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

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1 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 für Erstellen und Pflegen von Datenbanken Datenbank strukturierte Sammlung von Daten logisch zusammenhängende Daten systematisch ausgezeichnet gespeichert & gepflegt erfüllen einen bestimmten Zweck für Anwender 1.1 Übersicht Akteure auf der Bühne Datenadminstrator, Datenbankdesigner, Systemanalytiker (für die logische Sicht zuständig) Datenbankadministrator DBA (für die technische Sicht zuständig) Endbenutzer ("Poweruser Formular verwenden Informationsabfragen) Software Akteure hinter der Bühne Entwickler des DBMS Werkzeugentwickler 1.2 Datenbankarchitektur & Datenunabhängigkeit Datenmodell Konzept zur Beschreibung der Struktur von Daten und Datenbanken Datenbankschema Beschreibung der Struktur von Daten Datenbankzustand Inhalt einer DB zu einem bestimmten Zeitpunkt ANSI/SPARC Architektur externe Ebene (benutzerspezifische Sicht) beschreibt einen Ausschnitt der Struktur, so wie die Anwender sie brauchen (verschiedene Sichten für verschiedene Anwendungen) konzeptuelle Ebene (begrifflich) beschreibt die Struktur der Daten in Termini des relationalen Datenmodell (Darstellung der Daten, wie sie logisch gebaut sind bzw. Art der Daten, wie sie zusammenhängen also logisches Datenbankdesign) 1

2 interne Ebene beschreibt wie und wo die Daten physisch gespeichert sind (Datenspeicherung also physisches Datenbankdesign) Datenbanksprachen SQL Structure Query Language DDL Data Definition Language (create, alter, ceate view) DML Data Manipulation Language (select, insert, update, delete) (Rudi) DCL Data Control Language (Grant, Revoke) 2 Das relationale Modell Begriffe Ein Tupel ist eine Menge von Paaren Relation ist Relationsschema Der Grad einer Relation ist die Anzahl von Attributen n des Relationsschema Attribut ist eine Eigenschaft, ein Merkmal eines Objektes. Definition: Eine Datenbank im relationalen Modell ist 1. eine Menge von Relationsvariablen R1,..., Rn mit ihrem jeweiligen Relationsschema 2. eine Menge von Integritätsbedingungen zu diesen Relationsvariablen. D.h. die Integritätsbedingungen müssen in jedem Datenbankzustand erfüllt sein 2.1 Integritätsbedingungen, die eine Relation betreffen Definition: Ein Superschlüssel ist eine Menge von Attributen mit: Es kann keine zwei Tupel geben, die an diesen Attributen dieselben Werte haben Definition: Ein Schlüssel ist minimaler Superschlüssel D.h. lässt man an einem Schlüssel ein Attribut weg, gibt es Tupel mit dieselben Werten Beispiel: ANGESTELLTER {SSN, NNAME} Superschlüssel {SSN} Schlüssel 2.2 Integritätsbedingungen, die mehrere Relation betreffen Die wichtigste dieser Integritätsbedingungen ist die referenzielle Integrität Beispiel: in der Tabelle ANGESTELLTER dürfen nur Abteilungsnummern eingetragen werden, die es in der Tabelle ABTEILUNG auch tatsächlich gibt. Definition: Ein Fremdschlüssel der Relation R, der die Relation S referenziert, ist eine Menge von R, für die gilt: 2

3 1. Die Attribute des Fremdschlüssels in R haben dieselben Wertbereich wie die referenzierten Attribute in S 2. Ein Tupel in R kann nur Werte an Fremdschlüssel haben, die S an den referenzierten Attributen auch vorkommen Ausnahme: Ein Fremdschlüssel darf NULL sein 2.3 Überprüfung referenzielle Integrität 1. Beim Insert wird geprüft (a) alle Integritätsbedingungen der Tabelle (b) existieren alle referenzierten Werte? 2. Beim Löschen/Delete wird überprüft enthält die zu löschende Zeile, die referenziert werden? optional: kaskadierendes Löschen 3. Beim Update wird überprüft (a) alle Integritätsbedingungen der Tabelle (b) referenzielle Integrität optional: Propagation von Änderungen bzw. kaskadierendes Update 2.4 SQL (Structured Qery Language) Anfragen in SQL Grundstruktur Select < A t t r i b u t > wie s i e h t meine E r g e n b i s t a b e l l e aus? From <Tabellenausdruck > welche Tabellen sind beruehrt? Where <Bedingung> welche Z e i l e n s o l l e n gewaehlt werden? Beispiel select GDATUM, ADRESSE from ANGESTELLTER where VNAME= John and INITIAL= B and NNAME= Smith π GDAT UM,ADRESSE (σ V NAME= John ANDINIT IAL= B ANDNNAME= Smith (ANGEST ELLT ER)) Der Operator Like s e l e c t VNAME, NNAME, GDATUM, ADRESSE from ANGESTELLTER where ADRESSE l i k e %Houston % s t e h t f u e r eine bel. Anzahl von Zeichen where GDATUM l i k e 195_ _ s t e h t f u e r genau ein Zeichen 3

4 Der Operator between select from ANGESTELLTER where GEHALT between and and ANR=5 Der Operator exists NAME der Angestellten mit Angehörigen gleiches Geschlechts select A.VNAME, A.NNAME from ANGESTELLTER as A where exists ( select from ANGEHOERIGER as ANG where A. SSN=ANG. ESSN and A. GESCHLECHT=ANG. GESCHLECHT) NAME der Angestellten, die keine Angehörigen haben select A.VNAME, A.NNAME from ANGESTELLTER as A where not exists ( select from ANGEHOERIGER where A. SSN=ESSN) falsch select distinct count(sno) richtig select count(distinct sno) Formen des JOINs 1. Natural Join / Inner Join select * from A inner join B on A.x=B.x //"inner" kann man weglassen A B // nur passende Kombinationen. Zeilen, die NULL haben, werden nicht berücksichtigt. 2. Cross Join select * from A cross join B -ODERselect * from A, B A B // alle möglichen Kombinationen. produziert alle möglichen Zeilenkombinationen aus den beiden Tabellen. Kreuztabellenprodukt oder kartesisches Produkt 3. Left Outer Join = Left Join select * from A left outer join B on A.x=B.x Alle Datensätze aus der ersten (linken) Tabelle werden eingeschlossen, auch wenn keine entsprechenden Werte für Datensätze in der zweiten Tabelle existieren 4

5 4. Right Outer Join siehe left outer Join left und outer join beziehen sich also auf die Position der Tabellen in der select-anweisung. 5. Full Outer Join = Full Join select * from A full outer join B on A.x=B.x produziert eine Kombination von Left Outer Join und Right Outer Join. 3 Datenbank-Design 3.1 Semantische Modellierung mit dem Entity-Relationship-Modell Transformation des E-R-Modells in relationales Datenbankschema 1. Regel für Entitätstyp Entitätstyp Tabelle 2. Regel für Primärschlüssel (klar) 3. Regel für mehrwertige Attribute Mehrwertiges Attribut Tabelle 4. Regel für 1-1 Assoziationen Drei Fälle (a) A 1 1..* B Verschmelzung der Entitätstypen zu einer Tabelle (b) A B In der Tabelle B einen Fremdschlüssel auf A versehen. (c) A B Wie (b) aber NULL erlaubt 5. Regel für 1-n Assoziationen 1-n Assoziation Fremdschlüsselbeziehung Fälle Fremdschlüssel not null M 1 1..* D M 1 * D Fremdschlüssel, wo not null erlaubt ist 5

6 M * D M 0..1 * D 6. Regel für n-m Assoziationen n-m Assoziation Zwischentabelle + 2 Fremdschlüsselbeziehungen 7. Regel für mehrwerttige (n-äre) Assoziationen (n>2) näre Assoziation Zwischentabelle + n Fremdschlüsselbeziehungen 8. Regel für Super-/ Subklassen Beziehungen Variante 1 Pro Einheitstyp eine Tabelle und geeignete View Variante 2 Eine Tabelle pro Subklasse und geeignete View Variante 3 eine Tabelle für alle Einheitstypen und geeignete Views Variante 4 Eine Tabelle für alle Entitäten mit Flags 3.2 Funktionale Abhängigkeiten 3.3 Normalformen unnötige Redundanz entdecken und vermeiden Erste Normalform (1NF) Ein Relationsschema ist in 1NF, wenn alle Attribute nur atomare Werte enthalten Zweite Normalform (2NF) Die 2NF ist verletzt, wenn ei Attribut nur von einem Teil des Schlüssel abhängt wie kann man die 2NF erreichen? Zerlegen des Relationsschema in Tabellen, bei denen die Teile des ursprünglichen Schlüssel selbst die Schlüssel sind Die dritte Normalform (3NF) 3NF ist verletzt, wenn ein Nicht-Schlüssel-Attribut nicht nur vom Schlüssel, sondern auch von einem anderen Nicht-Schlüssel-Attribut abhängig ist Wie kann eine Tabelle in 3NF bringen? Zerlegen der Tabelle so, dass die transitive Abhängigkeit aufgelöst wird 6

7 3.3.4 Die Boyce-Cod-Normalform (BCNF) 4 Transaktionsmanagament 4.1 Transaktionen Eine Transaktion ist eine logische Verarbeitungseinheit auf einer Datenbank, die eine oder mehrere Datenbankoperationen (Einfügen, Ändern, Löschen oder Schreiben) umfasst Eigenschaften von Transaktionen ACID Atomarität atomicity Consistenz consistency Isolation ioslation Dauerhaftbarkeit durability A = Atomarität Die Teilschritte einer Transaktion werden als eine unteilbare (atomare) Einheit durchgeführt, d.h. alle Teilschritte oder gar keine C = Konsistenz Die Datenbank ist vor und nach einer Transaktion in einem (konsistenzen) zustand, indem alle Integritätsbedingungen erfüllt sind I = Isolation Eine Transaktion läuft unbeeinflusst (isoliert) von anderen Transaktionen ab, so als ob sie exklusiven Zugriff auf die Datenbank hätte D = Dauerhaftbarkeit Die Daten einer bestätigten Transaktion (nach dem Commit) sind dauerhaft gesichert, d.h. das DBMS garantiert, dass sie auch bei Fehlerereignissen sicher wiederhergestellt werden können 4.2 Recovery (Datenwiederherstellen) Write-Ahed-Log Ein Log (Systemlog) ist eine Folge von Einträgen, die den Ablauf und den Inhalt von Transaktionen enthalten, gespeichert in einer Logdatei Vorgehen beim Rollback Vorgehen bei Systemabsturz Vorgehen bei Plattencrash Beispiel Oracle 4.3 Isolationslevel 4.4 serielle und serialisierbare Abläufe Ein Ablauf von Transaktionen und ihren Teilschritten heißt seriell, wenn erst alle Transaktionen einer Aktion danach, die der zweite Transaktion usw. durchgeführt werden. D.h. die Transaktionen kommen nacheinander dran. Vorteil: Isolierung ist kein Problem = Isolierung ist gegeben. Nachteil: Transaktionen müssen unnötigerweise warten 7

8 4.5 Phänomene verschränkte Transaktionen Phänomen 1: Dirty Read Ein Dirty Read liegt vor, wenn eine Transaktion die Änderung eines Datenobjekts durch eine andere Transaktion lesen kann, bevor die andere Transaktion die Änderung committed hat. Dirty Reads treten auf, wenn für die Transaktion der Isolation Level Read Uncommitted gewählt wurde. Bei den Isolation Levels Read Committed, Repeatable Read und Serializable sind Dirty Reads ausgeschlossen. Phänomen 2: Nonrepeatable Read Während einer laufenden Transaktion können Daten von anderen Transaktionen geändert und committed werden, so dass in der ersten Transaktion ein zweites Auslesen zu anderen Daten führt. Phänomen 3: Phantom Eine erste Transaktion liest über eine Where-Klausel eine Liste von Datensätzen. Eine zweite Transaktion fügt weitere Datensätze hinzu (inkl. Commit). Wenn die erste Transaktion wieder über die gleiche Where-Klausel Datensätze liest oder bearbeitet, gibt es mehr Datensätze als vorher. 4.6 Definition der Isolationslevel Read Uncommitted: Geringste Isolation, höchste Performance, es können Dirty Reads, Nonrepeatable Reads und Phantom Reads auftreten Read Committed: Es gibt keine Dirty Reads mehr, aber es gibt weiterhin Nonrepeatable Reads und Phantom Reads Repeatable Read: Keine Dirty Reads und keine Nonrepeatable Reads, aber weiterhin Phantom Reads Serializable: Keine Dirty Reads, keine Nonrepeatable Reads und keine Phantom Reads, höchste Isolation, geringste Performance 8

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