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1 Datenbanken für Mathematiker Dozent: Dr. Brigitte Mathiak Übungsbetreuung: Lisa Schehlmann.

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Präsentation zum Thema: "1 Datenbanken für Mathematiker Dozent: Dr. Brigitte Mathiak Übungsbetreuung: Lisa Schehlmann."—  Präsentation transkript:

1 1 Datenbanken für Mathematiker Dozent: Dr. Brigitte Mathiak Übungsbetreuung: Lisa Schehlmann

2 Warum sollten Sie sich für Datenbanken interessieren? (1 min; Jeder für sich mit Zettel und Stift) 2

3 Warum sollten Sie sich für Datenbanken interessieren? Daten sind wertvoll 3

4 4 Wertvolle Daten Addressdaten Personaldaten Kundendaten (einer Bank…) Umfragedaten Warenbestandsdaten Transaktionsdaten (Telefonanrufe, Einkäufe,…) Konstruktionsdaten (Auto, Motor, Kugellager,…) Geoinformationsdaten (Straßen, Leitungen, Flüsse, Immissionen,…) ….

5 5 Kosten / Wert Daten Software Hardware Google (Börsenwert 174,8 Mrd $) 100,000 Rechner a 500 Euro Bekannte Suchalgorithmen + Data Management Google kauft YouTube für 1.6 Mrd $ (2006) für Software (?), die Google selbst hat

6 Warum sollten Sie sich für Datenbanken interessieren? Daten sind wertvoll In fast jeder größeren Applikation steckt heutzutage eine Datenbank 6

7 7

8 8 Berühmte Systeme Datenbanksysteme: Oracle DB, IBM DB2, Mysql, Postgres, Microsoft SQL Server, Microsoft Access, etc. Suchsysteme: Google, Yahoo Berühmte/interessante Anwendungen: SAP R3 Ihr Bankkonto Ihre Haftpflichtversicherung The GDB Human Genome Database wer-kennt-wen Flickr, YouTube Amazon …

9 Warum sollten Sie sich für Datenbanken interessieren? Daten sind wertvoll In fast jeder größeren Applikation steckt heutzutage eine Datenbank Datenmodellierung ist ein wichtiges Thema 9

10 10 Daten – Information – Wissen Wissen: Vorlesung Datenbanken für Mathematik am 5. Oktober 2011, Block 3 in C Informationen: 5. Oktober 2011, Block 3, …. Daten: C108.02,… Kein Wissen ohne Daten Übergang vom Daten- zum Wissensmanagement ist nahtlos

11 11 Wo benötigt man Methoden des Data Engineering? Desktop Einloggen (single sign-on) Textverarbeitung Filesystem Addressen Handy, Smartcards, Auto Nein, aber oft schmerzlich vermisst! Neuere Entwickungen: Eingebettete Datenbanken (z.B. für Smartcards) Banken Telekom … Besser wäre die Frage: Wo benötigt man keine Methoden des Data Engineering?!

12 12 Data Engineering Statistik Algorithmen Logik Modellierung Systembau Prozesse Data Engineering & Management

13 Warum sollten Sie sich für Datenbanken interessieren? Daten sind wichtig! In fast jeder größeren Applikation steckt heutzutage eine Datenbank Datenmodellierung ist ein wichtiges Thema Bei vielen Arbeitgebern und vielen Arbeitsfeldern ein Muss 13

14 Berater (mw) Naturwissenschaftler (mw), Mathematiker (m/w), … Sie sind eine kommunikationsstarke Persönlichkeit mit fundiertem IT-Know-How und Erfahrung im Infrastruktur Projektumfeld. Wünschenswert sind entsprechende Erfahrungen in den folgenden Bereichen:Schnittstellen- u. Systemintegrationslösungen Programmiersprachen: Java/J2EE, C/C++, VB, C# Skriptsprachen: UNIX-Shells, Perl, Python,Tcl/Tk RDBMS: MS-SQL Server, Sybase, Oracle … 14

15 Hochschulabsolvent(inn) mit Schwerpunkt Mathematik, Physik, Geographie, Informatik oder Betriebswirtschaft Ihr Profil: Naturwissenschaftliches bzw. technisches Studium, beispielsweise mit Schwerpunkt Mathematik, Physik, Geographie oder Informatik, oder Betriebswirtschaftliches Studium Technische Affinität sowie sehr gute Kenntnisse des MS Office Paketes Idealerweise erste Erfahrung mit Datenbanken (SQL-Server) und/oder Programmierung (v.a. C#) Sehr gute analytische Fähigkeiten … 15

16 16 Kernfragen Wie verwaltet man Daten? Intuitiv? Konsistent? Effizient? Sicher? Nebenläufig? Data & Knowledge Engineering

17 17 Ziele der Vorlesung Analytisches Verständnis des Data Engineering Kenntnisse verschiedener Datenbankparadigmen Erweiterte Kenntnisse der Standard-Datenbankanfragesprache SQL Didaktische Methoden Vorlesung (v.a. sinnvoll durch mitdenken und fragen!) Papierübung: analytisches Verständnis Praxisübung: Umgang mit praktischen Problemen Arbeit in mehreren Teams Übernahme von Verantwortung für die Arbeit anderer

18 18 Aufgaben Theoretische Aufgaben Orientiert am Vorlesungsstoff Praktische Aufgaben Erstellen und Benutzen einer DB Umgang mit einfachen, aber realistischen Datenmengen Integration mit Anwendungen

19 Wann und wo? Mittwochs Vorlesung im Block 3 in C tägig Vorlesung auch schon im Block , 2.11, 16.11, 30.11, 14.12, 11.1, 25.1 Labore direkt im Anschluss in den Blöcken 4 und 5 in D Sie sind aufgeteilt in insgesamt 4 Gruppen, also für Sie jeweils ein Übungsblock alle 14 Tage Es gibt 6 Aufgabenblätter, diese sind schriftlich zu bearbeiten Sie müssen alle abgeben und davon 5 erfolgreich 19

20 20 Folgendes Buch liegt der Vorlesung zugrunde: Alfons Kemper und Andre Eickler Oldenbourg Verlag, München, aktualisierte und erweiterte Auflage Die Folien wurden weitgehend von den Autoren übernommen. (Siehe auch Weitere Folien und Ideen stammen von Sergej Sikov, York Sure-Vetter, Donald Kossmann und dem Internet (insbesondere Wikipedia)

21 21 Literatur: A. Kemper, A. Eickler Datenbanksysteme – Eine Einführung. Oldenbourg Verlag, Auflage. A. Silberschatz, H. F. Korth und S. Sudarshan Database System Concepts, 4. Auflage, McGraw-Hill Book Co., R. Elmasri, S.B. Navathe: Fundamentals of Database Systems, Benjamin Cummings, Redwood City, Ca, USA, 2. Auflage, 1994 R. Ramakrishnan, J. Gehrke: Database Management Systems, 3. Auflage, G. Vossen : Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbank- Management-Systeme. Oldenbourg, 2001.

22 22 D. Maier: The Theory of Relational Databases. Computer Science Press S. M. Lang, P.C. Lockemann: Datenbankeinsatz. Springer Verlage, C. Batini, S. Ceri, S.B. Navathe: Conceptual Database Design, Benjamin Cummings, Redwood City, Ca, USA, C. J. Date: An Introduction to Database Systems. McGraw-Hill, 8. Aufl., J.D. Ullmann, J. Widom: A First Course in Database Systems, McGraw Hill, 2. Auflage, 2001.

23 23 A. Kemper, G. Moerkotte: Object-Oriented Database Management: Applications in Engineering and Computer Science, Prentice Hall, 1994 E. Rahm: Mehrrechner-Datenbanksyseme. Addison-Wesley, P. Dadam: Verteilte Datenbanken und Client/Server Systeme. Springer Verlag, 1996 G. Weikum, G. Vossen: Transactional Information Systems: Theory, Algorithms, and the Practice of Concurrency Control. Morgan Kaufmann, T. Härder, E. Rahm: Datenbanksysteme – Konzepte und Techniken der Implementierung, 2001.

24 24 Die Lernampel Zusatzinformation Empfehlenswert Sehr prüfungsrelevant!

25 25 Jetzt gehts los!

26 26 Handhabung der Daten (historisch) Bänder Dateisysteme Satzorientierte Datenmodelle (Codasyl) Relationale Datenmodelle Postrelationale Datenmodelle 90er 80er 70er 60er 50er Schwerpunkt der Vorlesung

27 27 Motivation für den Einsatz eines Datenbank-Verwaltungssystems Typische Probleme: Redundanz und Inkonsistenz (Frau Meier wird Frau Meier- Ross) Beschränkte Zugriffsmöglichkeiten (alle 100 Eigenschaften von Frau Meier lesen, um ihre Telefonnummer zu sehen?) Probleme beim Mehrbenutzerbetrieb (zwei Überweisungen gleichzeitig?) Sicherheitsprobleme (jeder Mitarbeiter darf jedes Gehalt sehen?) hohe Entwicklungskosten für Anwendungsprogramme (k * 100 PersJahre) ?

28 Warum Datenbanken als separates Stück Software? Diese Probleme treten in sehr vielen Applikationen auf Sie sind sehr komplex, wenn man sie sauber lösen will Eine spezialisierte Software nimmt dem Programmierer die Arbeit ab und vermeidet so Fehler und Aufwand Nach fast 30 Jahren Entwicklung sind relationale Datenbanken das wohl ausgereifteste Stück Software das es weltweit gibt Trotzdem gibt es aktive Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet um noch etwas schneller, noch besser auf neue Datenformen und Schnittstellen angepasst zu sein 28

29 29 Datenbank vs DBMS Ordner A Ordner BFile 1File 2 Datenbank DBMS (DB Management- System) Anwendung

30 30 Gegenstand der Vorlesung Wie kann ich DBMS einsetzen? Data Engineering Ordner A Ordner BFile 1File 2

31 31 Gegenstand der Vorlesung (zum kleineren Teil) Ordner A Ordner BFile 1File 2 Ordner A Ordner BFile 1File 2 Ordner A Ordner BFile 1File 2

32 32 Die Abstraktionsebenen des Datenbankentwurfs Physische Ebene Logische Ebene Konzeptuelle Ebene Wie sieht die Welt aus ? Welche Strukturen werden von der Anwendung manipuliert? Wie wird gespeichert ?

33 33 Element mit Matrikel-Nr wird abgelegt auf Block 19 1 Tabelle für Uni-Angehörige und 1 Tabelle für Studenten, mit Verbindungen Studenten sind Personen mit Matrikel-Nr Die Abstraktionsebenen des Datenbankentwurfs Physische Ebene Logische Ebene Konzeptuelle Ebene

34 34 Datenmodellierung Ausschnitt der realen Welt Konzeptuelles Schema (UML-Modell) Relationales Schema Objektorientiertes Schema Netzwerk Schema Intellektuelle Modellierung Semi-automatische Transformation

35 35 Die Abstraktionsebenen eines DBMS Datenunabhängigkeit: physische Unabhängigkeit logische Datenunabhängigkeit Sicht 1 (Verwaltung)Sicht k (Bibliothek)... Physische Ebene Logische Ebene

36 36 Modellierung einer Beispielanwendung reale Welt: Hochschule Studenten, Prüfungen, Professoren... Konzeptuelle Modellierung StudentenProfessoren * hören Vorlesung *

37 37 Logische Datenmodelle Netzwerkmodell Hierarchisches Datenmodell Relationales Datenmodell Objektorientiertes Datenmodell Deduktives Datenmodell

38 38 Das relationale Datenmodell Studenten MatrNrName Fichte Jonas... hören MatrNrVorlNr Vorlesungen NrTitel Grundzüge Glaube und Wissen... Select Name From Studenten, hören, Vorlesungen Where Studenten.MatrNr = hören.MatrNr and hören.VorlNr = Vorlesungen.Nr and Vorlesungen.Titel = `Grundzüge´; updateVorlesungen setTitel = `Grundzüge der Logik´ whereNr = 5001;

39 39 DB-Anfragen: Flexibilität Eine Bedingung spezifiziert die entsprechende Teilmenge der Treffer (Tupeln, Dokumente, …) in der Datenbank. Boolsche Operationen (AND; OR; NOT) werden verwendet, um Bedingungen / Treffermengen zu kombinieren. Wieviele unterschiedliche Teilmengen der Datensammlung lassen sich mit 3 unterschiedlichen Bedingungen spezifizieren? a) 7 b) 8 c) 16 d) 256 Kombinationsmöglichkeiten für 8 Teilmengen: ( ) bis ( ) 2 8 =


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