Datenbanken Unit 1: Einleitung

Transkript

1 Datenbanken Unit 1: Einleitung 25. II. 2019

2 Eine Frage zum Einstieg Eine Frage Was macht ein(e) LogistikerIn eigentlich so?

3 Eine Frage zum Einstieg Eine Frage Was macht ein(e) LogistikerIn eigentlich so? Daten sind wichtig!

4 Warum Datenbanken? Brauch ich mehr als MS Excel? Probleme: Redundanz und Inkonsistenz Wie verknüpft man Daten in verschiedenen Files? Wie können mehrere Benutzer auf dasselbe File zugreifen und es auch ändern? Verlust und Wiederherstellung von Daten Datenintegrität Sicherheit Entwicklungskosten

5 Diese Lehrveranstaltung Am Ende des Semesters sollten Sie dazu in der Lage sein, gewünschte Informationen aus beliebigen Datenbanken abzufragen, Datenbanken für jeden Zweck zu entwerfen. Jede Einheit besteht aus einem praktischen Teil (vorwiegend zur Abfragesprache SQL), einem theoretischen Teil (vorwiegend zum Thema Datenbankdesign).

6 Outline 1 Einführung 2 Organisatorisches 3 Grundbegriffe für Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) 4 SQL First Contact

7 Termine VO: Mo 15:15 16:45 UE im Anschluss (beide Gruppen gleichzeitig) regelmäßige Wissensüberprüfungen im Computerraum mittwochs 16 17:30 (Gr1: 16-16:30, Gr2: 16:45-17:15): 13.3., 20.3., 3.4., 15.5., Zwischentests (27.3. und 22.5.) und Abschlusstest (12.6.) ebenfalls mittwochs nachmittags im Computerraum NB: In den Übungen besteht Anwesenheitspflicht.

8 Übungsbeispiele In den Übungen werden Übungsbeispiele ausgegeben. Die meisten Übungsbeispiele sind über das Abgabesystem (s. Link auf der Lehrveranstaltungsseite) einzusenden. Einige Beispiele sind nicht einzusenden und nur vorzubereiten. Diese Beispiele zählen genauso wie die anderen Beispiele ( Kreuzerlliste).

9 Zur Abgabe der Beispiele Ausgabe Übungsbeispiele in den Übungen Beispiele sind bis Montag 12:00 Uhr der nächsten Woche abzugeben (etwa: Ausgabe 25. Februar, Abgabe bis 4. März) Das Abgabesystem ist jeweils ab Montag 16:00 Uhr freigeschaltet. Die heute ausgegebenen Beispiele sind bis Montag in einer Woche abzugeben (1. März). Die nächsten Beispiele gibt s am Montag in einer Woche (4. März).

10 Prüfungstermine UE-Tests (Thema: SQL) Wissensüberprüfungen ca. alle zwei Wochen (am PC, Abgabe über Abgabesystem) Zwischentests am 27. März sowie am 22. Mai (1. Gruppe: 16:00 16:45h, 2. Gruppe: 16:45 17:30h) UE-Abschlusstest am 12. Juni (1. Gruppe: 15:30 16:30h, 2. Gruppe: 16:45 17:45h) VO-Abschlussprüfung (theoretisch): Mi, 26. Juni, Uhr, Miller von Hauenfels

11 Wissensüberprüfungen am PC SQL Handouts erlaubt Abgabe über MUL-Upload-Client mit Rückmeldung über Korrektheit Jedes Beispiel kann nur einmal eingesandet werden! 5 Punkte für korrektes Beispiel, 0 Punkte für falsches Beispiel Aber: Bis zu drei falsche Beispiele im Semester sehe ich mir an und vergebe Punkte. (Im wesentlichen korrekte Lösungen, etwa Spalten vertauscht, verringern Credits nicht.) Sie müssen selbst nach der Abgabe entscheiden, ob ich mir ein vom Abgabesystem als falsch eingestuftes Beispiel ansehen soll.

12 Beurteilung Mindestanforderungen für positive Note (Übung) 50% aller Übungsbeispiele richtig gelöst (Es zählt die Meldung des Abgabesystems.) 50% der wöchentlichen Überprüfungsbeispiele 40% der möglichen Punkte im UE-Abschlusstest Übungsnote setzt sich zusammen aus (> 50% für positiven Abschluss) Testergebnis: 30% Zwischentests: 30% regelmäßige Wissensüberprüfungen: 30% Übungsbeispiele (teils einzuschicken, teils anzukreuzen): 10% (VO-Abschlussprüfung über VO-Stoff hat keinen Einfluss!) Vorlesungsnote aus VO-Abschlusstest

13 Schriftliche Unterlagen Diese Folien finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite. Literatur: A. Kemper, A. Eickler: Datenbanksysteme, Oldenbourg (gibt s in der Lehrbuchsammlung) ergänzend: Andreas Meier: Relationale und postrelationale Datenbanken, Springer (innerhalb der Uni online verfügbar)

14 Datenabstraktion Es gibt drei Abstraktionsebenen im DBMS: Physische Ebene: Wie sind die Daten gespeichert? (z.b. auf einer Festplatte) Logische Ebene: Wie sind die Daten strukturiert? (Datenbankschema) Benutzersicht: Was sieht ein einzelner Benutzer?

15 Intensionale and Extensionale Ebene Unterscheidung zwischen intensionaler Ebene: Wie sind die abgespeicherten Daten strukturiert? (Datenbankschema) extensionaler Ebene: Welche Daten sind gespeichert? (Ausprägung) Die intensionale Ebene bleibt typischerweise unverändert, die extensionale Ebene ändert sich laufend. Die Änderung der intensionalen Ebene ist mit großem Aufwand verbunden.

16 Datenmodelle DBMS basieren auf bestimmten Datenmodellen. Ein Datenmodell bestimmt wie Datenobjekte beschrieben werden können, wie man auf Daten zugreifen und sie ändern kann.

17 Datenmodelle DBMS basieren auf bestimmten Datenmodellen. Ein Datenmodell bestimmt wie Datenobjekte beschrieben werden können, wie man auf Daten zugreifen und sie ändern kann. Entsprechend hat jedes Datenmodell eine Datendefinitionssprache (DDL), eine Datenmanipulationssprache (DML)

18 DDL und DML Die Datendefinitionssprache stellt z.b. Datentypen zum Speichern von Informationen zur Verfügung (e.g. numbers, strings, etc.). Die Datenmanipulationssprache (DML) besteht aus einer Anfragesprache (zum Auslesen der Daten) der eigentlichen Datenmanipulationssprache (zum Ändern der Daten)

19 Verschiedene Datenmodelle Es gibt verschiedene Datenmodelle: Netzwerkmodel Hierarchisches Model Objektorientiertes Modell Relationales Modell Deduktives Modell XML

20 Verschiedene Datenmodelle Es gibt verschiedene Datenmodelle: Netzwerkmodel (satzorientiert, überholt) Hierarchisches Model (satzorientiert, überholt) Objektorientiertes Modell Relationales Modell Deduktives Modell XML

21 Verschiedene Datenmodelle Es gibt verschiedene Datenmodelle: Netzwerkmodel (satzorientiert, überholt) Hierarchisches Model (satzorientiert, überholt) Objektorientiertes Modell (wird kurz erwähnt) Relationales Modell Deduktives Modell XML

22 Verschiedene Datenmodelle Es gibt verschiedene Datenmodelle: Netzwerkmodel (satzorientiert, überholt) Hierarchisches Model (satzorientiert, überholt) Objektorientiertes Modell (wird kurz erwähnt) Relationales Modell (Fokus) Deduktives Modell XML

23 Verschiedene Datenmodelle Es gibt verschiedene Datenmodelle: Netzwerkmodel (satzorientiert, überholt) Hierarchisches Model (satzorientiert, überholt) Objektorientiertes Modell (wird kurz erwähnt) Relationales Modell (Fokus) Deduktives Modell (VO Logik) XML (M. Antenreiters Lehrveranstaltung Datenbeschreibungssprachen )

24 SQL 70er Jahre: Anfragesprache SEQUEL (Structured English Query Language) für relationalen DBMS Prototyp R von IBM 80er: kommerzielles System SQL/DS Standardisierung: erste ANSI-Norm 1986, weitere Normen SQL-92, SQL-99 Standards nur teilweise umgesetzt verschiedene SQL-Implementierungen von Oracle, IBM, Microsoft MySQL: freie Software, seit Übernahme von Sun durch Oracle auch kommerzielle Variante

25 Verwendete Software MySQL Community Edition (Version ) SQLYog Community Edition (Version 8.8.2) Datenbanken zum Download auf Lehrveranstaltungsseite Alternative Software: Alternative Benutzeroberflächen: MySQL Workbench, Navicat, Sequel Pro (MacOS)

26 Zur Installation zuerst MySQL installieren (Passwort vergeben und merken) dann SQLYog installieren (neue Connection, dann gemerktes Passwort eingeben) zum Importieren der Datenbanken siehe Liesmich-File

27 SQL First Contact Keine Folien für SQL, alles live... dafür gibt s Handouts mit den wichtigsten Informationen. Abfragen selbst probieren! Weitere Hilfe zu SQL: - MySQL-Referenzhandbuch: gut lesbare Dokumentation - Website:

28 Ungebetene Rätschläge SQL ist stark an die englische Sprache angelehnt.

29 Ungebetene Rätschläge SQL ist stark an die englische Sprache angelehnt. Trotzdem: Es gibt klar vorgegebene Syntax, an die man sich halten muss.

30 Ungebetene Rätschläge SQL ist stark an die englische Sprache angelehnt. Trotzdem: Es gibt klar vorgegebene Syntax, an die man sich halten muss. Lesen Sie die Angabe.

31 Ungebetene Rätschläge SQL ist stark an die englische Sprache angelehnt. Trotzdem: Es gibt klar vorgegebene Syntax, an die man sich halten muss. Lesen Sie die Angabe. Nur weil Ihre Abfrage ein Resultat liefert, bedeutet das nicht, dass sie richtig ist.

32 Ungebetene Rätschläge SQL ist stark an die englische Sprache angelehnt. Trotzdem: Es gibt klar vorgegebene Syntax, an die man sich halten muss. Lesen Sie die Angabe. Nur weil Ihre Abfrage ein Resultat liefert, bedeutet das nicht, dass sie richtig ist. Sehen Sie sich das Ergebnis an, und machen Sie Plausibilitätschecks!

33 Beispielabgabe: Wie abgegeben wird Starten Abgabesystem (siehe Lehrveranstaltungsseite) Beim ersten Mal Benutzeraccount anlegen (Passwort per ) Lehrveranstaltung Datenbanken auswählen Entsprechende Beispielnummer auswählen. Die Beispielabfrage hochladen. Das entsprechende File muss den Suffix.sql haben. Für jedes Beispiel muss ein eigenes File abgegeben werden. Alte Einsendungen werden durch neue überschrieben. Bei einigen Beispielen erhalten Sie keine Rückmeldung bzgl. der Richtigkeit des eingesandten Beispiels.

34 Beispielabgabe: Was beachtet werden sollte Anzahl und Reihenfolge der Spalten sind wichtig. (Spaltennamen nicht) Im Ergebnis sollte keine Zeile mehrmals vorkommen. (Im Zweifelsfall DISTINCT verwenden!) Keine Kommentare Auf dem Übungsblatt gibt es eine Beispieltabelle mit fiktiven Einträgen, die die Anzahl und Reihenfolge der Spalten spezifiziert.

35 Checkliste für die Beispielabgabe (Mo 16:00h Mo 12:00h) Wird das SQL-Kommando ausgeführt? Ist das Ergebnis plausibel? (eventuell mit weiteren Abfragen überprüfen) Anzahl und Reihenfolge der Spalten wie am Übungsblatt? Kein Mehrfachvorkommen von Zeilen im Ergebnis? Wurden Kommentare gelöscht? Keine Leerzeichen nach Funktionsnamen? Kein ORDER BY? Richtige Beispielnummer ausgewählt? Richtige Endung.sql des Abgabefiles? Kein Punkt im Filenamen?