Modul Datenbanksysteme. Prof. Dr. Heinrich Jasper TU Bergakademie Freiberg Institut für Informatik Künstliche Intelligenz und Datenbanken

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1 Modul Datenbanksysteme Prof. Dr. Heinrich Jasper TU Bergakademie Freiberg Institut für Informatik Künstliche Intelligenz und Datenbanken

2 Zielsetzung Die Studierenden sollen die Prinzipien relationaler Datenbanksysteme und die Datenmodellierung beherrschen. Themen: Datenmodellierung und Datenmanagement Das relationale Datenmodell einschließlich Algebra und Kalkül Datenbankdesign, vom Entity Relationship Modell über Transformationen, logischem Design und Normalisierung zum physischen Design Datenbankadministration, SQL und Metadaten Integrität: logische und physische Integrität, Synchronisation und Transaktionen Architektur, Schnittstellen und Funktionen von Datenbankmanagementsystemen Aktuelle Themen: NoSQL Systeme, Big Data und Data Mining Im praktischen Teil zu den Übungen ist ein Datenbanksystem im Team zu erstellen. 2

3 Was ist NICHT Gegenstand des Moduls Datenbanksysteme Ein (Gegen )Beispiel: Rundmail Nr ueber UNIINFO L! Fak. 6 Datenbankschulung Liebe Studierende der Fakultät 6! Am Mittwoch, den XX.Oktober YYYY findet in der Zeit von bis Uhr in der UB eine Einführung in die Recherche wirtschaftswissenschaftlicher Datenbanken statt. Datenbanken sind ein wesentliches Rechercheinstrument im Rahmen der Erstellung von Seminar, Bachelor und Masterarbeiten. In der Veranstaltung am Mittwoch sind noch einige Plätze für Kurzentschlossene frei. Interessenten melden sich bitte per Mail bei Dana Kuhnert Eure Universitätsbibliothek Absender war: Dana Kuhnert (Bereich: Universitätsbibliothek) am XXXX :18:00 Sie erreichen Dana Kuhnert unter der adresse: freiberg.de 3

4 Inhalte / Gliederung Einführung: Begriffe und Herangehensweise (E)ER Modellierung: Beschreibung der Welt Das relationale Datenmodell Abbildung ERM > RDM / Schemata Qualität von Datenbankschemata SQL: Der Standard der Datenverwaltung Implementierungsaspekte von Datenbankmanagementsystemen Transaktionen und ihre Korrektheit Datensicherheit und Datenschutz Objektorientierte und objektrelationale Datenbanken Verteilte, aktive und temporale Datenaspekte NoSQL Systeme, Big Data und Data Mining 4

5 Literatur Es gibt es viele gute Lehrbücher zum Thema Datenbanksysteme Beispiele: Kemper/Eickler: Datenbanksysteme: Eine Einführung, Oldenbourg, 1999 Vossen: Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbank Management Systeme, Addison Wesley, 1994 Kifer/Bernstein/Lewis: Database Systems, Pearson/Addison Wesley, 2005 Date: An Introduction to Database Systems, Addison Wesley, 1995 Diese Vorlesung orientiert sich (teilweise exakt) an: Elmasri/Navathe: Fundamentals of Database Systems, 5th ed., Pearson/Addison Wesley, 2007 (Achtung: komplette englische Ausgabe!, dt. Ausgabe existiert (hier 3. Auflage 2009), neue Ausgabe (7th ed.) existiert in Englisch (seit 2015)) 5

6 Organisation und Prüfungsmodalitäten Vorlesungen (WS 2017/2018): Mittwochs ( ) (HUM 1115) Donnerstags ( ) (HUM 1115, gerade Wochen) Übungen (in den ungeraden Wochen) Donnerstags ( ) (HUM 1115, ungerade Wochen) Praktikumsaufgabe (ebenso wie die Übungsblätter) im Team (3 Personen) Erfolgreiche Bearbeitung der Praktikumsaufgabe hilft bei der Klausur! System MySQL (siehe Übungen) Leistungsnachweis (Klausur) 6

7 Geregelte Verwaltung von gemeinschaftlich genutzten Daten: Die Bedeutung der dauerhaften (persistenten) digitalen Datenspeicherung wird immer größer. Datenbestände existieren über eine längere Zeit, verschiedene Interessenten (Benutzer) benutzen sie - zumindest partiell - gemeinsam und sind somit an einem geregelten Datenunterhalt, an einer zentralen Datenverwaltung, interessiert. Datenbestände Benutzer 1 Benutzer 2 Benutzer n Beispiele: Kundendaten, Adressen, Bankkonten, Banktransaktionen, Umweltdaten, Kartenwerke, Web-Inhalte, Audio- und Videodaten. 7

8 Begriffsbildung: Datenbankterminologie Ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS: database management system) organisiert einen auf Dauer angelegten Datenbestand und macht ihn mehreren Benutzern (Anwendern) zugänglich. Die Daten einschließlich ihrer Beschreibung (Schema) bilden eine Datenbank (DB). Ein DBMS kann mehrere Datenbanken verwalten. Eine Datenbank zusammen mit dem sie verwaltenden DBMS wird auch Datenbanksystem (DBS) genannt 8

9 Typische Aktivitäten mit/auf Datenbanksystemen: Festlegung der relevanten Daten, ihrer Struktur und der Zusammenhänge zwischen diesen Daten; Ergebnis sind Metadaten Einfügen, Ändern, Löschen von Daten, evtl. Laden großer Datenmengen Abfrage von Daten nach beliebigen Kriterien Auswertung von Daten und Datenmengen, evtl. automatisch Kontinuierliche (automatische) Überwachung der Qualität der Daten und der Effizienz der Datenstrukturen Zugriffskontrolle für alle Nutzer / Nutzergruppen Erstellung von Programmen oder Web Anwendungen, die die vom DBMS verwalteten Daten nutzen und ändern Einrichtung von Datenbanken, Nutzer(gruppen), Speichersystemen, Backupund Recovery Komponenten 9

10 Ein Beispiel: Studierendenverwaltung einer Universität: 10

11 Eigenschaften von Datenbanksystemen: Ein Datenbanksystem ist eine selbständige (sich selbst beschreibende), auf Dauer und für flexiblen und sicheren Gebrauch ausgelegte Datenorganisation, die einen Datenbestand (Daten und deren Metadaten) und die dazugehörige Verwaltung umfasst. Strukturierung der Daten: Der Datenbestand hat einen nachvollziehbaren "logischen" inneren Aufbau so dass ein Benutzer sich auf bestimmte Daten und Datengruppen beziehen kann; es gibt keine ungeordnete Mehrfachspeicherung (kontrollierte Redundanz). Trennung der Daten und Ihrer Organisation von den Anwendungen, was beidseitig unabhängiges Arbeiten ermöglicht: Datenunabhängigkeit: die Anwendungsprogramme sind "datenunabhängig", d.h. interne Reorganisationen innerhalb des Datenbanksystems tangieren die Anwendungsprogramme nicht. Flexibilität: Die Datenbank ist nicht nur für die momentan vorhandenen Anwendungen einsetzbar; auch neue Bedürfnisse der Benutzer an die Daten sollen nachträglich befriedigt werden können. Datenintegrität: Die zur Wahrung der Datenintegrität wichtigsten Maßnahmen sind Eingabekontrolle zur Vermeidung der Aufnahme widersprüchlicher Daten (Datenkonsistenz). Datensicherung gegen Verlust und Verfälschung der gespeicherten Daten (Hauptgefahr: technische und manuelle Fehler). Datenschutz gegen missbräuchliche Verwendung der Daten (insbesondere durch Regelung der Zugriffsberechtigungen, Zweckkonformität der Datenverwendung usw.). 11

12 Typische Anwendergruppen: Nutzer des Datenbanksystems Datenbankadministrator: Ressourcen und Zugriffsrechte, Überwachung, Optimierung auf Hard und Softwareebene; versteht das DBMS und die zugrundeliegende Hard und Softwarelandschaft Datenbankdesigner: Definition der Inhalte und des (konzeptionellen) Verhaltens des Datenbanksystems; versteht die Bedürfnisse der Anwendergruppen und des Geschäfts Endanwender: Gelegenheitsnutzer: seltener Zugriff bei Bedarf Parametrisierte (naive) Nutzer: vordefinierte Funktionen (canned transactions) für die Mehrzahl der DB Nutzer Power User : Kennen die DBS Funktionen und nutzen komplizierte Funktionen (direkt oder indirekt) Entwickler des Datenbanksystems DBMS Entwickler: Implementieren das DBMS bei einem Hersteller Tool Entwickler: Implementieren universelle Tools zur Unterstützung von Nutzern 12

13 Abstaktionsebenen bei Datenbanksystemen: 3 Ebenen der Abstraktion nach ANSI SPARC Internes Schema beschreibt die physische Darstellung der Daten, z. B. als Array, Verbund etc. und ihre Ablage auf dem System (Datei, Speicherplatte) Konzeptionelles (logisches) Schema beschreibt die Datenbank universell in einem Modell Externes Schema liefert eine spezifische Sicht für einen Benutzer oder eine Benutzergruppe 13

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