Kurs: Datenmodellierung SQL Johann Eder

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1 Kurs: Datenmodellierung SQL Johann Eder (eder@isys.uni-klu.ac.at)
DATENBANKEN Kurs: Datenmodellierung SQL Johann Eder

2 Datenbanken:Einführung
Inhalt 1. Einführung, Grundbegriffe 2. Modellierung 3. Relationenmodell 4. Relationale Sprachen (SQL) ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

3 Datenbanken:Einführung
Ziele Teilnehmer verstehen die grundlegenden Funktionsweisen von Datenbanksystemen Kennen die charakteristischen Eigenschaften von Datenbanken können kleinere Datenbanken entwerfen können Daten aus Datenbanken abfragen ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

4 Datenbanken:Einführung
Literatur Atzeni, P.; Ceri, S.; ParaboschiS.; Torlone, R.: Database Systems: Concepts, Languages and Architectures. McGraw-Hill Publishing Company, 1999. Date, C.J.: An Introduction to Database Systems. Vol. I, 6th edition, Addison-Wesley, 1995. Elmasri, R.; Navathe, Sh.B.: Fundamentals of Database Systems. Benjamin Cummings, 3rd ed., 1999. Kemper, A; Eickler A.: Datenbanksysteme. 2. Aufl., Oldenbourg Verlag, 1997 Ullmann, J.D.: Principles of Database and Knowledge-Base Systems. Vol. I, Computer Science Press, 1988. Vossen, G.: Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagement- Systeme. Oldenbourg Verlag, München, 1999. ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

5 Datenbanken:Einführung
Warum Datenbanken? ANSI / SPARC 3-Schichten Architektur Charakteristische Eigenschaften Architektur und Datenmodelle Schnittstellen Rollen / Benutzer ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

6 Datenbanken:Einführung
Warum Datenbanken? „... kaum eine größere Informatikanwendung ist ohne DB-Unterstützung denkbar“ „DB-Systeme ... sind heute ein selbstverständliches Hilfsmittel der betrieblichen Organisation und Verwaltung geworden“ „Datenbanken ... als Schlüsseltechnologie für die Realisierung komplexer Informationssysteme ...“ ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

7 Datenbanken:Einführung
Kennzeichen der Daten Lange Lebensdauer (Jahre, Jahrzehnte) reguläre Strukturen große Datenobjekte, große Datenmengen stetig anwachsende, integrierte Bestände (Giga-, Terabyte an Informationen) immer wiederkehrende Muster in den Objektbeziehungen ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

8 Warum Datenbanksysteme?
Probleme mit Dateisystemen Bsp.: Programm Lohnverrechnung Datei Angestellter (SV#, Name, Adresse, Gehalt) Programm Projekte Datei Mitarbeiter (Projekt#, SV#, Name, Telefon#) Datei Projekt (Projekt#, Projektbeschreibung) Nachteile: Daten-Programm-Abhängigkeit Redundanz, Inkonsistenz Inflexibilität Standards schwer durchsetzbar LOHN Angestellter PROJEKT Projekt Mitarbeiter ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

9 Warum Datenbanksysteme (2)
F 1.6 Scan ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

10 ANSI-SPARC 3-Schichten Modell
Externe Modelle Externe Modelle: Sicht von Benutzer(gruppen) Anwendungsprogrammen Konzeptuelles Modell einheitliche Gesamtschau der Unternehmensdaten Internes Modell physische Speicherstrukturen ... Konzeptuelles Modell Internes Modell ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

11 Vorteile von Datenbanken
physische Datenunabhängigkeit Internes Schema kann geändert werden, ohne Anwendungsprogramme zu ändern Änderung nur bei Abbildung konzept. Schema - internes Schema logische Datenunabhängigkeit konzeptuelles Schema kann geändert werden ohne Anwendungsprogramme zu ändern solange das entspr. externe Modell abgeleitet werden kann Ändern Abb. Konzeptuelles Schema - externes Schema integrierte zentrale Verwaltung Standards Redundanzen Konsistenz ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

12 Eigenschaften von Datenbanken
Persistenz Management von Sekundärspeichern Mehrbenutzerfähigkeit Zuverlässigkeit Datensicherheit ad-hoc Abfragesprachen ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

13 Datenbanken:Einführung
Persistenz Daten „überleben“ das Ende von Sitzungen, das Ende von Transaktionen Daten sind z.T. sehr langlebig Daten können „in situ“ aktualisiert werden ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

14 Verwaltung von Sekundärspeichern
Verwaltung großer Datenmengen üblicherweise auf Platten Datenbanken sind Ein-/Ausgabe-intensiv Spezifische Techniken zur Erhöhung der Performanz Pufferung (DB Puffer im Hauptspeicher) Indexierung, Cluster Abfrageoptimierung ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

15 Mehrbenutzerfähigkeit
mehrere Benutzer können gleichzeitig auf den Daten arbeiten DBMS sorgt dafür, daß keine unerwünschten Wechselwirkungen durch gleichzeitige Manipulation derselben Daten eintreten Erhaltung der Integrität Lost-update read(X) X:= X+10 write(X) read(X) X:=X-20 write(X) ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

16 Zuverlässigkeit der Daten
Daten sind teuer und strategisch wichtig - müssen daher zuverlässig sein DBMS bestätigt jede durchgeführte Änderung bei Systemfehler: DB-Zustand wiederherstellen, der genau alle bestätigten Änderungen enthält. roll-backward: Eliminieren der Auswirkungen aller unbestätigten Transaktionen roll-forward: Nachziehen der Auswirkungen aller bestätigten Transaktionen auf Sicherungskopie. ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

17 Datenbanken:Einführung
Datensicherheit Schutz vor unberechtigtem Zugriff Berechtigungssystem definieren Sicherheitssubjekte (Benutzer, Rollen, etc.) Sicherheitsobjekte (Daten) Rechte (Lesen, Schreiben - i.e. verändern) Weitergabe von Rechten Zugriff durch Nichtberechtigte verhindern bei jedem Zugriff Berechtigungen überprüfen ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

18 Ad-hoc Abfragesprachen
Abfrage von Daten ohne eigenes prozedurales Programm schreiben zu müssen deklarativer Zugriff SQL, QBE, etc. „Wie hoch ist das Durchschnitts- gehalt der Manager in den einzelnen Städten in denen mindestens 5 Manager beschäftigt sind?“ Select city, avg(salaray) from emp, dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.job = “manager“ group by city having count(*) >= 5 ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

19 Datenbanken:Einführung
Wichtige Begriffe Datenbankmanagementsystem (DBMS) Software, die die DB verwaltet und alle von den Anwendungsprogrammen verlangten Funktionen zentral durchführt Datenbanksystem (DBS) DBMS + DB Datenbank (DB) integriert vom DBMS verwaltete Dateien ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

20 Datenbanken:Einführung
Schnittstellen DBMS-Shell SQL-Befehle eingeben und durchführen graphische Schnittstellen (Browser) formularbasierte Schnittstellen (Masken) natürlichsprachliche Schnittstellen Schnittstellen für Anwendungsprogramme Sprachen Datendefinitionssprache (DDL) formulieren der Schemata Datenmanipulationssprache (DML) abfragen, einfügen, löschen, aktualisieren von Daten ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

21 Datenbanken:Einführung
Dienstprogramme DB-Loader: Laden von Daten in eine Datenbank Backup: Erstellen von Sicherungskopien Reorg: Reorganisation der Datenstrukturen zur Performanzverbesserung Berichtsgeneratoren (report writer) formatieren von Berichten (komplexen Abfragen) Kopf-und Fußzeilen, Text Seitenumbruch, Zwischensummen, Gruppenwechsel, etc. Anwendungsgeneratoren (4GL-Sprachen) Monitor (Performanz, Tuning) Datenwörterbuch (Data Dictionary) Kommunikationssubsysteme ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

22 Datenbanken:Einführung
Personen und Rollen Datenbankadministrator verwaltet die Ressource Datenbank internes Schema Vergabe von Zutrittsrechten Tuning und Monitoring Sicherheit und Zuverlässigkeit Unternehmensadministrator (Datenbankdesigner) zuständig für konzeptuelles Schema externe Schemata Schnittstelle zu Software-Entwicklung ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

23 Datenbanken:Einführung
Personen und Rollen (2) Systemanalytiker, Anwendungsprogrammierer Anforderungserhebung Software-Entwicklung Endbenutzer gelegentliche Benutzer z.B. Manager unterschiedliche, z.T. nicht vorhersehbare Informationsbedürfnisse von „schnell mal nachschauen“ bis komplexe Analysen parametrische Benutzer z.B. Sachbearbeiter Anwendungsprogramme, „canned transactions“ Power-User z.B. Analytiker komplexe Anforderungen gute Kenntnis von DB + Schnittstellen ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

24 Datenbanken:Einführung
Produkte Oracle DB2 SQL-Server Access Informix Sybase Ingres Progress Adabas .... ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

25 Kapitel 2: Modellierung
Datenbank-Entwurf ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

26 Datenbanken:Einführung
Datenbank-Entwurf Ziele: • gutes Abbild der Realität • Konsistenz • keine ungeplanten Redundanzen • niedrige Antwortzeiten • niedriger Speicherplatzbedarf • niedriger Wartungs-/Pflegeaufwand • Einfachheit ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

27 5 Phasen der DB-Entwicklung
1. Informationsbedarfsanalyse wer braucht welche Daten wann in welcher Qualität 2. konzeptueller Entwurf formalisierte Beschreibung des Umweltausschnitts häufig mit graphischem semantischen Datenmodell 3. logischer Entwurf Abbilden des konzeptuellen Modells auf Datenmodell des DBS 4. physischer Entwurf Speicherstrukturen, Zugriffspfade festlegen 5. Verwendung, Wartung, Reorganisation Tuning Adaptieren ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

28 5 Phasen der DB-Entwicklung
(a) Informationsbedarfsanalyse • wer braucht wo? wann? was? • relevante Informationen und Vorgänge aus dem und über das Objektsystem • Zusammenhänge zwischen - Informationen - Informationen und Vorgängen • Vollständigkeit, Redundanz, Konsistenz Was soll im zukünftigen Informationssystem enthalten sein? Wie wird es verwendet? ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

29 5 Phasen der DB-Entwicklung
b) Konzeptueller Entwurf • formalisierte Beschreibung der ermittelten Informationen und Funktionen • häufig mit graphischem Darstellungsmodell • entweder konzeptueller Entwurf des gesamten Bereiches oder zuerst Formulierung der Modelle der einzelnen Benutzersichten und anschließend Integration (View-Integration) • semantische Datenmodellierung: Definition aller zulässigen Zustände und Zustands- übergänge der Datenbasis des geplanten Informations- systems Ergebnis: konzeptuelles DB-Modell ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

30 5 Phasen der DB-Entwicklung
(c) Logischer Entwurf Abbildung des konzeptuellen Modells auf das Datenmodell eines konkreten DBS. Ergebnis: logisches DB-Schema ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

31 5 Phasen der DB-Entwicklung
(d) Physischer Entwurf • Festlegen der Einzelheiten der physischen Darstellung der Daten • Abbildung auf Speicherstrukturen (Datenstrukturen) • Bestimmen der Zugriffspfade • verantwortlich für Antwortzeitverhalten und Speicherplatz- bedarf • erforderlich: Mengengerüst, Transaktionsprofil, Nebenbe- dingungen (z.B. Antwortzeit für bestimmte Trans- aktionen) Ergebnis: physisches DB-Schema ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

32 5 Phasen der DB-Entwicklung
(e) Verwendung - Wartung - Reorganisation Reorganisation wegen: veränderter Umweltbedingung (dargestellte Realität hat sich gewandelt) z.B.: - weitere Anwendungen - modifizierte Aufgabenstellung - veränderte gesetzliche Bestimmungen (a) Revidierung früherer Entwurfsentscheidungen für Leistungsverbesserung - Änderung der logischen Struktur (selten) (c) - Änderung der physischen Struktur (d) ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

33 Semantische Datenmodellierung
Beschreibung des betrachteten Ausschnitts der realen Welt Miniwelt, Universe of Discourse genaue (eindeutige, vollständige) Beschreibung aller für die Anwendung relevanten strukturellen Eigenschaften in semantischer Beschreibungssprache unabhängig von Hardware und Software Ergebnis: konzeptuelles Datenbankschema Verständigungsbasis für Entwerfer, Entwickler, Anwender ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

34 Datenbanken:Einführung
ER-Modellierung Das Entity-Relationship (E-R) Modell ist ein konzeptuelles Datenmodell Sprache zur Beschreibung der Datenanforderungen leicht zu verstehen und zu kommunizieren unabhängig von der tatsächlichen Realisierung in einem DBMS-Produkt Graphische Sprache graphische Repräsentation der Konstrukte E-R-Diagramme Ursprung: P.Chen:´The Entity-Relationship Model -Toward a Unified View of Data´, ACM TODS, Vol1/1, 1976 viele extended E-R- Modelle ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

35 Datenbanken:Einführung
UML Unified Modelling Language Lingua franca der objektorientierten Softwareentwicklung sehr großer Sprachumfang 8 Diagrammarten hier: Teilmenge der Klassendiagramme ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

36 Entity, Gegenstand, Objekt
Einheit, Ganzheit, Gegenstand, Objekt Modell, Abbild eines Gegenstandes, der in der betrachteten Realität erkannt und eindeutig identifiziert wird. Beisp.: Kunde Otto Huber Bankkonto Nr Buch Objekt ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

37 Datenbanken:Einführung
Attribut Attribut Merkmale, Charakteristik Bezeichnungen von Eigenschaften, die bei dem betrachteten Entity für die Anwendung relevant sind Beisp.: Vorname, Saldo, Geburtsdatum, Hausnummer Attributsausprägung Wert eines Attributes für ein bestimmtes Entity Beisp.: Mitarbeiter mit der MID 2317 wurde am geboren. Wertebereich Menge von Werten aus denen Ausprägungen eines Attributs stammen dürfen ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

38 Datenbanken:Einführung
Attribut(2) Attribut ist eine Abbildung von einem Objekt in einen Wertebereich Name Otto Huber M-ID 2317 Geb.Datum ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

39 Datenbanken:Einführung
Klassifikation Objekte, bei denen dieselben Merkmale relevant sind und die semantisch gleichartig sind, werden zu Klassen zusammengefaßt. Abteilung Buch Exemplar Kunde Mitarbeiter ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

40 Datenbanken:Einführung
Klassifikation (2) Klasse Instanz Karl Müller Mitarbeiter Frieda Maier Ottilie Huber ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

41 Assoziation (Relationships)
Repräsentieren logische Verbindungen (Beziehungen) zwischen Objekten M1 P1 M2 M4 P2 M5 M3 P3 M6 P4 Mitarbeiter Projekte ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

42 Beispiele von Assoziationen
Kunde Artikel bestellt zugeteilt Mitarbeiter Projekt leitet ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

43 Datenbanken:Einführung
Assoziationen Assoziationen können (mathematisch) als Relationen dargestellt werden bestellt  Kunde  Artikel bestellt= {(k1, a1), (k2, a1), (k4, a3), (k4, a5), ...} Assoziation hat Rollen, die von Objekten gefüllt werden: bestellt hat die Rollen „Besteller“ und „Bestelltes“ gefüllt von Kunde und Artikel ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

44 Rekursive Beziehungen
Chef Mitarbeiter ist Vorgesetzter von Untergebener ist Freund von Kunde ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

45 Beziehungen höheren Grades
Beispiel für eine ternäre Beziehung Grad: Anzahl der Klassen (Rollen), die an einer Beziehung teilnehmen Lieferant liefert Artikel Abteilung ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

46 Datenbanken:Einführung
Klasse mit Attributen Person PID einfaches Attribut Name mehrfaches Attribut Vorname (mehrwertiges) Hobbies mengenwertiges Attribut Adresse: zusammengesetztes (strukturiertes) Attribut PLZ Ort Straße ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

47 Assoziation mit Attributen
% Zeit seit Mitarbeiter Projekt ist zugeteilt leitet ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

48 Datenbanken:Einführung
Beziehungsobjekte Kunde bestellt Artikel Bestellung Mitarbeiter betreut von Datum ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

49 Multiplizität von Assoziationen
Spezifikation der Zuordnungswertigkeit einer Beziehung A i assoz j B i: Anzahl der Instanzen der Klasse A, die mit einer Instanz der Klasse B in Beziehung stehen können. Angabe: Zahl, Intervall, *, Kombination Bsp: 1; 0..5; *; 0..3, 7..9, *21, 5..* ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

50 Datenbanken:Einführung
Multiplizität - m : n Spezifikation der Zuordnungs-Wertigkeit einer Beziehung Mitarbeiter Projekt 1..m zugeteilt 0..n M1 P1 M2 M4 P2 M5 M3 P3 M6 P4 ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

51 totale vs. partielle Assoziation
totale Beziehung: jede Instanz muß an einer Beziehung teilnehmen partielle Beziehung: jede Instanz kann an einer Beziehung teilnehmen Mitarbeiter 1..* Projekt * zugeteilt * Abteilung arbeitet in 1..* ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

52 Datenbanken:Einführung
Multiplizität - 1:n Mitarbeiter 0..1 0..* Projekt leitet M1 P1 M2 M4 P2 M5 M3 P3 M6 P4 ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

53 Datenbanken:Einführung
Multiplizität - 1 : 1 Mitarbeiter Abteilung 0..1 leitet 0..1 M1 A1 M2 M4 A2 M5 M3 A3 M6 A4 ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

54 Datenbanken:Einführung
Konsistenzbedingung Mitarbeiter Gehalt MNr Projekt Start Ende PNr 1 leitet 1 m arbeitet an n Prozent Das (geplante) Ende eines Projektes darf nicht vor dem Start liegen. Der Leiter eines Projektes muß auch am Projekt mitarbeiten. Die Gesamtarbeitszeit eines Mitarbeiters an Projekten darf 100% nicht übersteigen. Kein Mitarbeiter eines Projektes darf mehr verdienen als der Projektleiter. ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

55 Multiplizität bei mehrstelligen Assoziationen
j A C i k i: Anzahl der Instanzen von A, die mit einem Paar von Instanzen von B und C in Bezug stehen. ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

56 Multiplizität Beispiel
Assistent 1 Student Übung m 1 möglich: ein Student kann eine bestimmte Übung nur bei einem Assistenten besuchen und bei einem bestimmten Assistenten nur eine Übung d.h.: f1: Student x Assistent  Übung f2: Student x Übung  Assistent aber nicht: g1: Student  Übung x Assistent g2: Assistent x Übung  Student ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

57 Datenbanken:Einführung
Identifikation Konzepte (Attribute, Entities), die ein Entity (Instanz) eindeutig identifizieren besteht häufig aus einem oder mehreren Attributen (Schlüssel, interne Identifikatoren) Manchmal sind Attribute allein nicht ausreichend und Entities müssen über ihre Beziehung zu anderen Entities identifiziert werden - (externe) Identifikatoren Beisp.: BLZ ist Schlüssel für Bank KontoNr nur innerhalb einer Bank eindeutig Konto wird über BLZ + KontoNr idenitifiziert ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

58 Beispiel Klassendiagramm
berichtet an Chef Kunde KNr. key Name Anschrift Mitarbeiter MNr. key Name Job 0..1 betreut * Mitarbeiter 1 gibt auf 0..1 * * leitet arbeitet in Bestellung Best.Nr. key Daten Anteil 0..1 * * Projekt Proj.Nr. key Bezeichnung umfaßt * Produkt Preis Prod.Nr. key Bezeichnung ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung

59 textuelle Beschreibung
Mitarbeiter haben eine MNr, einen Name und einen Job. Kunden haben eine KNr, einen Namen und eine Anschrift. Ein Mitarbeiter kann mehrere Kunden betreuen, ein Kunde wird von maximal einem Mitarbeiter betreut. Ein Produkt kann mehrfach bestellt werden. Eine Bestellung umfasst mehrere Produkte. Das Berichtswesen ist streng hierarchisch aufgebaut, jeder Mitarbeiter kann nur an einen Chef berichten. Ein Projekt wird von maximal einem Mitarbeiter geleitet, ein Mitarbeiter darf maximal ein Projekt leiten. An Projekten können mehrere Mitarbeiter arbeiten, ein Mitarbeiter kann an mehreren Projekten beteiligt sein. ©2001 Johann Eder Datenbanken:Einführung