Vorlesung mit Übung Datenbanken und Informationssysteme (DBIS)
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Vorlesung mit Übung Datenbanken und Informationssysteme (DBIS) für WiMa-Studenten, B.A.-Studenten mit Ergänzungsfach Informatik u.a. Wintersemester 2013/14 Institut für Informatik Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme [http://www.minet.uni-jena.de/dbis] Prof. Dr. Klaus Küspert (V3) Dipl.-Inf. Bernhard Pietsch, wiss. Mitarbeiter (Ü1) 15.10.2013 Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 1 Organisatorisches Ort/Termine: - Jeweils Di, 12.15-13.45 Uhr abwechselnd V/Ü in SR 130 (Carl-Zeiß-Straße 3) - Jeweils Do, 16.00-17.30 Uhr V in SR 130 (Carl-Zeiß-Straße 3) Erster Ü-Termin wird der 29.10.2013 sein, danach i.w. vierzehntäglich 6 weitere ÜTermine im Semester Modulprüfungen schriftlich am Semesterende: Montag, den 10.02.2014, von 16.00-17.30 Uhr im Hörsaal 1, Carl-Zeiss-Str. 3 Folien werden schrittweise im Netz bereitgestellt - Spätestens ein Tag vor dem Vorlesungstermin - http://www.minet.uni-jena.de/dbis/ Lehrveranstaltungen Materialien - oder Link aus Friedolin Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 2 Literatur Vorlesung wird aus verschiedenen Quellen gespeist Beispiele für gute, nette Lehrbücher sind: - Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler, Andreas Heuer: Datenbanken: Konzepte und Sprachen. mitp-Verlag, Bonn - Andreas Heuer, Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler: Datenbanken kompakt. mitp-Verlag, Bonn - Alfons Kemper, André Eickler: Datenbanksysteme: Eine Einführung. Oldenbourg Wissenschaftsverlag, Oldenbourg - Stefan Lang, Peter Lockemann: Datenbank-Einsatz. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg - Werner Kießling, Gerhard Köstler: Multimedia-Kurs Datenbanksysteme. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg - Karl Neumann: Datenbanktechnik für Anwender. Hanser Verlag, München - Alfred Moos, Gerhard Daues: Datenbank-Engineering. Vieweg Verlag, Braunschweig, Wiesbaden - Günter Matthiesen, Michael Unterstein: Relationale Datenbanken und SQL. Addison-Wesley Verlag Deutschland, Bonn Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 3 Inhalt 1. Einleitung und Motivation - Warum braucht man Datenbanksysteme; welchen Nutzen verspricht man sich von Datenbanksystemen; welche Probleme sollen sie lösen? - Datenverwaltung mit Dateisystemen: Möglichkeiten, Varianten, Limitationen - Datenbanksysteme und ihre Eigenschaften im Überblick: Was sind die entscheidenden Funktionalitäten von Datenbanksystemen? - Begriffe, die im Zusammenhang mit Datenbanksystemen eine Rolle spielen, im „Schnelldurchlauf“ 2. Datenmodellierung mit Entity-Relationship-Modell - Was versteht man unter dem ERM? - Welche Konstrukte bietet ERM und wie setzt man diese ein? - Varianten des ERM, Mächtigkeit und Nutzen dieser Varianten Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 4 Inhalt 3. Relationales Daten(bank)modell - Exkurs in die Historie: Hierarchisches/Netzwerk-Datenmodell - Datendarstellung/-modellierung, Konstrukte - Vom Entity-Relationship-Modell zum relationalen Modell: Vorgehen/Umsetzung 4. Relationen-Algebra - Sprachen für das relationale Modell - Umgang mit zugehörigen relationalen Datenbanksystemen 5. SQL - SQL (Structured Query Language) als die Datenbanksprache - Historie und Normierung - Funktionalität Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 5 1. Einleitung und Motivation Datenhaltungsfragestellungen Datenhaltungsanforderungen Größenordnungen Datenverwaltung mit Dateisystemen Dateien vs. Datenhaltungsanforderungen Datenbanksysteme – Terminologie & Eigenschaften Architekturen im DB-Umfeld Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 6 1.1 Datenhaltungsfragestellungen In sehr vielen Informatik-Anwendungen (Anwendungssystemen) stehen – teils sehr große – Datenbestände im Mittelpunkt der Betrachtungen. Beispiele aus dem betriebswirtschaftlichen Bereich: - Personaldatensysteme, Lagerverwaltung/Bestandsverwaltung - Buchungssysteme (Hotel, Flug, Reise, Bahn, Mietwagen ...) und Abrechnungssysteme - Kontenführung (Banken etc.) - Vertragsbestandsverwaltung (Versicherungen, Bausparkassen etc.) - Auftragsverwaltung (jedes Unternehmen!) z.B. SAP R/3 (mySAP ERP) Beispiele aus dem technischen Bereich: - Konstruktionsdatenverwaltung für CAD-Systeme (Computer Aided Design) - Verwaltung von Millionen chemischer Verbindungen - Messdatenerfassung/-verwaltung Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 7 1.1 Datenhaltungsfragestellungen Beispiele aus dem „bürokratischen“ Bereich: - Textverwaltung/Dokumentverwaltung - Mail-Ablage und -Verwaltung - Telefonverzeichnisse Beispiele aus dem wissenschaftlichen Bereich: - Regel- und Faktenablage sowie -verwaltung bei Expertensystemen - Ablage/Verwaltung von Formelsammlungen in der Mathematik In allen diesen Fällen sollen Datenbestände zum Zugriff (Lesen) und zur Veränderung bereitgestellt werden - meist über eine Anwendung - teils aber auch zum direkten „Ad-hoc-Zugriff“ seitens des Benutzers Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 8 1.2 Datenhaltungsanforderungen Persistente Datenhaltung, d.h. auf nichtflüchtigem Speicher (Magnetplatte, band, optischem Speicher) Ggf. sehr große („beliebig große“) Datenmengen: (Giga-/Terabytes/mehr) Sehr schneller Zugriff auf die Daten beim Lesen/Einfügen/Ändern/Löschen i.d.R. keine sequentielle Suche akzeptierbar, „hohe Performance“!!! Hohe Verfügbarkeit der Daten: eventuell 24*7, d.h. 24-Stunden-Betrieb 365 Tage im Jahr (Bsp.: Flugbuchungssysteme, Bankensysteme) Hohe Flexibilität beim Datenzugriff / der Datenauswertung, integrierte Auswertbarkeit verschiedener Datenbestände - Bsp: Welche Mitarbeiter der Firma sind seit über 10 Jahren im Unternehmen, haben Kurse zu Unix und Windows besucht und haben schon in mindestens drei Projekten Leitungserfahrung gesammelt? - hierfür kann man eigens eine Anwendung schreiben (Anfrage „ausprogrammieren“, will man aber vielleicht nicht) Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 9 1.2 Datenhaltungsanforderungen Hohe Flexibilität bzgl. der Datenverteilung: - Bsp: Mitarbeiterstammdaten auf Rechner in Hamburg, Kursdaten in Stuttgart, Projektdaten in Dresden; trotzdem integrierte Auswertbarkeit („regionale Verteilung“) gewollt (Transparenz) Hohe Flexibilität bzgl. der Lastverteilung: - Bsp.: Von mehreren nahe beieinander befindlichen Rechnern (RechnerCluster) soll auf einen Datenbestand zugegriffen werden können in für den Benutzer / die Anwendung transparenter Weise Hohe Benutzerfreundlichkeit des Datenhaltungssystems - einfacher Zugriff auf die Daten, leichte Erlernbarkeit der Abfragesprache bei gleichzeitig großer Mächtigkeit der Sprache - „Quadratur des Kreises“? Jein Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 10 1.2 Datenhaltungsanforderungen Sicherheit vor Datenverlust: - Auch bei plötzlich auftretendem Systemausfall („Absturz“) bzw. sogar bei Versagen eines Externspeichermediums soll kein irreversibler Datenverlust eintreten bzw. dieser sich in wohldefinierten Grenzen halten Sicherheit vor unberechtigtem (änderndem) Zugriff zu den Daten: - Dies soll möglichst fein und präzise spezifizierbar sein - Bsp: Personalsachbearbeiter Müller soll nur auf jene Personalstammsätze zugreifen können, wo Gehalt < 7000. Oder: Änderungen des Gehalts im Personalstammsatz soll nur der Personalleiter Müller-Meerschwein vornehmen können. Paralleler Zugriff mehrerer („beliebig vieler“) Benutzer auf einen Datenbestand und zwar ohne dass „Konflikte“ auftreten logischer Einbenutzerbetrieb bei physischem Mehrbenutzerbetrieb Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 11 1.2 Datenhaltungsanforderungen Hoher Grad an semantischer Integrität im Datenbestand vom Datenhaltungssystem automatisch garantiert - Bsp: Datenhaltungssystem garantiert, • dass Personalnummern nicht mehrfach vergeben werden (Angest. MüllerLüdenscheid und –Meerschwein haben beide Personalnummer 4711 ) • dass Gehalt stets < 10000, falls dies in der Firma so sein soll semantische Integritätsbedingung • dass Durchschnittsgehalt einer Abteilung stets < 7000, falls . . . • dass jeder Mitarbeiter auch wirklich einer Abteilung zugeordnet ist (keine „Waisenkinder“) - Datenhaltungssystem überwacht selbständig Integritätsregeln bzw. sorgt sogar durch „aktive Mechanismen“ dafür, dass Integrität automatisch wiederhergestellt wird • Bsp: Abteilungsdaten werden aus Bestand gelöscht, Datenhaltungssystem löscht autom. alle zugehörigen Angestelltendaten (falls man das so will ...) Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 12 1.2 Datenhaltungsanforderungen Hoher Grad an Datenunabhängigkeit (Vertiefung später) - (Strukturelle) Änderungen im Datenbestand sollen sich möglichst nicht unmittelbar auf die Anwendungsprogramme auswirken - Bsp: Angestelltenstammsatz wird um neues Feld „Haarfarbe“ erweitert, nur ein Anwendungsprogramm (APx) nutzt zunächst dieses neue Feld alle anderen Anwendungsprogramme sollten von dieser strukturellen Änderung am besten überhaupt nichts mitbekommen - Bsp: Gehaltsfeld (INTEGER) wird von 3 auf 4 Bytes erweitert, um auch Monatsgehälter > 16... Mio darstellen zu können Alle AP's sollten davon unberührt bleiben AP1 AP2 AP3 ... APn n sehr groß Betriebssystem + Datenhaltungssystem Datenbestand Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 13 1.2 Datenhaltungsanforderungen Datenbanksysteme sollen bzgl. aller vorgenannten Anforderungen und Vorstellungen Lösungen bieten - Funktionalität soll nicht nur „irgendwie“ bereitgestellt werden, sondern vorallem unter Performance-Gesichtspunkten - Sonst ist man bei großen Datenbeständen, vielen parallelen Benutzern, komplexen Anfragen/Auswertungen verloren!! Praxis trennt sorgfältig zwischen - OLTP-Betrieb unser Thema vorwiegend • Online Transaction Processing (Bsp: Flugbuchung) • viele (kurze) Verarbeitungsvorgänge (Transaktionen) • viele parallele Benutzer, schnelle Antwortzeiten - OLAP-Betrieb Thema Data Warehouses • Online Analytical Processing, auch DSS (Decision Support System) • komplexe (lange) Verarbeitungsvorgänge • wenige parallele Benutzer, relativ unkritische Antwortzeiten Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 14 1.3 Größenordnungen Datenbestände in GB-/TB-/PB-Größenordnungen Hunderte/Tausende gleichzeitig aktive Nutzer auf einem Datenbestand Dutzende/Hunderte von angeschlossenen Externspeichermedien (Magnetplatten) Hunderte von „Verarbeitungsvorgängen“ (Transaktionen) pro Sekunde auf einem Datenbestand, z.B. der Art: - Umbuchung von einem Konto auf ein anderes - Durchführung einer Platzreservierung - Anfrage an ein Auskunftssystem Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 15 1.4 Datenverwaltung mit Dateisystemen Dateiverwaltung (Dateisystem) in der einen oder anderen Weise Bestandteil eines jeden Betriebssystems Datei = geordnete Sammlung von Datensätzen (auf Externspeicher), wobei - Datensätze sich aus Feldern zusammensetzen ( Struktur des Datensatzes) - Alle Datensätze einer Datei i.d.R. die gleiche Struktur aufweisen „homogene Sammlung“ von Datensätzen Geordnet heißt nicht unbedingt sortiert, sondern dass irgendeine Reihenfolge der Datensätze auf Externspeicher vorliegt und diese Reihenfolge von Anwendungen „gesehen“ und ausgenutzt werden kann beim Lesen der Daten (gib mir ersten/nächsten Datensatz); Unterscheidung: - „entry sequenced“: Einfügereihenfolge bestimmt Ordnung - „key sequenced“: „Schlüsselwert“ bestimmt Ordnung, sortiert nach bestimmtem (Schlüssel-)Feld, etwa nach Personalnummer Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 16 1.4 Datenverwaltung mit Dateisystemen Externspeicher gliedert sich in - Magnetplatte, Solid-State-Drives (Sekundärspeicher) - Magnetband, opt. Speicher o.ä. (Tertiärspeicher) - Dateien, für die ein schneller (u. ggf. wahlfreier) Zugriff („random access“) benötigt wird, müssen auf Magnetplatte/Solid-State-Drive stehen, andernfalls können auch (kostengünstigere) Tertiärspeicher Verwendung finden Homogene Sammlung von Datensätzen heißt - Aus Sicht der Anwendungsprogramme • Im wesentlichen gleichstrukturierte Datensätze innerhalb einer Datei • Gewisse variante Strukturen bzgl. der Felder möglich (z.B.: Buchungsnr. < 1000000 wird Ktonr. als 2-Byte-Integer interpretiert, sonst als 2-Byte-Character-Feld). - Aus Sicht des Betriebssystems/Dateisystems alles nur „byte strings“, hier Homogenität ohnehin gegeben Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 17 1.4 Datenverwaltung mit Dateisystemen Felder / Struktur heißt, dass ein Datensatz sich aus Sicht der Anwendung(!) nicht einfach als „byte string“ darstellt, sondern als strukturiertes Gebilde - Bsp.: Buchungs- Betrag Kto- Zahlungsnr. nr. empfänger 3 Bytes 4 Bytes 2 Bytes ... 16 Bytes Felder 1 ... 4 - So sieht das Anwendungsprogramm bzw. interpretiert Benutzer den Datensatz; das Betriebssystem (Dateisystem) ist u.U. viel „dümmer“, hat doch nur die Sicht des langen „byte strings“ und kennt keine Felder Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 18 1.4.1 Sequentielle Datei Datensätze sequentiell (fortlaufend) z.B. auf Platte oder Band abgelegt, Ordnung entstanden durch Einfügereihenfolge; z.B. Angestelltendatei Stammdaten Stammdaten Stammdaten Mitarbeiter Mitarbeiter Mitarbeiter Späth Müller Meier ... Felder fest oder variabel lang Datensätze ebenfalls fest oder variabel lang Zugriff auf die Datensätze (vereinfachend lesender Zugriff): - Bei variabler Länge nur sequentieller Zugriff möglich („lies einen Datensatz nach dem anderen“) - Bei fester Länge und Ablage auf Platte auch wahlfreier Zugriff möglich („lies Datensatz 37“) - Bei fester Länge und Ablage auf Platte und sortierter Speicherung (z.B. nach Personalnr. oder Name) auch binäre Suche möglich Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 19 1.4.2 Indexsequentielle Datei Blätter eines (Zugriffs-)Baums enthalten Datensätze oder Verweise zu den außerhalb des Baums abgelegten Datensätzen Implementierungsform i.d.R. B*-Baum (balancierter Baum mit mindestens 2/3-gefüllten Knoten), Datensätze nach bestimmtem (Schlüssel-)Feld sortiert abgelegt Implementierungsbezeichnungen z.B. ISAM (Index Sequential Access Method) oder VSAM (Virtual Storage Access Method) Zugriff auf die Daten - Sequentieller Zugriff liefert Datensätze in der Wertereihenfolge des Schlüsselfelds - Wahlfreier Zugriff unter Verwendung der Indexstruktur des Baums bei gegebenem Schlüsselfeldwert eingebettete Datensätze Satz 1 ... 2 ... 3 Datenbanken und Informationssysteme Verweis auf Datensätze Höhe h Satz 1 Friedrich-Schiller-Universität Jena ... 2 ... 3 Seite 20 1.4.3 Hash-Datei Festlegung eines Feldes als Schlüsselfeld (wie bei indexsequentieller Datei), die Schlüsselfeldwerte werden über Hashfunktion (z.B. Quersumme) in Speicheradressen umgerechnet Zugriff auf die Daten: - Wahlfreier Zugriff auf die Daten (unter Verwendung der Hashfunktion bei gegebenem Schlüsselfeldwert („Suchwert“)) - Sequentieller Zugriff abhängig von Implementierungsdetails (vor allem Überlaufbehandlung / Konfliktauflösung) Grundsätzlich auch bei Hash-Datei Unterscheidung möglich zwischen eingebetteten und nichteingebetteten Datensätzen Hashtabelle Datenbanken und Informationssysteme Hashtabelle Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 21 1.5 Dateien vs. Datenhaltungsanforderungen Persistente Datenhaltung o.k.; Magnetplatte/-band, Solid-State-Drives und weitere (Tertiär-)Speichermedien unterstützt je nach vorgenannter Dateiorganisationsform (z.B. Band verträgt sich nur mit sequentieller Datei) Sehr große Datenmengen (GB, TB) im Prinzip o.k., aber Obergrenzen für Dateigrößen beachten (z.B. 2 GB); größere Datenbestände müssen „künstlich zerhackt“ und auf mehrere, ggf. viele Dateien aufgeteilt werden erschwert Handhabung Sehr schneller Zugriff auf die Daten Nur bei indexsequentiellen und Hash-Dateien gegeben und auch dort nur bei Zugriff über das Schlüsselfeld (gegebener Schlüsselfeldwert), ansonsten Zugriff sehr langsam - Zudem: Anwendung muss Form der Datenabspeicherung kennen (sequentiell, indexsequentiell, Hash) beim Zugriff berücksichtigen - Probleme bei Änderung der Art der Abspeicherung! Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 22 1.5 Dateien vs. Datenhaltungsanforderungen Hohe Verfügbarkeit der Daten nicht o.k., weil: - Was passiert bei Datenverlust auf der Platte („Datei/Platt kaputt“)? - Was passiert im Fall der Datenreorganisation, wenn z.B. Hashdatei vergrößert werden muss? Hohe Flexibilität bei Datenzugriff / Integrierte Auswertbarkeit - Bei Nutzung von Dateisystemen definitiv nicht gegeben, jeweils neue und eigens zugeschnittene Anwendung erforderlich - Auswertung „Alle Personalstammsätze, wo Name = Müller“ mag schnell gehen (falls Index/Hash-Zugriff), „Alle Personalstammsätze, wo Gehalt > 500“ dagegen u.U. gar nicht oder nur sehr langsam - Integrierte Auswertungen über mehrere Dateien muss ein Programm „zu Fuß“ machen Hohe Flexibilität bzgl. der Datenverteilung Betriebssystem kann ggf. physische Lokation der Dateien im Netz verbergen ( Transparenz), aber Problem der integrierten Auswertbarkeit ohnehin hier ungelöst, somit erst recht bei Verteilung Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 23 1.5 Dateien vs. Datenhaltungsanforderungen Hohe Flexibilität bzgl. der Lastverteilung Zugriff zu einem Datenbestand i.d.R. über einen Rechner ("hot spots“-Gefahr) Hohe Benutzerfreundlichkeit Bei Dateisystem in keiner Weise gegeben, keine leicht erlernbare "Abfragesprache“ vorhanden Sicherheit vor Datenverlust Verwendung der letzten Sicherungskopie der Datei („backup“) soweit vorhanden unbefriedigend Sicherheit vor unberechtigtem Zugriff/Verändern Rechtevergabe nur für Datei insgesamt möglich, nicht aber werteabhängig Kenntnis an Datensemantik fehlt im Dateisystem Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 24 1.5 Dateien vs. Datenhaltungsanforderungen Paralleler Zugriff mehrerer Benutzer - Lesend (natürlich) kein Problem - modifizierend wird entweder durch Sperren der gesamten Datei (zuständig: Dateisystem) unterbunden oder liefert potentiell Chaos unkontrolliertes Überschreiben von Datensätzen - Es fehlen Transaktionskonzepte & Synchronisationsmechanismen Hoher Grad an semantischer Integrität Dateisysteme kennen fast keine Datensemantik, können somit auch nichts bieten hinsichtlich Fehlererkennung / „aktive Mechanismen“ Hoher Grad an Datenunabhängigkeit Problemszenarien bereits angesprochen: - Strukturelle Änderung im Datenbestand Anpassung der Anwendungen - Abhängigkeit vom (Nicht-)Vorhandensein einer bestimmten Dateiorganisationsform - Abhängigkeit/Vertrauen bzgl. einer bestimmten Sortierfolge in der Datei Dateisysteme bieten keine Datenunabhängigkeit! Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 25 1.5 Dateien vs. Datenhaltungsanforderungen Fazit: Datenhaltung in Dateisystemen eignet sich nur sehr beschränkt zur Verwaltung großer Datenbestände unter Gesichtspunkten wie Flexibilität, (Effizienz), Benutzerfreundlichkeit, Fehlertoleranz, Datensicherheit, Datenunabhängigkeit, parallele Verarbeitung usw. Datenbanktechnologie soll die Antwort auf diese Fragestellungen / Anforderungen liefern Aber: bezüglich Effizienz kann eine zugeschnittene, dateibasierte Lösung einer (allgemeineren) datenbankbasierten Lösung überlegen sein: manche CAD-Systeme, Geodatenverwaltungssysteme etc. verwenden nach wie vor dateibasierte Datenverwaltung! Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 26 1.6 Datenbanksysteme – Terminologie & Eigenschaften Begriffliche Abgrenzung und Einordnung - Datenbank/Datenbanksystem/Datenbankverwaltungssystem (DBVS) - DBVS = DBMS (Database Management System) - DBVS verwaltet den Datenbestand, alle Zugriffe zum Datenbestand (lesen, einfügen, ändern, löschen) gehen ausschließlich über das DBVS, welches die vollständige Kontrolle über Datenbestand hat Benutzer Client Server liegt üblicherweise auf separatem DB-Server DatenbankVerwaltungssystem (DBVS) BS Datenbanksystem Dateiverwaltung Datenbank Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 27 1.6 Datenbanksysteme – Terminologie & Eigenschaften Datenbank = strukturierte Sammlung von „Datensätzen“ - Üblicherweise auf Magnetplatte gespeichert - Ablage entweder in vom Betriebssystem verwalteten Dateien (Standard) oder auch – unter Umgehung des Dateisystems – auf sog. „raw devices“ - Neben den Primärdaten enthält die Datenbank – abhänging vom Entwicklungsstand der Technologie – noch weitere Informationen (hier nur nur kurz angedeutet) Indexe (Zugriffspfade auf die Daten) Beschreibungsinformation zu den Daten - Metadaten, Datenbankkatalog (Data Dictionary) - Feldlängen, -namen, -typen, Datensatz(typ)namen, Informationen über Zugriffsberechtigungen usw. - Datenbankinhalt somit weitgehend selbstbeschreibend, DBVS interpretiert Datenbankinhalt mittels des Datenbankkatalogs, Benutzer darf ebenfalls (zumindest bei relationalen Datenbanksystemen) auf den Katalog zugreifen und diesen lesen Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 28 1.6 Datenbanksysteme – Terminologie & Eigenschaften Integritätsbedingungen - Definierten Bedingungen, die für die Daten gelten und deren Einhaltung vom DBVS überwacht werden soll ("system enforced integrity") - Beispiele: • Das Feld <Personalnr> im Personalstammsatz muss stets einen Wert besitzen, darf also nicht undefiniert/unbekannt („null“) sein • Das Feld <Gehalt> muss stets 6000 sein • Für jede <Abteilungsnr> im Personalstammsatz muss es stets (genau) einen Abteilungsstammsatz mit gleicher Nummer geben Abteilungsstammsatz (Typ) 1:n-Beziehung (Vater-Sohn-Beziehung) Personalstammsatz (Typ) • Das Durchschnittsgehalt aller Mitarbeiter einer jeden Abteilung muss stets 5000 sein • usw. Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 29 1.6 Datenbanksysteme – Terminologie & Eigenschaften "Aktive Elemente" - Aktionen, die es ermöglichen, automatisch (Folge-)Änderungen auf der Datenbank durchzuführen in Abhängigkeit von bestimmten, definierten, eingetretenen Ereignissen - Passives Datenbanksystem entwickelt sich weiter zu aktivem Datenbanksystem (erst in jüngerer Zeit anzutreffen) - Beispiele: • Immer wenn ein Abteilungsstammsatz gelöscht wird, sollen auch automatisch die Personalstammsätze der zugehörigen Mitarbeiter gelöscht werden (ohne dass der Benutzer dies explizit veranlassen muss, sondern Folgeänderungen automatisch/implizit) • Immer wenn eine Änderung an Personalstammsätzen (durch den Benutzer) geschieht, soll automatisch ein Protokollsatz erstellt und geschrieben werden ( zu Revisionszwecken) • Immer wenn eine Gehaltsänderung (durch den Benutzer) geschieht im Personalstammsatz oder ein neuer Personalstammsatz hinzukommt oder einer gelöscht wird, soll das Feld <DurchschnittsgehaltAbteilung> im Abteilungsstammsatz automatisch aktualisiert werden Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 30 1.6 Datenbanksysteme – Terminologie & Eigenschaften Programme, gespeicherte Prozeduren („stored procedures“) - Sind in der Datenbank hinterlegt und laufen bei Aufruf auf der Datenbank Datenbanksystem = konkrete Datenbank + DBVS - Begriffe sollten korrekt verwendet werden - In der Literatur / im umgangssprachlichen Gebrauch wird's nicht immer so genau unterschieden, vor allem Datenbanksystem und DBVS oftmals synonym verwendet (gerade noch akzeptabel) - Beispiele: • Falsch: "Welche Datenbank setzen Sie ein?" Richtig: "Welches Datenbank-Verwaltungssystem/Datenbanksystem setzen Sie ein?" • Falsch: "Wir haben letzte Woche die Oracle-Datenbank bei uns im Unternehmen implementiert." Richtig: " Wir haben letzte Woche das DBVS Oracle installiert." Datenbanken und Informationssysteme Friedrich-Schiller-Universität Jena Seite 31
