Vorlesung Datenbankmanagementsysteme

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Vorlesung Datenbankmanagementsysteme"

Transkript

1 Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle (auf Basis von Oracle) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-1

2 Themen der Vorlesung Grundlagen Architekturen Modellierung Relationale Datenbanken Relationaler DB-Entwurf SQL zur Datendefinition Sichten, Zugriffskontrolle, Trigger SQL zur Datenabfrage/- manipulation SQL zur Datenanalyse Programmiersprachenanbindung Transaktionsverwaltung Nicht-relationale Inhalte Phys. Datenbankdesign und Zugriffsstrukturen Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-2

3 Wiederholung Gliederung der Vorlesung - OLAP, OLTP, Aggregatfunktionen, Group by, Window-Konstrukt Trigger Sichten Zugriffschutz Zusammenfassung Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-3

4 Wiederholung Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-4

5 Ergebnis (Würfel) Produkt Summe Haushalt Elektro Kosmetik Summe Zeitraum Sachsen- Anhalt Thüringen Summe Region Kennzahl Umsatz Quelle: Saake/Sattler Vorlesung Data-Warehouse-Technologien Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-5

6 Ergebnis (Bericht) Umsatz Kosmetik Elektro Haushalt SUMME 1998 Sachsen-Anhalt Thüringen SUMME Sachsen-Anhalt Thüringen SUMME SUMME Quelle: Saake/Sattler Vorlesung Data-Warehouse-Technologien Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-6

7 Begriffe OLAP (Online Analytical Processing) - explorative, interaktive Analyse auf Basis des konzeptuellen Datenmodells Klassische operative Informationssysteme Online Transactional Processing (OLTP) - Erfassung und Verwaltung von Daten - Verarbeitung unter Verantwortung der jeweiligen Abteilung - Transaktionale Verarbeitung: kurze Lese-/ Schreibzugriffe auf wenige Datensätze Data Warehouse - Analyse im Mittelpunkt - lange Lesetransaktionen auf vielen Datensätzen - Integration, Konsolidierung und Aggregation der Daten Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-7

8 Syntax Group By select... from... [where...] [group by attributliste ] [having bedingung ] Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie # Anfragen mit SQL

9 Beispiel Aggregatfunktion sum Aggregatfuktionen: Beispiel Gesamtwert aller Alben: select sum(preis) from Album erzeugt folgende Ergebnistabelle: Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie # Anfragen mit SQL

10 Beispiel Gruppierungsselektion mit having mit der having-klausel werden Gruppen ausgewählt Vorsicht: having nicht gleich where!!!! Quelle: K. Schneider Vorlesung Datatenbankmanagementsysteme Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-10

11 Das Window-Konstrukt Wie Group by: Skalare Werte pro Gruppe berechnen Aber: jede (group by eine) Zeile im Ergebnis ausgeben Quelle: K. Schneider Vorlesung Datatenbankmanagementsysteme Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-11

12 Das Window-Konstrukt Mehrere Gruppierungen in einem SFW-Block Quelle: K. Schneider Vorlesung Datatenbankmanagementsysteme Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-12

13 Trigger Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-13

14 Trigger Trigger: Anweisung/Prozedur, die bei Eintreten eines bestimmten Ereignisses automatisch vom DBMS ausgeführt wird Anwendung: - Erzwingen von Integritätsbedingungen ( Implementierung von Integritätsregeln) - Auditing von DB-Aktionen - Propagierung von DB-Änderungen Definition: create trigger on <Operation> : <Anweisungen> Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-14

15 Beispiel für Trigger Realisierung eines berechneten Attributs durch zwei Trigger: - Einfügen von neuen Aufträgen create trigger Auftragszählung+ on insertion of Auftrag A: update Kunde set AnzAufträge = AnzAufträge + 1 where KName = new A.KName - analog für Löschen von Aufträgen: create trigger Auftragszählungof Auftrag A: update - 1 Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-15

16 Trigger Entwurf und Implementierung Spezifikation von 1. Ereignis und Bedingung für Aktivierung des Triggers 2. Aktion(en) zur Ausführung Syntax in SQL:2003 festgelegt verfügbar in den meisten kommerziellen Systemen (aber mit anderer Syntax) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-16

17 SQL:2003 Trigger Syntax SQL:2003-Trigger Syntax: create trigger <Name> after before <Ereignis> on <Relation> [ when <Bedingung> ] begin atomic <SQL-Anweisungen> end Ereignis: insert update [ of <Liste von Attributen> ] delete Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-17

18 Trigger Syntax II for each row bzw. for each statement: Aktivierung des Triggers für jede Einzeländerungen einer mengenwertigen Änderung oder nur einmal für die gesamte Änderung before bzw. after: Aktivierung vor oder nach der Änderung referencing new as bzw. referencing old as: Binden einer Tupelvariable an die neu eingefügten bzw. gerade gelöschten ( alten ) Tupel einer Relation Tupel der Differenzrelationen Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-18

19 Beispiel-Trigger I Kein Kundenkonto darf unter 0 absinken create trigger bad_account after update of Kto on KUNDE referencing new as INSERTED when (exists (select * from INSERTED where Kto < 0) ) begin atomic rollback; end ähnlicher Trigger für insert Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-19

20 Beispiel-Trigger II Kunden müssen gelöscht werden, wenn sie keine Waren mehr bestellt haben create trigger bad_customer after delete on BESTELLUNG referencing old as O for each row when (not exists (select * from BESTELLUNG B where B.KNr = O.KNr)) begin atomic delete from KUNDE where KNr = O.KNr; end Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-20

21 Trigger in ORACLE I Implementierung in PL/SQL Notation create or replace trigger <triggername> before/after insert or update or delete on <tablename> REFERENCING NEW AS <newrow> OLD AS <oldrow> for each row/for each statement when (<Bedingung>) DECLARE variablen deklaration BEGIN if (INSERTING/UPDATING/DELETING) then... end if; END <triggername>; Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-21

22 Trigger in Oracle II Anweisungsebene (statement level trigger): Trigger wird ausgelöst vor bzw. nach der DML-Anweisung Tupelebene (row level trigger): Trigger wird vor bzw. nach jeder einzelnen Modifikation ausgelöst (one tuple at a time) - Prädikat zur Einschränkung (when) - Zugriff auf altes (:old.col) bzw. neues (:new.col) Tupel - für delete: nur (:old.col) - für insert: nur (:new.col) - in when-klausel nur (new.col) bzw. (old.col) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-22

23 Trigger in ORACLE III Transaktionsabbruch durch raise_application_error(code, message) Unterscheidung der Art der DML-Anweisung if deleting then... end if; if updating then... end if; if inserting then... end if; Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-23

24 Trigger in ORACLE Beispiel I Beispiel Kein Kundenkonto darf unter 0 absinken create or replace trigger bad_account after insert or update of Kto on KUNDE for each row when (:new.kto < 0) begin raise_application_error(-20221, Nicht unter 0 ); end; Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-24

25 Trigger in ORACLE Beispiel II CREATE OR REPLACE TRIGGER MEINTRIGGER BEFORE INSERT OR UPDATE ON MEINETABELLE REFERENCING NEW AS NEW OLD AS OLD FOR EACH ROW BEGIN IF (INSERTING) THEN SELECT SYSDATE INTO :NEW.CHG_DATE FROM DUAL; SELECT SYSDATE INTO :NEW.CRE_DATE FROM DUAL; ELSIF (UPDATING) THEN SELECT SYSDATE INTO :NEW.CHG_DATE FROM DUAL; END IF; END; / Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-25

26 Sichten Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-26

27 Sichten = Externes Schema Externes Schema 1... Externes Schema n Anfragebearbeitung Konzeptuelles Schema Internes Schema Datendarstellung Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-27

28 Sichten: Konzept virtuelle Relationen (bzw. virtuelle Datenbankobjekte in anderen Datenmodellen) (englisch view ) abgeleitete Sicht auf eine Datenbank virtuelle oder berechnete Datenbank Sichten sind externe DB-Schemata folgend der 3-Ebenen- Schemaarchitektur Sichtdefinition benötigt Relationenschema (implizit oder explizit) Berechnungsvorschrift für virtuelle Relation, etwa SQL-Anfrage Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-28

29 Zugriffschutz durch Sichten Beispielrelation: Prüf(Studienfach, Fach, Student, Prüfer, Datum, Note) Relevante Sichten: Fakultät sieht nur die Daten der Studenten Prüfungsamt sieht alle Daten Studenten dürfen ihre eigenen Daten sehen (aber nicht ändern) Stipendienkommission darf Durchschnittsnoten der Studenten sehen Dekan darf statistische Daten des letzten Jahrgangs sehen Sekretariate dürfen Prüfungsdaten ihrer Professoren einsehen Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-29

30 Sichten: Vorteile Vereinfachung von Anfragen für den Benutzer der Datenbank, etwa indem oft benötigte Teilanfragen als Sicht realisiert werden Möglichkeit der Strukturierung der Datenbankbeschreibung Datenbankbeschreibung, zugeschnitten auf Benutzerklassen logische Datenunabhängigkeit ermöglicht Stabilität der Schnittstelle für Anwendungen gegenüber Änderungen der Datenbankstruktur (entsprechend in umgekehrter Richtung) Beschränkung von Zugriffen auf eine Datenbank Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-30

31 Sichten: Nachteile automatische Anfragetransformation Durchführung von Änderungen auf Sichten Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-31

32 Sichten: Definition durch SQL create view <Sichtname> [Schemadeklaration] as <SQL-Anfrage> [with check option] Sichtname: Name der virtuellen Relation Schemadeklaration (optional): Festlegung von Namen für berechnete Spalten SQL-Anfrage: Vorschrift zur Berechnung der Spalten Weitere optionaler Teil: Festlegung, ob Änderungen auch den nicht sichtbaren Teil der Datenbank beeinflussen können Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-32

33 Sichten Beispiele alle Alben aus Genre Rock : create view RockAlben as select Titel, Name, Jahr from Album, Musiker where Album.MNr = Musiker.MNr and Genre = Rock create view NeueMusiker as select Name, Land from Musiker where MNr in (select MNr from Album where Jahr = (select max(jahr) from Album)) Musiker mit Alben aus dem aktuellen Jahr Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-33

34 Sichten: Probleme Durchführung von Änderungen auf Sichten Allgemeine Schwierigkeiten unabhängig von verwendeter Sprache Änderungen auf beliebigen berechneten Datenbankobjekten (Sichten) nicht immer auf vernünftige Änderungen der Basisdatenbank umsetzbar Durch Verlust von Informationen bei einschränkenden Sichten (Selektion-, Projektion-Sichten) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-34

35 Sichten: Beispiel Problemfälle Beispielszenario im Relationenmodell MGA(Mitarbeiter, Gehalt, Abteilung) AL(Abteilung, Leiter) MGA speichert Daten über Zugehörigkeit von Mitarbeitern zu Abteilungen und deren jeweiliges Gehalt AL gibt für jede Abteilung den Abteilungsleiter an Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-35

36 Projektionssicht MA := π Mitarbeiter,Abteilung (MGA) In SQL mit create view-anweisung: create view MA as select Mitarbeiter, Abteilung from MAG Änderungsanweisung für die Sicht MA: insert into MA values ( Zuse, Info ) Korrespondierende Anweisung auf der Basisrelation MGA: insert into MGA values ( Zuse, null, Info ) Problem der Konsistenzerhaltung, falls Gehalt als not null deklariert! Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-36

37 Selektionssicht MG := σ Gehalt>20 (π Mitarbeiter,Gehalt (MGA)) create view MG as select Mitarbeiter, Gehalt from MGA where Gehalt > 20 Tupelmigration: Ein Tupel MGA( Zuse, 15, Info ) wird aus der Sicht herausbewegt update MG set Gehalt = 15 where Mitarbeiter = Zuse Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-37

38 Kontrolle Tupelmigration create view MG as select Mitarbeiter, Gehalt from MGA where Gehalt > 20 with check option with check option prüft die Einhaltung der where- Klausel beim Einfügen und Ändern Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-38

39 Verbundsichten I MGAL := MAG AL create view MGAL as select Mitarbeiter, Gehalt, MGA.Abteilung, Leiter from MGA, AL where MGA.Abteilung = AL.Abteilung Änderungsoperationen in der Regel nicht eindeutig übersetzbar insert into MGAL values ( Turing, 30, Info, Zuse ) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-39

40 Verbundsichten II Transformation der Änderung zu und insert into MGA values ( Turing, 30, Info ) 1. Einfügen in AL insert into AL values ( Info, Zuse ) 2. oder alternativ: Änderung in AL update AL set Abteilung = Info where Leiter = Zuse Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-40

41 Aggregierungssichten create view AS (Abteilung, SummeGehalt) as select Abteilung, sum(gehalt) from MAG group by Abteilung Folgende Änderung ist nicht eindeutig umsetzbar: update AS set SummeGehalt = SummeGehalt where Abteilung = Info Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-41

42 Probleme bei Aggregierungssichten I create view DS (Abteilung, GehaltsSumme) as select Abteilung, sum(gehalt) from MAG group by Abteilung Anfrage: Abteilungen mit hohen Gehaltsausgaben select Abteilung from DS where GehaltsSumme > 500 Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-42

43 Probleme bei Aggregierungssichten II Nach syntaktischer Transformation: select Abteilung from MGA where sum(gehalt) > 500 group by Abteilung keine syntaktische korrekte SQL-Anfrage korrekt wäre: select Abteilung from MGA group by Abteilung having sum(gehalt) > 500 Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-43

44 Probleme mit Aggregierungssichten III Anfrage select avg (GehaltsSumme) from DS müsste wie folgt transformiert werden: select avg(sum (Gehalt)) from MGA group by Abteilung aber: geschachtelte Aggregatfunktionen sind in SQL nicht erlaubt! Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-44

45 Zusammenfassung der Sichten-Probleme Verletzung der Schemadefinition Vermeidung von Integritätsverletzungen (z.b. durch Einfügen von Nullwerten bei Projektionssichten) Datenschutz Seiteneffekte auf nicht-sichtbaren Teil der Datenbank vermeiden (z.b. Tupelmigration bei Selektionssichten) Auswahlproblem nicht immer eindeutige Transformation Aggregierungssichten keine sinnvolle Transformation möglich Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-45

46 Einschränkungen für Änderungsoperatione auf Sichten änderbar nur Selektions- und Projektionssichten (Verbund und Mengenoperationen nicht erlaubt) 1:1-Zuordnung von Sichttupeln zu Basistupeln: kein distinct in Projektionssichten Arithmetik und Aggregatfunktionen im select-teil sind verboten genau eine Referenz auf einen Relationsnamen im from-teil erlaubt (auch kein Selbstverbund) keine Unteranfragen mit Selbstbezug im where-teil erlaubt (Relationsname im obersten SFW-Block nicht in from-teilen von Unteranfragen verwenden) group by und having verboten Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-46

47 Rechtevergabe Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-47

48 Rechtevergabe zur Zugriffskontrolle Data Control Language DCL Rechtevergabe in Datenbanksystemen Zugriffsrechte (AutorisierungsID, DB-Ausschnitt, Operation) AutorisierungsID: interne Kennung eines Datenbankbenutzers DB-Ausschnitt: Relationen und Sichten Operation: Lesens, Einfügen, Ändern, Löschen Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-48

49 Rechtevergabe in SQL grant <Rechte> on <Tabelle> to <BenutzerListe> [with grant option] In <Rechte>-Liste: all bzw. Langform all privileges oder Liste aus select, insert, update, delete Hinter on: Relationen- oder Sichtname Hinter to: Autorisierungsidentifikatoren (auch public, group) spezielles Recht: Recht auf die Weitergabe von Rechten (with grant option) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie # Rechtevergabe zur Zugriffskontrolle

50 Authorisierung für public create view MeineAufträge as select * from AUFTRAG where KName = user; grant select, insert on MeineAufträge to public; Jeder Benutzer kann seine Aufträge sehen und neue Aufträge einfügen (aber nicht löschen!). Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-50

51 Zurücknahme von Rechten revoke <Rechte> on <Tabelle> from <BenutzerListe> [restrict cascade ] restrict: Falls Recht bereits an Dritte weitergegeben: Abbruch von revoke cascade: Rücknahme des Rechts mittels revoke an alle Benutzer propagiert, die es von diesem Benutzer mit grant erhalten haben Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-51

52 Rollenmodell in SQL SQL-99: Definition von Rollen und Weitergabe der Rechte an diese Rollen Vorteil create role Administrator_Bibliotheksdatenbank Spezieller Nutzer nicht mehr Empfänger eines Rechtes, sonder die Rolle, die er einnimmt Erleichterung der Verwaltung z.b. beim Wechsel von Nutzern Menge der Rechte eines Nutzers := Menge der Rechte als Nutzer + Menge der Rechte in seinen Rollen Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-52

53 Trigger Zusammenfassung - Erweitere Integritätssicherung für verteilte Datenpflege - Automatisierung der Datenpflege Sichten und Probleme bei Änderungen Zugriffsschutz auf Schemaobjekte Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Trigger, Sichten und Zugriffskontrolle M. Lange, S. Weise Folie #10-53

Sichten II. Definition einer Sicht. Sichten. Drei-Ebenen-Schema-Architektur. Vorteile Vereinfachung von Anfragen Strukturierung der Datenbank

Sichten II. Definition einer Sicht. Sichten. Drei-Ebenen-Schema-Architektur. Vorteile Vereinfachung von Anfragen Strukturierung der Datenbank Vorteile Vereinfachung von Anfragen Strukturierung der Datenbank Sichten II logische Datenunabhängigkeit (Sichten stabil bei Änderungen der Datenbankstruktur) Beschränkung von Zugriffen (Datenschutz) Definition

Mehr

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Programmiersprachenanbindung (auf Basis von Oracle) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Programmiersprachenanbindung M. Lange, S. Weise Folie #11-1 Themen der Vorlesung

Mehr

Kapitel 3: Datenbanksysteme

Kapitel 3: Datenbanksysteme LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2015 Kapitel 3: Datenbanksysteme Vorlesung:

Mehr

Vorlesung Datenbanken

Vorlesung Datenbanken Vorlesung Datenbanken Kapitel 6 Institut für Informatik 2 Überblick Assertions Trigger und Regeln Zugriffsrechte 3 Zugriffsrechte und Integritätsbedingungen Zugriffsrechte gewährleisten, dass nur autorisierte

Mehr

Themenblock: Erstellung eines Cube

Themenblock: Erstellung eines Cube Themenblock: Erstellung eines Cube Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen

Mehr

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Vorlesung Datenbankmanagementsysteme SQL als Anfrage- und Datenmanipulationssprache (auf Basis von Oracle) Vorlesung Datenbankmanagementsysteme SQL als DQL und DML M. Lange, S. Weise Folie #8-1 Themen

Mehr

Kapitel 3: Datenbanksysteme

Kapitel 3: Datenbanksysteme LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2008 Kapitel 3: Datenbanksysteme Vorlesung:

Mehr

Einführung in SQL. Sprachumfang: Indizes. Datensätzen. Zugriffsrechten

Einführung in SQL. Sprachumfang: Indizes. Datensätzen. Zugriffsrechten Einführung in SQL Die Sprache SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache für relationale Datenbanksysteme, die auf dem ANSI-SQL-Standard beruht. SQL wird heute von fast jedem Datenbanksystem

Mehr

Unterabfragen (Subqueries)

Unterabfragen (Subqueries) Unterabfragen (Subqueries) Die kürzeste Formulierung ist folgende: SELECT Felderliste FROM Tabelle1 WHERE Tabelle1.Feldname Operator (SELECT Feldname FROM Tabelle2 WHERE Bedingung); wobei Tabelle1 und

Mehr

SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software

SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software SQL Tutorial SQL - Tutorial SS 06 Hubert Baumgartner INSO - Industrial Software Institut für Rechnergestützte Automation Fakultät für Informatik Technische Universität Wien Inhalt des Tutorials 1 2 3 4

Mehr

SQL. strukturierte Datenbankabfragesprache eine Datenbanksprache zur. Structured Query Language:

SQL. strukturierte Datenbankabfragesprache eine Datenbanksprache zur. Structured Query Language: SQL Structured Query Language: strukturierte Datenbankabfragesprache eine Datenbanksprache zur Definition, Abfrage und Manipulation von Daten in relationalen Datenbanken In der SQL-Ansicht arbeiten In

Mehr

SQL für Trolle. mag.e. Dienstag, 10.2.2009. Qt-Seminar

SQL für Trolle. mag.e. Dienstag, 10.2.2009. Qt-Seminar Qt-Seminar Dienstag, 10.2.2009 SQL ist......die Abkürzung für Structured Query Language (früher sequel für Structured English Query Language )...ein ISO und ANSI Standard (aktuell SQL:2008)...eine Befehls-

Mehr

DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken

DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken Lehr- und Forschungseinheit Datenbanken und Informationssysteme 1 Ziele Auf DB2 Datenbanken zugreifen DB2 Datenbanken benutzen Abfragen ausführen Den Systemkatalog

Mehr

SQL SQL. SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R. Grundlagen der Programmierung 2

SQL SQL. SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R. Grundlagen der Programmierung 2 SQL SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R IV-1 Beispielrelationen Filiale ( Name Leiter Stadt Einlagen ) Konto ( KontoNr KundenNr FilialName Saldo ) Kredit

Mehr

Einführung in SQL Datenbanken bearbeiten

Einführung in SQL Datenbanken bearbeiten Einführung in SQL Datenbanken bearbeiten Jürgen Thomas Entstanden als Wiki-Buch Bibliografische Information Diese Publikation ist bei der Deutschen Nationalbibliothek registriert. Detaillierte Angaben

Mehr

Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft- 10.7.2013. Anhänge: Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Prof. Schmidt.

Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft- 10.7.2013. Anhänge: Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Prof. Schmidt. Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Datenbanken und Informationssysteme II Szenario: Projektverwaltung. Es gibt Projekte, Projektleiter, Mitarbeiter und ihre Zuordnung zu Projekten.

Mehr

4.1 SQL. Wichtige skalare Datentypen

4.1 SQL. Wichtige skalare Datentypen 4. Basierend auf dem Tupelkalkül und der relationalen Algebra wurden mit dem Aufkommen relationaler DBMS auch spezielle Sprachen entwickelt. SQL ist die derzeit am weitesten verbreitete Anfragesprache

Mehr

Fachbereich Informatik Praktikum 1

Fachbereich Informatik Praktikum 1 Hochschule Darmstadt DATA WAREHOUSE SS2015 Fachbereich Informatik Praktikum 1 Prof. Dr. S. Karczewski Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 14.April.2015 1. Kurzbeschreibung In diesem Praktikum geht

Mehr

Teil 12: Sichten (Views, Virtuelle Tabellen)

Teil 12: Sichten (Views, Virtuelle Tabellen) 12. Sichten (Views) 12-1 Teil 12: Sichten (Views, Virtuelle Tabellen) Literatur: Elmasri/Navathe:Fundamentals of Database Systems, 3rd Edition, 1999. Section. 8.5, Views (Virtual Tables) in SQL Silberschatz/Korth/Sudarshan:

Mehr

DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER

DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER INHALTSVERZEICHNIS 1. Datenbanken 2. SQL 1.1 Sinn und Zweck 1.2 Definition 1.3 Modelle 1.4 Relationales Datenbankmodell 2.1 Definition 2.2 Befehle 3.

Mehr

SQL. Abfragesprache Datenmanipulation - DML

SQL. Abfragesprache Datenmanipulation - DML SQL Abfragesprache Datenmanipulation - DML SQL DML-Operationen DML = Data Manipulation Language Sprache zur Veränderung der Daten Operationen Daten selektieren Daten einfügen Daten ändern Daten löschen

Mehr

Datenbanksprache SQL. Datenbanksprache SQL. 5.1 Anfragesprache SQL-DQL. from-klausel SS 2005

Datenbanksprache SQL. Datenbanksprache SQL. 5.1 Anfragesprache SQL-DQL. from-klausel SS 2005 Webbasierte Informationssysteme SS 2005 8. SQL-Vertiefung Prof. Dr. Stefan Böttcher Universität Paderborn Datenbanksprache SQL Structured Query Language (SQL) - am IBM San Jose Research Laboratory entwickelt

Mehr

SQL structured query language

SQL structured query language Umfangreiche Datenmengen werden üblicherweise in relationalen Datenbank-Systemen (RDBMS) gespeichert Logische Struktur der Datenbank wird mittels Entity/Realtionship-Diagrammen dargestellt structured query

Mehr

Grundlagen zur Verwendung von Datenbankmanagementsystemen

Grundlagen zur Verwendung von Datenbankmanagementsystemen Grundlagen zur Verwendung von Datenbankmanagementsystemen Vorlesung im Wintersemester 2007/08 (Abschnitt SQL - Structured Query Language ) Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 1 Structured Query Language Kriterien

Mehr

1001 Möglichkeiten eine Staging Area zu füllen. Sven Bosinger its-people GmbH

1001 Möglichkeiten eine Staging Area zu füllen. Sven Bosinger its-people GmbH Ausgangslage Szenarien Populate the Stage - 1001 Möglichkeiten eine Staging Area zu füllen Sven Bosinger its-people GmbH 1 Sven Bosinger Solution Architect BI und Portfoliomanagement BI its-people GmbH

Mehr

ARIS II - Modellierungsmethoden, Metamodelle und Anwendungen

ARIS II - Modellierungsmethoden, Metamodelle und Anwendungen ARIS II - Modellierungsmethoden, Metamodelle und Anwendungen C3: Structured Query Language Lernziele: Nach der Bearbeitung dieser Lektion haben Sie folgende Kenntnisse erworben: Sie können elementaren

Mehr

Agenda. Themenblock: Data Warehousing (I) Referenzarchitektur. Eigenschaften eines Data Warehouse. Einführung Data Warehouse Data Access mit SQL

Agenda. Themenblock: Data Warehousing (I) Referenzarchitektur. Eigenschaften eines Data Warehouse. Einführung Data Warehouse Data Access mit SQL Themenblock: Data Warehousing (I) Praktikum: Data Warehousing und Data Mining 2 Eigenschaften eines Data Warehouse Referenzarchitektur Integrierte Sicht auf beliebige Daten aus verschieden Datenbanken

Mehr

Sructred Query Language

Sructred Query Language Sructred Query Language Michael Dienert 11. November 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Ein kurzer Versionsüberblick 1 2 SQL-1 mit einigen Erweiterungen aus SQL-92 2 3 Eine Sprache zur Beschreibung anderer Sprachen

Mehr

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme. Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Überblick M. Lange, S. Weise Folie #0-1

Vorlesung Datenbankmanagementsysteme. Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Überblick M. Lange, S. Weise Folie #0-1 Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Überblick M. Lange, S. Weise Folie #0-1 Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Überblick M. Lange, S. Weise Folie #0-2 Bioinformatik:

Mehr

Advanced SQL verstehen und einsetzen 10.06.2009. SQL-Implementierungen kennen und bewerten

Advanced SQL verstehen und einsetzen 10.06.2009. SQL-Implementierungen kennen und bewerten 1/47 PHP-User-Group Stuttgart 10.06.2009 Aktuelle Datenbank-Features verstehen und nutzen SQL-Power aktivieren anstatt Arrays sortieren Valide Daten garantieren und performante DB-Zugriffe sicherstellen

Mehr

SQL SQL. SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R. Grundlagen der Datenbanksysteme I

SQL SQL. SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R. Grundlagen der Datenbanksysteme I SQL SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R VII-1 Beispielrelationen Filiale ( Name Leiter Stadt Einlagen ) Konto ( KontoNr KundenNr FilialName Saldo ) Kredit

Mehr

Klausur Datenbanksysteme

Klausur Datenbanksysteme Prüfung Datenbanksysteme, 31.Jan. 2003 S. 1 Klausur Datenbanksysteme Name: Matrikel-Nr.: Studiengang: Aufgabenblatt nicht vor Beginn der Prüfung umdrehen! Prüfer: Prof. Dr. Martin Hulin Dauer: 90 Minuten

Mehr

SQL-Befehlsliste. Vereinbarung über die Schreibweise

SQL-Befehlsliste. Vereinbarung über die Schreibweise Vereinbarung über die Schreibweise Schlüsselwort [optionale Elemente] Beschreibung Befehlsworte in SQL-Anweisungen werden in Großbuchstaben geschrieben mögliche, aber nicht zwingend erforderliche Teile

Mehr

SQL-Anweisungen. SELECT (SQL Data Query Language)

SQL-Anweisungen. SELECT (SQL Data Query Language) SQL-Anweisungen SELECT (SQL Data Query Language) SELECT * SELECT * FROM "meine Tabelle"; SELECT feldname1, feldname2 SELECT feldname1, feldname2 FROM meinetabelle ORDER BY feldname2, feldname1 DESC; WHERE

Mehr

IBM Informix SQL. Seminarunterlage. Version 11.04 vom

IBM Informix SQL. Seminarunterlage. Version 11.04 vom Seminarunterlage Version: 11.04 Version 11.04 vom 27. April 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht.. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen sind Warenzeichen

Mehr

Praktikum. Datenbanken I

Praktikum. Datenbanken I Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Fakultät für Informatik Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme erstellt von Thomas Herstel Praktikum Datenbanken I Wintersemester 2005/2006

Mehr

SQL (Structured Query Language) Schemata Datentypen

SQL (Structured Query Language) Schemata Datentypen 2 SQL Sprachelemente Grundlegende Sprachelemente von SQL. 2.1 Übersicht Themen des Kapitels SQL Sprachelemente Themen des Kapitels SQL (Structured Query Language) Schemata Datentypen Im Kapitel SQL Sprachelemente

Mehr

Inhalt. Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle. Daten und Tabellen - ein Beispiel. Daten und Tabellen - Normalisierung

Inhalt. Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle. Daten und Tabellen - ein Beispiel. Daten und Tabellen - Normalisierung Inhalt Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle Daten und Tabellen Normalisierung, Beziehungen, Datenmodell SQL - Structured Query Language Anlegen von Tabellen Datentypen (Spalten,

Mehr

Datenbanksysteme. Dominic Pacher. Datenbanken und Informationssysteme (DBIS) Institut für Informatik Universität Innsbruck. dbis-informatik.uibk.ac.

Datenbanksysteme. Dominic Pacher. Datenbanken und Informationssysteme (DBIS) Institut für Informatik Universität Innsbruck. dbis-informatik.uibk.ac. Datenbanksysteme Dominic Pacher Datenbanken und Informationssysteme (DBIS) Institut für Informatik Universität Innsbruck dbis-informatik.uibk.ac.at 1 Übersicht Was passiert in den kommenden 90 Minuten?

Mehr

Herbstsemester 2009. Datenbanken mit Übungen Kapitel 4: SQL. H. Schuldt. Inhalt

Herbstsemester 2009. Datenbanken mit Übungen Kapitel 4: SQL. H. Schuldt. Inhalt Herbstsemester 2009 Datenbanken mit Übungen Kapitel 4: SQL H. Schuldt Inhalt Datenmanipulationssprache SQL: SQL (Structured Query Language) ist die Standardsprache für die Datendefinition und Datenmanipulation

Mehr

Einführung in die Informatik II

Einführung in die Informatik II Einführung in die Informatik II Die Structured Query Language SQL Prof. Dr. Nikolaus Wulff SQL Das E/R-Modell lässt sich eins zu eins auf ein Tabellenschema abbilden. Benötigt wird eine Syntax, um Tabellen

Mehr

OLAP und Data Warehouses

OLAP und Data Warehouses OLP und Data Warehouses Überblick Monitoring & dministration Externe Quellen Operative Datenbanken Extraktion Transformation Laden Metadaten- Repository Data Warehouse OLP-Server nalyse Query/Reporting

Mehr

Uni Duisburg-Essen Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. N. Fuhr

Uni Duisburg-Essen Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. N. Fuhr Raum: LF 230 Bearbeitung: 9.-11. Mai 2005 Datum Gruppe Vorbereitung Präsenz Aktuelle Informationen unter: http://www.is.informatik.uni-duisburg.de/courses/dbp_ss03/ Tabellen in IBM DB2 Tabellen Eine relationale

Mehr

Entwicklungsumgebung für die Laborübung

Entwicklungsumgebung für die Laborübung Entwicklungsumgebung für die Laborübung VU Datenbanksysteme Wolfgang Fischl Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Wintersemester

Mehr

Datenbanken. SQL Einführung und SQL-DDL

Datenbanken. SQL Einführung und SQL-DDL Datenbanken SQL Einführung und SQL-DDL SQL Überblick ANSI/ISO standardisierte Datendefinitions (DDL)- Datenmanipulations (DML)- Anfrage (Query)-Sprache SQL-92 weitgehend von den meisten DB- Herstellern

Mehr

Whitepaper. Produkt: combit Relationship Manager. Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005. combit GmbH Untere Laube 30 78462 Konstanz

Whitepaper. Produkt: combit Relationship Manager. Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005. combit GmbH Untere Laube 30 78462 Konstanz combit GmbH Untere Laube 30 78462 Konstanz Whitepaper Produkt: combit Relationship Manager Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005 Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005-2 - Inhalt

Mehr

Transaktionsverwaltung

Transaktionsverwaltung Transaktionsverwaltung VU Datenbanksysteme vom 21.10. 2015 Reinhard Pichler Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Transaktionsverwaltung

Mehr

Übungsblatt 8- Lösungsvorschlag

Übungsblatt 8- Lösungsvorschlag Universität Innsbruck - Institut für Informatik Prof. Günther Specht, R.Binna, N.Krismer, M. Tschuggnall 30. November 2012 Proseminar Datenbanksysteme Übungsblatt 8- Lösungsvorschlag Aufgabe 1 (Trigger)

Mehr

Transaktionen in der Praxis. Dr. Karsten Tolle

Transaktionen in der Praxis. Dr. Karsten Tolle Transaktionen in der Praxis Dr. Karsten Tolle Praxisbeispiel in Java Connection con = null; try { con = DriverManager.getConnection("jdbc:db2:sample"); } catch (Exception e) { e.printstacktrace(); } con.setautocommit(false);

Mehr

Geordnete Form...36 Erfassung und Speicherung...37 Relationale Datenbanken...37 Einfache Tabellen...37 Objekte und Begriffe relationaler

Geordnete Form...36 Erfassung und Speicherung...37 Relationale Datenbanken...37 Einfache Tabellen...37 Objekte und Begriffe relationaler Inhaltsverzeichnis Einleitung...13 SQL: Die Abfragesprache für Datenbanken...17 Kennzeichnende Merkmale von SQL...17 SQL-Dialekte...18 Kurze Entwicklungsgeschichte...18 SQL/86 oder SQL/1...19 SQL/89 oder

Mehr

7. Datenbank-Zugriff. Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn. Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2

7. Datenbank-Zugriff. Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn. Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2 5 Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn 7 7. Datenbank-Zugriff Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2 Struktur einer Datenbank 7-3 Erzeugen von Datenbanken

Mehr

Datendefinition und Datenmanipulation in SQL

Datendefinition und Datenmanipulation in SQL SQL Datendefinition und Datenmanipulation in SQL 2002 Prof. Dr. Rainer Manthey Informationssysteme 1 SQL: Geschichte SQL (Structured Query Language) ist heute die bei weitestem populärste und verbreitetste

Mehr

NoSQL mit Postgres 15. Juni 2015

NoSQL mit Postgres 15. Juni 2015 Tag der Datenbanken 15. Juni 2015 Dipl.-Wirt.-Inform. Agenda l Vorstellung l Marktübersicht l Warum PostgreSQL? l Warum NoSQL? l Beispielanwendung Seite: 2 Vorstellung Dipl.-Wirt.-Inform. [1990] Erste

Mehr

IV. Datenbankmanagement

IV. Datenbankmanagement Wirtschaftsinformatik 2 (PWIN) IV. Datenbankmanagement Kapitel 2: Datenmanipulationssprache SQL Wirtschaftsinformatik 2 (PWIN) SS 2009, Professur für Mobile Business & Multilateral Security 1 Agenda 1.

Mehr

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004)

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004) Nachtrag: Farben Farbblindheit (Light und Bartlein 2004) 1 Vorgeschlagene Farbskalen (Light and Bartlein 2004) Farbkodierung metrisch skalierter Daten Unterscheide: 1. Sequential Data (ohne Betonung der

Mehr

11 Anwendungsprogrammierung

11 Anwendungsprogrammierung 11 11 11.1 Programmiersprachenanbindung 11.2 11.3 183 11 Programmiersprachenanbindung Programmiersprachenanbindung Kopplungsarten: prozedurale oder CALL-Schnittstellen (call level interface) Beispiele:

Mehr

Dipl. Inf. Eric Winter. PostgreSQLals HugeData Storage Ein Erfahrungsbericht

Dipl. Inf. Eric Winter. PostgreSQLals HugeData Storage Ein Erfahrungsbericht Dipl. Inf. Eric Winter Entwicklungsleiter PTC GPS-Services GmbH PostgreSQLals HugeData Storage Ein Erfahrungsbericht Inhalt 1. Problembeschreibung 2. Partielle Indexierung 3. Partitionierung 1. Vererbung

Mehr

Integritätsbedingungen / Normalformen- Beispiel: Kontoführung

Integritätsbedingungen / Normalformen- Beispiel: Kontoführung Technische Universität München WS 2003/04, Fakultät für Informatik Datenbanksysteme I Prof. R. Bayer, Ph.D. Lösungsblatt 8 Dipl.-Inform. Michael Bauer Dr. Gabi Höfling 12.01. 2004 Integritätsbedingungen

Mehr

Datenbankanfragen und -operationen mittels SQL

Datenbankanfragen und -operationen mittels SQL Datenbankanfragen und -operationen mittels SQL Über den verschiedenen Tabellen einer Datenbank werden Operationen ausgeführt, die immer wieder eine Tabelle als Ergebnis zurückgeben. Mathematisch modelliert

Mehr

Sicherheitsaspekte. Szenarien. Angriffsarten. Discretionary Access Control. Sicherheit im DBMS. Identifikation und Authentisierung

Sicherheitsaspekte. Szenarien. Angriffsarten. Discretionary Access Control. Sicherheit im DBMS. Identifikation und Authentisierung Sicherheitsaspekte Sicherheit im DBMS Identifikation und Authentisierun Autorisierun und Zuriffskontrolle Auditin Szenarien Literaturdatenbank in der Hochschule: erines Sicherheitsbedürfnis ERP-Datenbank

Mehr

Isolationsstufen für. Dr. Karsten Tolle Dienstag 31. Januar 2012

Isolationsstufen für. Dr. Karsten Tolle Dienstag 31. Januar 2012 Isolationsstufen für Transaktionen / Sicherheit Dr. Karsten Tolle Dienstag 31. Januar 2012 Praxisbeispiel in Java Connection con = null; try { con = DriverManager.getConnection("jdbc:db2:sample"); } catch

Mehr

Business Intelligence Praktikum 1

Business Intelligence Praktikum 1 Hochschule Darmstadt Business Intelligence SS 2014 Fachbereich Informatik Praktikumsversuch 1 Prof. Dr. C. Wentzel Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 07.05.2014 Business Intelligence Praktikum

Mehr

StructuredQueryLanguage(SQL)

StructuredQueryLanguage(SQL) StructuredQueryLanguage(SQL) Themen: ErstelenundÄndernvonTabelen AbfragenvonDaten Einfügen,ÄndernundLöschenvonDaten Erstelennutzerde niertersichten(views) 2012Claßen,Kempa,Morcinek 1/23 SQL Historie System

Mehr

Datenadminstrator, Datenbankdesigner, Systemanalytiker (für die logische Sicht zuständig)

Datenadminstrator, Datenbankdesigner, Systemanalytiker (für die logische Sicht zuständig) 1 Grundlagen Begriffe Daten bekannte zutreffende Tatsachen über die Domäne/Miniwelt DBS Einsatz eines DBMS für eine Datenbank, DBS besteht aus folgenden Komponenten: 1. DBMS 2. Datenbank DBMS Software

Mehr

Die relationale Anfragesprache SQL Verantwortliche Personen: Adrian Moser, Anca Dobre, Michael Schrattner, Susanne Bleisch

Die relationale Anfragesprache SQL Verantwortliche Personen: Adrian Moser, Anca Dobre, Michael Schrattner, Susanne Bleisch Geographic Information Technology Training Alliance (GITTA) presents: Die relationale Anfragesprache SQL Verantwortliche Personen: Adrian Moser, Anca Dobre, Michael Schrattner, Susanne Bleisch Inhaltsverzeichnis

Mehr

Structured Query Language (SQL) 1

Structured Query Language (SQL) 1 Structured Query Language (SQL) 1 1. Grundlagen und Hilfsmittel Structured Query Language, kurz SQL, wurde in den 70er Jahren bei IBM entwickelt, als eine Arbeitsgruppe die erste relationale Datenbank

Mehr

Kuriositäten in der Oracle-Datenbank

Kuriositäten in der Oracle-Datenbank Kuriositäten in der Oracle-Datenbank 19. Deutsche ORACLE-Anwenderkonferenz Do. 16.11., 14.00 Uhr, Variohalle 1 Dr. Peter Alteheld, Systemberater MT AG, Bereich Solutions Development, FB Plattform Services

Mehr

Taschenbuch der Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik

Taschenbuch der Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik Taschenbuch der Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik von Wolfgang König, Heinrich Rommelfanger, Dietrich Ohse, Oliver Wendt, Markus Hofmann, Michael Schwind, Klaus Schäfer, Helmut Kuhnle, Andreas

Mehr

Art der Info: Technische Background Info Teil 3 (April 2002)

Art der Info: Technische Background Info Teil 3 (April 2002) Betrifft: Autor: Oracle9i New Features SQL und PL/SQL Patrick Malcherek (patrick.malcherek@trivadis.com) Art der Info: Technische Background Info Teil (April 00) Quelle: Aus dem NF9i-Kurs und NF9i-Techno-Circle

Mehr

ORM & OLAP. Object-oriented Enterprise Application Programming Model for In-Memory Databases. Sebastian Oergel

ORM & OLAP. Object-oriented Enterprise Application Programming Model for In-Memory Databases. Sebastian Oergel ORM & OLAP Object-oriented Enterprise Application Programming Model for In-Memory Databases Sebastian Oergel Probleme 2 Datenbanken sind elementar für Business-Anwendungen Gängiges Datenbankparadigma:

Mehr

Data Cube. Aggregation in SQL. Beispiel: Autoverkäufe. On-line Analytical Processing (OLAP) 1. Einführung. 2. Aggregation in SQL, GROUP BY

Data Cube. Aggregation in SQL. Beispiel: Autoverkäufe. On-line Analytical Processing (OLAP) 1. Einführung. 2. Aggregation in SQL, GROUP BY Data Cube On-line Analytical Processing (OLAP). Einführung Ziel: Auffinden interessanter Muster in großen Datenmengen 2. Aggregation in SQL, GROUP BY 3. Probleme mit GROUP BY 4. Der Cube-Operator! Formulierung

Mehr

Transaktionen Recovery Isolationslevel. Datenbanksysteme. Transaktionen. Burkhardt Renz. Fachbereich MNI Technische Hochschule Mittelhessen

Transaktionen Recovery Isolationslevel. Datenbanksysteme. Transaktionen. Burkhardt Renz. Fachbereich MNI Technische Hochschule Mittelhessen Transaktionen Fachbereich MNI Technische Hochschule Mittelhessen Sommersemester 2015 Motivation ACID-Eigenschaften Übersicht Transaktionen Motivation ACID-Eigenschaften Ursachen für Logging und Backup

Mehr

27 Transact-SQL-Erweiterungen in Bezug auf Analysis Services

27 Transact-SQL-Erweiterungen in Bezug auf Analysis Services 531 27 Transact-SQL-Erweiterungen in Bezug auf Analysis Services Im zweiten Teil dieses Buches haben wir die Eigenschaften der Transact-SQL- Sprache in Bezug auf die Bearbeitung von operativen Daten gezeigt.

Mehr

Bitte tragen Sie sofort und leserlich Namen, Studienkennzahl und Matrikelnummer ein und legen Sie Ihren Studentenausweis

Bitte tragen Sie sofort und leserlich Namen, Studienkennzahl und Matrikelnummer ein und legen Sie Ihren Studentenausweis Gruppe A Bitte tragen Sie sofort und leserlich Namen, Studienkennzahl und Matrikelnummer ein und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. PRÜFUNG AUS DATENBANKSYSTEME VU 184.686 7. 5. 2014 Kennnr. Matrikelnr.

Mehr

PostgreSQL im praktischen Einsatz. Stefan Schumacher

PostgreSQL im praktischen Einsatz. Stefan Schumacher PostgreSQL im praktischen Einsatz 2. Brandenburger Linux Infotag 2005 Stefan Schumacher , PGP Key http:/// $Header: /home/daten/cvs/postgresql/folien.tex,v 1.11 2005/04/25

Mehr

Prüfungsberatungs-Stunde Datenbanksysteme 1 (Dbs1)

Prüfungsberatungs-Stunde Datenbanksysteme 1 (Dbs1) Prüfungsberatungs-Stunde Datenbanksysteme 1 (Dbs1) Herbstsemester 2013/14 Prof. S. Keller Informatik HSR Januar 2014, HS13/14 Dbs1 - Prüfungsvorbereitung 1 Dbs1 Ziele Grundlagenwissen in folgenden Gebieten

Mehr

Kapitel 7 Datenbank-Tuning

Kapitel 7 Datenbank-Tuning Kapitel 7 Datenbank-Tuning Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 LMU München 2008 Thmas Bernecker, Tbias Emrich 2010 Tbias Emrich, Erich Schubert unter Verwendung der Flien des Datenbankpraktikums

Mehr

Referenzielle Integrität SQL

Referenzielle Integrität SQL Referenzielle Integrität in SQL aus Referential Integrity Is Important For Databases von Michael Blaha (Modelsoft Consulting Corp) VII-45 Referenzielle Integrität Definition: Referenzielle Integrität bedeutet

Mehr

5. SQL: Erstellen von Tabellen. Erzeugen und Löschen von Tabellen. Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten

5. SQL: Erstellen von Tabellen. Erzeugen und Löschen von Tabellen. Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten 5. SQL: Erstellen von Tabellen Erzeugen und Löschen von Tabellen Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten 106 SQL Structured Query Language Historie: Anfänge ca. 1974 als SEQUEL

Mehr

SQL-DDL und SQL-Anfragen. CREATE TABLE Kategorie (Bezeichnung VARCHAR(15) NOT NULL PRIMARY KEY, Klassifikationskriterium VARCHAR(100) NOT NULL )

SQL-DDL und SQL-Anfragen. CREATE TABLE Kategorie (Bezeichnung VARCHAR(15) NOT NULL PRIMARY KEY, Klassifikationskriterium VARCHAR(100) NOT NULL ) Technische Universität München WS 2003/04, Fakultät für Informatik Datenbanksysteme I Prof. R. Bayer, Ph.D. Lösungsblatt 6 Dipl.-Inform. Michael Bauer Dr. Gabi Höfling 1.12.2003 SQL-DDL und SQL-Anfragen

Mehr

CARL HANSER VERLAG. Christopher Allen. Oracle PL/SQL für Einsteiger Der Einsatz von SQL und PL/SQL in der Oracle-Datenbank 3-446-21801-7

CARL HANSER VERLAG. Christopher Allen. Oracle PL/SQL für Einsteiger Der Einsatz von SQL und PL/SQL in der Oracle-Datenbank 3-446-21801-7 CARL HANSER VERLAG Christopher Allen Oracle PL/SQL für Einsteiger Der Einsatz von SQL und PL/SQL in der Oracle-Datenbank 3-446-21801-7 www.hanser.de Inhaltsverzeichnis Danksagung...XI Einleitung...XIII

Mehr

Event Stream Processing & Complex Event Processing. Dirk Bade

Event Stream Processing & Complex Event Processing. Dirk Bade Event Stream Processing & Complex Event Processing Dirk Bade Die Folien sind angelehnt an eine Präsentation der Orientation in Objects GmbH, 2009 Motivation Business Activity Monitoring Sammlung, Analyse

Mehr

Kapitel 7 Datenbank-Tuning. Folien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2010/11 LMU München

Kapitel 7 Datenbank-Tuning. Folien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2010/11 LMU München Kapitel 7 Datenbank-Tuning Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2010/11 LMU München 2008 Thmas Bernecker, Tbias Emrich unter Verwendung der Flien des Datenbankpraktikums aus dem Wintersemester 2007/08

Mehr

PHP und MySQL. Integration von MySQL in PHP. Zellescher Weg 12 Willers-Bau A109 Tel. +49 351-463 - 32424. Michael Kluge (michael.kluge@tu-dresden.

PHP und MySQL. Integration von MySQL in PHP. Zellescher Weg 12 Willers-Bau A109 Tel. +49 351-463 - 32424. Michael Kluge (michael.kluge@tu-dresden. Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH) PHP und MySQL Integration von MySQL in PHP Zellescher Weg 12 Willers-Bau A109 Tel. +49 351-463 - 32424 (michael.kluge@tu-dresden.de) MySQL

Mehr

Aufbau des SELECT-Befehls. Im Folgenden werden zunächst Abfragen aus einer Tabelle vorgenommen.

Aufbau des SELECT-Befehls. Im Folgenden werden zunächst Abfragen aus einer Tabelle vorgenommen. Datenbankabfragen (Query) mit SQL (Structured Query Language) 1 Aufbau des SELECT-Befehls Im Folgenden werden zunächst Abfragen aus einer Tabelle vorgenommen. SQL-Syntax: SELECT spaltenliste FROM tabellenname

Mehr

TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Dr. Thomas Neumann

TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Dr. Thomas Neumann TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Dr. Thomas Neumann Blatt Nr. 11 Übung zur Vorlesung Einsatz und Realisierung von Datenbanksystemen im SoSe15 Moritz Kaufmann (moritz.kaufmann@tum.de)

Mehr

Software-Engineering Einführung

Software-Engineering Einführung Software-Engineering Einführung 7. Übung (04.12.2014) Dr. Gergely Varró, gergely.varro@es.tu-darmstadt.de Erhan Leblebici, erhan.leblebici@es.tu-darmstadt.de Tel.+49 6151 16 4388 ES Real-Time Systems Lab

Mehr

Probeklausur in Datenmanagement SS 2014

Probeklausur in Datenmanagement SS 2014 Hochschule München FB 07 Informatik Probeklausur in Datenmanagement SS 2014 Studiengang : Informatik - Semester IBB4B Prüfer : Bojan Milijas Prüfungstermin : 03.07.2014; 17:15 18:15 Uhr (R 0.011) Prüfungsdauer

Mehr

Datenbankadministration

Datenbankadministration Datenbankadministration 2. SQL-Grundlagen AG DBIS University of Kaiserslautern, Germany Karsten Schmidt kschmidt@informatik.uni-kl.de (Vorlage TU-Dresden) Wintersemester 2008/2009 SQL SQL (Structured Query

Mehr

Einführung in SQL mit Oracle

Einführung in SQL mit Oracle Seminar Einführung in SQL mit Oracle von Prof. Dr. Rainer Schwenkert Hochschule München c Vervielfältigung nur mit Zustimmung des Autors Themenbereiche SQL-Historie Wichtige DDL- und DML-Anweisungen Der

Mehr

Datenbankentwicklung mit dem Microsoft SQL Server 2005

Datenbankentwicklung mit dem Microsoft SQL Server 2005 Holger Schmeling Datenbankentwicklung mit dem Microsoft SQL Server 2005 ISBN-10: 3-446-22532-3 ISBN-13: 978-3-446-22532-9 Inhaltsverzeichnis Weitere Informationen oder Bestellungen unter http://www.hanser.de/978-3-446-22532-9

Mehr

PostgreSQL in großen Installationen

PostgreSQL in großen Installationen PostgreSQL in großen Installationen Cybertec Schönig & Schönig GmbH Hans-Jürgen Schönig Wieso PostgreSQL? - Die fortschrittlichste Open Source Database - Lizenzpolitik: wirkliche Freiheit - Stabilität,

Mehr

Kalkülteil. Structured Query Language, SQL. 1. Semantik: erzeuge alle Kombinationen von Tupeln

Kalkülteil. Structured Query Language, SQL. 1. Semantik: erzeuge alle Kombinationen von Tupeln Structured Query Language, SQL vom American National Standards Institute, ANSI, genormte Datenbanksprache. enthält eine Teilsprache, die eine relationale Anfragesprache ist, Mischung von tupelorientierten

Mehr

Kapitel 7 TEIL II: Dies und Das

Kapitel 7 TEIL II: Dies und Das Kapitel 7 TEIL II: Dies und Das Teil I: Grundlagen ER-Modell und relationales Datenmodell Umsetzung in ein Datenbankschema: CREATE TABLE Anfragen: SELECT -- FROM -- WHERE Arbeiten mit der Datenbank: DELETE,

Mehr

bersicht Datenbanken und Datawarehouses Datenbank Datenbanksysteme Niels Schršter

bersicht Datenbanken und Datawarehouses Datenbank Datenbanksysteme Niels Schršter bersicht Niels Schršter EinfŸhrung GROUP BY Roll UpÔs Kreuztabellen Cubes Datenbank Ansammlung von Tabellen, die einen ãausschnitt der WeltÒ fÿr eine Benutzergruppe beschreiben. Sie beschreiben die funktionalen

Mehr

Datenmodellierung und Datenbanksysteme. Vorlesung. Informationswissenschaft und Informationssysteme. Hans Uszkoreit & Brigi1e Jörg

Datenmodellierung und Datenbanksysteme. Vorlesung. Informationswissenschaft und Informationssysteme. Hans Uszkoreit & Brigi1e Jörg Vorlesung Informationswissenschaft und Informationssysteme Hans Uszkoreit & Brigi1e Jörg Definitionen Data modeling in software engineering is the process of creating a data model by applying formal data

Mehr

Powerful PL/SQL: Collections indizieren mit VARCHAR2- Indizes ein Praxisbeispiel

Powerful PL/SQL: Collections indizieren mit VARCHAR2- Indizes ein Praxisbeispiel Powerful PL/SQL: Collections indizieren mit VARCHAR2- Indizes ein Praxisbeispiel Schlagworte Autor: Klaus Friemelt, MT AG dynamisches BULK SQL, VARCHAR2-indizierte PL/SQL-Tabellen Einleitung Mit den letzten

Mehr

Struktur von PL/SQL. Oracle PL/SQL Die Programmiersprache von Oracle. Ein Beispiel. Bildschirmausgabe. Using Oracle PL/SQL.

Struktur von PL/SQL. Oracle PL/SQL Die Programmiersprache von Oracle. Ein Beispiel. Bildschirmausgabe. Using Oracle PL/SQL. Oracle PL/SQL Die Programmiersprache von Oracle Struktur von PL/SQL Using Oracle PL/SQL http://www-db.stanford.edu/~ullman/fcdb/oracle/or-plsql.html Constraints and Triggers http://www-db.stanford.edu/~ullman/fcdb/oracle/or-triggers.html

Mehr

Microsoft Access 2010 SQL nutzen

Microsoft Access 2010 SQL nutzen Microsoft Access 2010 SQL nutzen Welchen Bestellwert haben die einzelnen Bestellposten? Wie ist der durchschnittliche Bestellwert? Wie viel Zeit liegt zwischen dem Bestelldatum und dem Versanddatum? S(tructured)Q(uery)L(anguage)

Mehr