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Datenbanken.ppt/HMW/17.03.00

Datenstrukturen

1

Prof. Dr. Heinz-Michael Winkels, FH-Dortmund

DV in der Lager- und Transportwirtschaft

Datenbanken

Dortmund, Februar 2000

Prof. Dr. Heinz-Michael Winkels, Fachbereich Wirtschaft FH DortmundEmil-Figge-Str. 44, D44227-Dortmund, TEL.: (0231)755-4966, FAX: (0231)755-4902

Quelle: z.g.T. Hansen/Internet-Unterlagen


Datenstrukturen

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Datenbankbegriff

Datenmodelle

Datenbank-Architektur

Datenbanksprachen

Entwicklungen

Seite

Inhalt


Datenstrukturen

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"Eine Datenbank ist eine integrierte Ansammlung von Daten,

die allen Anwendern eines Bereichs als gemeinsame Basis

aktueller Information dient. Die Daten sind entsprechend den

natürlichen Zusammenhängen strukturiert. Es kann so auch

auf ungeplante Weise auf die Daten zugegriffen werden".

Was versteht man allgemein unter einer Datenbank?


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Datenbanksysteme

l Zentrale Kontrolle von Daten, die von mehreren Benutzern bzw. Programmen verwendet werden

l Globales Modell eines Ausschnitts der realen Welt, das für die Unternehmung relevant ist (konzeptionelles Modell)

l Probleme der Datenspeicherung und Dateiorganisation werden zentral gelöst

l Trennung der Daten von anwendungsspezifischen Auswertungen und Datensichten


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Datenbanksysteme als Basis von Informationssystemen

Datenbank

Buch-haltung

Buch-haltung

Kosten-rechnung

Kosten-rechnung Material-

wirtschaft

Material-wirtschaft

Personal-wirtschaft

Personal-wirtschaft

Verkauf/Marketing

Verkauf/Marketing

Produktions-planung

Produktions-planung


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àDatenbank (DB)

– Zentral gespeicherte Daten

àDatenbankverwaltungssystem (DBMS)

– Programmsystem zur

Erstellung,

Manipulation und

Steuerung/Kontrolle einer Datenbank

Datenbank und DBMS


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IS-Entwicklung für Datenbankanwendungen

Konzept. funk-tionales Modell

Konzept. funk-tionales Modell

Konzeption.Datenmodell

Konzeption.Datenmodell

Informations-system

Informations-system

ProgrammProgramm

Datenbank-beschreib.

Datenbank-beschreib.

ProblemProblem

Anforderungs-definition

Anforderungs-definition

ProjektplanProjektplan

Entwurf Implementierung


Datenstrukturen

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Der Entity-Relationship (ER)-Ansatz zur konzeptionellen Datenmodellierung

à Sichtweise der realen Welt

l Objekte

l Beziehungen zwischen Objekten

l Objekte und Beziehungen werden durch Attribute beschrieben

à Grafische Repräsentation (ER-Diagramme)


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... Der Entity-Relationship (ER)-Ansatz zur konzeptionellen Datenmodellierung

à Elemente von ER-Modellen

l Entity (Objekt)

l Relationship (Beziehung)

l Entity type (Objekttyp)

– Abstraktion gleichartiger Objekte mit gemeinsamen Attributen

l Relationship type (Beziehungstyp)

– Abstraktion gleichartiger Beziehungen

l Attribute (Eigenschaften)

– Beschreiben die relevanten Merkmale von Objekten oder Beziehungen

l Identifizierende Attribute

– Kennzeichnen eindeutig ein bestimmtes Objekt eines Objekttyps


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Kunden-Nr.Kunden-Nr.

NameName

AdresseAdresse

à Beispiel eines ER-Diagramms

Autoren-Nr.Autoren-Nr. NameName

AutorAutor geschriebengeschrieben

KundeKunde

BuchBuch

entliehenentliehen

Buch-Nr.Buch-Nr.

TitelTitel

DatumDatum

... Der Entity-Relationship (ER)-Ansatz zur konzeptionellen Datenmodellierung


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Schritte beim Entwurf des konzeptionellen Datenmodells

àIdentifizierel Objekttypen

l Beziehungstypenl Attribute

des jeweiligen EDV-Anwendungsbereichs

àZeichne ein ER-Diagramm

àÜbertrage das ER-Modell in das Datenmodell des jeweiligen Datenbankverwaltungssystems (Datenbankbeschreibung)

l Hierarchisches Modell

l Netzwerkmodell

l Relationales Datenmodell

l Objektorientiertes Modell


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Hierarchisches Datenmodell

l Repräsentation der Anwendungsdaten in der Form von hierarchischen Graphen

(Bäume)

l Rechtecke repräsentieren Objekttypen oder Attribute

l Kanten (Pfeile) repräsentieren Beziehungen zu anderen Objekttypen

l Jeder Objekttyp hat genau einen Vorgänger

l Ein Objekttyp kann einen oder mehrere Nachfolger haben


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àBeispiel

KundeKunde

Kunden-Nr.Kunden-Nr. NameNameAdresseAdresse

StrasseStrasseOrtOrt

BuchBuch

TitelTitel

Buch-Nr.Buch-Nr.

AutorAutor

KundeKunde

... Hierarchisches Datenmodell


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Netzwerkmodell

l Repräsentation von Anwendungsdaten in der Form eines Netzes

l Rechtecke kennzeichnen Objekttypen und Attribute

l Kanten (Pfeile) und Ovale repräsentieren Beziehungen zu anderen Objekttypen

l Jeder Objekttyp kann einen oder mehrere Vorgänger haben

l Jeder Objekttyp kann einen oder mehrere Nachfolger haben


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àBeispiel

Kunden-Nr.Kunden-Nr.

NameName

AdresseAdresse

StrasseStrasseOrtOrtAutorAutor

BuchBuch

TitelTitel

Buch-Nr.Buch-Nr.entliehen

geschrieben

KundeKunde

... Netzwerkmodell


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Relationales Datenmodell

l Das in der Praxis dominierende Modell

l Repräsentation der Anwendungsdaten in der Form von Relationen

(Tabellen)

l Relationen (Tabellen) haben einen Namen

l Spalten einer Relation (Tabelle) repräsentieren Attribute

l Zeilen werden Tupel genannt

l Eindeutig identifizierendes Attribut: Primärschlüssel

l Primärschlüssel kann auch aus einer Menge von Attributen bestehen


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... Relationales Datenmodell: Grundbegriffe

53730 JONNES BILL W 28719 BLANAGAN JOE E 53550 LAWRENCE MARIGOLD 79632 ROCKEFELLER FRED 15971 ROPLEY ED S 51883 SMITH TOM P W 36453 RALNER WILLIAM C 41618 HORSERADISH FREDA 61903 HALL ALBERT JR 72921 FAIR CAROLYN

1 1 01 1 1 1 0 1 0

03 05 0711 13 03 08 07 11 03

100335 101019 090932011132021242091130 110941 071235 011030 020442

044172044090172044044172172090

73430211437302072193

2000180011005000170020001200250037002100

ACCOUNTANTPLUMBERCLERKCONSULTANTPLUMBERACCOUNTANTCLERKENGINEERARCHITECTPROGRAMMER

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ha

lt

Tupel

Relation Primärschlüssel Domäne

Attribute


Datenstrukturen

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l Relation:

– Eine Menge von Tupeln (a1, a2, ... , an) mit a1 ∈∈ A1, a2 ∈∈ A2, ... , an ∈∈ An.

l Attribute:

– Die Grundmengen A1, ... , An, aus denen eine Relation gebildet wird.

l Domäne:– Menge derjenigen Elemente eines Attributes Ai, die in der zugrundeliegenden Relation

tatsächlich auftreten.

l Nullwerte

– enthält ein Attribut eines Tupels einen Nullwert, so enthält dieses Attribut keinen Attributwert und somit keine Informationen

– die Zahl Null darf nicht mit dem Nullwert verwechselt werden

– die Zahl Null enthält eine Information, der Nullwert nicht

... Relationales Datenmodell: Definitionen


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l Relationenschlüssel:

– Teilmenge von Attributen, durch die ein Relationentupel eindeutig identifiziert werden kann

l Primärschlüssel:

– Ein Relationenschlüssel mit minimaler Anzahl an Attributen

l Fremdschlüssel:

– Attribut einer Relation, welches gleichzeitig Primärschlüssel einer anderen Relation ist



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à Integritätsbegriffe

l Entitäts-Integrität:

– Jede Relation weist einen Primärschlüssel auf.

l Referentielle Integrität:

– Jeder Fremdschlüssel verweist auf einen Primärschlüssel aus einer anderen Relation.

l Benutzerdefinierte Integrität:– Die Zulässigkeit von Werten einer Domäne kann eingeschränkt werden.

... Relationales Datenmodell


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àBeispiel eines relationalen Schemas

KUNDE Kunden-Nr. Name Adresse

BUCH Buch-Nr. Titel AUTOR Autoren-Nr. Name

ENTLIEHEN Kunden-Nr. Buch-Nr. Datum

GESCHRIEBEN Autoren-Nr. Buch-Nr.



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à Beziehungenl einzelne Relationen (Tabellen) dürfen nicht isoliert betrachtet werden

l zwischen den Entitätsmengen (Datensätzen) der einzelnen Relationen können Beziehungen bestehen

l Die Anzahl der Beziehungstypen zwischen zwei Relationen ergibt sich aus der Anzahl der Datensätze der zweiten Relation, die zu einem Datensatz der ersten gehören können.

... Relationales Datenmodell

1 : 1

1 : n

n : m

***

***

***

***

***

***


Datenstrukturen

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Architektur von DB-Systemen: Das Dreischichten-Konzept

InternesSchema

InternesSchema

KonzeptionellesSchema

KonzeptionellesSchemaExternes SchemaExternes Schema

Externes SchemaExternes Schema

Externes SchemaExternes Schema

Modellierung DMBS

Benutzersichten Reale WeltReale Welt


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... Architektur von DB-Systemen

à Externe Schemata

l Benutzerspezifische Sichten (Ausschnitte) des konzeptionellen Schemas einer Datenbank

l Warum?

– Der Benutzer sieht nur die Teile des konzeptionellen Schemas (Gesamtsystems), die für ihn interessant sind

– Benutzerfreundliche Präsentation (Oberfläche)

– Beschränkung des Zugriffs auf die wirklich benötigten Daten

l Beispiel: das externe Schema für Bibliothekskunden:

– Bequemer, rascher Zugriff auf Bücherdaten, aber kein Zugriff auf die Daten der Entleiher


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àInternes Schema

l Physische Organisation der Daten auf den peripheren Speichermedien

l Ziele

– Minimale Zugriffszeit und Speicherkapazität

l Wird erreicht durch

– Wahl geeigneter Größen und Anordnungen der physischen Datenblöcke

– Erzeugung von Indexdateien für bestimmte Attribute

– Verwendung geeigneter Zugriffsmethoden (z.B. binäre Bäume, Hash-Tabellen)

l Eine Änderung des internen Schemas beeinflußt das konzeptionelle Schema und die externen

Schemata nicht!



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àData Dictionary

l Datenbank, die Angaben über das konzeptionelle Schema und die externen Schemata enthält

èMetadaten

l Dokumentation der Datenbankstruktur

– Attribute und Attributtypen

– Tabellennamen, Primärschlüssel, usw.

l Beschreibung der Datenverwendung

– Anwendungsprogramme

– Benutzer

– Transaktionen



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Datenbanksprachen

àData definition language (DDL)

l Beschreibung des konzeptionellen Schemas und der externen Schemata

àData manipulation language (DML)

l Auswahl, Einfügen und Löschen von Daten

àStandardsprache für relationale DBMS:

l Structured Query Language (SQL)


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Structured Query Language (SQL)

l DDL und DML in einem

l Sprache der 4. Generation (4GL)

l Basiert auf dem relationalen Datenmodell

l Mengenorientiert

– Abfrageergebnisse werden nicht Satz für Satz zur Verfügung gestellt, sondern es

werden alle gefundenen Lösungen als Ergebnis geliefert

l Deskriptiv

– Es genügt anzugeben, was das Problem ist (und nicht - wie bei prozeduralen

Sprachen - wie es im einzelnen gelöst werden soll)


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àSQL-Verwendung

l Interaktives SQL

– Endbenutzer arbeiten direkt mit SQL

l Embedded SQL

– SQL-Befehle werden direkt im Quellcode von Anwendungsprogrammen verwendet

l Application Program Interface (API)

– Funktionssammlung für Programmierer, um die Schnittstellen zwischen Anwendungsprogrammen und DBMS einzurichten

... Structured Query Language (SQL)


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àAlternativen zum interaktiven SQL

l Probleme mit SQL

– Gelegentliche Benutzer haben Schwierigkeiten, Abfragen zu formulieren

– Keine Unterstützung, um Berichte im gewünschten Layout zu gestalten

l Berichtsgeneratoren (Report generators)

l Formularorientierte Abfragesysteme (Query-by-forms systems)

– Endbenutzer markieren ihre Informationswünsche auf vorgegebenen Bildschirm-Formularen

(Masken)

l Abfragesysteme in natürlicher Sprache

... Structured Query Language (SQL)


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Transaktionsverarbeitung

à Definition

l Transaktion = Folge logisch zusammengehöriger Aktionen, die Operationen auf die gemeinsam gespeicherten Daten ausführen

à Beispiele:

l Geldabheben am Bankomaten,

l interaktive Lehrveranstaltungsanmeldung

à Besonderheiten

l Eine Transaktion ist abgeschlossen, wenn jede ihrer Aktionen korrekt durchgeführt wurde

l Alle Datenänderungen werden rückgängig gemacht, falls die Transaktion nicht komplett abgeschlossen werden kann


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... Transaktionsverarbeitung

à Transaktionsprogramm

l Anwendungsprogramm, das i.a. mehrere Transaktionen abhängig vom Transaktionscode

durchführt

l Kann viele Benutzer zur selben Zeit bedienen

l Der Endbenutzer bestimmt die auszuführende Transaktion durch Angabe eines

Transaktionscodes

l Kontrolle und Koordination der Transaktionsprogramme durch den OLTP- (On-line transaction

processing) Monitor


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à Beispiel: Transaktionscodes für das Schalterpersonal einer Bank

Transaktionscode

TKDANF in Verbindung mit der Kontonummer und dem Code "84"

TKDANF in Verbindung mit derKontonummer und dem Code "85"

TKDANF in Verbindung mit derKontonummer und dem Code "83"

TKDANF in Verbindung mit derKontonummer und dem Code “90”

Anmerkung: TKDANF ist eine Funktionstaste

Wirkung

Kundendatenanzeige/-änderung

Postfensteranzeige/-änderung

Spezialdatenanzeige/-änderung

Beteiligungenanzeige

... Transaktionsverarbeitung


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Sperren und Freigeben von Datenbeständen (Locking)

à Risiko nicht korrekter Daten durch einen ungeregelten Zugriff auf gemeinsame Datenbestände

à Beispiel:

l Unterschiedliche Transaktionen ändern die Daten auf verschiedene Weise zur selben Zeit

l Lösung:

Reservierung der Daten, solange diese durch eine Transaktion verarbeitet werden


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Entwicklung der Datenverwaltung

1960 1970 1980 1990 2000

Dateiverwaltungssysteme

Hierarchische und Netzwerk-DBMS

Relationale DBMS

Objektorientierte DBMS

Aktive DBMS


Datenstrukturen

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... Entwicklung der Datenverwaltung

Objektorientierte Datenbanken

Temporale Datenbanken

Aktive Datenbanken

Verteilte Datenbanken


Datenstrukturen

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à Objektorientierte Datenbankverwaltungssysteme (OODBMS)

l Integrieren Eigenschaften von objektorientierten Programmiersprachen (wie Vererbung, Objektidentität, Klassenhierarchie) in die Datenbankverwaltung

l Ermöglichen die Repräsentation von komplexen Sachverhalten, wie zusammengesetzte Objekte,

komplexe Strukturen oder neue Datentypen (Multimedia)

l Sind Implementation eines objektorientierten Datenmodells

l Zwei Entwicklungslinien

– Ergänzung von RDBMS um objektorientierte Funktionen

– Entwicklung aus einer objektorientierten Programmiersprache


Datenstrukturen

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à Verteilte Datenbanksysteme

l Die logisch zusammengehörenden, gemeinsam verwalteten Daten einer Datenbank sind physisch auf mehrere, in einem Netz verbundene Rechner verteilt

l Vorteile

– Zuverlässigkeit

– Verfügbarkeit

– Kapazitätsanpassung

– Effizienzsteigerung


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à Aktive Datenbanken

l Reagieren automatisch auf bestimmte, aktuelle Situationen (bei zeitkritischen Anwendungen

wichtig)

l ECA-Regeln (event, condition, action) beschreiben Ereignisse, zeitliche Bedingungen und

Aktionen

l DBMS überwacht die Situation und löst beim Auftreten der definierten Ereignisse die

Aktionen so aus, daß die Zeitschranken eingehalten werden

l Ereignisse können bestimmte Datenbankoperationen, zeitliche Vorkommnisse oder auch

Signale anderer Prozesse sein, welche das System von außen empfängt

l Die Aktion beschreibt ein Programm, welches innerhalb der Zeitschranke ausgeführt wird

– Dabei kann es sich um Operationen auf der Datenbank oder die Veranlassung externer

Aktionen handeln



Datenstrukturen

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à Temporale Datenbanken

l Speichern die Geschichte der Objekte und Beziehungen

l Vorhandene Info in der DB wird nicht mehr gelöscht

l Bisher aufgrund von Kapazitäts- und Durchsatzproble-men nicht praktisch umsetzbar

l Durch bessere Kompressionsverfahren und Speichertechniken sowie durch

leistungsfähigere Rechner sind jedoch solche Systeme immer mehr in den Bereich des

Möglichen gerückt

l Erweiterung bestehender Modellierungstechniken und Abfragesprachen um temporale

Konstrukte (auch für SQL geplant)

l Speichern die Zeit, zu der die Information in der Datenbank eingegeben wurde, und die Zeit,

in der die modellierten Objekttypen und Beziehungen gültig sind



Datenstrukturen

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à Umfassendes Konzept zur Entscheidungsunterstützung von Mitarbeitern aller

Bereiche und Ebenen

l Kern ist eine OLAP-Datenbank mit entscheidungsrelevanter Information über die

Geschäftsfelder, die aus den operativen Datenbanken und externen Quellen

bedarfsgerecht destilliert wird

l Der direkte Zugriff wird den Endbenutzern durch einen Informationskatalog

(Metadatenbank) erleichtert, der über die Inhalte, Formate und Auswertungsmöglich-

keiten des Data Warehouse Auskunft gibt

l Eine dritte Komponente sind die Softwarewerkzeuge und Anwendungsprogramme, mit

denen die Daten des Warehouse abgefragt, transformiert, analysiert und präsentiert

werden können

Data Warehouse („Daten-Lagerhaus“)


Datenstrukturen

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Datenbestände auf operativer EbeneSequentielle, indizierte, gestreute Dateien ..... Hierarchische, Netzwerk-, relationale, objektorientierte DB

Transformationsprogr.Replikation BerechnungExtraktion Aggregation

Info-Katalog

Entscheidungs-unterstützung für Benutzer aus allenUnternehmensbereichen

AbfragenBerichteAnalysenGrafiken

... Data Warehouse


Datenstrukturen

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Metadaten

• Welche Daten gibt es?

• Wo befinden sie sich?

• In welchen Formaten liegen sie vor?

• Wo kommen die Daten her?

• Wer ist dafür verantwortlich?

• Wann war das letzte Update?

• Welche Werkzeuge sind zum Auffinden der Daten geeignet?

• Ist der gewünschte Bericht schon vorhanden?

• Wie wird die Auswertung durchgeführt?

Entscheidungsrelevante Daten• in unterschiedlichen Dimensionen (z.B. nach

Organisations-, Mitarbeiter-, Produkt-, Regional-, Kunden- und Zeitstrukturen, Kenndaten, Soll und Ist)

• in unterschiedlichen Verdichtungsstufen (hoher, mittlerer oder geringer Detaillierungsgrad, in Abhängigkeit von Gegenstand und Alter der Daten)

• für unterschiedliche Zeiträume (Tage, Wochen, Monate, Quartale, Jahre)

Interne Daten aus den operativen IS

Externe Daten aus diversen Quellen

Datensammlung und -transformation

Datenbank(OLAP)

Informations-katalog

Datenbank-verwaltung

... Data Warehouse


Datenstrukturen

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à Anforderungen an OLAP-Datenbanken

l Mehrdimensionale, konzeptionelle Sicht auf die Daten

l Transparenz und Integration in die operativen Systeme

l Zugänglichkeit unterschiedlicher Datenbasen über eine logische Gesamtsicht

l Stabile, volumenunabhängige Antwortzeiten

l Client-Server-Architektur

l Mehrbenutzerunterstützung

l Flexibles Berichtswesen

l Intuitive Datenmanipulation

l Unbeschränkte dimensionsübergreifende Operationen

... Data Warehouse


Datenstrukturen

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Data Mining

à Softwaregestützte Ermittlung bisher unbekannter Zusammenhänge, Muster und Trends in sehr großen DB

l Benutzer kann bestimmte Ziele vorgeben, für die das System angemessene

Beurteilungskriterien ableitet und damit die Objekte der DB analysiert

l Oder das System teilt automatisch auf eine vage Frage hin eine gegebene Menge von Objekten

in Cluster auf

l Beispiel: Analyse von Verkaufszahlen

– zum Erkennen von Kaufverhalten oder von neuen Trends

– zur Bestimmung wesentlicher Kundencharakteristika bzw. Zielgruppen

l Softwareprodukte verwenden komplexe Methoden der Statistik, der KI, Entscheidungsbaum-

Techniken

l Anwendungsschwerpunkt: Finanzwirtschaft/Banken


Datenstrukturen

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