Ihre Daten verwalten

Datenbankstruktur

datannur verwendet eine clientseitige relationale Datenbank auf Basis von jsonjsdb. Ihre Metadaten müssen als relationale Datenbank mit bestimmten Anforderungen strukturiert sein:

• Speicherort der Datenbank: Standardmässig im Ordner /data/db/ (siehe path für Anpassungsmöglichkeiten)
• Tabellen: Jede Tabelle wird in zwei Dateien gespeichert (.json und .json.js)
• Tabellenregister: Die Datei __table__.json listet alle verfügbaren Tabellen auf
• Primärschlüssel: Muss eine Spalte namens id sein
• Fremdschlüssel: Spalten, die nach der Fremdtabelle benannt sind, mit dem Suffix _id (z. B. dataset_id)
• n:m-Beziehungen: Zwei Ansätze stehen zur Verfügung:
  • Array von IDs (empfohlen): Verwenden Sie das Suffix _ids mit kommagetrennten Werten (z. B. tag_ids: "1,3,7")
  • Verknüpfungstabellen: Verwenden Sie die Unterstrich-Notation (z. B. Tabelle dataset_tag)

Dateiformat-Spezifikationen

Jede Tabelle wird in zwei Formaten gespeichert:

.json-Dateien — Standard-JSON-Format:

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Example item",
    "description": "Item description"
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Another item",
    "description": "Another description"
  }
]

.json.js-Dateien — kompaktes Format (automatisch generiert, für den Browser optimiert):

jsonjs.data['dataset'] = [
  ['id', 'name', 'description'],
  [1, 'Example item', 'Item description'],
  [2, 'Another item', 'Another description'],
]

💡 Hinweis: Die Demo-Datenbank wird mit python3 datannur.py build-db-source aus /data/db-source/ generiert. Bearbeiten Sie dort die Quelldateien und erstellen Sie anschliessend /data/db/ neu; die .json.js-Dateien werden für eine optimale Browser-Performance abgeleitet.

Tabellenregister

Die Datei __table__.json dient als Register aller in Ihrer Datenbank verfügbaren Tabellen:

[
  {
    "name": "dataset",
    "last_modif": 1753608552
  },
  {
    "name": "folder",
    "last_modif": 1757018090
  },
  {
    "name": "__table__",
    "last_modif": 1757018100
  }
]

Wichtigste Merkmale:

• name: Tabellenname (muss mit den entsprechenden .json- und .json.js-Dateinamen übereinstimmen)
• last_modif: Unix-Zeitstempel der letzten Änderung (in Sekunden), wird zur Cache-Optimierung verwendet
• Spezialeintrag: Der Eintrag "__table__" hält den Zeitpunkt der letzten Metadaten-Aktualisierung insgesamt fest, der in der Katalogoberfläche angezeigt wird

Überblick über das Datenschema

Der Katalog unterstützt mehrere Entitäten mit flexiblen Beziehungen. Alle Tabellen sind optional — verwenden Sie nur, was Sie benötigen:

📋 Schema-Referenz: Vollständige Details zum Schema finden Sie auf der Metadaten-Seite unter index.html#/meta in Ihrem Katalog, die alle Tabellen und Variablen auf Basis der aktuellen Datenstruktur anzeigt. Die Spalte "localisation" gibt an, ob eine Tabelle/Variable nur im Schema, nur in den Daten oder in beiden (wenn leer) vorhanden ist.

🔗 Entitätsstruktur: Informationen zu den Entitäten und ihren Beziehungen finden Sie auf der "Über"-Seite unter index.html#/about?tab=aboutStructure in Ihrem Katalog.

Geografische Metadaten

Datasets können optionale geografische Metadaten enthalten:

• bbox: Begrenzungsrahmen als Array aus vier Zahlen [west, south, east, north] in WGS84 (Lon/Lat)
• crs: Koordinatenreferenzsystem, z. B. "EPSG:2056"
• geometry_type: point, linestring, polygon, … (Vektor-Datasets)
• spatial_resolution: räumliche Auflösung in Metern (Raster-Datasets)

Wenn vorhanden, zeigt der Katalog eine "Geo"-Spalte in den Listen sowie eine Abdeckungskarte auf der Dataset- (und Ordner-)Seite an, und diese Felder steuern die Geodaten-Exporte (DCAT/GeoDCAT-AP, STAC, ISO 19139). Die Abdeckung eines Ordners ist die Vereinigung der Begrenzungsrahmen seiner Datasets.

Für Variablen unterstützen zwei type-Werte Geodaten: geometry (die Geometriespalte eines Vektor-Datasets) und band (eine Variable pro Band eines Raster-Datasets, mit ihren Pixelstatistiken).

Konfigurationsoptionen

Die Datei config.json ermöglicht es Ihnen, verschiedene Anwendungseinstellungen anzupassen:

[
  {
    "id": "contact_email",
    "value": "contact@yourdomain.com"
  },
  {
    "id": "banner",
    "value": "![main-banner no_caption](data/img/main-banner.png)"
  }
]

Verfügbare Optionen:

• contact_email: Kontakt-E-Mail-Adresse, die in der Katalogoberfläche angezeigt wird

Globale Filterregeln

Die Datei configFilter.json definiert globale Datenbankfilter, die im Kopfbereich der Anwendung angezeigt werden. Jede Regel kann auf eine beliebige Tabelle und ein beliebiges Feld abzielen:

[
  {
    "id": "open_data",
    "name": "Open Data",
    "entity": "dataset",
    "field": "type",
    "value": "open_data",
    "is_active_default": true
  }
]

Verwenden Sie eine Zeile pro übereinstimmendem Wert. Wenn ein Filter vom Benutzer deaktiviert wird, werden die passenden Zeilen aus der In-Memory-Datenbank entfernt und zugehörige Zeilen über die jsonjsdb-Relationen ebenfalls entfernt.

Anpassung der "Über"-Seite bzw. des "Über"-Tabs:

Der "Über"-Inhalt (sowohl der Tab auf der Startseite als auch die eigene Seite) besteht aus drei Abschnitten: banner + body + more_info. Jeder kann unabhängig mit Markdown angepasst werden.

• banner: Eigenes Hauptbanner-Bild
  • Fügen Sie no_caption hinzu, um die Bildunterschrift auszublenden
  • Fügen Sie {darkMode} im Dateinamen hinzu (main-banner{darkMode}). Dadurch wird main-banner.png im hellen Modus und main-banner-dark.png im dunklen Modus angezeigt
• body: Eigener Hauptinhalt
• more_info: Eigene Zusatzinformationen

Quelldateien ins jsonjsdb-Format

• Pflegen Sie bearbeitbare Quelldateien in /data/db-source/:
  • *.json-Dateien auf oberster Ebene für Metadatentabellen
  • md/*.md-Dateien für Markdown-Dokumente
  • dataset/*.csv-Dateien für Dataset-Vorschauen
• Verwenden Sie python3 datannur.py build-db-source, um die Quelldateien in die Formate .json und .json.js in /data/db/ zu kompilieren
• Führen Sie den Befehl aus dem Anwendungsordner aus mit:

  python3 datannur.py build-db-source

• Führen Sie das Skript nach Änderungen an den Quelldateien erneut aus, um die generierte Datenbank zu aktualisieren.