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Datenbanken für den Einsatz auf Embedded Linux Enrico Billich.

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Präsentation zum Thema: "Datenbanken für den Einsatz auf Embedded Linux Enrico Billich."—  Präsentation transkript:

1 Datenbanken für den Einsatz auf Embedded Linux Enrico Billich

2 -2- Gliederung Motivation Aufbau und Aufgaben Veraltete Datenbankmodelle Relationales Modell Objektorientiertes Modell Sonstige Datenbankmodelle Anforderungen Empfehlung Literatur

3 -3- Motivation Datenbanken sind mit die wichtigsten Systeme der Informationstechnik Sehr weit verbreitet und unverzichtbar im Unternehmenseinsatz Einfacher Zugriff und Speicherung der Daten möglich Somit interessant für den Einsatz im InnoProfile Projekt Sind aber auch durch das beinahe grenzenlose Sammeln von persönlichen Daten heutzutage die zweitgrößte Bedrohung, gleich nach einer außerirdischen Invasion

4 -4- Aufbau ANSI-SPARC-Architektur Datenmedium Interne Ebene Konzeptuelle Ebene Externe Ebene Sicht 1Sicht n Logische Datenunabhängigkeit Physische Datenunabhängigkeit

5 -5- Aufbau Komponenten eines Datenbanksystems Datenbankmanagementsystem Datenbank

6 -6- Aufgaben DBMS Mehrbenutzerbetrieb Datensicherung Datenintegrität Abfragesprache Schnittstellen Datenträgerverwaltung Redundanzminderung Benutzerverwaltung Datenstruktur ACID

7 -7- Veraltete Modelle Dateispeicherung Speicherung der Datensätze hintereinander in einer Datei Hierarchisches Modell Baumstruktur Datensätze stehen zueinander in Eltern-Kind-Beziehungen (1:1, 1:N) Netzwerkmodell Keine strikte Baumstruktur mehr Datensätze können nun mehrere Vorgänger besitzen M:N Beziehungen über speziellen Knoten

8 -8- Veraltete Modelle Vorteile satzorientierter Datenbanken Schneller Zugriff auf die gespeicherten Datensätze Sehr gut geeignet für hierarchische Daten wie XML (XML-Datenbanken) Nachteile satzorientierter Datenbanken Kenntnis über genaue Struktur der Daten (keine strukturelle Datenunabhängigkeit), man muss sich zum gewünschten Datensatz erst durchsuchen Komplizierte Implementierung von komplexen Systemen

9 -9- Entity-Relationship-Modell Hören Studenten Vorlesungen Name Matrikel Nr. Name SWS Vorl. Nr. MN

10 -10- Relationales Datenmodell Entities und Beziehungen in Tabellenform bringen, heißen beide nun Relationen Beziehungen eindeutig identifizierbar durch die Schlüssel, der beteiligten Entities Studenten Matrikel Nr.Name Paul Specht 97254Mia Fuchs Vorlesungen Vorl Nr.NameSWS 443Mathematik6 321Physik4 Hören Matrikel Nr.Vorl. Nr

11 -11- Relationales Datenmodell Vorteile relationaler Datenbanken Sehr einfache Modellierung auch komplexer Sachverhalte Trennung von physischer und struktureller Form der Daten Standardisierte Zugriffssprache SQL Weit verbreitet, dominierendes Datenbankmodell Nachteile relationaler Datenbanken Hohe Ressourcenanforderungen Informationen über ein Objekt werden verstreut gespeichert

12 -12- Apache Derby Vollständig SQL92, Teilweise SQL99 Und 2003 ODBC JDBC 2MB Footprint ACID Integrierte Prozeduren, Trigger Apache 2.0 Lizenz, kostenlos Multiuser fähig Backup Management Benutzer Verwaltung Verschlüsselung

13 -13- Apache Derby Entwickelt von IBM (Cloudscape) und Apache Software Foundation seit 1997, Open Source Aufgenommen in Java 6 als Java DB Embedded Mode und Client-Server Mode Schnittstellen für C++, Perl, PHP, Python,.NET und Java Als Java Programm systemunabhängig Benötigt zusätzlich Laufzeitumgebung (ab JRE 1.3) Durchschnittlich gut dokumentiert Sehr bekannt (0,5 Millionen Treffer bei Google) und weit verbreitet

14 -14- Java Datenbanken Weitere relationale Java Datenbanken HSQLDB (genutzt in OO Base, viele Funktionen, keine volle ACID Unterstützung, 600kB Footprint, nur Schnittstelle für Java, Teile von SQL) McKoi, H2 ebenfalls kostenlos JDataStore kostenpflichtig von Borland

15 -15- Firebird Vollständig SQL92 und 99, Teilweise 2003 ODBC JDBC 2,6MB Footprint 16MB empfohlen ACID Integrierte Prozeduren, Trigger IDPL, kostenlos Multiuser fähig Backup Management Benutzer Verwaltung READ Only Mode

16 -16- Firebird Entwickelt von Borland seit 1981, Open Source Embedded und Client-Server Mode Schnittstellen für C++, Java, Delphi, Pascal, Perl, Python, PHP und.NET Benötigt keine Zusatzsoftware Lauffähig unter Windows, Linux, Unix, FreeBSD und OS X auf x86 und SPARC Systemen Gut dokumentiert, weit verbreitet Sehr bekannt (2 Millionen Treffer bei Google)

17 -17- SQLite Teilweise SQL92 ODBC JDBC 225kB Footprint ACID Integrierte Funktionen, Trigger Gemeinfrei, kostenlos Kein gleichzeitiger Schreibzugriff Nur Embedded Mode, Aber Zugriff auf Datenbasis (Datei) Von verschiedenen Programmen möglich

18 -18- SQLite Entwickelt seit 2000, Open Source Schnittstellen für C++, Java, Basic, Python, Perl, PHP,.NET und viele weitere Sprachen Lauffähig unter Windows, Linux, Unix, OS X Benötigt keine Zusatzsoftware Gut dokumentiert, weit verbreitet Über 8 Millionen Treffer bei Google

19 -19- Objektorientiertes Modell Relationale Datenbanken Objektorientierte Datenbanken Objektrelationale Datenbanken

20 -20- Speicherplatz für Schneemannobjekt Objektorientiertes Modell OR-Mapping Schneemann KopfBauchBoden Direkte Speicherung + Eigene Typen deklarieren + Objekt IDs

21 -21- Objektorientiertes Modell Datenbank Auf Server Programm Beim Client Datenübertragungsstrecke Daten Datenbank Auf Server Programm Beim Client Befehl Ohne integrierte Prozeduren Mit integrierte Prozeduren Befehl

22 -22- Objektorientiertes Modell Vererbung Mengenwertige Attribute Person Adresse 1Adresse n Person Menge von Adresse Geschachtelte Relationen/Attribute Mensch Kopf Linkes Bein Nase Mund Fuß Knie

23 -23- Objektorientiertes Modell Kostenlose OR-Datenbanken Kommerzielle OO-Datenbanken Kostenlose OO-Datenbanken

24 -24- Verteilte Datenbanken Lastenverteilung, Standortnähe, Ausfallsicherheit Master-Slave zur Spiegelung von Daten, Änderungen nur an Master Client-Server, Synchronisation der Clients nur über Server Vollständig verteilt, z.B. Peer-2-Peer, kein zentraler Server nötig

25 -25- RRDtool Speziell entwickelt zum Speichern von zeitbezogenen Daten wie Messwerte Angabe des maximalen Speicherplatzes Speicherung der Daten nach dem Round Robin Verfahren, alte Daten werden von neuen überschrieben beim Überschreiten der angegebenen Grenze Viele Funktionen zur visuellen Aufbereitung der Daten Schnittstellen für Python, PHP, Tcl und Perl Sehr beliebt, von vielen Programmen genutzt Kostenlos und Open Source

26 -26- Deduktive Datenbanken Erweitert die Datenbank um eine deduktive Komponente Anhand von Regeln kann sie aus bekannten Daten neue gewinnen Anfang der 1990er populär, mehrere Umsetzungen dieses Prinzips von verschiedenen Universitäten, kamen aber nie über akademischen Anwendung hinaus Wegen fehlenden Standards benutzt jede ihre eigene Anfragesprache, somit großer Einarbeitungsaufwand Großer Ressourcenbedarf, um Vorteile des deduktiven Datenbankmodells nutzen zu können

27 -27- Deduktive Datenbanken Datenbanksystem Datenbasis Deduktionsregeln Neue Daten

28 -28- Anforderungen Es sollen Messdaten gespeichert und auf Anfrage wieder ausgegeben werden Wichtig ist dabei die sichere und effiziente Datenspeicherung ein einfacher Zugriff über Schnittstellen für wichtige Programmiersprachen und standardisierte Anfragesprachen Sollte nichts oder nicht zuviel kosten und auch für kommerzielle Einsatzzwecke verwendbar sein Wenig Ressourcen verbrauchen Verbreitet und gut dokumentiert sein

29 -29- Anforderungen Messobjekt Sensor Messung Uhrzeit Messwert Name O_Nr Name Dimension Typ S_Nr 1N

30 -30- Empfehlung 2 1 3

31 -31- Ende

32 -32- Literatur Datenbanken – Grundlagen und Design, Frank Geisler, 2. Auflage 2006, mitp-Verlag Datenbanksysteme – Eine Einführung, Alfons Kemper, André Eickler, 6. Auflage 2006, Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme, Gottfried Vossen, 4. Auflage 2000, Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH Datenbanken: Konzepte und Sprachen, Andreas Heuer, Gunter Saake, 2. Auflage 2000, mitp-Verlag Wikipedia.org


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