Datenbanken in der Praxis. Dr. Frank Seifert

Transkript

1 Datenbanken in der Praxis Dr. Frank Seifert

2 Kontakt Dr. Frank Seifert Fakultät für Informatik Lehrstuhl Datenverwaltungssysteme Straße der Nationen 62 Büro 336g 2

3 Übungen Termin Dienstags, 7:30 Uhr Ort 1/208a Beginn 21. April

4 Unterlagen Art Kopien der Folien von Vorlesung und Übung ggf. weiteres Material, z.b. Beispieldatenbanken Wo? Homepage des Lehrstuhls Datenverwaltungssysteme: Wann? Die Unterlagen werden zeitnah entweder vor oder kurz nach der Vorlesung bereitgestellt. 4

5 Prüfung Prüfungsart Klausur Dauer 90 Minuten Termin individuell in der Vorlesungszeit 5

6 Inhalte der Lehrveranstaltung Motivation - Warum brauchen wir Datenbanken? Semantische Datenmodellierung - Wie wird Bedeutung modelliert? Das relationale Datenmodell - Auf welcher theoretischen Grundlage beruhen Datenbanken? Arbeiten mit SQL - Wie werden Anfragen an Datenbanken gestellt und Daten bereitgestellt? Anomalien - Welche Probleme treten beim Datenbankbetrieb auf und wie behebt man sie? Physische Datenorganisation - Wie kann der Datenzugriff beschleunigt werden? Objektrelationale Datenbanken - Erweiterung des relationen Modells Datenbanken und Internet - Wie funktioniert der Datenbankzugriff via Internet? 6

7 Datenbanken in der Praxis (1) 7

8 Heute Motivation - Warum brauchen wir Datenbanken? Datenorganisation mit Dateien Datenorganisation mit Datenbanken Datenmodelle Semantische Datenmodelle Implementationsdatenmodelle Datenbankentwurf Das Entity-Relationship-Modell 8

9 Datenorganisation Wie können Daten organisiert werden? Eine - intuitive - Möglichkeit zur Organisation von Daten liegt in der Verwendung des Dateikonzepts eines Betriebssystems. Vorteile schnell zu erstellen (ohne Planung) einfach zu erstellen (nur Kenntnisse des erzeugenden Programms notwendig) jedes beliebige Programm verwendbar (große und freie Auswahl beim Erstellen) meist einfacher Austausch von gespeicherten Informationen (z.b. via oder USB-Stick) 9

10 Dateien - Beispiel Anwendungsszenario: Speicherung von Studenteninformationen an der TU Verschiedene Studentenakten nötig: Studentensekretariat - speichert Name, Matrikelnummer, Adresse, Bankverbindung, Krankenversicherung,... Prüfungsamt - speichert Name, Matrikelnummer, Adresse, Leistungsübersicht Personalabteilung (wenn Student als HiWi beschäftigt) - speichert Name, Matrikelnummer, Adresse, Krankenversicherung, Lohnsteuerinformationen, Bankverbindung 10

11 Dateien - Beispiel Studentensekretariat P r ü f u n g s a m t Personalabteilung Matrikelnummer: Name: Erik Strebsam Geburtsdatum: Adresse: Ringelweg Chemnitz Kontonummer: Bankleitzahl: Krankenversicherung: Barmer EK Chemnitz Matrikelnr.: Name: Strebsam, Erik Straße: Ringelweg 3 PLZ: Ort: Chemnitz Leistungsübersicht: Mathematik 1: 2,7 Einführung Psychologie: 3,3 DB in der Praxis: 1,0 Matrikelnr.: Vorname: Erik Name: Strebsam Geburtsdatum: Anschrift 1: Ringelweg 3 Anschrift 2: Ort: Chemnitz PLZ: Bankverbindung: BLZ: Kto-Nr.: Krankenversicherung: Barmer Chemnitz Fettschrift: Kursivschrift: Formularbeschriftung Eingetragene Informationen Lohnsteuerinformation: Steuerklasse 1, Finanzamt Chemnitz 11

12 Dateien - Nachteile Redundanz Dieselbe Information wird mehrfach gespeichert (farbig dargestellt) und verschwendet somit Speicherplatz. Prüfungsamt Matrikelnr.: Name: Strebsam, Erik Straße: Ringelweg 3 PLZ: Ort: Chemnitz Leistungsübersicht: Mathematik 1: 2,7 Einführung Psychologie: 3,3 DB in der Praxis: 1,0 Studentensekretariat Matrikelnummer: Name: Erik Strebsam Geburtsdatum: Adresse: Ringelweg Chemnitz Kontonummer: Bankleitzahl: Krankenversicherung: Barmer EK Chemnitz Personalabteilung Matrikelnr.: Vorname: Erik Name: Strebsam Geburtsdatum: Anschrift 1: Ringelweg 3 Anschrift 2: Ort: Chemnitz PLZ: Bankverbindung: BLZ: Kto-Nr.: Krankenversicherung: Barmer Chemnitz Lohnsteuerinformation: Steuerklasse 1, Finanzamt Chemnitz 12

13 Redundanz - Konsequenz Aufwand & Gefahr der Inkonsistenz Die Änderung redundanter Informationen ist aufwändig, da die gleiche Änderung in allen betroffenen Dateien erfolgen müsste. Sonst wird der Datenbestand inkonsistent. Prüfungsamt Matrikelnr.: Name: Strebsam, Erik Straße: Ringelweg 3 PLZ: Ort: Chemnitz Leistungsübersicht: Mathematik 1: 2,7 Einführung Psychologie: 3,3 DB in der Praxis: 1,0 Studentensekretariat Matrikelnummer: Name: Erik Strebsam Geburtsdatum: Adresse: Ringelweg Chemnitz Kontonummer: Bankleitzahl: Krankenversicherung: Barmer EK Chemnitz Personalabteilung Matrikelnr.: Vorname: Erik Name: Strebsam Geburtsdatum: Anschrift 1: Ringelweg 3 Anschrift 2: Ort: Chemnitz PLZ: Bankverbindung: BLZ: Kto-Nr.: Krankenversicherung: Barmer Chemnitz Lohnsteuerinformation: Steuerklasse 1, Finanzamt Chemnitz 13

14 Dateien - Nachteile Verknüpfung verteilter Informationen Es ist schwierig bzw. oft unmöglich, logisch zusammengehörige Informationen über Dateien hinweg zu verbinden: Wie erkenne ich die Zusammengehörigkeit? Wie stelle ich die Verbindung her? Prüfungsamt Matrikelnr.: Name: Strebsam, Erik Straße: Ringelweg 3 PLZ: Ort: Chemnitz Leistungsübersicht: Mathematik 1: 2,7 Einführung Psychologie: 3,3 DB in der Praxis: 1,0 Studentensekretariat Matrikelnummer: Name: Erik Strebsam Geburtsdatum: Adresse: Ringelweg Chemnitz Kontonummer: Bankleitzahl: Krankenversicherung: Barmer EK Chemnitz Personalabteilung Matrikelnr.: Vorname: Erik Name: Strebsam Geburtsdatum: Anschrift 1: Ringelweg 3 Anschrift 2: Ort: Chemnitz PLZ: Bankverbindung: BLZ: Kto-Nr.: Krankenversicherung: Barmer Chemnitz Lohnsteuerinformation: Steuerklasse 1, Finanzamt Chemnitz 14

15 Dateien - Nachteile Rechnen mit Dateien Häufig werden statistische Informationen angefragt, z.b. Wie viele Studenten wohnen in Chemnitz?, Durchschnittsnoten von Studenten bestimmter Fachrichtungen. Bei Dateien ist oft nicht klar: Wo steht die benötigte Information? Wie ist diese Information dargestellt? (z.b. verschiedene Adresslayouts möglich) Schlechte Performanz Derartige Anfragen sind sehr zeitaufwändig, da die benötigte Information zunächst erst in einer Datei aufgespürt werden muss und dieses Mining von Informationen dann i.d.r. für viele Dateien durchgeführt wird. 15

16 Dateien - Nachteile Beispielhaftes Mehrbenutzerszenario 1. Hans öffnet eine Datei, die dann zumeist in den Hauptspeicher zur Bearbeitung geladen wird und bearbeitet diese Datei im Hauptspeicher. Anschließend öffnen Helga und Horst dieselbe (noch unmodifizierte) Datei und bearbeiten sie in ihrem Hauptspeicher. 2. Hans speichert seine Änderungen - die Datei ist jetzt modifiziert 3. Horst speichert seine Änderungen und überschreibt damit die Änderungen von Hans 4. Helga speichert ihre Änderungen und überschreibt damit die Änderungen von Horst Fazit Die Änderungen von Hans und Horst gehen verloren Situation wird als Lost Update bezeichnet. 16

17 Dateien - Nachteile Datenschutz Nicht jeder Benutzer darf vollen Zugriff auf alle Daten haben, z.b. sollte die Personalabteilung nicht die Prüfungsnoten eines Studenten kennen. Vergabe von individuellen Lese-, Schreib- und Modifikationsrechten nötig Realisierung bei Dateien Verwendung separater Dateien (auf räumlich getrennten Rechnern) mit den schon kennengelernten Nachteilen redundanter Informationen. Realisierung mittels Schutzmechanismen des Betriebssystems, aber Abhängigkeit von den Fähigkeiten des Betriebssystems. Aber Grundsätzlich besteht keine Möglichkeit innerhalb einer Datei den Zugriff auf bestimmte Informationen für manche Nutzer einzuschränken! 17

18 Dateien - Weitere Nachteile Datenverlust Dateisysteme bieten in der Regel nur periodisch durchgeführte Dateisicherungen an kein Abfangen von Datenverlusten die nach der Sicherung geändert wurden oder die während des Bearbeitens einer Datei auftreten Problem Kapazität und Performanz Viele Datenbestände sind so groß, dass sie nicht auf einzelnen Speichersystemen Platz finden - Dateisysteme bieten keine geeigneten Konzepte für konsistente und performante Bearbeitung dieser Daten Softwareabhängigkeit Dateien sind an die erstellende Software gebunden, was zu Kompatibilitätsproblemen führen kann. 18

19 Problemlösung Analyse der Probleme Ein großer Teil der Probleme liegt im direkten Zugriff (via Dateisystem) auf einen uneinheitlich oder schlecht strukturierten Datenbestand begründet. Abhilfe Strukturierung von Daten Indirekter Zugriff auf Daten - Schaffung einer zwischen Datenablage und Zugriffsebene liegenden Abstraktionsschicht, die den Zugriff auf Daten koordiniert, optimiert und für Integrität sorgt. Datenbanken Die Idee, von einer Abstraktionsschicht den Zugriff auf einen einheitlich strukturierten Datenbestand koordinieren zu lassen ist die Kernidee hinter der Verwendung von Datenbanken. Diese Abstraktionsschicht wird Datenbankmanagementsystem genannt. 19

20 Datenbank(system) Unter einem Datenbanksystem (DBS) verstehen wir die Kombination aus einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) Ein DBMS stellt alle strukturellen und operationalen Bestandteile zur Datenorganisation bereit (Software). und der eigentlichen Datenbank (DB) Als Datenbank wird der aktuell existierende Datenbestand eines DBMS bezeichnet. Umgangssprache Meist wird das Datenbanksystem kurz als Datenbank bezeichnet, i.d.r. erschließt sich die Bedeutung aus dem Kontext. 20

21 Daten in Datenbanken Studentensekretariat MatrNr Name Vornam Straße PLZ Ort GebDat BLZ Konto Krankenkasse e Strebsam Erik Ringelweg Chemnitz Barmer Chemnitz Authentifizierung und Zugriffserlaubnis nur für bestimmte Daten Prüfungsamt MatrNr Name Vorname Straße PLZ Ort Strebsam Erik Ringelweg Chemnitz Datenbankmanagementsystem (DBMS) Authentifizierung und Zugriffserlaubnis nur für bestimmte Daten Datenbank MatrNr Name Vorname Straße PLZ Ort GebDat BLZ Konto Krankenkasse Strebsam Erik Ringelweg Chemnitz Barmer Chemnitz... 21

22 Datenbanken vs. Dateien Redundanz Bereitstellung von Mechanismen zur (automatischen) Integritätskontrolle und weitgehende Vermeidung von Redundanz. Voraussetzung hierzu ist jedoch eine gute Datenmodellierung. Statistik Die zentrale und vor allem strukturierte Speicherung von Daten erlaubt eine effiziente Analyse nach verschiedenen Kriterien. Ein aufwändiges Zusammensuchen von Informationen ist nicht mehr nötig. 22

23 Datenbanken vs. Dateien Verknüpfung von Daten Bei einem DBMS wird die gesamte Information einer Organisation homogen (im selben Datenmodell) modelliert. Dadurch ist eine flexible Verknüpfung möglich. Mehrbenutzerbetrieb Der simultane Zugriff verschiedener Benutzer läuft über das DBMS und wird von diesem koordiniert. Deshalb werden Situationen wie Lost Updates vermieden. Hierbei hilft auch die feinere Granularität der zu sperrenden Objekte. So werden keine kompletten Dateien, sondern meist wesentlich kleinere Datensätze gesperrt und folglich schneller aktualisiert. 23

24 Datenmodell DBMS beruhen auf einem Datenmodell, das spezifische Konstrukte zur Modellierung der realen Welt bereitstellt: Strukturmodellierung Beschreibung des Aufbaus von Datenobjekten Operationenmodellierung Beschreibung verwendbarer Operatoren Welche Vorbedingungen müssen erfüllt sein? Wie sieht das Ergebnis eines Operators aus? 24

25 Arten von Datenmodellen Semantische Datenmodelle Implementationsdatenmodelle 25

26 Semantische Datenmodelle Funktion beschreiben den konzeptuellen Entwurf modellieren die Struktur und die gegenseitige Beziehung von Objekten der realen Welt i.d.r. werden (im Datenbankkontext) keine Operationen modelliert Ergebnis konzeptuelles Schema, das die Voraussetzung für eine anschließende Modellierung in einem konkreten Implementations-Datenmodell darstellt Beispiele Entity-Relationship-Modell objektorientierte Entwurfsmodelle wie UML (Unified Modeling Language) 26

27 Implementationsdatenmodelle Funktion erlauben die logische Modellierung von Struktur und Beziehung von Objekten in einem implementierbaren Datenmodell des Weiteren werden Operationen und ihre Wirkung im Implementationsdatenmodell festgelegt Ergebnis Datenbankschema Beispiele relationales DM objektrelationales DM XML 27

28 Stufen der Datenmodellierung zu modellierendes Problem der Realwelt Konzeptuelle (semantische) Modellierung konzeptuelles Schema Halbautomatische Überführung in ein konkretes Implementationsdatenmodell objektrelationales Schema relationales Schema XML-Schema 28

29 Beispiel Wir wollen den (vereinfachten) Lehralltag an unserer Universität modellieren: Dazu interessiert: Welche Lehrveranstaltungen werden angeboten? Welche Lehrkraft ist für welche Lehrveranstaltung verantwortlich? Welche Studenten nehmen an einer Lehrveranstaltung teil? Wie wird die Teilnahme an einer Lehrveranstaltung attestiert? Art: z.b. Klausur, mündliche Prüfung, Teilnahmeschein; Note Welche bereits besuchten Lehrveranstaltungen werden für die Teilnahme an einer Lehrveranstaltung vorausgesetzt? 29

30 Konzeptueller Entwurf Das Entity-Relationship-Modell (ERM) ist das im DB-Umfeld am häufigsten verwendete semantische Modell. Es besteht aus folgenden elementaren Modellierungsstrukturen: Entities (Gegenstände) bezeichnen tatsächlich existierende oder gedankliche Konzepte der realen Welt, gleichartige Entities werden zu einem Entity-Typ zusammengefasst Entity-Typen werden als Rechteck dargestellt: Name Relationships (Beziehungen) bezeichnen die Beziehungen, die zwischen Entities existieren, gleichartige Relationships werden zu einem Relationship-Typ bzw. einem Beziehungstyp zusammengefasst Beziehungstypen werden als Raute dargestellt: Name 30

31 ERM des Beispiels bedingt Ein Entitytyp kann in einer Beziehung zu sich selbst stehen, man spricht dann von einer rekursiven Beziehung. Lehrveranstaltung hält Lehrkraft hört prüft Student An einer Beziehung können auch mehr als zwei Entitytypen beteiligt sein 31

32 Attribute Attribute (Eigenschaften) bezeichnen die Merkmale, die Entity- und Beziehungstypen näher charakterisieren Attribute werden mittels Ellipsen visualisiert: Name Schlüssel Die minimale Menge von Attributen, die eine eindeutige Identifizierung eines Entities innerhalb seines Typs erlaubt, wird als Schlüssel bezeichnet. Die Kennzeichnung von Schlüsselattributen erfolgt durch Unterstreichung des Attributnamens: Name Achtung Ein Entity muss immer identifizierbar bleiben. Wenn aus der existierenden Attributmenge kein (vernünftiger) Schlüssel bestimmt werden kann, sollte ein künstliches Schlüsselattribut ergänzt werden. 32

33 ERM mit Attributen bedingt Credits Lehrveranstaltung hält Lehrkraft Nummer Titel PersNr Name hört prüft Student Art Note MatrNr Name 33

34 Kardinalität von Beziehungen Eine Beziehung B zwischen zwei Entitytypen E1 und E2 kann man näher spezifizieren: 1:1 - Beziehung E1 Jedes Entity aus E1 darf mit höchstens einem Entity aus E2 in Beziehung stehen. Umgekehrt darf ein Entity aus E2 auch nur mit höchstens einem Entity aus E1 in Beziehung stehen. Beispiel Eine Person ist mit einer anderen Person verheiratet. Visualisierung E1 1 1 B E2 Beachte: Einzelne Entities aus E1 oder E2 müssen nicht notwendigerweise in einer Beziehung stehen. E2 34

35 Kardinalität von Beziehungen Eine Beziehung B zwischen zwei Entitytypen E1 und E2 kann man näher spezifizieren: 1:N - Beziehung E1 Jedes Entity aus E1 darf mit beliebig vielen Entities aus E2 in Beziehung stehen. Umgekehrt darf jedoch ein Entity aus E2 nur mit höchstens einem Entity aus E1 in Beziehung stehen. Beispiel Eine Zuordnung von Kindern (E2) zu ihren (biologischen) Müttern (E1). Visualisierung E1 1 N B E2 E2 35

36 Kardinalität von Beziehungen Eine Beziehung B zwischen zwei Entitytypen E1 und E2 kann man näher spezifizieren: N:M - Beziehung Jedes Entity aus E1 darf mit beliebig vielen Entities aus E2 in Beziehung stehen. Umgekehrt kann ebenfalls jedes Entity aus E2 mit beliebig vielen Entities aus E1 in Beziehung stehen Es gibt keine Einschränkungen. E1 Beispiel Freundschaften bei Facebook. Visualisierung E1 N B M E2 E2 36

37 Mehrstellige Beziehungen Mehrstellige Beziehungen stellen eine Verallgemeinerung der schon bekannten binären Beziehungen dar. Für die eindeutige Darstellung der Kardinalität mehrstelliger Beziehungen ist ggf. die Angabe weiterer Buchstaben erforderlich, z.b. N:M:P - Beziehung. Beispiel - Interpretation von ternären (dreistelligen) Beziehungen 1:1:1 analog 1:1, wenn ein Entity an einer Beziehung beteiligt ist, darf es an keiner weiteren teilhaben. 1:1:N (1 x 1) : N Einer Kombination der mit Kardinalitätsangabe 1 versehenen Entities dürfen beliebig viele Entities der N-Seite zugeordnet werden. Einmal zugeordnete Entities der N-Seite dürfen aber in keiner weiteren Kombination auf der 1:1 - Seite nochmals erscheinen. 1:N:M 1 : (N x M) Der 1-Seite der Beziehung dürfen beliebig viele (verschiedene) Kombinationen der N:M-Seite der Beziehung zugeordnet werden. Einmal zugeordnete Entities des N:M-Teils dürfen aber an keiner weiteren Beziehung zu einem Entity der 1-Seite teilhaben. N:M:P Keine Einschränkung 37

38 ERM mit Kardinalitäten bedingt Credits N M Lehrveranstaltung N N N hält 1 1 Lehrkraft Nummer Titel PersNr Name hört prüft M M Art Note Student MatrNr Name 38