Datenbanken Unit 9: OLAP, OLTP und objektrelationale Datenbanken
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Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Datenbanken
Unit 9: OLAP, OLTP und objektrelationale
Datenbanken
Ronald Ortner
17. V. 2017
Ronald Ortner
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OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
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1
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2
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3
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
OLTP and OLAP
SAP
Data Warehouse & OLAP
4
Objekt-relationale Datenbanken
Beispiel
Objekt-relationale Datenbanken
Ronald Ortner
Objekt-relationale Datenbanken
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Objekt-relationale Datenbanken
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Nächste Woche entfallen VO und UE
Aktuelle ÜBeispiele bis in zwei Wochen
Noch drei Wissensüberprüfungen am 17.5., 31.5. und 7.6.
UE-Abschlusstest am 14. Juni
(Gruppe 1: 14:45–16:00, Gruppe 2: 16:00–17:15 )
Am 21. Juni finden beide Übungsgruppen gleichzeitig statt
(16–17:30 Uhr im RWZ HS).
Ronald Ortner
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Heute:
Nachbetrachtung Wissensüberprüfungen
Datentyp Date und Regular Expressions
Ronald Ortner
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Objekt-relationale Datenbanken
Nachbetrachtung Zwischentest
HAVING für Bedingungen an Aggregatfunktionen
(Korrelierte Subqueries sind aufwendig, sollten also nur
verwendet werden, wenn es wirklich notwendig ist!)
COUNT 6= SUM
Kein GROUP BY ohne Aggregatfunktion!!!
Eine Subtilität:
Oft sollte im GROUP BY nicht der Ausdruck im SELECT sondern
entsprechende id verwendet werden.
Ronald Ortner
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OLTP and OLAP
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1
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2
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3
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OLTP and OLAP
SAP
Data Warehouse & OLAP
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Beispiel
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OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
OLTP and OLAP
OLTP vs. OLAP
OLTP: online transaction processing
Online-Datenbankanwendungen
Beispiele: Bestellungen, Buchungen, etc.
wichtig ist die Verarbeitung aktuell anfallender Daten
→ viele Updates und neue Einträge in der Datenbank
Ronald Ortner
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OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
OLTP and OLAP
OLTP vs. OLAP
OLTP: online transaction processing
Online-Datenbankanwendungen
Beispiele: Bestellungen, Buchungen, etc.
wichtig ist die Verarbeitung aktuell anfallender Daten
→ viele Updates und neue Einträge in der Datenbank
OLAP: online analytical processing
Datenbankanwendungen für Analyse und Decision Support
Beispiele: Trendanalyse, Big Data
historische Daten sind wichtig
→ viele Daten, die meist in aggregierter Form benötigt werden
Ronald Ortner
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SAP
Outline
1
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2
SQL
3
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OLTP and OLAP
SAP
Data Warehouse & OLAP
4
Objekt-relationale Datenbanken
Beispiel
Objekt-relationale Datenbanken
Ronald Ortner
Objekt-relationale Datenbanken
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
SAP
SAP
SAP: Softwaresystem, hauptsächlich für OLTP
SAP hat drei Ebenen:
großes relationales Datenbanksystem im Hintergrund
Applikationen, die auf Datenbank aufsetzen
GUI
Ronald Ortner
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SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
SAP
SAP
SAP: Softwaresystem, hauptsächlich für OLTP
SAP hat drei Ebenen:
großes relationales Datenbanksystem im Hintergrund
Applikationen, die auf Datenbank aufsetzen
GUI
Zugriff auf dahinterliegende Datenbanken:
Auf einige Tabellen kann normal via SQL zugegriffen werden.
Dabei ist meist nur lesender Zugriff sinnvoll.
Auf andere Tabellen kann nur via SAP zugegriffen werden.
Ronald Ortner
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Objekt-relationale Datenbanken
SAP
SAP
SAP: Softwaresystem, hauptsächlich für OLTP
SAP hat drei Ebenen:
große relationales Datenbanksystem im Hintergrund
Applikationen, die auf Datenbank aufsetzen
GUI
Eigene Applikationen könne mit ABAP/4 geschrieben werden –
Datenbankzugriff mit
Native SQL (mit speziellem User Interface)
Open SQL (direkter Zugriff auf Datenbanken)
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Data Warehouse & OLAP
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OLTP and OLAP
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Data Warehouse & OLAP
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Objekt-relationale Datenbanken
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Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
OLTP vs. OLAP
OLTP: online transaction processing
Online-Datenbankanwendungen
Beispiele: Bestellungen, Buchungen, etc.
wichtig ist de Verarbeitung aktuell anfallender Daten
→ viele Updates und neue Einträge in der Datenbank
OLAP: online analytical processing
Datenbankanwendungen für Analyse und Decision Support
Beispiele: Trendanalyse, Big Data
historische Daten sind wichtig
→ viele Daten, die meist in aggregierter Form benötigt werden
Ronald Ortner
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Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
OLTP vs. OLAP
OLTP: online transaction processing
Online-Datenbankanwendungen
Beispiele: Bestellungen, Buchungen, etc.
wichtig ist de Verarbeitung aktuell anfallender Daten
→ viele Updates und neue Einträge in der Datenbank
OLAP: online analytical processing
Datenbankanwendungen für Analyse und Decision Support
Beispiele: Trendanalyse, Big Data
historische Daten sind wichtig
→ viele Daten, die meist in aggregierter Form benötigt werden
→ Es ist keine gute Idee, OLTP und OLAP auf derselben Datenbank
auszuführen.
Ronald Ortner
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OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Data Warehouse
Grundidee von Data Warehouse:
Operationale Datenbank für OLTP
Speichere regelmäßig (aber nicht online!) Daten von operationaler
Datenbank in Data Warehouse
Ronald Ortner
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OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Data Warehouse
Grundidee von Data Warehouse:
Operationale Datenbank für OLTP
Speichere regelmäßig (aber nicht online!) Daten von operationaler
Datenbank in Data Warehouse
Datenbankschemata für Data Warehouse:
Sternschema:
eine zentrale Faktentabelle
andere Tabellen nicht normalisiert
Ronald Ortner
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OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Data Warehouse
Grundidee von Data Warehouse:
Operationale Datenbank für OLTP
Speichere regelmäßig (aber nicht online!) Daten von operationaler
Datenbank in Data Warehouse
Datenbankschemata für Data Warehouse:
Sternschema:
eine zentrale Faktentabelle
andere Tabellen nicht normalisiert
Schneeflockenschema:
eine zentrale Faktentabelle
andere Tabellen normalisiert (→ benötigt mehr Joins)
Ronald Ortner
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OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Roll Up und Drill Down
Abfragen auf Data Warehouse typischerweise in aggregierter Form
(→ GROUP BY)
Drill down: mehr Attribute im GROUP BY
Roll up: weniger Attribute im GROUP BY
Daten können in einer Tabelle bzw. allgemein im “Data cube”
dargestellt werden.
Ronald Ortner
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Data Warehouse & OLAP
Cube Operator
Data cube:
Ausführung aller nötigen Abfragen aufwendig
Ronald Ortner
Objekt-relationale Datenbanken
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Data Warehouse & OLAP
Cube Operator
Data cube:
Ausführung aller nötigen Abfragen aufwendig
können Tabelle für Data cube speichern
(mit NULL Werten, wo aggregiert wird)
Ronald Ortner
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OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Data Warehouse & OLAP
Cube Operator
Data cube:
Ausführung aller nötigen Abfragen aufwendig
können Tabelle für Data cube speichern
(mit NULL Werten, wo aggregiert wird)
immer noch recht aufwendig und unpraktisch
Ronald Ortner
Objekt-relationale Datenbanken
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OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Cube Operator
Data cube:
Ausführung aller nötigen Abfragen aufwendig
können Tabelle für Data cube speichern
(mit NULL Werten, wo aggregiert wird)
immer noch recht aufwendig und unpraktisch
→ Idee: neuer SQL Operator CUBE
Verwendung: GROUP BY CUBE( attr1, attr2, . . . )
Ronald Ortner
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SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Cube Operator
Data cube:
Ausführung aller nötigen Abfragen aufwendig
können Tabelle für Data cube speichern
(mit NULL Werten, wo aggregiert wird)
immer noch recht aufwendig und unpraktisch
→ Idee: neuer SQL Operator CUBE
Verwendung: GROUP BY CUBE( attr1, attr2, . . . )
Weitere Möglichkeit:
speichern Tabelle, die maximal “drilled-down” ist
aggregieren diese Tabelle
(weniger aufwendig als Aggregation jedesmal neu zu machen)
Ronald Ortner
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SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Row Store vs. Column Store
Typischerweise werden Tabellen zeilenweise gespeichert.
Ronald Ortner
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SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Row Store vs. Column Store
Typischerweise werden Tabellen zeilenweise gespeichert.
Bei vielen Spalten, kann es aus Performancegründen u.U. auch
besser sein, spaltenweise zu speichern:
Ronald Ortner
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Row Store vs. Column Store
Typischerweise werden Tabellen zeilenweise gespeichert.
Bei vielen Spalten, kann es aus Performancegründen u.U. auch
besser sein, spaltenweise zu speichern:
Die meisten Abfragen betreffen nur wenige Spalten.
Ronald Ortner
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Row Store vs. Column Store
Typischerweise werden Tabellen zeilenweise gespeichert.
Bei vielen Spalten, kann es aus Performancegründen u.U. auch
besser sein, spaltenweise zu speichern:
Die meisten Abfragen betreffen nur wenige Spalten.
Spaltenwerte sind ähnlicher und können leichter komprimiert
werden.
Ronald Ortner
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Data Warehouse & OLAP
Row Store vs. Column Store
Typischerweise werden Tabellen zeilenweise gespeichert.
Bei vielen Spalten, kann es aus Performancegründen u.U. auch
besser sein, spaltenweise zu speichern:
Die meisten Abfragen betreffen nur wenige Spalten.
Spaltenwerte sind ähnlicher und können leichter komprimiert
werden.
Verwendung von Wörterbuch-Tabelle
Ronald Ortner
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Beispiel
Outline
1
Organisatorisches
2
SQL
3
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
OLTP and OLAP
SAP
Data Warehouse & OLAP
4
Objekt-relationale Datenbanken
Beispiel
Objekt-relationale Datenbanken
Ronald Ortner
Objekt-relationale Datenbanken
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Beispiel
Beispiel: Bücherdatenbank
Ronald Ortner
Objekt-relationale Datenbanken
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Beispiel
Beispiel: Bücherdatenbank
Wir führen IDs für Autoren, Bücher und Keywords ein.
Dann:
eine Tabelle für jeden Entitätstyp (mit den IDs als
Primärschlüssel):
Autoren: {[a_id, Name]}
Bücher: {[b_id, Titel, Verlag]}
Keywords: {[k_id, Keyword]}
eine Tabelle für jede Relation:
schreibt: {[a_id, b_id]}
hat_Keyword: {[b_id, k_id, Gewicht]}
Ronald Ortner
Objekt-relationale Datenbanken
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Beispiel
Beispiel: Bücherdatenbank
Wir führen IDs für Autoren, Bücher und Keywords ein.
Dann:
eine Tabelle für jeden Entitätstyp (mit den IDs als
Primärschlüssel):
Autoren: {[a_id, Name]}
Bücher: {[b_id, Titel, Verlag]}
Keywords: {[k_id, Keyword]}
eine Tabelle für jede Relation:
schreibt: {[a_id, b_id]}
hat_Keyword: {[b_id, k_id, Gewicht]}
→ brauchen fünf (!) Tabellen für einen Entitätstyp
Ronald Ortner
Objekt-relationale Datenbanken
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Outline
1
Organisatorisches
2
SQL
3
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
OLTP and OLAP
SAP
Data Warehouse & OLAP
4
Objekt-relationale Datenbanken
Beispiel
Objekt-relationale Datenbanken
Ronald Ortner
Objekt-relationale Datenbanken
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Objekt-relationale Datenbanken
Objektorientierte Erweiterungen
→ erweitern relationale Datenbanktheorie mit objektorientierten Ideen:
Mögliche Ansätze:
Ronald Ortner
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OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Objekt-relationale Datenbanken
Objektorientierte Erweiterungen
→ erweitern relationale Datenbanktheorie mit objektorientierten Ideen:
Mögliche Ansätze:
zusätzliche Struktur in Datenbanken:
→ implizite Joins (keine Join-Bedingung nötig)
Ronald Ortner
Organisatorisches
SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Objekt-relationale Datenbanken
Objektorientierte Erweiterungen
→ erweitern relationale Datenbanktheorie mit objektorientierten Ideen:
Mögliche Ansätze:
zusätzliche Struktur in Datenbanken:
→ implizite Joins (keine Join-Bedingung nötig)
geben 1.NF auf und erlauben strukturierte Informationen:
→ können z.B. mehrere Autoren oder Keywords speichern
Ronald Ortner
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SQL
OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse
Objekt-relationale Datenbanken
Objekt-relationale Datenbanken
Objekt-relationale Datenbanken
In objekt-relationaler Datenbank gibt es weiters:
Möglichkeit, Objekte mithilfe anderer Objekte zu definieren
Vererbung
Objektmethoden
→ objekt-orientierte Programmiersprachen wie etwa Java
Ronald Ortner
