Einführung

• Deutlich weniger Aufwand bei Anwendungsentwicklung

• Vermeidung von redundanten Daten und Funktionalitäten

• Vermeidung von Inkonsistenzen in den Daten

• Atomarität: Programm wird entweder ganz oder gar nicht ausgeführt

• Physische Datenunabhängigkeit: Informationsbedürfnisse formulierbar, ohne

  physische Eigenschaften der Daten kennen zu müssen

• Datenschutz (kein unerlaubter Zugriff) und Datensicherheit (kein ungewollter

  Datenverlust)

• DBMS (Datenbank-Management-System): Software zur Datenverwaltung

• DBS (Datenbanksystem): (ein) DBMS + (mehrere) Datenbanken

• Datenbank: Eigentliche Daten

• Tabellen = Relationen

• Erste fett geschriebene Zeile = Relationenschema

• Zeile in der Tabelle = Tupel

• Spaltenüberschrift = Attribut

• Name der Tabelle = Relationenname

Zugriff auf Datenbank über Anfragen/Queries • Anfragen sind deklarativ, DBMS ermittelt selbst gutes Vorgehen bei Auswertung

(Anfrageoptimierung)

1. Integration: einheitliche, nichtredundante Datenverwaltung

2. Operationen: Speichern, Suchen, Ändern

3. Katalog: Zugriffe auf Datenbankbeschreibungen im Data Dictionary

4. Benutzersichten

5. Integritätssicherung: Korrektheit des Datenbankinhalts

6. Datenschutz: Ausschluss unautorisierter Zugriffe

7. Transaktionen: mehrere DB-Operationen als Funktionseinheit (Atomarität)

8. Synchronisation: parallele Transaktionen koordinieren (Isolation)

9. Datensicherung: Wiederherstellung von Daten nach Systemfehlern

Festlegen des Diskursbereich (relevanter Weltausschnitt / Miniwelt) → strukturelle Vorgaben: Spezifikation eines Schemas

• Datenbasis ist bedeutungstreu, wenn ihre Elemente Modelle einer gegebenen Miniwelt sind

• Schemakonsistenz: Übereinstimmung der Daten mit gegebenem Schema

• Einhaltung vorgegebener Konsistenzbedingungen zum Erreichen von

  Datenbankkonsistenz ist Teil der Schemakonsistenz

• System kann Schemakonsistenz überprüfen, nicht aber Datenbasiskonsistenz

Speichert welche Relationen es gibt und wie sie strukturiert sind

• create table basisrelationenname (spaltenname_1 wertebereich_1, ..., spaltenname_k wertebereich_k)

• not null schließt Nullwerte als Attributwerte aus

• integer, smallint, float

• decimal(p,q): p Vorkommastellen, q Nachkommastellen

• char(n): Strings fester Länge n

• varchar(n): Strings variabler Länge bis zur Maximallänge n

• Gegensatz zur physischen Datenabhängigkeit: DBMS sollte selbst erkennen, welcher

  Datentyp am geeignetsten ist. Problem: Unklar, ob Speichereinsparung oder Leistungsoptimierung durch große Werte dem Anwender wichtiger ist

Menge von Attributen, deren Werte in Relation eindeutig sein müssen zur Identifizierung von Tupeln

• Festlegen durch primary key

• Keine Nullwerte

• Schlüssel kann aus beliebig vielen Attributen bestehen, sog. Primattribute

Menge an Attributen, deren Werte als Attributwerte an anderer Stelle in der Datenbank vorkommen müssen, damit ein Verweis möglich ist

• Bsp.: create table Titel(..., primary key(TITLEID), foreign key(KID), references Künstler(KID))

• references: Relationen und Attribute, wo Fremdschlüssel als Schlüssel vorkommt

Gehören zum konzeptuellen Schema

• Relationenschema beschreibt Aufbau einer Relation

• Datenbankschema ist Menge von Relationenschemata

• Schlüsseleigenschaft ist lokale Integritätsbedingung (bez. auf eine Relation)

• Fremdschlüsselbedingung ist globale Integritätsbedingung (bez. auf mehrere Relationen)

• default-Klausel: Defaultwerte für Attribute

• create domain-Anweisung: benutzerdefinierte Wertebereiche

• check-Klausel: weitere lokale Integritätsbedingungen innerhalb der zu definierenden

  Wertebereiche, Attribute und Relationenschemata

• Bsp.: create domain Gebiete varchar(20) default 'Informatik'

• Bsp.: Semester smallint, check(Semester between 1 and 9)

• Änderung des Relationenschemas im Data Dictionary

• alter: Erweiterung der existierenden Basisrelation um ein Attribut, das bei jedem

  existierenden Tupel mit null besetzt wird.

• alter table basisrelationenname add spaltenname wertebereich (auch Konsistenz- und Schlüsselbedingungen möglich 2/41)

• drop: Löschen von Attributen

• drop spaltenname { restrict | cascade }

• restrict: Löschen nur, wenn keine Integritätsbedingungen mit dem Attribut

  definiert wurden

• cascade: gleichzeitige Löschung der Integritätsbedingungen

• drop table basisrelationenname { restrict | cascade } zum

  Löschen ganzer Relationen

Hilft, die Tupel effizient zu finden, die zum Informationsbedürfnis passen.

• Daten in Seiten organisiert, lineares Absuchen der Seiten ineffizient

• Index beschleunigt Suchvorgang durch Baumstrukturen:

• links: Noten kleiner 3,6 , rechts Noten größer 3,6

• Zweites Element im Tupel gibt an, auf welche Seite in welchen Eintrag das Tupel zu

  finden ist

• Index für mehrere Attribute möglich (z.B. erst Sortieren nach Note, dann nach Name)

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• Index ist Bestandteil der physischen Ebene, des sog. internen Schemas

• DBMS liefert Ergebnis auch ohne Index, aber mit Index erhebliche Beschleunigung

• Bsp.: create [unique] index typ on auto (hersteller, modell,

  baujahr)

• unique: Attributwertkombinationen sind eindeutig. Wenn Attribute nicht

  eindeutig und dennoch unique angegeben wird, dann wird der Index nicht erstellt

• Reihenfolge in der Klammer gibt Sortierreihenfolge an

• Entity: Objekt der realen oder der Vorstellungswelt, über das Informationen zu speichern sind (Rechtecke)

• Relationship: Beziehung zwischen Entities (Raute)

• Attribut: Eigenschaft von Entities oder Beziehungen (abgerundete Rechtecke)

• Trägermenge 𝛍(𝑫): Interpretation von D, Mögliche Werte einer Entityeigenschaft

• Entity-Typen:

  o 𝛍(𝑬): Menge der möglichen Entities vom Typ E o 𝛔𝒊(𝑬): Menge der aktuellen Entities vom Typ E in einem Zustand σ𝑖 o AktuelleEntitiesmüssenmöglicheElementesein:𝛔𝒊(𝑬)⊆𝛍(𝑬) o 𝛔(𝑬)endlich

• Beziehungstypen: Beziehung sind n-stellig o MöglicheAusprägungen:𝛍(𝑹)=𝛍(𝑬𝟏)×...×𝛍(𝑬𝒏) o Aktuelle Beziehungen nur zwischen aktuellen Entities:

  𝝈(𝑹) ⊆ 𝝁(𝑬𝟏) × ... × 𝝁(𝑬𝒏)

• Attribute: Attribut A eines Entity-Typen E ist im Zustand 𝝈 ist eine Abbildung

  σ(𝐴): σ(𝐸) → μ(𝐷). Funktion, die den derzeit existierenden Entities jeweils einen

  möglichen Wert zuordnet. Abhängig vom Zustand!

• Beziehungsattribute: 𝜎(𝐴): 𝜎(𝑅) → 𝜇(𝐷)

• Dreistellige Beziehung ist etwas anderes als drei zweistellige Beziehungen

• Bsp. dreistellig: Professor empfiehlt Buch für Vorlesung

• Unterschiede bei mehreren zweistelligen Beziehungen: Auftreten von neuen

  Kombinationen und NULL-Werten

• Funktionale Beziehung dargestellt durch Pfeil

• Semantik: Jeder Professor sitzt in genau einem Zimmer

• Ein Zimmer kann jedoch mehrere Professoren haben

• Bedeutung: σ(𝑅): σ(𝐸1) → σ(𝐸2) „Pfeilrichtung wichtig!“

• Für Entity-Typ 𝐸(𝐴1, ... , 𝐴𝑚) sei Teilmenge {𝑆1, ... , 𝑆𝑘} ⊆ {𝐴1, ... , 𝐴𝑚} die Schlüsselattribute

• Wenn zwei Instanzen der gleichen Entity auf allen Schlüsselattributen übereinstimmen, dann handelt es sich um die gleiche Instanz

• Schlüssel ist minimal, wenn es keine Teilmenge von {𝑆1, ... , 𝑆𝑘} mit der zuvor genannten Eigenschaft gibt

• Schlüsselkandidat ist eine Menge von Attributen, die einen Tupel eindeutig identifiziert, also als Schlüssel in Frage kommt

• Ein ausgewählter Schlüsselkandidat heißt Primärschlüssel und wird im ER-Modell unterstrichen

1. Identifikation über funktionale Beziehung

2. Nummer identifiziert Buch Exemplare des gleichen Buches eindeutig, aber keine Buch Exemplare von unterschiedlichen Büchern → Nummer allein kein Schlüssel → Erst Kombination aus ISBN (was ein Buch eindeutig identifiziert) macht es zu einem Schlüssel

3. Name der funktionalen Beziehung wird bei abhängigen Entity-Typen unterstrichen

Für Spezialisierungen

• Prüfer ist Spezialisierung von Mitarbeiter und besitzt als Schlüssel nur die Beziehung

• Attribute von Mitarbeiter vererben sich auf Prüfer, σ(Prüfer) ⊆ σ(Mitarbeiter)

• Zwei Prüfer, die gleichem Mitarbeiter zugeordnet sind, sind identisch

  → Problem: Prüfer kann nicht mehrere Fächer prüfen

• Lösung: Zusätzliche Beziehung (l) oder mengenwertige Attribute (r)

• Kombination aus Vorlesung und Buch steht mit einem Professor in Verbindung

• Keine Aussage wie viele einzelne Bücher oder Vorlesungen ein Professor empfiehlt

• Optionale Attribute werden mit einem Kreis markiert

• Können NULL-Werte enthalten

• Manche Sachverhalte sind nicht darstellbar

• Im ER-Modell nur Spezialisierung als IST-Beziehung darstellbar

• Im Folgenden weitere semantische Beziehungen, die im ER-Modell nicht darstellbar sind

Spezialfall der Spezialisierung

1. • Ausgehend von einer Entity gibt es mehrere Spezialisierungen, und diese Spezialisierungen sind disjunkt

Umkehrung von Spezialisierung

Entity aus einzelnen Instanzen anderer Entity-Typen zusammengesetzt, z.B. Auto aus Motor, Reifen,...

Übergeordnete Entity ist Menge von Instanzen einer anderen Entity, z.B. Team als Gruppe von Personen

• Spezialisierung und Generalisierung auch für Beziehungstypen, z.B. Beziehung Ausleihe zu Kurzausleihe spezialisiert

• Beziehungen zwischen Beziehungsinstanzen: Beziehungen zwischen Beziehungen oder Beziehungen zwischen Entity und Beziehung. Bsp.: Person behauptet Kind mag Film

• Schlüsselattribute, werden mit einem Kreis markiert

• IST-Konstruktor wird durch Typkonstruktor ersetzt

Ein Modellierungskonzept für Spezialisierung, Generalisierung und Partitionierung

• Spezialisierung