A RS - of the AG Database-Systems

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Bisher: 3.4 Das Relationenkalkül � Benutzung einer prozeduralen Anfragesprache � Explizite Beschreibung, wie das Ergebnis berechnet wird Zugrunde liegende Idee beim Relationenkalkül: Das Relationale Datenmodell � Ergebnis einer Anfrage ist eine Menge von Tupel � Beschreibung der Ergebnisrelation ohne dabei explizit eine Vorschrift für die Konstruktion des Ergebnisses anzugeben. � Prädikatenlogik erster Stufe Zwei verschiedene Techniken � Tupelkalkül � Domänenkalkül Seite 72
3.4.1 Das Tupelkalkül � Eine Anfrage im Tupelkalkül wird wie folgt formuliert: Das Relationale Datenmodell – f ist hierbei eine Boolesche Funktion. – Die Ergebnismenge der Anfrage ist durch die Tupel t aus dem Schema RS gegeben mit ft ��= true. – Wird kein Schema explizit angegeben, ergibt sich das Schema implizit aus dem minimal notwendigen Schema für die Formel f . – Häufig ergibt sich das Schema aus der verbalen Formulierung der Anfrage. Das Schema wird deshalb bei den Formeln nicht immer explizit angegeben. Beispiele: �tRS � � | ft �� Was sind die Namen der Mitarbeiter aus Abteilung A63? �t�PName� | �s � Personal mit t[PName] = s[PName] und s[abtnr] = “A63“ � � Quotient der Relationen R mit Schema RSR und S mit Schema RSS , � : �tRS � R – RSS� | �ts � S �tr � R mit tr�RSR – RSS� = t und tr�RSS� = ts� RS S RS R Seite 73
Seite 1 und 2:
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
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 und 48: Reihenfolge der Attribute Das Relat
Seite 49 und 50: Datenbank Das Relationale Datenmode
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: Semi-Join � Der Semi-Join von R u
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
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4.2.4 Select-Klausel SQL: Die Sprac
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Beispiele � Wie viele Angestellte
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Gruppierung Allgemeinere Form der
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Order-By-Klausel: 4.2.6 Geordnete A
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4.2.7 Zusammenfassung SQL: Die Spra
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SQL: Die Sprache relationaler DBMS
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Mengenwertige Unteranfragen SQL: Di
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Allquantifizierte Anfragen SQL: Die
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Motivation Rekursion SQL: Die Sprac
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Indexe 4.5 Anlegen anderer Struktur
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Sichten SQL: Die Sprache relational
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Integritätsbedingungen 4.6 Datenin
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4.6.2 Fremdschlüssel SQL: Die Spra
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4.6.3 Zeitpunkt der Überprüfung S
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Relationsbezogene Bedingungen SQL:
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Entwurfstheorie relationaler Datenb
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Verbesserung ? Lieferant(LName, LAd
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Berechnung von FDs Entwurfstheorie
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Membership-Problem Entwurfstheorie
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Berechnung der kanonischen Überdec
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Zerlegung einer Relation Entwurfsth
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Def. (3. Normalform): Entwurfstheor
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Beispiel: � Relationenschema Prof
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� aus FD 4 ergib sich: - {Ort, BL
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- R i die Boyce-Codd Normalform erf
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Beispiel: � Buch (ISBN, AUTOR, ST
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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 �
Seite 389:
Zusammenfassung � In diesem Kapit
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