Übung zur Einführung in die Informatik für Hörer anderer

Technische Universität München
Übung zur Einführung in die Informatik
für Hörer anderer Fachrichtungen
im Sommersemester 2011
Sitzung 1: Datenbanksysteme –
Überblick und Einführung
Jan Herrmann
Lehrstuhl für
Angewandte Informatik /
Kooperative Systeme
*ab Folie 5 angelehnt an Prof. A. Kemper (http://www3.in.tum.de/teaching/ws0910/)
Technische Universität München
Überblick Sitzung 1 bis 5
• Block 1: Datenbanksysteme
– Sitzung 1: Überblick, Einführung, ER-Modell I (06.05)
– Sitzung 2: ER-Modell II, Relationales Modell, Schemavereinfachung
(13.05)
– Sitzung 3: Relationale Algebra (20.05)
– Sitzung 4: SQL - insert, update, delete und select Queries (27.05)
– Sitzung 5: komplexe SQL Queries I (03.06 – nur online)
– Sitzung 5: komplexe SQL Queries II (10.06)
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Allgemeines zum Ablauf
• Zentralübung:
– ergänzender Stoff zur Vorlesung,
– Anmerkungen zur Lösung des Übungsblattes der letzten Woche
• Hausaufgabe:
– Wiederholung Stoff VL und ZÜ
– Bearbeitung der Übungsblätter (nicht nur Nachvollziehen!)
• fachliche Fragen Æ Forum
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Literatur zum Block 1: Datenbanksysteme
• A. Kemper , A. Eickler
Datenbanksysteme – Eine Einführung.
Oldenbourg Verlag, 2009. 7. Auflage.
• A. Kemper, M. Wimmer
Übungsbuch Datenbanksysteme
Oldenbourg Verlag, 2. Auflage, 2009.
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Motivation für den Einsatz eines
Datenbank-Verwaltungssystems (DBMS)
Typische Probleme bei Informationsverarbeitung ohne DBMS
• Redundanz und Inkonsistenz
• Beschränkte Zugriffsmöglichkeiten
• Probleme beim Mehrbenutzerbetrieb
• Verlust von Daten
• Integritätsverletzung
• Sicherheitsprobleme
• hohe Entwicklungskosten für Anwendungsprogramme
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Technische Universität München
Die Abstraktionsebenen eines Datenbanksystems
Sicht1
Sicht 2
Sicht 3 ...
Tabelle Student:
MatrNr
VName
NName
…
1234
Hans
Müller
…
…
…
…
…
…
…
…
…
0010101010101010
Logische Ebene
Physische Ebene
Datenunabhängigkeit:
• physische Unabhängigkeit
• logische Datenunabhängigkeit
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Datenmodellierung
Ausschnitt der
Realen Miniwelt
Manuelle/intellektuelle
Modellierung
Konzeptuelles Schema
(ER-Schema)
Halbautomatische
Transformation
Relationales
Schema
XML
Schema
Netzwerk
Schema
Objektorientiertes
Schema
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Modellierung einer kleinen Beispielanwendung
Studenten
Professoren
Vorlesungen
Reale Welt: Universität
Konzeptuelle Modellierung
MatrNr
Studenten
Professoren
Name
hören
Vorlesungen
PersNr
Name
lesen
VorlNr
Titel
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Logische Datenmodelle
•
•
•
•
•
Netzwerkmodell
Hierarchisches Datenmodell
Relationales Datenmodell
XML Schema
Objektorientiertes Datenmodell
• Objektrelationales Schema
• Deduktives Datenmodell
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Das relationale Datenmodell
Studenten
hören
MatrNr
Name
MatrNr
VorlNr
26120
25403
...
Fichte
Jonas
...
25403
26120
...
5022
5001
...
Vorlesungen
VorlNr
Titel
5001 Grundzüge
5022 Glaube und Wissen
...
...
Select Name
From Studenten, hören, Vorlesungen
Where Studenten.MatrNr = hören.MatrNr and
hören.VorlNr = Vorlesungen.VorlNr and
Vorlesungen.Titel = `Grundzüge´;
update
Vorlesungen
set Titel = `Grundzüge der Logik´
where
VorlNr = 5001;
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Architekturübersicht eines DBMS
„Naive“
Benutzer
Fortgeschrittene AnwendungsBenutzer
Programmierer
Interaktive
Anfrage
Anwendung
Präcompiler
DML-Compiler
Datenbankadministratoren
Verwaltungswerkzeug
DDL-Compiler
DBMS
Anfragebearbeitung
Datenbankmanager
Schemaverwaltung
Dateiverwaltung
Logdateien
Indexe
Datenbasis
Mehrbenutzersynchr.
Fehlerbehandlung
Hintergrundspeicher
Datenwörterbuch
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Datenbankentwurf
Abstraktionsebenen des Datenbankentwurfs
1. Konzeptuelle Ebene
2. Implementationsebene (logische Ebene)
3. Physische Ebene
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Phasen des Datenbankentwurfs
Anforderungsanalyse
Anforderungsspezifikation
Konzeptueller Entwurf
ER Schema
Informationsstruktur
DBMSCharakteristika
Implementationsentwurf
logische DB-Struktur
Physischer Entwurf
Hardware/BSCharakteristika
physische Datenbankstruktur
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Anforderungsanalyse
1. Identifikation von Organisationseinheiten
(Prof, Studi, Räume...)
2. Identifikation der zu unterstützenden Aufgaben
(Noten berechnen, Prüfung anmelden....)
3. Anforderungs-Sammelplan
(Welche Anforderungen von welchen Organisationseinheiten
(funktional, Sicherheit, Performance)
4. Anforderungs-Sammlung
5. Filterung
6. Klassifikationen
7. Formalisierung (Verständlichkeit -> Rückkopplung)
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Objektbeschreibung
•
Uni-Angestellte
™ Gehalt
- Anzahl: 1000
• Typ: dezimal
- Attribute
• Länge: (8,2)
™ PersonalNummer
• Typ: char
• Länge: 9
• Anzahl Wiederholung: 0
• Identifizierend: nein
™ Rang
• Wertebereich:
0...999.999.999
• Typ: String
• Anzahl Wiederholungen: 0
• Anzahl Wiederholung: 0
• Identifizierend: ja
• Identifizierend: nein
• Länge: 4
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Beziehungsbeschreibung: prüfen
• Beteiligte Objekte:
- Professor als Prüfer
- Student als Prüfling
- Vorlesung als Prüfungsstoff
• Attribute der Beziehung:
- Datum
- Uhrzeit
- Note
• Anzahl: 300 000 pro Jahr
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Prozeßbeschreibungen
• Prozeßbeschreibung: Zeugnisausstellung
- Häufigkeit: halbjährlich
- benötigte Daten
Prüfungen
Studienordnungen
Studenteninformation
...
- Priorität: hoch
- Zu verarbeitende Datenmenge
3000 Studenten, 3000 Prüfungen
10 Studienordnungen
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Phasen des Datenbankentwurfs
Anforderungsanalyse
Anforderungsspezifikation
Konzeptueller Entwurf
ER Schema
Informationsstruktur
DBMSCharakteristika
Implementationsentwurf
logische DB-Struktur
Physischer Entwurf
Hardware/BSCharakteristika
physische Datenbankstruktur
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Entity/Relationship-Modellierung
• Entity (Gegenstandstyp)
MatrNr
• Relationship (Beziehungstyp)
– binäre, ternäre, rekursive
Semester
Student
Hörer
• Attribut (Eigenschaft)
hören
– einelementig
Lehrveranstaltung
• Schlüssel (Identifikation)
– eindeutiges Attribut oder
– eindeutige Kombination von Attr.
• Rolle
Name
VorlNr
Vorlesung
Titel
SWS
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Universitätsschema
MatrNr
Name
Student
voraussetzen
NachVorgänger
folger
hören
Vorlesung
Note
lesen
prüfen
PersNr
Fachgebiet
SWS
Titel
Semester
Name
VorlNr
Rang
Assistent
arbeitenFür
Professor
PersNr
Name
Raum
20
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Funktionalitäten
1
E1 (z.B. Männer)
z.B. verheiratet
1
R
E2 (z.B. Frauen)
R Ž E1 x E2
1:1
N:1
E1
E2
1:N
N:M
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Funktionalitäten
1
E1 (z.B. BL)
z.B. MdL
N
R
E2 (z.B. Mensch)
R Ž E1 x E2
1:1
N:1
E1
E2
1:N
N:M
22
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Funktionalitäten
N
E1 (z.B. VL)
z.B. lesen
1
R
E2 (z.B. Professor)
R Ž E1 x E2
1:1
N:1
E1
E2
1:N
N:M
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Technische Universität München
Funktionalitäten
N
E1 (z.B. Student)
z.B. hören
M
R
E2 (z.B. Vorlesung)
R Ž E1 x E2
1:1
N:1
E1
E2
1:N
N:M
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