdaten (mit 2 Entitäten) Attribute Ohrmarke Rasse Entität 1 4657894 Entität 2 4658995 Fleckvieh Geburtsdatum Muttertier 29. 02. 2004 02. 03. 2004 1234567 7654321

Probleme mit ähnlichen Attributen? Lösung: Datenelementstandardisierung Datenelement Anwendungsdatum Datum Geburtsdatum Verkaufsdatum

Beispiel für die Beschreibung eines Datenelements