Historische Entwicklung von Datenbanken. Jochen Löhl Mario Lörcher Ingo Sahm 2 Agenda 1.Einführung 1.1 Historische Entwicklung 1.2 Motivation für Datenbanken

Historische Entwicklung von

Datenbanken

Historische Entwicklung von DatenbankenJochen Löhl Mario Lörcher Ingo Sahm

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Agenda

1. Einführung1.1 Historische Entwicklung

1.2 Motivation für Datenbanken

2. Datenmodelle2.1 Hierarchisches Datenmodell

2.2 Netzwerk-Datenmodell

2.3 Das CODASYL/DTBTG-Konzept

2.4 Das ANSI/X3/SPARC-Konzept


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1. Einführung

1.1 Historische Entwicklung

• Ab 18. Jhd.: Lochkarten

• 1956: Erfindung der Festplatte

• 1968 – 1975: Hierarchisches Datenmodell

• 1975 – 1980: Netzwerkdatenmodell

• Ab 1980: Relationales Datenmodell


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1. Einführung


• Mehr auf Verarbeitung als auf Strukturierung des Datenbestandes ausgerichtet

• Keine Beschreibung der Beziehungen der Daten untereinander• Schwierige Pflege der Daten• Starre Kopplung zwischen Datein und Programmen

Klassische Programmiersprachen (FORTRAN, ALGOL, Pascal) hatten lediglich primitive Dateimanipulations-Anweisungen


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1. Einführung


• Änderungen in der Datenstruktur bedingen Änderungen in Programmen und umgekehrt (keine Datenunabhängigkeit)

• Kein koordinierter Zugriff durch mehrere Programme

• Jedes Programm war zuständig für Datenschutz und –sicherheit


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1. Einführung


Daraus ergaben sich folgende Prinzipien:

• Organisatorisch zentrale Betreuung von Daten• Trennung von Daten und Programmen

DBS

DBDBMS

Programm A

Programm B


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1. Einführung


Erreichte Ziele durch Einsatz von Datenbanken• Datenunabhängigkeit• Benutzerorientierte Sicht der Daten• Datenintegrität• Vermeidung von Redundanz• Unterstützung der Datenmanipulation• Koordinierung des Mehrbenutzerbetriebs• Datenneutralität• Flexibilität• Effizienz


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Agenda

1. Einführung1.1 Historische Entwicklung


2. Datenmodelle2.1 Hierarchisches Datenmodell

2.2 Netzwerk-Datenmodell

2.3 Das CODASYL/DTBTG-Konzept



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2. Datenmodelle

Definition:

Datenstrukturen, die zur Beschreibung von Daten und deren Beziehung untereinander zur Verfügung stehen, bezeichnet man als Datenmodell.

[Stegemann, 1993]


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Es gibt drei „klassische“ Datenmodelle:

• Das hierarchische Modell

• Das Netzwerkmodell

• Das relationale Modell

2. Datenmodelle


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2. Datenmodelle

2.1 hierarchisches Datenmodell

• Ältestes Datenmodell• Geht aus Informationsmanagementsystemen (IMS) der 50er und 60er

Jahre hervor (Einsatzgebiete: Banken und Versicherungsunternehmen) • Eignet sich für Beziehungen, bei denen sich aus einem Oberbegriff viele

Unterbegriffe ableiten lassen (1:n-Beziehungen)• Zugriff nur über den Suchschlüssel des Objekts der obersten Ebene

möglich (die anderen entlang der hierarchischen Ordnung)• Anwender muss den Pfad zum gesuchten Datensatz kennen

Beispiel: Aufbau der Verzeichnisse im Betriebssystem DOSC:\Studium\EB8\Daba\Präsi.ppt


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2. Datenmodelle


• Strukturelemente sind:

Objekttypen und unbenannte hierarchische Beziehungen

• „unbenannt“: keine Bezeichnungen für die Beziehung (Gegensatz dazu: Entity-Relationship-Modell)

• Wurzelbaum (Graph aus Objekttypen [Knoten] und Beziehungen [Kanten])


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Wurzel (root)

Blätter

innere Knoten

Nachbarn

Pfad

Pfadlänge: hier Länge = 2

Niveau eines Knoten =Pfadlänge des Knoten von der Wurzel + 1

Höhe eines Wurzelbaums =max. Pfadlänge

Kante

2. Datenmodelle


Wurzelbaum-Typ / Hierarchie-Typ


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2. Datenmodelle


Hierarchische Ordnung

a1

b15b14b13b12b11

C141c122c121

a2

b23b22b21

c212c211c142


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2. Datenmodelle


Darstellung von Beziehungen:

Vater

SohnTochter

Student

Matrikelnr.

1:n - Beziehung 1:1 - Beziehung m:n - Beziehung

NICHT

MÖGLICH !!


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2.1 hierarchisches Datenmodell• Darstellungsversuch einer m:n-Beziehung

2. Datenmodelle

Lieferant

L2L1

BT1BT2BT1

Bauteil

BT3BT1

L2L1BT3

BT2

L2L1

m n

ERHEBLICHE REDUNDANZ !!!!!


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2.1 hierarchisches Datenmodell• Redundanzdarstellung: [Bill/Fritsch, 1991]

2. Datenmodelle


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2. Datenmodelle


PRO• Werden Daten in Richtung der Hierarchie gesucht, so ist der Zugriff

sehr schnell

CONTRA• Werden Daten gegen die Richtung der Hierarchie gesucht, muss ggf.

die gesamt Datenbank durchsucht werden. In diesem Falle sehr langsam

• Unflexibel• Bei komplexen Umgebungen schwierig zu modellieren


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2.2 Netzwerkdatenmodell

• Entwicklung

– 1971 von der Database Task Group des CODASYL als Standard publiziert

– Versuch, die Inflexibilität des Hierarchischen Datenmodells (Vermischung von interner und externer Ebene, nur 1:n-Beziehungen, Abhängigkeit der Performance vom jeweiligen Datenbestand, Zugriff nur durch Anwendungsprogramm) zu beseitigen

– Netzwerkartige Beziehungen lassen sich ohne zusätzliche Konzepte definieren


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• Entwicklung

– Das NDM erfuhr nie die Verbreitung und Akzeptanz, da Codd 1970 sein Relationales Datenmodell veröffentlichte; dieses Modell ging hinsichtlich der Flexibilität und Einfachheit in der Modellierung weit über den CODASYL-Standard hinaus

– Mit der Idee des Semantic Web gewinnt das Netzwerkdatenbankmodell wieder mehr an Bedeutung


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• Strukturelemente

E1

E2

bRekord-Typ

b: Benennung eines Set-Typs

Owner-Typ

Member-Typ


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• Strukturelemente– Wie beim Hierarchischen Datenmodell bereits erwähnt:

Objekttypen und hierarchische Beziehungen (1:mc-Beziehungen), die hier Set-Typen genannt werden

– Im Netzwerkdatenmodell können nur binäre many-one (bzw. one-many)-Beziehungen dargestellt werden

– Set-Typen sind benannte Beziehungen; d.h. sie tragen einen Namen

– Ihnen können allerdings keine Attribute zugeordnet werden– Ein Set-Typ ist also eine benannte hierarchische Beziehung

ohne Attribute


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• Darstellung von Strukturen– Die Darstellung einer 1:m-Beziehung wird durch einen Set-Typ

dargestellt– Die Darstellung von m:n-Beziehungen wird durch einen

einfachen Trick ermöglicht:• Zwischen den beiden Objekttypen wird ein Kett-Objekttyp

eingefügt, der mit den beiden anderen Objekttypen je einen Set-Typ darstellt

• Die beiden Objekttypen sind darin jeweils die Owner


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• Darstellung von Strukturen

Bauteil Lieferant

Bauteil LieferantB-L

Geht über in:

Kett-Typ „Bauteil-Lieferant“


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• Darstellung von StrukturenB1

L1

B2

B3

L2

B1

L1 L2

B2 B3

B1 L1 B2 L2 B3 L1B1 L2 B3 L2


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• Stärken– Normierter Zugriff und Modellierung.– Sehr effizient, wenn die Verarbeitung der physischen

Organisation entspricht– Keine strenge Hierarchie durch Abbildung von m:n-Beziehungen

• Schwächen– Mangelhafte Datenunabhängigkeit:

• Kleine Änderungen an der Datenorganisation haben gewaltige Auswirkungen auf die Programme.

– Komplexe Modellierung, da nur eingeschränkte Mechanismen verfügbar.

– Anwendungsprogramme sind sehr komplex und schwer wartbar


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2.3 Das CODASYL/DBTG-Konzept

CODASYL (Conference on Data Systems Languages)

• Gründung im Rahmen eines Treffens von 40 Fachleuten aus Herstellerbranche, Rüstungsindustrie, staatlichen und militärischen Computerzentren am 28. und 29. Mai 1959

• Bedarf nach einer maschinen- und herstellerunabhängigen Programmiersprache für Verwaltungsanwendungen

• Probleme des Militärs durch Rechnervielfalt und verwaltungstechnische Expansion

• Nach sechs Monaten Spezifikation und Veröffentlichung der Programmiersprache COBOL (COmmon Business Oriented Language)


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CODASYL (Conference on Data Systems Languages)

• 1969: DBTG-Report (DBTG: Data Base Task Group)

• 1971: Überarbeitete Version des DBTG-Reports Vorstellung des CODASYL/DBTG-Konzepts

• 1975: Enhanced Cobol Cobol erweitert um DB-Manipulationen

• CODASYL als solches exisitert heute nicht mehr einige Ausschüsse arbeiten jedoch noch

• Archivierte Dokumente im Charles Babbage Institute, University of Minnesota


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Entwicklung des CODASYL/DBTG-Konzepts

• 1967 Gründung der Database Task Group (DBTG)

Ziel: Entwicklung eines Datenmodells um die Inflexibilität des hierarchischen Datenmodells

zu beseitigen


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Unzulänglichkeiten des hierarchischen Datenmodells:

• Vermischung von interner und externer Ebene• nur 1:n-Beziehungen• Abhängigkeit der Performance vom jeweiligen Datenmodell• Zugriff nur durch Anwendungsprogramme


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• Deshalb Entwicklung des CODASYL/DBTG-Konzepts durch die Data Base Task Group (DBTG)

• Netzwerkdatenmodell

• Erster Vorschlag zur Standardisierung von Datenbanksystemen vorgestellt 1971

• Zunächst nur zwei Ebenen der Datenbeschreibung:– Schema– Subschema



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• Beschreibt die logische Datenstruktur einschließlich der logischen Zugriffspfade einer Datenbank insgesamt

• Formale Beschreibung durch Data Definition Language (DDL)

Schema


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• Beschreibt die logische Datenstruktur aus der Sicht eines Anwendungsprogramms

• Von einer Anwendung benötigte Datenmenge In der Regel Teilmenge aller Daten der Datenbank (kann strukturell anders zusammengestellt sein)

• Darf jedoch nicht im Widerspruch zum Schema stehen

• Formale Beschreibung durch Subschema-Beschreibungssprache

Subschema


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• Datenmanipulation durch DML (Data Manipulation Language) benutzt COBOL als Wirtssprache

• Device Media Control Language für die Beschreibung der physischen Speicherorganisation vorgesehen, jedoch nicht spezifiziert

• Beschreibung der physischen Speicherschicht erst 1978 als Data Storage Description Language (DSDL)


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• CODASYL/DBTG-Konzept wurde nach seiner Veröffentlichung als Verbesserung gegenüber dem hierarchischen Datenmodell begrüßt

• Führende Datenbankhersteller boten darauf basierende DBMS an:

Siemens: UDSUnisys: DMS-1100Honeywell: IDSDEC: DBMS 10


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• Allerdings erreichte das CODASYL/DBTG-Konzept nie die vorhergesagte Akzeptanz und Verbreitung

• Gründe:

keine Unterstützung durch IBM (Verhinderung der Entstehung eines Standards)

Veröffentlichung des relationalen Datenbankmodells durch Ted Codd 1970

Modellierung einfacher und flexiblernoch heute gebräuchlich


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1. Anforderung der Datenvom DBMS

2. DBMS wertet Anforder- ung, Subschema und Schema aus

3. DBMS fordert I/O-Opera- tionen vom OS an4. OS greift auf Speicher zu5. Datentransfers zwischen Speichern und System- Puffern

6. Datentransfer zwischen System-Puffern und Ar- beitsbereich der Anwen- dung entsprechend Sub- schema und Anforderung

7. DBMS stellt dem Anwen- derprogramm Status- informationen zur Verfü- gung (z. B. Fehlermeld.)

8. Anwenderprogramm verarbeitet die Daten9. DBMS verwaltet System- Puffer für verschiedene Anwenderprogramme


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• 1975 entwickelt von einer Arbeitsgruppe des American National Standards Institute (ANSI)

ANSI/X3/SPARC = ANS Committee on Computers / Standards Planung and Requirement Committee

• Besteht aus drei Ebenen:

Externes Schema (bei CODASYL Subschema) Konzeptionelles Schema (bei CODASYL Schema) Internes Schema (physische Organisation der Daten)

• Als Entwurfskonzept und in der Terminologie zu Datenbanksystemen weitgehend durchgesetzt


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Verarbeitet das konzeptionelle Schema

Enthält die Metadaten (Beschreibung der Daten, logische Datenorganisation, Zugriffsrechte,...)


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Vielen Dankfür die

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