Vorlesung. Grundlagen betrieblicher Informationssysteme. Prof. Dr. Hans Czap. Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik I

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1 Vorlesung Grundlagen betrieblicher Informationssysteme Prof. Dr. Hans Czap - II - 1 -

2 Inhalt Kap. 1 Ziele der Datenbanktheorie Kap. 2 Datenmodellierung und Datenbankentwurf Kap. 3 Datenbankarchitektur Kap. 4 Die Datenbanksprache SQL Kap. 5 Konzepte für Objektorientierte Datenbanken Kap. 6 Objektrelationale Datenbanken Kap. 7 Datenbankentwurf: Funktionale Abhängigkeiten und Normalisierung Kap. 8 Datenintegrität Sperrprotokolle Recovery Kap. 9 Data-Warehouse-Konzept Kap. 10 Data Mining und Knowledge Discovery - II - 2 -

3 Objektrelationale Datenbanken (ORDBMS): Der Standard SQL3 Large Objects (LOBs) Mengenwertige Attribute Geschachtelte Relationen Typdeklarationen Referenzen Objektidentität Pfadausdrücke Vererbung Operationen - II - 3 -

4 Einordnung Komplexität, Anfragen niedrig hoch RDBMS?? ORDBMS einige ODBMS niedrig hoch Datenkomplexität - II - 4 -

5 Aktuelle Anforderungen an DBS Text und Bilder beim Desktop-Publishing Komplexe Anforderungen zur Unterstützung im Konstruktionsentwurf; Architekturzeichnungen etc. Zeitreihendaten zur Bestimmung von Trends Business Intelligence, DataWarehousing Daten zur Bestimmung langfristiger F&E-Vorhaben Umweltverschmutzung Weltraumforschung Genomforschung etc. Audio- und Videodaten - II - 5 -

6 Konzepte objekt-relationaler Datenbanken Große Objekte (Large OBjects, LOBs)] Hierbei handelt es sich um Datentypen, die es erlauben, auch sehr große Attributwerte für z.b.~multimedia-daten zu speichern. Die Größe kann bis zu einigen Giga-Byte betragen. Vielfach werden die Large Objects den objekt-relationalen Konzepten eines relationalen Datenbanksystems hinzugerechnet, obwohl es sich dabei eigentlich um "`reine"' Werte handelt. Mengenwertige Attribute Einem Tupel (Objekt) wird in einem Attribut eine Menge von Werten zugeordnet Damit ist es beispielsweise möglich, den Studenten ein mengenwertiges Attribut ProgrSprachenKenntnisse zuzuordnen. Schachtelung / Entschachtelung in der Anfragesprache - II - 6 -

7 Konzepte objekt-relationaler Datenbanken Geschachtelte Relationen Bei geschachtelten Relationen geht man noch einen Schritt weiter als bei mengenwertigen Attributen und erlaubt Attribute, die selbst wiederum Relationen sind. z.b. in einer Relation Studenten ein Attribut absolvierteprüfungen, unter dem die Menge von Prüfungen-Tupeln gespeichert ist. Jedes Tupel dieser geschachtelten Relation besteht selbst wieder aus Attributen, wie z.b. Note und Prüfer. Typdeklarationen Objekt-relationale Datenbanksysteme unterstützen die Definition von anwendungsspezifischen Typen oft user-defined types (UDTs) genannt. Oft unterscheidet man zwischen wert-basierten (Attribut-) und Objekt-Typen (Row-Typ). - II - 7 -

8 Zu den Begriffen Werttyp und Objekttyp Werttypen (Value-Types) Werte sind unveränderbar, beschreiben sich selbst vollständig und sind a priori gegeben. Beispiel: Ein Datum ist vorhanden und muss deswegen nicht separat erzeugt werden. Werttypen führen einen Namen für einen Typausdruck ein. Dessen Wertebereich ergibt sich aus dem des definierenden Ausdrucks Beispiel: type Datum = Tuple(day: int(2), month: string(3), year: int(4)) mit dem konkreten Wert (24, Dez,2006) Objekttypen Objekte haben eine (unveränderliche) Identität, aber einen veränderlichen Zustand Objekttypen dienen der Modellierung von Gegenständen, Personen und dergleichen Objekttypen führen einen Namen für eine Menge von (Attribut, Typ) Paaren ein. Beispiel: type Person = object - II - 8 -

9 Zu den Begriffen Werttyp und Objekttyp Objekttypen Beispiel: type Person = object { Name: String ( Mustermann ), Vorname: String ( Hans ), GebDat: Datum (24, Dez,2006), Alter (): int } - II - 9 -

10 Referenzen Konzepte objekt-relationaler Datenbanken Attribute können direkte Referenzen auf Tupel/Objekte (derselben oder anderer Relationen) als Wert haben. Dadurch ist man nicht mehr nur auf die Nutzung von Fremdschlüsseln zur Realisierung von Beziehungen beschränkt. Insbesondere kann ein Attribut auch eine Menge von Referenzen als Wert haben, so dass man auch N:M-Beziehungen ohne separate Beziehungsrelation repräsentieren kann Beispiel: Studenten.hört ist eine Menge von Referenzen auf Vorlesungen Objektidentität Referenzen setzen natürlich voraus, dass man Objekte (Tupel) anhand einer unveränderlichen Objektidentität eindeutig identifizieren kann Pfadausdrücke Referenzattribute führen unweigerlich zur Notwendigkeit, Pfadausdrücke in der Anfragesprache zu unterstützen. - II

11 Konzepte objekt-relationaler Datenbanken Vererbung Die komplex strukturierten Typen können von einem Obertyp erben. Weiterhin kann man Relationen als Unterrelation einer Oberrelation definieren. Alle Tupel der Unter-Relation sind dann implizit auch in der Ober- Relation enthalten. Damit wird das Konzept der Generalisierung/Spezialisierung realisiert. Operationen Den Objekttypen zugeordnet (oder auch nicht) Einfache Operationen können direkt in SQL implementiert werden Komplexere werden in einer Wirtssprache extern realisiert Java, C, PLSQL (Oracle-spezifisch), C++, etc. - II

12 Standardisierung in SQL:1999 u SQL2 bzw. SQL:1992 Derzeit realisierter Standard der kommerziellen relationalen Datenbanksysteme Vorsicht: verschiedene Stufen der Einhaltung Entry level ist die schwächste Stufe SQL:1999 Objekt-relationale Erweiterungen Trigger Stored Procedures Erweiterte Anfragesprache SQL: 2003 XML BIGINT (Integer, die genauen minimal und maximal zulässigen Grenzen sind vom Datenbanksystem definiert. Dieser Datentyp ist laut SQL:2003 optional) Leider haben viele Systeme schon ihre eigene proprietäre Syntax (und Semantik) realisiert Anpassung an den Standard kann dauern - II

13 Große Objekte: Large Objects CLOB In einem Character Large OBject werden lange Texte gespeichert. Der Vorteil gegenüber entsprechend langen varchar(...)} Datentypen liegt in der verbesserten Leistungsfähigkeit, da die Datenbanksysteme für den Zugriff vom Anwendungsprogramm auf die Datenbanksystem-LOBs spezielle Verfahren (sogenannte Locator) anbieten. BLOB In den Binary Large Objects speichert man solche Anwendungsdaten, die vom Datenbanksystem gar nicht interpretiert sondern nur gespeichert bzw.~archiviert werden sollen. NCLOB CLOBs sind auf Texte mit 1-Byte Character-Daten beschränkt. Für die Speicherung von Texten mit Sonderzeichen, z.b.~unicode-texten müssen deshalb sogenannte National Character Large Objects (NCLOBs) verwendet werden In DB2 heißt dieser Datentyp (anders als im SQL:1999 Standard) DBCLOB -- als Abkürzung für Double Byte Character Large OBject - II

14 Beispiel-Anwendung von LOBs create table Professoren ( PersNr integer primary key, Name varchar(30) not null, Rang character(2) check (Rang in ('C2', 'C3', 'C4')), Raum integer unique, Passfoto BLOB(2M), Lebenslauf CLOB(75K) ); LOB (Lebenslauf) store as ( tablespace Lebensläufe storage (initial 50M next 50M) ); - II

15 Objektrelationale Eigenschaften von ORACLE 8-1 Mengenwertige Attribute: VARRAY Typdeklarationen CREATE TYPE phone_num_type AS OBJECT (phone_number CHAR(10)); CREATE TYPE phone_list_type AS VARRAY (5) OF phone_num_type; CREATE TYPE customer_type AS OBJECT (customer_name VARCHAR (20), phone_numbers phone_list_type); CREATE TABLE customer OF customer_type - II

16 Objektrelationale Eigenschaften von ORACLE 8-2 Geschachtelte Relationen CREATE TYPE phone_number_type AS OBJECT (phone_number CHAR(10), description CHAR (30)); CREATE TYPE phone_list_type AS TABLE OF phone_number_type; CREATE TYPE customer_type AS OBJECT (customer_name VARCHAR (20), phone_numbers phone_list_type); CREATE TABLE customer OF customer_type - II

17 Objektrelationale Eigenschaften von ORACLE 8-3 Objekt-Views Unterstützt die unmittelbare Verwendung von ORDBMS-Objekten in oo-programmiersprachen Verwaltung großer Objekte BLOB, CLOB und NCLOB (wie gehabt) BFILE (außerhalb der DB gespeichertes Binary File) Nur-Index-Tabellen Herkömmliche Indextabellen enthalten einen Index (= Schlüsselwert) und den Verweis auf den zugehörigen Datenblock. Zum Lesen muss auf den Index und den Datenblock zugegriffen werden. Nur Index- Tabellen speichern den Index und die zugeordneten Datensätze in einem B-Baum (bzw. einer vergleichbaren Datenstruktur). Mit einem einzigen Zugriff können somit die Datensätze gelesen werden - II

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