Datenbanksysteme

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Datenbanksysteme

• Oliver Vornberger
• Fachbereich Mathematik/Informatik
• Universität Osnabrück
• 49069 Osnabrück
• oliver_at_uos.de

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Literatur

• Alfons Kemper, André EicklerDatenbanksysteme -
  Eine EinführungOldenbourg Verlag, München, 3.
  Auflage, 1999, 68 DM
• Oliver VornbergerDatenbanksystemeVorlesungssk
  ript Heft 92, SS 1999, 7 DM
• Online-Material zur Vorlesunghttp//www-lehre.in
  f.uos/dbs

3
...mehr Literatur

• Date, C.J An Introduction to Database Systems,
  Addison-Wesley, 1995.
• Elmasri R. S. Navathe Fundamentals of
  Database Systems , Addison Wesley, 2000
• Hamilton G., R. Cattell, M. Fisher JDBC
  Datenbankzugriff mit Java , Addison-Wesley, 1998
• Heuer, A. G. Saake Datenbanken - Konzepte und
  Sprachen , International Thompson Publishing,
  2000.
• Schlageter, G. W. Stucky Datenbanksysteme
  Konzepte und Modelle Teubner 1983
• Silberschatz, A. H.F. Korth S. Sudarshan
  Database System Concepts, Mc Graw-Hill, 1991.
• Ullman, J. D. Principles of Data and
  Knowledge-Base Systems, Computer Science Press,
  1988.
• Riordan, RSQL-Server 2000 Programmierung
  Schritt für Schritt, Microsoft Press, 2001

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Gliederung

1. Einführung
2. Konzeptuelle Modellierung
3. Logische Datenmodelle
4. Physikalische Datenorganisation
5. Mehrdimensionale Suchstrukturen
6. Das Relationale Modell
7. Relationale Abfragesprachen
8. Datenintegrität
9. Datenbankapplikationen
10. Relationale Entwurfstheorie
11. Transaktionsverwaltung
12. Mehrbenutzersynchronisation
13. Recovery
14. Sicherheit
15. Objektorientierte Datenbanken
16. Data Warehouse

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Definition
Ein Datenbanksystem ist ein computergestütztes
System, bestehend aus

• Datenbasis zur Beschreibung eines Ausschnitts der
  Realwelt
• Programme zum geregelten Zugriff auf die
  Datenbasis.

( auch genannt Datenbankverwaltungssystem,
DBMS data base management system)
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Motivation
Separate Abspeicherung von miteinander in
Beziehung stehenden Daten ?

• Redundanz
• Inkonsistenz
• Integritätsverletzung
• Verknüpfungseinschränkung
• Mehrbenutzerprobleme
• Verlust von Daten
• Sicherheitsprobleme
• Hohe Entwicklungskosten

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Isolierte Dateien versus zentrale Datenbasis
8
Datenabstraktion
9
Schema versus Ausprägung
Datenbankschema Struktur der abspeicherbaren
Daten Datenbankausprägung momentan gültiger
Zustand der Datenbasis
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Transformationsregeln

• Transformationsregeln für Verbindungen zwischen
  den Ebenen
• Bundesbahn
• konzeptuelles Schema Kursbuch
• externes Schema Städteverbindungen Osnabrück
• internes Schema Abbildung auf Dateisystem
• Personaldatei
• konzeptuelle Ebene Angestellte mit ihren
  Namen,
  Wohnorten und Geburtsdaten
• externes Schema Geburtstagsliste mit
  Name, Datum, Alter
• internes Schema Abbildung auf Dateisystem
  

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Datenunabhängigkeit

• Physische Datenunabhängigkeit
• keine Änderung des externen Schemasbei Änderung
  des internen Schemas
• Logische Datenunabhängigkeit
• keine Änderung des externen Schemasbei
  Änderungen des konzeptuellen Schemas

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Modellierungskonzepte
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Entity-Relationship-Modell

• entityGegenstand des Denkens und der Anschauung
• relationshipBeziehung zwischen den entities

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ER-Diagramm
15
ER-Diagramm
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Logisches Schema

• Das hierarchische Modell (z. B. IMS von IBM)
• Das Netzwerkmodell (z. B. UDS von Siemens)
• Das relationale Modell (z. B. Access von
  Microsoft)
• Das objektorientierte Modell (z. B. O2 von O2
  Technology)

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Architektur eines DBMS
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Das Entity-Relationship-Modell
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Schlüssel
Schlüsselkandidat minimale identifizierende
Menge von Attributen Primärschlüssel ein
ausgezeichneter (oft künstlicher) Schlüssel
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Das Entity-Relationship-Modell(Schlüssel
unterstrichen)
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Beispiel für Schlüsselkandidaten
49080 Osnabrück Altenburger Str. 1449080 Osnabrü
ck Altenburger Str. 1649080 Osnabrück Blumenhall
er Weg 5249082 Osnabrück Hochstr. 1033699 Biel
efeld Altenburger Str. 14
Schlüsselkandidat PLZ Straße Hausnummer
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Beispiel für Schlüsselkandidaten
XML Schreiner MO, 1200 31/322XML Schreiner DO,
1615 31/449aDBS Vornberger MO, 1415 31/449a
Schlüsselkandidaten Titel Termin Dozent
Termin Raum Termin
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Charakterisierung von Beziehungstypen

• 11-Beziehung (one-one)
• 1N-Beziehung (one-many)
• N1-Beziehung (many-one)
• NM-Beziehung (many-many)

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Binäre Beziehungen
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Modellierung einer Literaturliste
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Modellierung einer Fluggesellschaft
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Die (min, max)-Notation

• Für jeden an einem Beziehungstyp beteiligten
  Entitytyp wird ein (min,max)-Wert festgelegt.
• Der (min, max)-Wert gibt an, wie oft ein Entity
  mindestens und wie oft es höchstens an einer
  Beziehung beteiligt ist.

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ER-Diagramm für Begrenzungsflächen-darstellung
von Polyedern
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Existenzabhängige Entity-Typen
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Generalisierung
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Vorname
PersNr
Nachname
N
bedient_von
Angestellter
1
isa
1
Pilot
P_Info
M
Lizenz
N
Flugzeug
Modell
Hersteller
1
Modellierung einer Fluggesellschaft
Typ
N
Maschine
SerienNr
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Aggregation
33
Konsolidierung
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Drei Sichten einer Universitätsdatenbank
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Konsolidiertes Schema der Universitätsdatenbank
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Logische Datenmodelle

• Hierarchisches Modell
• Netzwerkmodell
• Relationales Modell
• Objektorientiertes Modell

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Hierarchisches Modell
Schema
Ausprägung (S Student, V Vorlesung, D
Dozent)
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Schema im Hierarchischen Modell
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Ausprägung im Hierarchischen Modell
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Operationen im Hierarchischen Modell
Welche Studenten sind im Kurs M23 am 13.08.1973 ?
GU COURSE(COURSE'M23') OFFERING
(DATE'730813') if gefunden then begin GNP
STUDENT if gefunden then begin
write(STUDENT.NAME) GNP STUDENT end end
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Netzwerkmodell
schreibt
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Netzwerk mit MN-Beziehung
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Kettrecords mit Attribut im Netzwerkmodell
Ware
Nr
Bezeichnung
Wb
Bestellung
Anz
Pb
Person
Nr
Name
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Operationen im Netzwerk-Modell
Typische Operation Navigation durch die
verzeigerten Entities
FIND ANY Person FIND NEXT Bestellung WITHIN PB
FIND OWNER WITHIN WB
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Operationen im Netzwerkmodell
PERSON.NAME SCHULZ FIND ANY PERSON USING
NAME IF GEFUNDEN THEN BEGIN FIND FIRST
BESTELLUNG WITHIN PB WHILE GEFUNDEN
DO BEGIN FIND OWNER WITHIN WB GET
WARE WRITE(WARE.BEZEICHNUNG) FIND NEXT
BESTELLUNG WITHIN PB END END
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Relationales Datenmodell

• pro Entity-Typ gibt es eine Tabelle mit Spalten
  benannt nach den Attributen.

• pro Relationshiptyp gibt es eine Tabelle mit
  Spalten für die Schlüssel der beteiligten
  Entity-Typen und ggf. weitere Spalten.

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Operationen im Relationalen Modell

• Selektion Suche alle Tupel einer Relation mit
  gewissen Attributeigenschaften
• Projektion filtere gewisse Spalten heraus
• Verbund Finde Tupel in mehreren Relationen,
  die bzgl. gewisser Spalten übereinstimmen.
• Query Welche Studenten hören die Vorlesung
  Zahlentheorie?

SELECT Student.Nachname from Student, Hoert,
Vorlesung WHERE Student.MatNr
Hoert.MatNr AND Hoert.VorNr Vorlesung.VorNr AND
Vorlesung.Titel 'Zahlentheorie'
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Das Objektorientierte Datenmodell

• Eine Klasse repräsentiert einen Entity-Typ
  zusammen mit seinen Beziehungen und mit darauf
  erlaubten Operationen.
• Attribute müssen nicht atomar sein, sondern
  bestehen ggf. aus Tupeln, Listen und Mengen.
• Die Struktur einer Klasse kann an eine
  Unterklasse vererbt werden.
• Binäre Beziehungen können durch mengenwertige
  Attribute modelliert werden.

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Beispiel für objektorientierte Modellierung
class Person type tuple (name String,
geb_datum Date, kinder list(Person)) end
class Student inherit Person type tuple
(mat_nr Integer, hoert set
(Vorlesung)) end class Vorlesung type tuple
(titel String, gehoert_von set
(Student)) end