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Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Page 1: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

Konzepte temporaler Datenbanken

Taoufik

Saissi Hassani

06072004 Konzepte temporaler DB

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Agenda

Motivation

Temporale Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Motivation

Aktuelle Datenbanken

bieten nur eine Momentaufnahme der Daten

Zeitliche Entwicklung wird nicht unterstuumltzt

Analyse von Zeitdaten erschwert

bdquoAlle Wochen in denen keine Termine vorliegenldquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenbanken

Erweitern relationale DB um eine Zeitdimension

Abb 1 Temporale Relation als ein dreidimensionales Objekt

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Temporale Datenbanken

Arten temporaler Datenbanken (TDB)ndash Transaktionszeit (transaction time)

Zu jeder Transaktion wird die aktuelle Serverzeit

gespeichert Reine Vergangenheitsbetrachtung

ndash Guumlltigkeitszeit (valid time) Ergaumlnzend gibt der Nutzer bei Anfragen einen

Guumlltigkeitszeitraum an

ndash bi-temporale Datenbanken Unterstuumltzung beider Zeitarten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Definition der Zeit

bdquoZeit ist eine kontinuierliche Veraumlnderliche

auf die die Veraumlnderung von Zustaumlnden oder

eine Ereignisfolge bezogen werden kannldquo

bdquoZeit ist eine Existenzform der Materie in der alle ihre Aumlnderungen und Bewegungen ablaufenldquo

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Modelle der Zeit

Stetiges Modell der Zeitndash isomorph zur Menge R

dichtes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Q

diskretes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Z

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Modelle der Zeit

Funktionale Zusammenhaumlnge bilden uumlberabzaumlhlbar unendlich viele Tupel (ty)

Nicht Aufgabe temporaler Datenbanken

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Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Temporale Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Motivation

Aktuelle Datenbanken

bieten nur eine Momentaufnahme der Daten

Zeitliche Entwicklung wird nicht unterstuumltzt

Analyse von Zeitdaten erschwert

bdquoAlle Wochen in denen keine Termine vorliegenldquo

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenbanken

Erweitern relationale DB um eine Zeitdimension

Abb 1 Temporale Relation als ein dreidimensionales Objekt

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Temporale Datenbanken

Arten temporaler Datenbanken (TDB)ndash Transaktionszeit (transaction time)

Zu jeder Transaktion wird die aktuelle Serverzeit

gespeichert Reine Vergangenheitsbetrachtung

ndash Guumlltigkeitszeit (valid time) Ergaumlnzend gibt der Nutzer bei Anfragen einen

Guumlltigkeitszeitraum an

ndash bi-temporale Datenbanken Unterstuumltzung beider Zeitarten

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Definition der Zeit

bdquoZeit ist eine kontinuierliche Veraumlnderliche

auf die die Veraumlnderung von Zustaumlnden oder

eine Ereignisfolge bezogen werden kannldquo

bdquoZeit ist eine Existenzform der Materie in der alle ihre Aumlnderungen und Bewegungen ablaufenldquo

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Modelle der Zeit

Stetiges Modell der Zeitndash isomorph zur Menge R

dichtes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Q

diskretes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Z

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Modelle der Zeit

Funktionale Zusammenhaumlnge bilden uumlberabzaumlhlbar unendlich viele Tupel (ty)

Nicht Aufgabe temporaler Datenbanken

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Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 3: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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3

Motivation

Aktuelle Datenbanken

bieten nur eine Momentaufnahme der Daten

Zeitliche Entwicklung wird nicht unterstuumltzt

Analyse von Zeitdaten erschwert

bdquoAlle Wochen in denen keine Termine vorliegenldquo

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenbanken

Erweitern relationale DB um eine Zeitdimension

Abb 1 Temporale Relation als ein dreidimensionales Objekt

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Temporale Datenbanken

Arten temporaler Datenbanken (TDB)ndash Transaktionszeit (transaction time)

Zu jeder Transaktion wird die aktuelle Serverzeit

gespeichert Reine Vergangenheitsbetrachtung

ndash Guumlltigkeitszeit (valid time) Ergaumlnzend gibt der Nutzer bei Anfragen einen

Guumlltigkeitszeitraum an

ndash bi-temporale Datenbanken Unterstuumltzung beider Zeitarten

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Definition der Zeit

bdquoZeit ist eine kontinuierliche Veraumlnderliche

auf die die Veraumlnderung von Zustaumlnden oder

eine Ereignisfolge bezogen werden kannldquo

bdquoZeit ist eine Existenzform der Materie in der alle ihre Aumlnderungen und Bewegungen ablaufenldquo

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Modelle der Zeit

Stetiges Modell der Zeitndash isomorph zur Menge R

dichtes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Q

diskretes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Z

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Modelle der Zeit

Funktionale Zusammenhaumlnge bilden uumlberabzaumlhlbar unendlich viele Tupel (ty)

Nicht Aufgabe temporaler Datenbanken

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Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 4: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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5

Temporale Datenbanken

Erweitern relationale DB um eine Zeitdimension

Abb 1 Temporale Relation als ein dreidimensionales Objekt

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Temporale Datenbanken

Arten temporaler Datenbanken (TDB)ndash Transaktionszeit (transaction time)

Zu jeder Transaktion wird die aktuelle Serverzeit

gespeichert Reine Vergangenheitsbetrachtung

ndash Guumlltigkeitszeit (valid time) Ergaumlnzend gibt der Nutzer bei Anfragen einen

Guumlltigkeitszeitraum an

ndash bi-temporale Datenbanken Unterstuumltzung beider Zeitarten

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Definition der Zeit

bdquoZeit ist eine kontinuierliche Veraumlnderliche

auf die die Veraumlnderung von Zustaumlnden oder

eine Ereignisfolge bezogen werden kannldquo

bdquoZeit ist eine Existenzform der Materie in der alle ihre Aumlnderungen und Bewegungen ablaufenldquo

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Modelle der Zeit

Stetiges Modell der Zeitndash isomorph zur Menge R

dichtes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Q

diskretes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Z

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Modelle der Zeit

Funktionale Zusammenhaumlnge bilden uumlberabzaumlhlbar unendlich viele Tupel (ty)

Nicht Aufgabe temporaler Datenbanken

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Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 5: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Temporale Datenbanken

Erweitern relationale DB um eine Zeitdimension

Abb 1 Temporale Relation als ein dreidimensionales Objekt

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Temporale Datenbanken

Arten temporaler Datenbanken (TDB)ndash Transaktionszeit (transaction time)

Zu jeder Transaktion wird die aktuelle Serverzeit

gespeichert Reine Vergangenheitsbetrachtung

ndash Guumlltigkeitszeit (valid time) Ergaumlnzend gibt der Nutzer bei Anfragen einen

Guumlltigkeitszeitraum an

ndash bi-temporale Datenbanken Unterstuumltzung beider Zeitarten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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8

Definition der Zeit

bdquoZeit ist eine kontinuierliche Veraumlnderliche

auf die die Veraumlnderung von Zustaumlnden oder

eine Ereignisfolge bezogen werden kannldquo

bdquoZeit ist eine Existenzform der Materie in der alle ihre Aumlnderungen und Bewegungen ablaufenldquo

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Modelle der Zeit

Stetiges Modell der Zeitndash isomorph zur Menge R

dichtes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Q

diskretes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Z

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Modelle der Zeit

Funktionale Zusammenhaumlnge bilden uumlberabzaumlhlbar unendlich viele Tupel (ty)

Nicht Aufgabe temporaler Datenbanken

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Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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23

Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Temporale Datenbanken

Arten temporaler Datenbanken (TDB)ndash Transaktionszeit (transaction time)

Zu jeder Transaktion wird die aktuelle Serverzeit

gespeichert Reine Vergangenheitsbetrachtung

ndash Guumlltigkeitszeit (valid time) Ergaumlnzend gibt der Nutzer bei Anfragen einen

Guumlltigkeitszeitraum an

ndash bi-temporale Datenbanken Unterstuumltzung beider Zeitarten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Definition der Zeit

bdquoZeit ist eine kontinuierliche Veraumlnderliche

auf die die Veraumlnderung von Zustaumlnden oder

eine Ereignisfolge bezogen werden kannldquo

bdquoZeit ist eine Existenzform der Materie in der alle ihre Aumlnderungen und Bewegungen ablaufenldquo

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Modelle der Zeit

Stetiges Modell der Zeitndash isomorph zur Menge R

dichtes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Q

diskretes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Z

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Modelle der Zeit

Funktionale Zusammenhaumlnge bilden uumlberabzaumlhlbar unendlich viele Tupel (ty)

Nicht Aufgabe temporaler Datenbanken

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Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Definition der Zeit

bdquoZeit ist eine kontinuierliche Veraumlnderliche

auf die die Veraumlnderung von Zustaumlnden oder

eine Ereignisfolge bezogen werden kannldquo

bdquoZeit ist eine Existenzform der Materie in der alle ihre Aumlnderungen und Bewegungen ablaufenldquo

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Modelle der Zeit

Stetiges Modell der Zeitndash isomorph zur Menge R

dichtes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Q

diskretes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Z

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Modelle der Zeit

Funktionale Zusammenhaumlnge bilden uumlberabzaumlhlbar unendlich viele Tupel (ty)

Nicht Aufgabe temporaler Datenbanken

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Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 8: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Definition der Zeit

bdquoZeit ist eine kontinuierliche Veraumlnderliche

auf die die Veraumlnderung von Zustaumlnden oder

eine Ereignisfolge bezogen werden kannldquo

bdquoZeit ist eine Existenzform der Materie in der alle ihre Aumlnderungen und Bewegungen ablaufenldquo

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Modelle der Zeit

Stetiges Modell der Zeitndash isomorph zur Menge R

dichtes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Q

diskretes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Z

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Modelle der Zeit

Funktionale Zusammenhaumlnge bilden uumlberabzaumlhlbar unendlich viele Tupel (ty)

Nicht Aufgabe temporaler Datenbanken

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Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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19

Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 9: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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9

Modelle der Zeit

Stetiges Modell der Zeitndash isomorph zur Menge R

dichtes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Q

diskretes Modell der Zeitndash isomorph zur Menge Z

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Modelle der Zeit

Funktionale Zusammenhaumlnge bilden uumlberabzaumlhlbar unendlich viele Tupel (ty)

Nicht Aufgabe temporaler Datenbanken

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11

Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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15

Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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16

Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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18

Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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23

Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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29

Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Modelle der Zeit

Funktionale Zusammenhaumlnge bilden uumlberabzaumlhlbar unendlich viele Tupel (ty)

Nicht Aufgabe temporaler Datenbanken

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Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Zielsetzung von temporalen Datenbanken

Aufzeichnung eine endliche Menge von

charakteristischen Aussagen

als nicht-temporale Attribute

zugehoumlrigen (unendlichen uumlberabzaumlhlbaren)

Zeitpunkten t als temporale Attribute

als Relation

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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18

Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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34

Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 12: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Granularitaumlt

Eine Granularitaumlt wird bestimmt durch eine Laumlnge

und einen Ausgangspunkt Die Laumlnge wie auch

der Ausgangspunkt werden in Chronons der

zugrunde liegenden Uhr angegeben

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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23

Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 13: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Merkmale der Zeitdimension

Datentypen temporaler Attribute

Zeitpunkte1048708

Zeitintervalle1048708

Zeitfolgen1048708

Zeitdauer

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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15

Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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16

Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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22

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitpunkt

bezieht sich auf einen Zustand dessen

zeitliche Ausdehnung

Vernachlaumlssigbar

kleiner als die zugrunde liegende Granularitaumlt

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 15: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitintervall

Ein Kontinuum von Zeitpunkten

Beschreibung durch die Eckpunkte

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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47

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 16: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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16

Merkmale der Zeitdimension

Zeitfolgenbestehen entweder aus einzelnen

Zeitpunkten1048708 Zeitintervallen

Unterscheidung von linearen Zeitfolgen

bdquojeden Dienstag wird der Muumlll abgeholtldquo

nicht-linearen Zeitfolgen

bdquojeden 1 Freitag im Monatldquo

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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22

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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23

Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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29

Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Merkmale der Zeitdimension

Zeitdauer

beschreibt in

absoluter Groumlszlige die Anzahl der Zeitpunkte

fuumlr ein bestimmtes Kontinuum bzw Intervall

immer in Bezug auf eine Granularitaumlt

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 18: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Ein Beispiel

Obiges Beispiel enthaumllt eine zustandsstabile Zeitfolge das Zeitgranulat fuumlr das Gehalt ist der Monat

Wir haben zur besseren Lesbarkeit hier Tag gewaumlhlt

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Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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29

Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 19: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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19

Ein Beispiel

Abb 3 beinhaltet saumlmtliche Zeitfolgen in der letzten Zeile steht die aktuelle Zeitfolge

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 21: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Temporale Datenmodelle

Temporale Datenmodelle basieren auf dem relationalen Datenmodell

Wichtigste Konzepte Erweiterung der Tabellen um temporale Attribute Erweiterung der Anfragesprache um temporale Operationen

Das Temporale Datenmodell TDM von A Segev und A Shoshani

Temporale Datenmodelle unterscheiden sich weiterhin in den unterstuumltzten Zeitdimensionen und in der Art der Repraumlsentation temporaler Daten

Die Zeitstempel sind entweder Explizit dh von auszligen sichtbar Implizit mit den Aussagen verbunden

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 22: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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22

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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23

Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Das Datenmodell BCDM

Ein Datenmodell ist ein formaler Rahmen zur Beschreibung von Datenstrukturen und Operationen auf Daten Es wird angenommen dass die abzuspeichernde Information mit Hilfe von Objekten und

Beziehungen zwischen Objekten modelliert werden kann

Das Datenmodell BCDM ist Teil und Grundlage des

Sprachvorschlages TSQL2

Das BCDM ist ein erweitertes relationales Datenmodell

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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35

Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 24: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Das Datenmodell BCDM

Bsp

Abb4 Temporale Relation mit Tupelstempelverfahrena) in erster Normalformb) Gemaumlszlig BCDM (nicht in erster Normalform)

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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28

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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29

Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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34

Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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35

Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle Das Datenmodell BCDM TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 26: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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TSQL2 amp SQLTemporal geschichtlich

Seit Mitte der 80er Jahre wurde eine Vielzahl von Sprachvorschlaumlgen vorgestellt zB IXSQL TSQL2 SQLTP

Zwei Vorschlaumlge sind bis heute noch wichtig

TSQL2 als SQL-Spracherweiterung

SQLTemporal als siebter Teil von SQL3 SQL-86 und SQL-89 beinhalteten noch keine Moumlglichkeit temporale Daten zu

verwalten Mit SQL-92 (SQL2) wurden die Datentypen DATETIME und INTERVAL

eingefuumlhrt

erste Schritt in Richtung Zeitunterstuumltzung Im Juni 1993 formte sich nach einem ldquoWorkshop on an Infrastructure for

Temporal Databasesrdquo in Arlinton Texas ein TSQL2 Komitee mit dem Ziel eine Sprachspezifikation einer temporalen Anfragesprache zu verfassen

Im Januar 1993 wurde eine erste Version veroumlffentlicht und die endguumlltige Version folgte im September 1994

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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TSQL2 amp SQLTemporal

TSQL2

- In dieser Sprache ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

- TSQL2 unterstuumltzt die Evolution der relevanten Objekte und damit der ihnen zugeordneten Daten im Zeitablauf

SQLTemporal

- SQLTemporal orientiert sich an den Forschungspapieren von TSQL2

- Die Konzepte von TSQL2 wurden jedoch nicht vollstaumlndig uumlbernommen

- Danach entstand die Diskussion die Unterstuumltzung von Guumlltigkeitszeit (valid time) und Transaktionszeit (transaction time) in SQLTemporal zu integrieren

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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33

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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35

Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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36

Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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47

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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31

Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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36

Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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29

Datentypen fuumlr Zeitangaben

In SQL2 werden bereits einige zeitorientierte Datentypen angeboten

DATE TIME TIMESTAMP als Kombination der beiden erstgenannten INTERVAL ist fuumlr die Zeitdauer (nicht zu Verwechseln mit

Zeitintervallen die durch zwei Zeitpunkte begrenzt sind ) PERIOD fuumlr den Zeitintervall-Datentyp

PERIOD [datetime1-datetime2]

PERIOD(datetime1 datetime2) INTERVAL(PERIOD) Unwandlung einer Periodenangabe in

eine Zeitdauer

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30

Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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31

Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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33

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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34

Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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35

Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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36

Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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37

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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39

Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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30

Datentypen fuumlr Zeitangaben

INTERSECT(PERIOD_1 PERIOD_2) Ermittlung der Schnittmenge zweier Perioden

BEGIN(PERIOD) fuumlr den Anfangszeitpunkt einer Periode END(PERIOD) fuumlr den Endzeitpunkt einer Periode ALTER TABLE Zeitdimensionen nachtraumlglich einzufuumlgen oder zu

entfernen

Spezielle Werte zur Definition Periodenbegrenzung- lsquobeginningrsquo steht fuumlr unendlich weit zuruumlckliegende

Vergangenheit- lsquoforeverrsquo steht fuumlr unendlich weit entfernte Zukunft- lsquonowrsquo steht fuumlr die aktuelle Zeit- PERIODlsquo[beginning- forever]rsquo stellt den maximal in einem

System abbildbaren Zeitraum dar

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31

Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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35

Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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36

Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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37

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Republic of South Africa

55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Republic of South Africa

59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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06072004 Konzepte temporaler DB

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31

Datentypen fuumlr Zeitangaben

[CAST | SCALE ] (ltoperandgt AS ltgranularitygt)Zeitangaben werden durch die beiden Operatoren CAST und SCALE in andere Granularitaumlten umgewandeltCAST liefert immer ein konkretes ErgebnisSCALE liefert unbestimmte Ausdruumlcke wenn eine Umwandlung in ein feineres Granulat vorgenommen werden soll

Bsp (CAST amp SCALE)CAST(PERIOD rsquo[1993-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993-111994]SCALE(PERIOD rsquo[1994-1994]rsquo AS DAY) rarr [111993 31121993 - sim111994 31121994]sim

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32

Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

06072004 Konzepte temporaler DB

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33

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

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34

Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

06072004 Konzepte temporaler DB

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35

Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

06072004 Konzepte temporaler DB

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36

Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

06072004 Konzepte temporaler DB

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37

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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39

Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Republic of South Africa

47

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Republic of South Africa

48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

06072004 Konzepte temporaler DB

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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32

Datentypen fuumlr Zeitangaben

ndash Vergleichs-Operatoren

Gleichheits-Operator (=) PRECEDES die Vorzeitigkeit einer Periode gegenuumlber

einer anderen Periode ausdruumlckenBsp X PRECEDES Y dann ist END(X)lt BEGIN(Y)

MEETS ist ein Spezialfall von PRECEDES bei dem END(X) und BEGIN(Y) genau ein Chronon auseinander liegen

OVERLAPS da wird ermittelt ob die Schnittmenge zweier Perioden nicht leer ist

CONTAINS ist wiederum ein Spezialfall bei dem eine Periode vollstaumlndig in einer anderen Periode enthalten sein muss

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33

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

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Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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35

Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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36

Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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37

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

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Republic of South Africa

38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 33: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

33

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken

Begriffsdefinition Merkmale der Zeitdimension Temporale Datenmodelle TSQL2 amp SQLTemporal Datentypen fuumlr Zeitangaben Ansaumltze temporaler Datenbanken

Temporale Daten im Data Warehouse Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

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34

Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

35

Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

36

Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

06072004 Konzepte temporaler DB

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37

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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39

Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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47

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Republic of South Africa

48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

06072004 Konzepte temporaler DB

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Republic of South Africa

55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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06072004 Konzepte temporaler DB

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34

Ansaumltze temporaler Datenbanken

Datendefinition (CREATE)

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

Datenabfragen (SELECT)

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Republic of South Africa

35

Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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Republic of South Africa

36

Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

06072004 Konzepte temporaler DB

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37

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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39

Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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35

Datendefinition (CREATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl ist

CREATE TABLE lttablegt ( )

[AS [ VALID [STATE | EVENT] [AND]] TRANSACTION]

Abb4 Syntaxdiagramm fuumlr das Anlegen einer Relation

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36

Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

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37

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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39

Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Republic of South Africa

42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

47

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

06072004 Konzepte temporaler DB

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

06072004 Konzepte temporaler DB

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56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 36: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

06072004 Konzepte temporaler DB

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36

Datendefinition (CREATE)

Beim Kreieren der Tabellen werden mit STATE und EVENT zustandsstabile bzw ereignisorientierte Zeitfolgen definiert

Es ist ein Zeitstempelattribut hinzugefuumlgt das Mengen von bitemporalen Chronons enthaumllt und zwar die Zeitpunkte wann ein

Fakt guumlltig war und wann er eingetragen wurde

BspCREATE TABLE personal (

name CHAR(20) gehalt FLOAT )

AS VALID STATE AND TRANSACTION

06072004 Konzepte temporaler DB

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37

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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39

Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

06072004 Konzepte temporaler DB

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56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 37: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

37

Datenmodifikation (INSERT UPDATE DELETE)

temporalen Datenmodifikationen unterscheiden sich vom herkoumlmmlichen SQL durch die optionale VALID-Klausel

Ohne Eingabe der Guumlltigkeitszeit-Bereiche so gilt

VALID PERIOD lsquo[now-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

39

Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Republic of South Africa

41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Republic of South Africa

55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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38

Datenmodifikation (INSERT)

Abb5 Syntaxdiagramm fuumlr die INSERT-Operation

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Insert-Operation istINSERT INTO lttabellen_namegt

VALUES () VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

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39

Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

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47

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

06072004 Konzepte temporaler DB

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

06072004 Konzepte temporaler DB

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56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 39: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

06072004 Konzepte temporaler DB

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39

Datenmodifikation (INSERT)

Bsp Der deutsche Staatsbuumlrger lsquoMeierrsquo reist 1994 in die Schweiz ein und

bekommt den Status eines Jahresaufenthalters er erhaumllt damit eine Aufenthaltsgenehmigung von jeweils nur einem Jahr Die Guumlltigkeit des entsprechenden Tupels ist dementsprechend anzugeben als

(1) INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD lsquo[1994-1994]rsquo

(2) uumlbersichtlichere Darstellung

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)VALID PERIOD CAST(PERIOD lsquo[1994-1994]rsquoAS DAY)

lsquo[111994-31121994]rsquo

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40

Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Datenmodifikation (INSERT)

Die Aufenthaltsgenehmigung wird um ein weiteres Jahr verlaumlngert

INSERT INTO person

SELECT (namenationort)

VALID PERIOD lsquo[1995-1995]rsquo

FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

AND VALID(person) OVERLAPS TIMESTAMP lsquo1994rsquo

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41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

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Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 41: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

41

Datenmodifikation (UPDATE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Update-Operation istUPDATE lttabellen_namegt

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

SET = WHERE =

Abb6 Syntaxdiagramm fuumlr die UPDATE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

47

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 42: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

06072004 Konzepte temporaler DB

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42

Datenmodifikation (UPDATE)

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo hat Ende 1995 die Schweizer Staatsbuumlrgerschaft angenommen was 1996 durch folgende UPDATE-Operation

abgebildet werden soll

UPDATE person

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

SET nation=lsquoCHrsquoWHERE name=lsquoMeierrsquo

Diese Operation bewirkt daszlig nach dem

Update der neue Wert nur fuumlr das Jahr

1995 guumlltig ist

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Republic of South Africa

55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 43: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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43

Datenmodifikation (DELETE)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Delete-Operation ist

DELETE FROM lttabellen_namegt

WHERE =

VALID PERIOD rsquo[-]rsquo

Abb7 Syntaxdiagramm fuumlr die DELETE-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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44

Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

45

Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

06072004 Konzepte temporaler DB

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46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Datenmodifikation (DELETE)

Bsp

DELETE FROM person

WHERE name=lsquoMeierrsquo

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Einfuumlgen des guumlltigen Faktums

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoCHrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1995-forever]rsquo

Bsp Die Person lsquoMeierrsquo erhaumllt 1994 eine Niederlassungsbewilligung Die Guumlltigkeitsdauer ihres Aufenthalts ist damit prinzipiell nicht beschraumlnkt

INSERT INTO person VALUES (lsquoMeierrsquolsquoDrsquolsquoBernrsquo)

VALID PERIOD lsquo[1994-forever]rsquo

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

06072004 Konzepte temporaler DB

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 45: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Datenabfragen (SELECT)

Der zugehoumlrige TSQL-Befehl fuumlr die Select-Operation ist

SELECT FROM lttabellen_namegt

WHERE ltBedingunggt

Abb8 Syntaxdiagramm fuumlr die SELECT-Operation

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46

Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

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Datenabfragen (SELECT)

Bsp Ist in der PERSONAL-Tabelle die aktuelle Gehaltszeitfolge von Meier auszugeben lautet die AnweisungSELECT

FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Zur Eingrenzung der Guumlltigkeitszeit SELECT FROM personal AS p

WHERE name=rsquoMeierrsquo AND VALID(p) OVERLAPS PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-

ltzeit_2gt]rsquo

Zur Abschlieszligung der angegebenen ZeitgrenzenSELECT VALID INTERSECT PERIOD rsquo[ltzeit_1gt-ltzeit_2gt]rsquo FROM personal WHERE name=rsquoMeierrsquo

Anzeigen der nichtaktueller Zeitfolgen SELECT FROM personal AS p

WHERE TRANSACTION(p) OVERLAPS TIMESTAMP rsquoltzeitgtrsquo

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

06072004 Konzepte temporaler DB

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 47: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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47

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur

Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

48

Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

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Republic of South Africa

50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Data Warehouse Definition

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte integrierte historisierte nicht fluumlchtige (dh dauerhafte) Sammlung von

Daten um Manager bei Entscheidungsprozessen zu unterstuumltzen (InmonWH HackethornRD)

Ein Data Warehouse ist eine physische Datenbank die eine integrierte Sicht auf (beliebige) Daten darstellt um Analysen zu

ermoumlglichen (BauerA GuumlnzelH)

Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand der eine integrierte Sicht auf die zugrundeliegenden Datenquellen

ermoumlglicht (ZehT)

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Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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61

Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 49: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

06072004 Konzepte temporaler DB

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49

Data Warehouse Konzept

Das Data Warehouse ist ein unternehmensweites

Konzept zur effizienten Bereitstellung und Verarbeitung entscheidungsorientierten Daten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

56

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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59

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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50

Data Warehouse Architektur

Unternehmensinterne und ndashexterne Transaktionsorientierte Daten

Datenschnittstellen

Archivierungs-system

Benutzungsschnittstelle

Datenbank

Data Warehouse

Abfrage- und Analysewerkzeuge

Metadaten Basisdaten

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51

Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

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52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Republic of South Africa

55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 51: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Agenda

Motivation Temporale Datenbanken Temporale Daten im Data Warehouse

Der Begriff Data Warehouse Zeitbezogene Daten im Data Warehouse

Entity- Relationship-Modelle Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle Entity- Relationship-Modelle im Data Warehouse Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Zusammenfassung

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

52

Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

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(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

06072004 Konzepte temporaler DB

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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Page 52: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Entity- Relationship-Modelle

Das Entity-Relationship-Modell kurz ER-Modell oder ERM dient dazu im Rahmen der Datenmodellierung die reale Welt semantisch

praumlzise zu beschreiben um sie in Tabellen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank abbilden zu koumlnnen

Das ER-Modell besteht aus drei charakteristischen Komponenten Gegenstand (Entity) Bezeichnung fuumlr die Objekte der realen Welt

sprich Entitaumlten (z B Angestellter Artikel Rechnungsdatum) Beziehung (Relationship) Bezeichnung fuumlr die Beziehungen von

verschiedenen Gegenstaumlnden zueinander (z B kaufen arbeiten bezahlen)

Attributen Naumlhere Beschreibung der Entitaumlten und die Beziehungen

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

06072004 Konzepte temporaler DB

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

(1)

(1)

(11)(11)

(1)

(1)

(11)

(1)(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

60

Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

06072004 Konzepte temporaler DB

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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit

Page 53: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

06072004 Konzepte temporaler DB

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53

Entity- Relationship-Modelle

Symbole des ER-Diagramms

Entitaumltsmenge

Scwache Entitaumltsmenge

Beziehungsmenge

Schwache Beziehungsmenge

Attribut

Schluumlsselattribut

Abgeleitetes Attribut

06072004 Konzepte temporaler DB

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54

Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

06072004 Konzepte temporaler DB

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

06072004 Konzepte temporaler DB

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57

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

Republic of South Africa

58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

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(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Entity- Relationship-Modelle

Bsp

m nBearbeitung ProjekteMitarbeiter

Projekt ProjektnameP

Name Vorname

Telefonnummer

Srtaszlige

Wohnort Geburtsdatum

Alter

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55

Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

06072004 Konzepte temporaler DB

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58

Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

Produkt

Vertriebsgebiet

Vertriebsgebiet

(1) (11) (11)

(1)

(1)

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(11)(11)

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(11)

(1)(1)

(11)

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(11)

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(11)

(1)

(11)

VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Page 55: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

(0) (1)Bearbeitung ProjekteMitarbeiter

ProjektP

NameGeburtsdatum

BesitzMitarbeiter

Version NameP Geburtsdatum

(1) (11) Mitarbeiter-versionen

Mitarbeiter-versionenMitarbeiter

DatumNameP Geburtsdatum

(1) (0)Zeit

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

(0) (1)Projekte

Name

Mitarbeiter-versionen

Zeit

Datum

(1)

(0)

(0)

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

Verdichtung

Quartal

Verdichtung

Monat

Gesellschaft

Teilgesellschaft

Betrieb

VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

Verdichtung

Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

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Vertriebsgebiet

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Page 56: Konzepte temporaler Datenbanken Taoufik Saissi Hassani

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle

BearbeitungMitarbeiter

Projekt

P Geburtsdatum

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Name

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Zeit

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

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Teilgesellschaft

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Produkthauptgruppe

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

Das Extended-Entity-Relationship-Modell (EER-Modell) stellt eine Erweiterung des Entity- Relationship-Modells dar

Die zentrale Erweiterung des Entity-Relationship-Modells ist in einer Klassifikation dh einer Gruppierung von Entitaumltsmengen in neuen Mengen zu sehen

Hierbei wird zwischen Untermengen und Obermengen unterschieden

Die Obermenge und die Untermenge stehen zueinander in Beziehung in sofern dass jede Entitaumlt der Untermenge zugleich auch Element der Obermenge ist

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Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

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Teilgesellschaft

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VerdichtungVerdichtung

VerdichtungVerdichtungVerdichtung

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Produkthauptgruppe

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VertriebsstrukturProduktstruktur

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Zeitbezogene Entity-Relationship-Modelle im Data Warehouse

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Produktklasse Produktion

Produktionsmenge

Jahr

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Gesellschaft

Teilgesellschaft

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VerdichtungVerdichtung

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Produkthauptgruppe

Produktuntermenge

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VertriebsstrukturProduktstruktur

(11)

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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Zusammenfassung

Temporale Datenbanken versprechen eine umfassendere Unterstuumltzung der Zeitdomaumlne

es hat sich gezeigt dass eine Beschraumlnkung der Zeitdomaumlne auf ein diskretes Modell der Zeit und der alleinige Verwendung von Zeitpunkten unter Vernachlaumlssigung von Zeitintervallen und Zeitfolgen praktikabler erscheint

FragenIn wieweit komplexere Zeitdomaumlnen sowie die

Beruumlcksichtigung von Zeitfolgen zu realisieren sind

Was waumlren die Kompromisse die eingegangen werden muumlssten

nicht vollstaumlndig geklaumlrt wie Abfragen mit Duplikaterhaltung behandelbar sind

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