Herbstsemester CS241 Datenbanken / CS261 Web Data Management Kapitel DB-1: Einführung. H. Schuldt. Warum Datenbanken?

Transkript

1 Herbstsemester 2011 CS241 Datenbanken / CS261 Web Data Management Kapitel DB-1: Einführung H. Schuldt Warum Datenbanken? Aus Statistiken der amerikanischen Library of Congress geht hervor, dass sich die Information, die in Büchern verfügbar ist, etwa alle fünf Jahre verdoppelt. Durch die starke Verbreitung von (Software- und Hardware-) Sensoren, mobilen Geräten, etc. in denen kontinuierlich Daten erzeugt werden, unterliegt digitale Information einem noch viel grösseren und rascheren Wachstum Das betrifft in zunehmendem Masse auch Daten, die über das Internet zugängich gemacht werden (z.b. Web-Shops, Produktkataloge, etc.) Eine wichtige Aufgabe ist es daher, diese Informationsflut zu bewältigen. Dazu gehört: Speicherung und Verwaltung von Daten Optimierter Zugriff auf diese Daten mit möglichst mächtiger (und intuitiver, das heisst deklarativer) Schnittstelle Korrektheit auch bei parallelem Zugriff (Änderungen, Lesen) auf Daten DB-1-2 1

2 Dauerhafte (persistente) Speicherung Beim Erstellen eines Programms wird in der Regel nur der Arbeitsspeicher zur Datenverwaltung benutzt, d.h., Objekte werden im Arbeitsspeicher erzeugt und nach dem Programmlauf wieder entfernt Das ist nicht ausreichend Viele Anwendungen müssen Daten dauerhaft (persistent) speichern, d.h. Daten müssen auch Systemabstürze oder Programmläufe überstehen. Der Arbeitsspeicher ist häufig nicht gross genug, um alle zu verwaltenden Daten aufzunehmen (z.b. alle Kundendaten einer Bank, Patientendaten einer Klinik, Gensequenzdaten eines Life Science-Labors) DB-1-3 Dauerhafte (persistente) Speicherung Der Externspeicher (Festplatten) eines Rechners bietet bereits die Möglichkeit der permanenten Speicherung Arbeitsspeicher: rein elektronisch (Transistoren und Kondensatoren) flüchtig schnell: 8 ns/zugriff wahlfreier Zugriff teuer: < 50 CHF für 2 GByte Externspeicher: Speicherung auf magnetisierbaren Platten (rotierend) nicht flüchtig langsam: 5-10 ms/zugriff blockweiser Zugriff wesentlich billiger: < 100 CHF für GByte. DB-1-4 2

3 Aufbau einer Festplatte Mehrere magnetisierbare Platten rotieren (z.b. mit Umdrehungen pro Minute) um eine gemeinsame Achse Ein Kamm mit je zwei Schreib-/Leseköpfen pro Platte (unten/oben) bewegt sich in radialer Richtung. DB-1-5 Einteilung der Plattenoberflächen Pro Platte gibt es mehrere Spuren (kreisförmige Anordnung von Bits) Pro Spur gibt es mehrere Sektoren Spuren Sektoren (interne) Adressierung einer Information: [Platten-Nr Oberflächen-Nr Spur-Nr Sektor-Nr Byte-Nr] Berechnung der Kapazität: # Platten * 2 * # Spuren * # Sektoren * Bytes pro Sektor DB-1-6 3

4 Lesen/Schreiben eines Sektors Welche Aktivitäten werden zum Lesen/Schreiben von Daten von/auf Festplatte benötigt? 1. Positionieren des Kamms mit den Schreib-/Leseköpfen auf der Spur 2. Warten bis die Platte so weit rotiert ist, dass der Beginn des richtigen Sektors unter dem Schreib-/Lesekopf liegt 3. Übertragung der Information von der Platte in den Arbeitsspeicher (bzw. umgekehrt) Aber: Es ist nicht sinnvoll (und ist darüber hinaus technisch unmöglich), einzelne Bytes zu lesen bzw. zu schreiben. Vielmehr muss mindestens ein ganzer Sektor gelesen / geschrieben werden. DB-1-7 Speicherung in Dateien Die Adressierung von Daten (Bytes) mit Angabe von Platten-Nummer, Oberflächen-Nummer usw. ist für den Benutzer nicht sichtbar bzw. soll für diesen transparent gehalten werden Arbeit mit Dateien erleichtert das Speichern / Lesen von Daten: Dateinamen erleichtern die Adressierung Verzeichnishierarchien ermöglichen die Gruppierung von Dateien Die Speicherzellen einer Datei sind byteweise von 0 aufsteigend durchnummeriert Die Ein-/Ausgabe in Dateien wird gepuffert, damit nicht der Programmierer verantwortlich ist, immer ganze Sektoren zu schreiben/lesen. DB-1-8 4

5 Beispiel: Dateizugriff in Java public static void main (String[] args) { try { Datei-Handle RandomAccessFile f1 = new RandomAccessFile("test.file","rw"); Datei öffnen int c = f1.read() ; ein Byte lesen long new_position =... ; f1.seek (new_position) ; auf neue Position f1.write (c) ; ein Byte schreiben f1.close () ; Datei schliessen } catch (IOException e) { Fehlerbehandlung System.out.println ("Fehler: " + e) ; } } DB-1-9 Beispiel: Dateizugriff in Java In Java existieren zahlreiche unterschiedliche Klassen und Methoden zur Ein-/Ausgabe in Dateien Werden die Objekte einer Applikation in eine Datei geschrieben, ist das Dateiformat vom Programmierer festzulegen: Name (10 Zeichen) F e d e r e r Vorname (8 Z.) R o g e r Jahr (4 Z.) Dieses Dateischema wird durch den Quelltext nicht explizit beschrieben sondern implizit in den Ein-/Auslese-Prozeduren der Datei DB

6 Konsequenzen Oftmals ist aber eine Änderung des Dateiformates nötig (z.b. zusätzliche Objektattribute in einer neuen Programmversion): Dann können alte Datendateien nicht mehr verwendet werden oder müssen z.b. durch eigens dafür entwickelte Programme konvertiert werden (damit sie dem neuen Dateiformat genügen) Diese Änderung muss in allen Programmen nachgeführt werden, die mit den Daten arbeiten, auch in solchen, die logisch von Änderung gar nicht betroffen sind. T Dies führt zu einer logischen Datenabhängigkeit DB-1-11 Physische Datenabhängigkeit Meist werden die Datensätze anhand ihrer Position adressiert/separiert: z.b. es ist bekannt, dass jeder Satz 22 Zeichen umfasst 1. Satz: Adresse 0 2. Satz: Adresse 22, usw. Die Suche gemäss bestimmter Attributwerte (z.b. dem Namen des Kunden) muss im Programm codiert werden Soll die Datei z.b. mit einem Suchbaum unterstützt werden, dann hat dies die gleichen Konsequenzen wie bei logischer Änderung DB

7 Informationssysteme Bei Informationssystemen handelt es sich um grosse Software-Systeme, die aus vielen einzelnen Programmen bestehen Diese Programme arbeiten teils mit gemeinsamen Daten, teils mit unterschiedlichen Beispiele für die Programme: Buchhaltung: Artikel- und Adressinformation Lagerverwaltung: Artikel und Aufträge Auftragsverwaltung: Aufträge, Artikel, Adressen CAD-System: Artikel, technische Daten, Bausteine Produktion, Bestelleingang, Kalkulation:... Patientenverwaltung: Adressen, Behandlungen, etc. Lagerverwaltung: Artikel und Aufträge Ressourcenverwaltung: Räume, Geräte, Personal Buchhaltung: Artikel- und Adressinformation DB-1-13 Redundanz Die Verwendung von Dateien impliziert, dass Daten meist mehrfach (in separaten Dateien) gespeichert werden Buchhaltung Lagerverwaltung Auftragsverwaltung Artikel Adressen Artikel Aufträge Aufträge Artikel Adressen Konsequenz: Redundanz: dieselbe Information ist mehrfach an verschiedenen Stellen vorhanden Änderungs-Anomalien: Bei Änderung einer Adresse müssen viele Dateien nach den Einträgen durchsucht werden Inkonsistenz: wenn beim Ändern nicht alle Kopien ebenfalls geändert werden, dann wird das System schnell inkonsistent, d.h. enthält widersprüchliche Daten DB

8 Schnittstellenproblematik Alternative Implementierung: Zugriff auf mehrere Dateien aus einer Anwendung Applikation 1 Datei 1 Applikation 2 Datei 2 Applikation 3 Datei 3 Nachteile: diese Alternative ist sehr unübersichtlich, vor allem dann wenn die Daten in den einzelnen Dateien unterschiedlich strukturiert sind bei logischen oder physischen Änderungen des Dateischemas müssen viele Programme angepasst werden DB-1-15 Weitere Probleme von Dateien In grossen Informationssystemen arbeiten viele Benutzer gleichzeitig mit den Daten Dateisysteme bieten zu wenige Möglichkeiten, diese Zugriffe zu synchronisieren Benutzer, die gleichzeitig auf denselben Daten arbeiten dürfen keine Inkonsistenzen in den Datenbestand einfügen Dateisysteme schützen nicht in ausreichendem Mass vor Datenverlust im Fall von Systemabstürzen und Defekten Ausfälle des Systems aber auch Fehler in den Anwendungsprogrammen müssen entsprechend behoben werden Dateisysteme bieten nur unflexible Zugriffskontrolle (Datenschutz) Wenn Benutzer nur Teile der Daten in einer Datei sehen dürfen, dann lässt sich das nur sehr schwer sicherstellen Ebenfalls ist es sehr kompliziert, die Integrität der Daten (werden bestimmte Regeln eingehalten) sicherzustellen DB

9 Von Dateien zu Datenbanken Um diese Probleme mit einheitlichem Konzept zu behandeln, setzt man Datenbanken ein: Mit Dateisystem: Mit Datenbanksystem: Anwendung 1 Anwendung 2 Anwendung 1 Anwendung 2 Datei 1 Datei 2 Datei 3 Datenbanksystem DB-1-17 Komponenten Man unterscheidet zwischen... DB-Anwendungen (kommunizieren mit DBMS) Anw 1 Anw 2 DBS: Datenbanksystem (DB + DBMS) DBMS DBMS: Datenbank- Management-System (Software zur Verwaltung) DB: Datenbank (eigentliche Datensammlung) DB DB

10 Beispiele für Datenbanken/Informationssysteme IS eines Web-Shops Daten: Benutzer, Produktkataloge, Bestellungen, Lagerbestand, Anwendungen: Abfrage Verfügbarkeit, Bestellung, Statusinformation abfragen, Krankenhaus-IS Daten: Patientendaten (> stationäre Patienten pro Jahr), Labordaten, Arzneikataloge, Berichte über Krankheitsgeschichten und Therapien, Radiologische Untersuchungen: Röntgenbilder, Tomographien,... (> Untersuchungen pro Jahr, jeweils > 10 MBytes),... Anwendungen: Abrechnung der Kosten, "Buchführung" über Laborresultate, Diagnosen und Therapien, Archivierung, Statistische Analysen (z.b. zur Krebsforschung u.ä.), Unterstützung bei Diagnosen,... IS einer Bank Daten: Kunden, Konten, Devisen, Wertschriften, Kredite, Hypotheken,... Anwendungen: Buchhaltung, Zahlungsverkehr (> pro Tag), Anlageberatung, Kreditprüfung, Risikomanagement,... DB-1-19 Weitere Beispiele für DB/IS... IS einer Fluggesellschaft Daten: Flüge (> pro Tag), Passagiere, Reservationen und Buchungen (> 5 Mio. pro Jahr), Gepäckstücke, Flugzeuge (> 1 000), Flugpersonal,... Anwendungen: Reservationen und Buchungen (von > Terminals, bis zu 20 pro Sekunde), Check-In, Gepäckzustellung, Einsatzplanung, Flugplanoptimierung,... IS eines Postdienstes Daten: Kunden, Pakete, Briefe, Transportwege, Verteilerzentralen,... (> 2 Terabytes) Anwendungen: Auftragserfassung und -abrechnung, Kundennachfragen,... CIM (Computer-Integrated Manufacturing) Daten: Teilesortiment (> z.b. in der Autoindustrie), Lagervorrat, Stücklisten, Aufträge, Maschinen, Werkstückgeometrie, Werkstoffe, Fertigungstoleranzen,... Anwendungen: Lagerverwaltung, Auftragsverwaltung, CAD (Computer-Aided Design): Konstruktion von Teilen, CAM (Computer-Aided Manufacturing): Steuerung des Fertigungsprozesses, PPS (Produktionsplanung und -steuerung): Optimierung von Maschinenauslastungen, Rüstzeiten, Materialfluss, Lagerhaltungskosten,... DB

11 Weitere Beispiele für DB/IS... Bibliotheks-IS Daten: Dokumente: Bücher, Zeitschriftenbände, Forschungsberichte, Mikrofichen, Videos (z.t. > 20 Mio. Dokumente), Titel, Autoren, Kategorien, Deskriptoren, Abstracts,... Anwendungen: Recherchen nach relevanter Literatur (z.t. bis zu 100 pro Sekunde) Informationssuche Daten: Rechtsfälle, Patentdaten, Wirtschaftsnachrichten, chemische Verbindungen (> 10 Mio. niedermolekulare organische Verbindungen),... Anwendungen: Recherchen nach relevanter Information (> 100 pro Minute) Genforschung Daten: DNS-Sequenzen (> 1 Mio. Nukleotide bei einfachen Bakterien) Anwendungen: Suche nach ähnlichen DNS-Sequenzen Finanz-IS Daten: Finanzinstrumente: Aktien, Obligationen, Optionen,... (> Titel), Gesellschaften, Börsen (ca. 100), Kurse (> 100 pro Sekunde) Anwendungen: Anfragen und "Alarmierung" von Händlern Fahrplanauskunft Daten: Züge, Bahnhöfe, Postautos, Haltestellen, Kursbuch, Tarife,... Anwendungen: Reiseberatung DB-1-21 Weitere Beispiele für DB/IS Universitäts-IS Daten: Abteilungen, Studenten, Prüfungen, Vorlesungen, Hörsäle, Dozenten,... Anwendungen: Erstellung der Prüfungspläne und Prüfungserfassung, Statistiken, Erstellung der Stundenpläne und der Hörsaalbelegung,... Geographische IS / Umwelt-IS Daten: Topographische Karten, Verwaltungskarten (Kantone, Gemeinden,...), Messdaten über Luft-/Wasser-/Bodenverschmutzung, Wetterdaten, Flächennutzungsdaten, Demographische Daten,... Anwendungen: Produktion thematischer Karten, Grundstückskataster, Städteplanung, Analyse von Umweltschäden,... "Global Change Research" Daten: Topographische Karten, Satellitendaten (NASA Earth Observation System: 1 Terabyte pro Tag, > 5 Petabytes in 15 Jahren) Anwendungen: Analysen von Klimaveränderungen (Treibhauseffekt, Austrocknung von Seen u.ä.), Analyse und Vorhersage der Auswirkungen von Umweltkatastrophen, Visualisierung der Daten,... Verkehrs-IS Daten: Strassenkarten, zusätzliche Daten über Gelände und Bauwerke, Verkehrsaufkommen, Wetter und Strassensituation,... Anwendungen: Stauprognosen, Verkehrsplanung, etc. DB

12 Aufgaben eines DBS Primäre Aufgabe eines DBS ist... Beschreibung Speicherung und Pflege und die Wiedergewinnung umfangreicher Datenmengen, die von verschiedenen Anwendungsprogammen dauerhaft (persistent) genutzt werden DB-1-23 Anforderungen an ein DBS Liste von 9 Anforderungen (Edgar F. Codd, 1982) Integration: Einheitliche Verwaltung aller von Anwendungen benötigten Daten. Redundanzfreie Datenhaltung des gesamten Datenbestandes Operationen: Operationen zur Speicherung, zur Recherche und zur Manipulation der Daten müssen vorhanden sein Data Dictionary: Ein Katalog erlaubt Zugriffe auf die Beschreibung der Daten Benutzersichten: Für unterschiedliche Anwendungen unterschiedliche Sicht auf den Bestand Konsistenzüberwachung: Das DBMS überwacht die Korrektheit der Daten bei Änderungen DB

13 Anforderungen an ein DBS Zugriffskontrolle: Ausschluss unautorisierter Zugriffe Transaktionen: Zusammenfassung einer Folge von Änderungsoperationen zu einer Einheit, deren Effekt bei Erfolg permanent in DB gespeichert wird Synchronisation: Arbeiten mehrere Benutzer gleichzeitig mit der Datenbank dann vermeidet das DBMS unbeabsichtigte gegenseitige Beeinflussungen Datensicherung: Nach Systemfehlern (d.h. Absturz) oder Medienfehlern (defekte Festplatte) wird die Wiederherstellung ermöglicht (im Gegensatz zu Datei-Backup Rekonstruktion des Zustands der letzten erfolgreichen Transaktion) DB-1-25 Inhalte von Datenbanken Man unterscheidet zwei Ebenen: Intensionale Ebene: Datenbankschema beschreibt möglichen Inhalt der DB Struktur- und Typinformation der Daten (Metadaten) Art der Beschreibung vorgegeben durch Datenmodell Änderungen möglich, aber selten (Schema-Evolution) Extensionale Ebene: Ausprägung der DB tatsächlicher Inhalt der Datenbank (DB-Zustand) Objektinformation, Attributwerte Struktur vorgegeben durch Datenbankschema Änderungen häufig (Flugbuchung: TA/min) DB

14 Einfaches Beispiel: Schema: Inhalte von Datenbanken Name (10 Zeichen) Vorname (8 Z.) Jahr (4 Z.) DB-Zustand: F e d e r e r R o g e r S c h n y d e r P a t t y Es wird nicht nur der Datenbank-Zustand, sondern auch Datenbank-Schema in der Datenbank gespeichert. Ein wesentlicher Vorteil ist die Sicherstellung der Korrektheit der Datenbank DB-1-27 Schema in Datenbanken Das Schema ist explizit modelliert (in Form eines Textdokument, grafisch, ) in der Datenbank abgespeichert Benutzer können Schema-Informationen auch aus der Datenbank ermitteln Mit Hilfe des so genannten Data Dictionary (Metadaten) Das DBMS überwacht (und erzwingt) die Übereinstimmung zwischen DB-Schema und DB-Zustand Die Änderung des Schemas wird durch das DBMS unterstützt (Schema-Evolution, Migration) DB

15 Schema in Dateien In Dateien existiert kein Zwang, das Schema explizit zu modellieren Das Schema ist implizit in den Prozeduren zum Ein-/Auslesen enthalten Schema gehört zur Programm-Dokumentation oder es muss aus Programmcode herausgelesen werden. Fehler in den Ein-/Auslese-Prozeduren können dazu führen, dass der gesamte Datenbestand unbrauchbar wird: F e d e r e r R o g e r S c h n y d e r P a t t y Bei Schema-Änderungen müssen explizit Migrations-Prozeduren programmiert werden, um bestehende Dateien auf das neue Format umzustellen DB-1-29 Datenmodelle Datenmodelle sind Formalismen zur Beschreibung des DB-Schemas. Sie umfassen: Objekte der Datenbank Beziehungen zwischen verschiedenen Objekten Integritätsbedingungen Verschiedene Datenmodelle unterscheiden sich in der Art und Weise, wie Objekte und Beziehungen dargestellt werden Beispiele: Hierarchisch: Baum Relational: Tabellen Firma Abteilung 1 Abteilung 2 Mitarbeiter Abteilungen Mitarb 1 Mitarb 2 Mitarb 3 DB

16 Datenmodelle Weitere Unterschiede zwischen Datenmodellen bestehen in: angebotenen Operationen (insbesondere zur Recherche) Integritätsbedingungen Die wichtigsten Datenmodelle sind: Hierarchisches Datenmodell Netzwerk-Datenmodell Relationales Datenmodell Objektorientiertes Datenmodell Objekt-relationales Datenmodell DB-1-31 Datenmodelle Beispiel: Relationales Modell Alle Informationen werden in Form von Tabellen gespeichert Die Datenbank besteht aus einer Menge von Tabellen (Relationen) Im Beispiel enthält die Tabelle Mitarbeiter Informationen über die Mitarbeiter eines Betriebes In jeder Zeile (Tupel) Information über einen Mitarbeiter (alle Zeilen sind strukturell gleich) Die Spalten (Attribute) haben einen Namen (z.b. Personalnr, Name, Vorname, Geburtsdatum, etc.) Sie sind strukturell (Typ, Anzahl Zeichen) verschieden. Mitarbeiter Abteilungen DB

17 Datenmodelle Fortsetzung des Beispiels zum relationalen Modell: Die Attribute der Tupel haben primitive Datentypen, wie z.b. String, Integer oder Date Komplexe Sachverhalte werden durch Verknüpfung mehrerer Tabellen dargestellt Beispiel: Mitarbeiter PNr Name Vorname ANr 001 Huber Erwin Mayr Walter Müller Toni 02 Abteilungen ANr Abteilungsname 01 Buchhaltung 02 Produktion 03 Marketing Das relationale Datenmodell wird in Kapitel DB-3 ausführlich behandelt DB-1-33 Produkte Relationale Datenbanken: Oracle (Marktführer) IBM DB2 Microsoft SQL Server MySQL (Shareware-Datenbank) PostgreSQL (freies objektrelationales DBMS) keine vollwertigen Datenbanksysteme: dbase, FoxPro Nichtrelationale Datenbanken UDS: Netzwerk-Datenbanksystem (Siemens) IMS: Hierarchisches Datenbanksystem (IBM) Verschiedene objektorientierte DB-Produkte NoSQL-Datenbanken (Ø CS341 Distributed Information Systems) BigTable SimpleDB Hbase DB

18 Verwendung eines DBS public class Personalverw { public static void main () {... insert(mitarbeiter, "Müller");... }} Anwendungs- Programm (Software- Entwickler) select * from Mitarbeiter ; P-Nr. Name Vorname 001 Huber Erwin 002 Mayer Hugo 003 Müller select Interaktive Oberfläche für Ad-Hoc-Anfragen DBS DBAdmin x Which Backup? Full Daily Partial Weekly OK Cancel Benutzung vorgegebener Anwendungen Aus technischer Sicht ist die interaktive Oberfläche ebenfalls ein Anwendungsprogramm, das auf dem DBS aufsetzt DB-1-35 Datenbank-Sprachen Data Definition Language (DDL) Deklarationen zur Beschreibung des Schemas Bei relationalen Datenbanken: Anlegen und Löschen von Tabellen, Integritätsbedingungen usw. CREATE TABLE Mitarbeiter ( PNr NUMBER (3), Name CHAR (20), Vorname CHAR (20), Anr NUMBER (2) ) PNr Name (leer) Vorname ANr DB

19 Datenbank-Sprachen Data Manipulation Language (DML) Anweisungen zum Arbeiten mit den Daten in der Datenbank (Datenbank-Zustand) lässt sich weiter unterteilen in Konstrukte zum reinen Lesen der DB (Anfragesprache) zum Manipulieren (Einfügen, Ändern, Löschen) des Datenbankzustands Beispiel: SQL für relationale Datenbanken: SELECT * FROM Mitarbeiter WHERE Name = 'Müller' DB-1-37 Datenbank-Sprachen Wird das folgende Statement SELECT * FROM Mitarbeiter WHERE ANr = 01 in die interaktive DB-Schnittstelle eingegeben, dann ermittelt das Datenbanksystem alle Mitarbeiter, die in der Buchhaltungsabteilung (ANr = 01) arbeiten: PNr Name Vorname ANr 001 Huber Erwin Mayr Walter 01 Ergebnis einer Anfrage ist immer eine (neue) Tabelle DB

20 Verbindung zur Applikation Verwendung einer Programmierbibliothek, mit der Anwendungen gegen die Datenbank entwickelt werden können Dem Programmierer wird eine Bibliothek von Prozeduren/Funktionen zur Verfügung gestellt (Application Programming Interface, API) DDL/DML-Anweisungen als Parameter übergeben Beispiele: OCI: Oracle Call Interface ODBC: Open Database Connectivity gemeinsame Schnittstelle an alle Datenbanksysteme JDBC: Java Database Connectivity DB-1-39 DB-Anwendungsprogrammierung Beispiel: JDBC String q = "SELECT * FROM Mitarbeiter " + "WHERE Name = 'Müller' " ; Statement s = con.createstatement () ; ResultSet r = s.executequery (q) ; Die Ergebnistabelle wird an das Java-Programm übergeben. Das/die Ergebnis-Tupel können dort verarbeitet werden DB

21 DB-Anwendungsprogrammierung Eine weitere Variante ist die Einbettung von Datenbankzugriffen in eine Wirtssprache DDL/DML-Anweisungen existieren gleichberechtigt neben anderen Sprachkonstrukten (4 th generation language) Ein eigener Übersetzer (Precompiler) wird benötigt, um die Konstrukte in API-Aufrufe zu übersetzen Beispiele: Embedded SQL für verschiedene Wirtssprachen, z.b. C, C++, COBOL, usw. SQLJ oder JSQL für Java DB-1-41 DB-Anwendungsprogrammierung Beispiel in SQLJ: public static void main () { System.out.println (" Grüezi ") ; #sql {SELECT * FROM Mitarbeiter WHERE Name = 'Müller'}... } Die Ergebnistabelle wird an das Java-Programm übergeben. Das/die Ergebnis-Tupel können dort verarbeitet werden DB

22 Architektur eines DBS Drei-Ebenen-Architektur zur Realisierung von physischer und logischer Datenunabhängigkeit (nach ANSI/SPARC) A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 Anwendungsgruppen Ext. Schema 1 Ext. Schema 2 Ext. Schema 3 Externe Ebene Logische Datenunabhängigkeit Logisches Schema Konzeptuelle (logische) Ebene Physische Datenunabhängigkeit Internes Schema Interne (physische) Ebene DB-1-43 Konzeptuelle Ebene Die konzeptuelle (logische) Ebene ist die logische Gesamtsicht aller Daten der DB Diese Gesamtsicht ist unabhängig von den einzelnen Applikationen niedergelegt im konzeptuellen (logischen) Schema Ergebnis des (logischen) Datenbank-Entwurfs und enthält die Beschreibung aller Objekttypen und Beziehungen aber keine Details der Speicherung Sie formuliert im Datenmodell des Datenbanksystems und wird spezifiziert mit Hilfe einer Daten-Definitionssprache (Data Definition Language, DDL) DB

23 Interne Ebene Das interne Schema auf der physischen Ebene beschreibt die systemspezifische Realisierung der DB-Objekte (physische Speicherung), z.b. Aufbau der gespeicherten Datensätze Indexstrukturen wie z.b. Suchbäume Das interne Schema bestimmt massgeblich das Leistungsverhalten des gesamten DBS Die Anwendungen sind von Änderungen des internen Schemas nicht betroffen (physische Datenunabhängigkeit) DB-1-45 Externe Ebene Die externe Ebene enthält die Sammlung der individuellen Sichten aller Benutzerbzw. Anwendungsgruppen in mehreren externen Schemata Ein Benutzer soll keine Daten sehen, die er nicht sehen will (Übersichtlichkeit) oder nicht sehen soll (Datenschutz) Beispiel: Das Klinik-Pflegepersonal benötigt andere Aufbereitung der Daten als die Buchhaltung Die Datenbank wird damit von Änderungen und Erweiterungen der Anwenderschnittstellen abgekoppelt (logische Datenunabhängigkeit) DB

24 Physische und logische Datenunabhängigkeit Physische Datenunabhängigkeit Eine Modifikation der physischen Speicherstruktur (z.b. Hinzufügen eines neuen Index für die Anfrageunterstützung) belässt die logische Ebene invariant, besitzt also keine Auswirkungen auf das Datenschema Logische Datenunabhängigkeit Änderungen des logischen Schemas (z.b. Hinzufügen eines neuen Attributs) kann man den Anwendungen gegenüber verbergen durch die Definition geeigneter Sichten Allerdings kann diese Unabhängigkeit nicht für alle Modifikationen des konzeptuellen Schemas garantiert werden DB