Einführung Einführung in in DatenbankenDatenbanken

(1)

1 FB Automatisierung und Informatik: Einf. in Datenbanken

Einführung

Einführung in in Datenbanken Datenbanken

■

Dipl.-Inf. Michael Wilhelm

■

Hochschule Harz

■

FB Automatisierung und Informatik

■

mwilhelm@hs-harz.de

■

Raum 2.202

■

Tel. 03943 / 659 338

Inhalt

1. Grundlegende Begriffe der Datenbanktechnologie 2. Datenbankentwurf / Datenmodelle

3. ER-Modell / ER-Diagramm 3. Normalisierung

4. SQL-Sprache

(2)

Mathematische Grundlagen

Definition 9 - Menge:

Eine Menge als Zusammenfassung von bestimmten, wohlunterschiedenen Objekten zu einem Ganzen ist ein fundamentaler Begriff in der Mathematik:

A = {a1,a2,a3,...an}

und nennen die a

_i

, die durch Komma getrennt aufgezählt wer- den, Elemente der Menge A. Also ist z.B. a

₂

Element der Menge A, d.h. A

₂

∈ A

In der Menge spielt die Reihenfolge der Elemente keine Rolle, und ebenso ist wichtig, dass es keine Elementeswiederholung gibt.

Definition 10 - Kartesisches Produkt:

Seien a und b beliebige Elemente. Dann bezeichnet (a,b) ein geordnetes Paar, bestehend aus erster und zweiter Koordinate.

Das kartesische Produkt zweier Mengen A und B ist die Menge aller geordneten Paare, deren erste Koordinate ein Element von A und deren zweite Koordinate Element von B ist.

A ×××× B { (a,b) | a ∈ ∈ ∈ ∈ A und b ∈ ∈ ∈ ∈ B

Beispiel:

A = {King, Scott, Adams}

B = {Accounting, Research}

Lösung: ?

(3)

Definition 11 - Relation:

Eine Relation zwischen zwei Mengen A und B ist eine Teilmenge R des kartesischen Produkts der beiden Mengen.

R ⊆ ⊆ ⊆ ⊆ A ×××× B

ist eine zweistellige Relation, da zwei Mengen bei der Bildung beteiligt sind.

Beispiel: (entspricht der modellierten Realität) R ⊆ A × B = {

(King, Accounting), (Scott, Research), (Adams, Research) }

Beziehungstypen:

Eine zweistellige Relation ist eine Abbildung aus der Menge A in die Menge B. Durch die geordneten Paare wird dem Element a das Element b zugeordnet. Für die Abbildung sind mathematisch so genannte

Zuordnungstypen, in der Datenbanktheorie als Beziehungstypen bezeichnet.

Da Beziehungstypen die gegenseitige Zuordnung beschreiben, sind sie die Kombination aus zwei gegenseitigen Assoziationstypen. Es sind bei der Betrachtung der Beziehungen zwischen den einzelnen Elementen, im einfachsten Fall, zweier Mengen, die Standpunkte ausgehend von jeweils einer Menge anzugeben:

Assoziationstyp Bedeutung

1 - einfache Assoziation jedem Element aus A ist ein Element aus B zugeordnet

c - konditionelle Assoziation

jedem Element aus A ist kein, oder ein Element aus B zugeordnet

m - multiple Assoziation jedem Element aus A ist mindestens ein Element aus B zugeordnet

(4)

Beziehungstypen:

Werden diese Assoziationstypen, die nur eine Richtung der Abbildung beschreiben, verwendet, die Beziehungstypen zu definieren, so erhält man folgende Übersicht:

Beziehungstypen Bedeutung

1 c m mc

1 1:1 c:1 m:1 mc:1 hierarchische Beziehung c 1:c c:c m:c mc:c konditionelle

Beziehung m 1:m c:m m:

m

mc:m netzförmige

mc 1:m c

c:m c

m:

mc

mc:mc Beziehung

(5)

Definition 12 - Funktion:

Eine Funktion F ist eine spezielle Abbildung, nämlich eine eindeutige Abbildung aus der Menge a in die Menge B:

F = { (a,b) | a ∈ ∈ ∈ ∈ A und b ∈ ∈ ∈ ∈ B}

Eindeutigkeit heißt, dass aus

(a,b

₁

) ∈ ∈ ∈ ∈ F und (a,b

₂

) ∈ ∈ ∈ ∈ F ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ b

₁

= b

₂

Mit folgender Schreibweise:

F: A→ → → →B

A wird Definitionsbereich von F genannt B wird der Wertebereich von F genannt.

B ist funktional abhängig von A.

Datenorganisation

■

Daten müssen persistent (dauerhaft, über die Dauer einer Anwendung hinaus) gespeichert werden

–

Daten: Folgen von binären Zuständen (0/1, ein/aus)

–

persistente Speicherung: z. B. Magnetisierung eines Datenträgers

■

kleinste Speichereinheit ist der Sektor

■

Betriebssystem stellt eine Datei als logisches Konstrukt zur

Verfügung

(6)

Aufbau einer Festplatte

Software-Schichten

Betriebssystem (Windows NT) System-Software Benutzerschnittstellen

(Windows) Basis-Software Textverarbeitungssysteme

(Word)

Anwendungs-Software Desktop Publishing Systeme

(Publisher) Individual-Software angepasste DesktopPublishing Systeme

Datenbanksysteme (SQL Server)

(7)

Aufgaben eines DBMS (Codd 1982)

■

Integration

■

Operationen

■

Katalog

■

Benutzersichten

■

Konsistenzüberwachung

■

Zugriffskontrolle

■

Transaktionen

■

Synchronisation

■

Datensicherung

Datenbanken entstehen...

■

...im Datenbankentwurfsprozess

■

Ergebnis des Datenbankenwurfsprozesses ist

◆

die Datendefinition

- Beschreibung der (logischen) Datenbankstruktur, der Daten und ihrer Beziehungen zueinander

- die Zuordnung zu externen Speichermedien

- die Definition der Nutzersichten

- Beschreibung der Integritätsbedingungen

- Beschreibung der Zugriffsrechte

(8)

Phasen und Phasenmodelle

Besserer, effizienterer Datenbankentwurfsprozess durch Untergliederung in Phasen (Phasenmodell)

– Problemstellung analysieren und spezifizieren

■ Nutzersichten berücksichtigen

■ funktionelle und qualitative Anforderungen festlegen

– Datenbankentwurf

■ konzeptionelles Datenmodell

– Implementierung/Installation (Prototyp)

■ mit DBMS-Software

– Test (Prototyp)

– Optimierung

– erneuter Test

– Betrieb und Wartung

Prototypen

■

„ein funktionsfähiges Muster oder Vorbild des zu entwickelnden Programmes“

(Trautloft, Lindner, Datenbanken)

■

können einen Teil oder alle funktionellen Leistungen des zukünftigen Programmes enthalten

■

begleitet(n) alle Phasen des Entwicklungsprozesses

(9)

Prototyen

Notwendigkeit:

■

zukünftige Nutzer erhalten durch Einsicht in die Spezifikation nur unvollständige Vorstellung vom tatsächlichen Leistungsvermögen der DB

■

zum Zeitpunkt der Spezifikation der Anforderung sind meistens nicht alle Anforderungen bekannt

■

zu einem möglichst frühen Zeitpunkt können Fehler festgestellt und Änderungswünsche berücksichtigt werden

■

meistens entstehen durch Erprobung eine Menge von Änderungswünschen

Haupt- und Hilfsprozesse

Analysieren und spezifizieren Entwurf

Implementieren Nutzung, Wartung

Kontrolle Dokumentation Verwaltung

Hauptprozesse

Hilfsprozesse

(10)

Anforderungen an Datenbanksysteme

■

langfristig

■

skalierbar

■

verteilt

■

sicher

■

schnell

■

plattformunabhängig

■

anwendungsneutral

■

einfach zu bedienen

langfristig

■

allgemein anerkannte Form

■

viele Produkte

skalierbar

■

für kleine Datenmengen „overkill“ (hoher Aufwand)

■

für größere bis sehr große Datenmengen geeignet

■

Anpassung im laufenden Betrieb

■

modularer Aufbau

■

Profis - Anfänger

(11)

verteilt

■

Datenbank

■

Tabellen

sicher

■

Redundanzfreiheit (Datenintegration)

■

Datenkapselung (Zugriff nur über definierte Schnittstelle)

■

Transaktionskonzept

■

Synchronisation konkurrierender Zugriffe

■

Konsistenzmechanismen (Trigger, Constraints)

■

Sicherungsmechanismen (Backup, Replikation)

■

Wiederherstellungsmechanismen (Recovery)

■

Nutzer- und Rechteverwaltung

schnell

■

Indizierung

■

Anfrageoptimierung

plattformunabhängig

■

auf der Basis unterschiedlicher Betriebssysteme

■

Verteilung (?)

(12)

anwendungsneutral

■

an keine Anwendung gebunden

■

standardisierte Schnittstelle

■

3-Ebenen-Konzept (Datenunabhängigkeit)

■

Benutzersichten

einfach zu bedienen

■

einfache Abfragesprache

■

Benutzersichten

■

Masken

Methodik des DB-Entwurfs

Analyse des Realitätsausschnitts

funktionelle Spezifikation

Struktureller Entwurf im ERM

Entwurf der Relationen, Normalisierungen

Implementierungsentwurf Auswahl der DBMS

Ggf. Verteilungsentwurf Entscheidung über Client-Server-Architektur

DMBS unabhängigDMBS abhängig

(13)

Methodik des DB-Entwurfs

Entwicklungsschritte (1)

■ 1. Analyse des Realitätsausschnittes:

Neben der Abgrenzung und Eingrenzung des zu modellierenden Realitätsausschnittes ist das Erkennen von Objekten und deren Beziehungen zwischen ihnen wichtig. Dieses Herausarbeiten der Grundobjekte für eine spätere Verarbeitung muss in enger

Wechselwirkung mit der Zielstellung des Datenbankentwurfes, d.h. vor allem mit der funktionellen Spezifikation, erfolgen.

■ 2. Funktionelle Spezifikation:

Es ist festzulegen, in welcher Weise die Objekte zu bearbeiten sind. Es sind ggf. Nutzergruppen mit unterschiedlichen Anforderungsprofilen zu berücksichtigen. Umfang und Zielstellung des Datenbanksystems sind zu beschreiben.

(14)

Entwicklungsschritte (2)

■ 3. Grobentwurf:

In der Phase des Grobentwurfes erfolgt die eigentliche Modellierung als Abstraktionsprozess. Die für die Verarbeitung wesentlichen Merkmale von Objekten und Beziehungen müssen bestimmt werden. In diesem Entwicklungsschritt wird die Modellierung mit dem „Entity-Relationship- Modell“ bevorzugt.

■ 4. Feinentwurf:

Der Feinentwurf erfolgt meist im relationalen Datenmodell. Es werden alle Details zu den „Relationen“ der Datenbasis festgelegt. Es erfolgt eine Normierung der Relationen zur Vermeidung von Anomalien bei der Nutzung der Datenbank und zur Beseitigung von Redundanz.

Entwicklungsschritte (3)

■ 5. Implementierungsentwurf:

Es werden Festlegungen zur Hardwarearchitektur (integrierte oder verteilte Datenbank bzw. Nutzung einer Datenbank im Rechnernetz) getroffen. Entsprechend der Hardwarevoraussetzungen, der

Datenmodellierung und den Anforderungen an die Funktionalität und die Leistungsparameter wird ein konkretes Datenbankmanagementsystem ausgewählt.

■ 6. Implementierung der Datenbank

Mit Hilfe der Datenbeschreibungssprache wird die Struktur der

Datenbasis angelegt, und unter Nutzung der Datenmanipulationssprache werden die realen Daten eingespeichert und die Datenbasis aufgebaut.

(15)

Entwicklungsschritte (4)

■ 7. Nutzung und Testung der Datenbank:

Mit der Implementierung eines Prototyps kann eine Nutzung als Testbetrieb beginnen. Schwachstellen und Fehler werden erkannt und beseitigt. Organisatorische Festlegungen zum Datenbankbetrieb, zum Datenschutz, zur Datensicherheit werden getroffen.

■ 8. Regulärer Betrieb der Datenbank:

In dieser Phase wird vor allem die Leistungsfähigkeit der

Datenbankimplementierung beobachtet. Auswertungen der „LOG“- Aufzeichnungen und Nutzerhinweise sollte der Datenbank-administrator zur Leistungsverbesserung nutzen.

Wie erstellt man Datenbanken?

(16)

Phasenmodell Datenbankentwurf

■

Anforderungsanalyse

■

Konzeptioneller Entwurf

■

Verteilungsentwurf

■

Logischer Entwurf

■

Datendefinition

■

Physischer Entwurf

■

Implementierung und Wartung

3 Entwurfsebenen

■

konzeptioneller Entwurf z. B. ER-Modell, OO Modell

■

logischer Entwurf Datenbankschema

■

physischer Entwurf

z. B. Dateistruktur

(17)

Datenbankmodelle für den Entwurf

■

Entity-Relationship-Modell (ER Modell)

■

Unified Modeling Language (UML)

■ ...

Datenbankmodelle für die Realisierung

■

Hierarchisches Modell

■

Netzwerkmodell

■

Relationenmodell

■

Erweiterte Relationale und Semantische Modelle

■

Objektorientierte Modelle (z. B. ODMG)

■

Objektrelationales Modell

■

Multidimensionale Modelle

■

Semistrukturierte Datenbanken (z. B. XML)

■

...

(18)

Relationenmodell

■

1970 von Codd eingeführt

■

basiert auf der mathematischen Relation

Darstellungskonzepte

■

Relation

■

Attribut

■

Tupel

■

Primärschlüssel

■

Fremdschlüssel

(19)

Relation

■

mathematisch: Teilmenge eines Kartesischen Produkts (Kreuzprodukts)

R ist Teilmenge von M

₁

x M

₂

x ... x M

_n

■

Kreuzprodukt zweier Mengen ist die Menge aller Paare

■

Bsp.:

A:={u,v}, B:={x,y}

AxB:={(u,x), (u,y), (v,x), (v,y)}

Relation (2)

■

Menge (mathematisch), nicht: Beziehung

■

Menge von Entitäten

■

gleiche Merkmale

■

kontextabhängige Mengenbildung

■

als Tabelle abgebildet

■

Beispiele:

Personen, Wetterstationen, Bücher, Straßen, Bäume, ...

■

Unterschied zum mathematischen Konzept: Elemente aus

dem Wertebereich eines Attributs können in mehreren

Tupeln vorkommen

(20)

Mathematische Relation

Bonn

Cambridge Rom

Madrid

Seattle Spanien

England Deutschland USA

Italien

Madrid, Spanien

Cambridge, England Rom, Italien Bonn, Deutschland Seattle, USA

Menge 1 Menge 2 Relation

R ⊆ ⊆ ⊆ ⊆ A ×××× B

Cambridge, USA

DB-technische Relation

Bonn

Cambridge Rom

Madrid

Seattle Spanien

England Deutschland USA

Italien

Madrid, Spanien

Cambridge, England Rom, Italien Bonn, Deutschland Seattle, USA Cambridge, USA

Menge 1 Menge 2 Relation

R ⊆ ⊆ ⊆ ⊆ A ×××× B

(21)

Attribut

■

Merkmal einer Entität (Tupelkomponente)

■

Wert ist die i-te Komponente eines Tupels

■

Wert aus einem bestimmten Wertebereich

■

„Spalte“ einer Relation

■

keine Ordnung (Reihenfolge)

■

Beispiele:

Person: Vorname (Ida, Berta, Anna), Alter (positive ganze Zahl, 0-120)

Straße: Funktion (Fußgängerzone, Straßenverkehr), Breite der Fahrbahn (positive gebrochene Zahl)

Tupel

■

eine bestimmte Entität (Instanz)

■

alle Merkmalswerte (n-Tupel)

■

„Zeile“ einer Relation

■

keine Ordnung (Reihenfolge)

■

Beispiele:

Ida Meier: Ida, 22

A14: Straßenverkehr, 23.5

(22)

Primärschlüssel

■ Identität eines Tupels

■ ein oder mehrere Attribute

■ Kombination der Attributwerte ist eindeutig

■ aus technischer Sicht Eindeutigkeit nicht notwendig

■ oft zusätzliche, automatisch generierte ID eingesetzt (das sichert aber nicht eine fachlich geforderte Eindeutigkeit), Eindeutigkeit einer Kombination mehrerer Attribute am einfachsten über Primärschlüssel herzustellen

■ Beispiele:

Ida, 22 und Ida, 66 A14, A7

Fremdschlüssel

■

Bezüge zwischen Relationen

■

Bezüge innerhalb einer Relation

■

„Verdopplung“ eines Primärschlüssels

■

Primärschlüssel in derselben oder in einer anderen Relation noch einmal führen (keine Zeiger, keine Adressen)

■

kein „Verweis ins Leere“ (referenzielle Integrität)

(23)

Relationen, Attribute, Tupel, Schlüssel

5 102

43 Anton

Schmitz

7 3 Haus- nummer

104 102

Straßenschlüssel

71 Maria

Müller

22 Ida

Müller

Alter Vorname Name

Inselstraße 104

Eichenweg 103

Hauptplatz 102

Nordstraße 101

Straßenname Straßenschlüssel

Primärschlüssel, zusammengesetzt

Primärschlüssel, einfach

Fremdschlüssel

Relation 1

Relation 2 Tupel

Attribut

Attributwert

(24)

Externe, konzeptionelle, interne Ebene

1. Externe Ebene:

Festlegung der Objekte und Attribute in Abhängigkeit von der jeweiligen fachlichen Fragestellung

2. Konzeptionelle Ebene:

Strukturierung und Organisation der Daten möglichst unabhängig von einer speziellen fachlichen Fragestellung und einer speziellen

Hardware und Software

3. Interne Ebene:

Festlegung von Datentypen, Speicherplätzen, Speichermedien und Zugriffsoperationen auf die Daten

Konzeptionelles Datenmodell

■

Entity-Relationship-Modell

■

P.P. Chen (1976)

■

basiert auf mengentheoretischen Aussagen

■

grafische Notation

–