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ISBN 978-3-95845-778-2
6. Auflage 2018
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Lektorat: Sabine Janatschek, Ernst-Heinrich Pröfener Sprachkorrektorat: Jürgen Dubau, Astrid Langen Covergestaltung: Christian Kalkert, www.kalkert.de
Bildnachweis Cover: iStock.com/Shawn Hempel | fotolia.com/karpenko_ilia Satz: Gunter Saake, Magdeburg; Kai-Uwe Sattler, Ilmenau; Andreas Heuer, Rostock
Datenbanken sind nach Softwaretechnik das wichtigste Teilgebiet der Fachrichtung Informatik. In einer aktuellen Umfrage der Gesellschaft für Informatik (GI) bezeichnen sich 30,32 Prozent der Informatiker als Datenbänker1, der stärkste Wert nach dem Gebiet Softwaretechnik mit 33,39 Prozent. Selbst dem Fachgebiet Wirtschaftsinformatik ordnen sich weniger GI-Mitglieder zu (24,54 Prozent). Und weitere Gebiete wie Technische Informatik (11,44 Prozent), Künstliche Intelligenz (8,68 Prozent) und Computergraphik (4,38 Prozent) sind weit abgehängt.
Datenbanken, genauer das Gebiet der Verwaltung großer Mengen strukturierter Daten, ist auch eines der alten, klassischen Gebiete der Informatik. Datenbanksysteme gibt es auf heutzutage veralteten Datenbankmodellen wie dem hierarchischen und Netzwerk-Modell seit den sechziger Jahren, das derzeit immer noch verbreitetste relationale Datenbankmodell ist bereits in den siebziger Jahren in der Forschung und dann in den achtziger Jahren in Form von kommerziellen Datenbank-Management-Systemen eingeführt worden. Die auch aus den siebziger Jahren stammende Datenbanksprache SQL ist immer noch intergalactic dataspeak, also die Standardsprache für die Verwaltung strukturierter Daten. Analysiert man große Online-Stellenportale wie das von Monster, so ist SQL nach Java und fast gleichauf mit C++ die drittgefragteste Sprache der Informatik — weit vor Python und anderen modernen Programmiersprachen und weit vor anderen Daten- und Dokumentbeschreibungssprachen wie XML und JSON.
Datenbanken hatte man aufgrund der langen Vorgeschichte im neuen Jahrtausend sowohl als Forschungsgebiet als auch als modernes Lehrgebiet in der Informatik den schleichenden Tod vorausgesagt: Relationale Datenbanksysteme waren nun einmal einfach da, veränderten sich kaum noch, gehörten zur Folklore für Informatiker. Das Kerngebiet der Informatik schien aus der Mode zu kommen.
Aber plötzlich erlebte das Forschungs- und Lehrgebiet Datenbanken einen riesigen Boom als Kernstück moderner Informationssystem-Infrastrukturen: Sowohl die Hardware entwickelte sich in verschiedene Richtungen weiter, als auch Anwendungen wie das Internet, Big Data, Industrie 4.0, das Internet der Dinge und Digitalisierung im allgemeinen Sinne sind abhängig von einer riesigen Menge von Daten, die effizient verwaltet und wiedergefunden werden muss. Und im Sinne von Big Data Analytics und Maschinellem Lernen müssen Daten heutzutage auch nicht nur wiedergefunden werden, es müssen auch komplexe Muster in riesigen Datenmengen gefunden werden und sie müssen statistisch analysiert werden.
All das führte dazu, dass sich in den 10er Jahren dieses Jahrhunderts das Gebiet Datenbanken dynamischer entwickelt als je zuvor. Und obwohl in diesem Lehrbuch für eine erste Grundvorlesung Datenbanken im Bachelor-Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Technischen Informatik im Wesentlichen die klassischen Grundlagen wie das relationale Datenbankmodell und SQL vorgestellt werden müssen, müssen sich die Autoren auch auf die vielfältigen Neuentwicklungen einstellen. Die führen dazu, dass das Buch in dieser sechsten Auflage von 2018 wieder umstrukturiert wurde. Wir stellen im Folgenden kurz die Veränderungen von der ersten zur fünften Auflage vor und beschreiben dann, welche Neuerungen diese sechste Auflage bestimmen.
Abbildung 1: Die zweite und dritte Auflage des Biberbuches
Die erste Auflage des Biber-Buches erschien im September 1995, die zweite im Januar 2000, die dritte dann in 2008 (Abbildung 1 zeigt die Cover der Auflagen 2 und 3). In der Zeit bis zur dritten Auflage, immerhin über zehn Jahre, waren wichtige Themen wie SQL:2003, XML, objektrelationale Datenbanken, Data Warehouses und die Verwaltung multimedialer Daten dazugekommen. Weiterhin hatten sich auch im Aufbau, in laufenden Beispielen und in der Didaktik in den Vorlesungen zum Buch diverse Änderungen ergeben, die zur völligen Neuentwicklung schon bestehender Buchkapitel in der dritten Auflage führte.
Die Überarbeitung in der dritten Auflage wurde auch dazu genutzt, um den Stoff des Buches neu zu organisieren. Diese Umstrukturierung wurde auch dadurch motiviert, dass in einer nur zweistündigen Vorlesung die ersten Kapitel in den vorherigen Auflagen zu gehaltvoll waren, um direkt chronologisch als Stoff für eine Vorlesung herzuhalten. Seit der dritten Auflage ist das Buch in drei Teile aufgeteilt:
Der erste Teil bearbeitet umfassend die Kernkonzepte der relationalen Datenbanken, ohne auf Spezialitäten und andere Datenmodelle einzugehen. Er bildet den Kern einer Vorlesung „Grundlagen von Datenbanken“ auch mit geringerem Stundenumfang.
Der zweite Teil vertieft die Themen des ersten Teils, und kann insbesondere für eine 3- oder 4-stündige Vorlesung herangezogen werden. Zusammen geben die ersten beiden Teile eine umfassende Behandlung von Theorie, Entwurfsmethoden und Sprachkonzepten für relationale Datenbanken inklusive der ausführlichen Behandlung von SQL.
Der dritte Teil behandelt Alternativen und Erweiterungen bei Datenmodellen. Hiervon können ausgewählte Teile in eine Grundvorlesung übernommen werden, oder die Basis für Spezialvorlesungen bilden. In diesen Kapiteln wird die Sprach- bzw. Anwendungssicht in den Vordergrund gestellt; Implementierungsaspekte werden im Buch „Datenbanken: Implementierungstechniken“ [SSH11] der Autoren behandelt und sind deshalb hier ausgeblendet.
Abbildung 2: Die vierte und fünfte Auflage des Biberbuches
In der fünften Auflage [SSH13] (siehe Abbildung 2) wurden erstmals Teile wieder aus dem Buch entfernt: Der Stoff zu Datenbankkonzepten für Data- Warehouse-Anwendungen wurde derart umfangreich, dass wir ihn aus dem
Buch herausnahmen und stattdessen auf ein eigenes Spezialbuch zu dieser Thematik verweisen mussten [KSS12]. Des weiteren wurden aufgrund von Anregungen von Lesern die Abschnitte zur relationalen Entwurfstheorie und zu SQL an einigen Stellen überarbeitet. Neu hinzugekommen waren Abschnitte zu Datenbankzugriffen in der Cloud, zu RDF-Daten und zu temporalen Daten.
Die sechste Auflage bietet nun sowohl einige Umstrukturierungen, neue Kapitel zu aktuellen Themen als auch (leider) wieder Streichungen bestimmter Kapitel. Einige kleinere Fehler, die in den bisherigen Auflagen übersehen oder unglücklicherweise neu eingebaut wurden, haben wir in dieser sechsten Auflage auch korrigiert— und wahrscheinlich unvermeidlicherweise auch neue Fehler eingebaut. Im Wesentlichen haben wir aber den Stand der Technik auf das Jahr 2018 gebracht und beispielsweise den Stand der SQL-Standardisierung auf die derzeit aktuelle Version SQL:2016. Im Folgenden geben wir einen Überblick über die Änderungen. Eine Änderung auf dem Cover möchten wir noch erwähnen: Der Biber als Logo für die gesamte Buchreihe findet sich auch weiterhin (stilisiert und klein) auf dem Cover, hat aber dort seine seitenfüllende Präsenz verloren. Als Ausgleich haben wir in Abbildung 3 noch einmal den Biber in voller Schönheit präsentiert (gezeichnet von Arved Sattler).
Abbildung 3: Der Biber als Logo für die gesamte Buchreihe (Zeichnung von Arved Sattler)
Umstrukturierungen. Während die oben für die dritte Auflage beschriebene Aufteilung des Buches in Teile eins bis drei stabil bleibt, wurden bestehende Kapitel aufgetrennt und verschoben bzw. Teile des Stoffes neu zugeordnet.
Kapitel 1 haben wir stark gekürzt, da die Einführung in das klassische relationale Datenbankmodell nun in einem eigenen Kapitel direkt anschließend erfolgt.
Kapitel 2 ist neu und führt nun das relationale Datenbankmodell zunächst informal, aber bereits sehr frühzeitig im Buch ein.
In Kapitel 5 wird das relationale Datenbankmodell und die Relationenalgebra als erstes Anfragemodell formal eingeführt. Die alternativen Anfragekalküle werden aber erst im zweiten Teil des Buches in Kapitel 10 eingeführt.
Ebenso werden im Kapitel 7 über den Relationalen Datenbankentwurf nur noch die Kriterien für einen guten Datenbankentwurf und das einfachste Entwurfsverfahren, die Dekomposition, vorgestellt. Erweiterte Kriterien und Verfahren werden nun auch erst in einem eigenen Kapitel 9 im zweiten Teil des Buches aufgegriffen.
Der dritte Teil des Buches ab Kapitel 17 ist völlig neu strukturiert und sortiert worden. Hier beschreiben wir die diversen Erweiterungen des Relationenmodells und in den letzten Jahrzehnten entstandenen alternativen Datenbankmodelle, die in vielen Fällen auch als Erweiterungen in den SQL-Standard mit eingeflossen sind.
Neue Kapitel zu neuen Themen. In den letzten Jahren sind diverse Datenbanktechniken neu entwickelt worden, in eigenen Linien von Datenbanksystemen auch bereits umgesetzt und breit verwendet worden, teilweise aber auch bereits als Erweiterungen in den aktuellen SQL-Standard aufgenommen worden. Diese neuen Techniken werden in eigenen Abschnitten oder Kapiteln eingeführt, etwa die Erkennung von Tupelmustern in relationalen Datenbanken als neue Analyseform in SQL:2016 (Abschnitt 11.6) und erweiterte Programmierschnittstellen als Verbindung von Java mit relationalen Datenbanken (Abschnitt 14.4 zu JPA: Java Persistence API). Stark erweitert wurden im Bereich des Datenschutzes Anonymitätsmaße und die Prinzipien der datensparsamen Anfrageverarbeitung (Abschnitt 16.3) sowie im Bereich des Text Retrieval das Ranking im Vektorraummodell (Abschnitt 17.2). In zwei eigenen Kapiteln am Schluss des dritten Teiles gehen wir auf die Entwicklungen zu NoSQL- und NewSQL-Datenbanksystemen (Kapitel 21) sowie Graph-Datenbanken (Kapitel 22) näher ein.
Streichungen. Aufgrund des Umfangs des Buches und der produktionstechnisch vorgegebenen Seitengrenze mussten wir diverse Teile der fünften Auflage aus dem Buch streichen. Im digitalen Zeitalter nutzen wir aber die Möglichkeit, diese eliminierten Teile als virtuelle Kapitel über das Internet als pdf-Dateien zur Verfügung stellen zu können. Alle virtuellen Kapitel führen wir in Anhang B kurz ein, dort befindet sich auch der Link auf die elektronischen Dokumente. Die eliminierten Abschnitte oder Kapitel betreffen die historischen Modelle (hierarchisches Modell, Netzwerkmodell) aus der vorrelationalen Zeit, die Erweiterungen des Entity-Relationship-Modells als Entwurfsmodell, objektorientierte Datenbankmodelle inklusive des ODMG-Standards, einige Erweiterungen des Relationenmodells und ihrer Anfragesprachen um strukturierte Tabellen nicht in erster Normalform, eine Umsetzung der Relationenalgebra in eine Lehrsprache (Tutorial D) sowie ECA-Regeln und aktive Datenbanken.
Das Gebiet Datenbanken wird in mehreren Büchern behandelt, an denen Autoren dieses Buches auch beteiligt sind. Obwohl nicht auf allen Covern der Bücher ein Bezug zum Biber hergestellt wird, nennen wir diese Bücher Biber 1 bis Biber 4, wobei Biber 1 das hier vorliegende Buch „Datenbanken: Konzepte und Sprachen“ darstellt.
Biber 2. Implementierungsaspekte von Datenbanksystemen wie Dateiorganisationsformen und Zugriffstrukturen (etwa Indexdateien), Anfrageoptimierung und Transaktionskonzepte (Concurrency Control) werden im Buch „Datenbanken: Implementierungstechniken“ [SSH11] behandelt (siehe Abbildung 4). Aufgrund der dramatischen Entwicklung im Bereich der Prozessoren (Single Instruction Multiple Data, Mehrkern) und der Speichertechnologie (Cache-Levels, Non-Volatile RAM, Storage Class Memory) müssen wir die hierfür vollständig neu entwickelten Implementierungstechniken in den nächsten Jahren in einem getrennten Band anbieten.
Abbildung 4: Der zweite Band der Biberbuch-Reihe: Biber 2 oder Datenbanken: Implementierungstechniken
Biber 3. Bereits in Auflage drei dieses Buches wurden die Datenbankkonzepte für Data-Warehouse-Anwendungen derart umfangreich, dass wir sie aus dem Buch herausnahmen und stattdessen in ein eigenes Spezialbuch zu dieser Thematik aufgenommen haben [KSS12].
Biber 4. Bei einem anderen Verlag ist zusätzlich ein Buch erschienen, das die Reihe durch Techniken für extrem große, auf diversen Rechnern im Netz verteilten Datenbeständen ergänzt sowie die parallele Verarbeitung von Datenbankoperationen auf Rechnerclustern thematisiert [RSS15].
Zu danken haben wir bei den Neuauflagen dieses Biber-1-Buches insbesondere für Korrekturen und Hinweise zu nötigen Aktualisierungen und Erweiterungen unseren (jetzigen und ehemaligen) Mitarbeitern und Studenten Ingolf Geist, Eike Schallehn, Andreas Lübcke, Stephan Vornholt, Christine Krause, Rita Schindler, Constantin, Pohl, Meike Klettke, Holger Meyer, Temenushka Ignatova, Andre Peters, Martin Garbe, Alf-Christian Schering, Dagmar Waltemath, Nils Weber, Sebastian Schick, Thomas Nösinger sowie den Lesern Lorenz Froihofer und Andreas Hilmer. Weiterhin danken wir Knut Stolze für die Unterstützung bei praktischen Tests.
Speziell bei der sechsten Auflage bedanken wir uns bei Tanja Auge, Henrik Hertel, Mark Lukas Möller, Johannes Goltz, Michael Poppe, Daniel Dietrich, Ben Hellmanzik, Enrico Gruner, Frank Röger, Hannes Grunert, Ilvio Bruder und Frank Meyer.
Mit praktischen Tests haben bei der sechsten Auflage mitgeholfen: Ilvio Bruder, Daniel Dietrich, Johannes Goltz, Hannes Grunert, Martin Jurklies und Rita Schindler.
Ein Dankeschön geht auch an die zuständige Lektorin des MITP-Verlages Sabine Janatschek, die viel Geduld aufgebracht hat, sowie an Jürgen Dubau und Astrid Langen für das sorgfältige Korrekturlesen.
Gunter Saake bedankt sich bei Birgit, Torben und Annkristin für den liebevollen und familiären Rückhalt, der sich lange hinziehende Buchprojekte erst erträglich machen kann.
Kai-Uwe Sattler bedankt sich bei Britta, Arved und Bennett, ohne deren Liebe, Rückhalt und Verständnis ein solches Buchprojekt wohl nicht möglich wäre.
Andreas Heuer möchte sich schließlich bei Renate für die über 30-jährige Unterstützung und Geduld über alle sechs Auflagen hinweg bedanken.
Ergänzende Informationen zum Buch, wie Verweise zu begleitenden Vorlesungsmaterialien, gegebenenfalls erforderliche Fehlerkorrekturen und alle virtuellen Kapitel, die aus Platzgründen nicht mehr in dieses Buch passten, sind im Web unter folgender Adresse zu finden:
http://www.biberbuch.de
Informationen und Downloads zur Buchreihe gibt es auch auf der Verlagsseite:
http://www.mitp.de/776
Magdeburg, Ilmenau und Rostock, im Februar 2018
Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler und Andreas Heuer
Vorwort zur sechsten Auflage
Inhaltsverzeichnis
1 Grundlegende Konzepte
1.1 Motivation und Historie
1.2 Komponenten und Funktionen
1.2.1 Prinzipien und Aufgaben
1.2.2 Einsatzgebiete, Grenzen und Entwicklungstendenzen
1.2.3 Wann kommt was?
1.3 Beispielanwendung
1.4 Vertiefende Literatur
1.5 Übungsaufgaben
2 Relationale Datenbanken – Daten in Tabellen
2.1 Relationen für tabellarische Daten
2.1.1 Begriffe im Relationenmodell
2.1.2 Integritätsbedingungen: Schlüssel
2.1.3 Integritätsbedingungen: Fremdschlüssel
2.2 Datendefinition in SQL
2.2.1 Mögliche Wertebereiche in SQL
2.2.2 Beispiele für die Datendeklaration
2.2.3 Nullwerte
2.3 Grundoperationen: Die Relationenalgebra
2.3.1 Selektion σ
2.3.2 Projektion π
2.3.3 Natürlicher Verbund 
2.3.4 Umbenennung ß
2.3.5 Mengenoperationen
2.4 Qualität entworfener Tabellen
2.5 SQL als Anfragesprache
2.6 Änderungsoperationen in SQL
2.6.1 Die update-Anweisung
2.6.2 Die delete-Anweisung
2.6.3 Die insert-Anweisung
2.7 Sichten in SQL
2.8 Wie geht es weiter?
2.9 Übungsaufgaben
I Kernkonzepte relationaler Datenbanken
3 Architekturen von Datenbanksystemen
3.1 Schemaarchitektur und Datenunabhängigkeit
3.2 Systemarchitekturen
3.2.1 ANSI-SPARC-Architektur
3.2.2 Der Weg einer Anfrage
3.2.3 Fünf-Schichten-Architektur
3.2.4 Konkrete Systemarchitekturen
3.3 Anwendungsarchitekturen
3.4 Zusammenfassung
3.5 Vertiefende Literatur
3.6 Übungsaufgaben
4 Das Entity-Relationship-Modell
4.1 Datenbankmodelle
4.2 Grundlagen des Entity-Relationship-Modells
4.2.1 Grundkonzepte des klassischen ER-Modells
4.2.2 Ein einfaches Beispiel für ein ER-Schema
4.2.3 Semantik eines ER-Schemas
4.3 Eigenschaften von Beziehungen
4.3.1 Stelligkeit
4.3.2 Kardinalitäten und funktionale Beziehungen
4.3.3 Kardinalitäten in der klassischen Chen-Notation
4.3.4 Kardinalitäten in funktionaler Notation
4.3.5 Kardinalitäten in Intervallnotation
4.4 Weitere Konzepte im Entity-Relationship-Modell
4.4.1 Abhängige Entity-Typen
4.4.2 Die IST-Beziehung
4.4.3 Optionalität von Attributen
4.5 Zusammenfassung
4.6 Vertiefende Literatur
4.7 Übungsaufgaben
5 Relationenmodell und Relationenalgebra
5.1 Relationenmodell: Strukturteil
5.1.1 Schemata und Instanzen
5.1.2 Integritätsbedingungen
5.2 Relationenalgebra: Operationenteil
5.2.1 Kriterien für Anfragesprachen
5.2.2 Relationenalgebra
5.3 Änderungsoperationen
5.3.1 Allgemeine Grundprinzipien
5.3.2 Relationale Änderungsoperationen
5.4 Zusammenfassung
5.5 Vertiefende Literatur
5.6 Übungsaufgaben
6 Phasen des Datenbankentwurfs
6.1 Entwurfsaufgabe
6.2 Phasenmodell
6.2.1 Anforderungsanalyse
6.2.2 Konzeptioneller Entwurf
6.2.3 Verteilungsentwurf
6.2.4 Logischer Entwurf
6.2.5 Datendefinition
6.2.6 Physischer Entwurf
6.2.7 Implementierung und Wartung
6.2.8 Objektorientierte Entwurfsmethoden
6.2.9 Phasenbegleitende Methoden
6.3 Aspekte der Datenintegration
6.3.1 Heterogenität der Datenmodelle
6.3.2 Heterogene Datenbankschemata
6.3.3 Heterogenität auf der Datenebene
6.3.4 Schemakonflikte bei der Integration
6.4 Entity-Relationship-Abbildung auf das Relationenmodell
6.4.1 Informationskapazität
6.4.2 Beispiel für eine Abbildung auf das Relationenmodell
6.4.3 Abbildungsregeln für das relationale Modell
6.5 Zusammenfassung
6.6 Vertiefende Literatur
6.7 Übungsaufgaben
7 Relationaler Datenbankentwurf
7.1 Funktionale Abhängigkeiten
7.1.1 Definition funktionaler Abhängigkeiten
7.1.2 Ableitung von funktionalen Abhängigkeiten
7.2 Schemaeigenschaften
7.2.1 Änderungsanomalien
7.2.2 Normalformen
7.2.3 Minimalität
7.3 Transformationseigenschaften
7.3.1 Abhängigkeitstreue
7.3.2 Verbundtreue
7.4 Entwurfsverfahren
7.4.1 Ziele
7.4.2 Dekompositionsverfahren
7.4.3 Ausblick Syntheseverfahren
7.5 Zusammenfassung
7.6 Vertiefende Literatur
7.7 Übungsaufgaben
8 Die relationale Datenbanksprache SQL
8.1 SQL als Datendefinitionssprache
8.1.1 Erzeugen von Tabellen
8.1.2 Tabellen mit Integritätsbedingungen
8.1.3 Löschen und Ändern von Tabellendefinitionen
8.1.4 Erzeugen und Löschen von Indexen
8.2 SQL als relationale Anfragesprache
8.2.1 Überblick
8.2.2 Die from-Klausel
8.2.3 Die select-Klausel
8.2.4 Die where-Klausel
8.2.5 Mengenoperationen
8.2.6 Schachtelung von Anfragen
8.2.7 Mächtigkeit des SQL-Kerns
8.3 Änderungsoperationen in SQL
8.3.1 Übersicht über Änderungen in SQL
8.3.2 Die update-Anweisung
8.3.3 Die delete-Anweisung
8.3.4 Die insert-Anweisung
8.3.5 Die merge-Anweisung
8.3.6 Probleme bei SQL-Änderungen
8.4 Zusammenfassung
8.5 Vertiefende Literatur
8.6 Übungsaufgaben
II Erweiterte Konzepte für relationale Datenbanken
9 Erweiterter relationaler Datenbankentwurf
9.1 Überdeckungen von funktionalen Abhängigkeiten
9.1.1 Nicht-redundante Überdeckung
9.1.2 Reduzierte Überdeckung
9.1.3 Bildung von Äquivalenzklassen
9.1.4 Minimale Überdeckung
9.1.5 Ringförmige Überdeckung
9.2 Syntheseverfahren
9.2.1 Ablauf der Synthese
9.2.2 Erreichung der Verbundtreue
9.3 Verfeinerung des Entity-Relationship-Datenbankentwurfs
9.4 Mehrwertige Abhängigkeiten
9.4.1 Grundlagen
9.4.2 Schemaeigenschaften
9.4.3 Transformationseigenschaften
9.5 Weitere Abhängigkeiten und Normalformen
9.5.1 Verbundabhängigkeiten
9.5.2 Inklusionsabhängigkeiten
9.5.3 Weitere relationale Entwurfsverfahren
9.5.4 Weitere Anwendungen der relationalen Theorie
9.6 Zusammenfassung
9.7 Vertiefende Literatur
9.8 Übungsaufgaben
10 Grundlagen von relationalen Anfragen
10.1 Erweiterungen der Relationenalgebra
10.2 Anfragekalküle
10.2.1 Ein allgemeiner Kalkül
10.2.2 Ergebnisbestimmung einer Anfrage
10.3 Tupelkalkül
10.3.1 Definition des Tupelkalküls
10.3.2 Beispielanfragen im Tupelkalkül
10.3.3 Bezug zu SQL
10.4 Bereichskalkül
10.4.1 Sichere Anfragen
10.4.2 Beispielanfragen im Bereichskalkül
10.4.3 Eigenschaften des Bereichskalküls
10.4.4 Relationenalgebraoperationen im Bereichskalkül
10.5 Zusammenfassung
10.6 Vertiefende Literatur
10.7 Übungsaufgaben
11 Erweiterte Konzepte von SQL
11.1 Weitere Operationen und Prädikate
11.1.1 Skalare Ausdrücke
11.1.2 Prädikate
11.1.3 Quantoren und Mengenvergleiche
11.1.4 Behandlung von Nullwerten
11.2 Aggregation, Gruppierung und Sortierung
11.2.1 Aggregatfunktionen
11.2.2 Gruppierung
11.2.3 Sortierung
11.2.4 Erweiterte Aggregatfunktionen in SQL:2003
11.2.5 Top-k-Anfragen
11.2.6 Skyline-Anfragen
11.3 Äußere Verbunde
11.4 Künstliche Schlüssel und Sequenzgeneratoren
11.5 Benannte Anfragen und Rekursion
11.5.1 Benannte Anfragen
11.5.2 Rekursive Anfragen
11.6 Erkennung von Tupelmustern
11.7 SQL-Versionen
11.7.1 SEQUEL2
11.7.2 SQL-89
11.7.3 SQL-92
11.7.4 SQL:1999 und SQL:2003
11.7.5 SQL:2006 und SQL:2008
11.7.6 SQL:2011 und SQL:2016
11.8 Zusammenfassung
11.9 Vertiefende Literatur
11.10 Übungsaufgaben
12 Weitere relationale Datenbanksprachen
12.1 QUEL
12.1.1 Anfragen in QUEL
12.1.2 Änderungsoperationen in QUEL
12.2 Query by Example
12.2.1 Anfragen in QBE
12.2.2 Funktionen, Sortierung und Aggregierung in QBE
12.2.3 Formale Semantik von QBE
12.2.4 Ausdrucksfähigkeit von QBE
12.2.5 Änderungen in QBE
12.2.6 Anfragen in MS Access
12.3 Datalog
12.3.1 Grundbegriffe
12.3.2 Semantik rekursiver Regeln
12.3.3 Semantik und Auswertung von Datalog
12.4 Zusammenfassung
12.5 Vertiefende Literatur
12.6 Übungsaufgaben
13 Transaktionen, Integrität & Trigger
13.1 Grundlagen von Transaktionen
13.1.1 ACID-Prinzip
13.1.2 Probleme im Mehrbenutzerbetrieb
13.1.3 Transaktionssteuerung in SQL
13.1.4 Transaktionen und Integritätssicherung
13.2 Architekturen zur Integritätssicherung
13.2.1 Integritätssicherung durch Anwendung
13.2.2 Integritätsmonitor als Komponente des DBMS
13.2.3 Integritätssicherung durch Einkapselung
13.3 Integritätsbedingungen in SQL
13.3.1 Inhärente Integritätsbedingungen im Relationenmodell
13.3.2 Weitere Bedingungen in der SQL-DDL
13.3.3 Die assertion-Klausel
13.3.4 Verwaltung und Überprüfung von Bedingungen
13.4 Klassifikation von Integritätsbedingungen
13.5 Trigger
13.6 Methoden der Integritätssicherung
13.6.1 Integritätssicherung durch Trigger
13.6.2 Integritätssicherung durch Anfragemodifikation
13.7 Zusammenfassung
13.8 Vertiefende Literatur
13.9 Übungsaufgaben
14 Datenbankanwendungsentwicklung
14.1 Grundprinzipien
14.2 Programmiersprachenanbindung: Call-Level-Schnittstellen
14.2.1 SQL/CLI: Der Standard
14.2.2 ODBC
14.2.3 JDBC
14.2.4 Weitere Call-Level-Schnittstellen
14.3 Eingebettetes SQL
14.3.1 Statische Einbettung: Embedded SQL
14.3.2 Dynamische Einbettung: Dynamic SQL
14.3.3 SQLJ: Embedded SQL für Java
14.4 High-Level-Schnittstellen
14.4.1 Persistenz von Objekten
14.4.2 Grundlagen der Abbildung
14.4.3 JPA und Hibernate
14.4.4 Weitere Technologien
14.5 Prozedurale SQL-Erweiterungen und Datenbanksprachen
14.5.1 Vorteile von gespeicherten Prozeduren
14.5.2 SQL/PSM: Der Standard
14.5.3 PL/SQL von Oracle
14.5.4 Gespeicherte Prozeduren in Java
14.6 Anwendungsentwicklung in der Cloud
14.6.1 Database-as-a-Service und Cloud-Datenbanken
14.6.2 Klassische DBMS in der Cloud
14.6.3 NoSQL-Systeme in der Cloud
14.7 Zusammenfassung
14.8 Vertiefende Literatur
14.9 Übungsaufgaben
15 Sichten
15.1 Motivation und Begriffsbildung
15.1.1 Sichten und externe Schemata
15.1.2 Definition von Sichten
15.1.3 Definition von Sichten in SQL
15.1.4 Vorteile von Sichten
15.2 Probleme mit Sichten
15.2.1 Kriterien für Änderungen auf Sichten
15.2.2 Projektionssichten
15.2.3 Selektionssichten
15.2.4 Verbundsichten
15.2.5 Aggregierungssichten
15.2.6 Klassifikation der Problembereiche
15.3 Behandlung von Sichten in SQL
15.3.1 Auswertung von Anfragen an Sichten in SQL
15.3.2 Sichtänderungen in SQL-92
15.3.3 Sichtänderungen ab SQL:2003
15.4 Theorie änderbarer Sichten
15.5 Instead-of-Trigger für Sichtänderungen
15.6 Zusammenfassung
15.7 Vertiefende Literatur
15.8 Übungsaufgaben
16 Zugriffskontrolle & Privacy
16.1 Sicherheitsmodelle
16.1.1 Diskrete Sicherheitsmodelle
16.1.2 Verbindliche Sicherheitsmodelle
16.2 Rechtevergabe in SQL
16.2.1 Benutzer und Schemata
16.2.2 Rechtevergabe in SQL
16.2.3 Zurücknahme von Rechten
16.2.4 Rollenmodell in SQL:2003
16.2.5 Auditing
16.2.6 Authentifikation und Autorisierung
16.3 Privacy-Aspekte in Datenbanken
16.3.1 Statistische Datenbanken
16.3.2 Quasi-Identifikator
16.3.3 k-Anonymität
16.3.4 l-Diversität, t-Closeness, Differential Privacy
16.3.5 Datensparsame Anfrageverarbeitung
16.4 Zusammenfassung
16.5 Vertiefende Literatur
16.6 Übungsaufgaben
III Erweiterte Datenbankmodelle und -techniken
17 Multimediale Daten
17.1 Multimedia-Datenbanken
17.1.1 Grundbegriffe
17.1.2 Grundlagen des Multimedia Retrieval
17.2 Text Retrieval
17.2.1 Information Retrieval auf Texten
17.2.2 Grundtechniken des Text Retrieval
17.2.3 Deskribierung
17.2.4 Recherche
17.2.5 Ranking
17.2.6 Information-Retrieval-Systeme
17.3 SQL/MM
17.3.1 SQL/MM Full Text
17.3.2 SQL/MM Still Image
17.3.3 Der Datentyp Video
17.3.4 SQL/MM Spatial
17.4 Zusammenfassung
17.5 Vertiefende Literatur
17.6 Übungsaufgaben
18 Räumliche und temporale Daten
18.1 Verwaltung raumbezogener Daten
18.1.1 Grundbegriffe
18.1.2 Modellierung raumbezogener Daten
18.1.3 Prädikate und Anfragen auf raumbezogenen Daten
18.1.4 Oracle Spatial
18.1.5 Weitere Systeme
18.2 Temporale Daten
18.2.1 Grundbegriffe
18.2.2 Umsetzung in SQL
18.2.3 Temporale Schlüssel, Fremdschlüssel und Anfragen
18.2.4 Weitere Entwicklung und Einordnung
18.3 Zusammenfassung
18.4 Vertiefende Literatur
18.5 Übungsaufgaben
19 Objektorientierte und objektrelationale Modelle
19.1 Exkurs: Objektorientierte Datenbankmodelle
19.2 Abbildung von Objekten auf Relationen
19.2.1 Typkonstruktoren
19.2.2 Abbildung der Spezialisierungshierarchie
19.3 Objektrelationale Erweiterungen
19.3.1 Large Objects: BLOB und CLOB
19.3.2 Typkonstruktoren
19.3.3 Identitäten, Referenzen und Pfadausdrücke
19.3.4 Hierarchien und Vererbung
19.3.5 Methoden
19.4 Objektrelationale Konzepte in SQL:2003
19.4.1 Typsystem und DDL
19.4.2 Anfragen
19.4.3 Methoden in SQL:2003
19.5 Zusammenfassung
19.6 Vertiefende Literatur
19.7 Übungsaufgaben
20 XML, XQuery und SQL/XML
20.1 Semistrukturierte Datenmodelle
20.1.1 Merkmale semistrukturierter Datenmodelle
20.1.2 Datenmodelle für semistrukturierte Dokumente
20.2 XML
20.2.1 Bausteine von XML
20.2.2 Verarbeitung von XML
20.3 Datendefinition in XML
20.3.1 Dokumenttypdefinition
20.3.2 XML Schema
20.3.3 XML-Abbildung auf relationale Schemata
20.4 Navigation in XML-Dokumenten: XPath
20.4.1 Pfadausdrücke und Lokalisierungsschritte
20.4.2 Selektionsprädikate und Funktionen
20.5 Die Anfragesprache XQuery
20.5.1 FLWOR-Ausdrücke
20.5.2 Elementkonstruktoren
20.5.3 Verbunde und Gruppierungen
20.5.4 Ausdrücke und Vergleiche
20.5.5 Funktionen
20.6 SQL/XML: XML-Erweiterungen für SQL
20.6.1 XML-Datentypen
20.6.2 XML-Konstruktion mit SQL
20.7 Zusammenfassung
20.8 Vertiefende Literatur
20.9 Übungsaufgaben
21 NoSQL-Datenbanken
21.1 Exkurs: Big Data
21.2 Motivation für NoSQL
21.3 KV-Stores und das Wide-Column-Datenmodell
21.3.1 Datenmodell: Key-Value-Stores
21.3.2 Datenmodell: Wide Column
21.4 Document Stores
21.4.1 Das JSON-Format
21.4.2 Anfragen bei dokumentenorientierter Speicherung
21.4.3 Datenrepräsentation und Anfragen in MongoDB
21.5 NewSQL – relationale Datenbanken schlagen zurück
21.6 Zusammenfassung
21.7 Vertiefende Literatur
21.8 Übungsaufgaben
22 Graph-Datenbanken
22.1 Graph-Datenmodelle: Grundlagen
22.1.1 Repräsentation von Graphstrukturen
22.1.2 Operationen und Anfragen auf Graphen
22.2 Das Resource Description Framework
22.2.1 Das RDF-Modell
22.2.2 RDF-Repräsentationen
22.2.3 RDF Schema und Vokabulare
22.3 Die RDF-Anfragesprache SPARQL
22.3.1 Grundlagen
22.3.2 SPARQL-Elemente
22.3.3 Aggregation und Gruppierung
22.3.4 Weitere Anfragetypen
22.3.5 Updates
22.4 Property-Graph-Modelle
22.4.1 Anfragen in Cypher
22.4.2 Anfragen in Gremlin
22.5 Zusammenfassung
22.6 Vertiefende Literatur
22.7 Übungsaufgaben
A Laufendes Beispiel
A.1 ER-Schema der Weindatenbank
A.2 Relationale Repräsentation
A.3 Vereinfachtes Schema und Beispieldaten
B Zusätzliche Kapitel
B.1 Historische Modelle
B.2 Erweiterte Entwurfsmodelle
B.3 Erweiterte Modelle und Anfragealgebren
B.4 Objektorientierte und objektrelationale Modelle inklusive SQL:2003
B.5 Tutorial D
B.6 ECA-Regeln und aktive Datenbanken
B.7 Grundlegende Datenbanktechniken
B.8 SQL/JSON
Literaturverzeichnis
Dieses erste Kapitel ist den grundlegenden Konzepten der Datenbankterminologie und -technik gewidmet. Wir werden uns die historische Entwicklung von Datenbanksystemen ansehen, Gründe für den Einsatz von derartigen Systemen diskutieren sowie Funktionen und Architektur von Datenbanksystemen betrachten. Ferner stellen wir als eine Beispielanwendung eine Weinkellerverwaltung vor, die wir über das ganze Buch hinweg verwenden werden.
Wie ordnen sich Datenbanksysteme in die Vielfalt von Softwarepaketen ein, die heutzutage eingesetzt werden? Zur Beantwortung dieser Frage diskutieren wir zuerst eine verbreitete Klassifikation von Softwaresystemen.
Üblicherweise teilt man die Software eines Computersystems in mehrere Schichten ein, etwa der Aufteilung in Abbildung 1.1 folgend. In der Praxis können natürlich einige Softwarepakete mehrere Schichten umfassen.
Jede Schicht baut auf den weiter innen liegenden Schichten auf. Beispielsweise bietet das Betriebssystem Dateien und Operationen auf Dateien, Möglichkeiten zum Drucken etc. an. Anwendungssoftware wie Textverarbeitungssoftware nutzt diese Möglichkeiten als Dienste der niedrigeren Schicht. Als Beispiele für typische Softwareprodukte auf den einzelnen Schichten mag die folgende Auswahl dienen:
• Typische Betriebssysteme sind etwa Windows, Linux, MacOS X oder z/OS.
Abbildung 1.1: Aufteilung in Softwareschichten
• Zur Systemsoftware, die direkt auf diesen Betriebssystemen aufbaut, zählen Datenbanksysteme und Benutzerschnittstellen (wie das Windows-GUI oder X11-Produkte unter Unix).
• Zur Basissoftware, die wiederum auf der Systemsoftware aufbaut, gehören etwa Graphiksysteme wie OpenGL.
• Anwendungs- und Individualsoftware ist auf bestimmte Anwendungsklassen hin zugeschnitten: CAD-Systeme für Konstruktionsanwendungen, Desktop-Publishing-Systeme für Publikationsanwendungen sowie Buchhaltungssysteme, Lagerverwaltungssysteme oder allgemeiner ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) zur Unterstützung aller Geschäftsprozesse in Unternehmen.
Die Rolle der Datenbanksysteme ist also eine sehr elementare. Idealerweise sollten selbst Textverarbeitungssysteme ihre Texte und Informationen über Texte in einem Datenbanksystem verwalten und nicht einfach in einem Dateisystem. Genauso sollten CAD-Systeme sich allgemeinerer Graphiksysteme bedienen und diese wiederum zur Speicherung von Graphiken auf Datenbanksysteme zurückgreifen. Die Welt der kommerziellen Software ist von dieser Idealvorstellung jedoch leider noch etwas entfernt.
Ohne den Einsatz von Datenbanksystemen tritt das Problem der Datenredundanz auf. Die Basis- oder Anwendungssoftware verwaltet in diesem Szenario jeweils ihre eigenen Daten in ihren eigenen Dateien, und zwar jeweils in eigenen speziellen Formaten. Ein typisches Szenario gibt die folgende Auflistung wieder:
• Ein Textverarbeitungssystem verwaltet Texte, Artikel und Adressen.
• Die Buchhaltung speichert ebenso Artikel- und Adressinformationen.
• In der Lagerverwaltung werden Artikel und Aufträge benötigt und verwendet.
• Die Auftragsverwaltung manipuliert Aufträge, Artikel und Kundenadressen.
• Das CAD-System verwaltet Artikeldaten, technische Daten und technische Bausteine.
• Die Bereiche Produktion, Bestelleingang und Kalkulation benötigen teilweise ebenfalls diese Daten.
In diesem Szenario sind die Daten redundant, also mehrfach gespeichert. So werden Artikel und Adressen von mehreren Anwendungen verwaltet. Die entstehenden Probleme sind Verschwendung von Speicherplatz und „Vergessen“ von lokalen Änderungen, die typisch für das Fehlen einer zentralen, genormten Datenhaltung sind. Ein Ziel der Entwicklung von Datenbanksystemen ist die Beseitigung der Datenredundanz.
Die meisten anderen Softwaresysteme (auch Programmiersprachen, Tabellenkalkulationen, Dateiverwaltungssysteme …) können große Mengen von Daten nicht effizient verarbeiten, so dass fehlender Einsatz von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) zu erheblichen Effizienzeinbußen führen kann. Auch ermöglichen es viele Systeme nicht, dass mehrere Benutzer oder Anwendungen parallel mit den gleichen Daten arbeiten können, ohne einander zu stören. Weiterhin können gar Datenverluste durch unkontrolliertes Überschreiben entstehen. Diese Kontrolle ist eine Basisfunktion moderner DBMS.
Auch in der Anwendungserstellung führt der fehlende Einsatz einer zentralen Datenhaltungskomponente zu erheblichen Defiziten. Die Anwendungsprogrammierer oder auch Endanwender können Anwendungen nicht programmieren bzw. benutzen, ohne
• die interne Darstellung der Daten sowie
• Speichermedien oder Rechner (bei verteilten Systemen)
zu kennen. Dieses Problem wird als fehlende Datenunabhängigkeit bezeichnet und in Abschnitt 3.1 intensiver diskutiert. Auch ist die Sicherstellung der Zugriffskontrolle und der Datensicherheit ohne zentrale Datenhaltung nicht gewährleistet.
Die obigen Probleme können mithilfe des Einsatzes von Datenbanktechnologien gelöst werden. Wir sprechen dann im Gegensatz zur Datenredundanz von einer Datenintegration. Das Prinzip der Datenintegration basiert auf folgenden Überlegungen:
Die gesamte Basis- und Anwendungssoftware arbeitet mit denselben Daten, die in einer zentralen Datenhaltungskomponente verwaltet werden. Der Gesamtbestand der Daten wird nun als Datenbank bezeichnet. Diese Architekturvorstellung wird in Abbildung 1.4 auf Seite 6 im Rahmen der historischen Entwicklung von Datenhaltungskomponenten graphisch verdeutlicht. Eine derartige Datenbank muss natürlich äußerst sorgfältig entworfen und in einer geeigneten Datendefinitionssprache beschrieben werden.
In unserem Beispielszenario bedeutet Datenintegration, dass zum Beispiel Adressen und Artikel nur einmal gespeichert werden, also nicht mehr redundant vorliegen.
Auch andere Probleme im Umgang mit großen Datenbeständen, etwa Fragestellungen der Effizienz, Parallelität, Zugriffskontrolle und Datensicherheit können mit heutigen kommerziellen Datenbankmanagementsystemen zufriedenstellend gelöst werden. Diese Systeme zeichnen sich durch folgende Eigenschaften aus:
• Datenbanksysteme können große Datenmengen effizient verwalten. Sie bieten benutzergerechte Anfragesprachen an, die eine komfortable Anfrageformulierung ohne Rücksichtnahme auf die interne Realisierung der Datenspeicherung ermöglichen. Eine interne Optimierung ermöglicht trotzdem einen effizienten Zugriff auf die Datenbestände.
• Viele Benutzer können parallel auf Datenbanken arbeiten. Das Transaktionskonzept verhindert hier unerwünschte Nebeneffekte beim Zugriff auf gemeinsam genutzte Daten.
• Die Datenunabhängigkeit wird durch ein Drei-Ebenen-Konzept gewährleistet, das eine externe Ebene der Anwendungssicht, eine konzeptuelle Ebene der logischen Gesamtsicht auf den Datenbestand und eine interne Ebene der implementierten Datenstrukturen unterscheidet.
• Zugriffskontrolle (kein unbefugter Zugriff) und Datensicherheit (kein ungewollter Datenverlust) werden vom System gewährleistet.
Die historische Entwicklung hin zu Datenbankmanagementsystemen kann in drei Stufen skizziert werden:
Die erste Stufe ist zu Beginn der 60er Jahre anzusiedeln, also zu einem Zeitpunkt, als die ersten Anwendungen der Massendatenverarbeitung auf Rechnern realisiert wurden. Die Daten wurden in elementaren Dateien abgelegt, und es erfolgte eine anwendungsspezifische Datenorganisation. Die Datenorganisation war geräteabhängig, zwangsweise redundant und führte leicht zu inkonsistenten Datenbeständen. Die Situation ist in Abbildung 1.2 verdeutlicht.
Abbildung 1.2: Historische Entwicklung 1: Zugriff auf Dateien ohne spezielle Verwaltung
Die zweite Stufe kennzeichnet die Situation Ende der 60er Jahre. Sie ist durch die Verwendung sogenannter Dateiverwaltungssysteme gekennzeichnet (bekannte Methoden sind etwa die Systeme SAM und ISAM für den sequentiellen und indexsequentiellen Dateizugriff, die auch in der Datenbankimplementierung eine große Rolle spielen [HR01, SSH11]). Dateiverwaltungssysteme konnten um zusätzliche Dienstprogramme ergänzt werden, etwa zum Sortieren von Datenbeständen. Die Situation der zweiten Stufe ist in Abbildung 1.3 dargestellt. Als wesentlicher Fortschritt wurde die Geräteunabhängigkeit der Datenhaltung erreicht, die Probleme der redundanten und eventuell inkonsistenten Datenhaltung blieben aber bestehen.
Diese Probleme konnten ab den 70er Jahren mit dem Einsatz von Datenbanksystemen gelöst werden. Sie garantieren Geräte- und Datenunabhängigkeit und ermöglichen eine redundanzfreie und konsistente Datenhaltung. Das Prinzip der Datenbanksysteme ist in Abbildung 1.4 skizziert: Der Datenbestand ist in einer Datenbank integriert, und jeder Zugriff erfolgt ausschließlich durch den „Filter“ des DBMS.
Abbildung 1.3: Historische Entwicklung 2: Dateiverwaltungssoftware
Abbildung 1.4: Historische Entwicklung 3: Datenbankmanagementsysteme
Ein wesentlicher Erfolgsfaktor war das von Codd vorgeschlagene Relationenmodell und dessen Umsetzung in relationalen Datenbanksystemen. Das erste System wurde – noch als Forschungsprototyp – von IBM unter dem Namen System R entwickelt und 1977 erstmals in einer größeren Installation eingesetzt. Später wurde es in das kommerzielle Produkt unter dem Namen DB2 überführt. Fast zeitgleich wurde an der University of California in Berkeley (UCB) unter Leitung von Mike Stonebraker das System Ingres entwickelt, das Vorläufer für Systeme wie Postgres, Sybase und der aktuellen Version von Ingres war. 1979 wurde auch Oracle erstmals veröffentlicht – interessanterweise gleich als Version 2, weil die Firma (wohl berechtigterweise) davon ausging, dass Kunden der zweiten Version eines Produktes mehr Vertrauen schenken würden. Darüber hinaus hat Oracle von Beginn an die Bedeutung einer Standardisierung erkannt und dies in Form einer Kompatibilität zum IBM-Konkurrenzprodukt umgesetzt. Dagegen war das DBMS von Microsoft – der SQL Server – zunächst keine Eigenentwicklung: Als Microsoft Ende der 80er Jahre den Bedarf eines DBMS für die eigene Serverplattform Windows NT erkannte, wurde kurzerhand der Quellcode von Sybase gekauft und als eigenes Produkt vermarktet. Erst nach und nach haben sich die beiden Produkte unabhängig voneinander weiterentwickelt.
Nachdem der Markt für SQL-basierte RDBMS mit drei bis vier großen Playern jahrzehntelang sehr überschaubar war, ist er nach 2000 geradezu explodiert, indem beispielsweise Open Source DBMS (etwa MySQL) und komplette Neuentwicklungen wie SAP HANA eine bisher ungewohnte Vielfalt erzeugten.
Neben dem stabilen Einsatz von SQL-DBMS lassen sich ferner Zehn- Jahres-Hypes von innovativen Datenbanktechnologien erkennen, die zu sehr vielen Neuentwicklungen geführt haben, deren Technologien aber üblicherweise dann vom SQL-Standard und von den RDBMS-Herstellern nach der Hype-Zeit aufgegriffen wurden. In den 90ern wurden die objektorientierten DBMS populär, deren Konzepte zum großen Teil in die SQL-Standards SQL:1999 und SQL:2003 aufgenommen und in objektrelationalen DBMS dann weit verbreitet wurden. In den 00er Jahren wurden XML-Datenbanksysteme modern, die in der Dokumentbeschreibungssprache XML strukturierte Daten und Dokumente verarbeiten konnten. Sie wurden dann von SQL:2003 bis SQL:2008 schrittweise in den SQL-Standard aufgenommen (SQL/XML). In den 10er Jahren sind NoSQL-Datenbanksysteme, die schwachstrukturierte Daten sehr flexibel und hochgradig skalierbar verarbeiten können, der aktuelle Hype. Die RDBMS-Hersteller reagieren auf diesen Trend durch diverse Verbesserungen auf der internen Ebene der DBMS sowie durch Spracherweiterungen, die insgesamt mit NewSQL zusammengefasst werden. Erste Ansätze sind auch bereits im SQL-Standard erschienen (SQL:2016: SQL/JSON).
Die Entwicklung der Datenbanksysteme bis zum heutigen Stand sowie aktuelle Entwicklungstendenzen werden wir in den verschiedenen Abschnitten dieses Buchs noch genauer betrachten.
Im vorigen Abschnitt haben wir die Vorteile von Datenbanksystemen gegenüber einfacher Dateispeicherung erläutert. In diesem Abschnitt werden wir uns die Aufgaben eines derartigen Systems sowie die daraus folgenden grundlegenden Komponenten eines Datenbanksystems im Überblick anschauen. Eine genauere Beschreibung der Komponenten eines DBMS und insbesondere der verwendeten Implementierungstechniken kann im Datenbankimplementierungsbuch [SSH11] gefunden werden.
Wir wollen die Diskussion der Funktionen eines Datenbanksystems damit beginnen, dass wir die allgemeinen Aufgaben kurz skizzieren sowie einige grundlegende Begriffe einführen.
Im Laufe der Jahre hat sich eine Basisfunktionalität herauskristallisiert, die von einem Datenbankmanagementsystem erwartet wird. Codd hat 1982 diese Anforderungen in neun Punkten zusammengefasst [Cod82]:
1. Integration
Die Datenintegration erfordert die einheitliche Verwaltung aller von Anwendungen benötigten Daten. Hier verbirgt sich die Möglichkeit der kontrollierten nicht-redundanten Datenhaltung des gesamten relevanten Datenbestands.
2. Operationen
Auf der Datenbank müssen Operationen möglich sein, die Datenspeicherung, Suchen und Änderungen des Datenbestands ermöglichen.
3. Katalog
Der Katalog, auch Data Dictionary genannt, ermöglicht Zugriffe auf die Datenbeschreibungen der Datenbank.
4. Benutzersichten
Für unterschiedliche Anwendungen sind unterschiedliche Sichten auf den Datenbestand notwendig, sei es in der Auswahl relevanter Daten oder in einer angepassten Strukturierung des Datenbestands. Die Abbildung dieser speziellen Sichten auf den Gesamtdatenbestand muss vom System kontrolliert werden.
5. Konsistenzüberwachung
Die Konsistenzüberwachung, auch als Integritätssicherung bekannt, übernimmt die Gewährleistung korrekter Datenbankinhalte und der korrekten Ausführung von Änderungen, so dass diese die Konsistenz nicht verletzen können.
6. Zugriffskontrolle
Aufgabe des Zugriffskontrolle ist der Ausschluss unautorisierter Zugriffe auf die gespeicherten Daten. Dies umfasst datenschutzrechtlich relevante Aspekte personenbezogener Informationen ebenso wie den Schutz firmenspezifischer Datenbestände vor Werksspionage.
7. Transaktionen
Unter einer Transaktion versteht man eine Zusammenfassung von Datenbankänderungen zu Funktionseinheiten, die als Ganzes ausgeführt werden sollen und die bei Erfolg permanent in der Datenbank gespeichert werden.
8. Synchronisation
Konkurrierende Transaktionen mehrerer Benutzer müssen synchronisiert werden, um gegenseitige Beeinflussungen, etwa Schreibkonflikte auf gemeinsam benötigten Datenbeständen, zu vermeiden.
9. Datensicherung
Aufgabe der Datensicherung ist es, die Wiederherstellung von Daten, etwa nach Systemfehlern, zu ermöglichen.
Unter dem Begriff Datenbankmanagementsystem verstehen wir die Gesamtheit der Softwaremodule, die die Verwaltung einer Datenbank übernehmen. Ein Datenbanksystem, kurz DBS, ist die Kombination eines DBMS mit einer Datenbank1. Diese Begriffsbildung ist für das Verständnis der Datenbankkonzepte essentiell und wird in Tabelle 1.1 zusammengefasst.
Tabelle 1.1: Begriffsbildungen für Datenbanksysteme
Grundmerkmale von modernen Datenbanksystemen sind die folgenden (angelehnt an die aufgeführten neun Punkte von Codd):
• DBMSe verwalten persistente (langfristig zu haltende) Daten, die einzelne Läufe von Anwendungsprogrammen überstehen sollen.
• Sie haben die Aufgabe, große Datenmengen effizient zu verwalten.
• DBMSe definieren ein Datenbankmodell, mit dessen Konzepten alle Daten einheitlich beschrieben werden.
• Sie stellen Operationen und Sprachen (Datendefinitionssprache, interaktive Anfragesprachen, Datenmanipulationssprachen usw.) zur Verfügung. Derartige Sprachen sind deskriptiv, verzichten also auf die explizite Angabe von Berechnungsschritten. Die Sprachen sind getrennt von einer Programmiersprache zu benutzen.
• DBMSe unterstützen das Transaktionskonzept inklusive Mehrbenutzerkontrolle: Logisch zusammenhängende Operationen werden zu Transaktionen zusammengefasst, die als atomare (unteilbare) Einheit bearbeitet werden. Auswirkungen von Transaktionen sind langlebig. Transaktionen können parallel durchgeführt werden, wobei sie voneinander isoliert werden.
• Sie unterstützen die Einhaltung des Datenschutzes, gewährleisten Datenintegrität (Konsistenz) und fördern die Datensicherheit durch geeignete Maßnahmen.
Bisher haben wir die Grundkonzepte von DBMS beschrieben. Nun müssen wir sie in die Softwarelandschaft einordnen sowie Entwicklungslinien der Vergangenheit und Entwicklungstendenzen der Zukunft diskutieren.
Die klassischen Einsatzgebiete der Datenbanken sind Anwendungen im kommerziellen Bereich, die sich aus Buchhaltungs- und Katalogisierungsproblemen entwickelt haben. Ein typisches Beispiel neben unserer kleinen Weindatenbank sind beispielsweise Artikelverwaltungs- und Bestellsysteme im Handel bzw. E-Commerce. Derartige Anwendungen zeichnen sich durch einige Charakteristika aus: Es gibt viele Objekte (20.000 Artikel, 10.000 Kunden, 1.000 Bestellvorgänge pro Tag usw.), aber vergleichsweise wenige Objekttypen (ARTIKEL, KUNDE, BESTELLUNG). Objekte sind einfach strukturiert und verhältnismäßig klein. Durchzuführende Transaktionen sind kurz und betreffen wenige Objekte (etwa die Bestellung eines Artikels), und die ausgeführten Operationen sind relativ unkompliziert, wie etwa einfache arithmetische Berechnungen.
Andere wichtige Beispiele für Datenbankanwendungen sind Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme, die die gesamte Ressourcenplanung in Unternehmen unterstützen. Derartige Systeme beinhalten neben der Stammdatenverwaltung Komponenten für die Materialwirtschaft (Lagerhaltung, Beschaffung), Finanz- und Rechnungswesen, Controlling, Personalwirtschaft und Produktion2. Die bekanntesten Vertreter sind sicherlich SAP R/3 bzw. der Nachfolger mySAP ERP und PeopleSoft.
Ein weiteres Beispiel sind Customer Relationship Management (CRM)- Systeme, die zur Verwaltung der Kundenbeziehungen eines Unternehmens dienen. In einer Datenbank werden dazu alle Kundenkontakte erfasst – beginnend bei den Adressen über die Historie von Anfragen, Angeboten und Kaufvorgängen bis hin zur finanziellen Situation. Derartige Systeme werden insbesondere zur Unterstützung des Vertriebs und für Marketingaktionen eingesetzt.
Datenbanksysteme bilden auch die Basis für sogenannte Data Warehouses. Hierbei handelt es sich um eine integrierte Datenbasis für Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellsystemen, die zum Zweck der Analyse längerfristig und unabhängig von den Quellsystemen gespeichert werden. Aspekte von Data Warehouses werden u.a. in [KSS12] ausführlich behandelt.
Natürlich haben herkömmliche Datenbanksysteme auch Grenzen:
• Relationale Datenbanksysteme mit ihren flachen, einheitlich strukturierten Daten (siehe Kapitel 2) sind überfordert, wenn sehr tiefe, auch wechselnde Strukturen der Daten mit vielen Objekttypen benötigt werden und wenn Transaktionen viele Objekte über längere Zeiträume hinweg manipulieren. Beispiele hierfür sind CAD- und andere technische oder wissenschaftliche Anwendungen wie in der Physik, Astronomie oder Genomforschung.
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