Karczewski Datenbanken I 1

Datenbanken I

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Produkt

3

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Karczewski Datenbanken I 2

Literatur

• C.J. Date: An Introduction to Database Systems; Addison-Wesley Systems Programming Series. 6th ed. 1995

• H.E. Erbs, S. Karczewski and I. Schestag: Datenbanken (Datenmodelle, Objekte, WWW, XML); VDE-Verlag Berlin 2003; 317 pp.; 24 EUR

• G. Vossen: Datenmodelle, Datenbanksprachen, Datenbank-managementsysteme; Oldenburg-Verlag 2000; 780 pp.

• A. Heuer, G. Saake: Datenbanken: Konzepte und Sprachen; mitp Verlag 2000; 670 pp.; 35 EUR

Karczewski Datenbanken I 3

1. Von Dateien zu Datenbanken

……

P1, …, …P2, …, ……, …, …

……

……

P1, …, …P2, …, ……, …, …

……

Produkt: Nummer Bezeichnung Funktion

P1 Kanne Gebrauch

P2 Tasse Gebrauch

Karczewski Datenbanken I 4

Motivation

• Professionelle Anwendungen benötigen dauerhaft verfügbare, persistent gespeicherte Daten.

• Datenbank-Systeme bieten die einfache Möglichkeit, Daten persistent zu speichern.

• Diese Veranstaltung zeigt die wesentlichen Aspekte zur Verwendung von Datenbanken auf:• Datenmodellierung zur Strukturierung der Realität

• Datendefinition und –manipulation

• Datenbank-Architektur

• Systeme zur Datenmodellierung

• Datenbanksysteme

Karczewski Datenbanken I 5

Historische Entwicklung von Datenbanksystemen (1)

• 1965: Firma IBM entwickelt das DBS: IMS, das auf dem Hierarchischen Datenmodell beruht

• 1969 Standardisierungsgremium CODASYL schlägt Netzwerkmodell vor

• 1976: Firma SIEMENS (UDS) u.v.a. entwickeln DBS nach dem Netzwerk-Datenmodell

• seit 1970: Codd entwickelt das Relationale Datenmodell• 1971 –1981: IBM entwickelt Prototyp für Relationale Datenbanken,

Name: “System /R” mit Datenbanksprache: SQL

Karczewski Datenbanken I 6

• seit 1980: ORACLE, Relationales DBS mit SQL als Datenbanksprache auf dem Markt

• seit 1982: SQL/DS der Firma IBM mit SQL auf dem Markt• seit 1984: Relationale DBS für PCs auf dem Markt: DBASE,

ACCESS auch ORACLE• seit Ende der 80-er: Entwicklung Objektorientierter DBS:

GEMSTONE, ObjectStore, O2, Jasmine, POET (jetzt: FastObjects) u.v.a.

• 1992: SQL2-Standard wird verkündet; gleichzeitig Arbeit an einer OO-Erweiterung von SQL. Arbeitsname: SQL3

• aktuelle Situation: Client-Server–Prinzip beim Einsatz von Datenbanksystemen und Einsatz von Datenbanksystemen in integrierten Softwaresystemen (hauptsächlich noch immer: Relationale DB-Systeme), z.B. in SAP

Historische Entwicklung von Datenbanksystemen (2)

Karczewski Datenbanken I 7

Eigenschaften von DB-Systemen im Vergleich zu Dateisystemen

DB-System Dateisystem

Abstraktion logisch physisch

Abspeicherung in Datenbank in Dateien

Beschreibung der Daten

im zentralen

Data Dictionary

im Anwen-dungsprogramm

Zugriff Über das Datenbanksystem

Über das Betriebssystem

Dienstprogramme (zB. Backup, Recovery)

Über das Datenbanksystem

Eigene Programmierung

Verknüpfung der Daten

Über das Datenbanksystem

Eigene Programmierung

Karczewski Datenbanken I 8

Arbeiten mit Dateien

Anwendungs-Progr. 1

Anwendungs-Progr. 3

Anwendungs-Progr. 2

Anwendungs-Progr. n

. . .

Datei A

Datei B

Datei Z

. . .

Datenstruktur (DS) ist im Programm definiert.

Bei Änderung der Datenstruktur muss jedes Anwendungsprogramm angepasst werden

Daten werden mehrfach abgespeichert(=Redundanz): Inkonsistenz möglich

Jeder Nutzer der Daten muss physische Struktur kennen.

Karczewski Datenbanken I 9

Arbeiten mit einem Datenbanksystem (DBS)

Anwendungsprogramme greifen über das DBMS auf die Daten zu

DBMS ist Zugriffsfilter

Identische Daten werden nur einfach abgespeichert

Bei Änderung der Datenstruktur muss nur einmal im DBS geändert werden.

Anwendungs-Progr. 1

Anwendungs-Progr. 3

Anwendungs-Progr. 2

Anwendungs-Progr. n

. . .

DBMSDaten(DB)

Karczewski Datenbanken I 10

Vergleichendes Beispiel: Ausgabe aller Kunden aus Darmstadt

DB-System:

SELECT name, plz, ort

FROM kunde

WHERE

ort = ´Darmstadt‘,

Dateisystem (in C++):#include <fstream.h>

..

typedef struct {

char name [30];

int plz;

char ort [30];

} kunde_record;

kunde_record buffer;

fstream kunden_file;

file.open (“kunden.dat“, ios::in | ios::binary);

while (!file.eof())

{ file.read( (char*) &buffer, sizeof(kunde_record) );

if buffer.ort = “Darmstadt“

{ cout << buffer.name << …

}

}

…

Karczewski Datenbanken I 11

Wesentliche Vorteile von DBS (1)

RedundanzvermeidungEin Fakt in der realen Welt ist nur ein Mal in der DB abgelegt.

Vermeidung von Inkonsistenzen keine widersprüchlichen Informationen zum gleichen Objekt:

Beispiel:

Adresse in Datei Personalstamm und in Datei Bestellinfos gespeichert.

Person zieht aus Darmstadt aus.

Die Datei Personalstamm wird geändert, die Datei Bestellinfos nicht.

Durch redundante Datenhaltung wurde Inkonsistenz (Person hat zwei verschiedene Adressen) provoziert.

Einheitliche Sicht auf DatenStandards setzen sich besser durch

Karczewski Datenbanken I 12

DatenunabhängigkeitAnwendungen müssen sich nicht um Details der Speicherstruktur und Zugriffstechniken kümmern.Änderungen von Speicherstrukturen, Attributanzahl etc. sind i.d.R.

ohne Auswirkungen auf Anwendungsprogramme.

Beispiel: Länge des Nachnamens wird von 30 auf 40 Zeichen gesetzt oder zusätzliches Attribut Qualifikation wird eingeführt. Jedoch: Streichen eines Attributs ohne Auswirkungen auf Anwendungsprogramme nicht möglich!

Spontane Anfragen Mit Hilfe einer Sprache der vierten Generation ist eine Formulierung von Anfragen unter dem Motto „Was“ statt „Wie“ möglich

Beispiel: Selektiere alle Mitarbeiter, die mehr als 50000 € verdienen.

Wesentliche Vorteile von DBS (2)

Karczewski Datenbanken I 13

Zugriffskontrolle bei parallelen Zugriff

Benutzung von Daten durch mehrere Programme gleichzeitig mit Kontrolle der Zugriffe und eindeutigen Änderungen

IntegritätskontrolleKontrolle von Integritätsbedingungen durch DBS (z. B. Wertebereiche, Existenzabhängigkeiten zwischen Datensätzen, allg. Beziehungen zwischen Werten), dadurch weniger Programmieraufwand

Beispiele: Alter von Mitarbeitern muss immer > 14 sein.

Nachname ist max. 30 Zeichen lang.

Wesentliche Vorteile von DBS (2)

Karczewski Datenbanken I 14

Datenschutz, DatensicherheitZugriffskontrolle, d. h. Setzen von Sperren durch DBS auch auf Feld- und Satzebene (nicht nur Read-, Write-Sperren ganzer Dateien)Beispiel: Nur Personalabteilung dürfen Gehälter der Mitarbeiter sehen.

Beziehungen zwischen Datenkönnen definiert und vom System kontrolliert werden.Beispiel: Bestellung hat Beziehung zu Kunde.

Zu Bestellung gibt es immer einen Kunden

Verteilung von Daten kann vom DBS verwaltet werden.

Wesentliche Vorteile von DBS (4)

Karczewski Datenbanken I 15

Begriffe

Datenbank (DB)

= Datenbestand

Datenmanagementsystem (DBMS)

= Software zum Arbeiten mit Datenbanken

Datenbanksystem (DBS)

= DB + DBMS

aber: oft synonym zu DBMS verwendet.

Karczewski Datenbanken I 16

Beteiligte Rollen am DatenbanksystemDaten-Administrator (DA)

- Hat zentrale strategische Verantwortung für die Daten - Entscheidet welche Daten für wen gespeichert werden

Datenbank-Administrator (DBA)- Hat technische Verantwortung- Entscheidet, wie Daten gespeichert werden

Anwendungsentwickler- Entwickelt Anwendung z. B. in Programmiersprache- Arbeitet hinsichtlich der Definition von Daten mit DBA, DA zusammen

Endanwender

- Hat Zugriff auf Daten über GUIs / Abfragesprache- Zusammenarbeit mit Anwendungsentwickler in Entwicklungsphase

Karczewski Datenbanken I 17

externesSchema 1

konzeptionelles Schema

internes / physischesSchema

externesSchema 2

externesSchema n

externe Ebene Datensicht für einzelne User

konzeptionelle Ebene Sicht auf die Gesamtheit aller Daten und ihre Beziehungen untereinander

interne / physische Ebene physische Speicherstrukturen

ANSI / SPARC-Modell

Karczewski Datenbanken I 18

Komponenten eines DBMS

s. Tafel

Karczewski Datenbanken I 19

MetadatenEs gibt die Daten der Anwendung

Müller, 64295, Darmstadt, …

Ohne Erläuterung ist der Sinn der Daten nicht klar

Abhilfe: Man gibt die Bedeutung, Formate etc, immer mit den Daten an:

Name: Müller, char(30); PLZ: 64295, int; …

besser:

- Attribute gehören zusammen und bilden (Daten-)Objekte (Entities).

- Objekte gleichen Typs kann man gemeinsam beschreiben.

Dies geschieht in der Schemabeschreibung

Beispiel: Relation Kunde mit den Attributen Name char(30), PLZ int, …

Diese Beschreibungen stehen im Data-Dictionary des DBS. Man nennt diese Daten, die die eigentlichen Daten beschreiben, Metadaten.

Karczewski Datenbanken I 20

Bedeutung der 3 Ebenen bei der ANSI/SPARC-Architektur

Änderungen auf einer Ebene können vorgenommen werden, ohne dass eine benachbarte Ebene davon berührt ist.

Verarbeitungsprogramme sind physisch als auch logisch datenunabhängig (mit Einschränkungen).

d. h. Änderungen auf der physischen, konzeptionellen, externen Ebene haben keine Auswirkungen auf die Verarbeitungsprogramme (mit Einschränkungen, z. B. Löschung eines Attributs hat Auswirkungen, Hinzufügen eines Attributs hat keine Auswirkungen.)

Frage: Welche Auswirkungen haben Änderungen in der Datenstruktur von Dateien auf die die Dateien verwendenden Anwendungsprogramme?

Karczewski Datenbanken I 21

Auswirkungen von Änderungen in normalen Dateien

Frage: Welche Auswirkungen haben Änderungen in der Datenstruktur von Dateien auf die die Dateien verwendenden Anwendungsprogramme?

Änderungen in den Anwendungsprogrammen notwendig, da Dateibeschreibung in allen Programmen, die die Datei verwenden redundant abgelegt sind.

Beispiel:5 Programme arbeiten mit einer Datei,

1 Programm benötigt zusätzliches Feld

Trotzdem müssen alle 5 Programme geändert werden.