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DATENBANKEN Kurs: Datenmodellierung SQL Johann Eder ([email protected]) 1 Inhalt 1. Einführung, Grundbegriffe 2. Modellierung 3. Relationenmodell 4. Relationale Sprachen (SQL) ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 2 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 Literatur Atzeni, P.; Ceri, S.; ParaboschiS.; Torlone, R.: Database Systems: Concepts, Languages and Architectures. McGraw-Hill Publishing Company, 1999. Date, C.J.: An Introduction to Database Systems. Vol. I, 6th edition, Addison-Wesley, 1995. Elmasri, R.; Navathe, Sh.B.: Fundamentals of Database Systems. Benjamin Cummings, 3rd ed., 1999. ©2001 Johann Eder 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, 1988. Vossen, G.: Datenmodelle, Datenbanksprachen und DatenbankmanagementSysteme. Oldenbourg Verlag, München, 1999. Datenbanken:Einführung 4 Einführung Warum Datenbanken? ANSI / SPARC 3-Schichten Architektur Charakteristische Eigenschaften Architektur und Datenmodelle Schnittstellen Rollen / Benutzer ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 5 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 ...“ ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 6 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 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 Angestellter Nachteile: Daten-Programm-Abhängigkeit PROJEKT Projekt Redundanz, Inkonsistenz Inflexibilität Mitarbeiter ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung Standards schwer durchsetzbar 8 Warum Datenbanksysteme (2) F 1.6 Scan ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 9 ANSI-SPARC 3-Schichten Modell Externe Modelle Externe Modelle: Sicht von Benutzer(gruppen) Anwendungsprogramm en Konzeptuelles Modell einheitliche Gesamtschau der Unternehmensdaten physische Speicherstrukturen ©2001 Johann Eder Konzeptuelles Modell Internes Modell Internes Modell ... Datenbanken:Einführung 10 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 Eigenschaften von Datenbanken Persistenz Management von Sekundärspeichern Mehrbenutzerfähigkeit Zuverlässigkeit Datensicherheit ad-hoc Abfragesprachen ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 12 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 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 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) read(X) X:= X+10 X:=X-20 write(X) write(X) Erhaltung der Integrität ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 15 Zuverlässigkeit der Daten Daten sind teuer und strategisch wichtig müssen daher zuverlässig sein DBMS bestätigt jede durchgeführte Änderung roll-backward: Eliminieren der Auswirkungen aller unbestätigten Transaktionen roll-forward: Nachziehen der Auswirkungen aller bestätigten Transaktionen auf Sicherungskopie. bei Systemfehler: DBZustand wiederherstellen, der genau alle bestätigten Änderungen enthält. ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 16 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 Ad-hoc Abfragesprachen Abfrage von Daten ohne eigenes prozedurales Programm schreiben zu müssen „Wie hoch ist das Durchschnittsgehalt der Manager in den einzelnen Städten in denen mindestens 5 Manager beschäftigt sind?“ deklarativer Zugriff where emp.deptno = dept.deptno SQL, QBE, etc. group by city ©2001 Johann Eder Select city, avg(salaray) from emp, dept and emp.job = “manager“ having count(*) >= 5 Datenbanken:Einführung 18 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 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 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 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 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 Produkte Oracle DB2 SQL-Server Access Informix Sybase Ingres Progress Adabas .... ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 24 Kapitel 2: Modellierung Datenbank-Entwurf ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 25 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 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 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 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 5 Phasen der DB-Entwicklung (c) Logischer Entwurf Abbildung des konzeptuellen Modells auf das Datenmodell eines konkreten DBS. Ergebnis: ©2001 Johann Eder logisches DB-Schema Datenbanken:Einführung 30 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 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 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 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 DBMSProdukt 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 UML Unified Modelling Language Lingua franca der objektorientierten Softwareentwicklung sehr großer Sprachumfang 8 Diagrammarten hier: Teilmenge der Klassendiagramme ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 35 Entity, Gegenstand, Objekt Einheit, Ganzheit, Gegenstand, Objekt Modell, Abbild eines Gegenstandes, der in der betrachteten Realität erkannt und eindeutig identifiziert wird. Beisp.: Objekt Kunde Otto Huber Bankkonto Nr 789.987.123 Buch ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 36 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 16.12.1965 geboren. Wertebereich Menge von Werten aus denen Ausprägungen eines Attributs stammen dürfen ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 37 Attribut(2) Attribut ist eine Abbildung von einem Objekt in einen Wertebereich Name Otto Huber ©2001 Johann Eder M-ID 2317 Geb.Datum 27.8.1965 Datenbanken:Einführung 38 Klassifikation Objekte, bei denen dieselben Merkmale relevant sind und die semantisch gleichartig sind, werden zu Klassen zusammengefaßt. Buch Abteilung Exemplar Kunde Mitarbeiter ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 39 Klassifikation (2) Klasse Instanz Karl Müller Mitarbeiter Frieda Maier Ottilie Huber ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 40 Assoziation (Relationships) Repräsentieren logische Verbindungen (Beziehungen) zwischen Objekten M1 M2 P1 M4 P2 M5 M3 P3 M6 P4 Mitarbeiter ©2001 Johann Eder Projekte Datenbanken:Einführung 41 Beispiele von Assoziationen Kunde bestellt Artikel zugeteilt Mitarbeiter Projekt leitet ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 42 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 Rekursive Beziehungen Chef Mitarbeiter ist Vorgesetzter von Untergebener ist Freund von Kunde ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 44 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 Klasse mit Attributen Person PID einfaches Attribut Name Vorname 1..3 Hobbies 0..10 mehrfaches Attribut (mehrwertiges) mengenwertiges Attribut Adresse: PLZ Ort Straße zusammengesetztes (strukturiertes) Attribut ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 46 Assoziation mit Attributen % Zeit seit Mitarbeiter ist zugeteilt Projekt leitet ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 47 Beziehungsobjekte Kunde bestellt Artikel Bestellung betreut von Mitarbeiter Datum ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 48 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 Multiplizität - m : n Spezifikation der Zuordnungs-Wertigkeit einer Beziehung Mitarbeiter 1..m zugeteilt M1 M2 0..n Projekt P1 M4 P2 M5 M3 P3 M6 ©2001 Johann Eder P4 Datenbanken:Einführung 50 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..* arbeitet in 1..* Projekt * ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung Abteilung 51 Multiplizität - 1:n Mitarbeiter 0..1 leitet M1 M2 0..* Projekt P1 M4 P2 M5 M3 P3 M6 ©2001 Johann Eder P4 Datenbanken:Einführung 52 Multiplizität - 1 : 1 Mitarbeiter 0..1 leitet 0..1 M1 M2 Abteilung A1 M4 A2 M5 M3 A3 M6 ©2001 Johann Eder A4 Datenbanken:Einführung 53 Konsistenzbedingung Mitarbeiter Gehalt MNr 1 leitet m arbeitet an 1 Projekt 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. ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 54 Multiplizität bei mehrstelligen Assoziationen B j A k i C i: Anzahl der Instanzen von A, die mit einem Paar von Instanzen von B und C in Bezug stehen. ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 55 Multiplizität Beispiel Assistent 1 Student 1 m Übung möglich: ein Student kann eine bestimmte Übung nur bei einem Assistenten besuchen und bei einem bestimmten Assistenten nur eine Übung d.h.: aber nicht: ©2001 Johann Eder f1: f2: g1: g2: Student x Assistent Student x Übung Student Assistent x Übung Datenbanken:Einführung Übung Assistent Übung x Assistent Student 56 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 Beispiel Klassendiagramm berichtet an Chef Mitarbeiter MNr. key Mitarbeiter Name Job 0..1 leitet betreut 0..1 Anschrift 1 * arbeitet in gibt auf * Bestellung Best.Nr. key Anteil 0..1 * Kunde KNr. key Name * Daten * Projekt Proj.Nr. key umfaßt * Produkt Preis Prod.Nr. key Bezeichnung Bezeichnung ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 58 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. ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung 59
