Entwurf & Verarbeitung relationaler Datenbanken

Transkript

1 Entwurf & Verarbeitung relationaler Datenbanken eine durchgängige und praxisorientierte Vorgehensweise Prof. Dr. Nikolai Preiß Duale Hochschule Baden-Württemberg Stuttgart & Dipl.-Ing. (BA) Holger Seubert SAP Deutschland 1

2 Datenbanksysteme Inhalt 1. Einführung Datenbanken und Datenbankentwurf Arbeiten mit relationalen Datenbanken 2. Entity-Relationship-Datenmodellierung Entitätstyp Beziehungstyp Klassische ER-Datenmodellierung 3. Relationale Datenmodellierung Grundlagen Überführung ER-Datenmodell in Relationenmodell Normalisierung im Relationenmodell 4. Datenbanksprache SQL Datendefinition 2

3 Datenbanksysteme Literatur Connolly, T. / Begg, C. (2005): Database Systems; Addison-Wesley-Verlag, 4. Auflage, Harlow, ISBN Elmasri, R. / Navathe, S.B. (2004): Fundamentals of Database Systems; Addison-Wesley-Verlag, 4. Auflage, Boston, ISBN Heuer, A. / Saake, G. / Sattler, K.-U. (2003): Datenbanken kompakt; mitp-verlag, 2. Auflage, Bonn, ISBN Melton, J. / Simon, A.R. (2002): SQL:1999 Understanding Relational Language Components; Morgan Kaufmann - Verlag, San Francisco, ISBN Moos, A. (2004): Datenbank-Engineering; Vieweg-Verlag, 3. Auflage, Wiesbaden 2004, ISBN Preiß, N. (2007): Entwurf und Verarbeitung relationaler Datenbanken; Oldenbourg-Verlag, München, ISBN Simsion, G.C. / Witt, G.C. (2005): Data Modeling Essentials; Morgan Kaufmann Verlag, 3. Auflage, San Francisco, ISBN Vossen, G. (2000): Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagement-Systeme; Oldenbourg-Verlag, 4. Auflage, München, ISBN

4 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbanken Anwendungsgebiete von Datenbanksystemen Standard : Verarbeitung einfach strukturierter Massendaten (OLTP) Flugreservierung Geldautomat Buchhaltung Personalverwaltung Ressourcenplanung mit ERP-Systemen, deren Datenteil in Form von Datenbanksystemen vorliegt Warenwirtschaft/ Lagerverwaltung etc. strukturierte Datensätze (Tabelle) Struktur (Spalten) Artikel Artikel-Nr. Bezeichnung Preis 4711 Schreibtisch 99, Wasserbett 555, Liegestuhl 22,22 Non-Standard : Inhalt (Zeilen) Data Warehouse (Datenanalyse, OLAP) Multimedia-Datenbanken (Bilder, Musik, Filme, ) Content Management (Wikipedia) NoSQL (Twitter, Facebook) Eingebettete Datenbanksysteme (Bereitstellung bestimmten Funktionen in ressourcenbeschränkter Umgebung) In-Memory Datenbanken Geografische Informationssysteme etc. 4

5 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbanken Neue Entwicklung: Not only SQL (NoSQL) Greift Datenbankmodelle auf, die in der Vergangenheit aus verschiedensten Gründen in Vergessenheit geraten sind Grundlegene Idee: Verzicht auf die starren Schemata der Tabellen ihrer relationalen Pendants NoSQL-Ausprägungen lassen sich in vier Hauptkategorien aufteilen: - dokumentenorientierte Datenbanken ("document stores") - Key-Value-Datenbanken - spaltenorientierte Datenbanken - Graphendatenbanken Stärken in bestimmten Bereichen: flexibler Umgang mit variablen Daten (dokumentorientierte Datenbanken), das Abbilden von Beziehungen (Graphen-Datenbanken) oder auch die Reduzierung einer Datenbank auf einen Behälter für Schlüssel-Werte-Paare (Key-Value-Datenbanken). Dennoch: Für unternehmenskritische Speicheranwendungen wird das relationale SQL-Modell noch lange Zeit maßgebend sein. 5

6 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbanken Vertreter von relationalen Datenbanksystemen ( = DBMS + DB) DB2 + Informix [IBM] Oracle + MySQL [Oracle] SQL Server + Access [Microsoft] SQL Anywhere + Adaptive Server + IQ [SAP] MaxDB [SAP] HANA [SAP] PostgreSQL [PostgreSQL Global Development Group (Open Source)] Ingres [Ingres (Open Source)] etc. Da der Fachbegriff für Tabelle Relation lautet, spricht man von einem relationalen Datenbanksystem (rdbs). 6

7 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbanken Vorteile von Datenbanksystemen Der hohe Verbreitungsgrad relationaler Datenbanksysteme erklärt sich aus einer Reihe von Vorteilen: konsistente Datenhaltung Transparenz und Redundanzfreiheit Mehrbenutzerkontrolle Recovery hohe Verfügbarkeit und Absturzsicherheit Zugriffsschutz schneller Datenzugriff (auch bei großen Datenmengen) zentrale Datenverwaltung mit unterschiedlichen Anwendersichten einfache, umfassende und standardisierte Datenbanksprache SQL (Structured Query Language) standardisierte Zugriffsschnittstelle / Programmierschnittstelle (Programmsystem und Datenbanksystem getrennt) etc. Bevor ein rdbms seine Vorteile ausspielen kann, muss im Vorfeld geklärt werden welche Struktur eine DB haben soll (methodisches Vorgehen)! 7

8 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbanken Datenverwaltung im Unternehmen Datenbestände der Unternehmen sind historisch gewachsen und liegen oft in unterschiedlichen Formen in unterschiedlichen Systemen an unterschiedlichen Orten Redundanzen (Mehrfachspeicherungen) und fehlende Datenübersicht Inkonsistenzen (Unstimmigkeiten) Beispiel 1a: In einem Unternehmen werden die Kundendaten unabhängig voneinander in zwei unterschiedlichen Systemen verwaltet: DB 1 (Marketing) Kunde Name Wohnort Beruf Rainer Maier Bahnhofstr. 5, Glückshausen Wirtschaftsinformatiker DB 2 (Vertrieb) Kunde Name Straße Ort Reiner Mayer Waldweg Piepenstadt Fragen: Bei getrennter Datenhaltung bleibt normalerweise unentdeckt, dass es sich um den selben Kunden handelt. Es bleibt ungeklärt: - Handelt es sich um die gleiche Person mit Erst- und Zweitwohnsitz? - Falls ja, welcher Name ist korrekt? 8

9 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbanken Datenbestände sollten zentral verwaltet werden in einheitlicher Form mit zentralem Übersichtsplan mit unterschiedlichen Sichten für die verschiedenen Anwender (Marketing, Vertrieb etc.) wenig (dann kontrolliert) bis keine Redundanzen keine Unstimmigkeiten Beispiel 1b: Verwaltung der Kundendaten in einer zentralen Datenbank (mit eindeutigem Namen und zwei Wohnsitzen): Kunde Name Wohnort Beruf Rainer Mayer Bahnhofstr. 5, Glückshausen Waldweg 8, Piepenstadt Wirtschaftsinformatiker 9

10 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbankentwurf zentrale Aufgabe: optimale Struktur für Datenbank finden Beispiel 3: Ein Online-Shop möchte die Bestellungen seiner Kunden in einer Datenbank verwalten und überlegt, in welcher Form die Datensätze abzulegen sind. Dabei geht es im Einzelnen um die Datenfelder Kunden-Nr, Kunden-Name, Adresse mit Straße und Ort, Artikel-Nr, Artikel- Name, Preis, Bestell-Nr, Datum und Menge. Die DV-Spezialisten sehen drei mögliche Strukturierungsansätze: 1. Kunde-orientierter Datensatz 2. Artikel-orientierter Datensatz 3. Bestellung-orientierter Datensatz 10

11 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbankentwurf 1. Kunde-orientierter Datensatz: K-Nr K-Name Anschrift Bestellung Kunde B-Nr B-Datum Art-Nr Art-Name Preis Menge 007 Bond Buckingham Stuhl 29, Tisch 49, Bean Oxford Stuhl 29, Miller Stanford Fragen: Wo werden Artikel gespeichert, die derzeit nicht bestellt werden? geht nicht! Wo überall muss die Änderung eines Artikel-Namens durchgeführt werden? in jedem Datensatz mit diesem Artikel! 11

12 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbankentwurf 2. Artikel-orientierter Datensatz: Art-Nr Art-Name Preis Bestellung Artikel B-Nr B-Datum K-Nr K-Name Anschrift Menge 4711 Stuhl 29, Bean Oxford Bond Buckingham Tisch 49, Bond Buckingham Schrank 99,90 Fragen: Wo werden Kunden gespeichert, die derzeit nichts bestellen? geht nicht! Wo überall muss die Änderung einer Anschrift durchgeführt werden? bei jedem Datensatz mit dieser Anschrift! 12

13 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbankentwurf 3. Bestellung-orientierter Datensatz: Bestellung B-Nr B-Datum K-Nr K-Name Anschrift Art-Nr Art-Name Preis Menge Bean Oxford 4711 Stuhl 29, Bond Buckingham 4711 Stuhl 29, Bond Buckingham 4712 Tisch 49,90 1 Fragen: Wo werden Artikel gespeichert, die derzeit nicht bestellt werden? geht nicht! Wo werden Kunden gespeichert, die derzeit nichts bestellen? geht nicht! Wo überall muss die Änderung eines Artikel-Namens durchgeführt werden? (einer Anschrift) in jedem Datensatz mit diesem Artikel (mit dieser Anschrift)! 13

14 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbankentwurf Fazit: alle drei Strukturierungsansätze ungeeignet Lösung: Strukturierung in drei getrennte Datensätze: Die Verbindung zwischen den Tabellen wird über die gleichnamigen Spalten hergestellt Kunde Artikel K-Nr K-Name Anschrift Art-Nr Art-Name Preis 007 Bond Buckingham 008 Bean Oxford 009 Miller Stanford 4711 Stuhl 29, Tisch 49, Schrank 99,90 Bestellung B-Nr B-Datum K-Nr Art-Nr Menge Fragen: Wo werden Artikel gespeichert, die derzeit nicht bestellt werden? o.k.! Wo werden Kunden gespeichert, die derzeit nichts bestellen? o.k.! Wo überall muss die Änderung eines Artikel-Namens durchgeführt werden? Wo überall muss die Änderung einer Anschrift durchgeführt werden? o.k.! o.k.! 14

15 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Datenbankentwurf Datenmodell Mit schlecht strukturierten Datenbanken lassen sich keine guten Informationssysteme realisieren. Benötigt wird ein Verfahren, mit dem man zu guten Datenbankstrukturen kommt. zur Beschreibung der Struktur und der Bedeutung der Daten (-objekte) Informationsobjekte Beziehungen Identifikatoren / Schlüssel Integritätsbedingungen Vertreter Hierarchisches Datenmodell, z.b. IMS von IBM (1968) Netzwerk-Datenmodell, z.b. IDS von General Electric (1971) Relationales Datenmodell (1970) Entity-Relationship-Datenmodell (ERDM) (1976) ( Objektorientiertes Datenmodell) beschreibt Methode, mit der Zusammenhänge der Datenwelt unabhängig von DV-technischen Aspekten beschrieben werden kann mit Datenmodellen wird die optimale Form der Datenbank zur Speicherung der Daten ermittelt 15

16 1.2. Arbeiten mit relationalen Datenbanken Datenbanksprache Sprache für die Kommunikation mit dem DBS (interaktiv oder vom Programm aus) Definition der Datenbank (externes, logisches, internes Schema) Manipulation der Datenbank (Einfügen, Ändern, Löschen von Daten) Suchen in der Datenbank Bekanntester Vertreter: Structured Query Language SQL (für relationale Datenbanken) interaktiv vom Programm aus (embedded SQL oder Call Level Interface) erweitert als eigenständige Programmiersprache (PL/SQL bei Oracle, SQL PL bei DB2, T-SQL bei MS SQLServer) 16

17 1.2. Arbeiten mit relationalen Datenbanken Datenbank-Architektur 3-Ebenen-Architektur (1975 nach ANSI/SPARC) Alle großen rdbms funktionieren im Prinzip nach der 3-Ebenen-Architektur: EXTERNE EBENE Kunden-Bestellungen K-Nr Artikel Art-Nr Art-Name..... Artikel-Bestellungen Art-Nr Kunden K-Nr K-Name.. (Datensicht für Programm 1) (Datensicht für Programm 2) Externe Schemata KONZEPTIONELLE EBENE Kunde K-Nr K-Name bestellt 0..* 0..* Artikel Art-Nr Art-Name Konzeptionelles Schema (Entity-Relationship-Datenmodell) Kunde K-Nr K-Name Bestell K-Nr Art-Nr Logisches Schema (Relationales Datenmodell) Artikel Art-Nr Art-Name INTERNE EBENE Kapitel 2 (DV-unabhängig) Kapitel 3 (DV-abhängig) Satzspeicherungsart, Speichergröße, Blockgröße, Verteilung, Indexe, Transaktionsverhalten,.. Internes Schema 3 17

18 1.2. Arbeiten mit relationalen Datenbanken Datenbank-Architektur Vorteil der 3-Ebenen-Architektur: logische Datenunabhängigkeit: Änderung des logischen Schemas (bspw. Datenfeld hinzufügen) ohne Auswirkung auf die Benutzersichten physische Datenunabhängigkeit: Änderung des internen Schemas (bspw. Index löschen) ohne Auswirkung auf logisches Schema und auf die Benutzersichten erheblich vereinfachte Wartung und Weiterentwicklung der Informationssysteme Vorgehensweise für den Entwurf und die Verarbeitung relationaler Datenbanken: a) Fachliche Analyse und fachlicher Entwurf => ER-Datenmodell (Kapitel 2) b) DV-technischer Entwurf => Relationales Datenmodell (Kapitel 3) c) Codierung: => SQL-Anweisungen c1) Datendefinition (Kapitel 4) (Basisrelationen, Benutzersichten, Indexe) c2) Datenabfrage und Datenmanipulation (Vorlesung DB- (über Basisrelationen und/oder Benutzersichten) Programmierung) 18

19 1.1. Datenbanken und Datenbankentwurf Das Datenmodell als Basis einer Informations-Lieferkette Transaktionsorientierte Geschäftsanwendungen, Collaborative Anwendungen Integration Analyse Business Analytics Applikationen Rohdaten Manage Master Data Big Data Cubes Data Data Warehouses Streams Externe Quellen Content Streaming Information Qualität Govern Lebenszyklus Sicherheit& Privacy Standards 19