Konzepte temporaler Datenbanken
Taoufik
Saissi Hassani
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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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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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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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Temporale Datenbanken
Temporale Daten im Data Warehouse
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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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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
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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
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
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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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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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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5
Temporale Datenbanken
Erweitern relationale DB um eine Zeitdimension
Abb 1 Temporale Relation als ein dreidimensionales Objekt
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6
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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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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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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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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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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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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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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13
Merkmale der Zeitdimension
Datentypen temporaler Attribute
Zeitpunkte1048708
Zeitintervalle1048708
Zeitfolgen1048708
Zeitdauer
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14
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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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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19
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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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
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
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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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6
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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7
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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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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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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12
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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14
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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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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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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25
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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26
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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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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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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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
06072004 Konzepte temporaler DB
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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
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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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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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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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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
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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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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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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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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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Merkmale der Zeitdimension
Datentypen temporaler Attribute
Zeitpunkte1048708
Zeitintervalle1048708
Zeitfolgen1048708
Zeitdauer
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14
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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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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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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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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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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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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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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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
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
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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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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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
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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 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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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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Der Begriff Data Warehouse ndash Definitionndash Konzeptndash Architektur
Zeitbezogene Daten im Data Warehouse
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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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Datenschnittstellen
Archivierungs-system
Benutzungsschnittstelle
Datenbank
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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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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
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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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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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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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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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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
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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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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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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
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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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25
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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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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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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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
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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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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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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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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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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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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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61
Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit
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27
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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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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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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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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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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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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
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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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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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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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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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Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit
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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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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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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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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
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)
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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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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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 (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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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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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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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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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
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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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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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61
Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit
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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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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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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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61
Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit
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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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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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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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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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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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61
Vielen Dank fuumlr Ihre Aufmerksamkeit
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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
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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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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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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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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)
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(11)(11)
(1)
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(11)
(1)(1)
(11)
(1)
(11)
(1)
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(1)
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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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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)
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(1)(1)
(11)
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(11)
(1)
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VertriebsstrukturProduktstruktur
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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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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
06072004 Konzepte temporaler DB
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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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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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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
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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
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