- Stark deklarative DML, integrierte Datenbankprogrammiersprache
- Objektorientierte Datenbanksysteme
- Daten in komplexeren Objektstrukturen (Trennung Objekt und seine Daten)
- Deklarative oder navigierende DML
- Oft integrierte Datenbankprogrammiersprache
- Oft keine vollständige Ebenentrennung
- Neue Hardwarearchitekturen
- Multicore-Prozessoren, Hauptspeicher im TB-Bereich: In-Memory-Datenbanksysteme (z.B. SAP HANA)
- Unterstützung für spezielle Anwendungen
- Cloud-Datenbanken: Hosting von Datenbanken, Skalierbare Datenmanagementlösungen (Amazon RDS, Microsoft Azure)
• Datenstromverarbeitung: Online-Verarbeitung von Live-Daten, z.B. Börseninfos, Sensordaten, RFID-Daten, ...(StreamBase, MS StreamInsight, IBM Infosphere Streams)
- Big Data: Umgang mit Datenmengen im PB-Bereich durch hochskalierbare, parallele Verarbeitung, Datenanalyse (Hadoop, Hive, Google Spanner & F1, ...)
- primary key kennzeichnet Spalte als Schlüsselattribut
- foreign key kennzeichnet Spalte als Fremdschlüssel
- not null schließt in bestimmten Spalten Nullwerte als Attributwerte aus
- null repräsentiert die Bedeutung „Wert unbekannt“, „Wert nicht anwendbar“ oder „Wert existiert nicht“, gehört aber zu keinem Wertebereich
- null kann in allen Spalten auftauchen, außer in Schlüsselattributen und den mit not null gekennzeichneten
## Grundoperationen: Die Relationenalgebra
- Anfrageoperationen auf Tabellen
- Basisoperationen auf Tabellen, die die Berechnung von neuen Ergebnistabellen aus gespeicherten Datenbanktabellen erlauben
- Operationen werden zur sogenannten Relationenalgebra zusammengefasst
- Mathematik: Algebra ist definiert durch Wertebereich sowie darauf definierten Operationen
- für Datenbankanfragen entsprechen die Inhalte der Datenbank den Werten, Operationen sind dagegen Funktionen zum Berechnen der Anfrageergebnisse
- Anfrageoperationen sind beliebig kombinierbar und bilden eine Algebra zum „Rechnen mit Tabellen“ – die Relationenalgebra
- Selektion $\sigma$: Auswahl von Zeilen einer Tabelle anhand eines Selektionsprädikats
- Projektion $\pi$: Auswahl von Spalten durch Angabe einer Attributliste
- Die Projektion entfernt doppelte Tupel
- Verbund $\bowtie$ (engl. join): verknüpft Tabellen über gleichbenannte Spalten, indem er jeweils zwei Tupel verschmilzt, falls sie dort gleiche Werte aufweisen
- Tupel, die keinen Partner finden (dangling tuples), werden eliminiert
- Umbenennung $\beta$: Anpassung von Attributnamen mittels Umbenennung
- Vereinigung $r_1 \cup r_2$ von zwei Relationen $r_1$ und $r_2$:
- Gesamtheit der beiden Tupelmengen
- Attributmengen beider Relationen müssen identisch sein
- Differenz $r_1 − r_2$ eliminiert die Tupel aus der ersten Relation, die auch in der zweiten Relation vorkommen
- Durchschnitt $r_1 \cap r_2$: ergibt die Tupel, die in beiden Relationen gemeinsam vorkommen
## SQL als Anfragesprache
```sql
SELECT farbe FROM weine WHERE Jahrgang = 2002
```
- SQL hat Multimengensemantik — Duplikate in Tabellen werden in SQL nicht automatisch unterdrückt!
- Mengensemantik durch distinct
- Verknüpfung von Tabellen
- Kreuzprodukt: `` select * from Weine, Erzeuger``
- Verbund: `` select * from Weine natural join Erzeuger``
- Verbund mit Bedingung: `` select * from Weine, Erzeuger where Weine.Weingut = Erzeuger.Weingut``
- Kombination von Bedingungen
- Vereinigung in SQL explizit mit union
## Änderungsoperationen in SQL
- insert: Einfügen eines oder mehrerer Tupel in eine Basisrelation oder Sicht
- `` INSERT INTO table (attribut) VALUE (ausdruck) ``
- optionale Attributliste ermöglicht das Einfügen von unvollständigen Tupeln
- nicht alle Attribute angegeben ⇝ Wert des fehlenden Attribut Land wird null
- update: Ändern von einem oder mehreren Tupel in einer Basisrelation oder Sicht
- `` UPDATE relation SET attribut=ausdruck ``
- delete: Löschen eines oder mehrerer Tupel aus einer Basisrelation oder Sicht
- `` DELETE FROM table WHERE id=123 ``
- Löschoperationen können zur Verletzung von Integritätsbedingungen führen!
Lokale und globale Integritätsbedingungen müssen bei Änderungsoperationen automatisch vom System überprüft werden
> **Datenbankmodell**: Ein Datenbankmodell ist ein System von Konzepten zur Beschreibung von Datenbanken. Es legt Syntax und Semantik von Datenbankbeschreibungen für ein Datenbanksystem fest.
Datenbankbeschreibungen = Datenbankschemata
1. statische Eigenschaften
1. Objekte
2. Beziehungen
- inklusive der Standard-Datentypen, die Daten über die Beziehungen und Objekte darstellen können,
- **Entity**: Objekt der realen oder der Vorstellungswelt, über das Informationen zu speichern sind, z.B. Produkte (Wein, Katalog), Winzer oder Kritiker; aber auch Informationen über Ereignisse, wie z.B. Bestellungen
- **Relationship**: beschreibt eine Beziehung zwischen Entities, z.B. ein Kunde bestellt einen Wein oder ein Wein wird von einem Winzer angeboten
- **Attribut**: repräsentiert eine Eigenschaft von Entities oder Beziehungen, z.B. Name eines Kunden, Farbe eines Weines oder Datum einer Bestellung
- Attribute modellieren Eigenschaften von Entities oder auch Beziehungen
- alle Entities eines Entity-Typs haben dieselben Arten von Eigenschaften; Attribute werden somit für Entity-Typen deklariert
- **Werte**: primitive Datenelemente, die direkt darstellbar sind
- Wertemengen sind beschrieben durch Datentypen, die neben einer Wertemenge auch die Grundoperationen auf diesen Werten charakterisieren
- ER-Modell: vorgegebene Standard-Datentypen, etwa die ganzen Zahlen int, die Zeichenketten string, Datumswerte date etc.
- jeder Datentyp stellt Wertebereich mit Operationen und Prädikaten dar
- **Entities** sind die in einer Datenbank zu repräsentierenden Informationseinheiten
- im Gegensatz zu Werten nicht direkt darstellbar, sondern nur über ihre Eigenschaften beobachtbar
- Entities sind eingeteilt in Entity-Typen, etwa $E_1 , E_2,...$
- **Schlüsselattribute**: Teilmenge der gesamten Attribute eines Entity-Typs $E(A_1,... , A_m)$
- in jedem Datenbankzustand identifizieren die aktuellen Werte der Schlüsselattribute eindeutig Instanzen des Entity-Typs E
- bei mehreren möglichen Schlüsselkandidaten: Auswahl eines Primärschlüssels
- **Beziehungstypen**: Beziehungen zwischen Entities werden zu Beziehungstypen zusammengefasst
- Beziehungen können ebenfalls Attribute besitzen
Merkmale von Beziehungen
- Stelligkeit oder Grad:
- Anzahl der beteiligten Entity-Typen
- häufig: binär
- Beispiel: Lieferant liefert Produkt
- Kardinalität oder Funktionalität:
- Anzahl der eingehenden Instanzen eines Entity-Typs
- Formen: 1:1, 1:n, m:n
- stellt Integritätsbedingung dar
- Beispiel: maximal 5 Produkte pro Bestellung
- 1:1 Beziehung
- jedem Entity $e_1$ vom Entity-Typ $E_1$ ist maximal ein Entity $e_2$ aus $E_2$ zugeordnet und umgekehrt
- Bsp: Prospekt *beschreibt* Produkt
- 1:N Beziehung
- jedem Entity $e_1$ aus $E_1$ sind beliebig viele Entities $E_2$ zugeordnet, aber zu jedem Entity $e_2$ gibt es maximal ein $e_1$ aus $E_1$
- Bsp: Lieferant *liefert* Produkte, Mutter *hat* Kinder
- N:1 Beziehung
- invers zu 1:N, auf funktionale Beziehung
- M:N Bezeihung
- keine Restriktionen
- Bsp: Bestellung *umfasst* Produkte
[min,max]-Notation
- schränkt die möglichen Teilnahmen von Instanzen der beteiligten Entity-Typen an der Beziehung ein, indem ein minimaler und ein maximaler Wert vorgegeben wird
- Spezielle Wertangabe für $max_i$ ist ∗
Kardinalitätsangaben
- [0, ∗] legt keine Einschränkung fest (default)
- $R(E_1 [0, 1], E_2 )$ entspricht einer (partiellen) funktionalen Beziehung $R : E_1 \rightarrow E_2$ , da jede Instanz aus $E_1$ maximal einer Instanz aus $E_2$ zugeordnet ist
- totale funktionale Beziehung wird durch $R(E_1 [1, 1], E_2 )$ modelliert
