Stáhnout prezentaci
Prezentace se nahrává, počkejte prosím
1
TEMPORÁLNÍ DATABÁZE A TSQL2
Markéta Ulrychová, Yan Zaytsev ZS 2013/2014
2
Obsah Úvod Rozbor příkladů Temporální projekce a spojení Časové domény
Datové modely TSQL
3
Úvod Čas je potřeba uchovat a pracovat s ním:
Klasický databázový systém Zachycuje stav systému v daném okamžiku Jak pracovat se starými daty? Temporální databázový systém Podporuje práci s časem – zohledňuje časové vlastnosti vkládaných dat Jednodušší dotazy přes časová období
4
Příklad (1) Tabulka (SQL): Dotaz: Jaký plat má p. Novák?
Zaměstnanci (Jméno, Plat, Funkce) Dotaz: Jaký plat má p. Novák? SELECT Plat FROM Zaměstnanci WHERE Jméno = 'Novák'
5
Příklad (2) Rozšíření tabulky: Zaměstnanci (Jméno, Plat, Funkce,
Datum_narození DATE) Dotaz: Kdy se p. Novák narodil? SELECT Datum_narození FROM Zaměstnanci WHERE Jméno = 'Novák'
6
Příklad (2) Rozšíření tabulky: Zaměstnanci (Jméno, Plat, Funkce,
Datum_narození DATE) Dotaz: Kdy se p. Novák narodil? SELECT Datum_narození FROM Zaměstnanci WHERE Jméno = 'Novák'
7
Příklad (3) Rozšíření tabulky (2):
Zaměstnanci (Jméno, Plat, Funkce, Datum_narození, Datum_od DATE, Datum_do DATE) Dotaz: Jaký je aktuální plat p. Nováka? SELECT Plat FROM Zaměstnanci WHERE Jméno = 'Novák' AND Datum_od <= CURRENT_DATE AND CURRENT_DATE <= Datum_do
8
Temporální projekce (1)
Dotaz: Kdy měl p. Novák jaký plat?
9
Temporální projekce (2)
1) Repeat-until cyklus – není v SQL 2) NOT EXISTS (SQL) – velmi dlouhý dotaz
10
Temporální projekce (3)
3) TSQL2: SELECT Plat FROM Zaměstnanci WHERE Jméno = 'Novák' Srůstání (časových intervalů) V klasických DB systémech nízká podpora
11
Temporální spojení (1) Tabulky (přerozdělení):
Zaměstnanci_plat (Jméno, Plat, Datum_od DATE, Datum_do DATE) Zaměstnanci_funkce (Jméno, Funkce, Dotaz: Jaká je historie platů p. Nováka?
12
Temporální spojení (2) SQL: Rozbor případů
analýza překrývání časových intervalů v Zaměstnanci_plat a Zaměstnanci_funkce 4 případy - jednoduchý, ale dlouhý SQL SELECT dotaz TSQL2: SELECT Zaměstnanci_plat.Jméno, Plat, Funkce FROM Zaměstnanci_plat, Zaměstnanci_funkce WHERE Zaměstnanci_plat.Jméno = Zaměstnanci_funkce.Jméno
13
Shrnutí I. Práce s časově závislými daty je běžná, potřebná.
Velmi malá podpora klasických databází ==> temporální databáze a databázové systémy.
14
Časové domény (1) Temporální logika: čas = libovolná množina okamžiků s částečným uspořádáním Časové modely podle uspořádání: Lineární – úplné uspořádání Rozvětvený – do “teď” lineární, pak se může větvit do několika linií (budoucnost) Cyklický – např. dny v týdnu
15
Časové domény (2) Časové modely podle hustoty:
Diskrétní – každý okamžik má jediného následníka Husté – “časové mezery” Spojitý – neobsahuje mezery Absolutní x relativní čas
16
Časové domény (3) – datové typy
Okamžik (time instant) DATE (den, rok) TIME (sekundy) TIMESTAMP (zlomek sekundy) Úsek (time period) Doba mezi dvěma okamžiky (10:40-12:20) Interval (time interval) doba trvání (90 minut) Množina okamžiků (instant set) Množina úseků (temporal elements) Sjednocení úseků
17
Vztah události a času 2 ortogonální dimenze:
Čas platnosti (valid time) Doba, kdy byla událost v realitě pravdivá – kdy se stala I v budoucnosti Transakční čas (transaction time) Doba, kdy byla událost reprezentovaná v DB Pouze minulost a současnost
18
Událost a čas – datové modely (1)
Snapshot Nepodporuje ani čas platnosti ani transakční čas Klasický relační model Při změně reality se mění stav relace (vložení, odebrání, změna prvků)
19
Událost a čas – datové modely (2)
Transaction-time model Podporuje pouze transakční čas Posloupnost snapshotů indexovaných transakčním časem Nemění existující data Append-only (snapshot) Hledání v minulosti
20
Událost a čas – datové modely (3)
Valid-time model Podporuje pouze čas platnosti Dotazy i na fakta platná v budoucnosti Možná úprava čehokoli
21
Událost a čas – datové modely (4)
Bitemporální model Podporuje čas platnosti i transakční čas 4D: n-tice, hodnoty atributů, čas platnosti, transakční čas append-only
22
Shrnutí II. Snaha časových modelů splnit mnoho cílů:
Jasná sémantika aplikace Konzistence Minimální rozšíření stávajícího modelu Snadná implementace Vysoký výkon Výsledek: mnoho nekompatibilních datových modelů s mnoha dotazovacími jazyky
23
The Temporal Structured Query Language
TSQL2 The Temporal Structured Query Language
24
TSQL2 cílem je sjednotit přístup k temporálním datovým modelům a dotazovacím jazykům rozšíření k SQL92
25
TSQL2 Lineární časová struktura, omezeni (+-18 miliard let)
diskrétní reprezentace reálného času Nelze se ptát, zda okamžik A předchází okamžik B – pouze v rámci zvolené granularity (vteřiny, dny,...) DATE, TIME, TIMESTAMP, INTERVAL, PERIOD
26
TSQL2 striktní nadmnožina SQL92
pro příklad temporálních relací budeme používat databázi pacientů CREATE TABLE Predpis(Jmeno CHAR(30), Lekar CHAR(30), Lek CHAR(30), Davka CHAR(30), Frekvence INTERVAL MINUTE) AS VALID STATE DAY AND TRANSACTION frekvence je počet minut mezi dávkami valid time – na kdy je lék předepsán transaction time – příchod záznamu do databáze
27
TSQL2 striktní nadmnožina SQL92
pro příklad temporálních relací budeme používat databázi pacientů CREATE TABLE Predpis(Jmeno CHAR(30), Lekar CHAR(30), Lek CHAR(30), Davka CHAR(30), Frekvence INTERVAL MINUTE) AS VALID STATE DAY AND TRANSACTION frekvence je počet minut mezi dávkami valid time – na kdy je lék předepsán transaction time – příchod záznamu do databáze
28
TSQL2 – Druhy relací snímková – žádná temporální podpora
valid-time state AS VALID STATE valid-time event AS VALID EVENT transaction-time AS TRANSACTION bitemporal state AS VALID STATE AND TRANSACTION bitemporal event AS VALID EVENT AND TRANSACTION typ relace se může změnit ALTER TABLE
29
TSQL2 Novým klíčovým slovem SNAPSHOT získáme snímek z temporální relace Kdo někdy měl předepsané léky? SELECT SNAPSHOT Jmeno FROM Predpis Kdo někdy měl předepsaný aspirin? WHERE Lek = ‘Aspirin’
30
TSQL2 Kdo měl předepsané léky a kdy? SELECT Jmeno FROM Predpis
Defaultní chování vrací historii TSQL2 automaticky provádí koalescenci Výsledkem je množina řádků, každý s periodou, kdy pacient bral jeden či více léků
31
TSQL2 - Přeorganizování
Jeden z nejsilnějších prostředků Koalescence se automaticky provádí na výsledek dotazu – toto umožňuje provést ji na řádky v klauzuli FROM
32
TSQL2 - Přeorganizování
Kdo bral lék celkem déle než 6 měsíců? SELECT Jmeno, Lek FROM Predpis(Jmeno, Lek) AS P WHERE CAST(VALID(P) AS INTERVAL MONTH) > INTERVAL ‘6’ MONTH Přeorganizování na Jmeno a Lek, výsledkem je maximální doba kdy byl lék předepsán VALID(P) vrací valid-time prvky z P operátor CAST konvertuje co vyjde z valid
33
TSQL2 - Přeorganizování
Kdo užíval Aspirin celou dobu, kdy byl v lekarně? SELECT SNAPSHOT P1.Jmeno FROM Predpis(Jmeno) AS P1, P1(Lek) AS P2 WHERE P2.Lek = ‘Aspirin’ AND VALID(P2) = VALID(P1) Spárování Jak přeorganizování, tak spárování je „syntaktické cukrátko,“ dá se přepsat pomocí vnořených selectů
34
TSQL2 - Štěpení (Partitioning)
Často chceme zkoumat maximální periody timestamp klíčové slovo PERIOD Kdo bral stejný lék déle než 6 měsíců v kuse? SELECT SNAPSHOT Jmeno, Lek , VALID(P) FROM Predpis(Jmeno, Lek)(PERIOD) AS P WHERE CAST(VALID(P) AS INTERVAL MONTH) > INTERVAL ‘6’ MONTH
35
TSQL2 - Štěpení (Partitioning)
Pro každý pár lék-jméno pouze jeden výsledek s maximální délkou užívání. štěpení není „syntaktické cukrátko“
36
TSQL2 - VALID Jaké léky měla Michaela předepsány v roce 1996?
SELECT Lek VALID INTERSECT(VALID(Predpis), PERIOD ‘[1996]’ DAY) FROM Predpis WHERE Name = ‘Michaela’ Výsledkem je seznam léků společně s časem, kdy byl předepsán.
37
TSQL2 – Modifikace dat INSER INTO Predpis
VALUES(‘Michaela’, ‘Dr. Sova’, ‘Aspirin’, ‘100mg’, INTERVAL ‘8:00’ MINUTE) Nespecifikovali jsme timestamp, default: VALID PERIOD(CURRENT_TIMESTAMP, NOBIND(CURRENT_TIMESTAMP)) Otevřený konec (konec je aktualní čas)
38
TSQL2 INSER INTO Predpis
VALUES(‘Michaela’, ‘Dr. Sova’, ‘Aspirin’, ‘100mg’, INTERVAL ‘8:00’ MINUTE) VALID PERIOD ‘[ – ]’ automatická koalescence transaction time je roven CURRENT_TIMESTAMP VALID je taky použitelné i v DELETE a UPDATE
39
TSQL2 DELETE může změnit více záznamů kvůli překrývání timestampů – režii řeší TSQL2 UPDATE Predpis SET Davka TO ‘50mg’ WHERE Name = ‘Melanie’ AND Lek = ‘Aspirin’ Dojde ke změně všech současných a budoucích! dávek
40
TSQL2 – Události (Event Relations)
Doteď jsme se zabývali jen stavem, který je po nějaký čas pravdivý Eventy zaznamenávají okamžité události CREATE TABLE LabTest (Jmeno CHAR(30), Lekar CHAR(30), TestID INTEGER) AS VALID EVENT HOUR AND TRANSACTION
41
TSQL2 – Události (Event Relations)
Byly některé pacienty jedinými příjemci testů nařízených lékařem? (Lékar nařídíl testy jen pro jediného pacienta, a tento pacient byl příjemcem testu jen od jedíného lekaře) SELECT L1.Jmeno, L2.Lekar FROM LabTest(Jmeno) AS L1, L1(Lekar) AS L2, LabTest(Lekar) AS L3 WHERE VALID(L1) = VALID(L2) AND L2.Lekar = L3.Lekar AND VALID(L1) = VALID(L3)
42
TSQL2 – Transaction time
Doteď jsme neřešili, že tabulka Predpis podporuje transaction time Jaké předpisy Michaela měla? SELECT Lek FROM Predpis WHERE Jmeno = ‘Michaela’ Vrací historii jak je nejlépe známá, včetně oprav
43
TSQL2 – Transaction time
Můžeme udělat v databázi rollback Kdyby bylo , jaké předpisy by Michaela měla? SELECT Lek FROM Predpis AS P WHERE Jmeno = ‘Michaela’ AND TRANSACTION(P) OVERLAPS DATE ‘ ’ Default je TRANSACTION(P) OVERLAPS CURRENT_TIMESTAMP
44
TSQL2 – Transaction time
Kdy byla Michaelina data, validní k naposled opravována? SELECT SNAPSHOT BEGIN(TRANSACTION(P2)) FROM Predpis AS P1 P2 WHERE P1.Jmeno = ‘Michaela’ AND P2.Jmeno = ‘Michaela’ AND VALID(P1) OVERLAPS DATE ‘ ’ AND VALID(P2) OVERLAPS DATE ‘ ’ AND TRANSACTION(P1) MEETS TRANSACTION(P2)
45
TSQL2 – Agregační funkce
SELECT COUNT(*) FROM Predpis WHERE Jmeno = ‘Michaela’ vrací valid-time state relaci jak se měnil počet předpisů v libovolném bodě v čase
46
TSQL2 – Agregační funkce
TSQL2 přidává funkci RISING nejdelší období, kdy atribut monotónně rostl SELECT SNAPSHOT RISING (Davka) FROM Predpis WHERE Jmeno = ‘Michaela’ AND Lek = ‘Aspirin’ dotaz vrátí množinu období, kdy atribut rostl
47
TSQL2 SQL dovoluje schéma měnit pomocí ALTER - vývoj.
Pokud má relace podporu transaction-time tak se schéma pro tuto relaci verzuje V praxi se celé schéma stane množinou relací transacion-time Když chci jinou verzi: SET SCHEMA DATE ‘ ’
48
TSQL2 surrogate – unikátní hodnota, vhodná k porovnání na shodu; TSQL2 přidává sloupec SURROGATE a unární funkci NEW vacuuming – odstranění zastaralých dat s podporou transaction-time data nemizí z databáze, ale přidá se timestamp o smazání
49
TSQL2 - Shrnutí přidává práci s prvky které se mění časem
lze používat i konvenční relace periody jsou nový typ s daným trváním v čase
50
Zdroje Carlo Zaniolo: Advanced Database Systems
C.J. Date, H. Darven, N. Lorentzos: Temporal Data & the Relational Model
Podobné prezentace
© 2024 SlidePlayer.cz Inc.
All rights reserved.