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Datenbanken Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002.

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Präsentation zum Thema: "Datenbanken Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002."—  Präsentation transkript:

1 Datenbanken Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

2 2 Inhalt 1.Motivation 2.Grundlegende Begriffe 3.Geschichte 4.Aufgabenfelder / Tätigkeitsbereiche 5.Grundlagen 6.Formalisierung der Realität 7.Modelle 8.Datenmodellierung Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

3 3 Literatur Meier, Andreas, [2001]: Relationale Datenbanken – Leitfaden für die Praxis, Springer, Berlin. Heuer, Andreas / Saake, Gunter [2000]: Datenbanken: Konzepte und Sprachen, 2. Auflage, mitp, Bonn. Vossen, Gottfried, [2000]: Datenmodelle, Daten- banksprachen und Datenbankmanagement- systeme, 4. Auflage Oldenburg, München. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

4 4 Motivation Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

5 5 Vorher Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

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7 7 Nachher Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

8 8

9 9 Datenbanken - Motivation Die ganze Datenbankproblematik beginnt damit, dass man Daten längerfristig, d.h. über die Laufzeit eines Programmes hinaus, auf einem Computer speichern will. Computer / Rechner EDV (elektronische Datenverarbeitung) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

10 10 Datenbanken - Anforderungen Schnelle, flexible Suchmöglichkeiten im Datenbestand Gezielter schneller Zugriff auf bestimmte Eigenschaften eines Objektes Einfache gezielte Änderung der Daten Paralleler Zugriff mehrerer Mitarbeiter oder Programme auf die Daten, ohne dass die Daten fehlerhaft werden Datenunabhängigkeit Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

11 11 Datenbanken - Anforderungen Unterstützung von Transaktionen, (d.h. mehrere sequentiell durchgeführte Änderungen von Daten werden zusammenhängend behandelt. Entweder werden alle Änderungen durchgeführt oder keine) Gezielte Vergabe von Zugriffsrechten für Anwender und Entwickler Datenkonsistenz /-integrität Datensicherung Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

12 12 Datenbanken - Anforderungen Gute Weiterverarbeitungs- bzw. Auswertungsmöglichkeiten der Daten durch Programme Hohe Leistungsfähigkeit auch bei der Verarbeitung von sehr grossen Datenmengen und sehr vielen gleichzeitigen Zugriffen Synchronisierte effiziente Verteilung der Daten im Netzwerk (Replikation) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

13 13 Grundfunktionen von DBen Anwender –Suche und Anzeige von Daten –Eingabe von Daten –Löschen von Daten –Veränderung von Daten Entwickler –Datenbank anlegen –Tabellen definieren –Verknüpfungen zwischen Tabellen definieren Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

14 14 Vorteile DB gegenüber Datei Einfachere Strukturierbarkeit der Daten schnellerer systematischerer Zugriff auf die einzelne Daten Vorhandene Suchfunktionen bzw. Anfragesprachen (SQL, QBL) Flexible Verknüpfbarkeit von Daten Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

15 15 Vorteile von zentraler gegenüber lokaler DB Massiver kontrollierter Parallelzugriff Alle berechtigten Mitarbeiter können von ihrem Arbeitsplatz aus auf die gleichen Daten zugreifen Alle berechtigten Mitarbeiter können Daten manipulieren Zugriffsrechte können flexibel vergeben werden Integrierte Datenhaltung aller Daten (ohne Redundanzen) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

16 Grundlegende Begriffe

17 17 Definitionen Datenbank Daten Datenbankmanagementsystem Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

18 18 Datenbank - Definition Eine Datenbank ist eine strukturiert bzw. geordnet, elektronisch gespeicherte Sammlung von Daten(elementen). Die dabei berücksichtigen Objekte, Eigenschaften und deren technische Organisation ergeben sich im Rahmen der Datenmodellierung –aus den Aufgaben, für die sie modelliert werden, und –aus den technischen Möglichkeiten des Datenbankverwaltungssystems (DBMS). Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

19 19 Beispiele für Datenbanken Mitarbeiterdatenverwaltung Kundendatenverwaltung Auftragsverwaltung Produktkatalog Bibliotheksverwaltung Lagerhaltung Bundes-Bahn-Fahrplan Veranstaltungsmanagement Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

20 20 Daten - Definition Daten sind einzelne oder aneinander gereihte Zeichen mit einer Bedeutung Daten sind Informationen in einer zur technikgestützten Darstellung und Verarbeitung geeigneten Form. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

21 21 Daten - Beispiele Zahlen: z.B. interpretiert als Kosten in DM oder als Postleitzahl eines Ortes Namen: Herbert z.B. interpretiert als Vorname eines Mitarbeiters Datumsangabe: interpretiert als 10. Februar 2002 Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

22 22 Datenbankmanagementsystem (DBMS) Software-System zur Verwaltung von Datenbanken und Datenbankzugriffen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

23 23 Reale DBMS auf dem Markt DB2 /UDB (IBM) Oracle (Oracle) MS SQL Server (Microsoft) MySQL (Linux / Open Source) Sybase (Sybase) Informix (IBM) Tamino (Software AG) MS Access (Microsoft) (Desktop) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

24 Geschichte der Datenbanktechnologie

25 25 Datenbanken - Geschichte 1. Generation Speicherung der Daten auf Lochkarten oder Magnetbändern Offline-Betrieb / Batchverarbeitung (Berichte) Sequentieller Zugriff auf die Daten Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

26 26 Datenbanken - Geschichte 2. Generation Speicherung der Daten auf Magnetplatten Online-Betrieb (interaktiv am Terminal) Direkter Zugriff auf die Daten Parallelzugriff auf die Datenbank Hierarchisches Datenmodell (IMS / IBM) Netzwerkmodell (UDS / Siemens) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

27 27 Datenbanken - Geschichte 3. Generation Nichtprozedurale DB-Sprachen (was statt wie) Relationales Datenmodell (DB2, Oracle) Entity Relationschip Model (Chang) SQL (Structered Query Language) Datenunabhängigkeit Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

28 28 Datenbanken - Geschichte 4. Generation Datenbanken auf PC-Basis (dbase / MS-Access) Objektorientierte Datenbanken (Poet / O2) Client-Server-Architekturen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

29 29 Datenbanken - Geschichte 5. Generation Offene Schnittstellen (ODBC) Integration mit Internettechnik (JDBC) Objektrelationale Datenbanken Zeitdatenbanken Deduktive Datenbanken Multidimensionale Datenbanken Verteilte Datenbanken Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

30 Aufgabenfelder

31 31 Aufgabenfelder Nutzung durch Anwender Entwicklung (Entwickler) Verwaltung (Administrator) Datenarchitektur (Datenarchitekt) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

32 32 Anwendertätigkeiten Daten suchen, anschauen Datenpflege (Aktualisierung der Daten) –neue Daten eingeben –vorhandene Daten löschen –vorhandene Daten verändern Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

33 33 Aufgaben Entwickler Datenmodellierung –Konzeptionelles Schema entwerfen –Tabellen und Verknüpfungen definieren Ansichten generieren Formulare / Masken entwerfen Standard-Berichte erstellen Anwendungsentwicklung mit DBen Konsistenzsicherung der Datenbasis Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

34 34 Aufgaben Administrator Implementation DBMS Datensicherung (Back-up) Benutzerverwaltung Tuning (Performance-Optimierung) Replikation im Rahmen verteilter DBen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

35 35 Aufgaben Datenarchitekt Konzept für ein möglichst redundanzfreies unternehmensweites Datenmodell erstellen und pflegen Konzept zur Verteilung der Daten im Netzwerk erstellen und pflegen Beratung und Koordination von Entwicklern und Administratoren Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

36 36 Datenbankmanagementsystem (DBMS) Zugriffsformen DB1DB2DB3 Entwickler Entwicklungs- tool Verwaltungs- tool Anwender- tool Administrator Anwender

37 Grundlagen

38 38 Unterschied: Daten - Dokumente Daten setzen sich aus terminologisch kontrollierten und systematisch verknüpften Datenelementen zusammen Daten sind durch Datenfelder stark strukturiert (Beispiel: Tabelle) Dokumente sind schwach strukturierte und terminologisch wenig kontrollierte Informationen (Beispiel: Text, Multimedia) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

39 39 Unterschied: DBMS- DMS/CMS DBMS: Datenbankmanagementsystem –speichert Daten in einzelnen Feldern –erlaubt direkten Zugriff und kombinierte Suche über jedes Datenfeld –kontrollierte Terminologie DMS Dokumentenmangementsystem –speichert Dokumente –Zugriff mittels Index oder Volltextsuche CMS: Content Management System Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

40 40 Unterschied: DBMS- DMS/CMS CMS: Content Management System –speichert Dokumente –Zugriff mittels Index, Volltextsuche, Link –Web-orientiert (Hypermedia) –Trennung von Inhalt und Form –Site-Management –unterstützt kooperatives / paralleles Web- Publishing –Schnittstellen zu DBMS und DMS Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

41 41 Datenbanktypen / (Modelle) Hierarchische Datenbanken Netzwerk Datenbanken Relationale Datenbanken Objektrelationale Datenbanken Objektorientierte Datenbanken Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

42 42 Datenbanktypen Föderierte Datenbanken Multimedia Datenbanken Temporale Datenbanken Deduktive Datenbanken XML-Datenbanken Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

43 43 Datenbankanwendungen WEB-Datenbanken CAD-Datenbanken Data-Warehouse-Systeme Volltext-Datenbanken Geographische Informationssysteme Dokumenten- /Content-Management Suchmaschinen / Information Retrieval Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

44 44 Desintegrierte Datenhaltung Datei1Datei2 Datei3 Anw.1Anw.2 Anw.3 Client1Client2Client3

45 45 Integrierte Datenhaltung in mehreren DB DB1DB2DB3 Anw.1Anw.2 Anw.3 Client1Client2Client3 Datenbankmanagementsystem (DBMS)

46 46 Integrierte Datenhaltung in einer DB Daten- bank Anw.1Anw.2 Anw.3 Client1Client2Client3 Datenbankmanagementsystem (DBMS)

47 47 Datenbankmanagementsystem (DBMS) Komplette Integration Daten- bank Anw.1Anw.2 Client Middleware S1 S2 S3 S4 S6 S5 S7 S8 S9 Komponenten/ Services Komponenten Services

48 48 ANSI (SPARC) DB-Architektur Datei2Datei3Datei4 Sicht1Sicht2Sicht3 Benutzer2Benutzer3Benutzer1 externeEbene Physikalische Ebene Konzeptionelle Ebene / Logisches Datenmodell Datei1Datei5 Sichten der einzelnen Benutzer Physikalische Datenorganisation und Zugriff

49 49 Datenunabhängigkeit Die ANSI SPARC 3 Schema-Architektur ermöglicht Datenunabhängigkeit An jedem Schema können Änderungen vorgenommen werden, ohne dass die anderen Schemata davon betroffen sind. Am der konzeptionellen Schemata können Änderungen durchgeführt werden, ohne dass Anwendungen, die auf dem externen Schema aufsetzen, dadurch angepasst werden müssten. Gleiches gilt für Änderungen auf dem internen Schema Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

50 50 Datenqualität Korrektheit der Daten Aktualität der Daten Vollständigkeit der Daten Widerspruchsfreiheit der Daten Relevanz der Daten Algorithmen und Datenstrukturen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

51 Formalisierung der Realität

52 52 Formalisierung der Realität Gegenstände, Individuen, Objekte –Eigennamen (Peter, Hasso, USA) –Kennzeichnungen (der Pförtner von IBM) –Nominalphrasen (der Chef von IBM) Begriffe, Klassen, Objekttypen, Eigenschaften, Attribute, Merkmale (Mensch, Tier, Lebewesen, Staat) Relationen (z.B.: grösser als, höher als) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

53 53 Formalisierung der Realität Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002 Ding Pflanze Mensch Tier Sache Lebe- wesen Mitar- beiter Haus Stein BaumHund Birke Hasso Paul is-a instanz Begriffe Klassen Objekttypen Objekte Teil-von Idee is-a Oberbegriffe Unterbegriffe

54 54 Formalisierung der Realität Logik: is-a(Mensch, Lebewesen) Mensch(Paul), Lebewesen(Paul) G H is-a(G,H) ( x G(x) H(x)) instanz(Paul,Mensch), Mensch(Paul) x G instanz(x,G) G(x) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

55 55 Formalisierung der Realität Extensional: G ist Teilmenge von H Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002 Mensch Lebewesen. Paul Tier

56 56 Formalisierung der Realität Eigenschaften / Attribute Klassenzugehörigkeit (Lebewesen) pure Eigenschaft (Attribut) Beispiele: Gewicht, Grösse, Alter,Farbe, Name, Gehaltsstufe, Höchstgeschwindigkeit Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

57 57 Formalisierung der Realität grün(Bank1) Farbe(Bank1, grün). schwer(Bank1) Gewicht(Bank1,schwer). Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002 ObjektnameFarbeGewicht schwergrünBank1 Tabelle

58 58 Formalisierung der Realität Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002 Eigenschaft FarbeGewicht grünschwerblau

59 Modelle

60 60 Modelle Bilden die Wirklichkeit ab durch –Zweckbezogene Abstraktion –Zweckbezogene Reduktion der Komplexität schaffen bessere Einsicht in die relevanten Zusammenhänge relevanten Eigenschaften relevanten Beziehungen der relevanten Komponenten. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

61 61 Modelle Zwischenrepräsentationen für die Entwicklung komplexer Systeme Darstellungen, Muster, oder Schemata gegebener oder erst noch zu schaffender Phänomene, Dienen in einem gegebenen Kontext bestimmten Personen bei der Verfolgung bestimmter Ziele und Zwecke. Sind für gewisse Aufgaben und innerhalb eines gewissen pragmatischen Kontextes geschaffen Unterstützen die Kommunikation zwischen Entwicklern und Anwendern Ermöglichen übersichtliche Spezifikation und Dokumentation Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

62 62 Modelle - Merkmale Abbildungsmerkmal (Modell von was?) Verkürzungsmerkmal (Selektionsmerkmal) Pragmatisches Merkmal (Funktion - Intention, Modell wozu? für wen? wann?) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

63 63 Modellierung Die methodisch geleitete Tätigkeit der Erstellung von Modellen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

64 64 Modellierungsansatz ist eine aufeinander abgestimmte Kombination von Methoden (wie ist etwas zu tun?) Vorgehen (was ist wann zu tun?) Werkzeugen (Womit ist etwas zu tun?) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

65 Datenmodellierung

66 66 Datenmodellierung Tätigkeit zur Strukturierung der Datenbestände Ziel: Redundanzarme systematische Beschreibung der zur computerunterstützten Arbeit mit einem DBMS benötigten Gegenstände, Begriffe und deren Zusammenhänge. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

67 67 Datenmodellierung im Relationalen Modell Bestimmung der relevanten Objekttypen Bestimmung der relevanten Eigenschaften (Attribute) Bestimmung der Beziehungen zwischen den Objekttypen Abbildung der Objekttypen und der Beziehungen auf Tabellen Normalisierung der Tabellen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

68 68 Datenmodellierung im Relationalen Modell Objekte (Entities) können sein: Dinge Personen Gegenstände Vorgänge alles was Eigenschaften hat!!! Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

69 69 Datenmodellierung im Relationalen Modell Definition:Relation Eine Relation R ist eine Teilmenge des kartesischen Produktes von Domänen D i (1 i n): R D 1 x... x D n. Endliche Relationen kann man auch als zweidimensionale Tabellen darstellen. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

70 70 Datenmodellierung im Relationalen Modell Tabellen Tabellenname Zeilen, Spalten, Zellen Merkmale, Attribute Spalten Datensätze Zeilen Datenelemente Zellen Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

71 71 Datenmodellierung im Relationalen Modell Beispiel Mitarbeiter Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002 M#NameOrt M1BeckerBasel M2MeierLörrach Spalte / Attribut Datensatz Datenelement / Datenwert

72 72 Datenmodellierung im Relationalen Modell Beziehung Tabelle / Relation R= {(M1, Becker, Basel), (M2, Meier, Lörrach)} Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002 M#NameOrt M1BeckerBasel M2MeierLörrach

73 73 Relationen / Tabellen / ERM Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

74 74 Datenmodellierung im Relationalen Modell Tabellendefinition Eindeutiger Tabellenname Eindeutiger Merkmalsname pro Tabelle Reihenfolge der Merkmale ist egal Anzahl der Merkmale ist beliebig (endlich) Anzahl der Datensätze ist beliebig (endlich) Die Reihenfolge der Datensätze ist beliebig Mit jedem Merkmal wird ein Datentyp verknüpft Schlüsselfeld dient der eindeutigen Identifikation eines Datensatzes Es gibt keine 2 Datensätze mit identischen Schlüsselwerten Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

75 75 Datenmodellierung im Relationalen Modell Atomare Attributwerte: Für das Relationale Modell gilt folgende wesentliche Einschränkung: Der Wert eines Attributs darf nur aus einem atomaren Attributwert bestehen. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

76 76 Datenmodellierung im Relationalen Modell Beispiel: Die Relation Hobby(Name, Hobbies) enthalte die folgenden Tupel: (Huber, {Drachenfliegen,Segeln, Bergsteigen}) (Meier, Musik) (Mueller, {Musik, Literatur, Theater}) Nicht-atomare Attributwerte sind {Drachenfliegen, Segeln, Bergsteigen} und {Musik, Literatur, Theater}. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

77 77 Datenmodellierung im Relationalen Modell Definition: erste Normalform Eine Relation ist in erster Normalform (1NF), wenn alle ihre Attribute nur atomare Attributwerte besitzen. Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002

78 78 Datenmodellierung im Relationalen Modell Beispiel: Normalisierung in 1NF Die Relation Hobby kann auf einfache Weise in eine Relation Hob in erster Normalform überführt werden: Relationenschema Hob(Name: varchar(20), Hobby: varchar(30)) und folgenden Tupeln (Huber, Drachenfliegen) (Huber, Segeln) (Huber, Bergsteigen) (Meier, Musik) (Mueller, Musik) (Mueller, Literatur) (Mueller, Theater) Prof. Dr. Fabian Glasen, Datenbanken, Januar 2002


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