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«Speicherung raum-zeitlicher Daten und deren Visualisierung Bachelorarbeit vorgelegt von: Markus Bradke Zum Erlangen des akademischen Grades ...»

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Datenunabhängigkeit Datenunabhängigkeit fordert, dass die enge Verknüpfung zwischen den Daten und den Anwenderprogrammen aufgelöst wird, sodass Änderungen bei der Datenspeicherung möglichst ohne Einfluss auf das Anwenderprogramm bleiben [Lange02, Brink08]. Es wird zwischen logischer und physischer Datenunabhängigkeit unterschieden. Logische Datenunabhängigkeit bedeutet, dass Änderungen am Datenmodell ohne Bedeutung für den Anwender bleiben, wohingegen bei der physischen Datenunabhängigkeit Änderungen an der physischen Repräsentation der Daten ohne Einfluss auf den Anwender bleiben.

3 Datenbanksysteme 7 Zentrale Datenhaltung, Mehrbenutzerbetrieb und Datensicherheit Die Daten werden zentral auf einem Server gehalten, sodass diese den Anwendern in gleicher Form zur Verfügung stehen. Dies hat zur Folge, dass das Datenbanksystem einen Mehrbenutzerbetrieb sicherstellen muss, in dem mehrere Nutzer gleichzeitig sowohl lesend als auch schreibend auf die Datenbank zugreifen können [Brink08]. Um Fehler bei Transaktionen zu vermeiden, muss das DBMS ein Transaktionskonzept unterstützen, das die konsistente Datenhaltung in Datenbanksystemen gewährleistet.

Dies bedeutet, dass das DBMS sicherstellen muss, dass alle Manipulationsschritte einer Transaktion entweder ganz oder gar nicht durchgeführt werden. Ausfälle in der Datenbank (z.B. Plattencrash) oder Fehler in den Anwenderprogrammen dürfen nicht dazu führen, dass die Manipulationen an der Datenbank physische Strukturen zerstören oder fehlerhafte Manipulationen in der Datenbank hinterlassen [BZ01].

Datenintegrität Bei der Speicherung von Daten ist darauf zu achten, sämtliche Informationen nur einmal abzuspeichern (Redundanzfreiheit), um die Gefahr von Dateninkonsistenzen zu vermeiden und somit Widersprüche im Datenbestand auszuschließen.

Anfragebearbeitung Im Gegensatz zu einem Dateisystem stellt ein Datenbanksystem eine strukturierte Datenbanksprache (SQL, Structured Query Language) zur Verfügung, die es erlaubt, den Datenbestand hinsichtlich vielfältiger Kriterien abzufragen (IQL, Interactive Query Language), zu beschreiben (DDL, Data Definition Language) oder zu manipulieren (DML, Data Manipulation Language).

Zugriffskontrolle und Datenschutz In Datenbanksystemen ist eine Benutzerverwaltung integriert, über die der Zugriff auf die Datenbank gesteuert werden kann. Diese erlaubt es, verschiedenen Nutzern unterschiedliche Lese- und Schreibrechte bezüglich der Datenbank zuzuweisen. Des Weiteren ist es von großer Bedeutung die in einer Datenbank gespeicherten Informationen gegenüber unbefugtem Zugriff zu schützen.

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3.1 Relationale Datenbanksysteme

' Z& K Das auf den theoretischen Grundsätzen von beruhende relationale Datenmodell von 1970 hat sich seit Mitte der 1980er Jahre als Standard kommerzieller Datenbankmanagementsysteme etabliert [Lange02]. Das relationale Datenmodell basiert auf der relationalen Algebra, die auch als theoretische Grundlage der von K entwickelten Datenbanksprache SQL dient.

3.1.1 Relationen

Relationale Datenbanken organisieren Daten in Tabellen (Relation) und verwalten die zwischen diesen Tabellen bestehenden Beziehungen. Eine Zeile einer Tabelle wird auch als Tupel (entspricht einem Datensatz) bezeichnet. Attribute sind einzelne Spalten einer Tabelle, in denen die verschiedenen Eigenschaften der Datensätze gespeichert sind. Das nachfolgende Beispiel zeigt die Relation „Gebäude“, die durch die Attribute /, Z ^^ und 'ZhE &, beschrieben wird.

Abb. 3.2: Relation "Gebäude" in UML-Notation

Ein Datensatz muss eindeutig identifizierbar sein. Für die eindeutige Kennzeichnung eines Datensatzes in einer Tabelle werden deshalb Schlüssel (engl. Key) eingesetzt, die aus einem Attribut oder einer Kombination mehrerer Attribute bestehen können. Der Primärschlüssel (engl. Primary Key) dient zur eineindeutigen Identifikation der Datensätze einer Tabelle. In der Tabelle „Gebäude“ enthält das Attribut / den Primärschlüssel, über den alle anderen Attribute identifiziert werden können.

3 Datenbanksysteme 9

3.1.2 Beziehungen

Die Realisierung von Beziehungen zwischen Datensätzen erfolgt im relationalen Datenmodell über Fremdschlüssel (engl. Foreign Key) [Brink08]. Fremdschlüssel sind Verweise eines Datensatzes einer Tabelle auf einen Datensatz einer anderen

Tabelle. Grundsätzlich werden drei Basis-Beziehungstypen unterschieden:

Eins-zu-eins-Beziehung (1:1) Jedem Datensatz in Tabelle A steht genau ein Datensatz in Tabelle B gegenüber und umgekehrt. In den meisten Fällen können beide Entitäten zu einer zusammengefasst werden.

Eins-zu-mehrfach-Beziehung (1:n) Jedem Datensatz in Tabelle A stehen n Einträge in Tabelle B gegenüber. Diese Form sollte beim Datenbankdesign angestrebt werden.

Mehrfach-zu-mehrfach-Beziehung (n:m) Bei einer n:m-Beziehung kann es zu einem Datensatz einer Tabelle A mehrere zugehörige Datensätze einer Tabelle B geben und umgekehrt. Diese Konstellation erfordert in relationalen Datenbanken das Auflösen der n:m-Beziehung in zwei 1:nBeziehungen und das Einführen einer Verknüpfungstabelle, über die die Datensätze eindeutig zugeordnet werden können.

Das nachfolgende Beispiel soll eine n:m-Beziehung zwischen der Relation „Gebäude“ und der Relation „Eigentümer“ verdeutlichen.





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Die Beziehung „hat“ bildet eine n:m-Beziehung zwischen den Datensätzen der Relationen „Gebäude“ und „Eigentümer“. Die Tabelle „hat“ besitzt dabei die Fremdschlüssel ' h und /' Edh D Z und baut somit die Beziehung zwischen den beiden Tabellen „Gebäude“ und „Eigentümer“ auf.

3.1.3 Normalisierung

Zu einer der wichtigsten Eigenschaften eines Datenbanksystems zählt die Datenintegrität. Bei der Datenspeicherung ist darauf zu achten, Datenredundanzen und somit Dateninkonsistenzen und Widersprüche im Datenbestand zu vermeiden.

Durch mehrfach abgespeicherte Werte oder infolge einer suboptimalen Strukturierung entstehen ein hoher Speicherbedarf sowie ein langsamerer Zugriff auf die Daten. Aus diesem Hintergrund wurde das Konzept der Normalformen entwickelt, mit dem eine relationale Datenbank optimiert werden kann [Lange02].

Eine Relation befindet sich in erster Normalform, wenn es für jeden Entitätstypen eine eineindeutige ID (Primärschlüssel) gibt, die über alle Instanzen dieser Entität eindeutig und einen Wert ungleich Null für jede Instanz besitzt. Des Weiteren muss die Atomarität für jedes Attribut gesichert sein. Die Relation „Gebäude“ aus AbbilZ ^^ aus ei- dung 3.2 befindet sich nicht in erster Normalform, da das Attribut ner Werteliste (Straße, Hausnummer, Postleitzahl, Ort) besteht und somit nicht atomar ist. Um die Atomarität des Attributs herzustellen, muss dieses in mehrere Attribute aufgespaltet werden. Das Ergebnis der atomisierten Attribute ist in Abbildung 3.4 dargestellt.

Abb. 3.4: Relation "Adresse" in erster Normalform3 Datenbanksysteme 11

Eine Relation befindet sich in zweiter Normalform, sofern die erste Normalform vorliegt und alle nichtidentifizierenden Attribute voll funktional von der eindeutigen ID der Entität abhängen. Es dürfen keine Abhängigkeiten zwischen NichtSchlüsselattributen und Teilen des Schlüssels bestehen. Diese Abhängigkeiten können infolge dessen also nur bei zusammengesetzten Schlüsseln auftreten.

Eine Relation befindet sich in dritter Normalform, sofern die zweite Normalform vorliegt und keine transitiven Abhängigkeiten zwischen einem Schlüssel und weiteren Nicht-Primatattributen vorliegen. In den meisten Fällen reicht die Untersuchung der ersten drei Normalformen aus. Ferner können die nachfolgenden Normalformen als Optimierungskriterien für relationale Datenbanken herangezogen werden, die in [Sauer98] ausführlich beschrieben sind.

Boyce-Codd-Normalform (BCNF) Æ Vierte Normalform Æ Fünfte Normalform 3.1.4 Eignung als 4D-GIS Das relationale Modell eignet sich durch seine Einfachheit und Universalität sehr gut zur Speicherung thematischer Daten. Aber gerade bei der Modellierung von Geodaten lassen sich aus diesen Vorteilen die Hauptkritikpunkte ableiten. Das Hauptproblem bei relationalen Datenbanken ist, dass nur atomare Attribute zulässig sind. Zur Repräsentation eines Gebäudes kann ein Multipolygon als geometrisches Primitiv herangezogen werden. Ein solches Multipolygon, das aus einer Folge von Polygonen besteht, kann nicht atomar in einer relationalen Datenbank gespeichert werden, sodass dieses auf mehrere Tabellen verteilt und über Fremdschlüssel miteinander verbunden werden muss (siehe Abbildung 3.5). [Brink08]

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Aus dem dargestellten Modell lassen sich die nachfolgend beschriebenen Nachteile relationaler Datenbanken bei der Speicherung von Geodaten ableiten [Bart05,

Breu01, Brink08]:

Geringe Separabilität von Geodaten Geodaten sind eng miteinander verflochten. Im dargestellten Modell werden zusammengehörige Informationen aber verteilt gehalten, sodass ein Zusammenführen der Daten sehr aufwändig wäre. Des Weiteren sind Geodaten nicht so separabel wie andere Daten, d.h. nicht beliebig weit in atomare Bestandteile zerlegbar.

Darüber hinaus fehlen Konstruktoren zur Beschreibung komplexer Geoobjekte.

Fehlen benutzerdefinierter Datentypen Ein weiterer Nachteil des relationalen Modells ist das Fehlen benutzerdefinierter Datentypen, z.B. geometrische Datentypen zur Beschreibung komplexer Geometrien. Darüber hinaus lassen sich entsprechende geometrische Operationen und multidimensionale Zugriffsmethoden schwer definieren.

Komplexe Anfragen Durch die verteilte Haltung zusammengehöriger Informationen lassen sich entsprechende SQL-Abfragen nur schwer handhaben. Die Anfragen sind sehr komplex und benutzerunfreundlich. Beziehungen zwischen Geoobjekten lassen sich nur über aufwendige Verbindungs-Operationen herstellen.

Auf der einen Seite sprechen die beschrieben Nachteile gegen den Einsatz eines rein relationalen DBMS als Basis für ein 4D-GIS. Auf der anderen Seite ist es dennoch möglich, dreidimensionale Geodaten in einer relationalen Datenbank effizient zu verwalten. Durch Einführung geeigneter Restriktionen, z.B. durch Verwendung lediglich einer zulässigen Geometrie, lassen sich räumliche Daten wesentlich einfacher zusammenführen. Entsprechende SQL-Anfragen sind weniger komplex und dadurch auch erheblich einfacher zu formulieren. Darüber hinaus basieren viele temporale Datenbanken auf relationalen Modellen. Diese sind sehr gut geeignet zur temporalen Repräsentation von Attributen. Des Weiteren bieten die temporalen Anfragesprachen ein hohes Maß an Integration mit der nicht-temporalen Anfragesprache SQL. Für eine erste prototypische Umsetzung eines 4D-Datenmodells erDatenbanksysteme 13 weist sich der Einsatz relationaler Datenbanktechnologien daher als durchaus sinnvoll.

3.2 Objektorientierte/ Objektrelationale Datenbanksysteme Mit der Verbreitung objektorientierter Programmiersprachen (z.B. Java, Python, C#) in den 1990er Jahren wurden auch zunehmend objektorientierte Datenbanksysteme entwickelt und angeboten. Diese unterscheiden sich von relationalen Datenbanksystemen in der Hinsicht, dass Objekte anstelle von Tabellen gespeichert werden. Bisher konnten sich objektorientierte Datenbanksysteme auf dem kommerziellen Markt allerdings nicht durchsetzen. Gründe hierfür sind vor allem in der Dominanz und weiten Verbreitung relationaler Datenbanksysteme sowie in den explizit auf diese Datenbanksysteme ausgerichteten Anwendungen zu sehen. Die Umstellung eines Datenbanksystems auf ein neues Datenbanksystem mit geänderten Schnittstellen und neuer Datenbanksprache ist nicht umsetzbar. [Brink08] Ein weiterer Nachteil objektorientierter gegenüber relationaler Datenbanken wird bei der Verarbeitung großer Datenmengen und der damit verbundenen schlechten Performance deutlich. Weiterhin bieten vorhandene Geoinformationssysteme lediglich Schnittstellen zu relationalen und objektrelationalen Datenbanksystemen an.

Aus den beschriebenen Gründen ist ein flächendeckender Einsatz objektorientierter Datenbanksysteme in naher Zukunft nicht absehbar (vgl. [Brink08]). Die Alternative stellt der Einsatz objektrelationaler Datenbanksysteme dar. Als objektrelationale Datenbanksysteme werden relationale Datenbanksysteme bezeichnet, die um objektorientierte Konzepte erweitert wurden. Dazu zählen unter anderem die Modellierung von Relationen durch Klassen, Typkonstruktoren, die Objektidentität, Beziehungen, Methoden sowie die Vererbung.

3.2.1 Vererbung und Generalisierung Eines der wesentlichsten Konzepte der Objektorientierung ist die Vererbung. Dieses Konzept soll nachfolgend kurz an einem einfachen Beispiel erläutert werden.

Abbildung 3.6 beschreibt die Vererbungsbeziehung zwischen einer Oberklasse 3 Datenbanksysteme 14 „Gebäude“ und den Unterklassen „PrivatGebäude“ und „ÖffentlichesGebäude“ in einem einfachen UML-Klassendiagramm.

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Die Unterklassen übernehmen alle Attribute und Operationen der Oberklasse und können zudem zusätzliche Attribute und Operationen aufweisen. In diesem Zusammenhang spricht man oft auch von Spezialisierung, da die Unterklasse spezieller als die Oberklasse ist. Auf der anderen Seite stellt die Oberklasse eine Generalisierung der Unterklassen dar, da in dieser die gemeinsamen Eigenschaften der Unterklassen zusammengefasst werden.

Im vorliegenden Beispiel übernimmt ein Privat-Gebäude alle Attribute und Operationen der Klasse „Gebäude“ (/, /' Edh D Z, Z ^^, ' KD dZ/ ) und grenzt sich gegenüber einem öffentlichen Gebäude durch speziell definierte Attribute und Operationen ab.

3.2.2 Objekte in objektrelationalen Datenbanken Objektrelationale Datenbanksysteme unterscheiden sich von relationalen Datenbanksystemen durch die Unterstützung strukturierter Datentypen und benutzerdefinierter Klassen. Die gängigen relationalen Konzepte (vgl. Abschnitt 3.1: Relationale Datenbanksysteme) bleiben in objektrelationalen Datenbanksystemen erhalten.

Lediglich die Atomarität von Attributen (1. Normalform) wird durch den Einsatz komplexer Datentypen aufgegeben.

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3.2.3 Eignung als 4D-GIS



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