DBS-DORENDORF

Datenbanken

Inhaltsverzeichnis

• Grundlagen
  • Begriffe
    • Vorteile von Datenbanken
    • Aufgaben von DBMS
  • Architekturen von DBMS
    • Drei-Ebenen-Konzept
    • Weitere Komponenten eines DBMS
    • DBMS im Schichtenmodell
  • Datenzugriffe
• Datenmodelle
  • Hierarchisches Datenmodell
    • Datenspeicherung
    • Grenzen
  • Netzwerkmodell
  • Das relationale Datenmodell
    • Begriffe
    • Operationen
  • Objektorientiertes Datenmodell
  • Objektrelationale Systeme
• Sprachschnittstellen zu DBMS
  • Grundlagen von Datenmanipulations- und Abfragesprachen
    • Relationenalgebra-Sprachen
    • Relationenkalkül-Sprachen
    • Abbildungsorientierte Sprachen
    • Grafikorientierte Sprachen
  • SQL
    • Überblick
      • Namenskonventionen
      • Sprachliche Unterschiede im Vergleich zur Programmiersprache C

Grundlagen

Begriffe

• Datenbank: Menge von Daten, die redundanzfrei unter Steuerung eines DBMS gespeichert, verwaltet und manipuliert wird
  • Modell der Informationen und Informationsstrukturen als Ausschnitt der realen Umwelt
• Datenbank-Management-System (DBMS): Programme die für den direkten Zugriff auf die Datenbank zugreifen und Operationen über die Daten durchführen (externe Programme greifen indirekt über DBMS zu)
• Modell: Abbild eines Ausschnitts der objektiven Realität (Ergebnis eines zielgerichteten Modellbildungsprozesses)
• Datenmodell: Modellierungsvorschrift die aus bestimmten Strukturtypen, festen Integrationsvorschriften (Zuordnung zu Objekt- und Beziehungstypen) und Operationen
• Schema: formalisierte Darstellung des Modells (grafisch oder normalsprachlich) nach bestimmten Vorschriften
  • Schema-Mapping: Abbilden von Objekten eines höheren Schemas auf ein tieferes Schema
  • grafisch werden Schemata üblicherweise mittels Entity Relationship Model (ERM) dargestellt:
  • 
  • Leseregel für ERM: von links nach rechts und oben nach unten, sodass ein sinnvoller Satz gebildet werden kann

Vorteile von Datenbanken

• Redundanzminderung
• zentrale Verwaltung (-> höhere Datensicherheit)
• Datenintegrität und Konsistenz
• Trennung von Programmen und Datenhandhabung (Datenunabhängigkeit)
  • physische Datenunabhängigkeit: Anwenderprogramme sind von der physischen Speicherung der Daten unabhängig
  • logische Datenunabhängigkeit: logische Sicht eines Programmes bleibt in der Gesamtsicht der Daten unverändert

Aufgaben von DBMS

• Definition der eigentlichen Daten, Zugriffshilfen (bspw. Indices) und Benutzersichten (views)
• Datenmanipulation: Retrieval, Update
• Datenverwaltung: Laden und Entladen der DB, Modifizieren von Speicherstrukturen, Reorganisation
• Datensicherheit: Zugriffskontrolle, Sicherung der Integrität, Synchronisation von Mehrfachzugriffen

Architekturen von DBMS

Drei-Ebenen-Konzept

Externe Ebene

• Beschreibung der externen Sichtweise auf die Daten (unabhängig von der internen Struktur)

Konzeptuelle Ebene

• Informationsangebot: logische Gesamtstruktur, Eigenschaften und Beziehungen der Daten
• neutral gegenüber externen Sicht auf Daten (logische Datenunabhängigkeit)
• Standard: relationales Modell

Interne Ebene

• geeigneten physischen Datenstrukturen in Abhängigkeit von Realitätsmodell der konzeptionellen Ebene und hardwarespezifischen Eigenschaften (physische Datenunabhängigkeit)

Weitere Komponenten eines DBMS

	Datensystem
Metadatenverwaltung	Zugriffssystem	Transaktionsverwaltung
	Speichersystem

DBMS im Schichtenmodell

• Schichtenmodell = Kommunikation direkt benachbarter Schichten über Schnittstellen
• Datensystem: Übersetzung und Optimierung von Anfragen externer Programme (-> Satzzugriffe)
• Zugriffsverwaltung: Verwaltung physischer Sätze und Zugriffspfade (-> Seitenzugriffe)
• Speichersystem: Puffer- und Externspeicherverwaltung (-> Daten)
• Weitere Verfeinerung des Schichtenmodells möglich

Datenzugriffe

Ablauf zur Verarbeitung von Anfragen:

• Externes Programm stellt Anforderung (SQL) an das DBMS
• Prüfen der Anforderung (mit Beschreibungsinformationen) und Vorbereitung der Ausführung (Ausführungsplan, -optimierung)
• Anforderung der benötigten Datenblöcke
• Pufferverwaltung liest Blöcke aus dem Datenbankpuffer/vom Datenträger ein und stellt sie zur Verfügung
• Aufbereitung der Daten und Übertragung in den Speicherbereich des externen Programmes
• Meldung über Ausführung der Anforderung und Bereitstellung der Daten

Datenmodelle

Hierarchisches Datenmodell

• ältestes der klassischen Datenmodelle
• Grundelemente: Datensätze, die verschiedene Felder beinhalten können
• Datensätze werden zu einer Datensatzmenge hierarchisch zusammengefasst (Eltern-Kind Beziehung)
• eine ausgezeichnete Datensatzmenge als oberstes Element der Hierarchie (Wurzel)
• alle anderen Datensätze/-mengen sind Kind eines Elterndatensatzes

Datenspeicherung

• starke Orientierung an traditionellen Dateisystemen
  • durch gleiche Größe der Sätze: schneller Zugriff durch Berechnung von Sprungadressen
• Implementation über Pointer: Elterndatensatz zeigt auf Kinderdatensätze
• Indexierung der Datensätze zur Beschleunigung

Grenzen

• starres Datenmodell (für neue Suchmöglichkeiten müssen neue Bäume aufgenommen werden)
• keine Modellierung von n:m Beziehungen in einer Baumstruktur möglich (nur mit Redundanzen)

Netzwerkmodell

• Grundlage: Datensatz- und Datenmengentypen
  • ein Datensatztyp umfasst Datensätze gleicher Struktur mit mehrwertigen Attributen
  • Mengentypen dienen Darstellung von 1:N Beziehungen, sind benannt und enthalten sortierte Elemente
• setzt keine strenge Hierarchie voraus, erlaubt Verknüpfung beliebiger Datensatztypen durch Mengentypen
• n:m Beziehungen indirekt über Hilfsdatensatztyp möglich

Das relationale Datenmodell

• heute üblicher Standard für die Datenspeicherung
• Beziehungen zwischen Objekten werden durch deren Eigenschaftsausprägungen dargestellt (flexibler als Zeiger)
• Speicherung von Daten in einfacher Tabellenform (ohne mengenwertige oder zusammengesetzte Attribute)
• Zeilen -> Objekte, Spalten -> Eigenschaften der Objekte
• Reihenfolge der Attribute, Tupel einer Tabelle sind nicht vorgeschrieben
• Tabellen können ungeordnete Folgen von Datensätzen abbilden
• Indexierung bestimmter Attribute zur Beschleunigung von Suchoperationen

Mathematische Definition einer Relation

• Relation zwischen zwei Mengen A und B ist eine Teilmenge des kartesischen Produkts von A und B

$$R \subset A \times B$$

Begriffe

• ein Objekt hat bestimmte Merkmale (Attribute)
• es existieren Beziehungen zwischen diesen Objekten
• diese Beziehungen haben wiederum bestimmte Merkmale
• Der Wertebereich eines Attributs wird als Domäne bezeichnet
• Entität: bestimmte Kombination von Attributwerten für ein Objekt
• Klassenbildung: Zusammenfassen mehrerer Entities zu einem Entitätstyp
• Entitätsmenge: Menge der Entities die durch einen Entity-Typ beschrieben werden
• Beziehungstypen: Verallgemeinerung von Beziehungen zwischen Objekten (Entitäten)
• Datenintegrität: "Makelosigkeit" der Daten

Operationen

• Selektion: Auswählen von Zeilen eines Datensatzes, die eine bestimmte Bedingung erfüllen
• Projektion: Auswahl bestimmter Felder eines Datensatzes
• Join: Verbinden zweier Datensätze

Objektorientiertes Datenmodell

• objektorientierte Datenbanksysteme bestehen aus einer Sammlung von Objekten
• Objekte besitzen eindeutige unveränderliche Identifikatoren
• Objekte können Attribute und weitere Objekte beinhalten (= komplexe Objekte)
• Aufwendige Verbundoperationen wie in relationalen Datenbanken entfallen
• Optimierung der Objekte auf die auf sie anzuwendenden Operationen (Widerspruch der Datenunabhängigkeit)
• Erfassung von mehr Semantik im Vergleich zu traditionellen Datenmodellen
• Kriterien für Objektorientierte DBMS: komplexe Objekte, Sicherstellung der Objektidentität, Kapselung, Klassen- und Typhierarchie, ...

Objektrelationale Systeme

• Verknüpfung von relationalen Systemen und Objektorientierung
• Basis: zwischen relationalen und objektorientierten Modellen vorhandene Entsprechungen (Entität = Objekt, Entitätstyp = Klasse)

Sprachschnittstellen zu DBMS

Der Zugriff auf Datenbanken erfolgt auf verschiedenen Ebenen/durch unterschiedliche Nutzergruppen:

• Endnutzer: nahezu ausschließliche Arbeit mit Datenbankinhalten unter Verwendung von Datenmanipulationsanweisungen (Datenmanipulationssprache - DML)
• Anwendungsprogrammierer: Nutzen eines breiten Spektrum an Befehlen und Funktionen in speziellen Programmiersprachen oder durch Einbettungen von Datenmanipulations- bzw. Datendefinitionsanweisungen
  • Präprozessor verarbeitet eingebettete Datenbankanweisungen in Anweisungen und Funktionsaufrufe der Trägersprache oder
  • Zugriff auf Datenbanken über Funktionsaufrufe (Datenbankanweisungen als Parameter)
• Datenbankadministratoren: Verwaltung der internen Speicherungsstrukturen mit Datendefinitionsanweisungen (Datendefinitionssprache - DDL)

Grundlagen von Datenmanipulations- und Abfragesprachen

• Navigierende Sprachen: Suche nach Datensätzen (ohne Kriterien, evtl. Abbruch nach Auffinden hinreichender Datenmenge)
• Desktiptive Sprachen: Suche nach Daten die bestimmte Kriterien erfüllen

Relationenalgebra-Sprachen

• Algebra: Lehre von Beziehungen zwischen mathematischen Größen
• Operationen (Selektion, Projektion, Join, Differenz...) werden auf Relationen durchgeführt -> Vergleichen die Werte von Attributen
• Beispiel: aus der Relation Mitarbeiter sollen diejenigen gewählt werden, die min. seit 1992 im Betrieb sind und unter 1000 Euro brutto verdienen

MITARBEITER[imbetriebseit <=1992 & brutto < 1000][persnr, name, vorname]

Relationenkalkül-Sprachen

• Kalkül: Rechenoperation, Berechnung, Überlegung
• Durchsuchen einer Zielliste mit Selektionsprädikaten
• Vertreter: QUEL (Query Language)

RANGE OF m IS mitarbeiter
RETRIEVE (m.persnr,m.name,m.vorname)
WHERE m.imbetriebseit<=1992 AND m.brutto<1000

Abbildungsorientierte Sprachen

• Verknüpfung von Relationenalgebra und Relationenkalkül (in Anlehnung an natürliche Sprachen)
• Basis für die heute verbreitetste Datenmanipulationssprache Structured Query Language

SELECT persnr, name, vorname FROM mitarbeiter
WHERE imbetriebseit<=1992 AND brutto<1000

Grafikorientierte Sprachen

• Basis: Tabellenskelett bzw. Abfragemaske -> Eingabe von Auswahlkriterien
• Vertreter: MS Access

SQL

Überblick

Datendefinitionsanweisungen (DDL)

• CREATE: Anlegen von Schemaelementen (z.B. CREATE TABLE t (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR NOT NULL);)
• ALTER: Ändern der Eigenschaften von Schemaelementen (z.B. ALTER TABLE t ADD column;)
• DROP: Löschen von Schemaelementen (z.B. DROP TABLE t;)

Datenmanipulationsanweisungen (DML)

• INSERT: Einfügen von Tupeln (z.B. INSERT INTO t(column_list) VALUES(value_list);)
• UPDATE: Ändern von Attributwerten (z.B. UPDATE t SET name = new_value;)
• DELETE: Löschen von Tupeln (z.B. DELETE FROM t WHERE condition;)

Datenabfrage (DQL): SELECT (z.B. SELECT * FROM t;)

Vergabe von Rechten und Privilegien (DCL)

• GRANT: Erteilen von Rechten
• REVOKE: Entziehen von Rechten

Transaktionsverwaltung (DCL)

• COMMIT: erfolgreicher Transaktionsabschluss
• REVOKE: Transaktionsabbruch
• BEGIN TRANSACTION: Beginn einer Transaktionsklammer

Verbindungsaufbau: CONNECT

Namenskonventionen

• Leerzeichen, Sonderzeichen, Umlaute meiden
• selbsterklärende Bezeichner verwenden
• in TSQL Bezeichner zur Begrenzung in eckigen Klammern möglich

Sprachliche Unterschiede im Vergleich zur Programmiersprache C

• Arrays mit runden statt eckigen Klammern
• = und <> statt == und !=
• 'string' statt "string"
• NOT, AND, OR statt !, &&, ||