Daten Bank. 2. Vorlesung. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS 2015

Transkript

1 Daten Bank 2. Vorlesung Dr. Karsten Tolle PRG2 SS 2015

2 Letzte Vorlesung Grundbegriffe SQL create table insert select Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

3 Heute Übersicht Modellierung (ER-Diagramme) Entitäten und Entity-Typen Beziehungen und Beziehungstypen Attribute für Entitäten(Typen) und Beziehungen(Typen) einfacher oder zusammengesetzter Schlüssel Kardinalitäten Generalisierung Business Rules ein wenig mehr zu SQL Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

4 Erstellung einer Datenbank: Erster Schritt Was sind die Anforderungen? Was sind die Ziele? Ist bekannt was gespeichert werden soll? Design des Datenmodells Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

5 Design Engineering undkunst Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

6 Entity-Relationship-Modell (ER-Modell) Siehe auch: C. Maria Keet: A formal comparisonof conceptual datamodeling languages ( 337/paper3.pdf) Picture by: Frank Roeing Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

7 ER-Modell Ziel: Abbildung der Wirklichkeit auf Strukturebene! Beispiel: Instanzebene trainiert werden trainiert von Strukturebene trainiert Fußballmanschaft Trainer werden trainiert von Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

8 ER-Modell Strukturebene trainiert Fußballmannschaft Trainer wird trainiert von bei uns (PRG-2, DB1) Fußballmannschaft trainiert Trainer Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

9 Otto Müller lebt in Frankfurt am Main, in der Robert-Mayer-Str. 11. Person lebt_in Haus lebt_in Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

10 Achtung! Im Alltag wird oft gesagt: Objekt (Entity) statt Objekttyp (Entity-Typ) Beziehung (Relation) statt Beziehungstyp (Relationship-Typ) Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

11 (Objekt) Attribute Ein Objekttyp ist durch einen bestimmten Satz von Merkmalen (Attributen) gekennzeichnet. Jedes Merkmal kann Werte (values), das sind in der Umwelt beobachtbare oder messbare Größen, aus einem bestimmten Wertebereich (value set) annehmen. Beispiel: Passagier Name Freigepäck Status Otto Müller 20kg Economy Class Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

12 Prinzipien des digitalen Speicherns Wenn möglich sollten vorhandene Identifizierungsmerkmale als Schlüssel wiederverwendet werden. ISBN TITLE ISBN Nummer Man muss aber auch mögliche Änderungen sinnvoll handhaben: ISBN 10 ISBN 13 Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

13 Schlüssel Ein Schlüssel besteht aus einer Menge von Attributen, deren Werte eine Instanz (Entity) eines Objekttyps eindeutig bestimmt. Person Personalausweisnummer Person Name Geb.Datum Geb.Ort Name Name des Vaters einfacher Schlüssel zusammengesetzter Schlüssel Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

14 Mathematische Betrachtung Ein Beziehungstyp zwischen zwei Objekttypen kann als eine mathematische Relation aufgefasst werden. Name Geb_Datum Person lebt_in Stadt S_Name Population Instanz: Person = { p1, p2, p3 } Stadt = { c1, c2, c3 } lebt_in = { <p1,c1>, <p1,c3>, <p3,c3> } Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

15 Min/Max Kardinalitäten Person (1,1) (0,n) lebt_in Stadt min_card(person, Lebt_in) = 1 max_card(person, Lebt_in) = 1 min_card(stadt, Lebt_in) = 0 max_card(stadt, Lebt_in) = n lebt_in = { <p1,c1>, <p2,c3>, <p3,c3> } als Mengendiagramm p1 p2 c1 c2 Es gilt immer: min_card <= max_card! p3 c3 c4 Person, verbindlich Stadt, optional Bem.: Es gibt andere Notationen, z.b. wird manchmal nur max_card angegeben. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

16 Kardinalitäten Instanz: Person = { p1, p2, p3 } Stadt = { c1, c2, c3 } lebt_in = { <p1,c1>, <p2,c2>, <p3,c3> } Instanz: Person = { p1, p2, p3, p4} Stadt = { c1, c2, c3, c4, c5 } lebt_in = { <p1,c1>, <p2,c1>, <p3,c3>, <p1, c4> } p1 p2 p3 c1 c2 c3 p1 p2 p3 p4 c1 c2 c3 c4 Person Stadt Person c5 Stadt Name Geb_Datum Person (1,1) (1,1) lebt_in Stadt S_Name Population Name Geb_Datum Person (0,n) lebt_in (0,n) Stadt S_Name Population Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

17 Aussage: Übung 1 Mannschaften werden von mindestens einem Trainer trainiert. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

18 Mannschaften werden von mindestens einem Trainer trainiert. Fußballmannschaft trainiert Trainer Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

19 (Beziehungs) Attribute Instanz: Passagier = { p1, p2, p3 } Flug = { c1, c2, c3 } bucht = { <p1,c1, D2 >, <p2,c1, D3 >} D1 D2 p1 p2 p3 D2 D3 c1 c2 c3 Passagier bucht Flug c4 Passagier Flug Sitz Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

20 Übung 2 ER-Diagr. für folgende Aussage: Aussage erstellen Bei einem Spiel spielen zwei Mannschaften an einem bestimmten Tag und Uhrzeit in einem Stadion gegeneinander. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

21 Die Uni Studenten können sich von Professoren über eine Vorlesung mündlich prüfen lassen. Alt. 1: Name Geb_Datum Student prüft Prof Name Gehalt Vorlesung Alt. 2: (N-näre Beziehung) Name Geb_Datum Student prüft Prof Name Gehalt Titel SWS Vorlesung Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

22 Entity-Typ oder Attribut??? Möbelstück Farbe Möbelstück hat Farbe Entities sind Klassen von Objekten der realen Welt und nehmen keine Werte an. Attribute dagegen sind beschreibende Eigenschaften und nehmen Werte an. Die Entscheidung ist abhängig vom Kontext (Situation/Anwendungsfall). Farbe (1,n) besteht aus (1,n) Lack Nr. Name Intensität Menge Dr. Karsten Tolle PRG2 SS Name Preis

23 Generalisierung Hierarchien für Objekttypen (entspricht Klassenhierarchie in OO) Person Mann Frau Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

24 mit Mehrfachvererbung Person Mitarbeiter Student Professor WiMi Tutor Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

25 Aussage: Übung 3 WM 2015 Eine Mannschaft besteht aus Spielerinnen, die sich aufteilen in Verteidigung, Mittelfeld, Angriff oder Torhüterin. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

26 Professor hält hält Lehrveranst. hält B B-E B-C B-D D A A-C A-D Ausbilder hält Seminar C E A-E besser so besser so A-C A A-E Personal lehrt Lehrveranst. A-D C D E Professor Ausbilder Seminar B-D B-C B B-E Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

27 ER-Modell Vorteile Unabhängig von Implementierungsdetails Grafische Darstellung (leicht zu lesen) Nachteile Abbildung des ER-Modells in das relationale Modell ist nicht eindeutig nicht automatisch ER-Modell ist statisch Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

28 Ausdruckskraft Ein Angestellter einer Abteilung soll nicht mehr verdienen, als der entsprechende Gehalt Abteilungsleiter. Angesteller arbeitet_ in Abteilung leitet Benötigt zusätzliche Beschreibung, sogenannte Business Rules. Ein Angestellter darf nicht mehr Gehalt bekommen als der Abteilungsleiter, zu dessen Abteilung der Angestellte gehört. Ein Abteilungsleiter muss zu der Abteilung gehören, die er leitet. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

29 Business Rules (im weitesten Sinne) können angesehen werden als: 1. Die semantische Definition eines für Anwendungen relevanten Konzeptes, genauer, die semantische Definition eines Objektes, eines Attributes, einer Relation des ER-Modells. Für diesen Fall werden natürlich sprachliche Sätze verwendet, da es unmöglich ist hierfür eine präzise Syntax zu definieren. 2. Integritätsbedingungen für die Daten einer Anwendung (als zusätzliche Beschreibung der im ER-Modell enthaltenen Bedingungen oder zusätzliche Bedingungen). 3. Abgeleitete Bedingungen bzw. Folgerungen aus anderen Bedingungen (z.b. Brutto ist Summe aus Netto plus Steuer). Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

30 ER Zusammenfassung Entitäten und Entity-Typen Beziehungen und Beziehungstypen Attribute für Entitäten(Typen) und Beziehungen(Typen) einfacher oder zusammengesetzter Schlüssel Kardinalitäten Generalisierung Business Rules Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

31 Zeitangaben Datentyp Nullwert DATETIME ' :00:00' DATE ' ' TIMESTAMP ' :00:00' TIME '00:00:00' YEAR 0000 Unterschied DATETIME und TIMESTAMP? Was ist das mit dem Jahr 23 gemeint? Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

32 Unterschiede der DBMS Datenbanksystem Datentyp Geltungsbereich Genauigkeit MS-SQL Server 2005 MS-SQL Server 2008 datetime smalldatetime date bis bis bis ,33 Millisekunden 1 Minute 1 Tag time 00:00: bis 23:59: Nanosekunden Firebird datetime smalldatetime DATE bis bis bis ,33 Millisekunden 1 Minute 1 Tag TIME 00:00 bis 23: ,67 Millisekunden MySQL 5.x DATETIME :00:00 bis :59:59 1 Sekunde DATE bis Tag TIME 838:59:59 bis 838:59:59 1 Sekunde YEAR 1901 bis Jahr Quelle: Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

33 Fließkomma-Zahlen Float wenn Speicherplatz ein Problem ist! Double OK, wenn Runden OK Decimal bis zu 65 Stellen Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

34 Textvergleiche - LIKE Kunde ( KundenNr Name Vorname Straße Stadt ) select KundenNr from Kunde where Name like 'To%' and Vorname not like '_arste%'; Bem.: % für beliebige Zeichenfolgen _ für genau ein Zeichen Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

35 Sortierung ORDER BY Kunde ( KundenNr Name Vorname Straße Stadt ) select KundenNr from Kunde where Name like 'To%' ORDER BY KundenNr; Syntax: ORDER BY {col_name expr position} [ACS DESC] Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

36 Begrenzung - LIMIT Kunde ( KundenNr Name Vorname Straße Stadt ) select KundenNr from Kunde where Name like 'To%' LIMIT 10; Syntax: LIMIT {[offset,] row_count row_count OFFSET offset} Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

37 Wie lauten die 10 KundenNr, welche von der Größe nach auf Platz 20 bis 29 liegen? Kunde ( KundenNr Name Vorname Straße Stadt ) select KundenNr from Kunde where??; Syntax: LIMIT {[offset,] row_count row_count OFFSET offset} Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

38 Wie lauten die 10 KundenNr, welche von der Größe nach auf Platz 20 bis 29 liegen? Kunde ( KundenNr Name Vorname Straße Stadt ) select KundenNr from Kunde where order by KundenNr asc limit 19,10; Syntax: LIMIT {[offset,] row_count row_count OFFSET offset} Dr. Karsten Tolle PRG2 SS