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Oracle Press 2002 neben der Referenz auch als Tutorial geeignet Cornelia Boenigk: PostgreSQL. dpunkt.verlag 2003 ist auch allgemeine Einfhrung in Datenbanken, Webanwendungen mit PHP 2H.2k1P.1Gf Hf 2"2f1  "  f    .   fF%T7$  M2#Literatur, tiefergehend/Theo Hrder, Erhard Rahm: Datenbanksysteme, Konzepte und Techniken der Implementierung. Springer 1999 sehr umfassend und vollstndig, keine Datenmodellierung Martin Schader: Objektorientierte Datenbanken. Springer 1997 Ramez Elmasri, S. B. Navathe: Grundlagen von Datenbanksystemen, Pearson Studium 2002f8<f8f f>*YDatenorganisationDatentrger DatenstrukturenDatenspeicherungAllgemeine Anforderungen geringer Speicherverbrauch Kosten minimieren einfaches Einfgen, ndern und Lschen von Daten Zeit minimieren schnelles Wiederfinden von Daten Zeit minimieren einfache Algorithmen Wartbarkeit, Zuverlssigkeit optimieren Diese Anforderungen widersprechen sich: 3 erfordert Hilfsinformationen, zu 1, 2 und 3 behindern sich gegenseitig 4 ergibt meist schwache Leistung bei 2 oder 3 112!34)(1!  )(  Datentrgersequentielle Datentrger Magnetbnder Streamer Bandkassetten direkt adressierbare Datentrger Disketten Magnetplatten beschreibare CD schreiben sequentiell, lesen direkt adressiert`$!(/$!(/ v 2  sequentielle Datentrger ... (1)$Vorzge relativ billig groe Kapazitt bei optimaler Speicherausnutzung bequem archivierbar einfache Verarbeitungsalgorithmen Nachteile Datenstze nur sequentiell durchsuchbar Lschungen von einzelnen Stzen nahezu unmglich lange Zugriffszeiten Einsatzgebiete Archivierung Sicherung Logfilestv n v n  v  sequentielle Datentrger ... (2)*Beispiele, Kenndaten Magnetbnder Streamer& (direkt adressierbare Datentrger ... (1),Vorteile kurze Zugriffszeiten auf beliebige Stze Lschen und Wiedereinfgen problemlos beliebige Datenorganisation mglich notfalls auch sequentiell benutzbar Nachteile hhere Kosten kleinere Kapazitt Speicheroverhead durch Dateiorganisation Einsatzgebiete alle Daten im hufigen wahlfreien Zugrifft  J* J* Q (direkt adressierbare Datentrger ... (2)0Beispiele, Kenndaten Festplatten beschreibare CD&! SpeicherungsverfahrenDirektadressierung Listen geordnet sequentiell geordnet auf adressierbarem Speicher geordnet verkettet Bume (z.B. binr) Index-sequentiell Hashing6M-M-DirektadressierungLsetzt adressierbaren Datentrger voraus setzt feste Satzlnge voraus Adresse errechnet sich aus Schlsselwert: Adresse(Satz) := Startoffset + Satzlnge Schlssel Zugriffszeiten: alle Operationen: O(1) nur bei nahezu vollstndigem Vorhandensein aller Schlssel aus dem Wertebereich sinnvollzo6Yo) Y  Direktadressierung ...  Listen, geordnet sequentiellDatenstze enthalten Schlssel variable Satzlnge Stze sortiert nach Schlssel, aber sequentiell Schlsselraum nicht ausgeschpft Zugriffszeiten fr Satz suchen: O(L/2) erheblicher Aufwand fr Lschen und Einfgen (L ist die Gesamtlnge der Daten)| -%f}-$ ,Listen, geordnet auf adressierbarem SpeicherNDatenstze enthalten Schlssel feste Satzlnge Stze sortiert nach Schlssel Schlsselraum nicht ausgeschpft Zugriffszeiten: Satz suchen oder ndern ber binre Suche O(log n) Satz einfgen oder lschen O(n/2) hoher Zusatzaufwand fr Einfgen oder Lschen (n ist die Anzahl Datenstze)*  .f[ f . Listen, BinrsucheSuchschlssel: 42 nacheinander vergleichen mit Satz Nr. 23/2 = 11, 11/2 = 5, 5+ (11-5)/2 = 8, 5+ (8-5)/2 = 6: x8@ Listen, geordnet verkettet:Datenstze enthalten Schlssel feste Satzlnge (mit besonderem Aufwand auf variabel mglich) Stze auf Datentrger unsortiert Schlsselraum nicht ausgeschpft Zugriffszeiten fr Satz suchen: O(n/2) kaum Zusatzaufwand fr Einfgen oder Lschen (n ist die Gesamtlnge der Daten)  -%f - fB-#Listen, geordnet verkettet BumeStze mit Schlsseln Trennung von Daten und Zugriffsinformationen Speicherung der Daten nach irgend einem Verfahren mit direkter Adressierung Zugriffszeiten: Satz suchen oder ndern ber binre Suche O(log n) Satz einfgen oder lschen ... wie beim zugrundeliegenden Verfahren bei Einfgen oder Lschen mssen auch Verwaltungsinformationen angepat werden (n ist die Anzahl Datenstze) * ,O f )O    Bume ... Index-sequentielle Speicherung^fr Datentrger mit Blockstruktur Blcke direkt adressierbar Datenstze mit Schlssel, sortiert variable oder feste Satzlnge Zugriffszeiten: O(L/B), gemessen in Plattenzugriffen bei Einfgen und Lschen noch Zusatzaufwand fr Anpassung der Verwaltungsdaten (L=Gre aller Daten, B = Blockgre) Z)Q'z%"Index-sequentielle Speicherung ...  )Index-sequentielle Speicherung ... (Bsp.)$Annahmen: Blockgre 2048 Byte Satzgre 116 Byte, Schlssellnge 20 Byte Blockinhalte Datenblock: 17 Stze maximal, bei 75% Fllungsgrad 13 Stze Indexblock: 85 Eintrge zu 24 Byte ( = 20 + 4 fr Adresse) Datenvolumen 1 Indexstufe: 128 kB Daten, 2 kB Index 2 Indexstufen: 10 MB Daten, 172 kB Index 3 Indexstufen: 926 MB Daten, 15 MB Index 4 Indexstufen: 78 GB Daten, 1.2 GB Index 5 Indexstufen: 6.7 TB Daten, 105 GB Index, 6 Plattenzugriffe @ w  @ w  > (HashingStze mit Schlsseln Schlsselraum nur schwach besetzt Adresse wird aus Schlssel errechnet feste Satzlnge (mit Mehraufwand auch variable mglich) Zugriffszeiten fr alle Operationen: O(1) Zusatzaufwand beim Lschen Adresskollisionen erfordern Sonderbehandlung nur effektiv bei geplanter Unterausnutzung des Datentrgersp8i\f '!i"Hashing ... (Bsp.)$CHashfunktion: 17s+23 mod 50 mittlere Anzahl Zugriffe: 1.7$  +$ bersicht&SekundrschlsselLPrimrschlssel identifizieren Datenstze Sekundrschlssel identifizieren Datenstze nicht Sekundrschlssel dienen als alternatives Suchkriterium Zugriffe ber Sekundrschlssel sind ohne weitere Hilfen ineffektiv (wie ungeordnete, sequentielle Liste) mit Hilfen hnlich effektiv wie ber Primrschlssel Zugriffshilfen heien invertierte Dateien invertierte Dateien knnen im Prinzip beliebig organisiert sein Indexstrukturen sind besonders vorteilhaft sie enthalten Paare [Sekundrschlssel, Primrschlssel] Achtung: i.A. mehrere Primrschlssel zu jedem Sekundrschlssel vorhanden \8%z*\8%zf   fE 'Einstieg DatenbankenMotivation Anforderungen( Dateiverarbeitung, konventionell)Datenverarbeitung, Variante*Datenverarbeitung, komplex+Datenverarbeitung, Mehrbenutzer,Dateiverarbeitung, Datenbank-Datenbank: DefinitionEine Datenbank ist eine Sammlung von Daten, die untereinander in einer logischen Beziehung stehen und von einem eigenen Datenbankverwaltungssystem (Data Base Management System) DBMS verwaltet werden.zfff ff.Datenbank: Anforderungen@Sammlung logisch verbundener Daten Speicherung der Daten mit mglichst wenig Redundanz Abfragemglichkeiten und nderungen  ad hoc Logische Unabhngigkeit der Daten Physische Unabhngigkeit der Daten Zugriffsschutz Integritt Mehrfachzugriff Zuverlssigkeit, Ausfallsicherheit, Kontrolle=)Datenbank: Anforderungen (2)... es ergeben sich als Konsequenz weitere Anforderungen: Datenkatalog (data dictionary) Namen, Typen, Gren von Datenelementen Beziehungen mit deren Namen ... Integrittsbedingungen Berechtigungen, Benutzer Statistiken (ber Zugriffe etc.) Transaktionskonzept Recovery Authorisierung Hilfsdienste Datenimport/-export berwachung (Monitoring) statistische Analyse (Performance, Nutzung, Durchsatz):9d99c    bM  9/ Datenbank: Architektur>*Datenbank: Architektur (2)?+Datenbank: Architektur (3)A.DatenmodellierungEntity-Relationship-Modell$ @,Architektur: Sichten, Sprachen3$DatenbankmodelleC1. Beschreibung der Daten und ihrer Beziehungen (graphische) Modellierungssprache, z.B. UML 2. Spezielle Konzepte, die zur Modellierung verwendet werden hierarchisches Datenbankmodell netzwerkartiges Datenbankmodell relationales Datenbankmodell objektorientiertes Datenbankmodell andere, z.B. Logikmodell, Fuzzy-DatenbankenP0,=0,=4%hierarchisches DatenbankmodelloBaumartige Zugriffsstruktur, Segmente keine Redundanz, sehr kurze Zugriffszeiten Inflexibel, komplexe Programme5&netzwerkartiges Datenbankmodell\Durch Zeiger verkettete Struktur geringe Redundanz, kurze Zugriffszeiten komplexe Navigation7'relationales Datenbankmodell~Daten und Beziehungen in Tabellen Redundanz unvermeidlich, Abfragen intern komplex leicht programmierbar, nderbar, verwaltbar<("objektorientiertes Datenbankmodellbesteht aus Objekten, gegliedert in Klassen, mit Vererbung keine Einschrnkungen in der Modellierung Programmierung objektorientiert erhhte Komplexitt bei Verwaltung und Programmierung erfordert hohe RechnerleistungB-konzeptionelles Datenmodellnach dem Entity-Relationship-Modell Objekte (Entitt) Objekttyp (Entittstyp) Eigenschaft (Attribut) Eigenschaftswert (Attributwert) Beziehung (Relation) Beziehungstyp (Relationstyp) >%%,  E1Datenmodell, DefinitionenEin Objekt ist ein Exemplar (von Personen, Gegenstnden, nichtmateriellen Dingen), ber das Informationen gespeichert werden. Ein Objekttyp ist eine durch einen Objekttypnamen eindeutig benannte Klasse von Objekten, ber die dieselben Informationen gespeichert werden und die in prinzipiell gleicher Weise verarbeitet werden. Eine Eigenschaft ist die Benennung fr ein relevantes Merkmal aller Objekte, die in einem Objekttyp zusammengefasst werden. Ein Eigenschaftswert ist eine spezielle Ausprgung, die eine Eigenschaft fr ein konkretes Objekt annimmt. Eine Eigenschaft ist eine identifizierende Eigenschaft, wenn sie die Identifizierung eines Objekts innerhalb eines Objekttyps herbeifhrt. Trgt sie zur Identifizierung bei, heit sie teil-identifizierend. Alle anderen heien beschreibend.f70 f fpfqfff fF2ER-Modell, graphisch5Objekttyp durch zweigeteilten Kasten darstellen Kopfteil enthlt Objekttypnamen im Singular unterer Teil enthlt Benennungen von Eigenschaften im Singular (teil-)identifizierende Eigenschaften werden unterstrichen die Reihenfolge der Eigenschaften ist beliebig, aber identifizierende sollten zu Anfang stehen.6 f8f f% f fff_G3Datenmodell, Definitionen (2)uEine Beziehung kennzeichnet den konkreten Zusammenhang zwischen zwei realen Objekten Ein (dualer) Beziehungstyp beschreibt den typmigen sachlogischen Zusammenhang, der zwischen den Objekten zweier Objekttypen besteht. Jede Beziehungstyp-Richtung wird beschrieben durch: eine Benennung, die die Semantik des Zusammenhangs ausdrckt (Verb) die Optionalitt die Kardinalittf fT ff f0f f f,X  C/ ER-Modell, duale BeziehungstypenH4Datenmodell, Definitionen (3)Ein schwacher Objekttyp ist ein Objekttyp, dessen Eigenschaften es nicht erlauben, jedes Objekt dieses Typs zu identifizieren. Ein Beziehungstyp ist rekursiv, wenn er einen Zusammenhang zwischen Objekten desselben Objekttyps beschreibt. Ein Koppel-Objekttyp ist eine Menge von sachlogischen Verbindungen von Objekten, ber die dieselben Informationen gespeichert werden. Sollen ber die Verbindung zweier Objekte weitere Angaben gespeichert werden (Beziehungs-Eigenschaften), so wird der Beziehungstyp in einen Objekttyp umgewandelt. Wenn es sinnvoll erscheint, einer Eigenschaft weitere Untereigenschaften zuzuordnen, so wird die Eigenschaft in einen Objekttyp umgewandelt.f~fTffsfED0ER-Modell, SonderflleOschwacher Objekttyp rekursive Beziehung Koppelobjekt Beziehungsattribut I5Datenmodell, Definitionen (4)Ein Objekttyp kann identifiziert werden durch eine einzige Eigenschaft eine Kombination von Eigenschaften eine zustzliche  knstliche Eigenschaft eine Beziehungstyp-Richtung eine Kombination von Beziehungstyp-Richtungen eine Kombination von Eigenschaften und Beziehungstyp-Richtungen Eine minimale identifizierende Kombination von Eigenschaften/Richtungen heit Schlssel des Objekttyps. Ein Schlssel heit zusammengesetzt, wenn er aus mehr als einer Eigenschaft/Richtung besteht. Ein Teilschlssel ist eine echte Teilmenge einer identifizierenden Kombination von Eigenschaften/Richtungen. .5 ffA f%ff# f fCJ6Beispiel ER-ModellVBGeneralisierungK7Normalisierung L8 1. NormalformEine Eigenschaft heit mehrwertig, wenn sie zur gleichen Zeit mehrere Werte aus dem Wertebereich annimmt. Ein Objekttyp ist in 1. Normalform (1NF), wenn er keine mehrwertigen Eigenschaften hat. Es gibt auch Datenbankmodelle, in denen mehrwertige Eigenschaften erlaubt sind: NF2-Modell  non-first-normal-form-modell Im NF2-Modell knnen mehrwertige Eigenschaften sogar geschachtelt werden.  K f^ ff ffE5MM91. NormalisierungsschrittN:Funktionale Abhngigkeiten:Seien A und B zwei Eigenschaften eines Objekttyps. B heit von A funktional abhngig, wenn sich fr jedes Objekt des Objekttyps der Wert von B zwingend aus dem Wert von A erschlieen lt. In dieser Definition kann statt einer Eigenschaft A auch eine Kombination von Eigenschaften oder Beziehungstyp-Richtungen . (A1, A2, ..., An) stehen. 6Af f#   NO;Funktionale Abhngigkeiten (2)redundante Speicherung von (Name, Vorname) und (Projektleiter) nderungsproblem Lschungsproblem Einfgeproblem Ursache: Abhngigkeit von Teilschlsseln&pf"P< 2. NormalformEin Datenmodell ist in der zweiten Normalform (2NF), wenn es sich in der 1. Normalform befindet und jede beschreibende Eigenschaft eines Objekttyps vom Schlssel des Objekttyps, aber nicht schon von einem Teilschlssel funktional abhngig ist. Verletzungen der 2NF knnen nur bei Objekttypen auftreten, die einen zusammengesetzten Schlssel haben. (Beziehungstyp-Richtungen knnen auch Teile des Schlssels sein!)f+Wf+f#f"fBQ=2. NormalisierungsschrittS?Funktionale Abhngigkeiten (3){redundante Speicherung von (Hausmeister) nderungsproblem Lschungsproblem Einfgeproblem Ursache: Kette von Abhngigkeiten&|ZfR> 3. NormalformlEine Eigenschaft B heit von einer Eigenschaftskombination (A1, A2, ..., An) transitiv abhngig, wenn es eine weitere Eigenschaft C gibt mit funktionalen Abhngigkeiten (A1, A2, ..., An) C B. Ein Datenmodell heit in 3. Normalform (3NF), wenn sie in 2NF ist und wenn es keine beschreibende Eigenschaft gibt, die vom Schlssel ihres Objekttyps transitiv abhngig ist. Alternativformulierung: es gibt keine funktionalen Abhngigkeiten zwischen beschreibenden Eigenschaften. Achtung: die Formulierungen sind nicht quivalent, wenn es alternative Schlssel gibt.8nWn=fP ffDfj!1T@3. NormalisierungsschrittUAWeitere NormalformenBoyce-Codd-Normalform: Alle Abhngigkeiten gehen von kompletten Schlsselkandidaten aus. 4. Normalform: Alle mehrwertigen Abhngigkeiten gehen von kompletten Schlsseln aus. 5. Normalform (Projection-Join-Normalform) Denormalisierung: bewut in Kauf genommene Verletzung einer Normalform transitive Abhngigkeit abhngige Eigenschaft ndert sich selten Zugriff auf Eigenschaft ist erleichtert Modellierung eines kaum gebrauchten Objekttyps entflltGZZfD fH ff7Z WCBCNFvObjekttyp ist in 3NF Abhngigkeit Lieferant Bauteil widerspricht BCNF nderungs-, Einfge- und Lschproblematik tritt auf! Es gibt (Projekt, Lieferant) als zweiten Schlsselkandidaten ^"fOf!XD4NF YEDatenbankmodelleRelationales DatenbankmodellZFRelationales DatenmodelltEigenschaften Domnen = Wertebereiche Attribut A Dom[A] = {a1, a2, a3, ...} Objekttyp Kreuzprodukt von Domnen Entittstyp E(A1, A2, ... , An) Dom[A1] Dom[A2] ... Dom[An] Eine Teilmenge R Dom[A1] Dom[A2] ... Dom[An] heit (n-stellige) Relation ber den Wertebereichen der Attribute A1, A2, ... , An. Dabei heit n der Grad der Relation. R beschreibt die Menge der Objekte vom Objekttyp E, die gespeichert werden sollen.((%Dn& f% ff fffff  f C 'Sf\GRelationales Datenmodell (2)Relationen lassen sich als Tabellen darstellen: E A1 A2 ... An a11 a12 a1n a21 a22 ... a2n ... ... ... ... am1 am2 ... amn Aus der Mengeneigenschaft folgt: Die Reihenfolge der Tupel ist nicht definiert Es kann keine zwei identischen Tupel geben. 1[n{nn0            % f'f f>63]HRelationales Datenmodell (3)Die Relation R ist ber die Zeit hinweg variabel es knnen Objekte hinzugefgt, entfernt oder gendert werden. Auf die Elemente der Relation (= die Objekte) wird ber Schlssel zugegriffen. Notfalls ist die Gesamtheit der Attribute der Schlssel man unterscheidet: Primrschlssel und Alternativschlssel Beziehungen zwischen Objekttypen werden ber Fremdschlssel realisiert: Fremdschlssel sind (Primr-)schlssel eines anderen Objekttyps, die in die Relation zustzlich aufgenommen werden.sHtffx fKff-f t M_J"Beziehungen im relationalen Modell ^IIntegrittsbedingungenPrimrschlsselbedingung: Ein Primrschlssel-Attribut (bzw. -Attribut-kombination) muss stets einen Wert aus dem Wertebereich des Attributs haben. Dieser darf auerdem nur einmal in der Relation vorkommen. (Verbot von Null-Werten) Fremdschlsselbedingung: Ein Fremdschlssel-Attribut (bzw. -kombination) hat entweder den Wert Null, oder einen Wert, der als Primrschlssel in der referenzierten Tabelle tatschlich vorkommt.f fF^>G  N`K&Beziehungen im relationalen Modell (2)Ist im Prinzip berflssig. *) B bernimmt Schlssel von A als  not null und  unique Fremdschlssel oder A nimmt Schlssel von B als  unique Fremdschlssel auf. B nimmt Schlssel von A als  unique Fremdschlssel auf. B bernimmt Schlssel von A als Fremdschlssel B bernimmt Schlssel von A als  not null Fremdschlssel nicht realisierbar! (links stehen zwei Alternativen) B bernimmt Schlssel von A als Teil des Primrschlssels *) B erklrt seinen Schlssel als  not null und  unique Fremdschlssel, der den Schlssel von A referenziert - und A macht dasgleiche umgekehrt.0020x2/02:02502:020Z2ffGff!f:ftO33 *   aL%M:N-Beziehungen relational modelliert pUKoppelrelationen (2) bMDatenbanksprachen#relationale Zugriffsoperationen SQLcNZugriffsoperationensatzweiser Zugriff ber Primrschlssel wie Dateizugriff sequentielle Verarbeitung Mengenoperationen Relationen sind Mengen , , \ = Durchschnitt, Vereinigung, Differenz Ergebnis sind vollstndige neue Relationen vom gleichen Typ Teilmenge und/oder Untertyp Selektion nach Auswahlkriterien Projektion auf Untermenge der Attribute Join@H@kH$ @dO Selection MPersNr Name Abteilung Gehalt Position 100000 Schmidtbauer VORST 320000 Vorst.Ass. 100100 Kuhn VORST 100200 Holzmann CON 75000 Trainee 100300 Sulzing CON 120000 Sachbearb. 100400 Berlisch CON 115000 Sachbearb. 100500 Dingwort EDV 95000 Assistent 100600 Petterson EDV 150000 Assistent 100700 Grtze EDV 180000 Abt.Leiter$N(f&l    / =fP ProjektionMPersNr Name Abteilung Gehalt Position 100000 Schmidtbauer VORST 320000 Vorst.Ass. 100100 Kuhn VORST 100200 Holzmann CON 75000 Trainee 100300 Sulzing CON 120000 Sachbearb. 100400 Berlisch CON 115000 Sachbearb. 100500 Dingwort EDV 95000 Assistent 100600 Petterson EDV 150000 Assistent 100700 Grtze EDV 180000 Abt.Leiter$N(f&l    / =gQProjektion + SelektionMPersNr Name Abteilung Gehalt Position 100000 Schmidtbauer VORST 320000 Vorst.Ass. 100100 Kuhn VORST 100200 Holzmann CON 75000 Trainee 100300 Sulzing CON 120000 Sachbearb. 100400 Berlisch CON 115000 Sachbearb. 100500 Dingwort EDV 95000 Assistent 100600 Petterson EDV 150000 Assistent 100700 Grtze EDV 180000 Abt.Leiter$N(f&l    / =hRJoinoTNormalformen revisited nNormalisierung wird erreicht durch Zerlegen einer Tabelle in zwei (oder mehr) Tabellen Die Originaltabelle kann durch Join der Teiltabellen wiedergewonnen werden Bedingungen: 1. Alle funktionalen Abhngigkeiten finden sich in den Teiltabellen wieder 2. Es entstehen keine zustzlichen Stze beim Join der Teiltabellen ( lossless join ) Normalisierung bis 3NF erfllt die Bedingungen Normalisierung nach BCNF verletzt u.U. die 1. Bedingung h#fKf( fflff-f!>v knSPJNF revisited qVSQLDDL DMLrW Geschichte1974 Vorlufer ist SEQUEL = structured english query language, von IBM, fr System R 1983 1. Version von DB2 mit SQL 1986 ANSI-Standard SQL-86 1992 SQL-92 (auch SQL-2) - Tabellen knnen nachtrglich gendert werden - Integrittsbedingungen knnen formuliert werden - Domnen knnen definiert werden - Mengenoperationen 1992 (Mai) SQL-3 (nie fertiggeworden) 1999 SQL:1999 setzt SQL-3 fort, Objektorientierung`f5 ffff  ff*#usX SQL SyntaxKurzes Tutorial: Syntax-Diagramme in BNF mit Erluterungen Syntaxdiagramme: Verlinkte Diagramme der wesentlichen Teile von SQL-21) SQLPLUS Anweisungen zum Formatieren von Abfrageergebnissen und zur Reportgenerierung 0RZ` *?P 0 0 0 0A 0AR 0R 0 0 0 0yCREATE (einfach)xcreate table Mitarbeiter (Name varchar2(30) not null, Abteilung char(5), Gehalt number(7), Position varchar2(20))y ff f ff6 7z CREATE ...create table Mitarbeiter (PersNr number(6) not null, Name varchar2(30) not null, Abteilung char(5), Gehalt number(7), Position varchar2(20), primary key (PersNr), foreign key (Abteilung) references Abteilung(Abtnr)) fff f fff f ff{ CREATE ...create table Mitarbeiter (PersNr number(6) not null, Name varchar2(30) not null, Abteilung char(5), Gehalt number(7), Position varchar2(20), primary key (PersNr), check(Gehalt<200000 or Abteilung= VORST ))0 fff f fff ff  ff  8 | CREATE ...4create index Abt_index on Mitarbeiter (Abteilung) 5 f f f@ } CREATE ...>create sequence Personal start with 100000 increment by 100Z? f fffH ~INSERTinsert into Mitarbeiter values ( Personal.nextval,  Schmidtbauer ,  VORST  , 320000,  Vorst.Ass. )  f f fff f    INSERT ...insert into Mitarbeiter (Name, PersNr) values (  Kuhn , Personal.nextval) S fff ffZ SELECTselect * from Mitarbeiter. ff$  SELECT ...(select Abteilung, Name from MitarbeiterZ) ff ff$  SELECT ...!select Abteilung from MitarbeiterP" ff ff$   SELECT ...*select distinct Abteilung from MitarbeiterP+ ff ff$   SELECT ...select Name, Gehalt/12  mtl. Gehalt from Mitarbeiter where Gehalt < 120000Lf f f ffffH   SELECT ...select Name, Gehalt/12  mtl. Gehalt from Mitarbeiter where Gehalt between 80000 and 120000\f f f fffffl   SELECT ...select Name, Gehalt/12  mtl. Gehalt from Mitarbeiter where Gehalt between 80000 and 120000 and Abteilung =  EDV Rrf f f ffff ff~   SELECT ...XPersNr Name Abteilung Gehalt Position 100000 Schmidtbauer VORST 320000 Vorst.Ass. 100700 Grtze EDV 180000 Abt.Leiter 100600 Petterson EDV 150000 Assistent 100300 Sulzing CON 120000 Sachbearb. 100400 Berlisch CON 115000 Sachbearb. 100500 Dingwort EDV 95000 Assistent 100200 Holzmann CON 75000 Trainee 100100 Kuhn VORST$Y)f0  /    (JoinNAbteilung Kurz Leiter Beschreibung EDV 100700 EDV CON 100900 ControllingOOf,1  Outer-Join$ Gruppenfunktionenzselect sum(Gehalt)  Personalkosten from Mitarbeiter \> ff f . Gruppenwechselselect Abteilung, sum(Gehalt)  Personalkosten from Mitarbeiter group by Abteilung W f ff f fH   Gruppenwechsel ...select Abteilung, sum(Gehalt)  Personalkosten from Mitarbeiter group by Abteilung having sum(Gehalt) < 300000 sff f f ffZ   Count-Funktion select count(*) from Mitarbeiter 8 select count(Abteilung) from Mitarbeiter 8 select count(distinct Abteilung) from Mitarbeiter 3 select count(Gehalt) from Mitarbeiter 7 ~ ff f ff f ff f ff        Unterabfragenselect Name from Mitarbeiter where Gehalt = (select max(Gehalt) from Mitarbeiter) Schmidtbauerkf ffff f f~    Unterabfragen ...select Name from Mitarbeiter m where not exists (select * from Abteilung where Kurz = m.Abteilung) Schmidtbauer Kuhnf ff$ ff fff  korrelierte Unterabfragen select Name, Abteilung from Mitarbeiter a where Gehalt = (select max(Gehalt) from Mitarbeiter b where a.Abteilung = b.Abteilung) Name Abteilung Schmidtbauer VORST Grtze EDV Sulzing CONf f fffff ff f fLff  5 tYSQL Syntax (2)RAliasnamen Select expression [as] aliasname ... Outer Join ... from tab1 natural join tab2 using (col1, col2, ...) ... ... from tab1 join tab2 on bedingung ... ... from tab1 {left | right | full} outer join tab2 ... Subselect ... where {exists | unique } (unordered select) ... Case-Struktur ... case when bed1 then wert1 ... case wert when bed2 then wert2 ... when wert1 then wert2 else wert when wert3 then wert4 end ... ... %  43 f f f ffffff*f f  ffffffff-ff$f6N         ,\ 0  0 0 00: 0:; 0;? 0?D 0DQ 0QV 0V[ 0[` 0`w 0w{ 0{ 0 0 0 0 0 0 0 0SuZSQL Syntax (3)NMengenoperationen Select ... from (table tab1 {union | intersect | except} table tab2) ... Bedingungen mit Listen ... where (exp1, exp2, exp3) = (exp4, exp5, exp6) ... ... where (exp1, exp2, exp3) < (exp4, exp5, exp6) ... Domnen Create domain name typ [check bedingung]hjm)fff?f   f   f   f   f   f   f * N25 }bBeispiele zu SQLXBibliotheksbeispiel 1. Gesucht: Die Rckgabedaten aller Bcher, die eine Person namens  Meyer ausgeliehen hat. 2. Gesucht: Eine Liste aller Reservierungen mit Namen, der reservierenden Person, Reservierungsdatum und der ISBN des reservierten Buches, fr die keine andere zeitlich vorrangige Reservierung vorliegt. 3. Gesucht: Eine Liste aller berflligen Bcher, fr die eine Reservierung vorliegt. Die Liste soll die Signatur des Buches, den Namen des Ausleihers und den Namen des (zeitlich) ersten Reservierenden enthalten. 4. Gesucht: Fr alle 1989 erschienenen Bcher die minimale, maximale und durchschnittliche Zahl von Ausleihen im Zeitraum von Oktober bis Dezember 2002. fffRff f f~cBeispiele zu SQL (2)5. Gesucht: Die gleiche Anfrage wie eben, aber fr jedes Rckgabedatum einzeln, in einer Tabelle. 6. Gesucht: Jene Bcher, fr die es im November 2002 mehr als doppelt so viele Reservierungen gab, wie fr alle Bcher im Durchschnitt, und die nur einmal vorhanden sind. 7. Gesucht: Eine Liste aller Bcher mit Titel und ISBN, die mehrfach vorhanden sind. Skripten zum Erstellen des Beispiels, zum Fllen mit Daten und mit Vorschlgen fr Anfragen zu 1. bis 7. finden sich in diesem Verzeichnis zum Download.jf fY f f# 0hTrigger'Sind fast von allen Herstellern implementiert Sind erst Bestandteil von SQL-3 CREATE TRIGGER triggername { BEFORE | AFTER } { INSERT | DELETE | UPDATE [ OF column1, ... ] } ON tabelle [ REFERENCING OLD AS altezeile NEW AS neuezeile ] [ WHEN bedingung ] sql-Anweisung [ FOR EACH ROW ]NOf3fff ff ff fft^ J  i Trigger (2) CREATE TRIGGER gehalt_upd BEFORE UPDATE OF gehalt ON Angestellte REFERENCING OLD AS old NEW AS new WHEN :new.Gehalt > 1.2 * :old.Gehalt AND :old.Abteilung <>  VORST INSERT INTO controller_tab_1 VALUES (:old.Name, :old.Abteilung, :old.Gehalt, :new.Gehalt) FOR EACH ROWf ff fff"f ff9 f-G 4v[Eingebettetes SQL, Beispiel C++uSQL-Befehle sind eingebettet Prcompiler: setzt um in Bibliotheksaufrufe, belt SQL als Kommentar im Programmtext.&+K+K Nw\#Eingebettetes SQL, ProgrammstrukturuVariablendeklaration EXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION; char Name[21]; int Gehalt; int Personnr; EXEC SQL END DECLARE SECTION; Fehlerbehandlung vereinbaren EXEC SQL WHENEVER SQLERROR GOTO Marke1; EXEC SQL WHENEVER NOT FOUND GOTO Marke2; Verbindung zum Server EXEC SQL CONNECT TO servername; (Details wie UserID- und Passwortbergabe hngen von der Systemumgebung ab.) kSofkfQf Mb7   ;x]'Eingebettetes SQL, Programmstruktur ...HSQL-Befehl EXEC SQL SELECT Name, Gehalt FROM Angestellter INTO :Name, :Gehalt WHERE Personnr = :Personnr; Fehlerbehandlung if strcmp(SQLSTATE,  02000 ) cout <<  Personnr  << Personnr <<  ist nicht vorhanden ; else cout <<  SQL-Fehler, Fehlercode:  << SQLSTATE; z g fffZ    3y^ SQL-CursorOVerarbeitung von Tabellen satzweise Cursor-Deklaration EXEC SQL DECLARE c_ang CURSOR FOR SELECT Personnr, Gehalt ... FOR UPDATE OF Gehalt; Cursor ffnen EXEC SQL OPEN c_ang; Stze verarbeiten (in einer Schleife) EXEC SQL FETCH FROM c_ang INTO :Personnr, :Gehalt INDICATOR :i_gehalt; if (i_gehalt = = 0) continue; 7_&p7f^f&fp   )E?z_SQL-Cursor (2)Stze verndern (in derselben Schleife) EXEC SQL UPDATE Angestellter SET Gehalt = Gehalt + :Zuschlag WHERE CURRENT OF c_ang; Endekriterium fr Schleife until (strcmp (SQLSTATE,  02000 )= = 0) Cursor schlieen EXEC SQL CLOSE c_ang;(e)(fef)f  b  >gSQL-Cursor (3)DECLARE cursorname [SCROLL] CURSOR FOR SELECT ... [ ORDER BY ... ] FOR UPDATE OF column1, ... FETCH [{ NEXT | PRIOR | FIRST | LAST } | { ABSOLUTE | RELATIVE } wert ] FROM cursorname INTO :variable, ...f ffEf ff, {`Eingebettetes SQL (2)Cursorverarbeitung ist oft vermeidbar Hauptzweck ist es, die Lcke zu schlieen, die durch mangelnde Array-Verarbeitung in Programmiersprachen entsteht. Deklaration eines Cursors setzt automatisch Sperren Mismatch Datentypen SQL und Programmsprache insbesondere fr Datumstypen, LONG etc. Spezielle Behandlung von VARCHAR in der DECLARE SECTION ist erlaubt: VARCHAR name[40]; Umsetzung in Array + Lngenfeld WHENEVER-Fehlerbehandlung benutzt lexical scoping6&t`(!$ #&fX,f, ff!'   f #f6 G|a Dynamic SQL4Execute Immediate: EXEC SQL EXECUTE IMMEDIATE :sql_command; Auswertung und Compilierung der Anweisung erfolgt erst zur Laufzeit. grtmgliche Flexibilitt Prepare, Execute Using: sql_command  delete from angestellte where personnr = ? EXEC SQL PREPARE delcommand FROM sql_command; ... EXEC SQL EXECUTE delcommand USING :personnr; Compilierung der Anweisung kann vor dem Linken stattfinden.)y<)f` ff;(b    >dBeispiel Oracle SQLEXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION; VARCHAR username[20]; VARCHAR password[20]; int emp_number; float commission; EXEC SQL END DECLARE SECTION; EXEC SQL INCLUDE sqlca; void sqlerror(); main() { strcpy(username.arr, "SCOTT"); username.len = strlen(username.arr); strcpy(password.arr, "TIGER"); password.len = strlen(password.arr); EXEC SQL WHENEVER SQLERROR DO sqlerror(); EXEC SQL CONNECT :username IDENTIFIED BY :password; Zf_f&     0  !  fBeispiel Oracle SQL scanf("%d", &emp_number); EXEC SQL WHENEVER NOT FOUND GOTO notfound; EXEC SQL SELECT COMM INTO :commission FROM EMP WHERE EMPNO = :emp_number; printf("%-8s \n", commission); notfound: printf("Not a valid employee number - try again. \n"); EXEC SQL COMMIT WORK RELEASE; exit(0); } void sqlerror() { EXEC SQL WHENEVER SQLERROR CONTINUE; printf("ORACLE error detected. \n"); EXEC SQL ROLLBACK RELEASE; exit(1); } fpf!&f'f D$   ) , %eBeispiel mySQL $db = mysql_connect("127.0.0.1","root"); mysql_select_db("flohmarkt",$db); $result = mysql_query("SELECT * FROM eintraege",$db); while ($myrow = mysql_fetch_row($result)) { printf( Laufende Nummer: %s \n , $myrow[0]); printf( Vorname: %s \n , $myrow[1]); printf( Name: %s \n , $myrow[2]); }hAf3f ff ff fff) f% f% f    j Beispiel JDBCimport java.sql.*; class Employee {public static void main (String args[]) throws SQLException {DriverManager.registerDriver( new oracle.jdbc.driver.OracleDriver()); Connection conn = DriverManager.getConnection ("jdbc:oracle:oci7:@","scott","tiger"); Statement stmt = conn.createStatement (); ResultSet rset = stmt.executeQuery ("select NAME from ANGESTELLTER"); while (rset.next ()) System.out.println (rset.getString (1)); } } 0f? fHff:ff ff0 f f@        kJDBC-API Klassen und Interfaces lJDBC-APIInterface Driver wird vom Datenbankhersteller implementiert DriverManager ist in java.sql.package vorhanden wird versorgt mit der URL des JDBC-Drivers stellt die Verbindung her Connection Objekt stellt Statement Objekt bereit Statement Objekt stellt ResultSet Objekt bereit Interface DatabaseMetaData enthlt Informationen ber Tabellen etc. aus dem Datadictionary der Datenbank Interface ResultSetMetaData enthlt Informationen ber den Typ etc. des zurckgegebenen ResultSet lE- f, ff E f f f ff2ff= fmODBCOpen Database Connectivity: offener Standard fr API fr den Datenbankzugriff u.a. fr Access, dBase, DB2, und Excel bentigt wird: ODBC software Treiber fr jede Datenbank basiert auf: The Open Group standard SQL Call-Level Interface erstes Release 1992 durch SQL Access Group auf gngigen PC-Plattformen verfgbar fr JDBC gibt es eine JDBC-ODBC "bridge" zum Zugriff auf ODBC-Datenbanken. :)%f!%f!%f!%f"!%fR!)!!%f !%f!%f>!%f$!                  #   #  )                   0gj 0nDatenbanktuning Performance Optimierung oTuningpotential DB-Interna: internes Modell z.B. Indexe Design konzeptuelles Modell Betriebssystem Hardware z.B. Plattenkonfiguation Applikation SQL-Code Optimierung "  "  pOptimizer, regelbasiert  qOptimizer, kostenorientiert  rOptimizer, kostenorientiert (2) Faktoren: Tabellengren Indexstufen Feldselektivitten CPU (Anzahl, Geschwindigkeit) Speichergre Faktoren sind statisch statistischT Z Z  QHints gegeben vom Anwender untersttzen Optimierer erzwingen bestimmtes Verhalten*LL RsFaktoren Indexe dafr spricht: hufige Suche ber indizierte Spalten hufige Sortierung nach indizierten Spalten Spalte ist NOT NULL Indexwerte sind gut gestreut, d.h. gleichverteilt im Wertebereich indizierte Spalten bilden einen Fremschlssel dagegen spricht: Tabelle ist kleiner als 100 KB nur wenige verschiedene Indexwerte einige Indexwerte sind extrem hufig indizierte Tabelle unterliegt hufigen nderungenH t Faktoren (2) Feldselektivitt kann auch in % gemessen werden maximal 100%, wenn Spalte faktisch unique-Eigenschaft hat Index lohnt sich bei einer Selektivitt ab 85% in Ausnahmefllen reichen 30% select count(distinct spalte)/count(*) as feld_sel from tabelle x@ff  u Faktoren (3)  vTabellenzugriffe  wTabellenzugriffe (2) Access by Rowid bentigt entweder die rowid zum Zugriff oder einen Index Full Table Scan wird z.B. bei select * from tabelle ausgefhrt Index Unique Scan setzt Index voraus nicht mit allen where-Klauseln mglich wird gefolgt von Access by Rowid Index Range Scan bei Abfragen mit  like ,  between ... and bei Verwendung von Indexen ber Spalten ohne  unique -Klausel9/[iff fP f-f oxIndexverwendung nur unter Bedingungen: keine Funktion angewendet auf Spalte mit Index keine Abfrage auf IS NULL oder IS NOT NULL keine Abfrage mit Ungleichheit () Indexe werden aber insbesondere verwendet bei Ermittlung von Minimum und Maximum (MIN- bzw. MAX-Funktion)n}*'z*A /  ` f33` 3f3` ___>?" dd@~?" dd@  " @ `"  n?" dd@   @@``@n?" dd@  @@``PR    @ ` ` p> >  :-&Prof. Dr. Riebesehl   (    R  s *?   ZHSatz 1(2 @ $ ,$D  0 $ T3jJ ?@ $ N q3jJ?p >Satz 2(2 @  $  ,$D  0 !$ T3jJ ?@ "$ Nt3jJ?p >Satz 3(2 @ #$   ,$D 0 $$ T3jJ ?@ %$ Nx3jJ?p >Satz 4(2B 6$ TDjJ?,$D  0B 7$ TDjJ?  ,$D  0 @ Q$ P ,$D 0 R$ T3jJ ?@ S$ N|3jJ?p >Satz 6(2 @ T$  P,$D 0 U$ T3jJ ?@ V$ N3jJ?p >Satz 5(2r $ S       $ S D 0 <$D  0  v $ NjJ ?l @ $@,$D 0 $ T3jJ ?@ $ NT3jJ?p >Satz 1(2z @ $ ,$D 0  $ T3jJ ?@  $ N\3jJ?p >Satz 2(2z @  $  ,$D 0  $ T3jJ ?@  $ N%3jJ?p >Satz 3(2z @ $  ,$D 0 $ T3jJ ?@ $ N83jJ?p >Satz 4(2z @ $  P,$D 0 $ T3jJ ?@ $ N(3jJ?p >Satz 5(2z @ $ P ,$D 0 $ T3jJ ?@ $ N3jJ?p >Satz 6(2 $ N蜼3jJ?0  EEinfgen = Anfgen: 2 $ N3jJ? d,$D 0 MVersuch, Satz 3 zu lschen: 2z @@  /$  ,$D  0 -$ Z3jJ ?@@  .$ T3jJ?p@  :Satz 3(2z @   9$  ,$D   0N @@  :$    ;$ T3jJ ?@@  <$ N3jJ?p@  :Satz 4(2 @ =$ @  ,$D 0 >$ T3jJ ?@ ?$ N3jJ?p >Satz 4(2z @   @$  P,$D   0N @@  A$    B$ T3jJ ?@@  C$ N3jJ?p@  :Satz 5(2 @ D$ @  ,$D 0 E$ T3jJ ?@ F$ N3jJ?p >Satz 5(2z @   G$  ,$D   0N @@  H$    I$ T3jJ ?@@  J$ Nd3jJ?p@  :Satz 6(2 @ K$ @  ,$D 0 L$ T3jJ ?@ M$ N43jJ?p >Satz 6(2H $ 0޽h ? 3333  ((  (l ( C d     l ( C te   H ( 0޽h ? 3333'  H'@'?C,@&(  ,r , S      r , S  `    , N3jJ?0 ,$D 0 Jeinige Datenoperationen: 2v , NjJ ?0 z @ , @,$D 0 , T3jJ ?@ , N|3jJ?p >Satz 1(2z @  , ,$D 0  , T3jJ ?@  , N3jJ?p >Satz 2(2z @  ,  ,$D 0  , T3jJ ?@ , ND#3jJ?p >Satz 3(2z @ , P ,$D 0 , T3jJ ?@ , N`'3jJ?p ?Satz 10(2z @ ,  P,$Dd 0 , T3jJ ?@ , N+3jJ?p >Satz 4(2z @ , P ,$Dd 0 , T3jJ ?@ , N.3jJ?p >Satz 7(2z @ , P ,$Dd 0 , T3jJ ?@ , N23jJ?p >Satz 8(2z @ , P P,$Dd 0 , T3jJ ?@ , N`63jJ?p ?Satz 12(2z @ , PP ,$D 0 , T3jJ ?@  , N(:3jJ?p ?Satz 13(2z @ !, ,$Dd 0 ", T3jJ ?@ #, N=3jJ?p ?Satz 11(2z @ $, ,$Dd 0 %, T3jJ ?@ &, NA3jJ?p >Satz 5(2z @ ', P,$Dd 0 (, T3jJ ?@ ), NE3jJ?p >Satz 6(2fl  @  <,,$D  0 4, Z3jJ ? @ 5, THI3jJ ?@  :Satz 5(2B 8, ZDjJ? z @ *,  P,$Dd  0 +, T3jJ ?@ ,, NHM3jJ?p >Satz 9(2l   ;, P,$D  0 1, Z3jJ ?  2, TQ3jJ? 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H(jJ ?y LSchule*(2    N,3jJ?- !Name Postleitzahl Strae, Hausnr.,"0<2  8 0  ~ p .~  NjJ ?0  ~  N$2jJ ?0  y ^Beschftigungsverhltnis*(2   T63jJ?0 ? / G Vertragsdatum0<2 F `` 4 ``~  NjJ ?`  N:jJ ?` LLehrer*(2    T>3jJ?PL 7Personalnummer Name, Vorname Geburtstag, Familienstand,80<2 ) uF 0  ~  0 p x  HjJ ?0  ~  HDjJ ?0  y LKlasse*(2   NG3jJ?0 ? / E Bezeichnung 0<2  F 0  ~   @~ x  HjJ ?0  ~  HKjJ ?0  y ^Unterrichtsverpflichtung*(2   NP3jJ?0 ? / D0<2  F `     0 p0 x ! HjJ ?`   " HSjJ ?`   MSchler*(2  # NW3jJ?   )Vorname Familienname Geburtstag, AdresseJ*0<2      F - $ 0 Px % HjJ ?! & H,^jJ ?y UUnterrichtsraum*(2  ' Na3jJ?- eNummer Flche Sitzplatzanzahl,0<2  F ! (  x ) HjJ ?! * HDgjJ ?y JFach*(2  + Nj3jJ? eBezeichnung Stunden pro Woche,0<2   |" , THIpjJ ?&j 2 -  `GcHpIjJ ? b . ZG*H μIvjJ ?_z g /  `GHmIjJ ? zj" 1@  `ZG*HftIjJ ? H *  2 ZG HI jJ ?  " 3 ZG)HɽIjJ ?Nv  5  `GI5HII5jJ ?f  6  `GM,HIM,jJ ?  |" 7 THUIUjJ ? v' " 8  `GHpI\jJ ?   9  `GIHeQIIjJ ?j*  :  `ZGhwH߈IhwjJ ? 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O I |B z TDjJ?` |B { TDjJ?`  |B |@ TDjJ?  8  p 0  p 0 R ~ ZЁlG,jJ ?  2  TjJ ?0 p` B  ZDjJ?0 0 0 B  ZDjJ?` ` 0 j8 @ 00  @ 00 R  TЁlG,jJ ?H  B  TDjJ? 0 B  TDjJ? 0 ~B  NDjJ?@ 0@   N3jJ?`, lwird angelei-tet von 2   N@3jJ?`  C hat als Paten 2H  0޽h ? , - ./0 1"2 3 5 *6 7 '8 &9&: 3333#  .0${( ?Y $l $ C HԦ      l   .$ ,$D 0N 0   $ `~ $ NjJ ?0   $ H֦jJ ?0  ?Student(2/ $ N٦3jJ?0  5Matrikelnr. Name Immatrikulationsdat. Studiengang ...,60Z2 +$ N @0  $   $ TjJ ?@0  $ NߦjJ ?@\ E Student im GS(2  $ T83jJ?@ S1. Praxissemester Vordiplom0Z2N @0  $  ` ~  $ NjJ ?@0 $ HjJ ?@\ E Student im HS(2 $ N3jJ?@ X 2. Praxissemester Diplombetreuer!0Z2! $ HXjJ ?l ` is-a    $ TjJ ?x $ HjJ ? x $ HjJ ? B *$ TDjJ?`l P /$P,$D 0N  `P  $$ h  ~ $ NjJ ? `P  $ NjJ ? `  C FH-Mitglied (2  $ T@3jJ? `;  `Name Fachbereich Adresse,0Z2N @0 $ @P ~ $ NjJ ?@0 $ H$jJ ?@\ ?Student(2 $ N3jJ?@ xMatrikelnummer ...J0Z2|N @0 $ @ P ~ $ NjJ ?@0 $ HjJ ?@\ B Hilfskraft (2  $ N3jJ?@ HAufgabe Betreuer0Z2  $ HhjJ ?   ` is-a    !$ TjJ ? f  n x "$ HjJ ? @f x #$ HjJ ? :f N @0 %$ @ P~ &$ NjJ ?@0 '$ HjJ ?@\ >Dozent(2 ($ NX3jJ?@ Denomination ...:0Z2  x )$ HjJ ?f :~B +$ NDjJ? ` ~B ,$ NDjJ? ` x2 -$ HjJ ?` 0  0$ HjJ ?`P` ,$D 0H $ 0޽h ?$$$$ $$$$$$ $!$ $$"$ $$#$ $'$)$ 3333  zrr ( `  l  C        HTjJ ?0:,$D 0 Ounnormalisiertes Modell(2  H0jJ ?0j,$D 0 SModell in der 1. Normalform(2  HhjJ ? 0 ,$D 0 SModell in der 2. Normalform(2  H,jJ ?P 0,$D 0 SModell in der 3. Normalform(2l 5 5,$D  0  TjJ ?@   Nd3jJ?P ` O1. Normalisierungsschritt 2  3 rG6H`SIJKLMNjJ ?@ 5 \(Anpassung an das relationale Datenmodell))l 5  5 ,$D  0~   NjJ ?p    Nxæ3jJ?P  O2. Normalisierungsschritt 2  3 r<ǦGHCIJKLMNEJjJ ?@ 5b  OBeseitigung von Redundanzenl @ J  @ J ,$D  0~   NjJ ? J    N˦3jJ?P  O3. Normalisierungsschritt 2  3 rHG$HDIJKLMNjJ ? @   RBeseitigung von AbhngigkeitenH  0޽h ?o     3333\   ( 33 l  C      l  C `   |B  TDjJ?ppH  0޽h ? 3333L  t(  l  C z     F   `0  TjJ ?  N|jJ ?| >Dozent(2  T3jJ? wKrzel Fcher ...J0Z2|B  TDjJ?P`  N 3jJ?P  Dunnormalisiert 2 l 0` p@  0p,$D 0N   0`  ~   NjJ ?   HvjJ ?| >Dozent(2   HȁjJ? p Krzel ...J 0Z2N     ` p ~   NjJ ?  HjJ ?| <Fach(2  HPjJ? uBezeichnung ...J0Z2 T p  #  B  TDjJ?p B  TDjJ?0 ~B  NDjJ?0 B  TDjJ?p 0 B B TDjJ?p 0 ~2  NjJ ?0 P ~2  NjJ ? P 0   HSchule(2   NX3jJ? Name Adresse ...h0Z2R   ZvYG-3jJ ?  ~B   NDjJ?  ~B  NDjJ?` g ~B  NDjJ?0 7 ~B  NDjJ?  B  TDjJ?0 P 0 ~B  NDjJ?   N_3jJ?`  ? gehrt zu 2   Nc3jJ?  =besitzt 2l @s: @s:,$D 0B  ZDjJ?   Zi3jJ?@s: f6(Nummer, [gehrt-zu]) Sitzplatzanzahl77H  0޽h ? 3333f  (  l  C liegt in 2 f  T 3jJ? 0  =enthlt 2f   N#3jJ?p C 2. Normalform 2fH  0޽h ? 3333_  `( % r  S      F 0    0~  NjJ ?0    HTjJ ?0  =Firma(2  N3jJ?0  z2Name Organisationsform Adresse Gebude Hausmeister,30Z2/  Np3jJ?2,$D  0 funktionale Abhngigkeiten (Auswahl): Name Gebude Gebude Hausmeister<K 2&f$ff  S $ <$D 0  H  0޽h ? 3333  PD(    l  C ۤ       C  n <$ 0  H  0޽h ? 3333  @, ,(  l  C      F 0    0~  NjJ ?0    HjJ ?0  =Firma(2  N43jJ?0  z2Name Organisationsform Adresse Gebude Hausmeister,30Z2/|B # TDjJ? %  x0e0e    BCDEF3 A@ AjJ 8c8c     ?1 d0u0@Ty2 NP'p<'pA)BCD|E||x8px@  ,$D  0l 0P '0P,$D  0 $  x0e0e    BCDEF3 A@ AjJ 8c8c     ?1 d0u0@Ty2 NP'p<'pA)BCD|E||d x@  0 & Nؾ3jJ?@@P Mtransitive Abhngigkeit 2fp z 0 00 , 0 00,$D 0T 0   # ` 0 ~  NjJ ?0     HjJ ?0  =Firma(2   HDŤjJ?0 #  Name Organisationsform Adresse , 0Z2T 0    #  0 0 ~   NjJ ?0     HɤjJ ?0  ?Gebude(2  H$ͤjJ?0 #  c......... Hausmeister .... ,0Z2 *T 0p 0  "# 0p 0 B  ZDjJ?0 B  ZDjJ?0p x B B ZDjJ?0 x0 2  TjJ ?x  B ! TDjJ? p 0  ( NҤjJ?`` 0  >liegt in 2  ) NP֤jJ? p  =enthlt 2 * N|٤jJ?p0 C 3. Normalform 2fH  0޽h ? 3333   S K 0  (   l   C p        C  <$ 0  (2 : B z 0       ,$D 0~   NjJ ?0     H@jJ ?0  =Kunde(2   Nn3jJ?0  h Name Strae Ort Postleitzahl ...,!0Z2    x0e0e    B CDEF3 A@ AjJ 8c8c     ?1 d0u0@Ty2 NP'p<'pA)BCD|E|| @@ @  0  ,$D  0    x0e0e    BCDEF3 A@ AjJ 8c8c     ?1 d0u0@Ty2 NP'p<'pA)BCD|E||x @`x@   p,$D  0H   0޽h ? 3333   *(&(  (l ( C n    n  ( C xn 0 <$ 0 n L   (# ``~  ( NjJ ?  ( HXjJ ?| C Beschaffung (2   ( N0r3jJ? Projekt Bauteil LieferantJ0Z2 z ( No3jJ?R funktionale Abhngigkeiten: (Projekt, Bauteil) Lieferant Lieferant BauteilDO 2fff z ` 7 *( ` 7,$D 0T @  (# ` {~ ( NjJ ?@  ( N}jJ ?@   C Beschaffung (2  ( Tp3jJ?@  Projekt Lieferant J0Z2 T  ` 7 "(#  ` 7~ ( NjJ ? `  ( NhjJ ? ` ,  A Lieferant (2   ( T,3jJ? P 7 Bauteil Lieferantennr. :0Z2 B #( ZDjJ? 2 $( TjJ ?@ B %( ZDjJ?P P B &( ZDjJ? @ B '(B ZDjJ? @@ (( Th3jJ?`  Abhngigkeit (Projekt, Bauteil) Lieferant nicht mehr direkt erkennbarLH 2 f fH ( 0޽h ? 3333  qi,( s ,l , C n    n E , Nn3jJ?0   Marke Zubehr Farbe Stckzahl VW Klimaanlage wei 12 VW Klimaanlage rot 22 VW Klimaanlage grn 9 VW 4-trig wei 5 VW 4-trig rot 10 VW 4-trig grn 31 Mazda 4-trig wei 5 Mazda 4-trig blau 17 Mazda Alufelge wei 21 Mazda Alufelge blau 37 40<2fffbp 9|B , TDjJ?@|B , TDjJ?``0|B , TDjJ? 0|B , TDjJ? 0H , 0޽h ? 3333 0(  0l 0 C np n l 0 C n p n H 0 0޽h ? 33l  4(  4l 4 C X      4 C (^   "p P[cv 4 NjJ? P H 4 0޽h ? 3333  8>(  8l 8 C 0      8 C 6   *7?GO|B 8 TDjJ?p|B 8 TDjJ? H 8 0޽h ? 3333  <( \xdDozent(2 D T3jJ?@ Krzel Name Denomination,0Z2 T   D#  @k  D TjJ ?   D NjJ ?  E Veranstaltung(2%  D T3jJ?  Kurzbezeichnung Semester J0Z2 D T 3jJ?p  :hlt 2f D T"3jJ?   lwird gehal-ten von(2f T @ @ ,D# p B  D ZDjJ?@ B D ZDjJ?  B D TDjJ?  @2 D TjJ ?  ~B +D NDjJ?@H D 0޽h ? %D*D(D 3333  @(  @l @ C      l @ C    H @ 0޽h ? 3333   J B 6pH`( +A Hl H C @o     F P P  gH @ P B H ZDjJ?P  B H TDjJ? P B H ZDjJ?  B  H TDjJ? P 2  H TjJ ?  L  `   H#  P B  H TDjJ?  ~B  H NDjJ? ` B H TDjJ?  ~B H NDjJ? ` ~2 H NjJ ?p 0 F Pp iH PpB H ZDjJ?PB H TDjJ?p2 H TjJ ?@@L    H# pP0 B H TDjJ?P P B H TDjJ? P ~B H NDjJ?P  ~2 H NjJ ?p  ~2 H NjJ ?p  L `@   )H# `P B *H TDjJ?`  ~B +H NDjJ? @  ~B ,H NDjJ?@  B LH  pgֳgֳ3jJ? <$D  0  ,?jj&.6 MH N0o3jJ?0` KA.(2 NH N0o3jJ?0 KB.(2 OH N o3jJ?`g KA.(2 PH N3jJ?@`'  KA.(2 QH N¢3jJ? `w  KA.(2 RH NPƢ3jJ? `  KA.(2 TH Nxʢ3jJ?g =B (2 UH N͢3jJ?@'  =B (2 VH NТ3jJ? w  =B (2 WH NӢ3jJ?   =B (2|B H TDjJ?@  lF P P  hH  P B \H ZDjJ?P  B ]H TDjJ? P  aH Tע3jJ? `  KA.(2 bH Tܢ3jJ?   =B (2vR cH NjJ ? X |B dH TDjJ?  |B eH TDjJ?  v2 fH NjJ ? P B kH ZDjJ?PPP|2 mH TjJ ? @ nH N3jJ?` KA.(2 oH N3jJ? =B (2v2 pH NjJ ? H H 0޽h ? 3333f2  22UL$ z1(  Lk L HMgֳgֳ ? Es ist stets eine Koppelrelation K ntig, welche die Primrschlssel von A und B als Primrschlsselkombination enthlt. Nur der letzte Fall ist exakt realisierbar..!l L C $R     L p  L#  `` B L TDjJ?p ~B L NDjJ?0 0 B L TDjJ?0 ~B L NDjJ?0 ~B L NDjJ?0 0 B  L TDjJ?p 0 B  LB TDjJ?p 0 L p `   L#  `B  L TDjJ?p ~B  L NDjJ?0 0 ` B L TDjJ?0 ~B L NDjJ?0 ` B L TDjJ?p 0 B LB TDjJ?p 0 ` ~2 L NjJ ?0 0 L p  L#   `` B L TDjJ?p B L TDjJ?0 ~B L NDjJ?0 B L TDjJ?p 0 B LB TDjJ?p 0 ~2 L NjJ ?0 P ~2 L NjJ ? P 0   L TY3jJ? 0 KA.(2 !L T,^3jJ? 00P KB.(2B "L  `DfjJ?  B %L ZDjJ?  0|B &L TDjJ? `@ @ |B )L TDjJ? `  *L Tb3jJ? 0  KA.(2 +L Tg3jJ? 0  =K (2 2L T4j3jJ? 0p KB.(2 ;L T,n3jJ?  KA.(2  ZDjJ?pppB ? TDjJ?2 @ TjJ ??T   A#  B B TDjJ? pp~B C NDjJ?  ~2 D NjJ ? @@L `   j# h ` B k TDjJ?`  ~2 l NjJ ?  ~2 m NjJ ? P  n T53jJ?   KA.(2 o T93jJ? 0P  KB.(2B p ZDfjJ? P`  q T=3jJ?   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H p 0޽h ? f33  F> t(    tl t C ҟ      t ZA ?3jJ ?` ^  t ZA ?3jJ ?8 $D  0 t ZA ?3jJ ?` 8 $D  0H t 0޽h ? 3333  |(  |l | C ͟     l | C Ο   H | 0޽h ? 33336  .xj(   xl x C t      x ZA ?3jJ ?`   x ZA ?3jJ ? 8 $D  0nz 0* +x 0*,$D  0 x T3jJ?0* `MFZ = MF MZ FZ 2 >jjtT  00   x#  yw R  x TY3jJ ? 0o R  x T 3jJ ?p 00 tT  00   x# {XR  x TY3jJ ? 0o R x T 3jJ ?p 00 @z * -x *,$D  0: x T3jJ?* P(Fiat, wei, Radio) FZ MZ \ MFZ .) 2 >jjtT  00  x# pR x TY3jJ ? 0o R x T 3jJ ?p 00 Hz  ,x ,$D  0B  x T3jJ? X(Opel, rot, Nebelleuchte) MF MZ \ MFZ.- 2 >jjtT  00  !x# 4XR "x TY3jJ ? 0o R #x T 3jJ ?p 00 Hz   .x  ,$D  0B &x Tt3jJ?  X(Opel, wei, Zierfelgen) MF FZ \ MFZ .- 2 >jjtT  00  'x# ]0R (x TY3jJ ? 0o R )x T 3jJ ?p 00 H x 0޽h ? 3333 ( 0* l  C p  l  C ̙ p  H  0޽h ? 33  (  l  C H     l  C    H  0޽h ? 3333Z   ( y l  C      l  C P     N3jJ?p xf1) Quelle: Prof. Dr. H. J. Schek, ETH Zrich, URL=www-dbs.inf.ethz.ch/~isk/WS_97/syntax-diagramme(/ 280(2g   0  0 0 0 0  0 f|B  TDjJ?  H  0޽h ? 3333   6(   ~   s *z     x   c ${ `  H   0޽h ? ̙33  $6(  $~ $ s *Tt     x $ c $u `  H $ 0޽h ? ̙33  (6(  (~ ( s *m     x ( c $n `  H ( 0޽h ? ̙33  ,6(  ,~ , s *dh     x , c $ i `  H , 0޽h ? ̙33  06(  0~ 0 s *b     x 0 c $c `  H 0 0޽h ? ̙33  p46(  4~ 4 s *\     x 4 c $] `  H 4 0޽h ? ̙33  `86(  8~ 8 s *W     x 8 c $W `  H 8 0޽h ? ̙33  P D?(  D~ D s *<     ~ D s *=   g D HBgֳgֳ ?@ UPersNr Name Abteilung Gehalt Position 100000 Schmidtbauer VORST 320000 Vorst.Ass. 100100 Kuhn VORST 100200 Holzmann CON 75000 Trainee 100300 Sulzing CON 120000 Sachbearb. 100400 Berlisch CON 115000 Sachbearb. 100500 Dingwort EDV 95000 Assistent 100600 Petterson EDV 150000 Assistent 100700 Grtze EDV 180000 Abt.Leiter$V(f.D(        |B D TDo??n|B D TD8c?? |B D TD8c??` a |B D TD8c?? ! |B  D TD8c?? H D 0޽h ? f33  @H_(  H~ H s *p(     ~ H s *)    H H8gֳgֳ ?P`   Abteilung Name VORST Schmidtbauer VORST Kuhn CON Holzmann CON Sulzing CON Berlisch EDV Dingwort EDV Petterson EDV Grtze Jf    |B H TDo??@ @|B H TD8c??H H 0޽h ? f33  bZ0L(  L~ L s *     ~ L s *p    L Hl#gֳgֳ ?P`  .N Abteilung VORST VORST CON CON CON EDV EDV EDV TO <fZ   |B L TDo??@ @|B L TD8c??H L 0޽h ? f33   P^(  P~ P s *p     ~ P s *,    P Hgֳgֳ ?P`  & Abteilung VORST CON EDV J' f|B P TDo??@ @|B P TD8c??H P 0޽h ? f33?  T(  T~ T s *     ~ T s *<   3 T Hp 8c? p  ;Name mtl. Gehalt Holzmann 6250 Berlisch 9583 Dingwort 79170 2**f, |B T TD8c? 0P |B T TD8c?  H T 0޽h ? f33Q  X(  X~ X s *     ~ X s *   E X H 8c? p  ;Name mtl. Gehalt Berlisch 9583 Dingwort 7917 Sulzing 100000 2**f> |B X TD8c? 0P |B X TD8c?  H X 0޽h ? f33  \Q(  \~ \ s *     ~ \ s *    \ H 8c? p  Name mtl. Gehalt Dingwort 79170 2f|B \ TD8c? 0P |B \ TD8c? 0 H \ 0޽h ? f33   `T(  `~ ` s *˝      ` c $4ԝ @   jj|B ` TDo??@A|B ` TD8c??|B ` TD8c??0 1 |B ` TD8c??` a |B ` TD8c??PQn  ` HP֝gֳgֳ ?  .select * from Mitarbeiter order by Gehalt desc\/ ffH H ` 0޽h ? f33n     d (  d~ d s *H     x d c $ Pp`   PF @ d PB d TD8c?@nN   d  B d TD8c?B d TD8c?  v  d N 8c?P  d H 8c?@W ,$D 0 select a.Name Mitarbeiter, b.Name Vorgesetzter from Mitarbeiter a, Abteilung, Mitarbeiter b where a.Abteilung = Abteilung.Kurz and Abteilung.Leiter = b.PersNr0F2    Z((z  Z  d  ,$D 0$  d H` 8c?  Z HMitarbeiter Vorgesetzter Petterson Grtze Dingwort Grtze Grtze GrtzeI022If &B  d TD8c?@ @B d TD8c?@ @PH d 0޽h ? f33X  h(  h~ h s *萝      h H 8c?00G,$D 0 6select a.Name Mitarbeiter, b.Name Vorgesetzter from Mitarbeiter a, Abteilung, Mitarbeiter b where a.Abteilung = Abteilung.Kurz and Abteilung.Leiter = b.PersNr (+)0F2     l( z   h p0,$D 0N h H 8c?  bMitarbeiter Vorgesetzter Petterson Grtze Dingwort Grtze Grtze Grtze Sulzing Berlisch Holzmannc022cf, & B h TD8c?B h TD8c?  H h 0޽h ? f33  <4l(  l~ l s *     ~ l s *X <  B l ZD8c? 0  l NL 8c?0 H  tPersonalkosten 1055000 >F 2 ffH l 0޽h ? f33$  Ppd(  p~ p s *     x p c $D ``    p Hv 8c?P  >Abteilung Personalkosten EDV 225000 CON 310000 VORST 320000 L%0Z20<2= f  |B p TD8c? P |B p TD8c?P ` ` H p 0޽h ? f33  h`t(  t~ t s *Dx     x t c $y `0   z  @  t @ ,$D 0 t Hz 8c?@  &Abteilung Personalkosten EDV 225000 <%0Z20<2% f %B t TD8c?   B t TD8c?` @ ` pH t 0޽h ? f33"  xb(  x~ x s *q      x c $r P<$ 0  H x 0޽h ? f33  |<(  |~ | s *V     ~ | s *W   H | 0޽h ? f33  p<(  ~  s *k     ~  s *> Connection 4F    T|RjJ ?``  k << Interface >> Statement 4F   T[jJ ?   # << Interface >> PreparedStatement 4F$  TYjJ ? 0 6 $ << Interface >> Callable Statement 4F%    TbjJ ?p   << Interface >> Driver 4F   T4mjJ ?X ( ~ DriverPropertyInfo 4F    TnjJ ?`  << Interface >> ResultSet 4F     TxtjJ ?M6  # << Interface >> ResultSetMetaData 4F$|   TjJ ?{ Z v   NjJ ?  v  NjJ ? *  v  NjJ ?{{v  NjJ ?ABzv  NjJ ? v  NjJ ? R p  HjJ ?cv  NjJ ?    T4jJ ?  6  " << Interface >> DatabaseMetaData 4F#H  0޽h ?         3333   0(  x  c $0     x  c $d1   H  0޽h ? 3333  $(  r  S +     r  S `,   H  0޽h ? 3333 $(  r  S #p  r  S p$ p  H  0޽h ? 33^  (  r  6A h??? hr  S @     r  S X  `` 0  H  0޽h ? 3333>      (  r  S t       ZjJ ? ` U SQL-Anweisung    f jJ ?8 f `@ S Optimizer      ZLjJ ?   [Zugriffsalgorithmen j  BjJ ? d  <jJ ?     N3jJ?0P  PTabellen 2     NjJ ?  XData Dictionary  B   NjJ ?%`G S Regelwerk    p   HjJ ?  p  @ HjJ ? p  HjJ ?`p  HjJ ? v @ NjJ ? h v  NjJ ? 8 H  0޽h ?o      3333   (  x  c $݇       Z jJ ?``S U SQL-Anweisung    fjJ ?8 f `@ S Optimizer      ZjJ ?   [Zugriffsalgorithmen j  BjJ ? d  <jJ ?    N3jJ?0P  PTabellen 2     NxjJ ? %  XData Dictionary  B   NjJ ?%`G S Regelwerk    p   HjJ ?  p  @ HjJ ? p   HjJ ?Y`p  HjJ ? v @ NjJ ? h v  NjJ ? 8 R  ZjJ ? _  Q Analyse    p  HjJ ?  4 p  HjJ ?P Y p  HjJ ? { pB  HDjJ?`  ZjJ ?` h S MHints p @ HjJ ?Y? (H  0޽h ?@         3333l  (  r  S Ӈ     x  c $lԇ    r  S (Շ p   H  0޽h ? 3333  $(  r  S ̻     r  S <   H  0޽h ? 3333X   (   x   c $   x   c $Ȭ     `   c $A 8?? # 8H   0޽h ? 3333-  m(  x  c $<       Np3jJ?p 7Cselect c.num_distinct / t.num_rows as feld_sel from user_tab_columns c, user_tables t where c.table_name = tabelle and c.table_name = t.table_name and c.column_name = spalte Diese Variante greift nicht auf die aktuellen Tabellen, sondern (performanter) auf das Data-dictionary zu erfordert regelmige Analyse der Tabellen 2 2ff+f4f D ..H  0޽h ? 3333B  5B-B}0 A(  r  S v    v 8 P  =P0 ~  NjJ ?P ~  NjJ ?P~   NjJ ?8P~ ! NjJ ?P~ " NjJ ?P8~ # NjJ ?`P~ $ NjJ ?P~ % NjJ ?P` ~B & NDjJ? 8   ; @ ~   NjJ ? `~  NjJ ?  p~  NjJ ?p ` `~  NjJ ? ~  NjJ ?` P ~  NjJ ?  ~  NjJ ?  ~B  ND1? pp ~B B ND1?`0 ~B B ND1?@ ` ~B  ND1? ` ~B B NDjJ?`  ~B  NDjJ?`  B  TDjJ? @ ~B 7 NDjJ?  ~B 8 NDjJ?  ~B 9 NDjJ?  ~B : NDjJ?@ @ 8 p P  QP@ @~ ? NjJ ?0 p ~ @ NjJ ? p ~ A NjJ ? p ~ B NjJ ?p ` ~ C NjJ ? ~ D NjJ ? ~ E NjJ ?` P ~B F ND1?p ~B GB ND1? p ~B HB ND1? p ` ~B I ND1?` p ~B JB NDjJ?  B L TDjJ?  ` B N TDjJ? F P  R  ~ S NjJ ?P ~ T NjJ ?p~ U NjJ ?8p~ V NjJ ?p~ W NjJ ?p8~ X NjJ ?`p~ Y NjJ ?p~ Z NjJ ?p` ~B [ NDjJ?`  8    0p@ P  < ~  NjJ ?P ~  NjJ ?p~  NjJ ?8p~  NjJ ?p~   NjJ ?p8~   NjJ ?`p~   NjJ ?p~   NjJ ?p` ~B  NDjJ?`  N P  \  ~ ] NjJ ?P ~ ^ NjJ ?p~ _ NjJ ?8p~ ` NjJ ?p~ a NjJ ?p8~ b NjJ ?`p~ c NjJ ?p~ d NjJ ?p` ~B e NDjJ?`  f ZjJ ?l T Sort & Merge   ~B g NDjJ?pp~B h NDjJ?``~B  NDjJ?pN8  ` v  06 N P  i  ` p ~ j NjJ ?P ~ k NjJ ?p~ l NjJ ?8p~ m NjJ ?p~ n NjJ ?p8~ o NjJ ?`p~ p NjJ ?p~ q NjJ ?p` ~B r NDjJ?` bN p P  s  `0 x t HjJ ?0 p x u HjJ ? p x v HjJ ? p x w HjJ ?p ` x x HjJ ? x y HjJ ? x z HjJ ?` P xB { HD1?p xB |B HD1? p xB }B HD1? p ` xB ~ HD1?` p xB B HDjJ?  ~B  NDjJ?  ` ~B  NDjJ?   TjJ ?   TjJ ?( "   TjJ ?(3 q   TjJ ?(    TjJ ?(    TjJ ?( ^   TjJ ?(o    TjJ ?(  B  TDjJ?H H ~B  NDjJ?  " B  `ZGrUHI ~jJ ?c v~B  NDjJ?` p  N3jJ?0 \Table Acces by Rowid 2   N3jJ?    `Table Acces by Full Scan 2   NH3jJ?0  YIndex Unique Scan 2   Nt3jJ?   XIndex Range Scan 2   NL3jJ?P R Merge Join 2    N쮇3jJ?  XNested Loop Join 2 H  0޽h ? q 3333  p$(  r ~ S v    v r  S Hv  v H  0޽h ? 3333  `$(  r  S @v    v r  S v  v H  0޽h ? 3333a 0 vn` (  X  C nR   #n  S "# Sp  # Der Platzhalter  ? darf nur dort stehen, wo bei eingebettetem SQL eine Hostvariable stehen darf, d.h. nur an Stellen, wo ein konstanter Wert (Vergleichswert oder Eingabewert) erwartet wird. Der Vorteil gegenber eingebettetem SQL liegt also nur in der Wiederverwendbarkeit der Anweisung, es wird keine weitere Flexibilitt in Richtung auf  execute immediate erreicht. rH  0:lZ ? ̙338tx}uUJ 3; RS08/n- -ZHXqb{@or{ONgigX߭I~)M %6k* y@2AAXؠ8TRRRRҀ҂ҁ҃2222rrrr K?u+ YT.(C]{?1QsI씷}׫{z##WmcԍjRK_/DKu;QЩ^')I##޳ݫx~>ZB $GiZ|_# EJwn~zV]{tm3mN 홶RHNmBy=~_77?WlA㠌3&m6Ҷnl(j=|B ܹMӷl۶C6M# ٴVn: my=;tO綴R m~dh[ҿǞ^ѻ'M/6_"euf\ oOf~)NGDd-#MPL!_^;IN@ow"oٖxz5jJյOZ];tztLWެ缯-#/uΨ=. `/(,(%KqW`.͛G4x` p\1<<Z =^|IMLvp$ &IapiȾvC^ߐו!/vE.종uܹ P 1e"3Qf7e#3Gn1K: ]RS^9d:#j-ʊn u!hlʊ\@xr9Am;q۟د'L ʤ4Lu|mzءԡef.%ID@6O:UQ5K}DZK(-BM>*`Q 6r|h U5#!лtn rה41Kgw~$ڜ"QhbNEmH26I#RH)ԅ~A !F"H!XHwp 8u#Ñ u0[&mkVvma6/M};͇̔ \sZj>%& ,k=Ŝ>{lO]bS؅6vcW;G}pGIMڬ)}v֠H=& 4UI4LKC4\/Z_iCL+"; ;; ;[;;{Rİdܞq(چPO<$zߏW==~Wt_A=`O,:Oz;\ֿ; @]0G0?)uDuiSW%umQC7-uM^#1XCuu1yc ✮&n*"t#E1W8CX\<13q!Ez.' pYQK*\XAn؄3vZt#t/3?'ߢ1Q|@=wQފz15Z<*$* (*`#rœqQs#v&mSoD89OkV>|ZZ4v>4|~i §%Os~O v >|p]iN]O{ > |Z5votnp0E[{unݠy|em+,=ul$ؠ|J1w $C2 :tsv7:ז`KPfCP6/i1U0Zzkź`o<\1X<™<gq8_$ [L,ht&#ngU}{!nVN gNp,b y8O=-dh6j4K9`S%)@Wnv :!ELRbRv ^=i!Ma{_Zz訇סbtkEEJԅן2Ȯ!V`7x|~q ŚMt]DݙM1PJ Ibiw{h=F4?|isDa:i:|H1ASt31ZۊU9[OuE [tQVF{P"N#vgm難TAb'?x)~o'Xt. t\jE>cTts \ @P'w@2O~DAgtCk-l,HjSUÅ\,ϖm?_ yW@]Q㠽]x-W`%5@PC'jss'S~ތ^?UN"g˄R@"?oψؔTM4[c\ 8p}I}sa\8ms/<8} 'ypGp {/pokR9pN={lF98OCg787I!ߤ:>+FP&,4=0ML{.淃!^$ƹa6r9ĽSZZN} 8꧇@ }8GԓpU0q;?{tI Q@xx >؁d7I3e:/Xe#yhk~_(Z|ֺ0T\O@?xZYz-<ZwJw _xG]Ht <y< J﷛W;:O]>%=>f. 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LiteraturEdwin Schicker: Datenbanken und SQL. Teubner 2002 preiswert, einfhrend, bercksichtigt MS-Access im Vergleich mit ORACLE Helmut Jarosch: Datenbankentwurf. Vieweg 2002 sehr detailliert wird Datenmodellierung behandelt Patrick O Neil, Elizabeth O Neil: Database. Principles, Programming, and Performance. Morgan Kaufmann 2001 Referenzbuch fr fast alle Fragen zu Datenbanken Kevin Loney, George Koch: Oracle 9i - The Complete Reference. Oracle Press 2002 neben der Referenz auch als Tutorial geeignet Cornelia Boenigk: PostgreSQL. dpunkt.verlag 2003 ist auch allgemeine Einfhrung in Datenbanken, Webanwendungen mit PHP 2H.2k1P.1Gf Hf 2"2f1  "  f    .   fF%T7$  M2#Literatur, tiefergehend/Theo Hrder, Erhard Rahm: Datenbanksysteme, Konzepte und Techniken der Implementierung. Springer 1999 sehr umfassend und vollstndig, keine Datenmodellierung Martin Schader: Objektorientierte Datenbanken. Springer 1997 Ramez Elmasri, S. B. Navathe: Grundlagen von Datenbanksystemen, Pearson Studium 2002f8<f8f f>*YDatenorganisationDatentrger DatenstrukturenDatenspeicherungAllgemeine Anforderungen geringer Speicherverbrauch Kosten minimieren einfaches Einfgen, ndern und Lschen von Daten Zeit minimieren schnelles Wiederfinden von Daten Zeit minimieren einfache Algorithmen Wartbarkeit, Zuverlssigkeit optimieren Diese Anforderungen widersprechen sich: 3 erfordert Hilfsinformationen, zu 1, 2 und 3 behindern sich gegenseitig 4 ergibt meist schwache Leistung bei 2 oder 3 112!34)(1!  )(  Datentrgersequentielle Datentrger Magnetbnder Streamer Bandkassetten direkt adressierbare Datentrger Disketten Magnetplatten beschreibare CD schreiben sequentiell, lesen direkt adressiert`$!(/$!(/ v 2  sequentielle Datentrger ... (1)$Vorzge relativ billig groe Kapazitt bei optimaler Speicherausnutzung bequem archivierbar einfache Verarbeitungsalgorithmen Nachteile Datenstze nur sequentiell durchsuchbar Lschungen von einzelnen Stzen nahezu unmglich lange Zugriffszeiten Einsatzgebiete Archivierung Sicherung Logfilestv n v n  v  sequentielle Datentrger ... (2)*Beispiele, Kenndaten Magnetbnder Streamer& (direkt adressierbare Datentrger ... (1),Vorteile kurze Zugriffszeiten auf beliebige Stze Lschen und Wiedereinfgen problemlos beliebige Datenorganisation mglich notfalls auch sequentiell benutzbar Nachteile hhere Kosten kleinere Kapazitt Speicheroverhead durch Dateiorganisation Einsatzgebiete alle Daten im hufigen wahlfreien Zugrifft  J* J* Q (direkt adressierbare Datentrger ... (2)0Beispiele, Kenndaten Festplatten beschreibare CD&! SpeicherungsverfahrenDirektadressierung Listen geordnet sequentiell geordnet auf adressierbarem Speicher geordnet verkettet Bume (z.B. binr) Index-sequentiell Hashing6M-M-DirektadressierungLsetzt adressierbaren Datentrger voraus setzt feste Satzlnge voraus Adresse errechnet sich aus Schlsselwert: Adresse(Satz) := Startoffset + Satzlnge Schlssel Zugriffszeiten: alle Operationen: O(1) nur bei nahezu vollstndigem Vorhandensein aller Schlssel aus dem Wertebereich sinnvollzo6Yo) Y  Direktadressierung ...  Listen, geordnet sequentiellDatenstze enthalten Schlssel variable Satzlnge Stze sortiert nach Schlssel, aber sequentiell Schlsselraum nicht ausgeschpft Zugriffszeiten fr Satz suchen: O(L/2) erheblicher Aufwand fr Lschen und Einfgen (L ist die Gesamtlnge der Daten)| -%f}-$ ,Listen, geordnet auf adressierbarem SpeicherNDatenstze enthalten Schlssel feste Satzlnge Stze sortiert nach Schlssel Schlsselraum nicht ausgeschpft Zugriffszeiten: Satz suchen oder ndern ber binre Suche O(log n) Satz einfgen oder lschen O(n/2) hoher Zusatzaufwand fr Einfgen oder Lschen (n ist die Anzahl Datenstze)*  .f[ f . Listen, BinrsucheSuchschlssel: 42 nacheinander vergleichen mit Satz Nr. 23/2 = 11, 11/2 = 5, 5+ (11-5)/2 = 8, 5+ (8-5)/2 = 6: x8@ Listen, geordnet verkettet:Datenstze enthalten Schlssel feste Satzlnge (mit besonderem Aufwand auf variabel mglich) Stze auf Datentrger unsortiert Schlsselraum nicht ausgeschpft Zugriffszeiten fr Satz suchen: O(n/2) kaum Zusatzaufwand fr Einfgen oder Lschen (n ist die Gesamtlnge der Daten)  -%f - fB-#Listen, geordnet verkettet BumeStze mit Schlsseln Trennung von Daten und Zugriffsinformationen Speicherung der Daten nach irgend einem Verfahren mit direkter Adressierung Zugriffszeiten: Satz suchen oder ndern ber binre Suche O(log n) Satz einfgen oder lschen ... wie beim zugrundeliegenden Verfahren bei Einfgen oder Lschen mssen auch Verwaltungsinformationen angepat werden (n ist die Anzahl Datenstze) * ,O f )O    Bume ... Index-sequentielle Speicherung^fr Datentrger mit Blockstruktur Blcke direkt adressierbar Datenstze mit Schlssel, sortiert variable oder feste Satzlnge Zugriffszeiten: O(L/B), gemessen in Plattenzugriffen bei Einfgen und Lschen noch Zusatzaufwand fr Anpassung der Verwaltungsdaten (L=Gre aller Daten, B = Blockgre) Z)Q'z%"Index-sequentielle Speicherung ...  )Index-sequentielle Speicherung ... (Bsp.)$Annahmen: Blockgre 2048 Byte Satzgre 116 Byte, Schlssellnge 20 Byte Blockinhalte Datenblock: 17 Stze maximal, bei 75% Fllungsgrad 13 Stze Indexblock: 85 Eintrge zu 24 Byte ( = 20 + 4 fr Adresse) Datenvolumen 1 Indexstufe: 128 kB Daten, 2 kB Index 2 Indexstufen: 10 MB Daten, 172 kB Index 3 Indexstufen: 926 MB Daten, 15 MB Index 4 Indexstufen: 78 GB Daten, 1.2 GB Index 5 Indexstufen: 6.7 TB Daten, 105 GB Index, 6 Plattenzugriffe @ w  @ w  > (HashingStze mit Schlsseln Schlsselraum nur schwach besetzt Adresse wird aus Schlssel errechnet feste Satzlnge (mit Mehraufwand auch variable mglich) Zugriffszeiten fr alle Operationen: O(1) Zusatzaufwand beim Lschen Adresskollisionen erfordern Sonderbehandlung nur effektiv bei geplanter Unterausnutzung des Datentrgersp8i\f '!i"Hashing ... (Bsp.)$CHashfunktion: 17s+23 mod 50 mittlere Anzahl Zugriffe: 1.7$  +$ bersicht&SekundrschlsselLPrimrschlssel identifizieren Datenstze Sekundrschlssel identifizieren Datenstze nicht Sekundrschlssel dienen als alternatives Suchkriterium Zugriffe ber Sekundrschlssel sind ohne weitere Hilfen ineffektiv (wie ungeordnete, sequentielle Liste) mit Hilfen hnlich effektiv wie ber Primrschlssel Zugriffshilfen heien invertierte Dateien invertierte Dateien knnen im Prinzip beliebig organisiert sein Indexstrukturen sind besonders vorteilhaft sie enthalten Paare [Sekundrschlssel, Primrschlssel] Achtung: i.A. mehrere Primrschlssel zu jedem Sekundrschlssel vorhanden \8%z*\8%zf   fE 'Einstieg DatenbankenMotivation Anforderungen( Dateiverarbeitung, konventionell)Datenverarbeitung, Variante*Datenverarbeitung, komplex+Datenverarbeitung, Mehrbenutzer,Dateiverarbeitung, Datenbank-Datenbank: DefinitionEine Datenbank ist eine Sammlung von Daten, die untereinander in einer logischen Beziehung stehen und von einem eigenen Datenbankverwaltungssystem (Data Base Management System) DBMS verwaltet werden.zfff ff.Datenbank: Anforderungen@Sammlung logisch verbundener Daten Speicherung der Daten mit mglichst wenig Redundanz Abfragemglichkeiten und nderungen  ad hoc Logische Unabhngigkeit der Daten Physische Unabhngigkeit der Daten Zugriffsschutz Integritt Mehrfachzugriff Zuverlssigkeit, Ausfallsicherheit, Kontrolle=)Datenbank: Anforderungen (2)... es ergeben sich als Konsequenz weitere Anforderungen: Datenkatalog (data dictionary) Namen, Typen, Gren von Datenelementen Beziehungen mit deren Namen ... Integrittsbedingungen Berechtigungen, Benutzer Statistiken (ber Zugriffe etc.) Transaktionskonzept Recovery Authorisierung Hilfsdienste Datenimport/-export berwachung (Monitoring) statistische Analyse (Performance, Nutzung, Durchsatz):9d99c    bM  9/ Datenbank: Architektur>*Datenbank: Architektur (2)?+Datenbank: Architektur (3)A.DatenmodellierungEntity-Relationship-Modell$ @,Architektur: Sichten, Sprachen3$DatenbankmodelleC1. Beschreibung der Daten und ihrer Beziehungen (graphische) Modellierungssprache, z.B. UML 2. Spezielle Konzepte, die zur Modellierung verwendet werden hierarchisches Datenbankmodell netzwerkartiges Datenbankmodell relationales Datenbankmodell objektorientiertes Datenbankmodell andere, z.B. Logikmodell, Fuzzy-DatenbankenP0,=0,=4%hierarchisches DatenbankmodelloBaumartige Zugriffsstruktur, Segmente keine Redundanz, sehr kurze Zugriffszeiten Inflexibel, komplexe Programme5&netzwerkartiges Datenbankmodell\Durch Zeiger verkettete Struktur geringe Redundanz, kurze Zugriffszeiten komplexe Navigation7'relationales Datenbankmodell~Daten und Beziehungen in Tabellen Redundanz unvermeidlich, Abfragen intern komplex leicht programmierbar, nderbar, verwaltbar<("objektorientiertes Datenbankmodellbesteht aus Objekten, gegliedert in Klassen, mit Vererbung keine Einschrnkungen in der Modellierung Programmierung objektorientiert erhhte Komplexitt bei Verwaltung und Programmierung erfordert hohe RechnerleistungB-konzeptionelles Datenmodellnach dem Entity-Relationship-Modell Objekte (Entitt) Objekttyp (Entittstyp) Eigenschaft (Attribut) Eigenschaftswert (Attributwert) Beziehung (Relation) Beziehungstyp (Relationstyp) >%%,  E1Datenmodell, DefinitionenEin Objekt ist ein Exemplar (von Personen, Gegenstnden, nichtmateriellen Dingen), ber das Informationen gespeichert werden. Ein Objekttyp ist eine durch einen Objekttypnamen eindeutig benannte Klasse von Objekten, ber die dieselben Informationen gespeichert werden und die in prinzipiell gleicher Weise verarbeitet werden. Eine Eigenschaft ist die Benennung fr ein relevantes Merkmal aller Objekte, die in einem Objekttyp zusammengefasst werden. Ein Eigenschaftswert ist eine spezielle Ausprgung, die eine Eigenschaft fr ein konkretes Objekt annimmt. Eine Eigenschaft ist eine identifizierende Eigenschaft, wenn sie die Identifizierung eines Objekts innerhalb eines Objekttyps herbeifhrt. Trgt sie zur Identifizierung bei, heit sie teil-identifizierend. Alle anderen heien beschreibend.f70 f fpfqfff fF2ER-Modell, graphisch5Objekttyp durch zweigeteilten Kasten darstellen Kopfteil enthlt Objekttypnamen im Singular unterer Teil enthlt Benennungen von Eigenschaften im Singular (teil-)identifizierende Eigenschaften werden unterstrichen die Reihenfolge der Eigenschaften ist beliebig, aber identifizierende sollten zu Anfang stehen.6 f8f f% f fff_G3Datenmodell, Definitionen (2)uEine Beziehung kennzeichnet den konkreten Zusammenhang zwischen zwei realen Objekten Ein (dualer) Beziehungstyp beschreibt den typmigen sachlogischen Zusammenhang, der zwischen den Objekten zweier Objekttypen besteht. Jede Beziehungstyp-Richtung wird beschrieben durch: eine Benennung, die die Semantik des Zusammenhangs ausdrckt (Verb) die Optionalitt die Kardinalittf fT ff f0f f f,X  C/ ER-Modell, duale BeziehungstypenH4Datenmodell, Definitionen (3)Ein schwacher Objekttyp ist ein Objekttyp, dessen Eigenschaften es nicht erlauben, jedes Objekt dieses Typs zu identifizieren. Ein Beziehungstyp ist rekursiv, wenn er einen Zusammenhang zwischen Objekten desselben Objekttyps beschreibt. Ein Koppel-Objekttyp ist eine Menge von sachlogischen Verbindungen von Objekten, ber die dieselben Informationen gespeichert werden. Sollen ber die Verbindung zweier Objekte weitere Angaben gespeichert werden (Beziehungs-Eigenschaften), so wird der Beziehungstyp in einen Objekttyp umgewandelt. Wenn es sinnvoll erscheint, einer Eigenschaft weitere Untereigenschaften zuzuordnen, so wird die Eigenschaft in einen Objekttyp umgewandelt.f~fTffsfED0ER-Modell, SonderflleOschwacher Objekttyp rekursive Beziehung Koppelobjekt Beziehungsattribut I5Datenmodell, Definitionen (4)Ein Objekttyp kann identifiziert werden durch eine einzige Eigenschaft eine Kombination von Eigenschaften eine zustzliche  knstliche Eigenschaft eine Beziehungstyp-Richtung eine Kombination von Beziehungstyp-Richtungen eine Kombination von Eigenschaften und Beziehungstyp-Richtungen Eine minimale identifizierende Kombination von Eigenschaften/Richtungen heit Schlssel des Objekttyps. Ein Schlssel heit zusammengesetzt, wenn er aus mehr als einer Eigenschaft/Richtung besteht. Ein Teilschlssel ist eine echte Teilmenge einer identifizierenden Kombination von Eigenschaften/Richtungen. .5 ffA f%ff# f fCJ6Beispiel ER-ModellVBGeneralisierungK7Normalisierung L8 1. NormalformEine Eigenschaft heit mehrwertig, wenn sie zur gleichen Zeit mehrere Werte aus dem Wertebereich annimmt. Ein Objekttyp ist in 1. Normalform (1NF), wenn er keine mehrwertigen Eigenschaften hat. Es gibt auch Datenbankmodelle, in denen mehrwertige Eigenschaften erlaubt sind: NF2-Modell  non-first-normal-form-modell Im NF2-Modell knnen mehrwertige Eigenschaften sogar geschachtelt werden.  K f^ ff ffE5MM91. NormalisierungsschrittN:Funktionale Abhngigkeiten:Seien A und B zwei Eigenschaften eines Objekttyps. B heit von A funktional abhngig, wenn sich fr jedes Objekt des Objekttyps der Wert von B zwingend aus dem Wert von A erschlieen lt. In dieser Definition kann statt einer Eigenschaft A auch eine Kombination von Eigenschaften oder Beziehungstyp-Richtungen . (A1, A2, ..., An) stehen. 6Af f#   NO;Funktionale Abhngigkeiten (2)redundante Speicherung von (Name, Vorname) und (Projektleiter) nderungsproblem Lschungsproblem Einfgeproblem Ursache: Abhngigkeit von Teilschlsseln&pf"P< 2. NormalformEin Datenmodell ist in der zweiten Normalform (2NF), wenn es sich in der 1. Normalform befindet und jede beschreibende Eigenschaft eines Objekttyps vom Schlssel des Objekttyps, aber nicht schon von einem Teilschlssel funktional abhngig ist. Verletzungen der 2NF knnen nur bei Objekttypen auftreten, die einen zusammengesetzten Schlssel haben. (Beziehungstyp-Richtungen knnen auch Teile des Schlssels sein!)f+Wf+f#f"fBQ=2. NormalisierungsschrittS?Funktionale Abhngigkeiten (3){redundante Speicherung von (Hausmeister) nderungsproblem Lschungsproblem Einfgeproblem Ursache: Kette von Abhngigkeiten&|ZfR> 3. NormalformlEine Eigenschaft B heit von einer Eigenschaftskombination (A1, A2, ..., An) transitiv abhngig, wenn es eine weitere Eigenschaft C gibt mit funktionalen Abhngigkeiten (A1, A2, ..., An) C B. Ein Datenmodell heit in 3. Normalform (3NF), wenn sie in 2NF ist und wenn es keine beschreibende Eigenschaft gibt, die vom Schlssel ihres Objekttyps transitiv abhngig ist. Alternativformulierung: es gibt keine funktionalen Abhngigkeiten zwischen beschreibenden Eigenschaften. Achtung: die Formulierungen sind nicht quivalent, wenn es alternative Schlssel gibt.8nWn=fP ffDfj!1T@3. NormalisierungsschrittUAWeitere NormalformenBoyce-Codd-Normalform: Alle Abhngigkeiten gehen von kompletten Schlsselkandidaten aus. 4. Normalform: Alle mehrwertigen Abhngigkeiten gehen von kompletten Schlsseln aus. 5. Normalform (Projection-Join-Normalform) Denormalisierung: bewut in Kauf genommene Verletzung einer Normalform transitive Abhngigkeit abhngige Eigenschaft ndert sich selten Zugriff auf Eigenschaft ist erleichtert Modellierung eines kaum gebrauchten Objekttyps entflltGZZfD fH ff7Z WCBCNFvObjekttyp ist in 3NF Abhngigkeit Lieferant Bauteil widerspricht BCNF nderungs-, Einfge- und Lschproblematik tritt auf! Es gibt (Projekt, Lieferant) als zweiten Schlsselkandidaten ^"fOf!XD4NF YEDatenbankmodelleRelationales DatenbankmodellZFRelationales DatenmodelltEigenschaften Domnen = Wertebereiche Attribut A Dom[A] = {a1, a2, a3, ...} Objekttyp Kreuzprodukt von Domnen Entittstyp E(A1, A2, ... , An) Dom[A1] Dom[A2] ... Dom[An] Eine Teilmenge R Dom[A1] Dom[A2] ... Dom[An] heit (n-stellige) Relation ber den Wertebereichen der Attribute A1, A2, ... , An. Dabei heit n der Grad der Relation. R beschreibt die Menge der Objekte vom Objekttyp E, die gespeichert werden sollen.((%Dn& f% ff fffff  f C 'Sf\GRelationales Datenmodell (2)Relationen lassen sich als Tabellen darstellen: E A1 A2 ... An a11 a12 a1n a21 a22 ... a2n ... ... ... ... am1 am2 ... amn Aus der Mengeneigenschaft folgt: Die Reihenfolge der Tupel ist nicht definiert Es kann keine zwei identischen Tupel geben. 1[n{nn0            % f'f f>63]HRelationales Datenmodell (3)Die Relation R ist ber die Zeit hinweg variabel es knnen Objekte hinzugefgt, entfernt oder gendert werden. Auf die Elemente der Relation (= die Objekte) wird ber Schlssel zugegriffen. Notfalls ist die Gesamtheit der Attribute der Schlssel man unterscheidet: Primrschlssel und Alternativschlssel Beziehungen zwischen Objekttypen werden ber Fremdschlssel realisiert: Fremdschlssel sind (Primr-)schlssel eines anderen Objekttyps, die in die Relation zustzlich aufgenommen werden.sHtffx fKff-f t M_J"Beziehungen im relationalen Modell ^IIntegrittsbedingungenPrimrschlsselbedingung: Ein Primrschlssel-Attribut (bzw. -Attribut-kombination) muss stets einen Wert aus dem Wertebereich des Attributs haben. Dieser darf auerdem nur einmal in der Relation vorkommen. (Verbot von Null-Werten) Fremdschlsselbedingung: Ein Fremdschlssel-Attribut (bzw. -kombination) hat entweder den Wert Null, oder einen Wert, der als Primrschlssel in der referenzierten Tabelle tatschlich vorkommt.f fF^>G  N`K&Beziehungen im relationalen Modell (2)Ist im Prinzip berflssig. *) B bernimmt Schlssel von A als  not null und  unique Fremdschlssel oder A nimmt Schlssel von B als  unique Fremdschlssel auf. B nimmt Schlssel von A als  unique Fremdschlssel auf. B bernimmt Schlssel von A als Fremdschlssel B bernimmt Schlssel von A als  not null Fremdschlssel nicht realisierbar! (links stehen zwei Alternativen) B bernimmt Schlssel von A als Teil des Primrschlssels *) B erklrt seinen Schlssel als  not null und  unique Fremdschlssel, der den Schlssel von A referenziert - und A macht dasgleiche umgekehrt.0020x2/02:02502:020Z2ffGff!f:ftO33 *   aL%M:N-Beziehungen relational modelliert pUKoppelrelationen (2) bMDatenbanksprachen#relationale Zugriffsoperationen SQLcNZugriffsoperationensatzweiser Zugriff ber Primrschlssel wie Dateizugriff sequentielle Verarbeitung Mengenoperationen Relationen sind Mengen , , \ = Durchschnitt, Vereinigung, Differenz Ergebnis sind vollstndige neue Relationen vom gleichen Typ Teilmenge und/oder Untertyp Selektion nach Auswahlkriterien Projektion auf Untermenge der Attribute Join@H@kH$ @dO Selection MPersNr Name Abteilung Gehalt Position 100000 Schmidtbauer VORST 320000 Vorst.Ass. 100100 Kuhn VORST 100200 Holzmann CON 75000 Trainee 100300 Sulzing CON 120000 Sachbearb. 100400 Berlisch CON 115000 Sachbearb. 100500 Dingwort EDV 95000 Assistent 100600 Petterson EDV 150000 Assistent 100700 Grtze EDV 180000 Abt.Leiter$N(f&l    / =fP ProjektionMPersNr Name Abteilung Gehalt Position 100000 Schmidtbauer VORST 320000 Vorst.Ass. 100100 Kuhn VORST 100200 Holzmann CON 75000 Trainee 100300 Sulzing CON 120000 Sachbearb. 100400 Berlisch CON 115000 Sachbearb. 100500 Dingwort EDV 95000 Assistent 100600 Petterson EDV 150000 Assistent 100700 Grtze EDV 180000 Abt.Leiter$N(f&l    / =gQProjektion + SelektionMPersNr Name Abteilung Gehalt Position 100000 Schmidtbauer VORST 320000 Vorst.Ass. 100100 Kuhn VORST 100200 Holzmann CON 75000 Trainee 100300 Sulzing CON 120000 Sachbearb. 100400 Berlisch CON 115000 Sachbearb. 100500 Dingwort EDV 95000 Assistent 100600 Petterson EDV 150000 Assistent 100700 Grtze EDV 180000 Abt.Leiter$N(f&l    / =hRJoinoTNormalformen revisited nNormalisierung wird erreicht durch Zerlegen einer Tabelle in zwei (oder mehr) Tabellen Die Originaltabelle kann durch Join der Teiltabellen wiedergewonnen werden Bedingungen: 1. Alle funktionalen Abhngigkeiten finden sich in den Teiltabellen wieder 2. Es entstehen keine zustzlichen Stze beim Join der Teiltabellen ( lossless join ) Normalisierung bis 3NF erfllt die Bedingungen Normalisierung nach BCNF verletzt u.U. die 1. Bedingung h#fKf( fflff-f!>v knSPJNF revisited qVSQLDDL DMLrW Geschichte1974 Vorlufer ist SEQUEL = structured english query language, von IBM, fr System R 1983 1. Version von DB2 mit SQL 1986 ANSI-Standard SQL-86 1992 SQL-92 (auch SQL-2) - Tabellen knnen nachtrglich gendert werden - Integrittsbedingungen knnen formuliert werden - Domnen knnen definiert werden - Mengenoperationen 1992 (Mai) SQL-3 (nie fertiggeworden) 1999 SQL:1999 setzt SQL-3 fort, Objektorientierung`f5 ffff  ff*#usX SQL SyntaxKurzes Tutorial: Syntax-Diagramme in BNF mit Erluterungen Syntaxdiagramme: Verlinkte Diagramme der wesentlichen Teile von SQL-21) SQLPLUS Anweisungen zum Formatieren von Abfrageergebnissen und zur Reportgenerierung 0RZ` *?P 0 0 0 0A 0AR 0R 0 0 0 0yCREATE (einfach)xcreate table Mitarbeiter (Name varchar2(30) not null, Abteilung char(5), Gehalt number(7), Position varchar2(20))y ff f ff6 7z CREATE ...create table Mitarbeiter (PersNr number(6) not null, Name varchar2(30) not null, Abteilung char(5), Gehalt number(7), Position varchar2(20), primary key (PersNr), foreign key (Abteilung) references Abteilung(Abtnr)) fff f fff f ff{ CREATE ...create table Mitarbeiter (PersNr number(6) not null, Name varchar2(30) not null, Abteilung char(5), Gehalt number(7), Position varchar2(20), primary key (PersNr), check(Gehalt<200000 or Abteilung= VORST ))0 fff f fff ff  ff  8 | CREATE ...4create index Abt_index on Mitarbeiter (Abteilung) 5 f f f@ } CREATE ...>create sequence Personal start with 100000 increment by 100Z? f fffH ~INSERTinsert into Mitarbeiter values ( Personal.nextval,  Schmidtbauer ,  VORST  , 320000,  Vorst.Ass. )  f f fff f    INSERT ...insert into Mitarbeiter (Name, PersNr) values (  Kuhn , Personal.nextval) S fff ffZ SELECTselect * from Mitarbeiter. ff$  SELECT ...(select Abteilung, Name from MitarbeiterZ) ff ff$  SELECT ...!select Abteilung from MitarbeiterP" ff ff$   SELECT ...*select distinct Abteilung from MitarbeiterP+ ff ff$   SELECT ...select Name, Gehalt/12  mtl. Gehalt from Mitarbeiter where Gehalt < 120000Lf f f ffffH   SELECT ...select Name, Gehalt/12  mtl. Gehalt from Mitarbeiter where Gehalt between 80000 and 120000\f f f fffffl   SELECT ...select Name, Gehalt/12  mtl. Gehalt from Mitarbeiter where Gehalt between 80000 and 120000 and Abteilung =  EDV Rrf f f ffff ff~   SELECT ...XPersNr Name Abteilung Gehalt Position 100000 Schmidtbauer VORST 320000 Vorst.Ass. 100700 Grtze EDV 180000 Abt.Leiter 100600 Petterson EDV 150000 Assistent 100300 Sulzing CON 120000 Sachbearb. 100400 Berlisch CON 115000 Sachbearb. 100500 Dingwort EDV 95000 Assistent 100200 Holzmann CON 75000 Trainee 100100 Kuhn VORST$Y)f0  /    (JoinNAbteilung Kurz Leiter Beschreibung EDV 100700 EDV CON 100900 ControllingOOf,1  Outer-Join$ Gruppenfunktionenzselect sum(Gehalt)  Personalkosten from Mitarbeiter \> ff f . Gruppenwechselselect Abteilung, sum(Gehalt)  Personalkosten from Mitarbeiter group by Abteilung W f ff f fH   Gruppenwechsel ...select Abteilung, sum(Gehalt)  Personalkosten from Mitarbeiter group by Abteilung having sum(Gehalt) < 300000 sff f f ffZ   Count-Funktion select count(*) from Mitarbeiter 8 select count(Abteilung) from Mitarbeiter 8 select count(distinct Abteilung) from Mitarbeiter 3 select count(Gehalt) from Mitarbeiter 7 ~ ff f ff f ff f ff        Unterabfragenselect Name from Mitarbeiter where Gehalt = (select max(Gehalt) from Mitarbeiter) Schmidtbauerkf ffff f f~    Unterabfragen ...select Name from Mitarbeiter m where not exists (select * from Abteilung where Kurz = m.Abteilung) Schmidtbauer Kuhnf ff$ ff fff  korrelierte Unterabfragen select Name, Abteilung from Mitarbeiter a where Gehalt = (select max(Gehalt) from Mitarbeiter b where a.Abteilung = b.Abteilung) Name Abteilung Schmidtbauer VORST Grtze EDV Sulzing CONf f fffff ff f fLff  5 tYSQL Syntax (2)RAliasnamen Select expression [as] aliasname ... Outer Join ... from tab1 natural join tab2       !"#$%&'()*+,-./0123456using (col1, col2, ...) ... ... from tab1 join tab2 on bedingung ... ... from tab1 {left | right | full} outer join tab2 ... Subselect ... where {exists | unique } (unordered select) ... Case-Struktur ... case when bed1 then wert1 ... case wert when bed2 then wert2 ... when wert1 then wert2 else wert when wert3 then wert4 end ... ... %  43 f f f ffffff*f f  ffffffff-ff$f6N         ,\ 0  0 0 00: 0:; 0;? 0?D 0DQ 0QV 0V[ 0[` 0`w 0w{ 0{ 0 0 0 0 0 0 0 0SuZSQL Syntax (3)NMengenoperationen Select ... from (table tab1 {union | intersect | except} table tab2) ... Bedingungen mit Listen ... where (exp1, exp2, exp3) = (exp4, exp5, exp6) ... ... where (exp1, exp2, exp3) < (exp4, exp5, exp6) ... Domnen Create domain name typ [check bedingung]hjm)fff?f   f   f   f   f   f   f * N25 }bBeispiele zu SQLXBibliotheksbeispiel 1. Gesucht: Die Rckgabedaten aller Bcher, die eine Person namens  Meyer ausgeliehen hat. 2. Gesucht: Eine Liste aller Reservierungen mit Namen, der reservierenden Person, Reservierungsdatum und der ISBN des reservierten Buches, fr die keine andere zeitlich vorrangige Reservierung vorliegt. 3. Gesucht: Eine Liste aller berflligen Bcher, fr die eine Reservierung vorliegt. Die Liste soll die Signatur des Buches, den Namen des Ausleihers und den Namen des (zeitlich) ersten Reservierenden enthalten. 4. Gesucht: Fr alle 1989 erschienenen Bcher die minimale, maximale und durchschnittliche Zahl von Ausleihen im Zeitraum von Oktober bis Dezember 2002. fffRff f f~cBeispiele zu SQL (2)5. Gesucht: Die gleiche Anfrage wie eben, aber fr jedes Rckgabedatum einzeln, in einer Tabelle. 6. Gesucht: Jene Bcher, fr die es im November 2002 mehr als doppelt so viele Reservierungen gab, wie fr alle Bcher im Durchschnitt, und die nur einmal vorhanden sind. 7. Gesucht: Eine Liste aller Bcher mit Titel und ISBN, die mehrfach vorhanden sind. Skripten zum Erstellen des Beispiels, zum Fllen mit Daten und mit Vorschlgen fr Anfragen zu 1. bis 7. finden sich in diesem Verzeichnis zum Download.jf fY f f# 0hTrigger'Sind fast von allen Herstellern implementiert Sind erst Bestandteil von SQL-3 CREATE TRIGGER triggername { BEFORE | AFTER } { INSERT | DELETE | UPDATE [ OF column1, ... ] } ON tabelle [ REFERENCING OLD AS altezeile NEW AS neuezeile ] [ WHEN bedingung ] sql-Anweisung [ FOR EACH ROW ]NOf3fff ff ff fft^ J  i Trigger (2) CREATE TRIGGER gehalt_upd BEFORE UPDATE OF gehalt ON Angestellte REFERENCING OLD AS old NEW AS new WHEN :new.Gehalt > 1.2 * :old.Gehalt AND :old.Abteilung <>  VORST INSERT INTO controller_tab_1 VALUES (:old.Name, :old.Abteilung, :old.Gehalt, :new.Gehalt) FOR EACH ROWf ff fff"f ff9 f-G 4v[Eingebettetes SQL, Beispiel C++uSQL-Befehle sind eingebettet Prcompiler: setzt um in Bibliotheksaufrufe, belt SQL als Kommentar im Programmtext.&+K+K Nw\#Eingebettetes SQL, ProgrammstrukturuVariablendeklaration EXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION; char Name[21]; int Gehalt; int Personnr; EXEC SQL END DECLARE SECTION; Fehlerbehandlung vereinbaren EXEC SQL WHENEVER SQLERROR GOTO Marke1; EXEC SQL WHENEVER NOT FOUND GOTO Marke2; Verbindung zum Server EXEC SQL CONNECT TO servername; (Details wie UserID- und Passwortbergabe hngen von der Systemumgebung ab.) kSofkfQf Mb7   ;x]'Eingebettetes SQL, Programmstruktur ...HSQL-Befehl EXEC SQL SELECT Name, Gehalt FROM Angestellter INTO :Name, :Gehalt WHERE Personnr = :Personnr; Fehlerbehandlung if strcmp(SQLSTATE,  02000 ) cout <<  Personnr  << Personnr <<  ist nicht vorhanden ; else cout <<  SQL-Fehler, Fehlercode:  << SQLSTATE; z g fffZ    3y^ SQL-CursorOVerarbeitung von Tabellen satzweise Cursor-Deklaration EXEC SQL DECLARE c_ang CURSOR FOR SELECT Personnr, Gehalt ... FOR UPDATE OF Gehalt; Cursor ffnen EXEC SQL OPEN c_ang; Stze verarbeiten (in einer Schleife) EXEC SQL FETCH FROM c_ang INTO :Personnr, :Gehalt INDICATOR :i_gehalt; if (i_gehalt = = 0) continue; 7_&p7f^f&fp   )E?z_SQL-Cursor (2)Stze verndern (in derselben Schleife) EXEC SQL UPDATE Angestellter SET Gehalt = Gehalt + :Zuschlag WHERE CURRENT OF c_ang; Endekriterium fr Schleife until (strcmp (SQLSTATE,  02000 )= = 0) Cursor schlieen EXEC SQL CLOSE c_ang;(e)(fef)f  b  >gSQL-Cursor (3)DECLARE cursorname [SCROLL] CURSOR FOR SELECT ... [ ORDER BY ... ] FOR UPDATE OF column1, ... FETCH [{ NEXT | PRIOR | FIRST | LAST } | { ABSOLUTE | RELATIVE } wert ] FROM cursorname INTO :variable, ...f ffEf ff, {`Eingebettetes SQL (2)Cursorverarbeitung ist oft vermeidbar Hauptzweck ist es, die Lcke zu schlieen, die durch mangelnde Array-Verarbeitung in Programmiersprachen entsteht. Deklaration eines Cursors setzt automatisch Sperren Mismatch Datentypen SQL und Programmsprache insbesondere fr Datumstypen, LONG etc. Spezielle Behandlung von VARCHAR in der DECLARE SECTION ist erlaubt: VARCHAR name[40]; Umsetzung in Array + Lngenfeld WHENEVER-Fehlerbehandlung benutzt lexical scoping6&t`(!$ #&fX,f, ff!'   f #f6 G|a Dynamic SQL4Execute Immediate: EXEC SQL EXECUTE IMMEDIATE :sql_command; Auswertung und Compilierung der Anweisung erfolgt erst zur Laufzeit. grtmgliche Flexibilitt Prepare, Execute Using: sql_command  delete from angestellte where personnr = ? EXEC SQL PREPARE delcommand FROM sql_command; ... EXEC SQL EXECUTE delcommand USING :personnr; Compilierung der Anweisung kann vor dem Linken stattfinden.)y<)f` ff;(b    >dBeispiel Oracle SQLEXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION; VARCHAR username[20]; VARCHAR password[20]; int emp_number; float commission; EXEC SQL END DECLARE SECTION; EXEC SQL INCLUDE sqlca; void sqlerror(); main() { strcpy(username.arr, "SCOTT"); username.len = strlen(username.arr); strcpy(password.arr, "TIGER"); password.len = strlen(password.arr); EXEC SQL WHENEVER SQLERROR DO sqlerror(); EXEC SQL CONNECT :username IDENTIFIED BY :password; Zf_f&     0  !  fBeispiel Oracle SQL scanf("%d", &emp_number); EXEC SQL WHENEVER NOT FOUND GOTO notfound; EXEC SQL SELECT COMM INTO :commission FROM EMP WHERE EMPNO = :emp_number; printf("%-8s \n", commission); notfound: printf("Not a valid employee number - try again. \n"); EXEC SQL COMMIT WORK RELEASE; exit(0); } void sqlerror() { EXEC SQL WHENEVER SQLERROR CONTINUE; printf("ORACLE error detected. \n"); EXEC SQL ROLLBACK RELEASE; exit(1); } fpf!&f'f D$   ) , %eBeispiel mySQL $db = mysql_connect("127.0.0.1","root"); mysql_select_db("flohmarkt",$db); $result = mysql_query("SELECT * FROM eintraege",$db); while ($myrow = mysql_fetch_row($result)) { printf( Laufende Nummer: %s \n , $myrow[0]); printf( Vorname: %s \n , $myrow[1]); printf( Name: %s \n , $myrow[2]); }hAf3f ff ff fff) f% f% f    j Beispiel JDBCimport java.sql.*; class Employee {public static void main (String args[]) throws SQLException {DriverManager.registerDriver( new oracle.jdbc.driver.OracleDriver()); Connection conn = DriverManager.getConnection ("jdbc:oracle:oci7:@","scott","tiger"); Statement stmt = conn.createStatement (); ResultSet rset = stmt.executeQuery ("select NAME from ANGESTELLTER"); while (rset.next ()) System.out.println (rset.getString (1)); } } 0f? fHff:ff ff0 f f@        kJDBC-API Klassen und Interfaces lJDBC-APIInterface Driver wird vom Datenbankhersteller implementiert DriverManager ist in java.sql.package vorhanden wird versorgt mit der URL des JDBC-Drivers stellt die Verbindung her Connection Objekt stellt Statement Objekt bereit Statement Objekt stellt ResultSet Objekt bereit Interface DatabaseMetaData enthlt Informationen ber Tabellen etc. aus dem Datadictionary der Datenbank Interface ResultSetMetaData enthlt Informationen ber den Typ etc. des zurckgegebenen ResultSet lE- f, ff E f f f ff2ff= fmODBCOpen Database Connectivity: offener Standard fr API fr den Datenbankzugriff u.a. fr Access, dBase, DB2, und Excel bentigt wird: ODBC software Treiber fr jede Datenbank basiert auf: The Open Group standard SQL Call-Level Interface erstes Release 1992 durch SQL Access Group auf gngigen PC-Plattformen verfgbar fr JDBC gibt es eine JDBC-ODBC "bridge" zum Zugriff auf ODBC-Datenbanken. :)%f!%f!%f!%f"!%fR!)!!%f !%f!%f>!%f$!                  #   #  )                   0gj 0nDatenbanktuning Performance Optimierung oTuningpotential DB-Interna: internes Modell z.B. Indexe Design konzeptuelles Modell Betriebssystem Hardware z.B. Plattenkonfiguation Applikation SQL-Code Optimierung "  "  pOptimizer, regelbasiert  qOptimizer, kostenorientiert  rOptimizer, kostenorientiert (2) Faktoren: Tabellengren Indexstufen Feldselektivitten CPU (Anzahl, Geschwindigkeit) Speichergre Faktoren sind statisch statistischT Z Z  QHints gegeben vom Anwender untersttzen Optimierer erzwingen bestimmtes Verhalten*LL RsFaktoren Indexe dafr spricht: hufige Suche ber indizierte Spalten hufige Sortierung nach indizierten Spalten Spalte ist NOT NULL Indexwerte sind gut gestreut, d.h. gleichverteilt im Wertebereich indizierte Spalten bilden einen Fremschlssel dagegen spricht: Tabelle ist kleiner als 100 KB nur wenige verschiedene Indexwerte einige Indexwerte sind extrem hufig indizierte Tabelle unterliegt hufigen nderungenH t Faktoren (2) Feldselektivitt kann auch in % gemessen werden maximal 100%, wenn Spalte faktisch unique-Eigenschaft hat Index lohnt sich bei einer Selektivitt ab 85% in Ausnahmefllen reichen 30% select count(distinct spalte)/count(*) as feld_sel from tabelle x@ff  u Faktoren (3)  vTabellenzugriffe  wTabellenzugriffe (2) Access by Rowid bentigt entweder die rowid zum Zugriff oder einen Index Full Table Scan wird z.B. bei select * from tabelle ausgefhrt Index Unique Scan setzt Index voraus nicht mit allen where-Klauseln mglich wird gefolgt von Access by Rowid Index Range Scan bei Abfragen mit  like ,  between ... and bei Verwendung von Indexen ber Spalten ohne  unique -Klausel9/[iff fP f-f oxIndexverwendung nur unter Bedingungen: keine Funktion angewendet auf Spalte mit Index keine Abfrage auf IS NULL oder IS NOT NULL keine Abfrage mit Ungleichheit () Indexe werden aber insbesondere verwendet bei Ermittlung von Minimum und Maximum (MIN- bzw. MAX-Funktion)n}*'z*A Execution Plans (Oracle) hVorbereitungen User muss Privileg PLUSTRACE haben ( role ) (ist meistens vorhanden) Plan-Tabellen anlegen (vorbereitetes Skript ausfhren: drop table Plan_table; start /user/oracle/rdbms/admin/utlxplan.sql ) Variante 1 Kommando (danach werden Plan/Statistik automatisch angezeigt): set autotrace on ,7K ? !K  6   5Execution Plans (2) Variante 2 explain plan set statement_id =  ??? for ... (statement) ... Danach Anfragen auf Plan_table ausfhren (Beispiel siehe Skript  show_plan.sql ) Auswahl des Optimizers select ... /*+ RULE */ ...; alter session set optimizer_goal = RULE; H))E 9   )E   /  $(  r  S      r  S    H  0޽h ? 3333   F(  x  c $v    v   c $$ v  v "  (H  0޽h ? 3333r-f }  f