Folien

Übung Datenbanksysteme
Kalküle und Datentypen
24.11.2003
Übung Datenbanksysteme WS 2003/2004
14.02.2017
Relationenkalküle
„Abfragesprachen“ für das relationale Modell
Unterschied zu relationaler Algebra ?
Deklarativer Ansatz
vs
Operationeller Ansatz
Anders formuliert:
Beschreibung des Ergebnisses
vs
Beschreibung des Lösungsweges
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Tupelkalkül vs. Domänenkalkül
Gemeinsam:
Prädikate über Relationen {t|P(t)}
Stark vereinfachte Vorstellung:
P(ti) = true => ti ist im Ergebnis
Tupelkalkül:
– Verwendet (ganze) Tupel als Basis
Domänenkalkül:
– Verwendet Domänen für einzelnen Spalten
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Aufgabe 1:Tupelkalkül
Aufgabe 1: Finden Sie
alle Kunden
{k
|
k
Kunde
}
Ergebnisvariable
Wird bestimmt durch
K kommt aus
Relation Kunde
Bei der (naiven) Auswertung (einfach Relation durchlaufen):
Alle Tupel sind true,
Alle Tupel sind im Ergebnis
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Aufgabe 1b)
Finden sie alle Kategoriebezeichnungen
{
[kat.Bezeichnung]
|
kat Kategorie }
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[] erstellen neues
Tupel
k.Bezeichnung
projiziert auf
einzelne Spalte
eines Tupel
Auswahl wie bei a)
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Aufgabe1c
Finden Sie alle Kontobewegungen des Kunden Heinz
Schiller (geb. 3.5.1942), bei denen mehr als 500 € bewegt
wurden.
{kb | kb Kontobewegung
kb.VN = „Heinz“
 kb.NN = „Schiller“
 kb.Gebdat = 19420503
 kb.Betrag > 500}
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Auswahl von
Basisrelation (wie üblich)
Festlegung einzelner
Einschränkungen
Mit logischen und
verknüpft
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Aufgabe 1d
Alle Kunden des Kontos 174266
{k | k  Kunde 
b  besitzt (
k.Vorname = b.Vorname 
k.Nachname =b.Nachname
k.Gebdat = b.Gebdat 
b.Kontonummer = 174266
)}
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Basisrelation
Es gibt mindestens ein
Element bei besitzt
Beziehung zwischen
Kunde und besitzt
Join
Einschränkungen in
Kontonummer
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Aufgabe 1e
Alle Kunden mit mehr als 5000 Euro Guthaben
{k | k  Kunde 
b  besitzt(
k.Vorname = b.Vorname 
k.Nachname = b.Nachname 
k.Gebdat = b.Gebdat kn Konto(
kn.Kontonummer = b.Kontonummer
 kn.Betrag >5000
))}
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Basisrelation,
Verknüpfung mit besitzt
Und Konto
Selektion bei Betrag
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Aufgabe 1f
Alle Kunden, die kein Festgeldkonto haben
oder überhaupt kein Konto haben
{k | kKunde
   b  besitzt(
 k.Vorname = b.Vorname 
k.Nachname = b.Nachname 
k.Gebdat = b.Gebdat 
 f Festgeldkonto(
f.Kontonr =b.Kontonr))}
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Verknüpfung
Verknüpfung
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Aufgabe 1f (2.Versuch)
Alle Kunden, die kein Festgeldkonto haben,
aber ein Girokonto
{k | kKunde
  b  besitzt(
 k.Vorname = b.Vorname 
k.Nachname = b.Nachname 
k.Gebdat = b.Gebdat 
  f Festgeldkonto(
f.Kontonr =b.Kontonr))}
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Verknüpfung
Verknüpfung
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Aufgabe 2:Domänenkalkül
Aufgabe 1: Finden Sie alle
Kunden
{[v,n,g,b]
|
[v,n,g,b]  Kunde
}
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Ergebnis muss aus
Spaltenvariable aufgebaut
werden
Die Tupel sind
Elemente von Kunde
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Aufgabe 2b)
Alle Kategoriebezeichnungen
{[b]|
 x(
[b,x]
 Kategorie
}
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Ergebnis wie bisher
Wir brauchen komplettes Tupel
Gebundene Variablen
Tupel konstruieren
Reihenfolge erhalten
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Aufgabe 2c
Alle Kontobewegungen von Heinz Schiller (geb.
3.5.1942), bei denen mehr als 500€ bewegt
wurden.
{[d,v,n,g,k,b,a] |
[d,v,n,g,k,b,a] 
Kontobewegung
v = Heinzn =Schiller
 Gebdat =19420503
b > 500
)}
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Projektion
Gebundene Variablen für
komplettes Tupel
aus Basisrelation
Selektionen
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Aufgabe 2d
Alle Kunden des Kontos 174266
{[v,n,g,b]| [v,n,g,b] 
Kunde 
 k ([v,n,g,k] besitzt
k=174266) }
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Verknüpfung
implizit
durch Benutzung
der selben
Variable
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Aufgabe 2e
Alle Kunden mit mehr als 5000 Euro Guthaben
{[v,n,g,b]| [v,n,g,b] Kunde
 k ([v,n,g,k] besitzt
 x, y ([k,x,y] Konto
 x > 5000))}
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Aufgabe 2f
Alle Kunden, die nur Girokonten haben und
kein Festgeldkonto
{[v,n,g,b] | [v,n,g,b]  Kunde 
k(
[v,n,g,k ]  besitzt 
 x,y (
[k,x,y]  Festgeldkonto))}
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Aufgabe 3: Überlegung zu Datentypen
Ein Tuningparameter bei der Umsetzung von
relationalen Schemata in SQL sind ähnliche,
aber nicht identische Datentypen
Ziel: Bestmögliches Verhältnis von
Speicherplatz, Flexibilität und Genauigkeit
Beispiel: Real, Numeric(n,m), Integer
– Gleicher Platzbedarf
– Unterscheidliche Darstellungsqualität
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Aufgabe 3a)
Ergebnisse von wissenschaftlichen Berechnungen ?
• Float
• Real
• Double
Ergebnistyp von numerischen Programmen Hintergrund:
Wissenschaftliche Berechnungen arbeiten mit
–
–
bester verfügbarer Genauigkeit
Möglichst hoher Geschwindigkeit
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Aufgabe 3b
Kontostände, Umsätze und Bilanzen bei einer großen
Bank ?
Numeric
Geldbeträge haben
Nachkommastellen, große Werte:
 kein Integer
Banken benötigen exakte Rechnung innerhalb des
Zahlenraums:
 kein Float, Double etc.
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Aufgabe 3c
Studentenzahlen an den deutschen
Universitäten?
• Aufzählbar
• Genau
• Relativ kleiner Zahlenbereich
Integer (32 bit)
Wahrscheinlich sogar
Smallint (16 bit) (keine deutsche Uni hat
mehr als 65000 Studenten)
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Aufgabe 3d
Ortsnamen in Deutschland?
 Zeichenkette
Char(n)
oder
Varchar(n) ?
Char: immer n Bytes
Varchar strlen+c Bytes
Varchar besser, da große Längenunterschiede
Was ist N ?
Llanfairpwllgwyngyllgogerychwyrndrobwllllantysiliogogogoch
Nicht aus Deutschland, aber echter Ortsname 
=> N > 60 ?
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Aufgabe 3e
Raumbezeichnungen an der TU
(MI 00.00.001)?
Ziffern reichen nicht: kein Integer
 Zeichenkette
Char(n) oder Varchar(n) ?
Hier besser char(n):
•
•
•
Länge ist relativ konstant,
Keine Ausreisser
Overhead von varchar unnötig
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Aufgabe 3f
Satellitenbilder?
–
–
–
–
Groß (bis zu mehreren GB)
Binär
Keine Struktur für relationales System
Auswertung erfolgt im Client
 BLOB
Binary Large Object
Warum nicht Pointer/URL auf File ?
=> Konsistenz, Transaktionskonzept, …
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Aufgabe 3g
Sehr lange Texte (50MB) bestehend aus vielen einzelnen
Wörtern und Sätzen?
Ideen:
• Varchar für den ganzen Text
Problem: Varchar hat Limit bei 32000 Zeichen
• CLOB (Character BLOB)
Funktioniert, aber
Keine Ausnutzung von DB-Features (Index)
Wie können wir es eventuell besser machen ?
Wir zerlegen den Text entlang bestimmter Kriterien
- Sätze
- Wörter
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Aufgabe 3g (2)
Zerlegungen:
• Varchar pro Satz
(Satznr: integer, Text: varchar(n))
Text kann indiziert werden
• Varchar pro Wort
(Satznr: integer, Wortnummer: integer, Text: varchar(n))
=>Index auf einzelnen Wörtern möglich
Anwendung ?
Fazit: Zerlegung hängt von Anwendungszweck an,
keine ist immer gut
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