75. Datenbankstammtisch

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1 75. Datenbankstammtisch von DBMS - DBMS auf dem Wege zur eierlegenden Wollmilchsau? -

2 Inhalt Dimensionen der bisherigen Funktionserweiterung Funktionserweiterungen rund um den Server Entwicklungstools für DB-Anwendungen Impulse für die Weiterentwicklung von DBMS Entwicklungsimpulse aus Wissenschaft und Technik Architekturgesichtpunkte kommerzielle Gesichtspunkte Überblick Ausgewählte Funktionalitäten Resümee / Ausblick

3 Dimensionen der bisherigen Funktionserweiterung Funktionserweiterungen rund um den Server SQL:1999 SQL:1992 SQL:1989 Maskengeneratoren Reportgeneratoren Programmgeneratoren SQL:1986 Administrationstools Monitoring und Tuning Tools

4 Dimensionen der bisherigen Funktionserweiterung Entwicklung des SQL-Standards SQL:1986 SQL:1989 SQL:1992 SQL:1999 SQL 4 etwa 2003 Database Language SQL ANSI X bzw. ISO (E) Database Language SQL with Integrity Enhancements ANSI X bzw. ISO (E) Database Language SQL ANSI X bzw. ISO/IEC bzw. DIN Information Technology Database Language SQL ANSI/ISO/IEC Befehle 94 reservierte Worte 120 Seiten 230 reservierte Worte 580 Seiten 2000 Seiten????? reservierte Worte?? Seiten

5 Dimensionen der bisherigen Funktionserweiterung SQL: relationale Erweiterungen neue Standarddatentypen ( built in data type ) BOOLEAN und LOB (Large Objects), distinct types zusammengesetzte Datentypen ARRAY und ROW neue Prädikate DISTINCT und SIMILAR Unterstützung von OLAP-Anwendung durch ROLLUP, CUBE und der neuen GROUPING Funktion hierarchische Tabellen erweiterte Möglichkeiten zum Einfügen und Ändern in abgeleiteten Tabellen / Sichten die durch Joins oder Unions entstanden sind - objektorientierte Erweiterungen Strukturierte Datentypen (SDT), Referenzdatentyp SDT abstrakt oder instanziierbar einfache Vererbung von SDTs benutzerdefinierte Methoden Methoden lassen sich überladen (Polymorphie) und überschreiben

6 Dimensionen der bisherigen Funktionserweiterung SQL: Unterstützung der Anwendungsprogrammierung Nutzerdefinierte Funktionen und Prozeduren, um die Anwendungslogik auf das Datenbanksystem zu verlagern Cursor mit weiteren Eigenschaften sensitive und holdable - Zugriffsschutz / Datensicherheit Rechte können in Rollen zusammengefasst werden explizites Starten von Transaktionen Savepoints ermöglichen Zwischenspeicherungen von Transaktionen neue referentielle Aktion RESTRICT aktive Datenbank durch Trigger

7 Dimensionen der bisherigen Funktionserweiterung Entwicklungstools für DB-Anwendungen Phasen: Analyse/ Spezifikation Entwurf Implementierung Diskursbereich Spezifikation DB- Entwurf DB- Anwendung DBMS DB Tools: keine/wenig Unterstützung Designer Developer

8 Impulse für die Weiterentwicklung von DBMS Entwicklungsimpulse aus Wissenschaft und Technik Neue potentielle Anwendungen/ Anwender Schwachstellen des RDM Multi- Media neue Datenmodelle Hardwareentwicklung neue DBMS Funktionalitäten Vernetzung/ Internet/WWW objektorientierte Programmierung Neue Sprachen Java, XML Speicherungs- und Zugriffsmethoden objektorientierte Anwendungsentwicklung

9 Impulse für die Weiterentwicklung von DBMS Architekturgesichtpunkte DBMS nach wie vor/zunehmend Kernstück von Informationssystemen Umfeld entwickelt und verändert sich höhere Anforderungen an den Backend-Teil Ergänzung zur klassischen Client-Server-Architektur (2 Ebenen) durch eine 3 Ebenen-Architektur Aber auch Export von Datenbanktechnologien Integration von DBMS in andere Produkte (z.b. CMS)

10 Impulse für die Weiterentwicklung von DBMS kommerzielle Gesichtspunkte Markausschnitt Standard DMBS Non-Standard DBMS vorrelationale relationale nachrelationale 1. Generation 2. Generation 3.Generation hierarchische NW-DBMS IMS IDMS DBS/R UDS DBMS-10 DBMS 1100 IDS relationale DBMS DB2 Informix INGRES bis ORACLE 8i PROGRESS SYBASE MS-SQL 2000 erw. RDBMS OODBMS Objektrelationale DBMS POSTGRES AIM-P DASDBS PRIMA STARBURST EXODOS GEMSTONE ITASCA O2 OBJECTIVITY OBJECTSTORE ONTOS VERSANT DB2 7.2 ab ORACLE 9i INFORMIX

11 Überblick Java SQL:1999 Objektorientierung Information Retrievel DBMS Multimedia XML Internet Strukturen in Tabellen Strukturen zwischen Tabellen Contentmanagement Data Warehouse OLAP / Data Mining

12 Überblick

13 Strukturen in Tabellen / zwischen Tabellen Nutzerdefinierte Datentypen (UDT) <user-defined-type definition> ::= CREATE TYPE <user-defined-type name> [UNDER <user-defined-supertype name>] [AS <predefined type> <attribute definition list>] [INSTANTIABLE NOT INSTANTIABLE] FINAL NOT FINAL [<reference type specification>] [<cast option>] [<method spefication list>]

14 Strukturen in Tabellen / zwischen Tabellen UDT predefined type (einzelner verdef. Typ) distinct types - FINAL notwendig - <subtype clause> nicht - <instantiable clause> nicht - <reference type spec> nicht Attribute definition list (Liste von Attributen) structured data type (SDT) - NOT FINAL notwendig - <cast option> nicht

15 Strukturen in Tabellen / zwischen Tabellen - SDT können ein oder mehrere Attribute enthalten <name><type><default value> Standarddatentypen Collection Types Referenztypen Andere SDT - SDT können verwendet werden als Typen von Attributen in anderen SDT Parameter in Methoden, Funktionen und Prozeduren SQL-Variable Domain oder Spalten in Tabellen - Verhalten der SDT werden durch Methoden (METHOD) beschrieben, die Bestandteil des Typs sind - Methoden können überladen und überschrieben werden - Typhierarchien können durch Vererbung gebildet werden (UNDER)

16 Strukturen in Tabellen / zwischen Tabellen CREATE TYPE Adresse AS( Plz VARCHAR(20), Ort VARCHAR(20), Strasse VARCHAR(30)) INSTANTIABLE NOT FINAL; CREATE TYPE Mitarbeiter AS( Mitnr VARCHAR(5), Name VARCHAR(10), Vorname VARCHAR(10), Anschrift Adresse, Alt SMALLINT, Beruf VARCHAR(15), Gehalt INTEGER, Telnr VARCHAR(12)) INSTANTIABLE NOT FINAL METHOD Einkommen() RETURNS INTEGER; CREATE TYPE Leiter UNDER Mitarbeiter AS( Bonus INTEGER) INSTANTIABLE NOT FINAL OVERRIDING METHOD Einkommen() RETURNS INTEGER;

17 Strukturen in Tabellen / zwischen Tabellen Definition der Methoden CREATE METHOD Einkommen RETURNS INTEGER FOR Mitarbeiter RETURN (12*Gehalt); Für Leiter wird die Methode des Mitarbeiters überschrieben. CREATE METHOD Einkommen RETURNS INTEGER FOR Leiter BEGIN DECLARE result INTEGER; SET result = (SELF AS Mitarbeiter).Einkommen(); RETURN (result + SELF.Bonus); END;

18 Strukturen in Tabellen / zwischen Tabellen Erzeugung von Typentabellen (Typed Tables) - Attribute des Typs werden Spalten der Tabelle - zzgl. einer Spalte für den Referenzwert der Zeile (OID) (bei Supertabellen für den Bezug auf die Zeilen der Tabelle) CREATE TABLE Adr OF Adresse REF IS oid SYSTEM GENERATED CREATE TABLE Mit OF Mitarbeiter REF IS oid SYSTEM GENERATED CREATE TABLE Leit OG Leiter UNDER Mit

19 Strukturen in Tabellen / zwischen Tabellen Dateneingabe INSERT INTO Mit VALUES( 101, Hase, Hoppel, NEW Adresse( 0815, Feld, Feldweg 20 ), 20, Dipl.-Ing., 3500, 2916 ) INSERT INTO Leit VALUES( 102, Igel, Stachel, NEW Adresse( 0754, Laub, Waldrand 11 ), 65, Industriekauf., 4500, 3582 ) Datenauswertung Anzeige Name, Vorname mit entsprechendem Einkommen SELECT m.name, m.vorname, m.einkommen() FROM Mit m Um den Wohnort der Mitarbeiter aus der Adresse zu erhalten, muss in die Adress-Struktur hineingegriffen werden. SELECT m.name, m.vorname, m.anschrift.ort AS Wohnort FROM Mit

20 Strukturen in Tabellen / zwischen Tabellen Collection-Types ARRAY: bestimmte Anzahl von Elementen gleichen Datentyps (ausser ARRAY selbst) ROW Type: bestimmte Anzahl von Elementen mit unterschiedlichen Datentypen - strukturierte Werte in einem einzelnen Feld einer Tabelle - beliebig tiefe Schachtelung - Verletzung der ersten Normalform

21 Strukturen in Tabellen / zwischen Tabellen Erzeugung von Tabellen CREATE TYPE Mit( Mitnr VARCHAR(5), Name VARCHAR(10), Vorname VARCHAR(10), Anschrift Row (Plz VARCHAR(5), Ort VARCHAR(20), Strasse VARCHAR(30)), Alt SMALLINT, Beruf VARCHAR(15), Gehalt INTEGER, Telnr VARCHAR(12) ARRAY[5], PRIMARY KEY (Mitnr))

22 Strukturen in Tabellen / zwischen Tabellen Dateneingabe INSERT INTO Mit VALUES( 101, Hase, Hoppel, ROW ( Feld, 0815, Feldweg 20 ), 20, Dipl.-Ing., 3500, ARRAY [ 4711, 0815 ]) Datenauswertung Der Zugriff auf die Elemente vom Typ ROW erfolgt über die Punktschreibweise, wie es auch bei strukturierten Datentypen der Fall ist. Auf ARRAYs kann über die ordinale Position oder mit Hilfe von UNNEST zugegriffen werden. SELECT Name, Vorname, Anschrift.Ort, Anschrift.Plz, Anschrift.Strasse, Telnr[1] FROM Mit WHERE Mitnr = 101

23 Standards neben SQL:1999 SQL-Java SQLJ Part 0: Embedded SQL in Java SQLJ Part 1: Routinen in Java Implementierung von SQL-Routinen in Java SQLJ Part 2: SQL-Typen in Java Implementierung von strukturierten Datentypen in Java SQL/MM (Multimedia) SQL/MM Part 1: Framework Überblick und Konformanzklausel SQL/MM Part 2: Fulltext Regelt Konstruktion von Volltext und Suchmustern SQL/MM Part 3: Spatial Informationen zur Speicherung, Manipulation und Suche von gemetrischen und topografischen Daten SQL/MM Part 4: Still Image Informationen zum verarbeiten und analysieren von Standbildern

24 SQL und Java - in den letzten Jahren der Standardisierung von SQL:1999 zumehmend Festlegungen zur Interaktion und Integration von SQL und Java getroffen. - Java Virtual Machine (JVM) als Bestandteil des Datenbankservers - Java-Klassen als Bestandteil des DB-Servers oder der Datenbank dynamic SQL JDBC static SQL SQL OLB ANSI ISO DB Server SQL:1999 SQL:1992 stored procedures user-define functions advanced datatypes structured types subtyping methods Server-side Logic SQLJ Part 1 SQL Routines PSM External Routines SQLJ Part 2

25 SQL und Java Ablaufszenario der JDBC-Benutzung

26 SQL und Java JDBC Zugriff auf SQL-Datenbanken Verbindungsaufbau String url = jdbc:db2:mydatabase ; Class.forName( COM.ibm.db2.jdbc.app.DB2Driver ); Connection con = DriverManager.getConnection(url, user, password ); SQL-Statement erzeugen String sqlstr = SELECT Name, Vorname FROM Mit WHERE Mitnr = 101 ; Statement stmt = con.createstatement(); SQL-Statement ausführen ResultSet rs = stmt.executequery(sqlstr); Resultat verarbeiten rs.next(); String name = rs.getstring(1); String vorname = rs.getstring(2);

27 SQL und Java

28 SQL und Java SQL/OLB Einbettung in Java Verbindungsaufbau String url = jdbc:db2:mydatabase ; Class.forName( COM.ibm.db2.jdbc.app.DB2Driver ); DefaultContext.setDefaultContext( new DefaultContext((url, user, password, false)); SQL-Statement ausführen und Resultate verarbeiten String name, vorname; #sql {SELECT Name, Vorname INTO :name, :vorname FROM Mit WHERE Mitnr = 101 } System.out.println(name +, + vorname);

29 SQL und Java Möglichkeiten zur Authorisierung - Statisches SQL in Verbindung mit dem Programm Die Anwendung verfügt über Tabellenrechte des Programmierers Benutzer der DB verfügen über Ausführungsrechte des Programms - Dynamisches SQL in Verbindung mit dem Benutzer SQL unabhängig von dem Programm Benutzer muss über entsprechende Tabellenrechte verfügen Problem für große Programme - Vergleich SQLJ kontra JDBC geringere Flexibilität während der Laufzeit ermöglicht Fehlerkorrektur während der Implementierungsphase statisches SQL kann performanter sein

30 SQL und Java SQL Routinen, die Java benutzen (SQLJ Part 1) - Benutzung von statischen Java Methoden, zur Implementierung von Stored Procedures und UDF Parametertypumwandlung, Fehler- und Ausnahmebehandlung Stored Procedures: Rückgabeparameter, Rückgabe von Ergebnismengen Methodenkörper können JDBC oder SQLJ beinhalten - SQL DDL Operationen Änderungen bei CREATE PROCEDURE und CREATE FUNCTION - JAR-Datei wird ein Datenbankobjekt vordefinierte Proceduren zum Installieren, Ersetzen und Entfernen von JAR Dateien Zugriffsrechte auf JAR Datei

31 SQL und Java Benutzerdefinierte Routinen in SQL:1999 Aufrufe festgelegt stored procedure SQL-Routinen (nach SQL-PSM) Def.: IN/OUT-Parameter dynamic result set user defined function Externe Routinen (C, Java,...) In SQLJ Teil 1 Implementierung festgelegt Java-Klassen implementieren Verhalten SP und UDF komp. Javacode in DB installiert nur IN-Parameter ein Resultat dessen Datentyp definiert wird Aufruf: CALL-Statement innerhalb beliebiger DML-Befehle

32 SQL und Java Implementierung von benutzerdefinierten Routinen Java Klasse implementiert das Verhalten der Prozeduren public class MitProzedur{ public static void avggehalt(string beruf, int gehalt) throws SQLExeption{ #sql {SELECT AVG(Gehalt) INTO :gehalt FROM Mit Beruf = :beruf}; } } Installieren des SQLJ jar-files in der Datenbank CALL SQLJ.INSTALL_JAR( file:/home/user/classes/mit.jar, Mit_jar ); Vollständige DDL zum Erzeugen der Prozedur CREATE PROCEDURE avggehalt(in beruf VARCHAR(30), OUT gehalt NUMBER(10)) EXTERNAL NAME Mit_jar:MitProzedur.avgGehalt LANGUAGE JAVA PARAMETER STYLE JAVA

33 SQL und Java SQL Typen, die Java benutzen (SQLJ Part 2) - Benutzung von Java Klassen zur Definition von SQL-Typen Abbildung auf strukturierte oder native SQL Typen (BLOBs) Verwendung zur Definition von Spalten Verwendung zur Definition von SQL:1999 tables (SDT) - Abbildung von Objektstatus und Verhalten Java Methoden werden zu SQL:1999 Objektmethoden Java Methoden können innerhalb von SQL Statements aufgerufen werden - Beinhaltet die Verwaltung von USAGE-Privilegs auf SQL-Typ - Benutzung der Prozeduren zum Ersetzen und Löschen von SQLJ Jar Dateien

34 SQL und Java Erweiterte CREATE TYPE Syntax zur Abbildung von Java-Klassen in SQL Typen - DLL Operation oder - Abbildungsbeschreibung im deployment descriptor - Unterstützung der Abbildung von Java class member variable method constructor static method static variable SQL user-defined (structured) type attribute method constructor method static method static observer method

35 SQL und Java - SQL Konstruktor-Methoden haben den selben Typ, für den sie definiert sind werden unter Verwendung des NEW Operators aufgerufen - SQL kennt keine statischen Membervariablen Modifikation der statischen Variable werden nicht unterstützt abgebildet auf eine statische SQL Methode, die den Wert der statischen Variable zurückgibt

36 SQL und Java Java Klasse Implementierung von strukturierten Datentypen public class Adresse implements Serializable, SQLData{ public String Strasse; public String Hausnummer; public String Ort; public static String Land = BR Deutschland ; public String druckeadresse() {...}; public void aendereadresse(string adr) {... //Zerlegen und Felder ändern} public void readsql(sqlinput in, String type) {...}; public void writesql(sqloutput out) {...}; }

37 SQL und Java SQL DDL Implementierung von strukturierten Datentypen CREATE TYPE Adresse EXTERNAL NAME adresse_jar:adresse LANGUAGE JAVA( Nr VARCHAR(3) EXTERNAL NAME Hausnummer, Str VARCHAR(30) EXTERNAL NAME Strasse, Ort VARCHAR(30) EXTERNAL NAME Ort, STATIC METHOD Land() RETURNS VARCHAR(30) EXTERNAL VARIABLE NAME Land, METHOD druckeadresse() RETURNS VARCHAR(100) EXTERNAL NAME druckeadresse, METHOD aendereadresse(varchar(100)) RETURNS Addresse SELF AS RESULT EXTERNAL NAME aendereadresse )

38 SQL und Java DB2 Oracle MS SQL2000 SYBASE JVM in DB-Server integriert Jserver JVM in DB- Server implementiert Anbindung von Java- Programmen lediglich mit JDBC 2.0 kompatiblen Treiber JVM in DB-Server integriert Stored Procedure und UDF programmiert in Java werden im Datenbankkern ausgeführt Java-Klassen als Schemaobjekt Definition von Java- Klassen mit CREATE JAVA möglich.net in Konkurrenz zu Java Java-Klassen in der Datenbank gespeichert Java Methoden in SQL aufgerufen Java.Net unterstützt SQLJ Part 1 und SQLJ Part 2 werden unterstützt SQLJ Part 1 voll SQLJ Part 2 weitestgehend unterstützt mit SQLJ Translator, SQLJ Runtime, SQL Profile wird SQL:1999/OLB unterstützt SQL:1999/OLB wird nicht unterstützt

39 XML und Datenbanken -XML, dieneue Sprache für den Datenaustausch im Web - XML, zur Modellierung von Struktur und Inhalt semi-strukturierten Daten kein einheitliches, durchgehendes Schema Bedeutung der Struktur wird mit dem Inhalt zusammen dargestellt Teilweise tiefe und unregelmäßige Strukturen mit fehlenden oder sich wiederholenden Strukturen und Inhalten - XML abgeleitet von SGML - XML, Metasprache, Sprache zur Definition von Sprachen

40 XML und Datenbanken - XML-Dokumente (besser XML Objekte) müssen gespeichert werden - nur Speicherung in Datenbank garantiert mächtige und effiziente Suchfunktionen Datensicherheit durch transaction management hinreichenden Zugriffsschutz Mehrbenutzerbetrieb

41 XML und Datenbanken Information Retrievel Systeme Medlars Juris Golem Spirs XML Datenbanken Tamino Natix DBMS OODBMS RDBMS Netzwerk-DBMS Hierarchische DBMS unstrukturierte Daten semistrukturierte Daten strukturierte Daten

42 XML und Datenbanken Aspekt Grobeinteilung der Dokumente Dokumentenzentrisch Daten-zentrisch Erscheinungsbild lesbare Dokumente wie Daten im RDBMS Strukturierung sinntragende Daten selten genau gleich, einfach bis komplex, tief auf allen Ebenen, grob granuliert meist einheitlich, meist einfach in Blattelementen und Attributen, fein granuliert mixed content viel Ausnahme Beispiele Zeitschriftenbeiträge, Bücher, Handbücher, Vorträge Telefonbücher, Bestellungen, Fahrpläne, Produktkataloge

43 XML und Datenbanken XML Datenbanken - relationale DBMS Element-orientierte Zerlegung/Speicherung/Komposition Dokument-orientierte Speicherung/Wiederauffinden - objektorientierte DBMS - native XML-DBMS

44 XML und Datenbanken Element-orientierte Zerlegung/Speicherung - Inhalt oder Struktur als Orientierungspunkt - generische Zerlegung / Speicherung (generisches Mapping) vorgefundene Strukturen werden nach verschiedenen Ansätzen umgesetzt XML-Dokumente DTD XML Schema DB-Schema Tabelle -definitorische Zerlegung/Speicherung (statisches Mapping) Definition einer Abbildungsvorschrift zwischen XML-Dokumenten und DB-Tabellen Abbildungvorschrift muss vor dem ersten Abspeichern erstellt werden Elemente und Attribute können auf Zeilen / Spalten verschiedener Tabellen abgebildet werden

45 XML und Datenbanken Strukturorientierte Ansätze (z.b. nach Florescu / Kossmann) - Ansatz generiert ohne vorhandene DTD und notwendige Benutzereingaben ein DB-Schema - Ausgangspunkt ist die Baumstruktur des XML-Dokumentes - Abbildung der Subelemente (Kanten) Kantenansatz für jeden Kantentyp eine Tabelle Universaltabelle alle Kanten in eine Tabelle viele Tabellen viele Nullfelder - Abbildung der Werte Speichern der Werte in seperaten Tabellen - für jeden Datentyp eine Wertetabelle Speichern der Werte in Inlining-Verfahren Zeileninhalt aus Kantentabellen und Wertetabelle abgebildet

46 XML und Datenbanken Inhaltsorientierte Ansätze (z.b nach Shanmugasundaram, Tufte, He u.a.) - Struktur der in der DTD beschriebenen XML-Dokumentes wird in DB-Schema umgesetzt komplexe DTD transformierte DTD DTD Graph DB Schema - Basic Inlining für jedes Element eigene Tabelle viele Tabellen leer - Shared Inlining festgelegte Elemente benutzen gemeinsam eine Tabelle - Hybrid Inlining

47 XML und Datenbanken Elementorientierte Zerlegung / Speicherung - Vorteil Zugriff kann wie auf normale SQL-Daten erfolgen (Performance, Datensicherheit, Zugriffschutz,...) -Nachteil Overhead für Mapping Dokumentorientierte Zerlegung / Speicherung - Vorteil Overhead für Mapping nicht notwendig -Nachteil Bearbeitung von Teildokumenten schwierig Suche im Dokument aufwendig schlechtere Performance

48 XML und Datenbanken Probleme beim Mapping XML-Dokument - XML-Prolog - Kommentare - processing instructions - mixed content - rekursive Strukturen - Reihenfolgeerhaltung - Ablösung der DTD durch XML-Schema (Teile der Ansätze orientieren sich an der DTD) DB-Schema/Tabellen

49 XML und Datenbanken DB2 Oracle MS SQL2000 SYBASE XML-Funkionalität mit UDF und Stored Procedures in einem Extender realisiert XML-Funktionalität voll im DB-Kern integriert, XML Developer Kit XML-fähiger Datenbankserver Seit ASE 12.0 integrierte XML- Unterstützung Beim Mapping XML- Dokument Tabellen Definition einer Abbildungsvorschrift (DAD) benutzt XML-Datentyp (Dokumentenorientier te Speicherung) Speichern von XML- Dokumenten in DB mit OPENXML-Rowset- Provider XML-Funktionalität mit Hilfe von Java realisiert XML Funktionalität in mit Java und PL/SQL realisiert Wiederauffinden / Erzeugen von XML- Dokumenten mit SELECT-Anweisung und FOR XML-Klausel oder der Xpath- Abfragesprache Element-, Dokumentund hybride Speicherung möglich Abfrage auch mit XQL möglich

50 Data Warehouses - Decision Support Funktionalität des Datenbankservers wird: erweitert / ausgebaut (z.b. Mehrdimensionalität) ergänzt (ETL-Tools, Data Mining, OLAP) teilweise verselbständigt in speziellen Komponenten des Datenbankservers (Data Blades, Cartridges, Extender) ganz verselbständigt in speziellen Data Warehouse-Servern - alte und neue Zugriffsverfahren werden eingesetzt: Hype Cube Index Bitmap Index Bitmap Join Index Materialized View

51 Data Warehouses Unterstützung der Geschäftsprozesse (prozessorientiert) Identifikationskriterium eindimensional vorhersehbare Abfragen einfache Abfragen OLTP imvergleich mit DSS Untersützung von strategischen Entscheidungen (themenorientiert) Identifikationskriterium mehrdimensional Ad-Hoc-Anfragen komplexe Anfragen kleine bearbeitete Datenmengen große gefundene Datenmengen kurze Transaktionen lange Transaktionen Update/Select Select (Read Only) Echtzeit-Aktualisierung Batch Aktualisierung Deailzeilenabfrage zusammenfassen und gruppieren Zeitbezug gegenwärtig Zeitbezug historisch und gegenwärtig

52 Data Warehouses

53 Data Warehouses Unterstützung der Data-Warehouse-Funktionalität in SQL: Eine wesentliche Unterstützung ist in der Erweiterung der GROUP-BY-Klausel zu sehen GROUP BY ::= <grouping column reference> <rollup list> <cube list> <grand total> <grouping sets list> <concatenated grouping> -Mit ROLLUP wird nach angegebenen Spalten gruppiert und zusätzlich für jede Gruppe eine Zeile eingefügt (Aggregationen entlang der Dimensionshierarchien) -Mit CUBE kann mehrdimensional gruppiert werden -Mit GROUPING SETS lassen sich mehrere Gruppierungen nach verschiedene Spalten und unterschiedlichen Gruppierungsarten kombinieren

54 Data Warehouses Beispiel für Gruppieren mit ROLLUP SELECT Monat, Bundesland, Verkaeufer, SUM(Umsatz) FROM Verkaeufe WHERE Jahr = 2001 GROUP BY ROLLUP(Monat, Bundesland, Verkaeufer) Monat Bundesland Verkäufer SUM April Sachsen Müller April Sachsen Lehmann April Sachsen April Thüringen Lehmann April Thüringen April Mai Sachsen Müller Mai Sachsen Mai Thüringen Lehmann Mai Thüringen Mai

55 Data Warehouses Beispiel für Gruppieren mit CUBE SELECT Monat, Bundesland, Verkaeufer, SUM(Umsatz) FROM Verkaeufe WHERE Jahr = 2001 GROUP BY CUBE(Monat, Bundesland, Verkaeufer) Monat Bundesland Verkäufer SUM April Sachsen Müller April Sachsen Lehmann April Sachsen April Thüringen Lehmann April Thüringen April - Müller April - Müller April

56 Data Warehouses Fortsetzung Mai Sachsen Müller Mai Sachsen Mai Thüringen Lehmann Mai Thüringen Mai - Müller Mai - Lehmann Mai Sachsen Müller Sachsen Lehmann Sachsen Thüringen Lehmann Thüringen Müller Lehmann

57 Data Warehouses DB2 Oracle MS SQL2000 SYBASE Data Warehouse Server der bei einer Standardinstallation installiert wird Steuerung über externes Tool, namens DB2 Control Center + Tools für Auswertung hat GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE, implementiert Integration von Business Intelligence und Data Warehouse Funktionalität in DB- Server Bietet Data Mining, ROLAP und MOLAP an hat GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE, RANK OVER, PARTITION BY implementiert Vielzahl von Funktionen für Data Mining und OLAP Data Transformation Services (DTS) Satz grafischer Tools für DW- Design und ETL hat GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE, implementiert spezieller Data Warehouse Server Adaptive Server IQ Warehouse Architekt als Data Warehouse und Data Mart Design Tool Warehose Control Center Toolset zur Administration, Warehouse DB und Data Marts

58 Information Retrieval Funktionalitäten - In SQL:1999 Datentypen CLOB und BLOB zur Speicherung langer Texte - konkrete DBMS haben ähnliche Datentypen - Besonderheiten bei der Arbeit mit derartigen Datentypen Benutzung eines LOCATORS Spalten können nicht Primär- und Fremdschlüssel oder Join Spalte sein Kein GROUP BY, ORDER BY, EXCERT, INTERSECT, UNION, größer als, kleiner als,... - Volltextsuche - Volltextrecherche

59 Information Retrieval Funktionalitäten DB2 Oracle MS SQL2000 SYBASE Textextender funktional mächtigste Textsuchmaschine von DB2 (mittels externer UDF) ORACLE TEXT (ehemals intermediatext) Indizierungs-, Recherche- und Verwaltungssystem für Text Datentypen TEXT, NTEXT (Unicode) und IMAGE zur Speicherung von Objekten bis 2 GB Volltextsuche außerhalb des DB- Servers mittels Zusatzoptionen (Enhanced Full Text Search) Information Extender (mittels interner UDF) Verwendung von SQL zum Indizieren, Durchsuchen und Analysieren SELECT und UPDATE mittels Textpointer Die FullSearcheEngine von Verity führt die eigentliche Volltextrecherche durch Net.Search Extender schnellste Suchmaschine von DB2 (mittels stored procedures) Dokumentenservice Volltextsuche über Volltextkataloge Einbindung der Verity- Engine über Component Integration Service

60 Resümee / Ausblick - Durchbruch zu OODBMS ist nicht erfolgt Gründe: Migration der DB-Anwendungen und Datenbanken wird nicht beherrscht keine unterschiedlichen Philosophien in der Datenbank eines Unternehmens Marktmacht der RDBMS-Anbieter Administrationsprobleme - erweiterte relationale RDBMS über den Prototyp nicht hinausgekommen - Interaktion und Integration von SQL und Java weit vorangetrieben - zahlreiche Aktivitäten zwischen Speichern und Wiederauffinden von XML Dokumenten durch RDBMS und ORDBMS - Leistungsfähigkeit, Komplexität und Umfang der RDBMS steigt Frage: Was wird von SQL:1999 umgesetzt werden? - Tendenzen zur Spezialisierung (Extender, Data-Warehouse-Systeme)

61 Resümee / Ausblick - Ziegler: Die Evolution der RDBMS scheint ihren Höhepunkt erreicht zu haben und wenige bahnbrechende Neuerrungen lassen sich aus diesem Grund erzielen. -Bayer: Allgemeingültige Methode und Tabellenstruktur zum Speichern und Wiederauffinden von XML-Dokumenten in/aus Dokumenten wird gefünden. RDBMS werden noch lange Bestand haben. -Frage: Wie werden RDBMS/ORDBMS mit Multimedia-Daten fertig?

62 Literaturquellen Java /De01/ /EnGrHa01/ /Fi01/ /He99/ /Me00/ /Mi99/ Deßloch, Stefan SQL-Norm und Java Datenbank-Spektrum (2000) H. 1, S Engels, Holger, Grüner, Andreas, Haaf, Armin Flügel verleihen wings: Dynamische Webseiten mit Java ix (2001) H. 1, S Fischer, Stephan Java und verteilte Systeme it + ti (2001) H. 3, S Heid, Jörn Vieles neu JSP-Spezifikation 1,0 fertiggestellt ix (1999) H. 8, S Merkle, Berhard Geschäftsbohnen Im Vergleich: Acht EJB Application Server ix (2000) H. 12, S Middendorf, Stefan Wohlgeformte Bohnen XML-Verarbeitung mit Java ix (1999) H. 2, S /Mü99/ /Po-He01/ /Rei01/ /RöRo00/ /RöRo00/ Müller, Frank Frisch gebrannt Neuigkeiten von Java 2.0 ix (1999) H. 4, S Poetzsch-Heffter, Arnd Javas Sprachentwurf im Spiegel der Anforderungen an mobilen Programmcode it + ti (2000) H. 3, S Reibold, Holger Wo steht XML? Langfristig führt kein Weg an XML vorbei it (2001) H. 10, S Röwekamp, Lars, Roßbach, Peter Tonno e cipolla JSP-Tutorial, Teil 2: Model-View-Controller und Datenbankintegration ix (2000) H. 8, S Röwekamp, Lars, Roßbach, Peter Frutti di Mare JSP-Tutorial, Teil 3: TagLibs, XML und Mail ix (2000) H. 9, S /Mü01/ Münkel, Bernhard Palastrevolution Mozquito Matrix Server it (2001) H. 8/9, S

63 Literaturquellen SQL:1999 Data Warehouse /Ac99/ /Bi01/ /DeDe94/ Achtert, Werner SQL geht OQL kommt? Die objektorientierte Sicht auf Datenbanken it (1999) H. 6, S Bittner, Ralf Die neuen Funktionen von SQL 3 und ihre Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis Diplomarbeit (2001), HTW Demuth, Birgit, Demuth, Frank SQL 3 Ein SQL für das Jahr 2000? ix Multiuser Multiasking Magazin (1994), H. 3 Information Retrievel /BaSchi00/ Bange, Carsten, Schinzer, Heiko D. Data-Warehouse-Lösungen im Vergleich Studie des Business Application Research Center it (2000) H. 9, S /KeKu01/ /RoEl99/ /Schl01/ Keul, Ralf, Kurz, Andreas Flexible Schema-Unterstützung Neue Wege der multidimensionalen Datenbankmodellierung it (2001) H. 6, S Roth, Christian, Elhardt, Klaus Hyper Cube Index Alternative Indexstrukturen für das Data Warehouse it (1999) H. 11, S Schlauer, Alfred Universeller Wissensspeicher Single Engine-Based-Data Warehouse it (2001) H. 6, S /Ro99/ Roller, Steffen Wer suchet, der findet... SQL oder Volltextdatenbank? it (1999) H. 9, S

64 Literaturquellen XML /Sy00/ /Be01/ /BrKrOlScha01/ /FK99/ /Hu01/ /Ju00/ /Ju00/ Using XML with the Sybase Adaptive Server SQL Databases A Technical Whitepaper (November 2000) Behme, Henning Angelpunkt Wo die Extensible Markup Language derzeit steht ix (2001) H. 6, S Bry, Francois, Kraus, Michael, Oltenau, Dan, Schaffert, Sebastian Semistrukturierte Daten is (2001) H. 8, S Florescu, D., Kossmann, D.: A Performance Evaluation of Alternative Mapping Schemes for Storing XML Data in al Relational Database. Rapport de Recherche No INRIA, (August 1999) Huhmann, Jochem Fast wie von selbst XML: mit DocBook und Emacs arbeiten ix (2001) H. 9, S Jung, Frank Ohne XML kein Electronic Business extensible Markup Language (2) it (2000) H. 3, S Jung, Frank Universelles Datenaustauschformat extensible Markup Language (1) it (2000) H. 2, S /Ju01/ /Kl01/ /Mi99/ /Op99/ /Rei99/ /Sh99/ /We01/ /Zie01/ Jung, Frank B2B or not to be: eine Frage der richtigen Datenbank Intelligentes Datenmanagement mit XML it (2001) H. 5, S Klever, Nik Elementarteilchen XML-Schema: objektorientierte Dokumenttypdefinitionen ix (2001) H. 6, S Mintert, Stefan Serving XML SML-Daten ins WWW liefern ix (1999) H. 10, S Oppel, Karin XML überfordert RDBMS XML und Datenbanken it (1999) H. 6, S Reibold, Holger Inside XML Technische Umsetzung it (1999) H. 3, S Shanmugasundaram, J. et al: Relational databases for querying XML documents: limitations and opportunities, Proc. 25 th VLDB conference, (1999), pp Wegelin, Michael NET baut auf XML Die Kommunikationsstruktur der NET-Server-Familie ix (2001) H. 6, S Ziegler, Cai Weltendämmerung XML und Datenbanken: Einblick in Tamino ix (2001) H. 6, S

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