Inhaltsverzeichnis. Datenbanken 1

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1 Inhaltsverzeichnis 1. Datenbanken 2. Grundlagen der Datenmodellierung 3. Das Entity-Relationship Modell 4. Das relationelle Modell 5. Die SQL Sprache 6. NoSQL Datenbanken Datenbanken 1

2 Datenmodell und Datenbankmanagementsystem 1. Datenmodell Die Abbildung der Realität, einen Teil der Realität auf Daten. 2. Ganz genau wir bilden unsere Kenntnisse auf Daten ab. 3. Datenbankmanagementsystem ein Programmsystem für die konsistente, dauerhafte Speicherung, Bearbeitung und Darstellung von Daten Interaktive Zugriffsmöglichkeiten, Programmierbare Schnittstellen, Zugriff für mehrere Anwender gewährleisten Zugriffskontrolle, Jede Änderung des Datenbestands überführt die Datenbank von einem logisch korrekten Zustand in einen anderen logisch korrekten Zustand Datenbanken 2

3 Die Struktur der Datenbanken Eine Referenzarchitektur für Datenbanksysteme ANSI SPARC 1975 Die externe Ebene (stellt Sichten zur Verfügung) Die logische Ebene (konzeptionelle Ebene) Die physikalische Ebene (interne Ebene) Zugriff zu den Daten ausschließlich durch das Datenbankmanagementsystem. Elemente der Modellierung für die Beschreibung und Speicherung von Daten Physischen und logischen Datenunabhängigkeit Datenbanken 3

4 Funktionen des Datenbankmanagementsystems Transaktionssystem (ACID-Prinzip) Atomarität (atomicity)- ganz oder gar nicht ausgeführt Konsistenz (consistency) - Isolation - gleichzeitiger Ausführung Dauerhaftigkeit (durability) Interaktive Nutzung, Programmierbarkeit Datenkatalog Metadaten, wird automatisch verwartet, nur Lesezugriff, Datadefinitionen Zentrale Datenhaltung Cliens server, auch verteilte Datenbanken Integritat und logische Konzistenz Zugriffsteuerung Datensicherheit Datenbanken 4

5 Das Datenmodell (Modell und Plastikmodellbau) Das Datenmodell beschreibt die für ein Informationssystem notwendigen Daten und Datenbeziehungen. Die erweiterte Definition beinhaltet neben den Datenstrukturen auch die Operationen und die Integritätsregeln Datenstrukturen das System zum Speicherung von Daten und Datenbeziehungenen Operationen für die Bearbeitung von Daten Integritätsregeln Die Menge aller Integritätsregeln definiert die Konsistenz unserer Daten. Grundlagen der Datenmodellierung 5

6 Entität Entität - individuell identifizierbares Objekt Entitätstyp - gleichartiger Entitäten Entität - Entitätsmenge fasst alle Entitäten zusammen, die durch gleiche Merkmale charakterisiert sind. Ein Identifikationsschlüssel besteht aus einem Attribut oder aus einer Kombination von Attributen, welche jede Entität einer Entitätsmenge eindeutig identifiziert. Schlüssel (zb. Kfz. ) oder künstliche Schlüssel (Id zugeteilt durch das DBMS) Grundlagen der Datenmodellierung 6

7 Beziehung, Assotiazion Beziehung Beziehungstyp Beziehung, Assotiation Beziehungsmenge: Menge von Beziehungen zwischen Eintitätsmengen Kardinalität (auf ungarisch Typ!) 1:1 1:N N:M Grundlagen der Datenmodellierung 7

8 Eigenschaften Eigenschaft - Eigenschaften von Entitäten und Beziehungen, die charakteristisch sind Eigenschafttyp - Attribut - beschreibt eine bestimmte Eigenschaft, die sämtliche Entitäten einer Entitätsmenge oder sämtliche Einzelbeziehungen einer Beziehung aufweisen Wertebereich (domain) - Welche diskreten Werte ein Attribut annehmen kann Attribute werden durch Namen identifiziert. Grundlagen der Datenmodellierung 8

9 Beispiel Beziehungen Beziehung Person (Name, PN,Beruf) Kis József 1 33 Artzt Attribute Nagy Irén 2 33 Schuler Beziehung Wert des Attributes Wagen(Kfz,Typ) Kovács István ABC- 123 VW Eigentümer Wagen 1:N Eigentümer WohnungN:M Entitäte Beziehung DEF- 456 Alfa GHJ- 789 Opel Ehegatte Ehegatte 1:1 Wohnung (Adresse, Pz.) 1111 Bp. Báb Pz Bp. Vas u Pz Bp. Gát u Pz. 45 Entitätsmengen Grundlagen der Datenmodellierung 9

10 Das Entity-Relationship Datenmodell Peter Chen The entity relationship model: toward a unified view of data (1977) Es wird auch als semantische Datenmodell gesehen. Die Elemente des E-R-Modells sind Entitäten, Beziehungen zwischen Entitäten und Attribute zur Charakterisierung von Entitäten. Das Modell wird durch grafische Elemente definiert, es wird entity-relationship Diagramm genannt. Die Darstellung von Entitäten erfogt duch Rechtecke: Name des Entitätes Das Entity-Relationship Modell 10

11 Darstellung von Attributen Atomare Datentypen Ein Wert für jedes Entität Mehrwertige Datentypen Einfache (Ellipse) Zusammengesetzte Datentypen Identifikationsschlüssel Grund Abgeleitete Komponenten gleicher Semantik Kann nicht auf andere Attribute reduziert werden Komponenten unterschiedlicher Semantik (zb. Adresse) Identifiziert jede Entität einer Entitätsmenge eindeutig Unabhängig von allen anderen Attribute Lasst sich aus anderen ableiten (Lebensalter Geburtsdatum, Datum) Das Entity-Relationship Modell 11

12 Darstellung von Beziehungen 1 N Name Attribut Attribut Zur grafischen Darstellung eines Beziehungstyps verwendet man eine Raute Die Attribute und Kardinalität wird dargestellt. Abhängig von Anzahl der Entitäten in der Beziehung ist der Grad : Unär, Reflexive (selbstbezügliche) Beziehung binärer Beziehungstyp, zwischen 2 Entitäten ternärer Beziehungstyp Kardinalität der Assoziation (0,1,mehrere). Das Entity-Relationship Modell 12

13 Das Entity-Relationship Datenmodell Personalnummer Personalnummer Ehe 1 1 Post kennzahl Parzellenzahl Agresse Ortschaft Wohnung Personalnummer N Wohnungsbesitzer M 1 Name Mensch Personalnummer Beruf Parzellenzahl Wagenbesitzer. N Wagen Typ Kennzeichen Personalnummer Kennzeichen Das Entity-Relationship Modell 13

14 Die ISA Beziehung is-a-beziehung 1:1 Zuordnung zwischen Entitäten zb. Angestellte und Professoren Ein Entitätstyp ist Teilmenge von einem anderen Entität, die Eigenschaften werden vererbt Spezialisierung Bildung von Teil-Entitätsmengen Professoren Angestellte Andere Ang. Generalisierung Entitätstypen (Teil-Mengen) zu einem neuen Entitätstyp zusammengefasst Das Entity-Relationship Modell 14

15 Integritätsregeln im Entity-Relationship Datenmodell Die Integrität der Entität ist gewahrt, wenn der Primärschlüssel eindeutig und nicht leer ist. Das Datenmodell soll die Welt semantisch vollständig abbilden. Dazu müssen alle relevanten Objekte und Beziehungen zwischen den Objekten im semantischen Datenmodell erfasst und beschrieben werden. Das Entity-Relationship Modell 15

16 CD und SW Register Unterschiedliche SW befinden sich auf Disketten Ein CD ist charakterisiert durch den Hersteller und Kapazität. Ein SW ist identifiziert durch den Titel und den Hersteller. Mehrere SW können auf ein CD vorhanden sein. Ein SW kann verteilt auf mehrere CDs. Attribute: CD-Id, CD Marken, CD Kapazität, SW Id, SW Titel, Hersteller Id, Herstellername Das Entity-Relationship Modell 16

17 CD und SW Register Plattenid SW Id SW Id SW Name Platte N beinhaltet M SW Plattenid Plattenkapazität SW Id liefert N Hersteller Id Platte Typ 1 Hersteller Hersteller Id Hersteller Name Das Entity-Relationship Modell 17

18 Relation Eine Relation ist eine Teilmenge eines kartesischen Produktes (Kreutzprodukt) von Mengen. Eine Relation ist mit Namen identifiziert. Die Tupel sind unterscheidbar. Es gibt eine Kombination von Attributen die ein Tupel eindeutig identifiziert Die Anzahl von Mengen im kartesischen Produkt ist der Grad der Relation. Die Anzahl der Elemente in der Relation ist die Kardinalität der Relation. Das relationelle Modell 18

19 Relationales Datenmodell Das einzige Element des relationalen Datenmodell ist die Relation. Die Attribute haben keine Reihenfolge oder Stellen in der Relation. Es gibt Operationen für die Relationen (relationale Algebra) Das relationelle Modell 19

20 Operationen Mengenoperationen (gleiche Struktur): Vereinigung Schnittmenge Differenz Restriktive Operationen: Projektion (projection) extrahiert einzelne Attribute Selektion (select) Vergleichsausdruck (Prädikat) Verbund Operationen: Join kartesisches Produkt und Selektion, (Kartesisches Produkt ) Das relationelle Modell 20

21 Tabelle Eine Relation wird oft als 2 dimensionale Tabelle dargestellt auf ungarisch tábla!!! und nicht táblázat table!= spreadsheet Die Spalten sind die Attribute. Die Attributwerte sind in die Spalten eingetragen. Die Tabelle wird durch ihren Namen identifiziert (der Name der Relation) Attributnamen in den Spaltenköpfe. Ein Tupel entspricht eine Zeile (keine identische Zeilen!). Keine mehrwertige Attribute. Keine zusammengesetzte Attribute. Relation und Tabelle wird als Synonym verwendet. Das relationelle Modell 21

22 Tabelle Das relationelle Modell 22

23 Entitäten in den relationalen Datenmodell, der Schlüssel Ein Entität entspricht einer Relation (Tabelle) Superschlüssel Menge von Attributen die die Tupel eindeutig identifizieren Schlüsselkandidat Eine minimale Teilmenge der Attribute eines Superschlüssels, welche die Identifizierung ermöglicht Der Primärschlüssel der ausgewählte Schlüssel Einfacher zusammengesetzter/kombinierter Primärschlüssel Das relationelle Modell 23

24 Beziehungen im relationalen Datenmodell Beziehungen werden durch eine neue Tabelle (Relation) dargestellt. Diese Tabelle enthält die Primärschlüssel aus den (entitäten) Tabellen (in diser Tabelle sind es die Fremdschlüssel) und die Attributen der Beziehung. Ohne dritte Tabelle möglich: 1:1 Beziehung eine Tabelle wird ergänzt mit dem Primärschlüssel der anderen 1: N Beziehung die N Tabelle wird ergänzt mit dem Primärschlüssel der 1 Tabelle N : M Beziehung die dritte Tabelle ( Verknüpfrelation ) ist mandatory. Das relationelle Modell 24

25 Beziehungen im relationalen Datenmodell Wagen Kennzahl Typ Eigent ümer 1:N Eigentümmer Personalnum mer N:M Parzellenz ahl 1:1 1:1 Wohnung Person Personalnu mmer Parzellenzahl Adress e Name 1:1 1:1 1:N Beruf Ehepaar Personalnumm er Beruf Id Personalnu mmer Berufname Das relationelle Modell 25

26 CD und SW Register Plattenid SW Id SW Id SW Name Platte N beinhaltet M SW Plattenid Plattenkapazität SW Id liefert N Hersteller Id Platte Typ 1 Hersteller Hersteller Id Hersteller Name Das Entity-Relationship Modell 26

27 Platte PlattenId Pl. Typ Pl. Kapazität beinhaltet 1:1 Platten Id SW Id 1:1 SW SW Id SW Name N:M 1:1 liefert SW Id Hersteller Id 1:N 1:1 Hersteller Hersteller Id Herstellername Das relationelle Modell 27

28 4.4 Integritási kényszerek Integritätsbedingungen im relationalen Datenmodell Primärschlüssel - Entitätsintegrität: Der Primärschlüssel jedes Objektes muss eindeutig sein. Er darf auf keinen Fall Null sein. Fremdschlüssel Referentielle Integrität: Entweder ein Objekt mit einem solchen Schlüssel muss existieren Oder es darf Null sein. Das relationelle Modell 28

29 Redundanzen und Normalformen Das relationelle Modell 29

30 Redundanzen und Normalformen Das relationelle Modell 30

31 Redundanz und Anomalien Redundanz = mehrfach enthaltenen Daten Vermeiden, dass dasselbe Data in mehreren Tabellen vorkommen (ausgenommen Fremdschlüssel) Vermeiden, dass dasselbe Data in mehreren Zeilen einer Tabellen vorkommen Anomalie = führen zu Inkonsistenz Einfüge-Anomalie = kann ein Entität nicht aufgenommen werden, wenn nicht zu allen Attributen der Primärschlüssel existiert Änderungs-Anomalie = wenn nicht alle Daten Vorkommen aktualisiert wird Lösch-Anomalie = es geht Inforation verloren Das relationelle Modell 31

32 Normalisierung Daten von unterschiedlichen Entitäten in einer Tabelle führt zu Redundanzen und mögliche Anomalien. Normalisierung: durch die Aufteilung von Tabellen (Attributen) in mehrere Relationen werden Redundanzen aufgelöst. Normalformen: Anforderungen an das Datenbankschema. Mit Join kann die ursprüngliche Tabelle wiederhergestellt werden. Das relationelle Modell 32

33 Funktionale Abhängigkeit Das relationelle Modell 33

34 Funktionale Abhängigkeit R ist eien Relation, α und β Teilmengen von Attributen von R Die funktionale Abhängigkeit α β gilt für R, wenn für alle Tupel von R wenn α identisch sind, dann auch β sind identisch β ist voll funktional abhängig von α, wenn aus α kein Attribut entfernt werden kann, so dass die Abhängigkeit besteht. (Es hängt von keinem Teilmenge von α) Das relationelle Modell 34

35 Erste und zweite Normalformen erste Normalform (NF1) Attribute müssen atomar sein Eine Relation ist im NF1 zweite Normalform (NF2) Wenn die Tabelle in 1NF, und alle Nichtschlüssel-Attribute voll funktional vom Primärschlüssel abhängig sind Wenn nicht in eine eigene Tabelle auszulagern Beispiel Student(Name, Geburtsdatum,N.v.Mutter, Adresse,Fach, Kredit) nich im 2NF, weil Fach Kredit Projektion: Student(Name,Geburtsdatu, N.v.Mutter, Adresse, Fach) + Fach(Fach, Kredit) Das relationelle Modell 35

36 Tranzitiv Abhängigkeit Das relationelle Modell 36

37 Tranzitíve Anbhängigkeit Tranzitive Anhängigkeit:, R ist eine Relation α, β, γ sind Teilmengen von R wenn α β és α γ, und β γ, dann α γ Das relationelle Modell 37

38 Drittes Normalform 3NF Wenn die Tabelle im 2NF, und kein Attribut γ existiert, das bereits funktional von einem Nicht- Schlüssel-Attribut B abhängt (es gibt keine funktionale Abhängigkeit zwischen den nichjt Schlüssel Attributen) (in der Tabelle gibt es keine transitive Abhängigkeit) Beispiel Student(Name, Geburtsdatum, N.v.Mutter, PLZ, Ortschaft, Strasse, Hausnummer, Fach) nicht im 3NF, weil PLZ Ortschaft Auslagerung: Student(Name, Geburtsdatum, N.v.Mutter, PLZ, Strasse, Hausnummer, Fach) + PLZ(PLZ, Ortschaft) Das relationelle Modell 38

39 Realisierung von Datenbankindex: B+ Tree Blokk1 Blokk2 Blokk3 Blokk4... Blokkn... Blokkm... Blätter, innere Knoten Wächst nach oben! Das relationelle Modell 39

40 Realisierung von Datenbankindex: B+ Tree Blokk1 Blokk2 Blokk3 Blokk4... Blokkn... Blokkm... Das relationelle Modell 40

41 SELECT Anweisung SELECT [ ALL DISTINCT TOP n [PERCENT] ] { <Auswahlliste > * } FROM { <Tabelle> > } [, ] [ WHERE <Bedingung> ] [ GROUP BY <Liste von Spalten> ] [ ORDER BY {<Spalte>} [ASC DESC] [, ] ] ; SQL Sprache 41

42 INSERT, DELETE, UPDATE Anweisungen CREATE TABLE Person ( Name CHARACTER(50), männlich Boolean, Alter Integer, Körpergrösse Integer) ; INSERT INTO Person VALUES (1, "Nagy Lajos", TRUE, 12, 165); DELETE * FROM Person; UPDATE Person SET Körpergrösse = 170 WHERE Nev = Nagy Lajos ; SELECT SUM (Fach.Kredit) FROM Student, Fach, Student_studiert_Fach WHERE Student.Name = Student_studiert_Fach.Name AND Student_studiert_Fach.Fach = Fach.Fach AND Student.Name = Aba Abigél ; SQL Sprache 42

43 OLTP vs. OLAP datenbanksysteme John Naisbitt: Wir ertrinken in Informationen, aber hungern nach Wissen. Relationale Datenbanken: effizient Datenhaltung, aber komplexe Abfrage Bedarf nach Entscheidungsunterstützungssysteme Data-Warehouse Daten aus unterschiedlichen Quellen, in einem einheitlichen Format für effiziente Analyse und Abfrage OLAP = online analitical processing: Historische, integrierte Daten Ad-hoc, komplex Abfrage mit wenig Programmieraufwand Optimiert auf die Analysevorhaben, Schreiben nur beim Laden von daten Multidimensionale konzeptionelle Sicht auf die Daten. NoSQL Datenbanken 43

44 Data-Warehouse Aggregationen (OLAP-Würfel): roll up Sicht aus weiteren Entfernung, Verdichten auf höhere Hierarchiestufe drill down näheren Sicht, auf detaillierte Werte herunterbrechen rotate drehen, eine andere Dimension wird sichtbar slice - Ausschneiden von Scheiben dice - ein kleinerer Würfel wird erzeugt NoSQL Datenbanken 44

45 NoSQL Datenbanken WEB 2.0 : bisher unvorstellbare Menge von Information, Bedarf an neue, schnell anpassbare Anwendungen Amazon, Ebay, Facebook, Google Bedeutung von Skalierbarkeit (vertikale scale up, horizontale scale out) Lizenzmodelle opensource. NoSQL Datenbanken 45

46 NoSQL Datenbanken CAP theorem: in verteilten Systemen können nur zwei der Eigenschaften gleichzeitig erfüllt werden: C: Consistency - Konsistenz A: Availability - Verfügbarkeit P: Partition Tolerance - Partitionstoleranz NoSQL Datenbanken 46

47 Wide Column Stores Datenbank Spaltenorientierte Datenbank: Inhalte werden spaltenweise statt zeilenweise abspeichert. Existierte schon in den 80er. (Invertierte Dateien, 1890 USA Lochkarten) 2006 Google - Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data Apache Hbase: open source Implementierung von Bigtabel Modell. Assoziatives Datenfelder Facebook - Cassandra A Decentralized Structured Storage System Apache Cassandra Datenmodell: keyspaces, column families vordefinierte Columns während der Laufzeit definierbar NoSQL Datenbanken 47