Benutzer:Mburns/Relationale Datenbank

Die Relationale Datenbank ist ein Datenbankmodell, das eine weite Verbreitung gefunden hat. Andere, seltener eingesetzte Datenbankmodelle sind objektorientierte, hierarchische und netzwerkbasierte Datenbanken.

Mit einer relationalen Datenbank ist es möglich, Daten abzufragen, die nicht in einer direkt zugreifbaren Form gespeichert sind. Die Daten sind in Relationen gespeichert, oft synonym als Tabelle bezeichnet. Die Relationen können mit Hilfe spezieller Operatoren und boolescher Ausdrücke kombiniert werden.

Relation

Eine Relation ist ein mathematisches Konzept und wird als Tabelle repräsentiert.

Mannschaft	Trainername	Telefonnummer
Knochenbrecher	Hans Drescher	123456
Die Langsamen	Stefan Schnellinger	4567812

Tabelle der Trainer

Eine Relation ist eine Menge von Tupeln. Obige Tabelle besteht aus Tupel der Form

Trainer: (Mannschaft, Trainername, Telefonnummer)

Die Tupel sind (Knochenbrecher, Hans Drescher, 123456) und (Die Langsamen, Stefan Schnellinger, 4567812).

Jede Spalte der Tabelle (Relation) repräsentiert ein Attribut. Einige Attribute agieren als Schlüssel, wenn die Tabelle durchsucht wird.

Mathematisch gesprochen ist eine Relation eine Menge von n-Tupeln (x₁, x₂, ..., x_n), wobei jedes Element x_i aus einer Menge X_i stammt. Kein Tupel tritt mehrmals auf. Die Tabellen einer Relationalen Datenbank erfüllen diese Definition. Daher kann die mathematische Theorie der relationalen Algebra auf Tabellen angewandt werden.

Operatoren

Selektion und Projektion

Zwei Operatoren der relationalen Algebra sind beispielsweise Selektion und Projektion. Die Selektion spezifiziert eine Teilmenge der Zeilen einer Tabelle anhand eines booleschen Ausdrucks, der Attribute und Vergleichsoperationen enthält. Die Projektion spezifiziert eine Teilmenge der Spalten einer Tabelle durch Angabe einer Liste von Attributen. Sie streicht quasi Spalten aus. Außerdem eliminiert die Projektion Duplikate in den sich ergebenen Zeilen.

Spielername	Alter	Telefonnummer	Mannschaft
Tony Schnellfuß	22	887766	Die Langsamen
Peter Müller	42	0199199	Obi-Baumarkt All-Stars
...	...	...	...

Tabelle der Spieler

Gegeben sei obige Tabelle. Es soll eine Liste aller Telefonnummern der Spieler der Mannschaft Die Langsamen abgefragt werden. Dazu werden die Operationen Selektion und Projektion eingesetzt. Die Selektion wird mit σ bezeichnet und die Projektion mit π.

π_{Spielername und Telefonnummer}(σ_{Mannschaft = Die Langsamen}(Spieler))

Die Selektion σ wählt alle Zeilen der Tabelle Spieler, deren Attribut Mannschaft den Wert "Die Langsamen" hat. Die Projektion beschränkt das Ergebnis auf die Attribute Spielername und Telefonnummer und verwirft die anderen Attribute. Deshalb hat die Ergebnistabelle zwei statt vier Spalten.

Spielername	Telefonnummer
Tony Schnellfuß	887766
Felix Raser	0199199
...	...

Ergebnistabelle

Natural Join

Eine weitere wichtige Operation ist natural join, bezeichnet mit ⋈. Diese operiert auf zwei Tabellen, die mindestens ein gemeinsames Attribut haben. Der Operator erzeugt für jedes Tupelpaar (ein Tupel der ersten Tabelle, ein Tupel der zweiten Tabelle) ein neues Tupel, falls die gemeinsamen Attribute des Paares die gleichen Werte haben.

Trainer ⋈ Spieler

ergibt die Tabelle

Trainername	Telefonnummer	Spielername	Alter	Telefonnummer
Stefan Schnellinger	4567812	Tony Schnellfuß	22	887766
Stefan Schnellinger	4567812	Felix Raser	18	0199199
...	...	...	...	...

(das gemeinsame Attribut ist Mannschaft)

Es soll nun eine Telfonnummer-Liste der Mannschaft angefragt werden, die von Stefan Schnellinger trainiert wird:

π_{Spielername und Telefonnummer}(σ_{Trainername = Stefan Schnellinger}(Trainer ⋈ Spieler))

Oder äquivalent, jedoch effizienter:

π_{Spielername und Telefonnummer}(Trainer ⋈ (σ_{Trainername = Stefan Schnellinger}(Spieler)))

Natural Join gibt es in unterschiedlichen Varianten. So kann z.B. anstatt Gleichheit der gemeinsamen Attribute Ungleichheit gefordert werden oder eine andere Vergleichsoperation.

Weitere Operationen

Weitere Operationen, die meist in relationalen Datenbanksystemen implementiert sind, sind kartesisches Produkt und die Mengenoperationen Vereinigung, Schnitt und Differenz.

Sprachen

Abragen für eine relationale Datenbank werden in der Regel in einer menschenlesbaren Sprache formuliert. Die verbreiteste Sprache ist SQL (SQL enthält auch Sprachkonstrukte zum Anlegen und zur Manipulation von Datenbanken). SQL weicht allerdings vom Konzept der Relationalen Datenbank ab und verwendet eine andere Terminologie.

SQL

SQL-Beispiel:

SELECT Spielername, Telefonnummer
FROM Spieler
WHERE Mannschaft = "Die Langsamen"

Abweichung vom Konzept der Relationalen Datenbank

• In SQL dürfen Zeilen mehrfach in einer Tabelle vorkommen (das relationale Modell verbietet Duplikate. Jedes Tupel gibt es nur einmal)
• Spalten können namenlos sein. Mehrere Spalten derselben Tabelle dürfen den gleichen Namen besitzen
• Die Reihenfolge der Spalten hat eine Bedeutung
• In SQL kann eine Tabellenzelle mit "NULL" markiert sein, wohingegen die Attribute eines Tupels im relationalen Modell immer einen Wert haben müssen

Quellen

• The New Turing Omnibus: Sixty-Six Excursions in Computer Science, A. K. Dewdney, Holt Paperbacks, First Holt Paperbacks Edition 2001, S. 427 - 433
• A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, Edgar F. Codd, 1970
• http://www.cs.sfu.ca/cc/354/zaiane/material/notes/contents.html