Architekturen im DB-Umfeld

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1 Architekturen im DB-Umfeld ANSI/SPARC und DIAM 66

2 Motivation 67

3 Ziele von Architekturdefinitionen I Strukturierung des Chaos Komplexe (IT-)Anwendungen und reale Problemstellungen bestehen aus vielen Einzelteilen. Z.B. Schulsystem: Irgendwer muss festlegen, was ein Schüler im Laufe seiner Schullaufbahn lernen soll. Dann müssen die Inhalte in Fächer aufgeteilt und festgelegt werden, welche Inhalte wann gelehrt werden (und wie die Inhalte aufeinander aufbauen). Außerdem muss klar sein, wer mit welchem Material lehrt und wann und wie Prüfungen stattfinden. Schulen, Klassen, Stundenpläne, Unterscheidung zwischen verschiedenen Sichtweisen eines Systems. Schulleiter braucht andere Informationen zum Schulsystem als der Schüler / Blickt mit einer anderen Brille auf die Schule. Selbes gilt für Systemadministratoren und Benutzer 68

4 Ziele von Architekturdefinitionen II Festlegung der Systemarchitektur Aus welchen Elementen besteht ein (technisches) System und wie sind diese untereinander verdrahtet? Komponenten, Ebenen, Schnittstellen Oder im Schulbeispiel: Kultusminister Weisungen (z.b. Lehrpläne in Papierform) an Schulleiter Festlegung des entsprechenden Lehrerbedarfs und Aufteilung der Lehrer auf Klassen Lehrer bekommt Stundenplan für sich und jeweiligen Lehrplan pro Jahr pro Klasse Speziell bei Datenbanksystemen sind Architekturen zusätzlich Mittel zur Realisierung eines möglichst hohen Grades an Datenunabhängigkeit Wie kann erreicht werden, dass die Daten physisch verteilt liegen können? Wie können verschiedene Nutzersichten ermöglicht werden (ohne dass die Daten für jede Sicht eigens gehalten werden)? Bedeutende Architekturen: ANSI/SPARC und DIAM 69

5 ANSI/SPARC-Architektur I Entstanden in den 1970er Jahren ANSI = American National Standards Institute SPARC = Standards Planning and Requirements Committee Legt drei Ebenen fest, die ein DBMS unterscheiden können soll: Externes Schema: Wie werden die Daten dem Nutzer präsentiert? (Teil-)Sichten auf den Datenbestand je nach Anforderung Z.B. werden die Lehrpläne der Schule (über alle Fächer und Jahrgänge) in einem Datenbestand gehalten, der Deutschlehrer bekommt aber nur die Pläne für Deutsch und ggf. Ausschnitte aus anderen Lehrplänen (wenn die für seinen Unterricht relevant sind) präsentiert In relationalen Datenbanksystemen durch Views realisierbar 70

6 ANSI/SPARC-Architektur II Konzeptuelles Schema: Welche Daten werden beschrieben? Gesamtdarstellung des Datenmodells auf logischer und möglichst system- und anwendungsunabhängiger Ebene Z.B. Schulsystem: Alle Informationen, die zu Schulen, Schülern, Klassen, Lehrern, Lehrplänen, Schulleitern, vorhanden sein müssen, damit die Benutzer in Ihren Views all die Informationen erhalten, die sie brauchen. Zusätzlich natürlich auch die Beziehungen zwischen den Einheiten (Schüler besucht Klasse, Lehrer unterrichtet Klasse) Verschiedene Darstellungsformen (relationale Darstellung, Entity-Relationship-Modell) Internes Schema: Wie werden die Daten physisch gehalten? Beschreibt (DBMS-spezifisch) die interne, physische Darstellung der Daten Z.B. Schulsystem: In welchem Format und auf welchem Rechner liegen die Stundenpläne? Welchen Datentyp hat der Name des Faches und wie ist der Datentyp aufgebaut? Wie kann man alle Fächer physisch nacheinander erreichen? 71

7 ANSI/SPARC-Architektur III Fokus auf Unterscheidung verschiedener Betrachtungsweisen eines Datenbestandes Kein Mittel zur Strukturierung eines DBMS Für den Übergang zwischen den Ebenen eigene Sprachen (SQL) Daten liegen nur auf der untersten Ebene Quelle: Elmasri/Navathe - Grundlagen von Datenbanksystemen 72

8 ANSI/SPARC-Architektur IV Außerdem: Definition verschiedener Rollen/Zuständigkeiten Datenbankadministrator: Legt konzeptuelles Schema mit Anwendungsadministratoren fest Legt internes Schema fest Kennt nicht unbedingt externe Schemata Anwendungsadministrator Legt konzeptuelles Schema mit Datenbankadministrator fest Legt externe Schemata fest Kennt internes Schema nicht Benutzer/Anwendung: Kennt nur eigenes externes Schema und stellt Datenbankabfragen gegen dieses Schema Kennt sonst nichts weiter 73

9 ANSI/SPARC-Architektur V Nutzen der Aufteilung in Ebenen: Physische Datenunabhängigkeit: Änderungen am internen Schema einer Datenbank haben keine Auswirkungen auf andere Schemata. Z.B. neue Platzierung der Daten, andere Speichermedien, neue Zugriffspfade (Hash vs. Baum) beeinflusst die Anwendungssicht nicht. Logische Datenunabhängigkeit: Änderungen am konzeptuellen Schema können gegenüber externen Schemata verborgen werden Z.B. Definition neue/wegfallende Tabellen, zusätzliche/wegfallende Attribute, neue/wegfallende Beziehungen usw. Nur relevant für eine Sicht, wenn diese auf den Teil des Schemas zurückgreift. Für betroffene Sichten muss auch die Definition (also der Übergang zur konzeptuellen Sicht) angepasst werden Die Transparenz hat aber ihre Grenzen: Wenn z.b. nicht mehr alle Informationen vorhanden sind, die die Sicht braucht. 74

10 ANSI/SPARC-Architektur VI Nutzen der Aufteilung in Ebenen: Datenbanksystemunabhängigkeit Möglichst wenig Änderungen am System beim Übergang zwischen zwei DBMS- Produkten Internes Schema muss zwar angepasst werden da Systemspezifika nicht genügend von der Norm erfasst werden können, aber konzeptuelles und externe Schemata können unverändert bleiben (Wie immer) bringt Normkonformität auch Probleme mit sich: Verzicht auf herstellerspezifische SQL-Erweiterungen (in System X kann aufgrund des Systemaufbaus dieses oder jenes performanter gelöst werden, als mit Standard-SQL) Programmier- und Entwicklungsrichtlinien im Unternehmen benötigt (z.b. zu in Views eingebettete SQL-Anweisungen) Die meisten Systeme erfüllen den Standard nicht vollständig 75

11 Beziehung zwischen ANSI/SPARC und relationalen DBS I In Datenbanken wird die Welt als Tabellenstruktur (mit Zeilen und Spalten) modelliert. Wie passen das zu den Schemata? Konzeptuelles Schema entspricht relationalem DB-Schema Z.B. Bücher und Autoren (beides Dinge der realen Welt, die z.b. für die Versorgung mit Schulbüchern erfasst werden müssen) Die Beziehung zwischen beiden Dingen wird über den Schlüssel der Tabellen modelliert (Autor Winkler hat Buch mit dem Schlüssel 4242 geschrieben) CREATE TABLE buch ( BuchId int Titel varchar(50) not null, ) CREATE TABLE autor ( BuchId int ) not null, Nr int not null, not null identity(1,1), 76

12 Beziehung zwischen ANSI/SPARC und relationalen DBS II Das externe Schema entspricht der relationalen Sicht Realisierung über Views ( Virtuelle Tabelle ) Z.B. Alle vorhandenen Schulbuchtitel mit entsprechenden Autoren Die Daten sind im konzeptuellen Schema anders modelliert und physisch anders abgelegt, trotzdem kann der Nutzer in seinem Schema die Tabelle so verwenden, als wäre Sie tatsächlich physisch vorhanden CREATE VIEW TITEL AS SELECT Name, Nr, Titel, Jahr, ISBN FROM BUCH, AUTOR WHERE BUCH.BuchID = AUTOR.BuchID 77

13 Beziehung zwischen ANSI/SPARC und relationalen DBS III Benutzer kann mit TITEL arbeiten Ohne Kenntnis über deren Entstehung (aus Buch und Autor) Ohne Kenntnis der Namen und Schemata der Basistabellen Die Tatsache, dass mit einer View gearbeitet wird, kann sogar verbogen bleiben Basistabellen können sich strukturell ändern Ohne Beeinflussung der Sicht (und damit des Benutzers) Lediglich die Definition der Sicht (also der SQL-Code für TITEL) muss ggf. durch den Anwendungsadministrator angepasst werden View-Update-Problem: Änderung der in der Sicht enthaltenen Daten durch den Nutzer muss auf die Basistabellen abgebildet werden Rückabbildung teilweise unklar oder sogar unmöglich, etwa bei Änderung berechneter Attribute Z.B. (Durchschnittliche Arbeitszeit pro Lehrer) 78

14 Beziehung zwischen ANSI/SPARC und relationalen DBS IV Internes Schema entspricht der physischen Realisierung Z.B. schneller, wahlfreier und sortierter Zugriff auf AUTOR über Spalte Name erforderlich? Realisierung in internem Schema über B*-Baum CREATE INDEX autor_name ON AUTOR (Name) Fazit: Die Ebenen können im relationalen DBS realisiert werden SQL bietet entsprechende Sprachelemente 79

15 DIAM Modell I DIAM = Data Independent Accessing Model, Entwickelt von Michael Senko (IBM) 1973 Architektur mit Fokus auf was muss das DBMS von den Daten wissen, um funktionieren zu können? Wie muss das DBMS intern aufgebaut sein? Ursprünglich Unterscheidung von 4 Ebenen Entity set model: logische anwendungsneutrale Datenstrukturen String model: logische zugriffspfade (Indexe) Encoding model: Speicherungsstrukturen, physische Zugriffspfade Physical device model: Speicherzuordnungsstrukturen Entity set model: Entität = Ding der realen Welt = Informationseinheit, die die Datenbank verwalten muss Auf oberster Ebene werden Objektmengen dargestellt (nicht etwa Dateien oder Bytefolgen oder einzelne Tabellenzellen) 80

16 DIAM Modell II String model Logische Zugriffspfade: Welche Fäden halten die Objekte intern und untereinander zusammen? Z.B. Index des Objektes X ist Spalte a, Intern werden die Datensätze nach Spalte b sortiert abgelegt Realisierung der Zugriffspfade und Datenformate nicht von Bedeutung Encoding model Physische Speicherdarstellung: Wie sind die Daten kodiert und in welchen (Speicher-) Strukturen sind sie geordnet? Z.B. Index des Objektes X ist als B*-Baum realisiert, das Objekt X besteht aus folgenden Feldern fester Länge, Physical device model Datenzuordnung zum Dateisystem/Magnetplatte Z.B. Objekt X liegt in Datei 123 auf Platte p789 81

17 Erweiterung zur 5-Schichten-Architektur I 82

18 Erweiterung zur 5-Schichten-Architektur II Diese Architektur ist eine von mehreren möglichen Architekturen für ein relationales DBS So oder in ähnlicher Form in den meisten Produkten anzutreffen Grundlegender Aufbau im System R Projekt (IBM, 70er Jahre) entwickelt worden Bestandteile: Datensystem Übersetzung der deskriptiven, mengenorientierten Datenbankanweisung in einen prozedural abarbeitbaren Ablaufplan (komplilieren) Bestimmung des optimalen Ablaufplans und der Gesamtkosten unter Einbeziehung von Zugriffspfaden (in CPU-Zeit und E/A-Aufwand) Zugriffs- und Integritätskontrolle (soweit ohne Datenzugriff machbar) Zugriffssystem Verwaltung des Datenbankkatalogs (Metadaten) und Ausführung von Sortiervorgängen (falls gefordert oder intern empfehlenswert) Kontrolle des Mehrbenutzerbetriebes (Sperren und freigeben) 83

19 Erweiterung zur 5-Schichten-Architektur III Bestandteile: Speichersystem Verwaltung von Datensätzen und Containern (Seiten) sowie von Zugriffspfaden (Bäume, Hashtabellen) Treffen von Vorkehrungen für den Fehlerfall und ermöglichen des Wiederanlaufs unter Konsistenzgesichtspunkten (Logging/Recovery) Systempufferverwaltung Realisierung eines Datenpuffers im Verarbeitungsrechner um Plattenzugriffe möglichst zu vermeiden Schreiben von Daten auf die Platte via Dateisystem veranlassen Externspeicher-/Dateiverwaltung Teil des Betriebssystems Muss nur geeignet angesprochen werden 84

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