1 JuLi Datenbanken Grundlagen

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Quelle: https://dilbert.com/strip/1995-11-17

Datenbanken

Ein Server hält seine Daten grundsätzlich nur so lange vor, wie er läuft. Sobald er heruntergefahren wird (oder abstürzt), gehen die im Arbeitsspeicher & Variablen gespeicherten Daten verloren. Nun könnte man natürlich für jeden zu speichernden Datensatz (wie z.B eine Bestellung in unserem onlineshop) eine Datei anlegen (z. B. JSON), oder alle Daten irgendwie in einer großen Datei sammeln, allerdings sollten diese Daten ja auch schnell manipulierbar, durchsuchbar, analysierbar und vieles mehr sein. Schließlich sollten auch alte Bestellungen irgendwann gelöscht, alle Bestellungen eines bestimmten Kunden herausgesucht oder oder zur Optimierung des Angebots die Häufigkeit der Bestellung einer bestimmten Artikel-Kombination ermittelt werden können. Für all dies müssten wieder entsprechende Algorithmen und Datenstrukturen konzipiert implementiert werden. Da solche Anforderungen bei der Entwicklung interaktiver Anwendungen aber sehr häufig auftreten und oft ähnlich sind, gibt es bereits Standardsoftware, welche Daten speichert, verwaltet und auswertet: Datenbanksysteme!

Relationale Datenbanken

Seit den 1970er Jahren dominieren relationale Datenbanken, bei denen die Daten in Tabellenstrukturen untergebracht werden und durch Querverweise ein Netz von Tabellen aufgespannt wird, den IT Bereich. Mit der Structured-Query-Language (SQL) wurde eine Abfragesprache entwickelt, mit der komplexe Anweisungen formuliert werden können, welche eine jeweilige Datenbanksoftware dann selbständig ausführt um Daten aus dem Bestand zu liefern oder zu manipulieren. Heute ist insbesondere die Open-Source-Datenbanksoftware MySQL sehr weit im Internet verbreitet.

FunFact: Dem Namen MySQL wird meist intuitiv die Bedeutung “MeinSQL” zugesprochen. Tatsächlich aber hat der finnische Entwickler Michael Widenius sein 1994 gestartetes Open-Source-Projekt nach seiner Tochter My benannt.

NoSQL-Datenbanken

Mit dem durch das Internet stetig wachsenden Datenaufkommen wurde der Bedarf an Skalierungsmöglichkeiten immer größer. Die Leistung und Kapazität einer Datenbank sollte also während des Betriebs durch Einsatz von mehr Hardware einfach vergrößert werden können. Relationale Datenbanksysteme sind aber ursprünglich nicht dafür ausgelegt, die Daten zu verteilen. NoSQL bzw. dokumentenorientierte Datenbanken adressieren dieses Problem. Die zu verwaltenden Daten müssen dabei nicht in starr definierte Tabellenform gebracht werden, sondern jeder Datensatz kann als beliebig strukturiertes Dokument abgelegt werden.
Das No in NoSQL bedeutet “Not only”, es gibt also auch Systeme, die mit SQL arbeiten können. Dokumentenorientierte Datenbanken sind eine Variante der NoSQL-Datenbanken, es gibt noch andere.

MongoDB

2009 wurde mit MongoDB eine NoSQL-Datenbanksoftware veröffentlicht, die Javascript als interne Sprache nutzt. Abfragen und Aggregationsfunktionen können direkt als Javascript-Anweisungen formuliert werden, außerdem können ganze Anweisungsfolgen zum Datenbanksystem geschickt und dort ausgeführt werden.

FunFact: Der Name MongoDB leitet sich von humongous ab, womit die groteske Größe der Datenmengen gemeint ist, die mit dieser Software verwaltet werden können.

Für Sie ist der riesige Vorteil der Nutzung dieser Datenbanksoftware, dass Sie keine weitere Abfrage- oder Programmiersprache lernen müssen. Die Anweisungen, die MongoDB für Node.js bereit stellt, sind auch in TypeScript definiert, so dass Sie sie mit der gewohnten Unterstützung einsetzen können, genauso wie die modernen Konzepte der ansynchronen Kommunikation mit dem Datenbanksystem wie Promise und async/await.
Wenn auch viele aktuelle Anwendungen im Internet noch von JavaScript, PHP und MySQL dominiert sind, sind Sie mit Node.js, TypeScript und MongoDB sehr zukunftsträchtig aufgestellt.

Durch den Einsatz einer Datenbanksoftware ist es nicht mehr erforderlich, eine Datenverwaltung selbst zu entwickeln. Komplexität entsteht nun aber durch die Kommunikation zwischen den Systemen Client, Server und Datenbanksystem.

Allgemeine Datenbankstruktur

MongoDB-Instanz (auch ggf. Cluster genannt)
├   admin
├   config
├   local
├ Database_1
├ Database_2
│ ├ Collection_1
│ ├ Collection_2
│ │ ├ {key: value, key: value, ...}
│ │ ├ {key: value, key: value, ...}
│ │ ├ {key: value, key: value, ...}
│ │ └ ...
│ ├ Collection_3
│ └ ...
├ Database_3
└ ...

Beispielstruktur für einen Onlineshop

Da jede Bestellung vom Server leicht in einen JSON-String umgewandelt wird, bietet es sich an, diese beispielsweise in einer Collection namens orders abzulegen. Das Angebot des Shops könnte in einer Collection offers liegen. Dabei wäre es möglich, das komplette Angebot als ein einziges Dokument abzulegen, so wie es derzeit auch vorliegt (als ein Array). Allerdings wäre die Funktionalität einer Datenbank besser genutzt, wenn man das Angebot auf mehrere Dokumente aufteilt. Diese könnten so aussehen:

{ name: "Blue Shirt", price: 25.00, category: "Shirts" }
{ name: "Red Shirt", price: 24.99, category: "Shirts" }
{ name: "Fancy Tophat", price: 100.00, category: "Hats" }
...

Auch ist es möglich und vielleicht sinnvoll, eigene Collections für Shirts, Hats, etc. anzulegen und darin für jeden Artikel ein eigenes Dokument.

Collection Shirts
{ name: "Blue Shirt", price: 25.00 }
{ name: "Red Shirt", price: 24.99 }
...
Collection Hats
{ name: "Fancy Tophat", price: 100.00 }
{ name: "Cheap MAGA Hat (made in China)", price: 1.20}
...

Diese Collections könnte man auch in einer eigenen Datenbank für das Shop-Angebot anlegen und damit strenger von den Bestellungen trennen.

Achtung: Wie also die Informationen in Datenbanken strukturiert sein sollen, ist eine Designentscheidung, die Sie treffen müssen!

Installation

Wie der Server kann auch die Datenbanksoftware als Service im Netz genutzt werden. Ebenso ist es aber sinnvoll, während der Entwicklung lokal testen zu können.

Im unteren Beispiel wurde MongoDB in einem Ordner Test installiert, die Datenbanken sollen im Ordner Database angelegt werden.

Test
├ MongoDB
│ └ bin
│   ├ mongod (ggf .exe)
├   └ ...
└ Database

Arbeitet das Terminal gerade im Ordner Test, dann lautet der Aufruf

MongoDB/bin/mongod --dbpath Database

Hinweis: Nutzen Sie hier besser das Terminal (aka Kommandozeileninterpreter, Shell, Command, Konsole) ihres Betriebssystems. So können Sie besser mehrere Fenster kontrollieren als innerhalb von VSCode.

Wenn alles funktioniert, gibt MongoDB einige Meldungen im Terminal aus und unter den letzten befinden sich “Listening on …” und “waiting for connections on port …”. Das Programm läuft jetzt offensichtich als Server auf ihrem Localhost und wartet am angegebenen Port auf Kommunikationspartner.

Mongo Shell

Die eigentlichen Daten kann man so nicht einsehen, sie werden in einem effizienten Format gespeichert, das von Menschen nicht gut interpretiert werden kann. Um schnell und einfach von Hand die Datenbank einzusehen und zu manipulieren, bietet MongoDB einen eigenen Kommandozeileninterpreter an: die MongoShell. Dieser Client kann Javascript interpretieren, sich mit dem laufenden Datenbankserver verbinden, Anweisungen an diesen schicken und dessen Antworten ausgeben.

Hinweis: Wenn bei den nächsten Übungen etwas nicht funktionieren sollte, bitte direkt melden. Bis eine Antwort kommt, können Sie mit dem folgenden Video weiter machen…

Nachdem Sie diese Übungen erfolgreich abgeschlossen haben, können Sie nicht nur mit der MongoShell umgehen, sondern haben auch schon die grundlegendsten Anweisungen gelernt, die genauso auch im Code Verwendung finden. Sehr viel weitergehend ist die Dokumentation. Wenn es nicht richtig geklappt hat, können Sie untenstehendes Video anschauen, indem diese Übungen demonstriert werden. (Auch hier gilt wieder: Das Video kommt aus dem EIA2 Kurs, darum sind manche Ordnerstrukturen oder Verweise für Sie nicht relevant.)

Online Service - Eigenes Mongo DB Cluster anlegen

Die Datenbank auf dem Entwicklungsrechner ist natürlich nur zum Testen da, von Außen hat niemand darauf Zugriff. Die Bestellungen sollen aber in einer Datenbank gespeichert werden, die ständig und von überall aus erreichbar ist. MongoDB bietet mit Atlas ein eigenes Serviceangebot hierfür.

Typescript Dokumentation

https://www.typescriptlang.org/

A — Praktikumsaufgabe

Bei Problemen/Unklarheiten: können Sie ins Praktikum kommen oder per Discord/Mail fragen stellen.

Aufgabenteil 1

Gehen Sie die oben beschriebenen Schritte für eine lokale Mongo Installation durch.

Aufgabenteil 2

Gehen Sie die oben beschreibenen Schritte für den Online Service durch und legen Sie dort eine Datenbank an. Experimentieren Sie auch hier mit Collections und Dokumenten, erstellen, manipulieren und löschen Sie mehrere davon. Kreieren Sie außerdem einen User für diese Datenbank, um darauf zugreifen zu können.

Als Abgabe verlinken Sie auf Ihrem Steckbrief einen Link auf die Web-Anwendung https://mongodbnetbrowser.herokuapp.com/ und ergänzen sie diesen um die richtigen GET-Query-Parameter, so dass der Inhalt einer gut gefüllten Collection Ihrer mongodb.net/com-Datenbank beim Anklicken des Links angezeigt wird.

Achtung!: Beachten Sie die Coding Style Guidelines. Code der diesen Guidelines nicht entpricht wird nicht akzeptiert! Code der W3 Errors oder JS-Errors aufweist wird ebenfalls nicht akzeptiert! Verstöße führen zu einer Ampelstufe 🚦

Abgabetermin: 05.07.2020 um 18:00!

Bitte erstellen Sie nach Fertigstellung einen Link als oberstes Element (unter dem GitHub issues link) in Ihrer Steckbrief.htm, der auf das Ergebnis verweist.

Achtung!: Eine fehlerhafte Abgabe fürt zu einer 🚦 die im Praktikum verteidigt werden muss. Keine Abgabe zu 2 🚦 von denen nur 1e 🚦 verteidigt werden kann.

?! Q&A Fragen und Antworten

(die Publikation der Zusammenfassung erfolgt nach dem Q&A Termin)

Zusammenfassung von: <TawsTm>

Es wurden oft Header vergessen, was machen die?

Wir setzen zwei Header: Content-Type bestimmt dabei die Art der Antwort, welche z.B. „text/html“ oder auch „application/json“ sein kann. Access-Control-Allow-Origin legt fest, von welchen Punkten die Antwort gelesen werden darf. Dabei steht das * für alle.

Was ist Heroku?

Heroku stellt euch einen Server zur Verfügung. Da dies Freeware ist, gibt es Beschränkungen. Er muss z.B. min 18 Stunden am Tag offline sein. Der auf dem Server laufenden Code kommt von ihrem Github Repository. Um bei Heroku die neue Server Datei auf GitHub zu nutzen, muss man auf Heroku neu Deployen.

Ersetzen wir jetzt Heroku durch MongoDB?

Nein. Der Server hört auf den User und schickt dann Anfragen an MongoDB. Auf MongoDB sind dann die Daten gespeichert.

Lokal testen?

Ihr sollt auch den Server lokal testen. Genau dafür ist der Live-Server da. Ihr müsst npm start oder node „Pfad“ in die Console schreiben und ggf. noch den Pfad anpassen.

Double-Dash in der Abfrage auf dem Server?

Der Double-Dash ist nicht erforderlich und kann geändert werden. Wahrscheinlich habt ihr einfach bei eurem Link einen Dash am Ende und dazu einen Dash beim Anhang von „html“ bzw „json“ an den Pfad angefügt.

Code Guidelines sind wichtig!

Haltet die Guidelines ein. In der Endabgabe sind das ganze zwei Punkte für die simple Einhaltung der Guidelines. Auch für später hilft das saubere strukturierte Arbeiten weiter. (Auch nicht nur in der Programmierung!)