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SQL: Die Sprache relationaler DBMS Unteranfragen in der select-Klausel � Einige Datenbanksysteme unterstützen auch Unteranfragen in der select-Klausel (z. B. SQL Server): – Damit ist es möglich nach einem Attribut zu gruppieren und gleichzeitig im Aggregat verschiedene where-Bedingungen zu berücksichtigen. – Beispiel: select pnr, (select count(*) from Personal A where A.pnr = B.pnr and Lohn < 'L5'), (select count(*) from Personal A where A.pnr = B.pnr and Lohn
SQL: Die Sprache relationaler DBMS Unteranfragen in der where-Klausel � In der where-Klausel wird dabei noch unterschieden, ob das Resultat der Unteranfrage einen skalaren Wert oder eine Relation zurückliefert. Wir betrachten zunächst den ersten Fall: Skalare Unteranfragen � Welche Maschinen, die von dem Angestellten mit Nr. 67 bedient werden können, kann dieser besser als im Durchschnitt bedienen? select mnr from PMZuteilung where pnr = 67 and Fähigkeit < ( select avg(Fähigkeit) from PMZuteilung) Skalare Unteranfragen mit Exists � In der where Klausel werden auch Unteranfragen erlaubt, die einen Booleschen Wert zurückliefern. Diese sind durch das Schlüsselwort exists gekennzeichnet. Dabei ist die Bedingung – exists wahr, falls die Unteranfrage nicht leer ist. Seite 135
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Datenbanksysteme Bernhard Seeger Fa
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Basisliteratur Literaturliste � A
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Vorläufiges Inhaltsverzeichnis 1.
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Anwendungen von Datenbanksystemen
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Anwendungsprogramme � Anwendungsp
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Anforderungen an ein Datenbanksyste
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� Bereitsstellung verschiedener B
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Datenabstraktion DBS besitzt mehrer
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Datenmodelle � Ein Datenmodell is
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naiver Benutzer Code des Anwenderpr
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Einführung Seite 21
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Datenorientierter Ansatz � Welche
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Ziel: Konzeptioneller Entwurf � E
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Konzeptioneller Datenbankentwurf 2.
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Beziehung (Relationship) Konzeption
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Beispiele Konzeptioneller Datenbank
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min-max-Notation Konzeptioneller Da
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Konzeptioneller Datenbankentwurf Be
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Id-Beziehungen 2.1.2 Erweiterungen
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Konzeptioneller Datenbankentwurf 2.
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ER-Diagramm Konzeptioneller Datenba
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3. Das Relationale Datenmodell Das
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Notation Das Relationale Datenmodel
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Reihenfolge der Attribute Das Relat
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Datenbank Das Relationale Datenmode
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Das Relationale Datenmodell 3.2 Abb
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Umsetzung eines Beziehungstyps Das
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Konsolidierung des Schemas Das Rela
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mnr MName Beispiel (ER-Diagramm) F
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Was ist eine Algebra: 3.3 Die relat
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� Projektion: Sei X � RSR, X
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Beispiele (abstrakt) R A B C a b c
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Durchschnitt: � R�S = R - �R-
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Natürlicher Verbund (natural join)
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Anfragen � Finde alle Namen von P
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Semi-Join � Der Semi-Join von R u
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3.4.1 Das Tupelkalkül � Eine Anf
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Bemerkung: � Reihenfolge der Ausf
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Das Relationale Datenmodell Berechn
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Interpretation der Formel Das Relat
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� � � Beispiel Das Relational
Seite 83 und 84: Definition (sicherer Ausdruck) Ein
Seite 85 und 86: � Atome haben die Form: - Rx �
Seite 87 und 88: M-Relation Das Relationale Datenmod
Seite 89 und 90: Das Relationale Datenmodell � Ver
Seite 91 und 92: Verallgemeinerung der Projektion Da
Seite 93 und 94: Gruppierung Das Relationale Datenmo
Seite 95 und 96: Abgeleitete Operationen Das Relatio
Seite 97 und 98: � Eine S-Relation besteht aus (R,
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Seite 101 und 102: Historie SQL: Die Sprache relationa
Seite 103 und 104: Vorbemerkungen 4.1 DDL SQL: Die Spr
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Seite 111 und 112: Beispiel (komplett) � Alle Relati
Seite 113 und 114: 4.2 DML - Grundkonzepte SQL: Die Sp
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Seite 179 und 180: Def. (3. Normalform): Entwurfstheor
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- R i die Boyce-Codd Normalform erf
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Beispiel: � Buch (ISBN, AUTOR, ST
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Entwurfstheorie relationaler Datenb
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F 1 F 2 F 3 F 4 Beispiel aus der Ge
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6. Transaktionskonzepte und Fehlerb
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Operationen 6.1 Transaktionen Trans
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Tm Tm+1 T n Transaktionsmanagement
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Ausführungsplan (Historie) Definit
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Transaktionskonzepte und Fehlerbeha
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Problem der inkonsistenten Datenban
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6.1.2 Serialisierung von TAs Transa
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Sperrverfahren Transaktionskonzepte
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Satz: Beweisskizze: Transaktionskon
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Sperrmodi Transaktionskonzepte und
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- Bottom-up: Feingranulare Sperren
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6.4 Fehlerbehandlung Transaktionsko
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Interner Ablauf einer Lese/Schreibo
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Beispiel: Transaktionskonzepte und
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6.4.2 Rücksetzen einer TA Gründe
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6.4.4 Rekonstruktion Transaktionsko
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Evolutionäre Ansätze: Kopplungsm
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Anwendungsprogrammierung Komponente
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7.1.1 JDBC Anwendungsprogrammierung
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Client/Server Kopplung in JDBC Aufb
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Vorteil JDBC-ODBC Bridge Anwendungs
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Natives Protokoll Anwendungsprogram
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Anwendungsprogrammierung - Beim Lad
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Transaktionen Anwendungsprogrammier
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Anwendungsprogrammierung - boolean
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ResultSet getXXX Datentypen Wichtig
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Ergebnisse von Anfragen Anwendungsp
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for (int i = 1; i
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Anwendungsprogrammierung 7.1.6 Abbi
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Erweiterungen von ResultSet Anwendu
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Scrollen Anwendungsprogrammierung
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Anwendungsprogrammierung - Zuerst m
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Batch-Updates Anwendungsprogrammier
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7.1.8 Zusammenfassung Anwendungspro
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SQLJ Anwendungsprogrammierung � E
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Anwendungsprogrammierung Öffnen ei
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Anwendungsprogrammierung - Freigabe
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Anwendungsprogrammierung 7.3 Prozed
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7.3.1 PL/SQL Anwendungsprogrammieru
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Deklarationsteil Anwendungsprogramm
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Imperative Ablaufsteuerung Kontroll
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Gespeicherte Prozeduren Anwendungsp
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Beispiel 1 Anwendungsprogrammierung
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end; end if; fetch angCursor into a
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Gespeicherte Funktionen in SQL Anwe
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Einführendes Beispiel Anwendungspr
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Anwendungsprogrammierung for each r
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Anwendungsprogrammierung 7.3.3 Java
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Anwendungsprogrammierung 7.4 Weiter
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AWP 1 AWP 2 • • • AWP n Anfra
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Physische Datenorganisation Funktio
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8.2 Speicherstrukturen Physische Da
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Recordmanager � Komponente zur Ve
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Ziel: 8.3 Indexstrukturen Physische
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8.3.1 Suchbäume Physische Datenorg
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Die schlechte Nachricht! Physische
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Definition (B+-Baum) Ein B + -Baum
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Beispiel � b=2, c=2 � Beachte:
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Speicherplatz für den B + -Baum
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Vereinfachende Annahme Beispiel �
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� Suche alle Datensätze im Berei
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Einfügen im B + -Baum Physische Da
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� Einfügen von 40 in folgenden B
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Löschen im B + -Baum Physische Dat
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Cluster-Index 8.5 Indexe in Datenba
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Problem: Motivation und Problemstel
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9.1 Anfrage als Operatorbaum � Di
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Algebraische Anfrageoptimierung Zie
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Ziel: Kostenbasierte Anfrageoptimie
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Anforderung an ONC Anfrageverarbeit
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Anfrageverarbeitung Bei den anderen
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Phase 2: � Nach der vollständige
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Idee Hybrides Partitionieren � M
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Wie viele externe Partitionen werde
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Anfrageverarbeitung Duplikatbeseiti
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Sortieren Duplikatbeseitigung durch
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Übersicht 10. Data-Warehouse � K
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Online-Analytical Processing (OLAP)
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� aktiver Ansatz (eager, in advan
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Land Region Geschäft Repräsentati
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10.3.1 Back-End Komponenten Vorauss
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Laden von Daten ins DW Data-Warehou
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Anforderung 10.3.2 Front-End Kompon
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Rotation Data-Warehouse � Vertaus
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Ziel Data Mining � Unterstützung
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Definition Star-Schema Data-Warehou
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Beobachtung � Die Faktenrelation
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Beispiel: Data-Warehouse Finde die
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Data-Warehouse select t.VVWahl, t.V
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Data-Cube Operator Data-Warehouse
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Motivation 10.6 Materialisieren von
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Problemstellung Data-Warehouse �
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Zusammenfassung � In diesem Kapit
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