


Mapping in der Informatik verstehen
In der Informatik bezeichnet Mapping den Prozess der Zuordnung oder Verknüpfung von Daten aus einer Domäne mit Daten in einer anderen Domäne. Dies kann auf verschiedene Weise erfolgen, beispielsweise über eine Mapping-Funktion, eine Mapping-Tabelle oder einen Mapping-Algorithmus.
Es gibt verschiedene Arten von Mappings, darunter:
1. Eins-zu-eins-Zuordnung: Jedes Element in einem Datensatz ist nur einem Element in einem anderen Datensatz zugeordnet.
2. Eins-zu-viele-Zuordnung: Jedes Element in einem Datensatz ist mit mehreren Elementen in einem anderen Datensatz verknüpft.
3. Viele-zu-eins-Zuordnung: Mehrere Elemente in einem Datensatz werden mit demselben Element in einem anderen Datensatz verknüpft.
4. Viele-zu-viele-Zuordnung: Elemente in beiden Datensätzen sind miteinander verbunden, es besteht jedoch keine direkte Verbindung zwischen ihnen.
Der Zweck der Zuordnung kann je nach Kontext und Anwendung variieren. Einige häufige Gründe für die Zuordnung sind:
1. Datenintegration: Mapping kann verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Quellen in einen einzigen Datensatz oder ein einziges System zu integrieren.
2. Datentransformation: Mapping kann verwendet werden, um Daten von einem Format oder einer Struktur in ein anderes umzuwandeln.
3. Datenaggregation: Mapping kann verwendet werden, um Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen Datensatz zusammenzufassen.
4. Datenanalyse: Mapping kann verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und Muster, Trends oder Beziehungen zu identifizieren.
Beim Mapping werden verschiedene Techniken und Werkzeuge verwendet, darunter:
1. SQL-Joins: Wird verwendet, um Daten aus zwei oder mehr Tabellen basierend auf gemeinsamen Spalten zu kombinieren.
2. Objektrelationale Zuordnung (ORM): Wird verwendet, um Objekte in einer Anwendung Zeilen in einer Datenbanktabelle zuzuordnen.
3. Datenintegrationstools: Werden verwendet, um Daten aus mehreren Quellen in einen einzigen Datensatz zu integrieren.
4. ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden): Werden verwendet, um Daten aus mehreren Quellen zu extrahieren, sie in ein gemeinsames Format umzuwandeln und in ein Zielsystem zu laden.
5. Data Warehousing: Wird zum Speichern und Verwalten gro+er Datenmengen aus mehreren Quellen in einem zentralen Repository verwendet.



