2. Lizenz
Lizenz
Dieser Text steht unter einer Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Germany
Lizenz, siehe http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/de/
5. Teil I
Einführung
1 Grundbegriffe
Datenbanksystem Datenbank und Datenbankmanagementsystem
• Datenbanksystem dient der Speicherung und Verwaltung von Daten
– besteht aus Datenbanken und Datenbankmanagementsystem (DBMS)
• Datenbank: strukturiert abgelegte Daten
– zu verwaltende Daten, z.B. Adressen
– Datenbankschema: Metadaten zur Datenbankdefinition
• Datenbankmanagementsystem: Software zur Verwaltung der Daten
– Datenbank definieren, erzeugen, manipulieren
2 Architektur
Client und Server
• Datenbankserver: Software, die Datenbankdienste (ein Datenbanksystem) an-
bietet
– auch der Rechner, auf dem dieser Dienst läuft
• Anwendung oder Client greift auf den Datenbankserver zu
Architektur
Mainframe
• Großrechner (Zugriff über Terminals)
Zwei-Schichten-Architektur
• Datenbankserver
• Anwendung, Client Anwendungslogik und Darstellung/Benutzeroberfläche
Drei-Schichten-Architektur
• Datenbankserver
• Anwendung (Anwendungslogik) Webserver oder Anwendungsserver (Darstel-
lung)
• Browser oder Client des Anwendugnsservers
4
6. 3 MySQL
MySQL
• DBMS
• sehr verbreitet in Webanwendungen
• auch eingebettet in anderen Anwendungen
• schwedische Firma MySQL AB, jetzt Sun Microsystems, Übernahme durch Oracle
• kostenlose Community-Version, freie Software (GPL)
• kostenpflichtige Enterprise-Version
MySQL Clients und Anwendungen
• Kommandozeilenclient mysql
• Webinterface phpmyadmin
• MySQL GUI Tools
• ...
• Webanwendungen
– MediaWiki
– WordPress
– ...
• Anwendungen mit eingebetteter Datenbank
– Zimbra
– ...
5
7. Teil II
Datenbankabfragen
4 Überblick verschaffen
Aufgaben
Überblick verschaffen
SHOW DATABASES, USE datenbank, SHOW TABLES, DESCRIBE tabelle
Erste Befehle
• SHOW DATABASES zeigt alle Datenbanken
• USE datenbank wählt Datenbank datenbank aus
• SHOW TABLES zeigt Tabellen der gewählten Datenbank
• DESCRIBE tabelle zeigt Spalten der Tabelle an
5 Einfache Abfragen
Aufgaben
Einfache Abfragen
SELECT, ORDER BY, LIMIT, NULL
Abfragen I
SELECT
• verlangt Angabe von Spalte(n) und Tabellen, die auszugeben sind
• * bedeutet alle Spalten der Tabelle
• SELECT Name,Vorname FROM KundInnen
• SELECT * FROM KundInnen
ORDER BY
• sortiert Ausgabe
• SELECT Name,Vorname FROM KundInnen ORDER BY Name
6
8. Abfragen II
LIMIT
• beschränkt die Zahl der ausgegeben Einträge
• häufig mit ORDER BY kombiniert
• SELECT Name,Vorname FROM KundInnen LIMIT 5
NULL
• Kein Eintrag (z.B. für Kundin Müller keine Telefonnummer vermerkt): NULL
NULL
• NULL ist etwas anderes als die Zahl Null oder ein leerer String!
6 Ergebnisse einschränken
Aufgaben
Ergebnisse einschränken
WHERE, AND, OR, UNION,DISTINCT
Ergebnisse einschränken I
WHERE
• schränkt Ergebnisse ein
• SELECT Name FROM KundInnen WHERE Stadt = ’Salzburg’
• SELECT Name FROM KundInnen WHERE Vorname IS NULL
Ergebnisse einschränken II
AND und OR
• verknüpfen mehrere Bedingungen
• SELECT Name FROM KundInnen WHERE Stadt = ’Salzburg’ AND
Vorname=’Clara’
Abfragen einschränken III
UNION
• vereinigt Ergebnisse
• (SELECT Name FROM KundInnen WHERE Stadt =’Salzburg’) UNION
(SELECT Name FROM KundInnen WHERE Stadt = ’Wien’)
7
9. Ergebnisse einschränken IV
SELECT DISTINCT
• gibt nur unterschiedliche Ergebnisse aus
• SELECT DISTINCT Stadt FROM KundInnen
Teil III
Datenbankdesign
7 Einführung in die theoretischen Grundlagen
7.1 Datenbankmodell
Datenbankmodell
• Konzept zur Beschreibung der Struktur einer Datenbank
• konzeptionelles Modell: formale Beschreibung eines Teils der Realität
Konzeptionelles Modell
• formale Beschreibung eines Ausschnittes der Realität
• verbreitet: Entity-Relationship-Model (Gegenstand-Beziehungs-Modell)
Datenbankmodell
• Konzept zur Beschreibung der Struktur einer Datenbank
• konzeptionelles Modell: formale Beschreibung eines Teils der Realität
• logisches Modell: Beschreibung der Implementierung
Logisches Modell
• Beschreibung der Implementierung
• verbreitete Modelle:
– netzwerkartig
– hierarchisch
– relational
– objektorientiert
– objektrelational
– ...
8
10. Relationales Modell
• E.F. Codd (1970)
• hohe Verbreitung seit den 80er Jahren, z.B.
– MySQL
– PostgreSQL
– Oracle
– ...
• Datenbank als Sammlung von Relationen (Tabellen)
• Relation: Menge von Tupeln (Datensätzen, Zeilen)
– unsortiert
– keine Duplikate
• Schema einer Relation (Tabellenstruktur) besteht aus Attributen (Spalten)
Datenbankmodell
• Konzept zur Beschreibung der Struktur einer Datenbank
• konzeptionelles Modell: formale Beschreibung eines Teils der Realität
• logisches Modell: Beschreibung der Implementierung
• physikalisches Modell: Datenspeicherung, Zugriffspfade
Physikalisches Modell
• Wie werden die Daten gespeichert?
• Auf Platte geschrieben oder nur im Speicher gehalten?
• Wie auf Dateien aufgeteilt? Was für Dateien?
• Indizierung
7.2 Datenbankschema
Datenbankschema
Datenbankschema
• Beschreibung der Datenbankstruktur
• gespeichert als Metadaten in der Datenbank
• folgt gewählten Datenmodellen
– konzeptionelles SchemaER-Modell: ER-Diagramm
– logisches Schemarelationales Modell: Tabellen, Spalten, . . .
– physikalische Schema: Storage Engine und Indizierung
9
11. Datenbankzustand
Datenbankzustand
• Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt
8 Datenbankdesign in der Praxis
8.1 Ablauf
Datenbankdesign Relationale Datenbanken entwerfen
• Anforderungsanalyse
– Geschäftsprozesse analysieren,. . .
• Konzeptionelles Design: konzeptionelles Schema entwerfen
– Anforderungen in formale Struktur überführen
– Entitiy-Relationship-Diagramm entwickeln
• Logisches Design: logisches Schema entwerfen
– Relationales Datenbankschema entwerfen
– ER-Diagramm in Tabellen, Spalten usw. übersetzenmanuell oder software-
gestützt
• Physikalisches Design: Physikalische Schema entwerfen
– Storage Engine wählen
– Indizierung festlegen
8.2 Konzeptionelles Design: Entity-Relationship-Model
Entity-Relationship-Model
• Entitiy-Relationship-Model, ER-Modell, ERM, Gegenstand-Beziehungs-Modell:
konzeptionelles Datenmodell zur formalen Beschreibung eines Ausschnitts der
realen Welt
• P.P. Chen (1976)
Entity-Relationship-Model Elemente eines Schemas
• Entitäten: Gegenstände, Personen,. . .
• Beziehungen: Verknüpfungen von Entitäten
• Attribute: Eigenschaften von Entitäten oder Beziehungen
• Attribute haben Werte (nicht modelliert)
• Primärschlüssel: Attribut (oder Kombination mehrerer Attribute), welches eine
Entität oder Relation eindeutig kennzeichnet
• Kardinalität von Beziehungen: (mögliche) Anzahl beteiligter Entitäten
10
12. ER-Diagramm
• ER-Diagramm: grafische Darstellung eines ER-modellierten Schemas
• verschiedene Notationen vorhanden
Erstellen von ER-Diagrammen Softwaretools
• Dia
• Microsoft Visio
• MySQL Workbench
• ...
Elemente eines ER-Diagramms
• Entität: Rechteck
• Attribut: Kreis
• Beziehung: Raute
• Primärschlüssel: unterstrichen
• Kardinaliäten:
– Chen-Notation: 1 oder N
– Min-Max-Notation: Paare mit Einträgen 0,1 oder N, z.B. (1,N)
ER-Diagramm
Aufgaben
Datenbankentwurf
Anforderungsanalyse, ER-Diagramm
11
13. 8.3 Logisches Design: Relationales Schema
Vom ER-Diagramm zum Relationalen Schema
• ein Primärschlüssel für jede Tabelle
• eine Tabelle für jede Entität
• eine Tabelle für jede n-m-Beziehung
• Attribute sind Spalten der jeweiligen Tabelle
• n-eins-Beziehung als Fremdschlüssel (in der Tabelle der Entität auf der n-Seite)
Aufgaben
Datenbankentwurf
Relationales Schema, ER-Diagramm in Tabellen überführen
8.4 Physikalisches Design: Storage Engine
Storage Engine Physikalisches Schema
• zuständig für Datenspeicherung
• setzt physikalisches Modell um
• MySQL bringt mehrere Storage Engines mit
• weitere Engines können eingebunden werden
• Standard Engine in MySQL: MyISAM Index Sequential Access Method
• zunehmend verbreitet: InnoDB
• wir verwenden die Standardeinstellungen
9 Qualitätssicherung
9.1 Normalform
Aufgabe
Normalform
Negativbeispiel diskutieren
Normalform
Normalform
Jedes Attribut, das kein Schlüssel ist, hängt direkt vom Schlüssel ab, vom gesamten
Schlüssel, und zwar nur vom Schlüssel
12
14. Daten in Normalform
• keine Anomalien
• Konsistenz der Daten
• keine Redundanzen
• einfache Wartung
• effizientes Suchen und Bearbeiten
Normalisierung
• Normalisierung = in Normalform bringen
• verschiedene Algorithmen
• ER-Diagramme und daraus abgeleitete relationale Schemata:
– häufig schon in Normalform
– ggf. “nachbessern”
Normalform
Hinweis
Die Darstellung zum Thema Normalisierung/Normalform ist sehr vereinfacht. Wer
mehr wissen möchte, findet links im Wiki.
10 Datenbank definieren
10.1 Exkurs: Die MySQL-Dokumentation
Umgang mit der MySQL-Doku
• eckige Klammern umschliessen optionale Klauseln
• | bedeutet oder nur eine der genannten Alternativen kann/muss benutzt werden
• geschweifte Klammern: eine der Alternativen muss benutzt werden
• eckige Klammern: eine oder keine der Alternativen kann benutzt werden
• Beispiel 1: DROP TABLE [IF EXISTS] tbl_name
• Beispiel 2: {DESCRIBE | DESC} tbl_name [col_name | wild]}
13
15. 10.2 Tabellen anlegen
Datenbank definieren Tabellen anlegen
• Name der Tabelle
• Storage Engine
• Beschreibung der Spalten
– Name der Spalte
– Datentyp (INT Integer, VARCHAR(20) String mit max. 20 Zeichen)
– Eintrag obligatorisch? (NULL/NOT NULL)
– Eintrag eindeutig? (UNIQUE)
– Schlüssel? (PRIMARY KEY, impliziert NOT NULL und UNIQUE)
– Default-Wert? (DEFAULT)
– Extras? (z.B. AUTO_INCREMENT; AUTO_INCREMENT ist kein Standard-
SQL!)
Tabellen verwalten I Tabelle anlegen
CREATE TABLE
CREATE TABLE KundInnen (KundNr INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
Name VARCHAR(50) NOT NULL), Vorname VARCHAR(25)
Tabellen verwalten II Informationen über Tabellen
DESCRIBE und SHOW CREATE TABLE
DESCRIBE KundInnen SHOW CREATE TABLE KundInnen
Tabellen verwalten III Tabellenstruktur ändern
ALTER TABLE
ALTER TABLE KundInnen DROP COLUMN Vorname . . .
ALTER TABLE
Vorsicht! Viele Stolperfallen!
Tabellen verwalten IV Tabellen löschen
DROP TABLE
DROP TABLE KundInnen
14
16. Aufgaben
Datenbank definieren
CREATE TABLE, DROP TABLE, SHOW CREATE TABLE
Teil IV
Datenbanksprachen
11 Allgemein
Datenbanksprachen
• Data Definition Language (DDL) Definition des Datenbankschemas
• Data Manipulation Language (DML) Daten abfragen und verändern
• Data Control Language (DCL) Zugriffsrechte
• Data Administration Language (DAL) finetuning, Zugriffspfad
12 SQL
SQL
• Structured Query Language
• Vorgänger: SEQUEL
• Sprache relationaler DBMS
• beinhaltet DDL, DML, DCL, DAL
• deklarative Sprache beschreibt, was zu tun ist, nicht wie
• erweitert um prozedurale Funktionalitäten (Ablaufsteuerung)
• Konvention: Befehle und Co. in Großbuchstaben schreiben SELECT * FROM
kurse
SQL Implementierungen
• sehr verbreitet, z.B. MySQL, PostgreSQL, Oracle u.v.a.
• fast alle Systeme
– implementieren nicht den kompletten Standard
– implementieren eigene Erweiterungen
• daher: Kompatibilität der Systeme eingeschränkt
15
17. Teil V
Datenbanken erzeugen und
manipulieren
13 Daten eintragen, ändern, löschen
Aufgaben
Datenbank erzeugen und manipulieren
INSERT, UPDATE, DELETE
Datenbank erzeugen und manipulieren Daten eintragen
INSERT
INSERT INTO KundInnen (Name,Vorname) VALUES (’Example’,’Erna’)
Datenbank erzeugen und manipulieren Daten ändern
UPDATE
UPDATE KundInnen SET TelefonNr=’1234567’ WHERE KundNr=’666’
Datenbank erzeugen und manipulieren Daten entfernen
DELETE
DELETE FROM KundInnen WHERE Stadt=’Wien’
14 Tabellen verknüpfen
Deskriptoren für Objekte in SQL
• Objekt: Tabelle, Spalte,. . .
– kein Objekt im Sinne von OO-Programmierung!
• Deskriptor: identifiziert das Objekt (z.B. Spaltenname)
• unterschiedlich für die verschiedenen Datenbanksystem
Deskriptoren für Objekte in MySQL
Vollständig
• Tabelle: Datenbank.Tabelle
• Spalte: Datenbank.Tabelle.Spalte
Abkürzung
• Angabe der Datenbank kann entfallen, wenn die mit USE voreingestellte benutzt
werden soll
• Angabe der Tabelle kann zusätzlich entfallen, wenn Spaltenname innerhalb der
verwendeten Tabellen eindeutig
16
18. Tabellen verknüpfen JOIN
• Abfragen über mehrere Tabellen
• Tabellen verknüpfen (JOIN)
• verknüpfe Zeilen, ggf. gemäß einer Bedingung (an gemeinsame Attribute)
• über verknüpften Tabellen SELECT durchführen
Tabellen verknüpfen Beispiel
KundInnen
KundNr Name Vorname
[0.3cm]
1 Example Erna
2 Kundin Karla
Bestellungen
KundNr ArtikelNr
2 5
1 4
2 6
Tabellen verknüpfen Cross Join, Cartesisches Produkt
KundNr Name Vorname KundNr ArtikelNr
1 Example Erna 1 4
1 Example Erna 2 5
1 Example Erna 2 6
2 Kundin Karla 2 6
2 Kundin Karla 2 5
2 Kundin Karla 2 6
Tabellen verknüpfen Theta Join
Verknüpfungsbedingung: KundInnen.KundNr = Bestellungen.KundNr[0.3cm]
KundNr Name Vorname KundNr ArtikelNr
1 Example Erna 1 4
2 Kundin Karla 2 5
2 Kundin Karla 2 6
Aufgaben
Tabellen verknüpfen
JOIN
JOIN-Syntax INNER JOIN
• Zeilen ohne Entsprechung in der anderen Tabelle entfallen
• SELECT Name, Vorname, ArtikelNr FROM KundInnen INNER JOIN
Bestellungen ON KundInnen.KundNr = Bestellungen.KundNr
17
19. JOIN-Syntax OUTER JOIN
• Zeilen ohne Entsprechung in der anderen Tabelle werden mit NULL-Einträgen
ergänzt
• LEFT JOIN: alle Zeilen der linken Tabelle, dazu nur Zeilen der rechten Tabelle,
die eine Entsprechung in der linken Tabelle haben
• SELECT Name, Vorname, ArtikelNr FROM KundInnen INNER JOIN
Bestellungen ON KundInnen.KundNr = Bestellungen.KundNr
zeigt auch KundInnen, die nichts bestellt haben
Teil VI
Vor- und Nachteile von Datenbanken
15 Datenbanken vs. Dateien
15.1 Vorteile von Datenbanksystemen
Vorteile von Datenbanksystemen
• Daten und Datenstruktur enthalten Datenstruktur als Metadaten im DBS gespei-
chert
• konkurrierende, gleichzeitige Zugriffe handhaben
• Fehlertoleranz
• Sicherheit (Zugriffsschutz) und Flexibilität durch Trennung von Anwendung und
Daten
• große Datenmengen beherrschbar
Trennung von Anwendung und Daten Externe Sichten
• Trennung von physikalischer Ebene, logischer Ebene und externer Ebene (Sicht)
• Sicht: user-abhängige Zugriffsmöglichkeit und Präsentation der Daten Beispiel:
– ZugriffsschutzBeispiel: Prüfungsbüro hat Zugriff auf andere Daten als Stu-
dierendenverwaltung
– angepaßte Präsentation der Daten
• kleinere Änderung auf einer Ebene beeinflußt andere Ebenen nicht
18
20. 15.2 Nachteile von Datenbanksystemen
Nachteile von Datenbanksystemen
• nicht alle Datenbanksysteme bieten die genannten Vorteile
• Aufwand nicht immer gerechtfertigt
• insbesondere unterschiedliche Sichten aufwändig
• Beherrschbarkeit großer Datenmengen verleitet zu ausufernder Datensammlung
oder Verknüpfung von Daten
– Mißachtung des Datenschutzes, insbesondere der gebotenen Datenspar-
samkeit drängt sich u.U. auf
16 Relationale Datenbanksysteme
Relationale Datenbanksysteme
• Daten stark strukturiert nachträgliche Änderung des Schemas problematisch
– gut geeignet für stark strukturierte Daten z.B. Adressdaten
– weniger geeignet für flexible Strukturenz.B. user generated content
• nicht für verteilte Systeme optimiert
• hohe Verbreitung auch in diesen Bereichenlange Zeit quasi alternativlos
Teil VII
Datenbank manipulieren - Weitere
Möglichkeiten
17 Aggregierte Daten
Aufgaben
Aggregierte Daten
COUNT, SUM, MAX,... GROUP BY, HAVING
Aggregierte Daten
COUNT
• gibt Anzahl der Datensätze aus
• SELECT COUNT(*) FROM KundInnen WHERE Stadt=’WIEN’ liefert
Anzahl der KundInnen aus Wien
SUM,AVG,MAX,MIN
19
21. • Summe, Durchschnitt, Maximum, Minimum
• SELECT SUM(Rechnungsbetrag) FROM Rechnungen
GROUP BY und HAVING
GROUP BY
• läßt Zeilen mit gemeinsamem Attributwert aggregieren
• SELECT Name, COUNT(*) FROM KundInnen gibt aus, wieviele KundIn-
nen jeweils den gleichen Nachnamen haben
HAVING
• schränkt Ergebnisse ein
• SELECT Name, COUNT(*) FROM KundInnen HAVING COUNT(*) >
1 zeigt nur Namen, die mehrfach vorkommen
GROUP BY und HAVING
HAVING vs. WHERE
• WHERE stellt Bedingungen an die Spalten, die in die Berechnung eingehen
• HAVING stellt Bedingungen an die Ergebnisse der Berechnung
Spalten
Keine Spalten in SELECT und HAVING eintragen, die nicht in GROUP BY stehen!
20
