Daten Bank. 5. Vorlesung. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS 2012

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1 Daten Bank 5. Vorlesung Dr. Karsten Tolle PRG2 SS 2012

2 4. Vorlesung SQL und SQL aus Programmen heraus (embedded und CLI) 1. Normalform Funktionale Abhängigkeiten und Schlüsselkandidaten Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

3 vorrat (Teil Lager Menge Lageradresse) Waag Krugerstr Waag Brunnerstr. 105 Probleme: Redundanz Einfüge-Anomalie Lösch-Anomalie Lageradresse für jedes Teil im Lager redundant gespeichert Kein Lager ohne Teil einfügbar Lager ohne Teile würden gelöscht werden Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

4 vorrat (Teil Lager Menge Lageradresse) Waag Krugerstr Waag Brunnerstr. 105 F = { Teil Lager Menge Lageradresse Lager Lageradresse } Fremdschlüssel Lösung: Zerlegung der Relation vorrat (Teil Lager Menge) lager (Lager Lageradresse) 1 Waag RMS 10 3 Krugerstr Brunnerstr. 105 Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

5 Prim Ein Attribut A heißt primin R, wenn es in einem Schlüssel von R enthalten ist, sonst heiße es nicht prim. A ist prim X: X ist Schlüssel, A X Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

6 volle funktionale Abhängigkeit Eine funktionale Abhängigkeit X Y heißt volle funktionale Abhängigkeit, wenn für keine Teilmenge X X, X Y gilt. Y heißt dann voll funktional abhängig von X. X Y voll funktional X X : X Y Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

7 2. Normalform Ein RelationenschemaR ist in 2. Normalform (2NF), wenn es in 1NF ist und jedes nicht prime Attribut voll funktional von jedem Schlüssel von R abhängig ist. 2. NF A nicht prim Schlüssel A voll funktional Die 2. NFist verletzt, wenn ein Teil eines Schlüssels ein Nicht-Schlüsselattribut funktional bestimmt. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

8 Beispiel 1 vorrat (Teil Lager Menge Lageradresse) F = { Teil Lager Menge Lageradresse Lager Lageradresse } Waag Krugerstr Waag Brunnerstr. 105 vorrat (Teil Lager Menge lager (Lager Lageradresse) Waag Krugerstr Brunnerstr Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

9 Beispiel 2 R = ABCD F = {AB CD, B D} B D verletzt 2. NF Zerlegung in: R1 = (ABC) mit F1 = {AB C} R2 = (BD) mit F2 = {B D} Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

10 Vorgehen beim Prüfen auf NF (WICHTIG!!!) Ausgangspunkt: Relation R (mind. 1. NF) und Menge der FDs gegeben. 1. Welche Schlüssel gibt es? was sind die nicht primen Attribute! 2. Prüfe auf 2. NF (voll funktional abhängig von ALLEN Schlüsseln?) Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

11 Fahrzeug ID Hersteller Zugel_Ges_Gew Führerschein ID HERSTELLER ZUGEL_GES_GEW FÜHRERSCHEIN 1 VW bis 3.5 B 2 MB bis 7.5 C1 3 MB bis 8.5 C 4 MAN bis 12 C 5 MB bis 12 C 6 VW bis 12 C F = { ID R, ZUGEL_GES_GEW FÜHRERSCHEIN} Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

12 Trotzdem Probleme! ID HERSTELLER ZUGEL_GES_GEW FÜHRERSCHEIN 1 VW bis 3.5 B 2 MB bis 7.5 C1 3 MB bis 8.5 C 4 MAN bis 12 C 5 MB bis 12 C 6 VW bis 12 C Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

13 Normalisierung ID HERSTELLER ZUGEL_GES_GEW FÜHRERSCHEIN 1 VW bis 3.5 B 2 MB bis 7.5 C1 3 MB bis 8.5 C 4 MAN bis 12 C 5 MB bis 12 C 6 VW bis 12 C F = { ID R, ZUGEL_GES_GEW FÜHRERSCHEIN} ID HERSTELLER ZUGEL_GES_GEW 1 VW bis MB bis MB bis MAN bis 12 5 MB bis 12 6 VW bis 12 ZUGEL_GES_GEW bis 3.5 bis 7.5 bis 8.5 bis 12 bis 12 bis 12 FÜHRERSCHEIN B C1 C C C C Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

14 Normalformen Über die Normalformen(NF) werden Kriterien definiert, um Redundanzen und Anomalien zu verhindern. Es gibt: 1 NF 2 NF 3 NF BCNF 4 NF 5 NF 6 NF 1 NF 2 NF 3 NF Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

15 Normalisierung/ Denormalisierung Normalisierung:Der Prozess des Aufspaltens von Relationen, um Anomalien/Redundanzen zu verhindern. Denormalisierung: Der Prozess des Zusammenlegens von Relationen, um Performanz zu gewinnen. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

16 seit Person (u:v) (w:x) lebt_in Ort AusweisNr. Name Vorname PLZ Ortsname Abhängig von u, v, w und x PERSON (AusweisNr., Name, Vorname) ORT (PLZ, Ortsname) LEBT_IN (AusweisNr., PLZ, seit) PERSON (AusweisNr., Name, Vorname) ORT(PLZ, Ortsname, AusweisNr., seit) PERSON (AusweisNr., Name, Vorname) ORT(PLZ, Ortsname) LEBT_IN (AusweisNr., PLZ, seit) PERSON (AusweisNr., Name, Vorname) ORT(PLZ, Ortsname) LEBT_IN (AusweisNr., PLZ, seit) PERSON (AusweisNr., Name, Vorname, PLZ, seit) Auto (3:5) (0:1) hat_räder Rad ORT(PLZ, Ortsname) KFZ-Kennzeichen Hersteller Fabr.-Nr. Breite PERSON_ORT (AusweisNr., Name, Vorname, PLZ, Ortsname, seit) PERSON_ORT (AusweisNr., Name, Vorname, PLZ, Ortsname, seit) Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

17 Generalisierung ER rel. Modell Möglichkeit 1: KONTO (Kto.Nr., Kunde, Kto.Stand) GIROKONTO (Kto.Nr., Kunde, Kto.Stand, Kreditrahmen) SPARKONTO (Kto.Nr., Kunde, Kto.Stand, Zinssatz) Girokonto Kreditrahmen Kto.-Nr. Kunde Kto.Stand Konto Sparkonto Zinssatz Möglichkeit 2: KONTO (Kto.Nr., Kunde, Kto.Stand) GIROKONTO (Kto.Nr., Kreditrahmen) SPARKONTO (Kto.Nr., Zinssatz) Möglichkeit 3: KONTO (Kto.Nr., Kunde, Kto.Stand, Kreditrahmen, Zinssatz) Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

18 rel. Modell ER???? Gegeben R(A, B, C) S (D, E) T (B, D, F) U (A, G) Was ist Entity-Typ, was Beziehungstyp? Bilden S und U zusammen ein Entity-Typ? Sind R.B und T.B überhaupt GLEICH? R und U könnten eine Generalisierung darstellen???? Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

19 Tabellen Ansicht ER-Modell Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

20 OO (ER) und rel. Modell Als Object-relational ImpedanceMismatch (auch objekt-relationale Unverträglichkeit genannt) bezeichnet man die Unverträglichkeit zwischen dem relationalem Datenmodell und dem objektorientieren Programmierparadigma. Unverträglichkeit bedeutet, dass die Abbildungen von dem einen ins andere Modell (und zurück) nicht eindeutig ohne Zusatzwissen möglich ist. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

21 (Fast) AlleWegeführennachRom. Prüfe die Anforderungen und denke an die Zukunft! Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

22 Prinzipien des digitalen Speicherns I Ein Datensatz sollte offensichtlich/eindeutig und schnell mit dem Objekt, welches es repräsentiert, in Verbindung gebracht werden können. ISBN TITLE ISBN Number Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

23 Prinzipien des digitalen Speicherns II Atomisierung der Daten teiledie Datenin ihre kleinste Einheit auf 1. Normalform ISBN AUTHORS TITLE Jeffrey Hoffer, Mary Prescott andfred McFadden ISBN TITLE ISBN AUTHORS Jeffrey Hoffer Mary Prescott Fred McFadden Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

24 Prinzipien des digitalen Speicherns III ein weiteres Beispiel(aus der Realität). RULER Hadrian(Sabina) Bedeutet: Hadrian war der Prägeherr und prägte die Münze für(zu ehren von) Sabina. RULER COINED_FOR Hadrian Sabina Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

25 Prinzipien des digitalen Speicherns IV HandhabungunsichererInformationen: RULER Hadrian??Nero Nero Bedeutung: nicht wirklich sicher/ abgeleitet aus anderen Informationen. RULER QUALIFICATION Hadrian uncertain Nero inferred Nero certain Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

26 Prinzipien des digitalen Speicherns V Konsistenzin der NamensgebungfürTabellenund Attribute. coinlist metal_information ID CODE besser coin_list metal_information ID ID Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

27 Prinzipien des digitalen Speicherns VI Ausnutzung der referenziellen Integrität wo immer möglich! Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

28 Sicherheit Jahr für Jahr kosten Datenpannen Firmen mehr Geld. Quelle: Symantec

29 Datenlecks zum Stöbern Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

30 3-Schicht Architektur Sicherheit Bild vom BSI IT-Grundschutz-Katalog: Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

31 Benutzer und Rechte CREATE USER testidentified BY PASSWORD li720lhjlj2' erzeugt einen neuen Benutzer GRANT selecton star_trek.* TO test weist dem Benutzer test die select Rechte für alle Tabellen der DB star_trek zu REVOKE selecton star_trek.* fromtest nimmt ihm die Rechte wieder Siehe auch: Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

32 Grant und Revoke Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

33 Nutzung von Views Mitarbeiter Empno Vorname Nachname Gehalt 1 Ines Müller Fred Wagner Ingo Meyer Max Müller Jemand der die Vor-und Nachnamen der Mitarbeiter benötigt, würde z.b. die Select- Rechte an der Tabelle Mitarbeiter erhalten und so auch die Gehälter erfahren Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

34 Nutzung von Views Mitarbeiter Empno Vorname Nachname Gehalt 1 Ines Müller Fred Wagner Ingo Meyer Max Müller CREATE VIEW Mitarbeiter_Namen AS select Vorname, Nachname from Mitarbeiter; Vorname Ines Fred Ingo Max Nachname Müller Wagner Meyer Müller Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

35 Mitarbeiter Empno Vorname Nachname Gehalt 1 Ines Müller Fred Wagner Ingo Meyer Max Müller CREATE VIEW Mitarbeiter_Dept AS select m.empno, m.nachname, d.name as Abt from Mitarbeiter m, Abteilung d, Arbeitet_in a where m.empno = a.empno and a.depno = d.depno; Mitarbeiter_Dept Empno Nachname Abt Abteilung Depno Name Head 1 Finanzen 2 2 Einkauf 1 3 HR 1 Arbeitet_in Empno Depno Mitarbeiter_Dept 1 Müller Einkauf 1 Müller HR 2 Wagner Finanzen 3 Meyer HR Dr. Karsten Tolle PRG2 4 SS 2012 Müller Einkauf 35

36 Absichern am Bsp. MySQL keine Standard Benutzer z.b. root mysql> RENAME USER root TO new_user; show databases nicht unterstützen Netzwerkzugang nur erlauben, wenn nötig Firewall installieren Siehe auch: Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

37 SQL Injection (böswilliges) Einschleusen oder Verändern von SQL-Befehlen an die Datenbank durch den Benutzer.

38 Web Related Vulnerabilities 2011 (commercial applications) Dr. Karsten Tolle PRG2 SS Application Security Trends Report März CENZIC

39 Mögliche Gefahren Zusätzliche Bedingungen einzufügen: Eingabe: 1 or id > 1 or name like % select * from mytable where id = 1 or id > 1 or name like %?? Daten der Tabelle können ausgespäht werden. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

40 Mögliche Gefahren Zusätzliche Statements einzufügen: Eingabe: 1; drop mytable # select * from mytable where id = 1; drop mytable #?? Direkter Schaden an der Datenbank, eventuell Ausfall der Applikation. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

41 Was möglich ist hängt ab von DBMS Erlaubt es mehrere SQL-Statements gleichzeitig auszuführen? Welche Zeichen werden als Kommentare interpretiert? (z.b.: --oder #) Verbindungsart / Programmiersprache JDBC, ODBC,??? Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

42 Gegenmaßnahmen DB-Verbindung nur mit den Rechten, die nötig sind aufbauen! (siehe GRANT und REVOKE) Nutzungvon Prepared Statements (in Java) Nutzung von statischem SQL, z.b. SQLJ Möglichst wenig Informationen über die Datenbank nach außen geben! z.b. bei Fehlermeldungen Eingaben auf Sonderzeichen und ungültige Werte prüfen(möglichstzurückweisen!) Anwendungdiesbezüglichtesten(testenlassen) Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

43 GegenmaßnahmenPHP Positivlisten Methode wurde eingegeben was man erwartet? Negativlisten Methode Ablehnung von Schlüsselwörtern Gegebene Funktion in PHP: mysql_real_escape_string() Sie Maskiert alle Zeichen mit denen man aus den Anführungszeichen ausbrechen kann. Kombination aller 3 ist die sicherste Variante. Siehe auch: Dr. Karsten Tolle PRG2 SS

44 Literaturhinweise Handling Java Web Application Input, Part 1 von Stephen Enright Advanced SQL Injection In SQL Server Applications von Chris Anley (more) Dr. Karsten Tolle PRG2 SS