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Business Intelligence > MS SQL Server 2005 > DB-Entwicklung

MS SQL Server - Entwicklung, Planung, Datenmodellierung

Das RDMS von Microsoft eignet sich für größte Anwendungen mit komplexen Anforderungen, umfangreichen Datenstrukturen, transaktionsorientierter Benutzung durch viele Benutzer auf kontinuierlich hohem Niveau. Dabei ist für die Entwicklung einer Datenbank bzw. eines Datenmodells auch auf die Besonderheiten einzugehen, welche durch das vorhandene DBMS zur Verfügung gestellt werden. Für den MS SQL Server ist dies auf der Ebene der DB- und Anwendungsentwicklung insbesondere die Unterstützung von vielen Programmiersprachen (insbesondere Visual Basic und C#) und die Existenz einer prozeduralen Programmiersprache (Transact SQL), welche die Verwaltung aller datenbanknahen Routinen durch die und innerhalb der DB ermöglicht. MS SQL Server bietet umfassende Sicherungsmaßnahmen, um auch große und unüberschaubare Datenmengen konsistent zu halten und etwaige Ausnahmen oder ungewünschte Ereignisse in akzeptable Routinen umzuwandlen. Dadurch bleiben die Daten konsistent und logisch. Auf Systemebene muss die Entwicklung eines Serverzusammenhangs berücksichtigt werden, der für unterschiedliche Plattformen Zugang und Sicherheitsmechanismen bereit hält.

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Folgende Fähigkeiten bietet der MS SQL Server:

Umfassende XML-Unterstützung
Datenaustausch und Speicherung von Daten im XML-Format
Volltextsuche
Umfassende Volltextsuche formatierter Dokumente
OLAP
Online Analytical Processing-Fähigkeiten zur Analyse und Präsentation von multidimensionalen Daten
Business Internet Analysis
In Zusammenarbeit mit MS Commerce Server lassen sich Click-Stream- und Webdaten-Analysen ausführen.
Data Warehousing
Möglichkeit zum Einsatz für sehr große Data Warehouses, auch über verteilte und partitionierte CUbes auf unterschiedlichen Servern
Anwendungsentwicklung mit Transact SQL
Für dieEntwicklung datenbanknaher Anwendungen steht die integrierte prozedurale Programmiersprache Transact SQL bereit.

Zu Beginn eines Projekts zur DB-Entwicklung steht immer eine ausführliche Untersuchung über die Anforderungen, welche Transaktionen und Prozesse, die mit der Datenbank erfolgen sollen, nötig machen. Dabei gilt es, von möglichst vielen Endbenutzern, welche in Gruppe geschichtet werden sollten, individuell Anforderungsprofile zu sammeln und diese in der Umsetzungs- und Konzeptionsphase zu berücksichtigen.
In einer zweiten Phase wird dann das eigentliche Modell erstellt. Dabei kann zum einen das zukünftige Datenbanksystem unberücksichtigt bleiben, damit anhand der Modell-Komplexität ein geeignetes System ausgewählt werden kann. Zum anderen bietet diese Phase allerdings auch die Möglichkeit, das System, in dem das konzeptuelle Modell später eingesetzt werden soll, von vorneherein zu bestimmen. Im ersten Fall hat man die Möglichkeit, ein optimales System für die Transaktions- und Benutzerzahlen sowie für die Komplexität des Modells auszuwählen, während man beim zweiten Möglichkeiten - aber auch Einschränkungen -, welches ein gegebenes System bietet, gleichfalls zu berücksichtigen. Insbesondere proprietäre Erweiterungen wie spezielle Programmiertechniken in Form von prozeduralen SQL-Erweiterungen können hier sehr gut in ein erweitertes DB-Design einbezogen werden.
In einer dritten Phase wird dann anhand des Modells mit der Hilfe von Testdaten und den zuvor ermittelten Anwendungsfällen ein virtueller oder realer Testbetrieb durchgeführt.
Anschließende Phasen in der Form von neuen Projekten können dann die konkrete Umsetzung der gefundenen Modellstruktur und der Programmierung der DB-eigenen Prozeduren sein. Für Datenbanken mit besonders intensivem Austausch von dichten Daten wie z.B. Textdateien oder organisationsübergreifendem Datenaustausch können bereits in der Analyse- und Entwicklungsphase die Integration von XML-Technologien eingeflochten werden. Dies erspart dann später evtl. Anpassungen an das Design. Den XML-Einsatz unterstützen auch hier schon Überlegungen zum eingesetzten System sowie der umgebenden System-Landschaft und verwendeten Programmiersprache.

  • Webprogrammierung und allgemeineSoftware-Entwicklung
  • XML-Einsatz und automatischer Datenaustausch
  • Einrichtung von OLAP- und Data-Mining-Systemen
  • Data-Warehouse-Einrichtung

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