1. Einführung:1.3 Aufbau und Architektur von DBMS

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Bestandteile eines Datenbanksystems

Datenbanksystem

Datenbank

(DB)

System-schnittstelle

Datenbanksystem

Datenbank-management-

system (DBMS)

Speicher für Software zur VerwaltungDatenbestände der Datenbestände

Oberbegriff

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DBMS-AnforderungenCodd 1982

1. Daten-Integration incl. Metadaten

2. Operationen einheitliche DB-Sprache

3. Katalog (Ort für Metadaten)

4. Benutzersichten in DB-Sprache definierbar

5. Konsistenz-Erhaltung DB-Sprache sichert logische Korrektheit

6. Datenschutz DB-Sprache zur Rechte-Differenzierung

7. Transaktionen Zusammenfassung von Operationsfolgen

zu nicht unterbrechbaren Einheiten

8. Synchronisation „Parallele“ Transaktionen

9. Datensicherung bei Systemfehlern Rückführung der Daten

in einen konsistenten Zustand

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ArchitekturmodelleZwei grundsätzlich Aufgaben,

beantwortet durch zwei Referenz-Architekturen1. Datenorganisation

• Abbildung der Daten auf Datenträger• Modellierung, Strukturierung und Speicherung• Beschreibung von Konsistenzbedingungen���� Drei-Ebenen-Schema-Architektur (1975)

2. Funktionen• Spezifikation und Zusammenhang der

Systemkomponenten• Außen- und Innen-Schnittstellen���� Drei-Ebenen-System-Architektur (1978)

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"Schema"-Ebenen ohne DB

Anwendungsdateien

Datenspeicher

Abbildungs-konzepte

Anw.1 Anw.2 Anw.3externeEbene

(konzeptuelleEbene)

physischeEbene

Schema: Abbildung einer Datenmenge auf Datenstrukturen

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Stufen der Datenunabhängigkeit• Anwendungsunabhängigkeit

/ logische Datenunabhängigkeit:Anwendungsprogramm arbeitet nur mit dem Teil des Datenbestandes, den es benötigt (Datenbestand ist unabhängig von Änderungen der AP)

• Implementierungsunabhängigkeit / physische Datenunabhängigkeit:Datensicht des Anwendungsprogrammes ist unabhängig von der Datenstruktur der gespeicherten Daten

• Architektur-Vorschlag nach ANSI/X3/SPARC:• Aufteilung eines DB-Schemas in 3 aufeinander aufbauende Ebenen • Datenbeschreibung 3fach (Schemata je Ebene)

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Drei-Ebenen-Schema-Architektur

Anw.a Anw.b Anw.m Anw.n

externes Schema 1 externes Schema n

Logisches Schema

Internes Schema

Konzeptuelles Schema

Log. Schema 2

externeEbene

konzep-tuelleEbene

interneEbene

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Kleines Glossar ����• UoD (Universe of Discourse):

betrachteter Realweltausschnitt• Datenmodell:

Konzepte für die Abbildung der Realwelt in Datenstrukturen• Datenbankschema:

Abbild des UoD in Datenstrukturen auf Basis eines Datenmodells, Ergebnis und Ziel des Abbildungsvorganges

= Datenbeschreibung für einen Realweltausschnitt (unabhängig von einzelnen Programmen und Benutzern)

• Datenbankausprägung: zu einem Zeitpunkt logisch widerspruchsfreie Belegung der Modellelemente des Datenmodells mit Daten der Anwendung

• Integritätsbedingung: Bedingung für die logische Widerspruchsfreiheit des Schemas

• Ebene (der Modellierung): Abstraktionsniveau (der Modellierung)

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Aufgabe der Schemata�Externes Schema (ES):

definiert (logische) Benutzersicht auf DB-Struktur für einAnwendungsprogramm / einen Benutzer-> anwendungsspezifischer Ausschnitt des konzeptuellen Schemas

�Konzeptuelles Schema (KS):logische Gesamtsicht auf die Struktur der DB-> implementierungsunabhängige Beschreibung

mit einem DBMS-unabhängigen (abstrakten) Datenmodell

� Logisches Schema (LS):logische Gesamtsicht auf die Struktur der DB-> von Datenmodell eines DBMS abhängiges Abbild des konzeptuellen Schemas, unabhängig von physischer Realisierung

� Internes Schema (IS):physische Struktur der DB (Satzformate, Zugriffspfade, Speicherformate) physische Gesamtsicht-> abhängig vom konkreten DBMS

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Wer braucht welches Schema?

DB-Designer/Entwickler

DB-Nutzer

DB-Administrator

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Drei-Ebenen-Systemarchitektur

Quelle:http://www.kreissl.info/diggs/db_01.php

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Verarbeitungsschritte einer Anfrage(Transformation)

1. Syntax prüfen (Integritätscheck) 2. Prüfen, ob Daten (Tabellen) in Schema bekannt 3. Zugriffsrechte prüfen 4. Festellen welche Operationen intern auszuführen sind und

wie der Anfrage-Operand intern gespeichert ist 5. Erstellung eines effizienten Codestückes zur

Antwortberechnung 6. Operanden aus Datenbank lesen 7. Aufbereiten der Operanden (Optimieren) 8. Sicherstellen, dass Operanden nicht während Ausführung

durch andere Anfragen geändert werden (Synchronisation)

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Komponentenklassen:

• Externe Tansformationskomponenten:Benutzerkomponenten: interaktive Anfrage- und Änderungswerkzeuge für anspruchsvolle Laien, vorgefertigte DB-Anwendungsprogramme:

– E/A-Prozessor (mit Parser)– Update-Prozessor (mit Integritätsprüfung)– Query-Prozessor

• Externe Tansformationskomponenten:Programmierkomponenten:

– Einbettung höherer PL, 4GL oder graphischer Sprache,Vorübersetzer für eingebettete Kommandos

– DB-Operationen – Werkzeuge zur Definition von Menüs, Masken etc.

• Logische Transformationskomponenten:Umwandlung zwischen Anfrage- und Updateoperationen und Plattenzugriffen (und zurück)

– Optimierer– Auswerter– Codegenerator

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Komponentenklassen:• Interne Transformationskomponenten

– Transaktionsmanager– Geräte- und Puffer-Manager

• Definitionskomponenten:ermöglichen Daten-, Sichtdefinition, Definition der Zugriffspfade und Dateiorganisationsformen

– extern: Sichtdefinition– logisch: Datendefinition– intern: Dateiorganisation

• Data Dictionary:verwaltet die Metadaten aus den Definitionskomponenten

• Administrationskomponenten– Autorisierungskontrolle– Recoverymanager– "Logbuch"

• Die Komponentenklassen der Referenz-Architektur und ihre Schnitt-stellen sind in konkreten Systemarchitekturen wiedererkennbar.

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... nochmal Datenunabhängigkeit

Physische Datenunabhängigkeit:

Bei Änderungen des internen Schemas sind nur die Transformationsvorschriften zu ändern. Externe Sichten bleiben unbeeinflusst. Die Anwendungen sind von der physischen Dateiorganisation isoliert.

Logische Datenunabhängigkeit:

Die Anwendungen werden von der konzeptuellen Ebene der Modellierung isoliert. In Abhängigkeit von der Flexibilität der Transformationen können ggf. unterschiedliche Interpretationen der Daten in den externen Schemata erfolgen.

Statische Datenunabhängigkeit:

Die Anwendung muss bei Änderungen im konzeptuellen oder internen Modell neu gebunden werden. (Binden zur Übersetzungszeit)

Dynamische Datenunabhängigkeit:

Anwendungen sind von allen Änderungen völlig unabhängig. (Erreicht durch Binden zur Zugriffszeit)

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Welche Aufgaben haben die einzelnen Komponenten?

DataDictionary

interne Definition

interne Transformation

logische Definition

logische Transformation

externeDefinition

externe Transformation

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...und wie passt die 3-Schichten-Architektur der Softwaretechnik dazu?

Präsentation(Benutzerschnittstelle, Client)

Fachlogik(Kern des Anwendungsprogramms, Server)

Datenhaltung(Datenbank, Datenserver)

Programmier-komponenten

des DBMS

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... und nun noch ein bisschen SQL-Praxis

• Wir kennen– Projektion (Select)– Selektion (Where)– Verbund (Join)– Aggregation

• Es fehlen noch– Unteranfragen (Geschachtelte Anfragen)

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Unteranfragen• Geschachtelte Anfragen:

– SFW-Block enthält einen oder mehrere SFB-Blöcke.

• Üblichste Schachtelung:– In der WHERE-Klausel

• Das Ergebnis eines SFW-Blocks kann sein– Ein Wert (oder eine Zeile) � Aggregatfunktionen

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– Eine Spalte oder eine Tabelle��������������� � ���� ����������������

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Unteranfragen mit Aggregatfunktionen

Einfache Anfrage:��������������� � ���� ��

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Geschachtelte Anfrage:������ �������� � ���� ��

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Quantifizierte Anfragen

• Ein Quantor bewirkt, dass ein Kriterium auf alle Elementeeiner Menge angewendet wird

• Quantoren ermöglichen also die Anwendung von Vergleichsoperationen auf tabellenwertige Ergebnisse von Unterabfragen

• ALL Vergleich muss auf alle Elemente zutreffen • SOME, ANY Vergleich muss auf mind. ein Elem. zutreffen• EXISTS Menge darf nicht leer sein• IN Vergleichswert muss Element der Menge sein

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Quantifizierte Anfragen: IN

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Quantifizierte Anfragen: EXISTS, SOME

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Wie sage ich's meiner Datenbank?

• Es gibt meist verschiedene Möglichkeiten, dasselbe auszudrücken

• Oft lassen sich Subqueries durch Joins ersetzen und umgekehrt.

• Gut ist, was lesbar ist.• Effizienz:

die erste WHERE-Klausel sollte möglichst viele Daten eliminieren.

genug für heute

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Nächstes Mal: Wie entwickelt man eine gute

Datenbank?