DBA01 Datenbanksysteme

R*S oder R*_{<Join-Attribut>}S

Zweites verwendet man, wenn das verknüpfende Attribut nicht eindeutig ist.

Bsp.: Rechnungswesen = Kunden * Rechnungen

• NATURAL JOIN
• THETA JOIN
• EQUI JOIN

Der EQUI JOIN kombiniert die Paare, bei denen die entsprechenden Attributwerte der JOIN-Attribute gleich sind.

Unterschied liegt darin, dass beim Ergebnis eines EQUI JOIN beide JOIN-Attribute im Ergebnis auftauchen. Da ja beide JOIN-Attribute pro Datensatz jeweils den gleichen Wert aufweisen, ist eines von beiden überflüssig. Und genau deswegen wird beim NATURAL JOIN eines der beiden JOIN-Attribute "ausgeblendet".

• Die Vereinigung (UNION)
• Der Schnitt (INTERSECTION)
• Die Differenz von Mengen (DIFFERENCE)

Das bedeutet, dass die beiden Tabellen die gleiche Anzahl Attribute haben und jedes Attribut der ersten Tabelle den gleichen Datentyp (die gleiche Domäne) hat, wie das entsprechende Attribut der zweiten Tabelle.

1. Relevanter Realweltausschnitt bestimmen
   Es geht um die Abgrenzung der Daten (im Sinne der Abgrenzung eines Systems von seiner Umwelt), die von der zu entwickelnden Datenbankanwendung verwaltet werden sollen.
2. Konzeptuelle Modellierung
   Die datenspezifische Anforderungen an das Zielsystem (d.h. das DBS) wird in einem konzeptuellen Modell repräsentiert
3. Logische Modellierung
   Das Konzeptuelle Datenmodell wird in ein entsprechendes logisches Datenmodell transformiert.
4. Physische Modellierung
   Es geht um die Anlage der Tabellen, Verwaltung der Benutzer, Überwachung der Kapazität und Performanz des DBS durch den DBA

Das klassische E/R-Modell und UML

Es handelt sich dabei um Entitäten, bei denen kein eindeutiger Schlüssel zu identifizieren ist. wo keinen eigenen Schlüssel haben oder bei denen noch kein Schlüssel ausgewählt wurde.

Bei zusammengesetzten Schlüsseln identifiziert die Kombination der Werte aller Schlüsselattribute eindeutig eine Entität.

Ziel ist es, einen möglichst minimalen Schlüssel zu finden, im Idealfall also ein einziges Attribut.

Komplexitätsgrad oder Kardinalität

Die Mengenmäßigkeit eines Beziehungstyps, welche das Verhältnis definiert, in dem Entities der beteiligten Entitytypen zueinander in Beziehung stehen.

1. Wandle alle Entitätstypen in Relationen um
   -> Attribute des Entitätstyps werden Attribute der Relation
   -> Schlüssel des Entitätstyps wird Schlüssel der Relation
2. Wandle alle Beziehungstypen in Relationen um
   -> Jeder Beziehungstyp wird eine Relation
   -> Attribute des Beziehungstyps werden Attribute der Relation
   -> Schlüssel aller beteiligten Entitätstypen werden Attribute (Fremdschlüssel) der Realtion
3. Vereinfache die Fälle N:1, 1:1 Beziehungstypen

• Einfüge- oder Insert-Anomalie
  Einfügen einer neuen Abteilung ohne zugehörigen Mitarbeiten (Primärschlüssel = NULL)
• Lösch- oder Delete-Anomalie
  Löschung eines letzten Mitarbeiters einer Abteilung gehen auch die Infos über die Abteilung verloren. Wenn er als Fremdschlüssel woanderst referenziert wird, kann gar nicht gelöscht werden
• Modifikations- oder Update-Anomalie
  Inkonistente Daten durch mehrfache Änderungen (Mehrfachnennung innerhalb einer Relation)

• 0. NF
  keine NF erfüllt (allgemeinste Form der Relation)
• 1. NF
  keine mengenwertigen Attribute
• 2. NF
  1. NF und alle Nicht-Schlüsselattribute abhängig vom gesamten Primärschlüssel
• 3. NF
  2. NF und alle Attribute, die nicht Primärschlüssel sind, sind direkt vom Primärschlüssel abhängig

Wenn der Primärschlüssel einer Tabelle aus einem zusammengesetzten Schlüssel besteht.

In der 2. NF

Die 3. NF ist dann erfüllt, wenn sie in der 2. NF ist und kein Nicht-Schlüsselattribut in seinem Wert von einem anderen Nicht-Schlüsselattribut abhängt.

In der 3. NF

Die Identifikation einer Entität ist durch ein oder mehrere Werte von Attributen des gleichen Entitätstyps möglich; so ist z. B. die Auftragsnummer für den Entitätstyp Auftrag identifizierend.

Zur Identifikation einer solchen Entität ist ein Attributwert einer anderen mit der schwachen Entität in Beziehung stehenden Entität starken Typs erforderlich; so ist z. B. für die Identifikation des schwachen Entitätstyps Auftragsposition neben der Positionsnummer die Auftragsnummer des anderen starken Entitätstyps Auftrag erforderlich.

Aus DB, DBMS und dem Anwendungsprogramm

• SQL ist standardisiert
• SQL ist einfach zu erlernen

• Massendaten
  Ein Datenbanksystem ist für die effiziente Verwaltung von Massendaten ausgelegt
• Bereitstellung eines Datenmodells
  Ein Datenbanksystem gibt Ihnen die Möglichkeiten, die Struktur Ihrer Daten sowie Beziehungen zwischen Teilbereichen der Daten festzulegen.
• Deklarative Anfragesprache
  Ein Datenbanksystem stellt den Benutzern eine deklarative Anfragesprache zur Verfügung.
• Ablage der Daten
  Änderungen der Datenorganisation haben keinen Einfluss auf die Anwendungen, die mit dem Datenbanksystem arbeiten.
• Keine Redundanzen
  Das DBMS schafft die Voraussetzungen, um Redundanzen zu vermeiden

• Standardisierte Sprache
  Das Datenbank-Managementsystem stellt seinen Benutzern eine Sprache zur Benutzung bereit.
• Paralleles Arbeiten
  Viele Benutzer können gleichzeitig mit einer Datenbank arbeiten, ohne dass sich deren Änderungen in den Daten gegenseitig überschreiben bzw. stören.
• Zugriffsrechte
  Das Datenbanksystem verwaltet Zugriffsrechte für Ihre Daten
• Integritätsbedingungen
  Für die meisten Anwendungen ist es nötig, bestimmte Bedingungen für die Daten zu überwachen, die Integritätsbedingungen.
• Transaktionen
  Ein Datenbanksystem bietet eine Möglichkeit, mehrere Operationen auf der Datenbasis zu bündeln.

Ein Datenmodell ist allgemein ein bestimmtes Konzept, das wir benutzen können, um die Struktur unserer Daten in der Datenbank zu beschreiben.

Unter der Struktur der Daten verstehen wir:

• den grundlegenden Aufbau der Daten (z.B. Kunden mit Adressen, Telefonnummern und Rechnungen)
• die einzelnen Datentypen (z.B. Name ist vom Typ "string")
• Beziehungen von Daten
• sowie etwaige Korrektheitsbedingungen von Daten

• Konzeptuelle Datenmodelle
  Es beschreibt einen Ausschnitt aus der realen Welt.
  Vertreter ist das Entity/Relationship-Modell (E/R-Modell) von Chen
• Logische Datenmodelle
  Zweck dieser logischen Datenmodelle ist einzig und allein. die Struktur der Daten in einer Datenbank festzulegen und zu pflegen.
  Das am häufigsten verwendete und eingesetzte logische Datenmodell ist das Relationenmodell
• Physische Datenmodelle
  Das phyische Datenmodell ist im Datenbank-Managementsystem gekapselt, das bedeutet, dass wir als Benutzer die Struktur des physischen Datenmodells nicht sehen, weil wir mit den Tabellen des logischen, also relationalen, Datenmodells arbeiten. Hier erfolgt also die für uns nicht sichtbare Organisation unserer Daten in Dateien.

Ein Datenbankschema bezeichnet die rein strukturelle Beschreibung der Daten.

Eine Instanz bezeichnet im Datenbankumfeld einen Datensatz.

• relationale Datenmodell (Relationenmodell)
• hierarchische Modell
• Netzwerk-Modell
• objektorientierte Datenmodell
• objektrelationale Datenmodell

Unter dem Begriff Datenmanipulationssprache (DML)

Unter dem Begriff Datendefinitionssprache

Die Metadaten sind "Daten über Daten", also beschreibende Daten.

In der Datenbankwelt sind das Informationen, also ein Verzeichnis aller Tabellen der Anwender, die auch als Systemkatalog, DB-Katalog oder Data Dictionary bezeichnet werden.

3

• interne Ebene
  Diese befasst sich mit den physischen Speicherstrukturen, in denen das Datenbanksystem die Daten ablegt
• logische Ebene
  Diese betrachtet die Gesamtheit der logischen Sicht auf die Daten.
• externe Ebene
  Diese beschäftigt sich mit unterschiedlichen Sichtweisen der verschiedenen Benutzergruppen auf die Daten.

Datenunabhängigkeit bedeutet, dass Strukturen auf einer architektonischen Ebene verändert werden können, ohne die Strukturen auf der nächst höheren Ebene ändern zu müssen.

Sie impliziert die Fähigkeit, dass wir jederzeit Änderungen am logischen Schema durchführen können, ohne die externen Sichten (Views) ändern zu müssen.