Transcript Ingen bildrubrik
Databaser och databassystem
• Vad är en databas?
• Vad har en databas för egenskaper?
• Vilka olika typer av användare finns det?
• Fördelar/nackdelar • Kort historik om databaser • Hur är databaser uppbyggda? (arkitektur)
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 1
Grundläggande terminologi
• En databas är en samling av relaterad data • Databasen representerar någon aspekt av verkligheten, ibland kallad minivärlden eller University of Discourse (UoD) • Ett databashanteringssystem (DBHS) är ett programvarusystem som används för att skapa och underhålla databaser – ”Ett filhanteringssystem som kan hantera komplexa
relationer mellan data och hämta och uppdatera data enkelt
och effektivt” • Ett databas-system består av DBHS-mjukvaran tillsammans med själva databasen (applikationer, användare) Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 2
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 3
Egenskaper hos databas-system
• I DBHS lagras en beskrivning av databasen (struktur, datatyper, integritetsregler mm) • En datamodell används för att gömma implementationsdetaljer och i stället ge användarna en logisk vy av databasen • Data i en databas är: – integrerad (”one fact in one place”) – delad (flera användare kan använda databasen samtidigt) • Manipulation av databasen görs med ett frågespråk (oftast SQL) Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 4
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 5
Egenskaper hos databas-system (forts)
• Redundansen kan minskas • Säkerheten kan förbättras • Flera olika användargränssnitt • Integriteten kan upprätthållas • Stöd för komplexa relationer mellan data • Stöd för återhämtning av data • Tiden för applikations-utveckling kan minskas Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 6
Nackdelar med databas-system
• Ofta höga kostnader för hårdvara, mjukvara och utbildning • Komplexiteten hos ett DBHS kan ibland vara onödig eller ge för låg prestanda Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 7
Användare av databas-system
Databasadministratörer (DBA)
Applikationsprogrammerare
Slutanvändare
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 8
Kort historik…
• 1965-1980 användes främst hierarkiska databaser och nätverksdatabaser • Från ca 1980 har de flesta nya databas-system varit relationsdatabaser • DB2, ORACLE, INFORMIX, SYBASE • SQL Server, Access (Microsoft) • MySQL (Linux) • Från ca 1990 har också andra typer av databas system utvecklats, t ex objektorienterade och objektrelationella databaser Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 9
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 10
Datamodeller
• En datamodell är en samling koncept för att beskriva databasens struktur, de integritetsregler den måste följa och oftast också de operationer som går att göra på databasen
Olika typer av datamodeller
• Högnivå-modeller använder koncept som ligger nära hur användare förstår data. Används ofta vid databasdesign. Exempel E/R-modellen • Logiska modeller använder koncept som kan förstås av användare men inte ligger alltför långt ifrån hur data organiseras i databasen. • Lågnivå-modeller använder koncept som beskriver i detalj hur data är lagrad rent fysiskt • Beskrivningen av databasen kallas databasens schema och kan visas i ett schema-diagram Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 11
Extern nivå 1
SALARIES Eno Pay
Extern nivå 2
EMPLOYEES Empnr Depnr
Konceptuell nivå
EMPLOYEES Employee_number Department_number salary
Intern nivå
STORED_EMP LENGTH = 20 PREFIX TYPE = BYTE(6), OFFSET = 20 EMP# TYPE = BYTE(6), OFFSET = 6, INDEX = EMPX DEPT# PAY TYPE = BYTE(4), OFFSET = 12 TYPE = WORD, OFFSET = 16 Systemet lagrar information om samma post i tre olika nivåer.
Systemet måste också känna till att t ex empnr i den externa nivån motsvarar employee_number på den konceptuella nivån.
Dessa motsvarigheter eller
mappningar
är också lagrade i systemet.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 12
The three-schema architecture
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 13
Treschema-arkitekturen
• Definierar scheman på tre nivåer.
• Interna schemat – beskriver fysiska lagringsstrukturer och access-vägar • Konceptuella schemat – beskriver hela databasen på en logisk nivå • Externa scheman – beskriver de olika användarvyerna
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 14
Dataoberoende
• Logiskt dataoberoende: Det går att göra ändringar i det konceptuella schemat utan att det påverkar de externa schemana eller applikationsprogrammen • Fysiskt dataoberoende: Det går att göra ändringar i det interna schemat utan att det påverkar det konceptuella schemat Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 15
Databasens gränssnitt
• Varje användare kommunicerar med databasen m h a ett språk. • Programmerare använder antingen ett konventionellt programspråk såsom C eller java, eller ett 4GL-språk.
• En slutanvändare använder antingen något frågespråk ( t ex SQL) eller kommunicerar med databasen genom något special-designat menysystem.
• Varje sådant språk inkluderar ett underspråk (data sublanguage eller DSL), som sägs vara inbäddat i värdspråket (host language).
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 16
Ett DSL består av:
• DDL – Data Definition Language. Den del av språket som används för att definiera de olika objekten som databasen består av.
• DML – Data Manipulation Language. Den del av språket som används för att manipulera eller utföra operationer på sådana objekt.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 17
Applikationer
• Applikationer skrivna av användaren – Applikationer skrivna i något programspråk (t ex C) med inbäddad SQL eller applikationer skrivna i SQL.
• Applikationer skrivna av någon leverantör (tools) – Kompilatorer för något frågespråk, rapportgeneratorer, grafiska användargränssnitt, kalkylprogram, statistikprogram, 4GL-kompilatorer, CASE-verktyg • Program som används för att administrera
databasen
- Laddningsprogram, backup-program, reorganisationsprogram, statistik- och analysprogram. Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 18
Katalogen (Data Dictionary)
• Ett DBHS måste innehålla en katalog eller ett data dictionary, där detaljerad information om systemets olika delar lagras.
• Exempel på vad som lagras är information om tabeller, index, användare, integritets- och säkerhetsregler.
• Katalogen lagras också som tabeller, så att det går att ställa frågor till den på samma sätt som till databasen.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 19
Översikt av kursen
Genomgång av relationsmodellen (strukturer, integritet, operationer) Genomgång av SQL + praktiska övningar Konceptuell databasdesign (designprocessen, E/R-modellen, mappning av E/R-modellen till relationsmodellen, funktionella beroenden och normalisering) Fysisk databasdesign (främst indexering) Transaktionshantering (concurrency, recovery) Databassäkerhet Web-databaser och distribuerade databaser Laborationer: teori, design, implementation och användargränssnitt.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 20
Relationsmodellen
• En formell teori som baserar sig på (främst) mängdlära och predikatlogik.
• Föreslogs av E.F Codd 1970 i artikeln ”A relational model for large shared data banks” i Communications of the ACM, juni 1970.
• Relation är den matematiska termen för tabell.
• En databas ses som en mängd relationer: DB = {R1, R2,…Rn} • Relationsdatamodellen beskriver ett sätt att se på data från en logisk synvinkel. Tre aspekter av data tas upp i modellen: • Datastrukturer (eller objekt). Huvudsakligen tabeller.
• Datamanipulation (eller operationer). Operationer är bl a SELECT, PROJECT och JOIN.
• Dataintegritet. De viktigaste reglerna är de om entitetsintegritet och referensintegritet Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 21
Relationer
En relations schema består av en mängd attribut: R = {A1, A2, …An}, där R är relationens namn.
Varje attribut är definierat på exakt en underliggande domän. Attributnamnen i en relation måste vara unika. Flera attribut kan dock vara definierade på samma domän.
En relations tillstånd eller värde vid en viss tidpunkt benämns r och består av en mängd tupler t (0 eller flera): r = {t1,t2,…tn} Varje tuple t består av en mängd värden v: t = {v1,v2,…vn} där varje värde är hämtat från motsvarande domän Antalet tupler i en relation kallas relationens kardinalitet Antalet attribut i en relation kallas relationens grad En eller flera attribut som unikt identifierar en tuple kallas för relationens primärnyckel Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 22
Example of a Relation
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 23
Domäner
• En domän är en namngiven mängd av skalära värden, alla av samma typ.
• Varje attributs värden måste tas från exakt en underliggande domän.
• En domän är vad man i moderna programspråk kallar en datatyp.
• Ex 1.
• typedef enum{London, Paris, Athens, New York, Stockholm, Rome} City; • Detta skapar en datatyp City i ett C-program. Alla variabler av typen City måste ha som värde en av de uppräknade städerna.
• Ex 2.
• CREATE DOMAIN City Char(9) DEFAULT ’???’ • CHECK (VALUE IN (’London’, ’Paris’, ’Athens’, ’New York’, ’Stockholm’, ’Rome’, ’???’ ) ).
• De flesta av dagens relationsdatabaser stödjer dock bara primitiva datatyper som CHARACTER, INTEGER och FLOAT.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 24
Egenskaper hos en relation
Det finns inga duplicerade tupler.
Tuplerna är oordnade (Det finns ingen ”första” eller ”sista ”tuple”).
Attributen är oordnade (Det finns inget ”första” eller ”sista” attribut).
Alla värden är atomära (odelbara). Detta betyder att en relation alltid är i första normalformen.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 25
Olika sorters relationer
• En namngiven relation är en relation som har definierats i databasen.
• En basrelation är en relation som inte är en härledd relation, utan existerar ”på riktigt”.
• En härledd relation är en relation som är definierad i termer av andra relationer.
• En vy är en namngiven härledd relation som är virtuell – den existerar bara som ett uttryck.
• Ett frågeresultat är en icke namngiven härledd relation som är resultatet av att en specifik fråga exekveras.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 26
Vyer (virtuella relationer)
• En vy är en härledd relation som är namngiven. Relationen finns bara som ett uttryck och brukar därför kallas en virtuell relation • Vyer har flera användningsområden, men det viktigaste är att de kan användas för att skapa logiskt dataoberoende. • Ett system har logiskt dataoberoende om användare och applikationer inte påverkas av ändringar i databasens logiska struktur.
• Två aspekter – Om databasen växer, d v s om t ex ett attribut läggs till en relation eller en relation läggs till databasen, kan dessa ändringar gömmas med hjälp av vyer.
– Om databasen omstruktureras, t ex om en relation bryts ner i två stycken, kan vyer användas för skapa illusionen om att det fortfarande är en enda relation.
• Logiskt dataoberoende kan bara uppnås om systemet stödjer
operationer på vyer på ett korrekt sätt.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 27
Andra fördelar med vyer
• Vyer tillåter att samma data kan ses av olika användare på olika sätt samtidigt.
• Vyer kan användas som "macron" • Vyer kan användas för att gömma data (av säkerhetsskäl) Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 28
Integritet
Integritet handlar om att se till att data i databasen är korrekt.
Vid varje tillfälle innehåller en databas en mängd datavärden som skall representera en viss del av "verkligheten".
Vissa värden kan inte tillåtas eftersom de inte representerar något som finns i verkligheten (t ex negativa löner) När databasen definieras måste därför också vissa integritetsregler läggas till. Dessa gör det möjligt för DBHS att hindra att inkorrekta värden läggs in i databasen.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 29
Integritet (forts)
• Exempel på integritetsregler för STUDENT - CreditHours i relationen COURSE måste vara större än noll.
Grade i relationen GRADE_REPORT måste ha värdet A, B, C, D eller F • Dessa regler är databas-specifika (eller semantiska), dvs de gäller bara för en specifik databas.
• Relationsdatamodellen innehåller också två generella integritetsregler, dvs regler som gäller för alla databaser. Dessa handlar om (a) kandidatnycklar (och primärnycklar) och (b) främmandenycklar.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 30
Kandidatnycklar
• Definition av Kandidatnyckel (K): • Låt R vara en relation. Då är en kandidatnyckel för R en delmängd av Rs mängd av attribut, säg K, så att: – Vid varje givet tillfälle, så har två olika tupler i R inte samma värde på K (K är unik) – Om K är sammansatt, så kan ingen del av K tas bort och K fortfarande vara unik (K är ej reducerbar).
• Notera: En kandidatnyckel som består av mer en ett attribut sägs vara sammansatt. En kandidatnyckel som består av exakt ett attribut sägs vara enkel. Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 31
Kandidatnycklar (forts)
• Kandidatnycklar definieras som mängder av attribut.
• Ex: STUDENT: K = {StudentNumber} COURSE: K = {CourseNumber} GRADE_REPORT: K = {StudentNumber,SectionIdentifier} • Skälet till att kandidatnycklar är så viktiga är att det enda sättet att adressera en speciell tuple är genom att använda ett värde på en kandidatnyckel
.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 32
Primärnycklar och alternativa
kandidatnycklar.
med fler än en tuple.
Ex.
WHERE DNO = 5;
nycklar
• Primärnyckel: En nyckel som väljs från mängden • Alternativ nyckel: Den återstående mängden kandidatnycklar när primärnyckeln har tagits bort.
• Sekundärnyckel: En sekundärnyckel är en nyckel som när den används för sökning kan returnera en relation SELECT SSN from EMPLOYEE • DNO är här en sekundärnyckel.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 33
Nycklar och saknad information (nulls)
Nulls är något som används i databaser för att handskas med saknad information.
För varje attribut i en relation kan man specificera NULLS ALLOWED eller NULLS NOT ALLOWED.
Nulls innebär vissa logiska svårigheter, t ex hur det egentligen skall tolkas.
• Tolkningar av null - värde okänt - egenskapen ej relevant - värde finns inte - värde odefinierat Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 34
Entitetsintegritet
• Tillsammans med primärnycklar finns i relationsmodellen regeln om
entitetsintegritet:
– Ingen del av primärnyckeln i en basrelation får vara null.
• I en relationsdatabas lagrar vi inte
information om någonting vi inte kan
identifiera.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 35
Främmandenycklar
Definition av främmandenyckel (FK)
• Låt R2 vara en basrelation. Då är en främmandenyckel i R2 en delmängd av mängden attribut i R2, säg FK, så att: – Det finns en basrelation R1 (R1 och R2 behöver ej vara olika) med en primärnyckel PK, och För varje tillfälle, så är varje värde på FK i relationen R2 antingen helt och hållet null eller identiskt med värdet på PK i någon tuple i R1.
• Varje attribut i en främmandenyckel måste definieras på samma domän som det motsvarande attributet i den matchande primärnyckeln.
• Främmande-till-primärnyckel referenser sägs ibland vara det "lim" som håller ihop databasen. Dessa sägs representera relationer mellan olika tupler.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 36
Referensintegritet
• Tillsammans med främmandenycklar, så finns i relationsdatamodellen regeln om referensintegritet: – Databasen får inte innehålla några icke matchande värden på främmandenycklar (dvs om B refererar till A, så måste A existera).
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 37
Regler för främmandenycklar
• Vad ska då systemet göra om en operation försöker utföras som skulle bryta mot regeln om referensintegritet ?
• Vad skall t ex hända om någon försöker ta bort eller uppdatera StudentNumber ’17’ i relationen STUDENT?
• Två möjligheter (åtminstone) finns för båda operationerna: – RESTRICTED - operationerna är förbjudna om ’17’ också finns i GRADE_REPORT CASCADES - operationerna utförs också på de tupler som innehåller ’17’ i GRADE_REPORT.
• För varje främmandenyckel i databasen skall databasdesignern specificera vad som skall hända vid delete eller update av den matchande primärnyckeln.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 38
Semantiska integritetsregler
Semantiska integritetsregler, även kallade business rules, är sådana som bara gäller för en specifik databas.
Regler av typen ”Ingen kan ha en lön som är mindre än 10000” kan specificeras med domänregler.
Regler av typen ”Varje kurs måste tillhöra en avdelning” specificeras genom att ange NOT NULL för attributet Department i COURSE Regler av typen ”Ingen lärare får ge mer än fyra kurser per termin” kan specificeras genom triggers eller assertions Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 39
Relationsalgebra
• Operationer som görs på relationer för att hämta data från en databas • Utdata från alla operationer är en ny relation (algebran är sluten). Detta gör det möjligt att skriva nästlade operationer • Operationer – De speciella relationsoperationerna select, project, join och
division
– De traditionella mängdoperationerna union, intersection, difference och cartesian product.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 40
SELECT
SELECT returnerar en relation som består av alla tupler från en relation som uppfyller ett visst villkor.
SELECT-operationen benämns
Den resulterande relationen har samma attribut som R Villkoret är av formen X
PROJECT
PROJECT returnerar en relation som består av alla tupler i en relation sedan vissa attribut har utelämnats PROJECT-operationen benämns
Den resulterande relationen har bara de attribut som specificeras i attributlistan Duplicerade tupler tas bort av PROJECT PROJECT är unär, dvs indata är en relation Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 42
Sekvenser av operationer och RENAME-operationen
Flera operationer kan kombineras för att bilda ett algebraiskt uttryck (en fråga) Exempel: Hämta namn och vikt för produkter i London: PNAME,WEIGHT ( CITY=’London’ (P) ) • Alternativt så kan man specificera temporära relationer för varje steg: LONDON_PROD < R < CITY=’London’ (P) PNAME,WEIGHT (LONDON_PROD) • Attribut i den resulterande relationen kan ges andra namn om man så vill: LONDON_PROD < PNAME,WEIGHT (P) R(Produktnamn,Vikt) < PNAME,WEIGHT (LONDON_PROD) Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 43
Traditionella mängdoperationer
• Dessa binära operationer fungerar som motsvarande operationer i matematiken, med en viktig skillnad: operanderna måste vara typkompatibla, dvs bestå av samma slags tupler (gäller ej produkt).
• UNION: R1 R2 • INTERSECTION: R1 R2 • DIFFERENCE: R1 – R2 • CARTESIAN PRODUCT: R1 X R2 • Den kartesiska produkten av två relationer R1 och R2 ger en relation med alla möjliga kombinationer av tupler från R1 och R2. Är meningslös i sig själv.
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 44
JOIN – operationer
THETA JOIN: Är det samma som en kartesisk produkt följt av en SELECT-operation.
THETA JOIN benämns R1
villkoret.
Oftast jämförs ett attribut i R1 med ett i R2 i EQUIJOIN kallas operationen om villkoret är ”=” NATURAL JOIN är det samma som EQUIJOIN, men där join-attributet i R2 är borttaget i resultat relationen.
NATURAL JOIN benämns R1 * R2 eller
R1 *
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 45
DIVISION-operationen
DIVISION tar två relationer, en binär och en unär, och returnerar en relation som består av alla värden som ett av den binära relationens attribut har och där det andra attributet matchar alla värden i den unära relationen.
DIVISION benämns R1
R2
Karlstads Universitet Datavetenskap Databasteknik Katarina Asplund 46