Datenbanken in Rechnernetzen und Transaktionssysteme - Cheatsheet

Entity-Relationship-Modell (ERM)

Definition:

Abstraktionskonzept zur Modellierung von Datenbanken; verwendet Entitäten, Attribute und Beziehungen.

Details:

• Entität: Objekt oder Konzept, das in der Datenbank repräsentiert wird.
• Attribut: Eigenschaft einer Entität.
• Beziehung: Verbindung zwischen zwei oder mehr Entitäten.
• Schlüsselattribute: Eindeutige Identifizierung einer Entität.
• Darstellung in einem ER-Diagramm.
• Einfacher vs. erweiterter ERM (EERM).

Normalisierung und Denormalisierung von Datenbanken

Definition:

Prozess zur Optimierung der Datenbankstruktur durch Eliminierung von Redundanzen und Sicherstellung der Datenintegrität (Normalisierung) und umgekehrter Prozess zur Verbesserung der Abfragegeschwindigkeit (Denormalisierung).

Details:

• Normalisierung: Schrittweise Aufteilung in Normalformen:
• 1. Normalform (1NF): Elimination von Wiederholungsgruppen
• 2. Normalform (2NF): Elimination von partiellen Abhängigkeiten
• 3. Normalform (3NF): Elimination von transitiven Abhängigkeiten
• Ziel: Redundanz verringern, Konsistenz und Datenintegrität verbessern
• Denormalisierung: Vergleichen von mehreren Tabellen und Zusammenzuführen von Daten
• Ziel: Performance/Abfragegeschwindigkeit erhöhen
• Nachteile: Erhöhte Redundanz, potentielle Konsistenzprobleme

ACID-Prinzipien

Definition:

ACID-Prinzipien sichern die Zuverlässigkeit von Transaktionen in Datenbanksystemen.

Details:

• Atomicity (Atomarität): Eine Transaktion ist entweder vollständig oder gar nicht ausgeführt.
• Consistency (Konsistenz): Eine Transaktion führt das System von einem konsistenten Zustand in einen anderen.
• Isolation (Isolation): Parallel ablaufende Transaktionen beeinflussen sich nicht gegenseitig.
• Durability (Dauerhaftigkeit): Nach Abschluss einer Transaktion bleiben die Änderungen dauerhaft gespeichert.

Konzepte von Datenreplikation und Synchronisation

Definition:

Datenreplikation: Duplizieren von Daten über mehrere Knoten hinweg; Synchronisation: Sicherstellen der Konsistenz dieser kopierten Daten.

Details:

• Datenreplikation: erhöht Verfügbarkeit und Fehlertoleranz
• Synchronisationsstrategien: sofort (synchron) vs. verzögert (asynchron)
• Replikationsarten: Master-Slave, Multi-Master, Peer-to-Peer
• Konsistenzmodelle: starke Konsistenz, eventual consistency
• Konfliktbehandlung: Konflikterkennung und -auflösung
• Wichtige Algorithmen: Two-Phase Commit (2PC), Paxos, Raft
• Leistungsmetriken: Latenz, Durchsatz, Verfügbarkeit

Concurrency Control Techniken und Locking-Mechanismen

Definition:

Mechanismen zur Verwaltung gleichzeitiger Zugriffe auf eine Datenbank, um Konsistenz und Isolation von Transaktionen sicherzustellen.

Details:

• Ziel: Vermeidung von Anomalien wie Dirty Reads, Lost Updates, Non-repeatable Reads.
• Sperrarten: Shared Lock (S) für Lesen, Exclusive Lock (X) für Schreiben.
• 2-Phasen-Sperrprotokoll (2PL): Growing Phase (nur Sperren), Shrinking Phase (nur Entsperren).
• Deadlocks: Zyklisches Warten, gelöst durch Deadlock Detection oder Deadlock Prevention.
• WICHTIG: Isolationslevel (READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE) beeinflussen Sperrverhalten.

Role-Based Access Control (RBAC)

Definition:

Zugriffssteuerung basierend auf Rollen, um Berechtigungen effizient zu verwalten und zuzuweisen.

Details:

• Rollen: Sammlung von Berechtigungen, die bestimmten Aufgaben entsprechen.
• Subjekte: Nutzer oder Prozesse, denen Rollen zugewiesen werden.
• Zuweisung: Subjekte erhalten Rollen basierend auf ihrer Position oder Aufgabe.
• Rollen-Hierarchien: Erlauben die Vererbung von Berechtigungen.
• Vorteile: Vereinfachte Verwaltung, erhöhte Sicherheit, Skalierbarkeit.
• Nicht zu verwechseln mit Discretionary Access Control (DAC) oder Mandatory Access Control (MAC).
• Beispiel: Verwaltungssysteme, Datenbankschutz.

Verteilte Datenbanksysteme

Definition:

Verteilte Datenbanksysteme bestehen aus mehreren logisch zusammenhängenden Datenbanken, die über ein Netzwerk verteilt sind.

Details:

• Datenaufteilung: Daten sind auf mehreren Standorten verteilt.
• Replikation: Datenkopien werden an mehreren Standorten gehalten.
• Transparenz: Nutzern erscheint das System als eine einzige Datenbank.
• Konsistenz: Daten in allen Replikaten müssen aktuell und korrekt sein.
• Verfügbarkeit: System bleibt auch bei Ausfällen von Teilen funktionsfähig.
• Skalierbarkeit: Einfache Erweiterung durch Hinzufügen weiterer Knoten.
• Abfragen: Komplexität durch verteilte Datenzugriffe höher.

Multiversion Concurrency Control (MVCC)

Definition:

Multiversion Concurrency Control (MVCC) erlaubt mehreren Transaktionen gleichzeitig zu lesen und zu schreiben, indem verschiedene Versionen von Datenobjekten beibehalten werden.

Details:

• Jede Schreiboperation erzeugt eine neue Version eines Datenobjekts.
• Lesende Transaktionen sehen nur die Versionen, die vor ihrem Beginn erstellt wurden. Dadurch wird eine konsistente Sicht auf die Daten sichergestellt.
• MVCC verhindert Deadlocks und verbessert die Performance bei gleichzeitigen Transaktionen.
• Abfragen verwenden Transaktionszeitstempel, um die korrekten Versionen von Daten zu identifizieren: ReadTime(T) und WriteTime(T).
• Schreibkonflikte werden durch Überprüfen der Sichtbarkeit und der gültigen Zeiträume der Versionen gemanagt.
• Drei wichtige Operationen:
  • Read(y): Liest die neueste Version, die vor ReadTime erstellt wurde.
  • Write(x): Generiert eine neue Version.
  • Commit: Macht die neue Version dauerhaft sichtbar.