TI-Studium-Mitschriften/Semester 4/DABANK/DABANK-Vorlesung.md

Klausurtalk

Themen

• Beschreibung ER-Diagramm
• Diagramm ist gegeben: generierung der Tabellen
• Normalform ermitteln und konvertierung einer Tabelle in die Normlform des n-ten grades.

Organisatorisches

Überblick

• Entwurf von Datenbanken und
• Bewertung von DB
• SQL
• Anwendung identifizieren und bewerten
• Im Labor wird SQLite verwendet

Orga

• Labor ist ein kleiner Übungszettel
• Klausur und elektronische Prüfung
  • Elektronische Prüf.: mit SQL-Statements
  • Klausur: Alle Themenblöcke, praktische Aufgaben und Multiple Choice
• Prüfungstermine
  • 08.07 - 13 Uhr - 032a-c
  • 16.09 - 9 Uhr - 122

Motivation und Grundlagen

Grundlagen

• Terminologie
• Datenmodelle und Sprachen
• Datenabstraktion und Datenunabhängigkeit DB: System zur dauerhaften Speicherung und Verw. großer Datenmengen Datenbank gemanaged durch ein Databank-Management-System

Anforderungen

• Daten sollen (schnell) zugänglich sein
• Daten sollen verändert werden sollen
• Einzelne Fakten müssen verknüpft werden
• Gleichzeitiges Lesen und Schreiben möglich
• Daten sollen konsistent bleiben
• kein verlust von Daten
• schutz vor unberchtigten Zugriff

Herausforderungen der Datenverwaltung

Redundanz und Inkonsistenz

• Inkonsistenz: nicht alle Kopien eines Faktums wurden geändert (existenz widersprüchlicher Daten)
• Ziel: Red. und Ink. vermeiden

Verknüpfungen ermöglichen

• deutlicher Mehrwert (Knowledge Discovery und Data Mining)
• Zielsetzung: Alle Daten im Sys. lassen sich flexibel temporär und unbefristet miteinander verknüpfen

Integritätsverletzung

• Änderungen können zu unerlaubten Zuständen führen
• Oft Verkn. zwischen Daten erforderlich, um Integritätsverl. zu entdecken
• Zielsetzung: Integritätsreglen formulieren und Verletzung nich zulassen

Mandanten und Sicherheit

• Veränderungsrechte
• Granularität: Informationsteil auf den sich der Zugan bezieht, z.B. ganzes Ibjetk, gewisse Eigenschaften des Objektes
• Zielsetzung: Lese- und Schreibrecht flexibel und in geeigneter Form

Mehrbenutzerprinzip

• Viele Anwender greifen zugleich auf Daten zu
• Keine Kontrolle: unerwünschte Anomalien ("lost update")...
• Effizienter Mehrbenutzerbetrieb ohne Anomalien

Umgang mit Fehlern / Datenverlust

• Verlust von Daten kann Unternehmen existenzbedrohend sein
• Backups
• Ziel: Garantien gegen Datenverlust auch im Fehlerfall

Effizienz

• Große Datenmengen erfordern effiziente Algorithmen

Hohe Entwicklungskosten

Warum Datenbanksysteme

• Unkontrollierte Redundanz vermeiden
• Daten lassen sich flexibel miteinander verknüpfen
• Def. Integritätsreglen können definiert werden

Hauptgründe gegen DBS

• Hohe Anfangsinvestition (Personal, Lizenzen...) und möglicherweise zusätzlicher Hardware-Bedarf
• Overhead für SIcherheit, Mehrbenutzerkontrolle & -rechte, Recovery, Integritätskontrolle

DBS möglicherweise nicht nötig, wenn

• EInfache Datenbank mit wenigen Daten und Anwendung
• Kein Mehrbenutzerbetrieb

DBS nicht geeignet

• Zwingende Echtzeitanforderungen, die DBMS nicht garantieren können
• Daten können aufgrund ihrer Kompl. nicht modelliert werden

Grundlagen

Grundlegende Definitionen

Daten: Fakten (Faktum), die gespeichert werden Information: Daten + Bedeutung Wissen: Information + Anwendung

Mini-Welt: Jener Teil der realen Welt der uns für unsere Anwendungsfälle interessiert Daten (Erweiterung der Definition): Bekannte Fakten übe rdie Mini-Welt die gespeichert werden können Metadaten: Informationen über die Struktur einer Datenbank Datenbanksystem: DBMS+DB+Metadaten+Schnittstellen

Datenmodell

• "Infrastruktur" zur modellierung des Mini-Welt-Ausschnittes der realen Welt:
• Datendefinitionssprache (DDL, data definition lang.)
  • Schema: Struktur der Datenobj. und Beziehungen...
• Datenmanipulationssprache(DML, data manipulation lang.)

Transaktionen

ACID -Eigenschaften

• Atomarität
• Konsistenzerhaltung
• Isolation
• Dauerhaftigkeit

Einordnung der Datenmodelle

• Konzeptionelle Datenmodelle (high-lvl)
• Logische Datenmodelle
• Physische Datenmodelle (low-lvl)

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• Satzorierntierte Datenmodelle
• Relationales Modell
• Objektorientiertes und objekt-relationales Modell

Datenbankbenutzer

Unterscheidung in:

• Endbenutzer
• Datenbankdesigner
• Anwendungsprogrammierer
• Datenbankadministratoren Naive Benutzer; umfasst den Großteil der Endbenutzer Fortgeschrittene Benutzer: analystenm Wissenschaftler und Ingenieure ,die vertraut mit den Fähigkeiten...

ANSI/SPARC Drei-Ebene-Architektur

unterstützung von:

• unterschiedliche Sichten auf die Daten (views)
• Datenunabhängigkeit Definiert ein Datenbankschema auf drei Ebenen:
• Physische Ebene:
• Logische Ebene:
• Externe Sicht:

Datenunabhängigkeit

Maß für die Isolation zwischen Anwendungsprogrammen und Daten. Unabhängigkeiten:

• logische
• physische

Erweiterung der DBS Darstellung

Auswendig lernen hehe ("Eine der Abildungen, die man sich gut einprägen sollte.")

OLTP vs. OLAP

Online Transaction Processing vs. Online Analytical Processing TODO Abbildung einfügen

Entity Relationship Diagramme

nächste Woche: Relationale Algebra viel gerede, weniger Kontent

• ER-Diagramm ist konzeptionell

Entwurfsprozess

"lang, fehlerbehaftet und keiner hält sich dran" Draheim 15.04.24 9:13 TODO balancierte Bäume wiederholen

• Zwei Ebenen
  • DBMS spezifisch
    • Design von Anwendungsprogrammen
    • Implementierung von Transaktionen
    • Physisches Design
  • DBMS Unabhängig
    • Funktionale Analyse
    • Konzeptionelles Design
    • Anforderungsanalyse
• Performanz wird nicht betrachtet

Das ER-Modell

• hohes Abstraktionsniveau

  • Kunde soll das ebenfalls verstehen können

• Entität mit Rechteck

• Attribut mit Pille

• Beziehung mit Raute

Entitäten und Attribute

Beziehungen

Generalisierung

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Das Relationale Modell

Schema, Relation und Datenbank

• Mengen, ihre Operatoren und meist ausgedruckt als Teilmenge eines kartesischen Produktes \text{sch}(R) = [A_1, A_2, ... , A_n] ist Schema der Relation

Attribute und Domäne

• Eine Domäne ist eine Menge von atomaren Werten
  • zu jeder Domäne gehört ein Datentyp inkl. Format
• Eine Instanz ist eine Menge von Tupeln aus einer Domäne

Zusammenhang von Rel. und der Datenbank

• Datenbank ist Menge von Relationen

Integritätsbedingungen

• ... sind EInschränkungen auf den Daten, die alle Instanzen der DB erfüllen müssen
• Dre Klassen von Bedingungen
  • Schlüssel
  • Domänenintegrität
    • garantie, dass alle Attribut-werte aus der entspr. Dom. stammen und des Primäschlüssel nicht null ist
  • Referentielle Integrität
    • Attrib. in Schema der Re., die Prim.Sch. einer anderen Rel. sind, werden Fremdschlüssel genannt

Vom E/R-Modell zum relationalen Modell

• Alg. übersetzt ein konzept. ER Diag. in ein rel. Schema
• Übersetzung in 6 Schritte
  • Unab. Entitätstypen
  • Existenzbas. Entitätstypen
  • Beziehungstyp.
  • Mehrwertige Attribute
  • N-wertige Beziehungstyp.
  • Spez. ....
• Aus jeder Entität eine Tabelle und auch bei Relationen

Abschluss der relationalen Modelltheorie.

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