A RS - of the AG Database-Systems

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Beispiel: Pers1 Name Gehalt GebJahr Carlo 2000 1981 Beate 3000 1977 � Relationenschema der Relation Städte: {Name, Gehalt, GebJahr} mit dom(Name) = String[40], dom(Gehalt) = Integer und dom(GebJahr) = Integer � Tupel t1 und t2 mit t 1 (Name) = Carlo, t 1 (Gehalt) = 2000 und t 1 (GebJahr) = 1981 t 2 (Name) = Beate, t 2 (Gehalt) = 3000 und t 2 (GebJahr) = 1977 Das Relationale Datenmodell Seite 48
Datenbank Das Relationale Datenmodell � Analog zu einer Relation wird eine Datenbank durch drei Eigenschaften beschrieben: – Name – Datenbankschema: Menge der Relationenschemata – Datenbankinstanz: Menge der Instanzen der Relationen � Viele der somit beschreibbaren Datenbankinstanzen können nicht auftreten. Es ist deshalb sinnvoll, die möglichen Datenbankinstanzen durch semantische Bedingungen einzuschränken. Seite 49
Seite 1 und 2: Datenbanksysteme Bernhard Seeger Fa
Seite 3 und 4: Basisliteratur Literaturliste � A
Seite 5 und 6: Vorläufiges Inhaltsverzeichnis 1.
Seite 7 und 8: Anwendungen von Datenbanksystemen
Seite 9 und 10: Anwendungsprogramme � Anwendungsp
Seite 11 und 12: Anforderungen an ein Datenbanksyste
Seite 13 und 14: � Bereitsstellung verschiedener B
Seite 15 und 16: Datenabstraktion DBS besitzt mehrer
Seite 17 und 18: Datenmodelle � Ein Datenmodell is
Seite 19 und 20: naiver Benutzer Code des Anwenderpr
Seite 21 und 22: Einführung Seite 21
Seite 23 und 24: Datenorientierter Ansatz � Welche
Seite 25 und 26: Ziel: Konzeptioneller Entwurf � E
Seite 27 und 28: Konzeptioneller Datenbankentwurf 2.
Seite 29 und 30: Beziehung (Relationship) Konzeption
Seite 31 und 32: Beispiele Konzeptioneller Datenbank
Seite 33 und 34: min-max-Notation Konzeptioneller Da
Seite 35 und 36: Konzeptioneller Datenbankentwurf Be
Seite 37 und 38: Id-Beziehungen 2.1.2 Erweiterungen
Seite 39 und 40: Konzeptioneller Datenbankentwurf 2.
Seite 41 und 42: ER-Diagramm Konzeptioneller Datenba
Seite 43 und 44: 3. Das Relationale Datenmodell Das
Seite 45 und 46: Notation Das Relationale Datenmodel
Seite 47: Reihenfolge der Attribute Das Relat
Seite 51 und 52: Das Relationale Datenmodell 3.2 Abb
Seite 53 und 54: Umsetzung eines Beziehungstyps Das
Seite 55 und 56: Konsolidierung des Schemas Das Rela
Seite 57 und 58: mnr MName Beispiel (ER-Diagramm) F
Seite 59 und 60: Was ist eine Algebra: 3.3 Die relat
Seite 61 und 62: � Projektion: Sei X � RSR, X
Seite 63 und 64: Beispiele (abstrakt) R A B C a b c
Seite 65 und 66: Durchschnitt: � R�S = R - �R-
Seite 67 und 68: Natürlicher Verbund (natural join)
Seite 69 und 70: Anfragen � Finde alle Namen von P
Seite 71 und 72: Semi-Join � Der Semi-Join von R u
Seite 73 und 74: 3.4.1 Das Tupelkalkül � Eine Anf
Seite 75 und 76: Bemerkung: � Reihenfolge der Ausf
Seite 77 und 78: Das Relationale Datenmodell Berechn
Seite 79 und 80: Interpretation der Formel Das Relat
Seite 81 und 82: � � � 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,
Seite 99 und 100:
Zusammenfassung � Begriff der Rel
Seite 101 und 102:
Historie SQL: Die Sprache relationa
Seite 103 und 104:
Vorbemerkungen 4.1 DDL SQL: Die Spr
Seite 105 und 106:
Zeichenketten Standardtypen SQL: Di
Seite 107 und 108:
Definition neuer Datentypen SQL: Di
Seite 109 und 110:
Beispiel: create table Abteilung( a
Seite 111 und 112:
Beispiel (komplett) � Alle Relati
Seite 113 und 114:
4.2 DML - Grundkonzepte SQL: Die Sp
Seite 115 und 116:
� Kartesisches Produkt R�S sele
Seite 117 und 118:
Beispielanfragen Welche Angestellte
Seite 119 und 120:
Joins in der From-Klausel SQL: Die
Seite 121 und 122:
Weitere Varianten von atomaren Form
Seite 123 und 124:
4.2.4 Select-Klausel SQL: Die Sprac
Seite 125 und 126:
Beispiele � Wie viele Angestellte
Seite 127 und 128:
Gruppierung Allgemeinere Form der
Seite 129 und 130:
Order-By-Klausel: 4.2.6 Geordnete A
Seite 131 und 132:
4.2.7 Zusammenfassung SQL: Die Spra
Seite 133 und 134:
SQL: Die Sprache relationaler DBMS
Seite 135 und 136:
Seite 137 und 138:
Mengenwertige Unteranfragen SQL: Di
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Allquantifizierte Anfragen SQL: Die
Seite 141 und 142:
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Motivation Rekursion SQL: Die Sprac
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Indexe 4.5 Anlegen anderer Struktur
Seite 147 und 148:
Sichten SQL: Die Sprache relational
Seite 149 und 150:
Integritätsbedingungen 4.6 Datenin
Seite 151 und 152:
4.6.2 Fremdschlüssel SQL: Die Spra
Seite 153 und 154:
Seite 155 und 156:
4.6.3 Zeitpunkt der Überprüfung S
Seite 157 und 158:
Relationsbezogene Bedingungen SQL:
Seite 159 und 160:
Seite 161 und 162:
Entwurfstheorie relationaler Datenb
Seite 163 und 164:
Verbesserung ? Lieferant(LName, LAd
Seite 165 und 166:
Seite 167 und 168:
Berechnung von FDs Entwurfstheorie
Seite 169 und 170:
Membership-Problem Entwurfstheorie
Seite 171 und 172:
Berechnung der kanonischen Überdec
Seite 173 und 174:
Zerlegung einer Relation Entwurfsth
Seite 175 und 176:
Seite 177 und 178:
Seite 179 und 180:
Def. (3. Normalform): Entwurfstheor
Seite 181 und 182:
Beispiel: � Relationenschema Prof
Seite 183 und 184:
� aus FD 4 ergib sich: - {Ort, BL
Seite 185 und 186:
- R i die Boyce-Codd Normalform erf
Seite 187 und 188:
Beispiel: � Buch (ISBN, AUTOR, ST
Seite 189 und 190:
Seite 191 und 192:
F 1 F 2 F 3 F 4 Beispiel aus der Ge
Seite 193 und 194:
6. Transaktionskonzepte und Fehlerb
Seite 195 und 196:
Operationen 6.1 Transaktionen Trans
Seite 197 und 198:
Tm Tm+1 T n Transaktionsmanagement
Seite 199 und 200:
Ausführungsplan (Historie) Definit
Seite 201 und 202:
Transaktionskonzepte und Fehlerbeha
Seite 203 und 204:
Problem der inkonsistenten Datenban
Seite 205 und 206:
6.1.2 Serialisierung von TAs Transa
Seite 207 und 208:
Seite 209 und 210:
Sperrverfahren Transaktionskonzepte
Seite 211 und 212:
Satz: Beweisskizze: Transaktionskon
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Sperrmodi Transaktionskonzepte und
Seite 215 und 216:
- Bottom-up: Feingranulare Sperren
Seite 217 und 218:
6.4 Fehlerbehandlung Transaktionsko
Seite 219 und 220:
Interner Ablauf einer Lese/Schreibo
Seite 221 und 222:
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Beispiel: Transaktionskonzepte und
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Seite 227 und 228:
Seite 229 und 230:
Seite 231 und 232:
6.4.2 Rücksetzen einer TA Gründe
Seite 233 und 234:
Seite 235 und 236:
6.4.4 Rekonstruktion Transaktionsko
Seite 237 und 238:
Evolutionäre Ansätze: Kopplungsm
Seite 239 und 240:
Anwendungsprogrammierung Komponente
Seite 241 und 242:
7.1.1 JDBC Anwendungsprogrammierung
Seite 243 und 244:
Client/Server Kopplung in JDBC Aufb
Seite 245 und 246:
Vorteil JDBC-ODBC Bridge Anwendungs
Seite 247 und 248:
Natives Protokoll Anwendungsprogram
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Anwendungsprogrammierung - Beim Lad
Seite 251 und 252:
Transaktionen Anwendungsprogrammier
Seite 253 und 254:
Anwendungsprogrammierung - boolean
Seite 255 und 256:
ResultSet getXXX Datentypen Wichtig
Seite 257 und 258:
Ergebnisse von Anfragen Anwendungsp
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for (int i = 1; i
Seite 261 und 262:
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
Seite 271 und 272:
7.1.8 Zusammenfassung Anwendungspro
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SQLJ Anwendungsprogrammierung � E
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Anwendungsprogrammierung Öffnen ei
Seite 277 und 278:
Anwendungsprogrammierung - Freigabe
Seite 279 und 280:
Anwendungsprogrammierung 7.3 Prozed
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7.3.1 PL/SQL Anwendungsprogrammieru
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Deklarationsteil Anwendungsprogramm
Seite 285 und 286:
Imperative Ablaufsteuerung Kontroll
Seite 287 und 288:
Gespeicherte Prozeduren Anwendungsp
Seite 289 und 290:
Beispiel 1 Anwendungsprogrammierung
Seite 291 und 292:
end; end if; fetch angCursor into a
Seite 293 und 294:
Gespeicherte Funktionen in SQL Anwe
Seite 295 und 296:
Einführendes Beispiel Anwendungspr
Seite 297 und 298:
Anwendungsprogrammierung for each r
Seite 299 und 300:
Anwendungsprogrammierung 7.3.3 Java
Seite 301 und 302:
Anwendungsprogrammierung 7.4 Weiter
Seite 303 und 304:
AWP 1 AWP 2 • • • AWP n Anfra
Seite 305 und 306:
Physische Datenorganisation Funktio
Seite 307 und 308:
8.2 Speicherstrukturen Physische Da
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Recordmanager � Komponente zur Ve
Seite 311 und 312:
Ziel: 8.3 Indexstrukturen Physische
Seite 313 und 314:
8.3.1 Suchbäume Physische Datenorg
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Die schlechte Nachricht! Physische
Seite 317 und 318:
Definition (B+-Baum) Ein B + -Baum
Seite 319 und 320:
Beispiel � b=2, c=2 � Beachte:
Seite 321 und 322:
Speicherplatz für den B + -Baum
Seite 323 und 324:
Vereinfachende Annahme Beispiel �
Seite 325 und 326:
� Suche alle Datensätze im Berei
Seite 327 und 328:
Einfügen im B + -Baum Physische Da
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� Einfügen von 40 in folgenden B
Seite 331 und 332:
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
Seite 337 und 338:
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
Seite 363 und 364:
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
Seite 381 und 382:
Data-Warehouse select t.VVWahl, t.V
Seite 383 und 384:
Data-Cube Operator Data-Warehouse
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Motivation 10.6 Materialisieren von
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Problemstellung Data-Warehouse �
Seite 389:
Zusammenfassung � In diesem Kapit
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