Lerneinheit 8 (Teil 2)

Das relationale Datenmodell ist ein Konzept zur Organisation und Verwaltung von Daten in Tabellenform, das von Edgar F. Codd (1970) entwickelt wurde.

Darstellung der zu modellierenden Wirklichkeit mit einem einzigen Konstrukt: Relationen (—>Relationenmodell)

Relation = Teilmenge des kartesischen Produkts einer Liste von Wertebereichen: R ist Element von D1 x D2 x ...

Was damit gemint ist: In Tabellen und Fuktionen werden immer zwei Daten in Relation zueinander gesetzt. (Dies kann auch las Kreuzprodukt von Vektoren verstehen.)

Relationen als Tabellen:

• Tabellenkopf gibt die Struktur an (Attribute)

• Zeilen (Tupel) sind die Ausprägungen

• Modell (ER)

• Attribute und bahängigkeiten verstehen

• alle Anwendungsdaten müssen aus den gemäß dem Relationenschema gebildeten Tabellen abgeleitet werden können

• es sollten soweit möglich nur konsistente Anwendungsdaten abgespeichert werden können

• speicherplatzsparend (—> nichts doppelt speichern (nach Möglichkeit))

• laufzeiteffiziente Ausführung von Operationen

• Jeder Entitytyp wird in eine Tabelle (Relation) transformiert

• Jeder Entitytyp wird in eine Tabelle (Relation) transformiert

• Ein 1:1-Beziehungstyp wird durch Aufnahme eines (Fremd-)Schlüssels in eine der beiden Tabellen abgebildet

• Ein 1:n-Beziehungstyp wird durch Aufnahme des Schlüssels des Entitytyps, wo ein Entity in der Beziehung mehrfach auftreten kann, in die dem anderen Entitytyp entsprechende Tabelle abgebildet [sic!]

• Ein m:n-Beziehungstyp wird durch die Definition einer zusätzlichen Tabelle (Relation), in der die Schlüssel aller beteiligten Entitytypen enthalten sind, abgebildet

• Bei attributierten Beziehungen werden die Attribute des Beziehungstyps in die Tabelle, in der die Beziehung abgebildet ist, aufgenommen

Die extra hinzugefügte Spalte heißt Fremdschlüssel.

Ein Datenbanksystem (DBS) besteht aus einem einheitlich definierten Datenbestand (Datenbank, DB), der von einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) verwaltet wird.

Beispiele für DBMS: Oracle Database, IBM DB2, Microsoft SQL Server, mySQL, MariaDB, PostgreSQL

1. DBMS: Speichert und verwaltet Daten.

2. ERP: Nutzt DBMS, um geschäftliche Prozesse zu integrieren und zu steuern.

Metadaten sind Daten über Daten, die Informationen über Inhalte, Struktur oder Eigenschaften von Daten beschreiben.

Log = Protokll über die letzten verwendeten Daten

Structured Query Language:

Dominante relationale Datenbanksprache: —> Nutzer sagt was gemacht werden soll, nicht wie.

Wesentliche Funktionsbereiche von SQL:

• Datendefinition (DDL = Data Definition Language)

• Datenmanipulation (DML = Data Manipulation Language)

• Datenabfrage (QL = Query Language)

• Zugriffskontrolle, interne Datenbankadministration, etc.

Abfrage.

1. Generation.

• SELECT

  zur Auswahl der gesuchten Attribute („*“: alle)

• FROM

  zur Angabe der Tabellen, aus denen die Daten abgefragt werden; Verknüpfung über kartesisches Produkt (d.h. alle Kombinationen entsprechender Zeilen/Tupel)

• WHERE

  zur Definition der Bedingungen zur Tupelauswahl

Es schmeißt die Spalten weg, die wir nicht brauchen.

(Er nennt nur die, die man braucht.)

Wenn keine Spalte enfternt wird, dann select *.

Ja, dann muss man das Kartesische produkt mehrerer tabellen nutzen.

= Jede Zeile mit jeder Zeile kombinieren, dabei werden neue Spaltennamen aus Tabellennamen + Spaltennamen vergeben

Where Bedingungen —>

Blau: falscher Raum

Lila: IP Adressen stimmen nicht über ein.

Grau: Nicht in Select aufgeführt.

Distinct: Doppelte Namen werden nur 1x ausgegeben.

—> Kunde könnte mehrere Konten haben

• Ziel: Gewährleistung semantischer Integritätsbedingungen

• Wertebereiche

• 
  

1. Lokale Integritätsbedingungen (intrarelationale):

   • Schlüsseleindeutigkeit (UNIQUE): Jeder Primärschlüssel muss eindeutig sein.

   • NOT NULL: Attribute wie z. B. „Saldo“ dürfen nicht leer sein.

2. Globale Integritätsbedingungen (interrelationale):

   • Referenzielle Integrität: Fremdschlüssel müssen auf gültige Primärschlüssel verweisen.

   • Optionen bei Löschung:

     • Cascade: Verknüpfte Daten werden mitgelöscht.

     • Restricted: Löschen nicht erlaubt, wenn Verweise existieren.

     • Nullify: Fremdschlüssel wird auf NULL gesetzt

DBMS bekommt die Integritätsbedingungen und übernimmt die Integritätssicherung. —> Entlastung Mensch

Er löscht alle Konten mit dem Namen des bestimmten Kunden.

Man könnte statt Cascade Restrict schreiben, dann würde nur das bestimmte Konto gelöscht.

Elementare Datebankoptionen werden zu einer Transaktion zusammengefasst.

(Daten löschen, ander Daten speichern etc.)

Der Zustand vor und nach einer Transaktion muss Konsistent sein.

1. Präsentationsebene: Benutzeroberfläche (z. B. SAP GUI, Browser).

2. Verarbeitungsebene: Geschäftslogik und Datenverarbeitung.

3. Datenhaltungsebene: Speicherung der Daten in Datenbanken.

1. Phasen:

   1. Anforderungsanalyse (Fachkonzept).

   2. Entwurf der Lösung (DV-Konzept).

   3. Implementierung (IT-Umsetzung).

2. Sichten: Daten, Funktionen, Leistungen, Organisation, Steuerung.

1. Ein Modell zur konzeptionellen Datenmodellierung.

2. Hauptkomponenten: Entitytypen (Objekte) und Beziehungstypen.

3. Darstellung mit Attributen (z. B. Schlüsselattribute) und Kardinalitäten.

1. Entitytypen: Werden in Tabellen umgewandelt.

2. 1:1-Beziehungen: Ein Fremdschlüssel wird in eine Tabelle integriert.

3. 1:n-Beziehungen: Der Primärschlüssel der n-Seite wird als Fremdschlüssel hinzugefügt.

4. m:n-Beziehungen: Neue Tabelle mit den Schlüsseln der beteiligten Tabellen.

1. Daten werden in Tabellen (Relationen) gespeichert.

2. Jede Tabelle hat:

   • Spalten (Attribute), die die Struktur beschreiben.

   • Zeilen (Tupel), die die Daten enthalten.

3. Grundlage moderner Datenbanksysteme.

1. Datendefinition (DDL): Erstellen und Ändern von Tabellen (z. B. CREATE TABLE).

2. Datenmanipulation (DML): Einfügen, Ändern, Löschen von Daten (z. B. INSERT, UPDATE).

3. Datenabfrage (QL): Abfragen von Daten (z. B. SELECT ... FROM ... WHERE ...).

1. Atomarität: Transaktionen werden vollständig oder gar nicht durchgeführt.

2. Konsistenz: Datenbank bleibt konsistent nach jeder Transaktion.

3. Isolation: Transaktionen laufen unabhängig voneinander.

4. Persistenz: Erfolgreich abgeschlossene Transaktionen bleiben dauerhaft erhalten.

1. Lokale Integritätsbedingungen:

   • Schlüsseleindeutigkeit (UNIQUE).

   • NOT NULL-Werte.

2. Globale Integritätsbedingungen:

   • Referenzielle Integrität bei Fremdschlüsseln.

   • Optionen bei Löschung: CASCADE, RESTRICT, NULLIFY.