ZT Univ.-Lektor Dipl.-Ing. Dr. Markus Schranz staatlich befugter und beeideter Ingenieurkonsulent für Informatik Programmiertechnische Grundlagen IKT-Vertiefung:

ZT Univ.-LektorDipl.-Ing. Dr. Markus Schranz

staatlich befugter und beeideter Ingenieurkonsulent für Informatik

Programmiertechnische GrundlagenProgrammiertechnische GrundlagenIKT-Vertiefung: Daten und DatenbanmanagementIKT-Vertiefung: Daten und Datenbanmanagement

Persistente Datenhaltung, Datenmanagement, Konzepte und Einsatzbereich

2ZT Schranz Informationstechnologie KG

Grundlagen der Applikationsentwicklung– Entwicklung Interaktiver Software

Konzepte, Anwendungsbereiche, Sprachen, Werkzeuge, Daten

Software-Technologie (Programmiertechn. Grundlagen)– Konzepte der Programmentwicklung, Sprachdetails,

Software-Architekturen, OO, Test/Wartung, prakt. Beispiele

IKT-Vertiefung– Datenmanagement und -haltung; Moderne Datenbanken und

angewandte Standards

SW-Projektmanagement & Content Management– Beteiligte, Prozesse, Regeln, Kontrolle

Abgrenzung Themenbereiche im Abgrenzung Themenbereiche im Msc. Interactive Media ManagementMsc. Interactive Media Management


Programmiertechnische Grundlagen

– Konzepte der Programmentwicklung

– Datenmanagement und Persistenz (DB)

– Konkreten Beispielen (DB, MySQL und PHP/Perl)

Datenbanken und Datenbankmanagement

– Modelle

– Algebren, DB-Sprachen, DB-Integration in Software

Entwicklung von interaktiver Software

– Web-Applikationsentwicklung, Programm-gestaltung in verteilten Umgebungen,Interaktive Programme mit PHP/Perl

AgendaAgenda



IKT-Vertiefung: Daten(bank)managementIKT-Vertiefung: Daten(bank)management

Daten, Datenbanken und DB-Integration in Softwaresystemen


Datenbanken Grundbegriffe

Einsatzbereiche und Erscheinungsformen

Konkrete Anwendungen

– Integration in Application Frontends

– Internet Service (meist World Wide Web) auf DB-Basis

Datenbanktheorie

– Strukturierungsformen, Algebra, Hochleistungen

Business Intelligence (Layering Concepts)

Internationale Projekte, Anwendungen

ThemenschwerpunkteThemenschwerpunkte


Block 1 – Morgen ca. 9:15 – 11:00– Datenbanken Grundlagen

Block 2 – Vormittag ca. 11:15 – 13:00– Relationale Datenbanken– ER-Diagramme, Transformationen

von Beziehungen (Gruppenbeispiele)

Block 3 – Mittag ca. 14:00 – 15:45– # Datenbanktheorie, Normalformen (Übungen)– Relationale Algebra, SQL, Übungsbeispiele in MySQL und Perl

Block 4 – Nachmittag ca. 16:00 – 17:35– Webanbindungen, Webgrundlagen für

DB-Integration, Einsatz in der Praxis

Strukturierung der InhalteStrukturierung der Inhalte


Einführung zu DatenbankenEinführung zu Datenbanken

Industriezeitalter wurde ab der Mitte des letzten Jahrhunderts nach und nach vom Informationszeitalter abgelöst

Mehr und mehr Arbeiter beschäftigen sich mit der Produktion, Verwaltung und Übermittlung von Information

Das führende Werkzeug hierfür ist der Computer



Informationen für und über uns sind fast überall und in jedem Betrieb zu finden

– Gesellschaftspolitische Funktion der Information

– Rechtliche Aspekte der Informationsverarbeitung

– Wirtschaftlicher Nutzen der Informationsverarbeitung

Anwendungsbeispiele– Post zur Adressierung und Logistik

– Telekom zur Massenverwaltung von Individualkommunikation

– Banken zur wirtschaftlichen Betreuung ihrer Kunden und deren Aktivitäten („Transaktionen“)



Daten sind die konkreten Einheiten der Informationsverarbeitung

Datenbanken sind Werkzeuge, die zur Verwaltung dieser Informationseinheiten herangezogen werden

Datenbanken sind eine Aufbewahrungsstelle für – meist – große Mengen an Daten, die strukturiert verwaltet und nach bestimmten Kriterien abgerufen werden können


Kennzeichen einer DatenbankKennzeichen einer Datenbank

Man spricht von einer Datenbank, wenn– sie eine große Menge an Informationen über

Objekte unserer Umwelt enthält (z.B. Telefonbuch)

– die Daten nach bestimmten Merkmalen und Regeln abgelegt und erfasst sind (z.B. Struktur der Daten)

– der Zugriff auf die Daten für Anwender ohne großen Aufwand über vordefinierte Schnittstellen möglich ist (z.B. Alphabetischer Zugriff über Suchschnittstelle)


Datenbank-OperationenDatenbank-Operationen

Eine Datenbank ist nicht nur Aufbewahrungs-stelle für Informationen sondern

stellt verschiedene Zugriffmöglichkeiten (Operationen) auf die Daten zur Verfügung

– Einfügen von Daten

– Lesen von Daten

– Ändern von Daten

– Löschen von Daten

Genaue Implementierung für den Anwender nicht wichtig, nur die Schnittstelle, an der sie die Daten abgibt bzw. entgegennimmt.


Datenbank-KomponentenDatenbank-Komponenten

Eine Datenbank gliedert sich grundsätzlich in zwei Komponenten– Die Daten an sich (Content-driven)

– Das Verwaltungswerkzeug zur Bearbeitung der Daten (Datenbankbetriebssystem, Datenbankmanagementsystem) (SW-driven)


Datenbank-KomponentenDatenbank-Komponenten

Das Datenbankmanagementsystem

– Das Programm zur Verwaltung der Daten bietet die Schnittstelle für den Anwender; ein direkter Zugriff auf die Daten ist meist nicht möglich (und sinnvoll)

– Das Verwaltungsprogramm ist die Spitze des Datenbankbetriebssystems, das viele Funktionalitäten des Zugriffs, die physische Speicherlogistik der Daten und die Optimierung der Zugriffe (Operationen in der zugehörigen Algebra) umfasst (Beispiel Lagerverwalter Skriptum Seite 7).

– Man spricht dabei vom Datenbankmanagement-system (DBMS)


Datenbank-InhalteDatenbank-Inhalte

Wie werden Daten abgelegt?– Informationen über die Art der Daten

– Die Dateninhalte selbst

Bei mehreren Einträgen wird rasch klar, dass gleichartige Einträge gruppiert werden.– Art der Information als „Spaltenbezeichnung“

– Inhalte als Zeilen

– Die so entstandene Ablageform ist eine Tabelle



Beispiel Wirtschaftsnachrichten (pte)– Haben immer einen Titel, einen Text und ein

Datum

Tabelle Pressemeldungen

32.12.2030Der überparteiliche Wirtschaftsguru und Politprofi KHG machte es möglich...

Wiener Börse überholt Wallstreet

32.12.2004Was niemand zu hoffen wagte,...

Microsoft in Schwierig-keiten

DatumTextTitel



Datenbank möchte so viel wie möglich über die zu erwartenden Daten wissen. Tabellen werden dabei definiert durch die Festlegung von

– Name der Tabelle

– Namen der Attribute (Nummer, Art, etc. bezeichnet man als Attribute)

– Datentypen der Attribute

– Sind die Attribute obligatorisch

– Angabe eines Hauptschlüssels


Datenbank-VerwaltungDatenbank-Verwaltung

Daten werden in einer Datenbank nicht nur abgespeichert

Wichtiger als das Speichern selbst ist das gezielte Abfragen der gespeicherten Daten. Dazu stellt eine Datenbank die folgenden Operationen zur Verfügung:

– Auswahl der angezeigten Felder

– Einschränkung der anzuzeigenden Einträge

– Sortieren der angezeigten Einträge

– Kombinieren von Informationen aus mehreren Tabellen


Datenbank-TypenDatenbank-Typen

Erscheinungsformen von Datenbanken

– Tabellarische Darstellung nicht immer zweckmäßig

– Unterschiedliche Modelle zur Datenverwaltung historisch und anwendungsorientiert entwickelt

– Datenbankmanagementsysteme (unabhängig welches logische Modell dabei zugrunde liegt) trennen Datenbankaufgaben voneinander:

Handhabung der Daten an sich Logische Struktur der Daten (und Beziehungen

untereinander) Verarbeitungslogik (Modelle, Algebren) Benutzeroberfläche, Manipulationssprache



Erscheinungsformen von DatenbankenJe nach nach der logischen Strukturierung und der Verwaltungsmethoden in Hardware und im Datenbankbetriebssystem unterscheidet man folgende logische Modelle:

– Relationale Datenbanken

– Objektorientierte Datenbanken

– Hierarchische Datenbanken

– Netzwerk-Datenbanken

– Logische Datenbanken


Konkrete AnwendungenKonkrete Anwendungen

Datenbankmodelle in der Praxis– Relationale Datenbanken im WWW

– Verwaltung komplexer Datenmengen für Pressemeldungen und Wirtschaftsnachrichten seit

1997 Abonnentendaten und Interessenskategorien für

mehr als 180.000 Journalisten und Meinungsbildner Integration von 1500 Netzwerkpartnern zur

Distribution von wirtschaftsrelevanten Nachrichten über multiple Medien

– am Beispiel von pressetext.austria


Relationales Datenmodell - TabellenRelationales Datenmodell - Tabellen

Tabellen und Relationen–Modell Mitte der 80er entwickelt und spielt seither bedeutendste Rolle bei Datenbanken in der Praxis

–Gesamtheit der Daten wird in Tabellen angeordnet


Tabellen und RelationenTabellen und Relationen

– Tabellen bestehen aus vielen Zeilen die jeweils die Eigenschaften zu genau einem Datensatz enthalten

– Zeilen sind in Zellen (Spalteneinträgen) strukturiert

– Beispiel Skriptum Seite 17:

Beispiel für die Tabelle Person: PerID Name Vorname Strasse Ort 007 Bond James Victoria Str. London 206 Schranz Markus Ringofenstr. Leopoldsdorf 345 Meyer Brigitte Hahnenweg Musterdorf



– Jede Zeile enthält Werte der Attribute, die in der Kopfzeile festgelegt (invariant) sind

– Wertebereich des Attributs i heißt Domäne Di

– Kartesisches Produkt der Wertebereiche Di für alle

Spalten i ist die Menge aller möglichen Tupel, die durch die Attribute erstellt werden können.

– Damit ist die Menge der aufgelisteten Werte in der Tabelle eine Teilmenge aller möglichen Tupel. Mathematisch gesehen ist eine solche Teilmenge aus einem kartesischen Produkt eine Relation r mit

r ⊆ D1 × D2 × . . . × Dn



– Zeilen in der Tabelle müssen sich unterscheiden

– Jede Zeile muss durch ein(e) Attribut(kombination) eindeutig definiert sein -> Primärschlüssel

– Eine Relation wird durch ein Relationenschema R(A1,...An) festgelegt, wobei Ai die Attribute sind (Bauanleitung einer Relation)

– Tabellen/Relationen können mit Hilfsmitteln wie dem ER-Diagramm modelliert werden



Verwaltungsunterstützung bei Datenbanken– Hilfswerkzeuge und Design-Tools wurden

für jedes logische Modell entwickelt

– Vertreter Entity-Relationship Diagramme Design-Software


Das Entity-Relationship DiagrammDas Entity-Relationship Diagramm

ER-Diagramm ist grafische Beschreibung eines vereinfachten Realweltausschnittes zur Abbildung in einer Datenbank

Statt Tupeln aus der relationalen Welt spricht man hier von Mengen

Domänen und Attribute werden auch hier in ihrer vorgestellten Bedeutung eingesetzt

Dazu kommen Entitäten



Entitäten sind wohlunterscheidbare Dinge der realen Welt (Personen, Autos, Bücher, etc.)

Entitäten besitzen Eigenschaften, die Attribute genannt werden (Namen, Adressen von Personen)

Konkrete Ausprägung eines Attributes heißt Wert. Man erhält ein konkretes Entity, wenn man Attributen Werte zuordnet



Attribute– Menge aller möglichen zugelassenen Werte

eines Attributs heißt seine Domäne

– Attribute können einwertig oder mehrwertig sein (Person hat mehrere Vornamen, Lektor unterrichtet mehrere Vorlesungen,...)

– Ein zusammengesetztes Attribut besteht aus mehreren einzelnen Attributen (Name etwa aus Nachname und Vorname(n))

– Ein Entity-Set (Zusammenfassung von Entitäten) hat dieselben Attribute



Schlüssel– Eine Kombination von Attributen kann ein

Entity aus einem Entity-Set klar identifizieren (SuperKey)

– Attribute in einem SuperKey können überflüssig für die Identifizierung sein, Minimierung führt zum Schlüssel (key)

– Es kann durchaus mehrere Schlüssel geben, der tatsächlich zur Identifizierung verwendete heißt dann Primärschlüssel (primary key)

– Primärschlüssel können aus einem oder mehreren Attributen bestehen



Definition von Entities– Entity Set besteht aus Menge von gleichförmigen

Entities. Die formale Beschreibung der gemeinsamen Eigenschaften erfolgt durch den Entity-Typ E = ({X}, {K}).

– E ist der Name, X das Format und K der Schlüssel

– In „X“ werden die Attribute notiert und zwar:(i) Einwertige Attribute: A(ii) Mehrwertige Attribute: {A}

(iii) Aus B1, . . . ,Bk zusammengesetzte Attribute: A(B1, . . . ,Bk)

– Beispiel:Mitarbeiter = ({PerNr,Vorname,Nachname,

{Bereiche},Adresse(Strasse,Ort)},{PerNr})



Grafische Darstellung von Entities– Mitarbeiter = ({PerNr,Vorname,Nachname,

{Bereiche},Adresse(Strasse,Ort)},{PerNr})

– Schlüssel werden unterstrichen dargestellt



Definition einer Entity, eines Entity-Sets– Gegeben sei eine Entity-Deklaration E = (X,K) mit X =

(A1,...,Am). Das Attribut Ai habe den Wertebereich bzw. die

Domäne dom(Ai) mit 1 i m.

– i) Ein Entity e ist ein Element aus dem Kartesischen Produkt

aller Wertebereiche, also e ∈ dom(A1) × . . . × dom(Am).

– ii) Ein Entity-Set Et (zum Zeitpunkt t) ist eine Menge von Entities, welche K erfüllt. D. h. der Wert von K ist für jedes Entity verschieden. Also

– Et ⊆ dom(A1) × . . . × dom(Am).

– Et ist also der Inhalt bzw. der aktuelle Wert des Typs E zur Zeit t. (Mathematisch gesehen eine Teilmenge aus dem kartesischen Produkt der Domänen, also eine Relation.)



Beziehungen / Relationships–Entitäten können zueinander in einer Beziehung stehen

Abonnent erhält Wirtschaftsnachricht Mitarbeiter arbeitet_in Abteilung Kunde kauft Artikel

erhält

arbeitet_in

kauft



Beziehungstypen– 1:1 Beziehung

Jedem e1 aus dem Set vom Typ E1 wird höchstens ein e2 aus dem Set vom Typ E2 zugeordnet und umgekehrt (es kann auch e1 ohne Beziehung zu e2 geben)

– 1:n (n:1) Beziehung Beispiel Mitarbeiter in Abteilung

– m:n Beziehung Ein Abonnent empfängt eine Wirtschaftsnachricht


Übungsaufgabe 1:• eine Vorlesung hat die Attribute VorlNr (Primärschlüssel), SWS und Titel

• Studenten haben die Eigenschaften MatrNr (Primärschlüssel), Name und

Sem

• ein Angestellter hat die Attribute PersNr (Primärschlüssel) und Name

• ein Professor ist ein Angestellter mit den Eigenschaften Rang und Raum

• ein Assistent ist ein Angestellter mit dem Attribut Fachgebiet

• ein Professor hält keine bis mehrere Vorlesungen und prüft keine bis

mehrere Studenten bezüglich keiner bis mehrere Vorlesungen

• je Prüfung wird eine Note als Eigenschaft zugewiesen

• ein Student hört keine bis mehrere Vorlesungen und wird in keiner bis

mehreren Vorlesungen von keinem bis mehreren Professoren geprüft

• ein Assistent arbeitet für einen Professor

• einem Professor sind kein bis mehrere Assistenten zugeteilt

Erfassung von Sachverhalten – ER-DiagrammErfassung von Sachverhalten – ER-Diagramm


Lösung 1

Erfassung von Sachverhalten – ER-DiagrammErfassung von Sachverhalten – ER-Diagramm



Übungsaufgabe 2– Definieren Sie ein Entity-Relationship Diagramm

(und die Entities) für einen vereinfachten pressetext-Dienst

– Beginnen Sie mit Abonnent Pressemeldung Aussender

meldungen

PK nummerkategorieautordatumtiteltext

abonnenten

PK emailnamevornameint_hightechint_medienint_businessint_leben

aussender

PK emailnamekontostandplzort


Entities werden in (zumindest) ein eigenes

Relationenschema transformiert

– Gegeben sei folgender Entity-Typ:

Person = ({PerID, Name, Vorname,

Adresse(Strasse,Ort)}, {PerID})

Transformationen ins RelationenschemaTransformationen ins Relationenschema

R(A1, . . . ,An) entspricht hier Person(PerID, Name, Vorname, Strasse, Ort) oder Person PerID Name Vorname Strasse Ort …

Tabelle Person


Mehrwertige Attribute werden über die

Einführung einer weiteren Relation aufgelöst

– Skriptum Seite 27

– Sinnvollerweise nur DozIDs in der Fachbereichstabelle,

die auch in der Dozententabelle definiert sind

Eine solche (semantische) Bedingung zwischen Relationen,

wird als referentielle Integrität bezeichnet



Transformation von Beziehungen

m:n-Beziehung

– Für jeden Entity Typ (zumindest) eine Relation

– Für die Beziehung ein weiteres Relationenschema

Die Kombination der Fremdschlüssel wird zum

Primärschlüssel der Beziehungsrelation

(siehe Skriptum Seite 29)



Transformation von Beziehungen

1:n-Beziehung

– Option 1: drei Relationenschemata wie unter m:n

– Option 2: Dem Schema für den Entity-Typ auf der „n“-Seite

werden der Primärschlüssel und die Attribute der Beziehung

(wenn vorhanden) zugeordnet.

1:1-Beziehung

– Option 1 und 2 wie oben

– Option 3: Nur eine Tabelle mit potenziell vielen Nullwerten




Übungsaufgabe 3– Transformieren Sie die Entities aus der Übung 1 in

passende Relationenschemata

– Beachten Sie dabei Entity-Attribute (Mehrwertigkeit) und Beziehungstypen

– Meldungen(meldungs_id, titel, text, ...)



Lösung 3

meldungen

PK meldungen_idFK aussender_idFK kategorie_id

autordatumtiteltext

abonnenten

PK abonnenten_idnamevornameemail aussender

PK aussender_idnameemailplzortkontostand

kategorien

PK kategorie_idname

abonnenten_kategorien

PF abonnenten_idPF kategorie_id



IKT-VertiefungDaten und Datenbankmanagement

Block 3: Die relationale Algebra und SQL


Haben wir unser Datenmodell von der realen Welt in Tabellen gegossen, wollen wir– diese sicher und zuverlässig abgespeichert wissen

(darum kümmert sich das RDBMS)

– diese auch selektiv abfragen(mit verschiedensten Operationen)

Selektionen Projektionen Verknüpfungen Aggregierungen

– Letzteres geschieht über ein Bearbeitungsmodell, der relationalen Algebra

Relationale AlgebraRelationale Algebra


Die Relationale Algebra bietet Operationen um– Bestimmte Zeilen oder Spalten einer Tabelle zu

extrahieren Die Selektion Die Projektion Kombination von Selektion und Projektion

– Tabellen miteinander zu verknüpfen Der Join

Relationale Algebra Relationale Algebra


Die Selektion– Eine Selektion ist dazu gedacht, aus einer Tabelle nur

diejenigen Zeilen (Tupel) herauszufiltern, in denen ein Attribut eine vorgegebene Bedingung erfüllt.

– Dabei bleiben die selektierten Zeilen in ihrer Vollständigkeit – das heißt mit allen Attributen – erhalten.

– Textuelle Darstellung

σ A=4(r)



Beispiel-Selektion– Extrahiere alle Zeilen der Relation meldungen, wo der

Aussender pressetext selbst war– Textuelle Darstellung

σ aussender_id=pte(meldungen)

– Ergebnisalle Meldungen (alle Attribute der Tabelle), wo pressetext als Aussender eingetragen ist



Die Projektion– Die Projektion extrahiert eine oder mehrere Spalten

(Attribute) aus der gegebenen Relation.

– Eine Projektion wird mit dem Symbol π gekennzeichnet und erhält als Subskript die auszuwählenden Attribute

– Doppelte Einträge im Ergebnis werden herausgefiltert


πAD(r)



Beispiel-Projektion– Zeige von allen Datensätzen der Relation meldungen die

Titel und die Aussenderkennung an


πtitel,aussender_id(meldungen)

– ErgebnisTabelle mit zwei Spalten



Kombination der Selektion und Projektion

– Meist werden die beiden Operationen in Kombination verwendet, etwa bei der Aufgabenstellung

Zeige den titel aller Meldungen, die von pressetext versandt wurden


πtitel(σ aussender_id=pte(meldungen) )

– Reihenfolge: Selektion vor Projektion, weil ansonsten die Attribute mit den Selektionskriterien durch die Projektion bereits eliminiert worden sein könnten

Relevant für die Umsetzung der relationalen Algebra im RDBMS



Der Join

– Der Join verknüpft zwei oder mehr Tabellen miteinander

– Oft ein oder mehrere gemeinsame Attribute

– Errechnung des kartesischen Produktes der zwei

Tabellen (jede Zeile von a mit jeder Zeile von b)

– Selektion aller verbundenen Tupel, an denen die „join-

Attribute“ übereinstimmen (=Join-Bedingung beim

„inner join“, der am häufigsten verwendete)



Der Join


r1 r2

– Implikationen von Joins

Die Erstellung der kartesischen Produkte bei relationalen

Datenbanken ist ein aufwändiger Prozess

Aufwand O(m*n)

Bei Normalformen höher als der dritten zerstückelt man die

Tabellen in sehr viele kleine Tabellen und erhält damit bei

Abfragen einen unnötig hohen Join-Bedarf, was sich in

Performance-Einbußen niederschlägt (Abhilfe Indices, etc.)



Die Datenbankabfragesprache SQL– Der Benutzer einer Datenbank möchte nun auf

die gespeicherten Daten zugreifen

– Es steht ihm hierfür eine 4GL Sprache zur Verfügunger kann damit system- und plattformunabhängig die Operationen der relationale Algebra nutzen

– Anfänge aus den 70er Jahren, standardisiert in den 80ern (SQL1 –1986, SQL2 – 1989 und SQL3 - 1999

Structured Query LanguageStructured Query Language


Befehlskategorisierung in SQL– Dem Benutzer stehen verschiedene

Befehlstypen in SQL zur Verfügung Datendefinition (DDL) Datenabfrage (DQL) Datenmanipulation (DML) Datenzugriffskontrolle (DCL)

– In standardisierter Form, umgesetzt in allen gängigen RDBMS Produkten (Oracle, MySQL, PostgreSQL, Windows SQL Server, etc.)



SQL-Befehle zur Datendefinition– CREATE DATABASE <databasename>

– DROP DATABASE <databasename>

– SHOW DATABASES

– CREATE TABLE meldungen (...)

– DROP TABLE

– ALTER TABLE

– SHOW TABLES



SQL-Befehle zur Datenabfrage– SELECT * FROM meldungen WHERE datum = ‘1.4.2004‘

– SELECT titel FROM meldungen

– SELECT a.titel, b.name FROM meldungen a, aussender b WHERE a.autor = b.name

– SELECT count(*) from meldungen

– SELECT count(distinct name), name from abonnenten group by name order by name desc



SQL-Befehle zur Datenmanipulation– INSERT INTO TABLE meldungen VALUES (...)

– DELETE FROM meldungen WHERE meldungen_id > 25

– UPDATE meldungen set autor = ‚pte‘ WHERE ...

SQL-Befehle zur Zugriffskontrolle– GRANT ...



Probleme mit SQL und dem relationalen Ansatz– Feste Maximalgrößen für Felder

– Aufwändige Modellierung bei komplexen, hierarchischen Objekten

– Komplexe Abfragesyntax

– Performanceprobleme durch multiple joins

– Insellösungen von Anbietern



Aufgabe 5– Verwenden Sie die Schnittstelle phpMyAdmin und

führen Sie die SQL-Abfragen gemäß der Angaben auf dem Übungsblatt auf den Testtabellen der pressetext.austria durch.





Praxiseinsatz, Marktanbieter und Anwendungsfallstudien


Datenbank-Vertreter kommerziellDatenbank-Vertreter kommerziell

Unternehmen/Produkt

Marktanteil (Quelle IDC, Feb 2005)

Marktanteil (Quelle Gartner, 2006)

Oracle (10/11) 39,8% 47,1%

IBM /DB2, Informix 31,1% 21,1%

Microsoft 12,1% 17,4%

MySQL, PostgreSQL

+65%


Wie schneiden OS-DBMS ab?Wie schneiden OS-DBMS ab?


Datenbank-Vertreter alternativDatenbank-Vertreter alternativ

TeamXML (Interwoven), Berkeley DB XML (Sleepycat), Tamino (Software AG), GoXML (XML Global Technologies)

XML-basiert

db4objectswww.db4o.com

ObjectDB (Java), Birdstep RDM, GemStone, JADE, ODABA

objektorientiert

MySQL, www.mysql.com PostgreSQL, www.postgresql.com Ingres, Computer Associates

Relational und frei

Unternehmen/Produkt


Worin unterschieden sich die Systeme?Worin unterschieden sich die Systeme?

Leistungsumfang– Historische Vorteile bei Oracle, aber aktuell bei allen Konkurrenten wettgemacht

Plattformen, Systemumgebung– Meist multiplattform-fähig, aber jeder hat seine „Heimat“

• Oracle auf Unix (meist Sun, HP)

• MSSQL auf Microsoft

• MySQL auf Linux

Infrastrukturvorgaben oder Präferenzen– Interoperabilitäten mit Entwicklungsumgebungen und Programmiersprachen

– Trigger, stored procedures, constraints (immediate / deferred), packages

– Formulargeneratoren, Reporting, Analysetools, CMS


DB-Features beyond relations?DB-Features beyond relations?

Constraints– Foreign key constraints

– Referential constraints

– Domain constrains (Wertebereiche)

– Regelbasierte Constraints (Pattern für Werte)

– Kombinationen aus obigen constraints

Stored procedures– Set von Datendankoperationen in prozeduraler Form als logische Einheit

– DB-Code kann vorkompiliert und ablaufoptimiert werden (z.B. global_platz)

– Formulargeneratoren, Reporting, Analysetools, CMS

Trigger

– Was soll passieren, wenn ein DB-Objekt manipuliert wird (z.B. platz_ver_click_manipulate)

Transaktionen– Untrennbare Einheit von DB-Operationen

– ACID-Eingeschaften der Transaktion

– Lock management des DBMS bzw. Deadlock detection and management

– Autonome Transaktionen (z.B. platz_ver_click_manipulate_aut)


DB-SecurityDB-Security

Zuverlässigkeit– Die meisten DB setzen auf multiprocessing und preallocated

dataspace

– Monitoring Services überwachen den DB-Ablauf

– Probleme werden protokolliert, umfangreiches Errorhandling und -reporting

Verfügbarkeit– Backungdatenbankungen und Spiegelungen

– Replikation und opt. Fragmentierung von Datenbanken (MS vs. MM)

– Clustering (virtuell ein System)

Sicherheit

– Zutrittsüberprüfung, Zugriffsüberprüfung

– DB-Objekte gehören zu bestimmen Benutzern (Hierarchien möglich)

– SQL-Injection




Interaktive Software mit Datenbanken, Integrations-Konzepte, MySQL & Perl


Integration und Umsetzung Integration und Umsetzung dynamischer Inhaltedynamischer Inhalte

Umsetzung von Informationen, die zur Zugriffszeit generiert

werden

– Aktuelle Informationsdienste (Wetterbericht, Verkehrsaufkommen,

Tagesgeschehen, Börsenkurse,…)

– Dynamische Informationsquellen (Datenbanken, Programme)

Integration der bestehenden Anwendungen über

Schnittstellen an den WWW Server

– Script-Editoren

– Programmiersprachen

– Template-Systeme

– Redaktionssysteme



“Dynamische” Inhalte aus Legacy Applications– Eine Applikation, die relevante Informationen liefert,

welche als solche in das WWW eingebunden werden soll (Lagerbestandssystem, Katalog, Bibliothekssystem, Telefonbuch,…)

– Moderne DatenbankenDie Organisation besitzt bereits eine Datenbank und will deren Inhalte über das Web anbinden

– ManagementsystemeTeure Systeme, die die Steuerung eines ganzen Großbetriebes übernehmen sollen direkt über WWW erreichbar sein (SAP)

Anbindung über vorhandene oder zu programmierende Schnittstellen



Lösungen haben eine 3-tier Architecture

Browser Server Legacy Application


HTML Formulare

CGI vs Server API

Submit mit POST oder GET– application/x-www-form-urlencoded

Umgebungsvariablen

Das Common Gateway Interface ist eine Schnittstellendefinition, die eine Datenkommunikation zwischen Browser und Server zur dynamischen Dokumenterstellung ermöglicht.

CGI - Common Gateway InterfaceCGI - Common Gateway Interface


Alternativen zu CGIAlternativen zu CGI

SSI (Server Side Include)– Befehle, eingebettet in HTML-Kommentare, werden on-

the-fly ausgeführt NSAPI, ISAPI

– Application Programming Interfaces für proprietäre Lösungen

ASP, PHP– Interpreter, die in HTML eingebettete Befehle umsetzen

Servlets, FastCGI– Ähnlich wie CGI, aber der Interpreter ist Teil des Servers,

d.h. bessere Performance, schnelleres Antwortzeitverhalten

CGI ist nicht die einzige Option, um dynamisch WWW-Inhalte zu erzeugen:


CGI DatabankanbindungCGI Databankanbindung

API verwenden– Oracle API

– ODBC

– Language Modules (z.B.: MySQL.pm)

Database Connectors– W3-mSQL

– ASP

– JDBC


CGI DatabankanbindungCGI Databankanbindung

Meist über moderne Web Application Server– Apache Tomcat (Java)

– Andere Java Engines (IBM, SUN, ...)

– MS Lösungen (ASPs mit C#,...)

– Perl OSS Frameworks (MASON)


PHP und die *SQL-DB-AnbindungPHP und die *SQL-DB-Anbindung

persistente Datenbankverbindung

Bearbeiten von relationalen Datenbanken– mysql_connect

– mysql_select_db

– mysql_query (see dbtest.php)

– mysql_fetch_row bzw. mysql_fetch_array

Web-Interfaces für Relationale Datenbanken

– In PHP-Modulen, in PERL, in JAVA, etc.


PERL/Mason und die *SQL-DB-AnbindungPERL/Mason und die *SQL-DB-Anbindung

persistente Datenbankverbindung

Bearbeiten von relationalen Datenbanken– Wesentliche SQL Statements

SELECT

INSERT

DELETE

UPDATE

– Tabellen erstellen, Indizes nutzen, Normalformen

Web-Interfaces für Relationale Datenbanken



CGI-Programmierung mit PERL

Datenbankanbindung mit DBIx::Abstract

Generierung der HTML-Ausgaben

Programmierung bzw. Demonstration einer

Perl-Anwendung (testserver)

Demonstration: Anzeige und Bearbeitung der Pressemeldungen im Web



Bernbillett, Culturall, BA-Vers.

Guided Tour durch das Frontend und

Backend

Evtl. Test im webtest.culturall.com

Demonstration: Komplexer Anwendungsfall CMS



Grundlagen der SoftwaretechnologieGrundlagen der Softwaretechnologie

P1: Interaktive Software, Konzepte, Perl, Web2.0


Hello World in PERL– Dokument hello.pl editieren:

#!/usr/bin/perl –w

print “Hello World!\n“;

Programm ausführbar setzen

Chmod +x hello.pl

Programm ausführen #> hello.pl

PERL GrundlagenPERL Grundlagen


Einführungskurs in PERL– Perl Datentypen

Skalare ($scalar) Arrays (@array) Hashes (%hash)

–Beispiele als Demo

– Perl Operationen Arithmetische (+,-,*,/,**,%) Comparative (==, !=, <, >,<=, >=, <=>, cmp) Logische (&&, ||, ! Bzw. AND, OR, NOT)



Einführungskurs in PERL– Perl Operationen (2)

Zuweisungen ( $lvalue = $rvalue ) Inkrement/Dekrement ( $i++, $i--, ++$i, --$i ) Zuweisungsoperatoren

–Variabler Inkrement (+=, -=)

*=, /=, %=, **= Stringverkettung, -wiederholung ( . x)

Rangfolge und Assoziativität



Ein- und Ausgabe in PERL– Dateihandles

– Standardein-/-ausgabe

STDIN, STDOUT, STDERR

FILEH

$zeile = <STDIN>;

Print STDOUT „hello“;



Einsatz der Datentypen– Skalare

– Arrays

– Hashes

– References

Einsatz von Datenbanken– MySQL

– connections

Einsatz von Persistenz– Cookies, Sessions,etc.

PERL Datentypen und -strukturenPERL Datentypen und -strukturen


Subroutinen erstellen und verwenden– Subroutinenaufruf

$ergebnis = &addiere(2,3);

– Werteübergabe, lokale Variable und Ergebnisrückgabesub addiere { my ($a, $b) = @_; return $a+$b;}

PERL Sub-RoutinenPERL Sub-Routinen


PERL Module verwenden

– use CGI;

Argumente übergeben, Umgebungsvariablen

– Die Variablen @ARGV, %ENV

Optionen auswerten

– use Getopt::Std;

– getopts(´hf:d´);

CGI Methoden verwenden, CGI-Programme schreiben

AusblickAusblick


PERL Programme auf wae.culturall.com

– lokale Programmentwicklung Berechnungen, etwa Sparbuchzinsen nach N Jahren

– verteilte Services fahrenheit.pl

– Wie funktioniert perl?

– was macht die Applikation zur Web-Applikation?

– Arbeiten mit Linux

– Textbasierter Editor

Praktische AnwendungPraktische Anwendung

Documents

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