DATENBANKEN. Kurs: Datenmodellierung SQL. Johann Eder

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1 DATENBANKEN Kurs: Datenmodellierung SQL Johann Eder 1

2 Inhalt 1. Einführung, Grundbegriffe 2. Modellierung 3. Relationenmodell 4. Relationale Sprachen (SQL) 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 2

3 Ziele Teilnehmer verstehen die grundlegenden Funktionsweisen von Datenbanksystemen Kennen die charakteristischen Eigenschaften von Datenbanken können kleinere Datenbanken entwerfen können Daten aus Datenbanken abfragen 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 3

4 Literatur Atzeni, P.; Ceri, S.; ParaboschiS.; Torlone, R.: Database Systems: Concepts, Languages and Architectures. McGraw-Hill Publishing Company, Date, C.J.: An Introduction to Database Systems. Vol. I, 6th edition, Addison-Wesley, Elmasri, R.; Navathe, Sh.B.: Fundamentals of Database Systems. Benjamin Cummings, 3rd ed., Kemper, A; Eickler A.: Datenbanksysteme. 2. Aufl., Oldenbourg Verlag, 1997 Ullmann, J.D.: Principles of Database and Knowledge-Base Systems. Vol. I, Computer Science Press, Vossen, G.: Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagement- Systeme. Oldenbourg Verlag, München, Johann Eder Datenbanken:Einführung 4

5 Einführung Warum Datenbanken? ANSI / SPARC 3-Schichten Architektur Charakteristische Eigenschaften Architektur und Datenmodelle Schnittstellen Rollen / Benutzer 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 5

6 Warum Datenbanken?... kaum eine größere Informatikanwendung ist ohne DB-Unterstützung denkbar DB-Systeme... sind heute ein selbstverständliches Hilfsmittel der betrieblichen Organisation und Verwaltung geworden Datenbanken... als Schlüsseltechnologie für die Realisierung komplexer Informationssysteme Johann Eder Datenbanken:Einführung 6

7 Kennzeichen der Daten Lange Lebensdauer (Jahre, Jahrzehnte) reguläre Strukturen große Datenobjekte, große Datenmengen stetig anwachsende, integrierte Bestände (Giga-, Terabyte an Informationen) immer wiederkehrende Muster in den Objektbeziehungen 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 7

8 Warum Datenbanksysteme? Probleme mit Dateisystemen Bsp.: Programm Lohnverrechnung Datei Angestellter (SV#, Name, Adresse, Gehalt) Programm Projekte Datei Mitarbeiter (Projekt#, SV#, Name, Telefon#) Datei Projekt (Projekt#, Projektbeschreibung) LOHN PROJEKT Angestellter Projekt Nachteile: Daten-Programm-Abhängigkeit Redundanz, Inkonsistenz Inflexibilität Mitarbeiter Standards schwer durchsetzbar 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 8

9 Warum Datenbanksysteme (2) F 1.6 Scan 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 9

10 ANSI-SPARC 3-Schichten Modell Externe Modelle:! Sicht von Benutzer(gruppen)! Anwendungsprogramm en Konzeptuelles Modell! einheitliche Gesamtschau der Unternehmensdaten Externe Modelle... Konzeptuelles Modell Internes Modell! physische Speicherstrukturen Internes Modell 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 10

11 Vorteile von Datenbanken physische Datenunabhängigkeit! Internes Schema kann geändert werden, ohne Anwendungsprogramme zu ändern! Änderung nur bei Abbildung konzept. Schema - internes Schema logische Datenunabhängigkeit! konzeptuelles Schema kann geändert werden ohne Anwendungsprogramme zu ändern solange das entspr. externe Modell abgeleitet werden kann! Ändern Abb. Konzeptuelles Schema - externes Schema integrierte zentrale Verwaltung! Standards! Redundanzen! Konsistenz 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 11

12 Eigenschaften von Datenbanken Persistenz Management von Sekundärspeichern Mehrbenutzerfähigkeit Zuverlässigkeit Datensicherheit ad-hoc Abfragesprachen 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 12

13 Persistenz Daten überleben das Ende von Sitzungen, das Ende von Transaktionen Daten sind z.t. sehr langlebig Daten können in situ aktualisiert werden 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 13

14 Verwaltung von Sekundärspeichern Verwaltung großer Datenmengen! üblicherweise auf Platten Datenbanken sind Ein-/Ausgabe-intensiv Spezifische Techniken zur Erhöhung der Performanz! Pufferung (DB Puffer im Hauptspeicher)! Indexierung, Cluster! Abfrageoptimierung 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 14

15 Mehrbenutzerfähigkeit mehrere Benutzer können gleichzeitig auf den Daten arbeiten DBMS sorgt dafür, daß keine unerwünschten Wechselwirkungen durch gleichzeitige Manipulation derselben Daten eintreten Lost-update read(x) X:= X+10 write(x) read(x) X:=X-20 write(x) Erhaltung der Integrität 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 15

16 Zuverlässigkeit der Daten Daten sind teuer und strategisch wichtig - müssen daher zuverlässig sein DBMS bestätigt jede durchgeführte Änderung bei Systemfehler: DB- Zustand wiederherstellen, der genau alle bestätigten Änderungen enthält. roll-backward: Eliminieren der Auswirkungen aller unbestätigten Transaktionen roll-forward: Nachziehen der Auswirkungen aller bestätigten Transaktionen auf Sicherungskopie Johann Eder Datenbanken:Einführung 16

17 Datensicherheit Schutz vor unberechtigtem Zugriff Berechtigungssystem definieren! Sicherheitssubjekte (Benutzer, Rollen, etc.)! Sicherheitsobjekte (Daten)! Rechte (Lesen, Schreiben - i.e. verändern)! Weitergabe von Rechten Zugriff durch Nichtberechtigte verhindern! bei jedem Zugriff Berechtigungen überprüfen 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 17

18 Ad-hoc Abfragesprachen Abfrage von Daten ohne eigenes prozedurales Programm schreiben zu müssen deklarativer Zugriff SQL, QBE, etc. Wie hoch ist das Durchschnittsgehalt der Manager in den einzelnen Städten in denen mindestens 5 Manager beschäftigt sind? Select city, avg(salaray) from emp, dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.job = manager group by city having count(*) >= Johann Eder Datenbanken:Einführung 18

19 Wichtige Begriffe Datenbankmanagementsystem (DBMS) Software, die die DB verwaltet und alle von den Anwendungsprogrammen verlangten Funktionen zentral durchführt Datenbanksystem (DBS) DBMS + DB Datenbank (DB) integriert vom DBMS verwaltete Dateien 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 19

20 Schnittstellen DBMS-Shell! SQL-Befehle eingeben und durchführen graphische Schnittstellen (Browser) formularbasierte Schnittstellen (Masken) natürlichsprachliche Schnittstellen Schnittstellen für Anwendungsprogramme Sprachen Datendefinitionssprache (DDL)! formulieren der Schemata Datenmanipulationssprache (DML)! abfragen, einfügen, löschen, aktualisieren von Daten 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 20

21 Dienstprogramme DB-Loader: Laden von Daten in eine Datenbank Backup: Erstellen von Sicherungskopien Reorg: Reorganisation der Datenstrukturen zur Performanzverbesserung Berichtsgeneratoren (report writer)! formatieren von Berichten (komplexen Abfragen)! Kopf-und Fußzeilen, Text! Seitenumbruch, Zwischensummen, Gruppenwechsel, etc. Anwendungsgeneratoren (4GL-Sprachen) Monitor (Performanz, Tuning) Datenwörterbuch (Data Dictionary) Kommunikationssubsysteme 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 21

22 Personen und Rollen Datenbankadministrator! verwaltet die Ressource Datenbank! internes Schema! Vergabe von Zutrittsrechten! Tuning und Monitoring! Sicherheit und Zuverlässigkeit Unternehmensadministrator (Datenbankdesigner)! zuständig für konzeptuelles Schema! externe Schemata! Schnittstelle zu Software-Entwicklung 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 22

23 Personen und Rollen (2) Systemanalytiker, Anwendungsprogrammierer! Anforderungserhebung! Software-Entwicklung Endbenutzer! gelegentliche Benutzer z.b. Manager " unterschiedliche, z.t. nicht vorhersehbare Informationsbedürfnisse " von schnell mal nachschauen " bis komplexe Analysen! parametrische Benutzer z.b. Sachbearbeiter " Anwendungsprogramme, canned transactions! Power-User z.b. Analytiker " komplexe Anforderungen " gute Kenntnis von DB + Schnittstellen 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 23

24 Produkte Oracle DB2 SQL-Server Access Informix Sybase Ingres Progress Adabas Johann Eder Datenbanken:Einführung 24

25 Kapitel 2: Modellierung Datenbank-Entwurf 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 25

26 Datenbank-Entwurf Ziele: gutes Abbild der Realität Konsistenz keine ungeplanten Redundanzen niedrige Antwortzeiten niedriger Speicherplatzbedarf niedriger Wartungs-/Pflegeaufwand Einfachheit 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 26

27 5 Phasen der DB-Entwicklung 1. Informationsbedarfsanalyse! wer braucht welche Daten wann in welcher Qualität 2. konzeptueller Entwurf! formalisierte Beschreibung des Umweltausschnitts! häufig mit graphischem semantischen Datenmodell 3. logischer Entwurf! Abbilden des konzeptuellen Modells auf Datenmodell des DBS 4. physischer Entwurf! Speicherstrukturen, Zugriffspfade festlegen 5. Verwendung, Wartung, Reorganisation! Tuning! Adaptieren 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 27

28 5 Phasen der DB-Entwicklung (a) Informationsbedarfsanalyse wer braucht wo? wann? was? relevante Informationen und Vorgänge aus dem und über das Objektsystem Zusammenhänge zwischen - Informationen - Informationen und Vorgängen Vollständigkeit, Redundanz, Konsistenz Was soll im zukünftigen Informationssystem enthalten sein? Wie wird es verwendet? 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 28

29 5 Phasen der DB-Entwicklung b)konzeptueller Entwurf formalisierte Beschreibung der ermittelten Informationen und Funktionen häufig mit graphischem Darstellungsmodell entweder konzeptueller Entwurf des gesamten Bereiches oder zuerst Formulierung der Modelle der einzelnen Benutzersichten und anschließend Integration (View-Integration) semantische Datenmodellierung: Definition aller zulässigen Zustände und Zustandsübergänge der Datenbasis des geplanten Informationssystems Ergebnis: konzeptuelles DB-Modell 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 29

30 5 Phasen der DB-Entwicklung (c) Logischer Entwurf Abbildung des konzeptuellen Modells auf das Datenmodell eines konkreten DBS. Ergebnis: logisches DB-Schema 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 30

31 5 Phasen der DB-Entwicklung (d) Physischer Entwurf Festlegen der Einzelheiten der physischen Darstellung der Daten Abbildung auf Speicherstrukturen (Datenstrukturen) Bestimmen der Zugriffspfade verantwortlich für Antwortzeitverhalten und Speicherplatzbedarf erforderlich: Mengengerüst, Transaktionsprofil, Nebenbedingungen (z.b. Antwortzeit für bestimmte Transaktionen) Ergebnis: physisches DB-Schema 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 31

32 5 Phasen der DB-Entwicklung (e) Verwendung - Wartung - Reorganisation Reorganisation wegen: veränderter Umweltbedingung (dargestellte Realität hat sich gewandelt) z.b.: - weitere Anwendungen - modifizierte Aufgabenstellung - veränderte gesetzliche Bestimmungen (a) Revidierung früherer Entwurfsentscheidungen für Leistungsverbesserung - Änderung der logischen Struktur (selten) (c) - Änderung der physischen Struktur (d) 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 32

33 Semantische Datenmodellierung Beschreibung des betrachteten Ausschnitts der realen Welt! Miniwelt, Universe of Discourse genaue (eindeutige, vollständige) Beschreibung aller für die Anwendung relevanten strukturellen Eigenschaften in semantischer Beschreibungssprache unabhängig von Hardware und Software Ergebnis: konzeptuelles Datenbankschema Verständigungsbasis für Entwerfer, Entwickler, Anwender 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 33

34 ER-Modellierung Das Entity-Relationship (E-R) Modell ist ein konzeptuelles Datenmodell! Sprache zur Beschreibung der Datenanforderungen! leicht zu verstehen und zu kommunizieren! unabhängig von der tatsächlichen Realisierung in einem DBMS- Produkt Graphische Sprache! graphische Repräsentation der Konstrukte! E-R-Diagramme Ursprung:! P.Chen: The Entity-Relationship Model -Toward a Unified View of Data, ACM TODS, Vol1/1, 1976 viele extended E-R- Modelle 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 34

35 UML Unified Modelling Language Lingua franca der objektorientierten Softwareentwicklung sehr großer Sprachumfang 8 Diagrammarten hier: Teilmenge der Klassendiagramme 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 35

36 Entity, Gegenstand, Objekt Einheit, Ganzheit, Gegenstand, Objekt Modell, Abbild eines Gegenstandes, der in der betrachteten Realität erkannt und eindeutig identifiziert wird. Beisp.:! Kunde Otto Huber! Bankkonto Nr ! Buch Objekt 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 36

37 Attribut Attribut Merkmale, Charakteristik Bezeichnungen von Eigenschaften, die bei dem betrachteten Entity für die Anwendung relevant sind Beisp.: Vorname, Saldo, Geburtsdatum, Hausnummer Attributsausprägung Wert eines Attributes für ein bestimmtes Entity Beisp.: Mitarbeiter mit der MID 2317 wurde am geboren. Wertebereich Menge von Werten aus denen Ausprägungen eines Attributs stammen dürfen 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 37

38 Attribut(2) Attribut ist eine Abbildung von einem Objekt in einen Wertebereich Name Otto Huber M-ID Geb.Datum Johann Eder Datenbanken:Einführung 38

39 Klassifikation Objekte, bei denen dieselben Merkmale relevant sind und die semantisch gleichartig sind, werden zu Klassen zusammengefaßt. Buch Exemplar Abteilung Mitarbeiter Kunde 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 39

40 Klassifikation (2) Klasse Mitarbeiter Instanz Karl Müller Frieda Maier Ottilie Huber 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 40

41 Assoziation (Relationships) Repräsentieren logische Verbindungen (Beziehungen) zwischen Objekten M1 M2 M4 M3 M5 M6 Mitarbeiter P1 P2 P3 P4 Projekte 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 41

42 Beispiele von Assoziationen Kunde bestellt Artikel Mitarbeiter zugeteilt leitet Projekt 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 42

43 Assoziationen Assoziationen können (mathematisch) als Relationen dargestellt werden! bestellt Kunde Artikel! bestellt= {(k1, a1), (k2, a1), (k4, a3), (k4, a5),...} Assoziation hat Rollen, die von Objekten gefüllt werden:! bestellt hat die Rollen Besteller und Bestelltes gefüllt von Kunde und Artikel 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 43

44 Rekursive Beziehungen Chef Mitarbeiter ist Vorgesetzter von Untergebener Kunde ist Freund von 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 44

45 Beziehungen höheren Grades Beispiel für eine ternäre Beziehung Grad: Anzahl der Klassen (Rollen), die an einer Beziehung teilnehmen Lieferant liefert Artikel Abteilung 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 45

46 Klasse mit Attributen Person PID Name Vorname 1..3 Hobbies Adresse: PLZ Ort Straße einfaches Attribut mehrfaches Attribut (mehrwertiges) mengenwertiges Attribut zusammengesetztes (strukturiertes) Attribut 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 46

47 Assoziation mit Attributen % Zeit seit Mitarbeiter ist zugeteilt Projekt leitet 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 47

48 Beziehungsobjekte Kunde bestellt Artikel Bestellung Datum betreut von Mitarbeiter 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 48

49 Multiplizität von Assoziationen Spezifikation der Zuordnungswertigkeit einer Beziehung A i assoz. j B i: Anzahl der Instanzen der Klasse A, die mit einer Instanz der Klasse B in Beziehung stehen können. Angabe: Zahl, Intervall, *, Kombination Bsp: 1; 0..5; *; 0..3, 7..9, *21, 5..* 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 49

50 Multiplizität - m : n Spezifikation der Zuordnungs-Wertigkeit einer Beziehung Mitarbeiter 1..m zugeteilt 0..n Projekt M1 M2 M3 M6 M4 M5 P1 P2 P3 P Johann Eder Datenbanken:Einführung 50

51 totale vs. partielle Assoziation totale Beziehung: jede Instanz muß an einer Beziehung teilnehmen partielle Beziehung: jede Instanz kann an einer Beziehung teilnehmen Mitarbeiter * zugeteilt 1..* Projekt * arbeitet in 1..* Abteilung 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 51

52 Multiplizität - 1:n Mitarbeiter * leitet Projekt M1 M2 M3 M6 M4 M5 P1 P2 P3 P Johann Eder Datenbanken:Einführung 52

53 Multiplizität - 1 : 1 Mitarbeiter 0..1 leitet 0..1 Abteilung M1 M2 M3 M6 M4 M5 A1 A2 A3 A Johann Eder Datenbanken:Einführung 53

54 Konsistenzbedingung Mitarbeiter 1 leitet 1 Projekt Gehalt MNr m arbeitet an n Start Ende PNr Prozent Das (geplante) Ende eines Projektes darf nicht vor dem Start liegen. Der Leiter eines Projektes muß auch am Projekt mitarbeiten. Die Gesamtarbeitszeit eines Mitarbeiters an Projekten darf 100% nicht übersteigen. Kein Mitarbeiter eines Projektes darf mehr verdienen als der Projektleiter Johann Eder Datenbanken:Einführung 54

55 Multiplizität bei mehrstelligen Assoziationen B A i j k C i: Anzahl der Instanzen von A, die mit einem Paar von Instanzen von B und C in Bezug stehen Johann Eder Datenbanken:Einführung 55

56 Multiplizität Beispiel Assistent 1 Student m 1 Übung möglich: ein Student kann eine bestimmte Übung nur bei einem Assistenten besuchen und bei einem bestimmten Assistenten nur eine Übung d.h.: f1: Student x Assistent Übung f2: Student x Übung Assistent aber nicht: g1: Student Übung x Assistent g2: Assistent x Übung Student 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 56

57 Identifikation Konzepte (Attribute, Entities), die ein Entity (Instanz) eindeutig identifizieren besteht häufig aus einem oder mehreren Attributen (Schlüssel, interne Identifikatoren) Manchmal sind Attribute allein nicht ausreichend und Entities müssen über ihre Beziehung zu anderen Entities identifiziert werden - (externe) Identifikatoren Beisp.:! BLZ ist Schlüssel für Bank! KontoNr nur innerhalb einer Bank eindeutig! Konto wird über BLZ + KontoNr idenitifiziert 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 57

58 Beispiel Klassendiagramm Mitarbeiter berichtet an leitet Mitarbeiter MNr. key Name Job Chef Projekt Proj.Nr. key Bezeichnung * arbeitet in * 0..1 betreut * Anteil Kunde KNr. key Name Anschrift gibt auf Bestellung Best.Nr. key Daten umfaßt Produkt Preis Prod.Nr. key Bezeichnung 2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 58 1 * * *

59 textuelle Beschreibung Mitarbeiter haben eine MNr, einen Name und einen Job. Kunden haben eine KNr, einen Namen und eine Anschrift. Ein Mitarbeiter kann mehrere Kunden betreuen, ein Kunde wird von maximal einem Mitarbeiter betreut. Ein Produkt kann mehrfach bestellt werden. Eine Bestellung umfasst mehrere Produkte. Das Berichtswesen ist streng hierarchisch aufgebaut, jeder Mitarbeiter kann nur an einen Chef berichten. Ein Projekt wird von maximal einem Mitarbeiter geleitet, ein Mitarbeiter darf maximal ein Projekt leiten. An Projekten können mehrere Mitarbeiter arbeiten, ein Mitarbeiter kann an mehreren Projekten beteiligt sein Johann Eder Datenbanken:Einführung 59