2. Relationale Datenbanken

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1 2. Relationale Datenbanken

2 Inhalt 2.1 Entity-Relationship-Modell 2.2 Relationales Modell 2.3 Relationale Entwurfstheorie 2.4 Relationale Algebra 2.5 Structured Query Language (SQL) 2

3 2.1 Entity-Relationship-Modell Entity-Relationship-Modell (ERM) (deutsch: Gegenstands-Beziehungs-Modell) bereits 1976 von Peter Chen [2] vorgeschlagen verbreitetes Instrument für den konzeptuellen Entwurf wichtiges Mittel zur Kommunikation mit Nicht-Informatikern ARBEilSPlAN ORT < Quelle: Quelle: Scheer [5] 3

4 Entity-Relationship-Modell ARBEilSPlAN ORT < Quelle: Scheer [5] 4

5 Bestandteile des Entity-Relationship-Modells Entity-Relationship-Modell (ERM) strukturiert relevanten Ausschnitt der realen Welt in Entitytypen (entity types) Beziehungstypen (relationships) Achtung: Begrifflichkeiten (z.b. Entity und Entitytyp) werden in der Literatur teilweise austauschbar verwendet In der Literatur finden sich leicht unterschiedliche graphische Darstellungen des ERMs 5

6 Entitäten und Entitytypen Entitäten (entities) (auch: Gegenstände) als wohl unterscheidbare physisch oder gedanklich existierende Konzepte des zu modellierenden Anwendungsbereichs Beispiel: Max Müller, Prof. Dr. Snuggles, Informatikgrundlagen Ähnliche Entitäten werden zu Entitytypen (auch: Gegenstandstypen) (entity types) zusammengefasst Beispiel: Studenten, Professoren, Vorlesungen 6

7 Entitytypen im ERM Darstellung: Rechteck um Namen des Entitytyps Studenten Professoren Vorlesungen 7

8 Beziehungen und Beziehungstypen Beziehungen zwischen mehreren konkreten Entitäten (z.b. Prof. Dr. Snuggles liest Datenbanken) werden zu Beziehungstypen (relationships) abstrahiert Beispiel: Beziehungstypen in einer Hochschule Studenten hören Vorlesungen Professoren lesen Vorlesungen Professoren prüfen Studenten in Vorlesungen 8

9 Beziehungstypen im ERM Darstellung: Raute um Namen des Beziehungstyps hören lesen prüfen Raute des Beziehungstyps durch ungerichtete Kanten mit Rechtecken der Entitytypen verbunden Studenten hören Vorlesungen 9

10 Beziehungstypen im ERM Studenten hören Vorlesungen Professoren lesen Vorlesungen Professoren prüfen Vorlesungen Studenten 10

11 Grade von Beziehungstypen Studenten hören Vorlesungen n =2 binär Professoren prüfen Vorlesungen n =3 ternär Studenten Allgemein: Ein Beziehungstyp mit Grad n heißt n-stellig 11

12 Attribute Attribute (attributes) charakterisieren Entitäten oder Beziehungen (z.b. Vorname des Professors, Titel der Vorlesung, Note der Prüfung) Während des konzeptuellen Entwurfs werden die Typen der Attribute (z.b. Zeichenkette oder Zahl) nicht betrachtet 12

13 Attribute im ERM Darstellung: Oval um Name des Attributs Name Titel Note Oval des Attributs durch ungerichtete Kante mit Rechteck des Entitytyps oder Raute des Beziehungstyps verbunden Note Name Professoren prüfen 13

14 Schlüssel Entitytypen wird ein eindeutig identifizierendes Attribut (oder eine Menge von Attributen) als Schlüssel zugeordnet Schlüssel müssen so gewählt werden, dass sie Entitäten nicht nur momentan, sondern immer eindeutig identifizieren Beispiel: Name kein Schlüssel für Professoren 14

15 Schlüssel Künstliche Attribute dienen häufig als Schlüssel (z.b. PersNr, MatrNr, ArtNr) Schlüssel müssen minimal sein, d.h. die gewählte Menge von Attributen soll keine überflüssigen Attribute enthalten Beispiel: PersNr und Name kein Schlüssel für Professoren 15

16 Schlüssel im ERM Darstellung: Name von Schlüsselattributen unterstrichen PersNr Professoren Name Kompaktere Darstellung für Mengen von Attributen PersNr, Name Professoren 16

17 ER-Diagramm für Hochschule MatrNr VorlNr Vorname Studenten hören Vorlesungen SWS Name Titel Semester prüfen lesen Note PersNr Vorname Assistenten arbeiten für Professoren Name Tätigkeit PersNr Fach Vorname Name 17

18 Kardinalitäten von Beziehungstypen Beziehungstypen werden bzgl. ihrer Kardinalität (auch: Funktionalität) charakterisiert, d.h. wie viele Entitäten der Entitytypen sie in Beziehung setzen Wir betrachten Kardinalitäten binärer Beziehungstypen R E 1 E 2 18

19 1:1 Für einen 1:1-Beziehungstyp R gilt, dass jeder Entität aus E 1 höchstens ein E 2 zugeordnet ist jeder Entität aus E 2 höchstens ein E 1 zugeordnet ist Beispiele: Person ist verheiratet mit Person (Polygamie außen vor) Kennzeichen gehört zu Fahrzeug (keine Saisonkennzeichen) Darstellung: E R E 2 19

20 1:N Für einen 1:N-Beziehungstyp R gilt, dass jeder Entität aus E 1 beliebig viele E 2 zugeordnet ist jeder Entität aus E 2 höchstens ein E 1 zugeordnet ist Beispiele: Professoren lesen Vorlesungen Bücher beinhalten Kapitel Darstellung: E 1 1 N R E 2 20

21 N:1 Für einen N:1-Beziehungstyp R gilt, dass jeder Entität aus E 1 höchstens ein E 2 zugeordnet ist jeder Entität aus E 2 beliebig viele E 1 zugeordnet ist Beispiele: Assistenten arbeiten für Professoren Sportler spielen für Mannschaften Darstellung: E 1 N 1 R E 2 21

22 N:M Für einen N:M-Beziehungstyp R gilt, dass jeder Entität aus E 1 beliebig viele E 2 zugeordnet ist jeder Entität aus E 2 beliebig viele E 1 zugeordnet ist Beispiele: Studenten hören Vorlesungen Schauspieler spielen in Filmen Darstellung: E 1 N R M E 2 22

23 ER-Diagramm für Hochschule MatrNr VorlNr Vorname Name Studenten N N hören M M Vorlesungen N SWS Titel Semester prüfen lesen Note PersNr Vorname Assistenten N arbeiten für Professoren Name Tätigkeit PersNr Fach Vorname Name 23

24 (min, max)-notation Genauere Charakterisierung der Kardinalität von Beziehungstypen mittels (min, max)-notation Beispiel: jeder Student hört beliebig viele Vorlesungen jede Vorlesung hören mindestens drei Studenten Studenten (0,*) (3,*) hören Vorlesungen 24

25 (min, max)-notation Beispiel: jeder Professor liest beliebig viele Vorlesungen jede Vorlesung wird von genau einem Professor gelesen Professoren (0,*) (1,1) lesen 1 N Vorlesungen Achtung: Die Kardinalitäten werden im Vergleich zur einfachen Notation in umgekehrter Orientierung notiert 25

26 Kardinalitäten als Integritätsbedingungen Kardinalitäten von Beziehungstypen sind Integritätsbedingungen, d.h. sie sollen nicht nur momentan, sondern immer zutreffen Beispiel: Auch wenn momentan jede Vorlesung von nur einem Studenten gehört wird, handelt es sich bei hören trotzdem um einen N:M-Beziehungstyp 26

27 2.2 Relationales Modell Relationales Modell (auch: Relationenmodell) als das Datenmodell hinter den heute vorherrschenden relationalen Datenbanksystemen (RDBMS) vorgeschlagen im Jahr 1970 durch Edgar F. Codd [3], der u.a. dafür den A. M. Turing Award gewonnen hat mengenorientierte Verarbeitung von Daten, die in sogenannten Relationen (Tabellen) gespeichert werden Quelle: Studenten MatrNr Vorname Name Semester Moritz Müller Peter Parker Marty McFly 3 27

28 Wertebereiche Wertebereiche (auch: Domäne) (domain) können alle Mengen sein, die nur atomare Werte enthalten, z.b. ganze Zahlen (integer) Kommazahlen (float oder real) Zeichenketten (string) Datentypen wie z.b. Datumsangaben, die eine eigene Struktur haben (Tag, Monat, Jahr) sind also nicht erlaubt (später: RDBMSs erlauben jedoch solche Datentypen) 28

29 Relationen Relation R ist Untermenge des kartesischen Produkts (Kreuzprodukts) von n Wertebereichen D 1,, D n R D 1... D n Beispiel: Relation Studenten mit vier Komponenten (Matrikelnummer, Vorname, Name und Semester) Studenten integer string string integer Ein Element der Relation R heißt (n-stelliges) Tupel Beispiel: (13765, Moritz, Müller, 1) als Tupel in Studenten 29

30 Attribute und Schlüssel Komponenten werden zur besseren Identifikation benannt Attribute einer Relationen setzen sich zusammen aus je einem Attributnamen A i (z.b. MatrNr) einem Wertebereich dom(a i ) (z.b. integer) Attributnamen einer Relationen müssen eindeutig sein Jede Relation verfügt über einen Schlüssel, d.h. eine Menge von Attributen, die Tupel eindeutig identifizieren 30

31 Relationen Relationen werden nach folgendem Muster spezifiziert R : {[ A 1 : D 1,...,A n : D n ]} dabei werden alle Schlüsselattribute unterstrichen Beispiel: Relation Studenten Studenten : Ó Ô [ MatrNr : integer, Vorname : string, Name : string, Semester : integer ] mit eindeutig identifizierendem Schlüsselattribut MatrNr 31

32 Relationen als Tabellen Relationen meist als Tabellen in RDBMSs bezeichnet mit Attributen als Spalten der Tabelle mit Tupeln als Zeilen der Tabelle Beispiel: Relation Studenten Studenten MatrNr Vorname Name Semester Moritz Müller Peter Parker Marty McFly 3 mit vier Attributen und drei Tupeln 32

33 Ausprägung vs. Schema Unterscheidung zwischen Ausprägung (konkreten Daten) und Schema (Attributnamen A i mit Domänen D i ) Schema der Relation sch(r) ist die Menge aller Attribute sch(r) ={A 1,...,A n } dom(a i ) bezeichnet die Domäne des Attributs A i dom(a i )=D i 33

34 2.3 Relationale Entwurfstheorie Wie können wir ein konzeptuelles Modell in Form eines Entity-Relationship-Diagramms in ein Relationenschema übersetzen? Welche Eigenschaften hat ein gutes Relationenschema und wie können wir diese erreichen? 34

35 2.3.1 Übersetzung eines konzeptuellen Modells Wie können wir ein konzeptuelles Modell in Form eines Entity-Relationship-Diagramms in Relationen übersetzen? Jetzt: Initiale Übersetzung von Entitytypen und Beziehungstypen in möglichst wenige Relationen Danach: Weitere Optimierung des Relationenschemas anhand von Normalformen zur Vermeidung von Redundanzen und Anomalien 35

36 ER-Diagramm für Hochschule MatrNr VorlNr Vorname Name Studenten N N hören M M Vorlesungen N SWS Titel Semester prüfen lesen Note PersNr Vorname Assistenten N arbeiten für Professoren Name Tätigkeit PersNr Fach Vorname Name 36

37 Entitytypen als Relationen Jeder Entitytyp wird zu eigener Relation mit entsprechenden Attributen und Schlüssel Beispiel: Für unser ER-Diagramm Hochschule erhalten wir Studenten : Ó Ô [ MatrNr : integer, Vorname : string, Name : string, Semester : integer ] Vorlesungen : Ó Ô [ VorlNr : integer, SWS : integer, Titel : string ] Professoren : Ó Ô [ PersNr : integer, Vorname : string, Name : string, Fach : string ] Assistenten : Ó Ô [ PersNr : integer, Vorname : string, Name : string, Tätigkeit : string ] 37

38 Beziehungstypen als Relationen Jeder Beziehungstyp wird zu eigener Relation übernimmt Schlüsselattribute verbundener Entitytypen, diese werden dann als Fremdschlüssel bezeichnet eigene Attribute des Beziehungstyps bleiben erhalten evtl. ist eine Umbenennung von Attributen notwendig Beispiel: Beziehungstyp prüfen wird zur Relation prüfen : Ó Ô [ MatrNr : integer, VorlNr : integer, PersNr : integer, Note : integer ] Schlüssel der Relation ist von der Kardinalität des Beziehungstyps abhängig 38

39 N:M-Beziehungstypen als Relationen Schlüssel der Relation zu einem N:M-Beziehungstyp beinhaltet übernommene Attribute aus allen Fremdschlüsseln Beispiel: Studenten hören Vorlesungen hören : Ó Ô [ MatrNr : integer, VorlNr : integer ] Wäre nämlich nur eines der übernommenen Attribute im Schlüssel, könnte jeder Student nur eine Vorlesung hören (bei MatrNr) bzw. jede Vorlesung könnte nur von einem Studenten besucht werden (bei VorlNr) 39

40 1:N-Beziehungstypen als Relation Schlüssel der Relation zu einem 1:N-Beziehungstyp beinhaltet übernommene Attribute aus dem Fremdschlüssel des rechten Entitytyps E 2 Beispiel: Professoren lesen Vorlesungen lesen : Ó Ô [ PersNr : integer, VorlNr : integer ] Wären nämlich beide der übernommenen Attribute (PersNr und VorlNr) im Schlüssel, könnte eine Vorlesung von mehreren Professoren gelesen werden 40

41 N:1-Beziehungstypen als Relationen Schlüssel der Relation zu einem N:1 Beziehungstyp beinhaltet übernommene Attribute aus dem Fremdschlüssel des linken Entitytyps E 1 Beispiel: Assistenten arbeiten für Professor arbeitenfür : Ó Ô [ AssPersNr : integer, ProfPersNr : integer ] In diesem Fall ist eine Umbenennung der übernommenen Attribute notwendig, da beide ursprünglich gleich heißen 41

42 1:1-Beziehungstypen als Relationen Schlüssel der Relation zu einem 1:1-Beziehungstyp beinhaltet übernommene Attribute aus dem Fremdschlüssel nur eines Entitytyps (E 1 oder E 2 ) Beispiel: Kennzeichen gehören zu Fahrzeug gehörtzu : Ó Ô [ Kennzeichen: integer, FahrzeugNr : integer ] gehörtzu : oder Ó Ô [ Kennzeichen: integer, FahrzeugNr : integer ] Dies garantiert jedoch nicht die Integrität unserer Daten; mehr zum Thema Datenintegrität später 42

43 Eliminierung von Relationen Beschriebene Vorgehensweise führt zu vielen Relationen Relationen aus 1:N-, N:1- und 1:1-Beziehungstypen (nicht jedoch N:M) können eliminiert werden, hierbei gilt: Nur Relationen mit gleichem Schlüssel zusammenfassen! 43

44 Eliminierung von Relationen (1:N) Bei 1:N-Beziehungstypen werden der Schlüssel des linken Entitytyps sowie eventuelle Attribute des Beziehungstyps in Relation des rechten Entitytyps aufgenommen Beispiel: Professoren lesen Vorlesungen lesen : Ó Ô [ PersNr : integer, VorlNr : integer ] Vorlesungen : Ó Ô [ VorlNr : integer, SWS : integer, Titel : string ] wird zu Vorlesungen : Ó Ô [ VorlNr : integer, SWS : integer, Titel : string, PersNr : integer ] 44

45 Eliminierung von Relationen (N:1) Bei N:1-Beziehungstypen werden der Schlüssel des rechten Entitytyps sowie eventuelle Attribute des Beziehungstyps in Relation des linken Entitytyps aufgenommen Beispiel: Assistenten arbeiten für Professoren Assistenten : Ó Ô [ PersNr : integer, Vorname : string, Name : string, Tätigkeit : string ] arbeitenfür : Ó Ô [ AssPersNr : integer, ProfPersNr : integer ] wird zu Assistenten : Ó Ô [ PersNr : integer,..., ProfPersNr : integer, ] 45

46 Eliminierung von Relationen (1:1) Bei 1:1-Beziehungstypen werden der Schlüssel des linken (rechten) Entitytyps sowie eventuelle Attribute des Beziehungstyps in Relation des rechten (linken) Entitytyps aufgenommen Beispiel: Kennzeichen gehören zu Fahrzeugen Kennzeichen : Ó Ô [Kennzeichen:integer,...] gehörtzu : Ó Ô [ Kennzeichen: integer, FahrzeugNr : integer ] wird zu Kennzeichen : Ó Ô [ Kennzeichen: integer,..., FahrzeugNr : integer, ] 46

47 Eliminierung von Relationen (1:1) Beispiel: Kennzeichen gehören zu Fahrzeugen gehörtzu : Ó Ô [ Kennzeichen: integer, FahrzeugNr : integer ] Fahrzeuge : Ó Ô [ FahrzeugNr : integer,...] wird zu Fahrzeuge : Ó Ô [ FahrzeugNr : integer,..., Kennzeichen : integer, ] 47

48 Zusammenfassung Entity-Relationship-Modell für konzeptuellen Entwurf Entitytypen (entity types) (z.b. Studenten) Beziehungstypen (relationships) (z.b. hören) mit zugehörigen Kardinalitäten (1:1, 1:N, N:1, N:M) Attribute beschreiben Gegenstände oder Beziehungen Schlüssel identifizieren Gegenstände eindeutig Relationales Modell als vorherrschendes Datenmodell mit Relationen (Tabellen) als Mengen von Tupeln (Zeilen) bestehend aus Attributen (Spalten) atomarer Datentypen 48

49 Literatur [1] A. Kemper und A. Eickler: Datenbanksysteme Eine Einführung, De Gruyter Oldenbourg, 2015 (Kapitel 2 und 3) [2] P. Chen: The Entity-Relationship-Model Towards a Unified View of Data, ACM TODS 1(1), 1976 [3] E. F. Codd: A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, CACM 13(6),

50 Literatur [4] G. Saake, K.-U. Sattler und A. Heuer: Datenbanken - Konzepte und Sprachen, mitp Professional, 2013 (Kapitel 4 und 5) [5] A.-W. Scheer: Wirtschaftsinformatik Referenzmodelle für industrielle Geschäftsprozesse, Springer,