Datenbankmodelle und Datenbanksprachen

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1 Datenbankmodelle und Datenbanksprachen Dr.-Ing. Guy Vollmer FH Dortmund, FB Informatik Dienstag, 30. September

2 Agenda 1. Einordnung des Themas 2. Datenbankmodelle Relationales Datenmodell 3. Datenbanksprachen SQL als Sprache für relationale Datenbanken 4. Zusammenfassung 5. Offene Fragen, Literatur, Übungsaufgabe 2

3 1. Einordnung des Themas 3-Ebenen-Konzept für Datenbanken 1. Interne/physische Ebene: Festlegung, wie Daten gespeichert werden (Datenstrukturen, Zugriffsmechanismen) Definiert durch Datenbank-Administrator 2. Konzeptionelle/logische Ebene: Festlegung, welche Daten abgespeichert werden (Datenobjekte, Eigenschaften, Beziehungen) Abbildung der realen Welt => konzeptuelles Datenmodell 3. Externe Ebene: Sichten auf die Daten für unterschiedliche Anwender, Anwendergruppen und unterschiedliche Anwendungen 3

4 1. Einordnung des Themas 3 Abstraktionsebenen eines Datenbanksystems Externe Ebene Sicht 1 Sicht 2... Sicht n Konzeptionelle/logische Ebene Interne/physische Ebene 4

5 2. Datenbankmodell / Datenmodell Datenmodell beinhaltet die Möglichkeit zur: Beschreibung der relevanten Datenobjekte Festlegung der anwendbaren Operatoren auf den Datenobjekten und deren Wirkung Datenbanken basieren auf einem Datenmodell Konzeptuelles Datenmodell "Infrastruktur" zur Modellierung der Daten der realen Welt Datenobjekte, Eigenschaften, Beziehungen Verbirgt überflüssige Speicher- und Implementierungsdetails Keine Anwendungsspezifika Vorteil: Datenbankstruktur kann logisch und anwendungsnah beschrieben werden 5

6 2. Fünf Datenmodell-Typen (1/2) 1. Hierarchisches Datenmodell ( Baum ) 2. Netzwerk-basiertes Datenmodell ( Graph ) Firma Abteilung 1 Abteilung 2 Projekt 1 Projekt 2 Projekt 3 Mitarbeiter/in 1 Mitarbeiter/in 2 Mitarbeiter/in 3 Mitarbeiter/in 4 Mitarbeiter/in 5 6

7 2. Fünf Datenmodell-Typen (2/2) 3. Relationales Datenmodell ( Tabelle ) seit Achtziger Jahren (nachfolgend im Detail) 4. Objekt-orientiertes Datenmodell In Verbindung mit OO-Programmiersprachen Zur Speicherung vollständiger Objekte 5. Objekt-relationales Datenmodell Erweiterung des relationalen Modells um objektspezifische Aspekte - Verweise in Datensätzen, - Unterstützung hierarchischer Strukturen, - Eingeschränkte Vererbungsbeziehungen 7

8 2. Relationales Datenmodell Hohe Bedeutung und hohe praktische Relevanz Einfache Strukturierung, flexible Verwendung Basiert auf dem Konzept der mathematischen Relation Entwickelt 1970 von Ted Codd (IBM Research) Relation R ist Teilmenge des kartesischen Produkts der Mengen M 1, M 2, M 3,..., M N R M 1 x M 2 x M 3 x... x M N R = { (m 11, m 12, m 13,..., m 1n ), (m 21, m 22, m 23,..., m 2n ), (m 31, m 32, m 33,..., m 3n ),..., (m k1, m k2, m k3,..., m kn ) } 8

9 2. Relationales Datenmodell Relation R lässt sich anschaulich als Tabelle darstellen M 1 M 2 M 3... M N R m 11 m 12 m m 1n m 21 m 22 m m 2n m 31 m 32 m m 3n m k1 m k2 m k3... m kn 9

10 2. Relationales Datenmodell Relationales Datenmodell besteht aus Tabellen Datensätze werden zeilenweise gespeichert Jeder gespeicherte Wert ist über Zeile x/spalte y zu erreichen Datensätze werden über einen eindeutigen Identifier (sog. "Primärschlüssel") identifiziert Schlüssel werden verwendet, um die miteinander in Beziehung stehenden Tabellen zu verknüpfen 10

11 2. Tabelle einer relationalen Datenbank Primärschlüssel Name der Tabelle/Relation Datensatz Student MatrNr Studenten Name Klopp Bummler Klinsmann Rutten Trödler Veh Wiederholer Semester

12 2. Datenmodell => Datenbanksprache Datenmodell legt die generischen Strukturen und Operatoren fest, die zur Modellierung einer bestimmten Anwendung verfügbar sind Datenbanksprache besteht aus zwei Teilsprachen: 1. Datendefinitionssprache (DDL) 2. Datenmanipulationssprache (DML) 12

13 3. Datenbanksprachen 1. Datendefinitionssprache (DDL) wird benutzt, um Struktur der abzuspeichernden Datenobjekte zu beschreiben gleichartige Datenobjekte werden durch EIN gemeinsames Schema beschrieben Strukturbeschreibung ALLER Datenobjekte nennt man Datenbankschema Datenbankschema vs. Datenbankausprägung Metaebene: Datenbankschema geringe Änderungsdynamik Momentan gültige Datenbasis: Datenbankausprägung hohe Änderungsdynamik 13

14 3. Datenbanksprachen 2. Datenmanipulationssprache (DML) Besteht aus 1. Anfragesprache (engl. Query Language) 2. eigentlicher Datenmanipulationssprache (Operationen: Ändern, Einfügen, Löschen) a) Navigierende DML: Angeben, WIE eine Menge von Daten aus der Datenbank gebildet werden soll. z.b.: Gesucht ist der Student mit der kleinsten Semesterzahl und dann jeweils jeder Zehnte Oftmals in höhere Programmiersprachen eingebettet 14

15 3. Datenbanksprachen: SQL b) Deskriptive DML: Dienen zur Beschreibung der Eigenschaften der gesuchten Daten z.b.: Gesucht sind alle Studenten, die seit mehr als zehn Semestern eingeschrieben sind. Structured Query Language (SQL) Standardisierte Sprache für relationale Datenbanken Deskriptive Sprache der 4. Generation ("4GL") Folgt der relationalen Algebra Stark angelehnt an englische Umgangssprache 15

16 3. Datenbanksprachen: SQL-Beispiel SELECT Name, Semester FROM Studenten WHERE Semester > 10; Umgangssprachlich: "Wähle die Spalten Name und Semesterzahl aus der Tabelle Studenten, deren Semesterzahl größer 10 ist." Studenten MatrNr Name Semester Klopp Bummler Klinsmann Rutten Trödler Veh Wiederholer 13 16

17 3. Datenbanksprachen: SQL-Beispiel Ausgabe: Name Semester Bummler 15 Trödler 21 Wiederholer 13 17

18 3. Datenbanksprachen Auch wenn SQL der Industriestandard schlechthin ist: Es gibt andere Datenbanksprachen neben SQL, z.b.: Query By Language (QBE): Relationale Datenbankabfragesprache von IBM Abfrage wird nicht wie in SQL durch Text repräsentiert, sondern durch Tabellengerüst, das editiert werden kann XML Query Language (XQuery) Vom W3C spezifizierte Datenbanksprache für XML- Datenbanken Sprachen spielen eine marginale Rolle im praktischen Alltag 18

19 4. Zusammenfassung Datenmodell beinhaltet die Möglichkeit zur: Beschreibung der relevanten Datenobjekte Festlegung der anwendbaren Operatoren auf den Datenobjekten Konzeptuelles Datenmodell "Infrastruktur" zur Modellierung der Daten der realen Welt Datenobjekte, Eigenschaften, Beziehungen Verbirgt überflüssige Speicher- und Implementierungsdetails Differenziert werden das: Hierarchische und Netzwerkbasierte Datenmodell Relationale Datenmodell = De facto Industriestandard Objekt-orientierte und Objekt-relationale Datenmodell 19

20 4. Zusammenfassung: Datenbanksprachen Bestehen aus: 1. Datendefinitionssprache (DDL) und 2. Datenmanipulationssprache (DML) a) Anfragesprache (engl. Query Language) b) Datenmanipulationssprache: Eingaben, Änderungen, Löschungen Structured Query Language (SQL) als de facto Industriestandard für relationale Datenbanken - Mit herstellerspezifischen SQL-Erweiterungen in den kommerziellen Implementierungen 20

21 Fragen, Anmerkungen? 21

22 5. Literatur Codd, E. F. (1970): A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM 13 (6): Codd, E. F. (1980): Data Models in Database Management. In: Proceedings of the Workshop on Data Abstraction, Databases and Conceptual Modelling, ACM Press, S DUDEN (2006): Informatik A-Z. Mannheim: Dudenverlag, Elmasri, R.; Navathe, S. B.; Shafir, A. (2005): Grundlagen von Datenbanksystemen, 3. akt. u. gek. Auflage, München, Pearson Studium. Kemper, A.; Eickler, A. (2006): Datenbanksysteme, 6. akt. u. erw. Auflage, München: Oldenbourg Verlag. 22

23 5. Übungsaufgabe 1. Bitte beschreiben Sie in eigenen Worten, was unter einem Datenmodell verstanden wird! 2. Bitte legen Sie eine Tabelle "Bücher" mit mindestens acht konkreten Datensätzen an, auf die bei der Anwendung der folgenden SQL-Abfrage fünf Datensätze ausgegeben werden: SELECT Titel, Autor, Verlag, Erscheinungsjahr FROM Bücher WHERE Erscheinungsjahr >

24 Vielen herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 24

25 Back-Up 25

26 2. Relationales Datenbankmodell Unterstützung von NULL-Werten Wichtiger Bestandteil einer Relationalen Datenbank ist das Schema. Diese legt fest - welche Daten in der Datenbank gespeichert werden und - wie diese Daten in Beziehung zueinander stehen. Datenmodellierung zur Erstellung eines Schemas Bei relationalen Datenbanksystemen können bei der Definition des relationalen Schemas sog. "Integritätsbedingungen" formuliert werden - Entity-Integrität - Referenzielle Integrität: Schlüssel- und Fremdschlüsselbeziehung 26

27 2. Relationales Datenmodell: ER-Modellierung "Wie können Daten der realen Welt auf systematische Weise und strukturiert in Tabellen einer relationalen Datenbank abgespeichert werden? " "Entity-Relationship-Modellierung" - Peter P. Chen (1976) - modelliert werden u.a. die: Entitätstypen, Beziehungstypen zwischen den Entitätstypen Attribute der Entitätstypen ER-Modell wird durch tabellarische Aufbereitung in Relationenmodell der Datenbank transformiert 27

28 2. Relationales Datenmodell: ER-Modellierung 1. Entitätstyp: - Verallgemeinerung gleicher/ähnlicher Entitäten - Beispiel: "Studenten", Vorlesungen" 2. Beziehungstyp: - Verallgemeinert die Beziehung 3. Attribute: - Beschreiben Entitäts- und Beziehungstypen näher - Beispiel: "Studenten (MatrNr, Name, Semester)" MatrNr Name Studenten hören Vorlesungen Semester 28

29 2. Beispiel zur ER-Modellierung Abbildung der Entitäts- UND Beziehungstypen auf entsprechende Relationen => z.b.: Studenten Studenten MatrNr MatrNr Name Schmidt Semester 4 Name Studenten Bummler Vogel 15 5 Semester Müller Musterfrau Mustermann Trödler