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Daten – Bank

2. Vorlesung

Dr. Karsten Tolle – PRG2 – SS 2018

Dr. Karsten Tolle – PRG2 – SS 2018 2

Letzte Vorlesung

• Grundbegriffe

• SQL

– create table

– insert

– select


Heute Übersicht

• Modellierung (ER-Diagramme)– Entitäten und Entity-Typen

– Beziehungen und Beziehungstypen

– Attribute• für Entitäten(Typen) und Beziehungen(Typen)

• einfacher oder zusammengesetzter Schlüssel

– Kardinalitäten

– Generalisierung

– Business Rules

• … ein wenig mehr zu SQL


Erstellung einer Datenbank:Erster Schritt …

• Was sind die Anforderungen?

• Was sind die Ziele?

• Ist bekannt was gespeichert werden soll?

Design des Datenmodells


Design

Engineering und Kunst


Entity-Relationship-Modell(ER-Modell)

• Siehe auch: C. Maria Keet: A formal comparison of

conceptual datamodeling languages(http://ftp.informatik.rwth-aachen.de/Publications/CEUR-WS/Vol-

337/paper3.pdf)

Picture by: Frank Roeing

http://ftp.informatik.rwth-aachen.de/Publications/CEUR-WS/Vol-337/paper3.pdf


ER-ModellZiel: Abbildung der Wirklichkeit auf Strukturebene!

Beispiel:

– Instanzebene

– Strukturebene

trainiert

werden trainiert von

Manschaft Trainer

trainiert

werden trainiert von


ER-Modell

– Strukturebene

– bei uns (PRG-2, DB1)

Mannschaft Trainer

trainiert

wird trainiert von

Mannschaft Trainertrainiert


• Otto Müller lebt in Frankfurt am Main, in der Robert-Mayer-Str. 11.

lebt_in

Person Haus lebt_in


Achtung!

Im Alltag wird oft gesagt:

• Objekt (Entity) statt Objekttyp (Entity-Typ)

• Beziehung (Relation) statt Beziehungstyp (Relationship-Typ)


(Objekt) Attribute

• Ein Objekttyp ist durch einen bestimmten Satz von Merkmalen (Attributen) gekennzeichnet.

• Jedes Merkmal kann Werte (values), das sind in der Umwelt beobachtbare oder messbare Größen, aus einem bestimmten Wertebereich (value set) annehmen.

• Beispiel:

Passagier

Name

Freigepäck

Status

Otto Müller20kgEconomy Class


Schlüssel

Ein Schlüssel besteht aus einer Menge von Attributen, deren Werte eine Instanz (Entity) eines Objekttyps eindeutig bestimmt.

Person

Name

Personalausweis-

nummer

Name des

Vaters

Name

Person Geb.Datum

Geb.Ort

einfacher Schlüssel zusammengesetzter Schlüssel


Prinzipien des digitalen Speicherns

Wenn möglich sollten vorhandene Identifizierungsmerkmale als Schlüssel wiederverwendet werden.

ISBN TITLE

3-12-517154-7

…

ISBN Nummer

Man muss aber auch mögliche Änderungen sinnvoll handhaben:ISBN 10 ISBN 13


Mathematische Betrachtung

Ein Beziehungstyp zwischen zwei Objekttypen kann als eine mathematische Relation aufgefasst werden.

Person Stadt lebt_in S_Name

Population

Name

Geb_Datum

Instanz:Person = { p1, p2, p3 }Stadt = { c1, c2, c3 }lebt_in = { <p1,c1>, <p1,c3>, <p3,c3> }


Min/Max Kardinalitäten

• min_card(Person, Lebt_in) = 1

• max_card(Person, Lebt_in) = 1

• min_card(Stadt, Lebt_in) = 0

• max_card(Stadt, Lebt_in) = n

Person Stadt lebt_in

(1,1) (0,n)

p1

p2

p3

c1

c2

c3

c4

Person, verbindlich

Stadt, optional

Bem.: Es gibt andere Notationen, z.B. wird manchmal nur max_card angegeben.

Es gilt immer: min_card <= max_card!

als Mengendiagramm

lebt_in = { <p1,c1>, <p2,c3>, <p3,c3> }


KardinalitätenInstanz:Person = { p1, p2, p3 }Stadt = { c1, c2, c3 }lebt_in = { <p1,c1>, <p2,c2>, <p3,c3> }

p1

p2

p3

c1

c2

c3

Person

Stadt

p1

p2

p3

p4

c1

c2

c3

c4

c5

Person

Stadt

Instanz:Person = { p1, p2, p3, p4}Stadt = { c1, c2, c3, c4, c5 }lebt_in = { <p1,c1>, <p2,c1>, <p3,c3>, <p1, c4> }


Population

Name

Geb_Datum

(1,1) (1,1)


Population

Name

Geb_Datum

(0,n) (0,n)


Übung 1

• Aussage:

– Mannschaften werden von mindestens einem Trainer trainiert.


Mannschaften werden von mindestens

einem Trainer trainiert.

Mannschaft Trainertrainiert


Mannschaften werden von mindestens

einem Trainer trainiert.

Mannschaft Trainertrainiert(1,n) (0,n)


(Beziehungs) Attribute

Instanz:Passagier = { p1, p2, p3 }Flug = { c1, c2, c3 }bucht = { <p1,c1, „D2“>, <p2,c1, „D3“>}

p1

p2

p3

c1

c2

c3

c4

Passagier Flug

D2

D3

D1D2

Passagier Flugbucht

Sitz


Übung 2 – ER-Diagr. für folgende Aussage erstellen

• Aussage:

– Bei einem Spiel spielen zwei Mannschaften an einem bestimmten Tag und Uhrzeit in einem Stadion gegeneinander.


Die Uni …

Studenten können sich von Professoren über eine Vorlesung mündlich prüfen lassen.

Student Prof prüft Name

Gehalt

Name

Geb_Datum

Vorlesung

Alt. 1:

Student Prof prüft Name

Gehalt

Name

Geb_Datum

Vorlesung

Titel

SWS

Alt. 2:(N-näre Beziehung)


Entity-Typ oder Attribut???

• Entities sind Klassen von Objekten der realen Welt und nehmen keine Werte an.

• Attribute dagegen sind beschreibende Eigenschaften und nehmen Werte an.

Möbelstück

Farbehat

Farbe

Möbelstück

Die Entscheidung ist abhängig vom Kontext (Situation/Anwendungsfall).

Farbe besteht

ausLack

(1,n) (1,n)

Nr. Name

IntensitätMenge

Name Preis


Generalisierung

• Hierarchien für Objekttypen (entspricht Klassenhierarchie in OO)

Person

FrauMann


… mit Mehrfachvererbung

Person

Student Mitarbeiter

Professor WiMi Tutor


Übung 3

• Aussage:

– Eine Mannschaft besteht aus Spieler, die sich aufteilen in Verteidigung, Mittelfeld, Angriff oder Torhüter.


Übung 3• Aussage:

– Eine Mannschaft besteht aus Spieler, die sich aufteilen in Verteidigung, Mittelfeld, Angriff oder Torhüter.

Mannschaft

Spieler

Torwart Verteidiger Mittelfeldspieler Stürmer

hat_TWhat_V hat_MS

hat_St

(0,n) (0,n) (0,n) (0,n)

(1,3)

(2,5)(2,5)

(2,5)

Über (0,n) würde erlaubt sein, dass die Spieler in beliebig vielen Mannschaften oder in keiner sein können.

Durch die Kardinalitäten an der Mannschaft würde in diesemBeispiel folgen, dass eine Mannschaft mindestens 7 Verbindungen zu Spielern besitzen würde. Was durch den Text oben gar nicht gefragt war … aber Vorsicht! Ein bestimmter Spieler kann in mehreren Entity-Typen/Klassen auftauchen. Im Extrem-Fall kann dies hier dazu führen, dass eine Mannschaftnur mit zwei Spielern verbunden ist!


Professor Lehrveranst.

Ausbilder Seminar

hält

hälthält

hält

AB

C

D

E

A-D

B-D

B-E

B-C

A-E

A-C

Professor

Lehrveranst.

Ausbilder Seminar

lehrt Personal

besser so …

A

B

C D E

A-D

B-D

B-EB-C

A-EA-C

besser so …


ER-Modell

• Vorteile– Unabhängig von Implementierungsdetails

– Grafische Darstellung (leicht zu lesen)

– …

• Nachteile– Abbildung des ER-Modells in das relationale Modell ist

nicht eindeutig nicht automatisch

– ER-Modell ist „statisch“

– …


Ausdruckskraft

• Ein Angestellter einer Abteilung soll nicht mehr verdienen, als der entsprechende Abteilungsleiter.

Angesteller Abteilung

arbeitet_in

leitet

Gehalt

Benötigt zusätzliche Beschreibung, sogenannte Business Rules.

Ein Angestellter darf nicht mehr Gehalt bekommen als der Abteilungsleiter, zu dessen Abteilung der Angestellte gehört.

Ein Abteilungsleiter muss zu der Abteilung gehören, die er leitet.


Business Rules (im weitesten Sinne) können angesehen werden als:

1. Die semantische Definition eines für Anwendungen relevanten Konzeptes, genauer, die semantische Definition

• eines Objektes,

• eines Attributes,

• einer Relation

des ER-Modells.

Für diesen Fall werden natürlich sprachliche Sätze verwendet, da es unmöglich ist hierfür eine präzise Syntax zu definieren.

2. Integritätsbedingungen für die Daten einer Anwendung (als zusätzliche Beschreibung der im ER-Modell enthaltenen Bedingungen oder zusätzliche Bedingungen).

3. Abgeleitete Bedingungen bzw. Folgerungen aus anderen Bedingungen(z.B. Brutto ist Summe aus Netto plus Steuer).


ER Zusammenfassung

• Entitäten und Entity-Typen

• Beziehungen und Beziehungstypen

• Attribute• für Entitäten(Typen) und Beziehungen(Typen)

• einfacher oder zusammengesetzter Schlüssel

• Kardinalitäten

• Generalisierung

• Business Rules


Zeitangaben

Datentyp „Nullwert“

DATETIME '0000-00-00 00:00:00'

DATE '0000-00-00'

TIMESTAMP '0000-00-00 00:00:00'

TIME '00:00:00'

YEAR 0000

Unterschied DATETIME und TIMESTAMP?

Was ist das mit dem Jahr ‘23‘ gemeint?


Unterschiede der DBMSDatenbanksystem Datentyp Geltungsbereich Genauigkeit

MS-SQL Server 2005 datetime01.01.1753 bis 31.12.9999

3,33 Millisekunden

smalldatetime01.01.1900 bis 06.06.2079

1 Minute

MS-SQL Server 2008 date01.01.0001 bis 31.12.9999

1 Tag

time00:00:00.0000000 bis23:59:59.9999999

100 Nanosekunden

datetime01.01.0001 bis31.12.9999

3,33 Millisekunden

smalldatetime01.01.1900 bis 06.06.2079

1 Minute

Firebird DATE01.01.0100 bis 29.02.32768

1 Tag

TIME 00:00 bis 23:59.9999 6,67 Millisekunden

MySQL 5.x DATETIME01.01.1000 00:00:00 bis 31.12.9999 23:59:59

1 Sekunde

DATE01.01.1000 bis 31.12.9999

1 Tag

TIME–838:59:59 bis 838:59:59

1 Sekunde

YEAR 1901 bis 2055 1 Jahr

Quelle: http://de.wikibooks.org/wiki/Einf%C3%BChrung_in_SQL:_Datentypen


Fließkomma-Zahlen

• Float – wenn Speicherplatz ein Problem ist!

• Double – genauer als Float

• Decimal – bis zu 65 Stellen

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.8/en/problems-with-float.html

… man beachte die interne Zahlendarstellung!!!!!


Textvergleiche - LIKE

Kunde ( KundenNr Name Vorname Straße Stadt )

select KundenNr

from Kunde

where Name like 'To%' and

Vorname not like '_arste%';

Bem.: % für beliebige Zeichenfolgen_ für genau ein Zeichen


Sortierung – ORDER BY


select KundenNr

from Kunde

where Name like 'To%' ORDER BY KundenNr;

Syntax:ORDER BY {col_name | expr | position} [ACS | DESC]


Begrenzung - LIMIT


select KundenNr

from Kunde

where Name like 'To%' LIMIT 10;

Syntax:LIMIT {[offset,] row_count | row_count OFFSET offset}


Wie lauten die 10 KundenNr, welche von der Größe nach auf Platz 20 bis 29

liegen?


select KundenNr

from Kunde

where ??;



Wie lauten die 10 KundenNr, welche von der Größe nach auf Platz 20 bis 29

liegen?


select KundenNr

from Kunde

where order by KundenNr asc limit 19,10;


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