Einführung Informationssysteme & Datenbanken - HTL Wien West

Informationssysteme JG 3 Einführung Informationssysteme & Datenbanken 1 Inhalt 1. Daten, Information, Wissen 2. Informationssysteme 3. Datenbanksysteme 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle 5. Aufbau und Organisation 6. Physische DB-A...

Informationssysteme JG 3 Einführung Informationssysteme & Datenbanken 1 Inhalt 1. Daten, Information, Wissen 2. Informationssysteme 3. Datenbanksysteme 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle 5. Aufbau und Organisation 6. Physische DB-Architektur © HTL Wien West - FEIC 2 1. Daten, Information, Wissen Daten: Zeichen, die einer Syntax folgen (Zeichen, Ziffern). Informationen: Daten, denen vom Empfänger eine Bedeutung beigemessen wird. Wissen: vorliegende Informationen werden zur Entscheidungs-findung herangezogen. © HTL Wien West - FEIC 3 1. Daten, Information, Wissen © HTL Wien West - FEIC 4 2. Informationssysteme Bist du bereits mit Informationssystemen in Berührung gekommen? © HTL Wien West - FEIC 5 2. Informationssysteme Natürlich bist du mit Informationssystemen in Berührung gekommen … © HTL Wien West - FEIC 6 2. Informationssysteme So genau ist das nicht definiert, was Informationssysteme eigentlich sein sollen. Es gibt mehrere Sichtweisen: Betriebswirtschaftslehre Wirtschaftsinformatik … © HTL Wien West - FEIC 7 1. Was sind Informationssysteme? Wikipedia und die Wirtschaftsinformatik sagt … „Ein Informationssystem(kurz IS, auch Informations- und Kommunikationssystem, kurz IuK-System) ist ein soziotechnisches System, das die Deckung von Informationsnachfrage zur Aufgabe hat. Es handelt sich um ein Mensch/Aufgabe/Technik-System, das Daten (bzw. Informationen) produziert, beschafft, verteilt und verarbeitet.“ © HTL Wien West - FEIC 8 1. Was sind Informationssysteme? Soziotechnische Systeme Einheit, die technische und soziale Komponenten umfasst und deren Zusammenspiel von zentrale Bedeutung ist. Soziotechnische Systeme berücksichtigen die gegenseitigen Abhängigkeiten und Wechselwirkungen zwischen Menschen (soziale Komponenten) und Technologien (technische Komponenten) innerhalb eines bestimmten Kontextes. © HTL Wien West - FEIC 9 1. Was sind Informationssysteme? Die Kernelemente eines soziotechnischen Systems umfassen: Technische Komponenten: Maschinen, Werkzeuge, Computer, Software, Arbeitsprozesse und alle weiteren technischen Mittel, die zur Erfüllung einer bestimmten Aufgabe notwendig sind. Soziale Komponenten: Menschen, ihre Fähigkeiten, Bedürfnisse, Motivationen, Arbeitsrollen, Kommunikationsstrukturen und sozialen Interaktionen. Interaktionen und Schnittstellen: Die Art und Weise, wie technische und soziale Komponenten miteinander interagieren und wie sie organisiert und gesteuert werden, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Umwelt: Der Kontext, in dem das System operiert, einschließlich der wirtschaftlichen, politischen, kulturellen und technologischen Rahmenbedingungen © HTL Wien West - FEIC 10 2. Informationssysteme M M Mensch Aufgaben- bewältigung Benutzbarkeit A Aufgabe T Informations- und A T Kommunikationstechnik Funktionalität Arbeitstechniken © HTL Wien West - FEIC 11 2. Informationssysteme Mensch Ein(e) AnwenderIn (beispielsweise in einem Betrieb), die/der als AufgabenträgerIn verschiedene Aufgaben mit dem System erfüllen möchte. Systeme sollten auf deren/dessen Bedürfnisse angepasst werden. Auch EntwicklerInnen und PlanerInnen stehen in wechselseitiger Beziehung mit Systemen. © HTL Wien West - FEIC 13 2. Informationssysteme Aufgabe Das Problem, das mit dem System gelöst werden soll. Aus der Aufgabe definiert sich das Ziel oder die funktionale Anforderung bei der Entwicklung eines Informationssystems. Es soll durch Informationsproduktion und -weitergabe die Informationsnachfrage gedeckt werden. © HTL Wien West - FEIC 14 2. Informationssysteme Technik Diese besteht aus der Soft- und Hardware des Systems, deren Zweck in der Erfüllung verschiedener Verarbeitung-, Verteilungs- und Speicherungsprozessen liegt. Diese werden zum einen zur Aufgabenerfüllung genutzt, andererseits auch zur Entwicklung eines Systems. © HTL Wien West - FEIC 15 2. Informationssysteme Arbeitstechniken Arbeitstechniken vermitteln zwischen diesen drei Ebenen und versuchen die verschieden Beziehungen zu verstehen und zu optimieren. Hier existieren beispielsweise in der Informatik oder den Sozial- wissenschaften verschiedene Konzepte, Modelle, Prinzipien und Strategien zur Gestaltung und Nutzung von Informationssystemen und Informationsinfrastrukturen. © HTL Wien West - FEIC 16 2. Informationssysteme Schalenmodell nach Teubner © HTL Wien West - FEIC 17 2. Informationssysteme Phasen im Informationsverhalten Informationswahrnehmung: Aufspüren und Identifikation von Information. Informationssammlung: Ablage auf ein Speichermedium. © HTL Wien West - FEIC 18 2. Informationssysteme Phasen im Informationsverhalten Informationsstrukturierung und –organisation: Strukturierung, Klassifizierung, Indizierung, Verknüpfung der Daten. Informationsproduktion: zur Verfügung stellen der wahrgenommenen, gesammelten und strukturierten Daten. Informationspflege: Aktualisierung der Dokumentation der Daten und verfügbaren Informationen. © HTL Wien West - FEIC 20 2. Informationssysteme © HTL Wien West - FEIC 21 2. Informationssysteme MENSCHEN Nachrichtenwebseiten werden von Redakteuren, Journalisten und Content- Erstellern betrieben, die Nachrichten- artikel, Berichte, Videos und andere Inhalte erstellen und veröffentlichen. © HTL Wien West - FEIC 22 2. Informationssysteme PROZESSE Die Webseite bietet Prozesse zur Erstellung, Bearbeitung und Veröffentlichung von Nachrichten- inhalten. Es gibt auch Mechanismen für die Aktualisierung von Inhalten und die Organisation von Informationen in verschiedene Kategorien und Rubriken. © HTL Wien West - FEIC 23 2. Informationssysteme TECHNOLOGIEN Nachrichtenwebseiten verwenden Technologien wie Content Management Systeme (CMS), Datenbanken, Streaming-Technologien und mehr, um Inhalte zu verwalten, Benutzer- erfahrungen zu optimieren und multi- mediale Inhalte bereitzustellen. © HTL Wien West - FEIC 24 2. Informationssysteme DATEN Nachrichtenwebseiten sammeln und speichern Daten über Artikel, Autoren, Veröffentlichungsdaten, Leserinter- aktionen, Kommentare und vieles mehr. Diese Daten können auch zur Analyse von Trends und Nutzerverhalten verwendet werden. © HTL Wien West - FEIC 25 2. Informationssysteme ZIELE Das Hauptziel von Nachrichten- webseiten ist es, aktuelle Informationen, Nachrichten und Berichte an die Öffentlichkeit zu liefern. Sie dienen dazu, Menschen mit relevanten Informationen über lokale, nationale und internationale Ereignisse zu versorgen. © HTL Wien West - FEIC 26 2. Informationssysteme INTERAKTION Nutzer können auf Nachrichten- webseiten interagieren, indem sie Artikel lesen, kommentieren, teilen und sich mit Inhalten auseinandersetzen. Dies fördert den Austausch von Meinungen und Informationen. © HTL Wien West - FEIC 27 2. Informationssysteme © HTL Wien West - FEIC 28 3. Datenbanksysteme Eine Datenbank, auch Datenbanksystem (DBS) genannt, ist ein System zur elektronischen Datenverwaltung. Die wesentliche Aufgabe eines DBS ist es, große Datenmengen effizient, widerspruchsfrei und dauerhaft zu speichern und benötigte Teilmengen in unterschiedlichen, bedarfs- gerechten Darstellungsformen für Benutzer- und Anwendungsprogramme bereitzustellen. © HTL Wien West - FEIC 29 3. Datenbanksysteme Eine Datenbank ist eine Sammlung von Daten, die einen Ausschnitt der realen Welt beschreiben (Universe of Discourse, Miniwelt). Unter Daten versteht man bekannte Tatsachen, die man aufzeichnen kann und die eine bestimmte Bedeutung haben. Die Daten in einer Datenbank sind logisch zusammenhängend mit einer durchgängigen Bedeutung. © HTL Wien West - FEIC 30 3. Datenbanksysteme Datenbanken werden für bestimmte Zwecke entworfen, entwickelt und mit Daten befüllt. Datenbanken werden von bestimmten Benutzergruppen in zweck- bezogenen Anwendungen verwendet. Datenbanken und Datenbanktechnologie spielen eine wesentliche Rolle in vielen Bereichen der modernen Gesellschaft. © HTL Wien West - FEIC 31 3. Datenbanksysteme Eine Datenbank kann eine beliebige Größe und Komplexität aufweisen. Eine Datenbank kann manuell oder computergestützt erzeugt und gepflegt werden. Datenbanken können mit Hilfe von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) erstellt und gepflegt werden. © HTL Wien West - FEIC 32 3. Datenbanksysteme Funktionen eines Datenbankmanagementsystems (DBMS) Definition: Spezifikation der Datentypen, Strukturen und Einschränkungen für die in der Datenbank zu speichernden Daten. Konstruktion: Prozess des Speicherns der Daten auf einem Speicher- medium, das von einem DBMS kontrolliert wird. Manipulation: Funktionen zur Ausgabe, zum Erstellen, Ändern und Löschen von Daten © HTL Wien West - FEIC 33 3. Datenbanksysteme Nutzer/Programmierer DBS DBMS Software zur Verarbeitung von Anfragen/Programmen Software für den Zugriff auf gespeicherte Daten Gespeicherte Gespeicherte Datenbankdefinition Datenbank (Metadaten) © HTL Wien West - FEIC 34 2. Datenbanken Durch den Einsatz von Datenbanksystemen konnten folgende Ziele erreicht werden: Datenunabhängigkeit Benutzerorientierte Sicht der Daten Datenintegrität Vermeidung von Redundanz Unterstützung der Datenmanipulation Koordinierung des Mehrnutzerbetriebes Datenneutralität Flexibilität und Effizienz © HTL Wien West - FEIC 36 3. Datenbanksysteme DATENUNABHÄNGIGKEIT Darunter versteht man die Unabhängigkeit von Anwendungs- programmen und den Daten, die von Anwendungsprogrammen benötigt werden. © HTL Wien West - FEIC 37 3. Datenbanksysteme DATENINTEGRITÄT Daten müssen während ihres gesamten Lebenszyklus korrekt, vollständig und konsistent bleiben. Auch die Vertrauenswürdigkeit von Daten fallen unter den Begriff Datenintegrität. © HTL Wien West - FEIC 38 3. Datenbanksysteme REDUNDANZVERMEIDUNG Daten sollten nicht mehrfach gespeichert werden. Ist das nicht der Fall, kann die Datenintegrität nicht gewährleistet werden. © HTL Wien West - FEIC 39 3. Datenbanksysteme DATENNEUTRALITÄT (Öffentliche) Daten müssen uneingeschränkt und barrierefrei zugänglich sein. Datenneutralität steht in Beziehung mit Netzneutralität, bei der es sich um die Gleichbehandlung von Daten bei der Übertragung im Internet dreht. © HTL Wien West - FEIC 40 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle © HTL Wien West - FEIC 41 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Ab dem 19. Jahrhundert gab es Lochkarten, die für mechanische Rechenmaschinen und später für die ersten Computer verwendet wurden. Ihre erste Anwendung fanden Lochkarten in der Steuerung des Jacquard-Webstuhls (1805). © HTL Wien West - FEIC 42 3. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Lochkarten zur Speicherung von Daten waren bis in die frühen 1950er das einzige Speicher- medium. Magnetbänder (ab 1950) waren lange das wichtigste Medium für Massenspeicherung von Daten. © HTL Wien West - FEIC 43 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Mit der Erfindung der Festplatte (1956) begann die Entwicklung von ersten Programmiersprachen um Daten zu speichern und Daten zu verarbeiten. Erste Programmiersprachen waren FORTRAN, ALGOL oder Pascal. © HTL Wien West - FEIC 44 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Diese Programmiersprachen waren aber mehr auf die Verarbeitung als auf die Strukturierung des Datenbestandes ausgerichtet. Es gab keine Beschreibung der Beziehungen der Daten zueinander, was die Pflege der Datenbestände sehr aufwendig machte. Zwischen Dateien und Programmen bestand eine starre Koppelung, was dazu führte, dass Änderungen in Programmen auch Änderungen der Datenstruktur mit sich zog. (keine Datenunabhängigkeit) © HTL Wien West - FEIC 45 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Was war am Anfang … Dateisysteme … Redundanzen: mehrfache Speicherung von Daten, was Änderungen sehr aufwändig macht. Inkonsistenzen: bedingt durch Redundanzen treten Inkonsistenzen auf. Eingeschränkter Mehrnutzerbetrieb: Sperrung von ganzen Dateien während deren Bearbeitung. © HTL Wien West - FEIC 46 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Datenschutzprobleme: Lesezugriff auf die gesamten Daten ist zum Teil uneingeschränkt möglich. Fehlende Datenunabhängigkeit: man braucht eine explizite, extra konzipierte Software zur Datenmanipulation und Datenfortführung. © HTL Wien West - FEIC 47 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle © HTL Wien West - FEIC 48 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Hierarchisches Datenmodell Das hierarchische Datenmodell bildete die „reale Welt“ durch eine hierar- chische Baumstruktur ab. Für jeden Datensatz gibt es genau einen übergeordneten Vorgänger. Nur die Baumwurzel bildet eine Ausnahme. © HTL Wien West - FEIC 49 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle © HTL Wien West - FEIC 50 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle © HTL Wien West - FEIC 51 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Vorteile Nachteile Einfache Struktur Setzt Kenntnisse der Daten- Schneller Zugriff auf Daten struktur voraus Datenintegrität und -unabhängig- Jede Beziehung erfordert eine keit bleiben erhalten eigene Definition pro Datensatz Auch für große Datenmengen Nur ein Feld und eine Ver- geeignet knüpfung Nachträgliche Strukturänderung kaum möglich © HTL Wien West - FEIC 52 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle IBM-IMS CA - IDMS Apple - HFS Information Integrated Database MacOS Hierarchical Management System Management System File System © HTL Wien West - FEIC 53 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Netzwerkdatenmodell Das Netzwerkdatenmodell ist eine Erweiterung des hierarchischen Datenmodells. Man kann in einem Netzwerkdatenmodell sogenannte N:M-Beziehun- gen abbilden. Ein Knoten in einem Netzwerkdatenmodell kann mehrere übergeord- nete Elemente haben. © HTL Wien West - FEIC 54 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Speicherung von gleichartigen Daten in sogenannten Recordsets oder Datasets, die miteinander in Verbindung stehen. Einem Record in einem Recordset können mehrere Records eines anderen Recordsets zugewiesen werden. Es entsteht ein gerichteter Graph, der als Netzwerk bezeichnet wird. © HTL Wien West - FEIC 55 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle © HTL Wien West - FEIC 56 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle © HTL Wien West - FEIC 57 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Vorteile Nachteile Flexibler als hierarchische Daten- Implementierung, Erweiterung und modelle Wartung aufwändig und Leistungsfähiger als relationale kompliziert Datenmodelle Wird schnell unübersichtlich Gute Integrität Datenstruktur bestimmt über Auf- bau © HTL Wien West - FEIC 58 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle UDS DMS Universal Database Datenbanksystem Management System © HTL Wien West - FEIC 59 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Relationales Datenmodell Relationale Datenbanken werden am häufigsten verwendet. Die Daten werden in Tabellenform gespeichert, die auch als Relationen bezeichnet werden. Zwischen den Tabellen können Beziehungen definiert werden. © HTL Wien West - FEIC 60 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Beziehungen unterscheiden sich durch die Anzahl der in Beziehung stehenden Datensätzen (Tupel) => 1 : 1, 1 : n, n : m. Die graphische Darstellung erfolgt mittels des Entity Relationship Modells (ERM). Über Abfragen werden mittels SQL (Structured Query Language) unterschiedliche Auswertungen durchgeführt. © HTL Wien West - FEIC 61 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Abteilung Mitarbeiter Abteilung Name Nr. Nr. Name Abt.-Nr Wohnort Straße 1 Abteilung A 001 0023 Meier, Jens 001 Neustadt … Abteilung B 002 0101 Bachmann, Ina 001 Neuhaus … … … 6291 Graupner, Hans 001 Neudorf … beschäftigt … … … … … n Mitarbeiter arbeitet_an Projekt Kurzname MA-NR Name Kurzname Beschreibung … n GW 0023 Projekt GW GW … … XY 0023 Projekt XY XY … … arbeitet_an XY 0101 … … … … XY 6291 … … … … ME 6291 m ST 6291 … … Projekt © HTL Wien West - FEIC 62 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle © HTL Wien West - FEIC 63 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Vorteile Nachteile Einfach umzusetzen Weniger leistungsfähig als andere Daten bleiben weitestgehend Datenbankmodelle unabhängig voneinander Keine Gewährleistung der SQL-fähig Datenintegrität Fehler- und störungsanfällig © HTL Wien West - FEIC 64 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Desktop- oder Einzelplatzdatenbanken Microsoft LibreOffice Access Base © HTL Wien West - FEIC 65 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Open-Source-Datenbanken Firebird © HTL Wien West - FEIC 66 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Kommerzielle Datenbanken © HTL Wien West - FEIC 67 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Objektorientiertes Datenmodell Objektorientierte Datenbankmanagementsysteme (OODBMS) beruhen auf den Prinzipien der Objektorientierung. Daten werden im Gegensatz zu relationalen Datenbanksystemen mit deren Tabellen und Beziehungen in Form von Objekten gespeichert. Zu den Objekten (Daten) werden Methoden (Funktionen) gespeichert. © HTL Wien West - FEIC 68 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle OODBMS unterstützen ein Konzept, dass sich Vererbung nennt, wodurch neue Klassen (Objekttypen) aus bestehenden Klassen abgeleitet werden können. Es können in OODBMS sehr komplexe Datentypen erstellt werden. OODBMS verwenden meistens sehr spezielle Abfragesprachen, die sich von SQL-Abfragen in relationalen Datenbanken stark unterscheiden. © HTL Wien West - FEIC 69 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Name/Bezeichnung Attribute Klasse Methoden © HTL Wien West - FEIC 70 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Vorteile Nachteile Daten können flexibler dargestellt Sind nicht sehr weit verbreitet werden (Datentypen) Implementierung ist recht Einfache Speicherung und kompliziert schnelle Abfrage von Daten Es existieren keine Sicherheits- Gutes Zusammenspiel mit mechanismen und Zugriffsrechte objektorientierten auf Objekte. Programmiersprachen Komplexität wirkt sich auf Vererbung Performance aus. © HTL Wien West - FEIC 71 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle © HTL Wien West - FEIC 72 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle NoSQL DATENMODELLE NoSQL bedeutet „Not Only Structured Query Language“. NoSQL ist eine Sammelbezeichnung für eine breite Palette von Datenbanken, die sich von relationalen Datenbanken unterscheiden. NoSQL Datenmodelle sind sehr flexibel und erlauben die Speicherung von unstrukturierten, semistrukturierten und strukturierten Daten. © HTL Wien West - FEIC 73 4. Zeitliche Entwicklung Datenmodelle Es gibt vier Grundtypen von NoSQL Datenmodellen: Key-Value-Stores Column Stores Document Stores Graph Databases © HTL Wien West - FEIC 74 5. Aufbau und Organisation Datenbankkatalog Ein DBS enthält neben der eigentlichen Datenbank eine vollständige Definition der Datenbankstruktur, sowie die jeweiligen Einschränkungen bezüglich der Daten. Die im Katalog gespeicherten Daten nennt man Metadaten. Der Katalog wird vom DBMS, sowie von Anwendern, die Informationen über die Struktur einer Datenbank benötigen, genutzt. © HTL Wien West - FEIC 75 5. Aufbau und Organisation Daten-, Programm- und Operationsunabhängigkeit Bei traditioneller Dateiverarbeitung ist die Struktur von Datendateien in Anwendungsprogrammen eingebettet, was bei einer Änderung der Struktur einer Datei zu eine Änderung aller Programme, die auf die Datei zugreifen, führt. Bei DBMS-gestützen Programmen ist dies in den meisten Fällen nicht notwendig (Programm-/Datenunabhängigkeit). © HTL Wien West - FEIC 76 5. Aufbau und Organisation In objektorientierten und objektrelationalen DBS können Operationen in der DB-Definition festgehalten werden. Eine Operation (Funktion) enthält deren Namen (Schnittstelle, Signatur) und die Datentypen ihrer Argumente (Parameter) => Programm/ Operations-Unabhängigkeit. Diese Unabhängigkeit bezüglich Programm-, Daten- und Operations- unabhängigkeit nennt man Datenabstraktion. © HTL Wien West - FEIC 77 5. Aufbau und Organisation Datensichten Eine DB hat normalerweise viele Nutzer, die verschiedene Sichten (View) auf Ausschnitte einer DB (Subset) benötigen. Für den Nutzer ist der Zugriff transparent, d.h., dass der Nutzer nicht weiß, ob es sich hier um eine Teilmenge (Subset) der Datenbank oder virtuelle Daten handelt, Daten abgeleitet oder gespeichert sind. © HTL Wien West - FEIC 78 5. Aufbau und Organisation © HTL Wien West - FEIC 79 5. Aufbau und Organisation Mehrbenutzer Eine Mehrbenutzer-DBMS muss mehreren Benutzern gleichzeitigen Zugriff auf die Datenbank ermöglichen. DBMS haben daher eine Software implementiert, die für die Neben- läufigkeitskontrolle (Concurrency Control) zuständig ist. Concurrency Control stellt sicher, dass der gleichzeitige Zugriff von Nutzern auf kontrollierte Weise von statten geht. © HTL Wien West - FEIC 80 5. Aufbau und Organisation Diese Anwendungen werden als OLTP-Anwendungen bezeichnet (Online Transaction Processing). © HTL Wien West - FEIC 81 5. Aufbau und Organisation © HTL Wien West - FEIC 82 5. Aufbau und Organisation Interne Ebene Ein internes Schema definiert die physikalische Speicherstruktur der DB unter Verwendung eines physikalischen Datenmodells. Weiters werden die Details der Datenspeicherung und Zugriffspfade für die DB definiert. © HTL Wien West - FEIC 84 5. Aufbau und Organisation Konzeptuelle Ebene Es wird ein konzeptuelles Schema definiert, welches die Struktur der ganzen Datenbank beschreibt. Hier wird ein logisches, von der internen Ebene unabhängiges Datenmodell definiert, das sich um die Beschreibung von Entitäten, Datentypen, Beziehungen, Operationen und Einschränkungen kümmert. © HTL Wien West - FEIC 85 5. Aufbau und Organisation Externe Ebene Diese wird auch als View-Ebene bezeichnet und beinhaltet eine Reihe von Benutzersichten (Views). Jedes externe Schema bezeichnet den Teil der DB, der für den jeweiligen Nutzer interessant ist und verbirgt die restlichen Daten der DB vor dieser Benutzergruppe. © HTL Wien West - FEIC 86 5. Aufbau und Organisation © HTL Wien West - FEIC 87 5. Aufbau und Organisation Datenbankmanagementsystem (DBMS) Softwarepaket, das die Verwaltung der Datenbank übernimmt und die Zugriffe darauf regelt. Die wichtigste und häufigste ausgeführte Aufgabe eines DBMS ist die Bereitstellung der Daten. Ein DBMS übernimmt oberflächlich gesehen Benutzeranfragen, ermittelt die angefragten Daten aus der DB und liefert sie an den Benutzer zurück. © HTL Wien West - FEIC 88 5. Aufbau und Organisation Sicherung der Integrität: die im konzeptuellen Schema vorgegebenen Integritätsbedingungen wahren die Konsistenz der Daten. Datensicherung (Recovery): durch einen Systemabsturz oder anderen Fehler kann durch eine Art Logbuch die Datenbank in einen konsistenten Zustand rückgeführt werden. Weiter Aufgaben sind Synchronisation der parallel ablaufenden Transaktionen und die Zugriffssteuerung. © HTL Wien West - FEIC 89 6. Physische DB-Architektur Einer der Ansätze ist der Einsatz von Parallelrechnern und/oder Multi- prozessorsystemen => parallele DBS © HTL Wien West - FEIC 90 6. Physische DB-Architektur Parallele DBS Laufen auf Multiprozessorsystemen oder Parallelrechner und nutzen gleichzeitig die Leistung mehrerer Prozessoren. Es wird eine Leistungssteigerung und eine Verkürzung der Bearbeitungszeit einer Abfrage und Transaktionen erzielt. Kommen bei großen Datenbanken mit vielen Benutzern und objektorientierten Datenbanksystemen zum Einsatz. © HTL Wien West - FEIC 91 6. Physische DB-Architektur Vorteile – Verteilte DBS Lokale Autonomie: Daten werden dort gespeichert, wo sie gebraucht werden => effizientere Abfragen Verfügbarkeit: Verbesserung der Verfügbarkeit, da ein Ausfall eines Knotens keinen kompletten Systemausfall verursacht. Zuverlässigkeit: gezielte Redundanzen erhöhen die Zuverlässigkeit. © HTL Wien West - FEIC 92 6. Physische DB-Architektur Leistung: die Leistung wird durch die parallele Abarbeitung von Abfragen erhöht. Erweiterbarkeit: ist durch einfaches Hinzufügen von Knoten relativ einfach. © HTL Wien West - FEIC 93 6. Physische DB-Architektur Nachteile – Verteilte DBS Komplexität: Synchronisation, Abarbeitung von Abfragen usw. erhöhen die Komplexität Dezentrale Verwaltung: Aufwand für Verwaltung und Synchronisation erhöht sich. Sicherheit: Neben der Knotensicherheit muss auch die Netzsicherheit gewährleistet sein. © HTL Wien West - FEIC 94 6. Physische DB-Architektur Kosten: Software und Kommunikation im Allgemeinen, sowie hoher finanzieller Aufwand bei Migration von lokalen zu verteilten Systemen. © HTL Wien West - FEIC 95 6. Physische DB-Architektur Shared-Memory-Architektur Shared-Nothing-Architektur Shared-Disk-Architektur © HTL Wien West - FEIC 96 6. Physische DB-Architektur Mehrere Prozessoren, Platten- und Hauptspeicher sind über sehr schnelle Leitungen (Hochgeschwindigkeitsnetz) miteinander verbunden. © HTL Wien West - FEIC 98 6. Physische DB-Architektur Homogene Verteilung Logisch zusammenhängende Datenbanken werden auf verschiedene Orte verteilt. Die Datenbanken werden von nur einer Datenbanksoftware verwaltet. © HTL Wien West - FEIC 99 6. Physische DB-Architektur Heterogene Verteilung Zugriff auf Daten unter- schiedlicher Datenbanken mit unterschiedlichen Daten- modellen. Heterogen verteilte Datenbanken werden auch als Multi-DBS bezeichnet (MDBS) © HTL Wien West - FEIC 100 6. Physische DB-Architektur Client-Server-DBS Kommunikation über definierte Schnittstellen Kommunikation erfolgt über Anforderung-Antwort-Dialog Die Initiative geht immer vom Client aus. Ein Server „horcht“, ob eine Anforderung gestellt wird. © HTL Wien West - FEIC 101 6. Physische DB-Architektur Client und Server können auf einen einzelnen Rechner realisiert werden. © HTL Wien West - FEIC 102 Quellen: www.wikipedia.com, www.ianus-fdz.de Von Campan43 - Eigenes Werk, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=22625536 „Grundlagen von Datenbanksystemen“, R. A. Elmasri, S. B. Navathe, Addison-Wesley, 2009, 3. Auflage „SQL – Grundlagen und Datenbankdesign“, Elmar Fuchs, Herdt, 2015, 4. Auflage Hinweis: Darf nur für den Unterricht verwendet werden. © HTL Wien West - FEIC 103