Zusammenfassung und Ausblick

Zusammenfassung

Um Phänomene der Realwelt angemessen zu beschreiben, ist die Einbeziehung der Zeitdimension oftnials unabdingbar. Wenn Sachverhalte der Diskurswelt einen Zeitbezug haben, dann muss sich dies bei ihrer Abbildung in Informationssystemen niederschlagen. In herkömmlichen Datenbanken wird insbesondere bei der Abbildung von Stamm- und Bestandsdaten in der Regel kein expliziter Zeitbezug hergestellt; die Daten geben dann typischerweise aktuelle Zustände wieder.³⁹⁸ Bei einer derartigen Abbildung kommt es durch das Voranschreiten der Zeit auch dann zu Informationsverlusten, wenn sich die Daten nicht ändern. Soll eine Datenbank nicht auf einen Schnappschuss beschränkt sein, dann ist auch für Zustandsdaten ein ausdrücklicher Zeitbezug zu dokumentieren. Dies ist relativ problemlos, so lange für eine Objekteigenschaft oder -beziehung lediglich augenblicklich gültige Zustände mit ihren Gültigkeitszeiten festgehalten werden sollen. Kommt es jedoch bei zeitvariablen Objekteigenschaften zu Veränderungen, so führt dies wiederum zu Informationsverlusten. Sind die zu verschiedenen Zeitpunkten gültigen bzw. aktuelle Werte eines Objekts zu dokumentieren, so erfordert dies eine zeitorientierte Datenhaltung.

Temporale Datenbanken unterstützen die Abbildung von Wertevolutionen und damit die Realisierung einer informationserhaltenden Datenspeicherung. Dies geschieht über das Konzept der Zeitstempelung, mit dem sich die Zeitbindung von Daten ausdrücken lässt. Für temporale Datenmodelle existieren unterschiedliche Konzepte, die sich insbesondere hinsichtlich der Realisierung der Zeitstempelung unterscheiden.

Als Datentypen eines Zeitstempels sind insbesondere Intervalle und temporale Elemente relevant.³⁹⁹ Während temporale Elemente eine beliebige Menge von Zeitwerten darstellen, müssen bei Intervallen die darin enthaltenen Zeitwerte unterbruchslos aufeinander folgen. Nur bei einer Zeitstempelung mit temporalen Elementen ist ausgeschlossen, dass Tupel wiederholt werden müssen, die abgesehen vom Zeitstempel gleiche Attributwerte aufweisen.

Ein Zeitstempel kann verschiedene Zeitdimension haben:⁴⁰⁰ Richtet sich die Zeitangabe auf das Auftreten eines Sachverhalts in der Diskurswelt, so spricht man von einer Gültigkeitszeit; sind dagegen die Zeiten der Speicherung und Änderung bzw. Löschung in der Datenbank gemeint, so wird dies als Transaktionszeit bezeichnet. Ein bitemporaler Zeitstempel deckt alle beiden Zeitdimensionen ab.

Ein wichtiges Gestaltungsmerkmal temporaler Datenmodelle betrifft die Gruppierung von Wertevolutionen⁴⁰¹. Bei einer temporal gruppierten Relation sind die Werte der (zeitvariablen) Attribute direkt zeitgestempelt. Die ganze ein Objekt und damit einen Schnappschuss-Schlüssel betreffende Wertevolution wird in einem Tupel gruppiert; diese Struktur entspricht nicht der ersten Normalform. Bei einer temporal ungruppierten Relation ist pro Tupel nur ein Attributwert zugelassen; damit wird die erste Normalform eingehalten. Die Zeitstempel sind dann sinnvollerweise nicht mehr direkt den einzelnen Attributwerten zugeordnet, sondern werden gesamthaft für die gemeinsame Zeitbindung aller Attributwerte eines Tupels ausgewiesen.

Die Handhabung von Zeitstempeln kann explizit oder implizit erfolgen. Im ersteren Fall wird ein Zeitstempel wie ein ganz gewöhnliches Attribut behandelt. Im letzteren Fall ist der Zeitstempel kein normales Attribut und kann auch nur über spezielle Befehlselemente angesprochen bzw. manipuliert werden.

Temporale Datenmodelle stehen derzeit nicht im Rahmen kommerzieller Datenbanksysteme zur Verfügung. Daran dürfte sich zumindest mittelfristig auch nichts ändern. Zwar ist im Rahmen des neuen Standards SQL:1999 für relationale Datenbanken auch ein Sprachteil SQL/Temporal für die Unterstützung einer temporalen Datenverarbeitung vorgesehen, dessen Ausgestaltung ist jedoch umstritten und dürfte nicht in nächster Zeit beschlossen werden.⁴⁰² Aus diesem Grunde ist auch für die vorhersehbare Zukunft nicht mit temporalen Datenbanksystemen zu rechnen.

Die Realisierung temporaler Datenbanken mit derzeit kommerziell verfügbaren Datenbanksystemen ist grundsätzlich möglich. Dabei treten jedoch Probleme auf, die nur mit einigem Aufwand zu lösen sind.⁴⁰³

Ein grundsätzliches Problem bei der Nachbildung von Zeitstempeln stellen verankerte Zeitintervalle dar; diese werden typischerweise benötigt, um die Zeitbindung von Zustandsdaten auszudrücken. Da in herkömmlichen Datenbanksystemen kein entsprechender Datentyp unterstützt wird, müssen Zeitintervalle auf Umwegen realisiert werden. Bei einer naheliegenden Vorgehensweise wird jeweils ein Attribut für den Beginn und das Ende des Intervalls verwendet.⁴⁰⁴ Dabei ist vorzugsweise ein rechtsseitig halboffenes Intervallverständnis zu unterstellen; in diesem Fall ist der Wert des Beginn-Attributs das erste Element des Intervalls und der Wert des Ende-Attributs das erste nicht mehr zum Intervall gehörende Element. Mit einem derart definierten Intervall hängt die grundlegende Integritätsbedingung zusammen, dass der Endwert niemals kleiner oder gleich dem Beginnwert sein darf.

Die Zeitstempelung von Daten hat Auswirkungen auf die Definition von Schlüsseln und Fremdschlüsseln. Schlüssel garantieren den eindeutigen Zugriff auf Tupel in Schnappschuss-Relationen.⁴⁰⁵ In temporalen Relationen muss zusätzlich zum Schnappschuss-Schlüssel noch der Zeitstempel für eine Identifikation von Tupeln herangezogen werden. Die Zeitstempel von Tupeln mit gleichen Schnappschuss-Schlüsseln dürfen sich nicht überlappen. Diese Anforderung lässt sich nicht mit einer herkömmlichen Schlüsseldefmition sicherstellen. Die Einhaltung der Nicht-Überlappungs-Bedingung stellt eine spezielle Integritätsbedingung dar. In modernen Datenbanksystemen stehen Konstrukte wie Trigger und Datenbankprozeduren zur Verfügung, die sich für eine Implementation derartiger Integritätsbedingungen eignen.

Fremdschlüssel stellen Beziehungen zwischen Tupeln her.⁴⁰⁶ Entsprechend der referentiellen Integrität muss der Fremdschlüsselwert einem und nur einem entsprechenden Wert in der referenzierten Relation entsprechen. Im temporalen Kontext ist diese referentielle Integrität zu modifizieren. Die Referenz betrifft nicht notwendigerweise ein Tupel, sondern kann sich auf eine ganze Gruppe von Tupeln mit dem gleichen Schnappschuss-Schlüssel beziehen. Der Zeitstempel des referenzierenden Tupels muss vollständig in den Zeitstempeln der referenzierten Tupel-Gruppe enthalten sein. Um die Enthaltensein-Bedingung zu prüfen, sind die Zeitstempel aller Tupel mit dem referenzierten Schnappschuss-Schlüssel zu vereinigen. Dies erfordert eine Coalescing-Operation, die in temporal ungruppierten Datenmodellen von zentraler Bedeutung ist. Auch für die Implementierung der temporalen referentiellen Integrität bieten sich Konstrukte wie Trigger und Datenbankprozeduren an.

Im Kontext temporaler Datenbanken ändert sich die Funktionalität der grundlegenden Modifikationsoperationen Einfügen, Ändern und Löschen.⁴⁰⁷ Allerdings lassen sich temporale Modifikationen mit Einschränkungen durch herkömmliche (SQL-) Befehle nachbilden. Dabei ist die Einfügung die einzige Operation, die sich relativ problemlos gebrauchen lässt. Dagegen sind Änderungen und Löschungen nur sehr eingeschränkt verwendbar. In der Regel sind für eine temporale Modifikation mehrere herkömmliche Befehle notwendig. Mit einer Sequenz von mengenorientierten Modifikationsbefehlen lässt sich die Funktionalität temporaler Modifikationen abdecken; dabei sind jedoch zwischenzeitliche Integritätsverletzungen in Kauf zu nehmen. Als Alternative dazu lässt sich eine Prozedur formulieren, bei der die notwendigen Veränderungen in der Datenbank satzweise vorgenommen werden; dabei bleibt die Integrität zu jedem Zeitpunkt gewahrt. Für die Implementation derartiger Algorithmen eignen sich Datenbankprozeduren.

Auch Abfragen über temporale Datenbestände erfordern spezielle Funktionalitäten.⁴⁰⁸ Von den drei grundlegenden Abfrageoperationen des relationalen Datenmodells ist allein die Selektion unproblematisch, da die Zeitstempel der selektierten Tupel nicht verändert werden. Bei der Projektion dagegen kann es zu Tupeln mit abgesehen vom Zeitstempel gleichen Attributwerten kommen. Diese sind im Zuge eines Coalescing zusammenzufassen, wodurch neue Zeitstempel entstehen. Bei einem Verbund ergeben sich die Zeitstempel im Ergebnis als Schnittmenge der Zeitstempel der verbundenen Tupel. Auch bei dieser Operation sind also neue Zeitstempel abzuleiten. Die bei der Projektion und dem Verbund notwendigen Zeitstempelumformungen sind komplex und müssen ausprogrammiert werden.

Mit herkömmlichen Datenbanksystemen können zwar temporale Datenbanken aufgebaut werden, der dafür zu betreibende Aufwand ist jedoch nicht unerheblich und zudem sind verschiedene methodische Einschränkungen hinzunehmen. Aus diesem Grund ist die Funktionalität eines temporalen Datenmodells bzw. einer temporalen Datenbanksprache wünschenswert. Als Beispiel für zwei ausgebaute Sprachvorschläge mit deutlich unterschiedlichen Charakteristika lassen sich IXSQL und TSQL2 anführen. Die Beschreibung dieser Sprachen macht deutlich, dass durch temporale Datenmodelle eine erhebliche Vereinfachung bei der Verwaltung temporaler Daten zu erwarten ist.

Die Sprache IXSQL unterstützt die Behandlung von Intervallen im (erweiterten) relationalen Datenmodell.⁴⁰⁹ Dazu gehören auch Zeitintervalle, so dass die Funktionalität eines temporalen Datenmodells abgedeckt ist. Eine direkte Möglichkeit zur Definition von Zeitstempeln existiert nicht; durch die verfügbaren Sprachelemente lassen sich jedoch Zeitattribute ohne weiteres im Sinne von Zeitstempeln gebrauchen. Allerdings werden Transaktionszeiten in IXSQL nicht unterstützt.

Mit TSQL2 liegt ein Konsens-Entwurf verschiedener Forscher für eine temporale Datenbanksprache vor; dieser beruht auf dem Konzept des Bitemporal Conceptual Data Model. ⁴¹⁰ Die Sprache ist aufwärtskompatibel zu SQL2 bzw. SQL-92 und unterstützt Gültigkeits- und Transaktionszeiten sowie bitemporale Zeitstempel. Die Zeitstempel sind implizit und können nicht wie normale Attribute angesprochen werden. Dafür werden spezielle Sprachelemente bereitgestellt.

Für die Entwicklung temporaler Informationssysteme sind nicht nur Fragen der technischen Umsetzung zu beachten. Für die Modifikation und Auswertung ternporaler Datenbanken müssen insbesondere auch geeignete Benutzeroberflächen entwickelt werden, die eine sachdienliche Manipulation temporaler Daten unterstützen und zudem Inkonsistenzen aus unsachgemäßen Veränderungen verhindern. Die typischen Benutzer sind möglichst weitgehend von den komplexen Konzepten der temporalen Datenverwaltung abzuschirmen, damit sie nicht überfordert werden.⁴¹¹

Ein grundsätzliches Problem bei der Darstellung temporaler Daten ist die Mehrdimensionalität: Durch den Einbezug der Zeit kommt es zu drei- bzw. vierdimensionalen Räumen. Während sich erstere theoretisch noch als Kubus darstellen lassen, sind letztere nicht mehr anschaulich abbildbar. Temporale Datenbestände lassen sich nicht ohne weiteres in Tabellenstrukturen darstellen. Allerdings kann man über temporalen Relationen zweidimensionale Sichten definieren, bei denen die ausgeblendeten Dimensionen jeweils auf einen bestimmten Wert fixiert sind. Die Verwendung dieser Sichten erlaubt eine relativ übersichtliche Abbildung temporaler Datenbestände.⁴¹²

Bei einer Schnappschuss-Sicht werden alle Zeitdimensionen fixiert und alle für diesen Schnappschuss relevanten Objekte angezeigt; dies bedeutet im Normalfall, dass für jedes Objekt nur ein Tupel betroffen ist. Dagegen beschränkt sich eine Evolutionssicht auf alle Tupel eines bestimmten Objekts, die zu einer bestimmten Zeit aktuell sind; die Tupel dieser Sicht weisen somit den gleichen Schnappschuss-Schlüssel auf. Für die Analyse von Fehlerkorrekturen empfiehlt sich eine direkte Gegenüberstellung der korrigierten Tupel mit den Korrekturen. Dabei ist allerdings zu beachten, dass es keinen direkten Zusammenhang zwischen der Ausgangssituation und dem Ergebnis einer Korrektur gibt. Auf eine Korrekturbeziehung kann geschlossen werden, wenn sich die Gültigkeitszeiten von Tupeln überschneiden und die Transaktionszeiten aufeinander folgen.

Die Modifikation temporaler Daten ist für den Benutzer nicht trivial, da die für eine Änderung notwendigen Operationen von der Ausgangssituation abhängen. Eine Erleichterung verspricht das Konzept von Modifikationszenarien, das für typische Änderungen spezielle Funktionen bzw. Masken anbietet.⁴¹³ Bei diesem Konzept wird grundsätzlich danach unterschieden, ob die gewünschte Modifikation eine Veränderung der Diskurswelt berücksichtigen oder in der Datenbank abgelegte fehlerhafte Daten verbessern soll. Im ersten Fall wird von einer Evolutionsfortschreibung, im zweiten Fall von einer Korrektur gesprochen. Benutzer sollten eine diesbezügliche Unterscheidung der gewünschten Modifikationen ohne große Probleme vornehmen können. Für die grundsätzlichen Modifikationsoptionen existieren verschiedene Szenarien, die jeweils durch eine geeignete Benutzerführung abgedeckt werden.

Für den Entwurf von Datenschemata werden häufig semantische Datenmodelle herangezogen, wie insbesondere das weit verbreitete Entity-Relationship-Modell (ERM). ⁴¹⁴ Mit Hilfe geeigneter Transformationsregeln lässt sich ein konzeptuelles ERM-Schema in ein implementierbares Schema eines Datenmodells umsetzen, das von einem (kommerziellen) Datenbanksystem unterstützt wird. Dabei tritt auf der Ebene des ERM hinsichtlich der Unterstützung temporaler Konzepte dieselbe Problematik auf wie für das relationale Datenmodell. Auch hier kann man versuchen, die temporalen Strukturen über vorhandene Konzepte abzubilden. Dies ist im einfachsten Fall über eine Erweiterung des Identifikators von Entitätstypen um Zeitattribute möglich. Für eine gesonderte Darstellung von zeitvariablen Attributen müssen entweder spezielle schwache Entitätstypen oder Beziehungstypen mit einer Rolle zu einem Zeit-Entitätstyp eingeführt werden. Dadurch steigt jedoch die Komplexität von ER-Diagrammen beträchtlich.

Temporale Erweiterungen des ERM wollen eine präzisere und auch kompaktere Abbildung temporaler Zusammenhänge ermöglichen. Mit dem RAKE-Modell und dem Temporal ERM wurden pragmatische Erweiterungen vorgestellt, die das Konzept des ERM nur verhältnismäßig geringfügig modifizieren.⁴¹⁵ In den weitergehenden Forschungsansätzen ERT und TimeERM werden spezielle Konstrukte zur Zeitstempelung eingeführt; im RETTE-Modell lässt sich dagegen die Zeitvariabilität von Attributen durch spezielle Typen zum Ausdruck bringen.⁴¹⁶ Bei diesen Modellen ist es möglich, die Attribute unabhängig von ihren temporalen Eigenschaften den Entitäts- und Beziehungstypen zuzuordnen; durch spezielle Ableitungsregeln werden diese unter Umständen in verschiedene Relationen umgesetzt.

Neben dem ERM existieren noch andere Ansätze für die konzeptuelle Datenmodellierung. Aus der Sicht temporaler Daten ist das Objekt-Rollen-Modell (ORM) besonders interessant, da es im Gegensatz zum ERM keine Gruppierung von Attributen zu Datensätzen präjudiziert.⁴¹⁷ Anhand dieses Modells lassen sich zwei grundlegende Vorgehensweisen bei der Erweiterung von Datenmodellen um temporale Konzepte darstellen, nämlich die explizite Modellierung von Zeitaspekten über entsprechende Konstrukte auf der einen und die implizite Zeitbezogenheit eines Datenmodells auf der anderen Seite. Gerade der Vergleich der jeweiligen Erweiterungen des ORM zeigt, dass sich beide Ansätze letztlich sehr ähneln.

Eine alternative Methode der Datenmodellierung beruht auf der Ableitung von Datenschemata entsprechend der Normalisierungslehre.⁴¹⁸ In diesem Zusammenhang sind Zerlegungsalgorithmen entwickelt worden, mittels derer aus einer Universalrelation voll normalisierte Relationen abgeleitet werden. Eine große Bedeu-tung haben dabei funktionale Abhängigkeiten zwischen Attributen. Diese lassen sich ebenfalls temporal erweitern, wobei wiederum explizite oder implizite Zeitstempel denkbar sind. In einer temporalen funktionalen Abhängigkeit gilt das Abhängigkeitsverhältnis nur bezüglich eines bestimmten Zeitpunktes; die funktionale Abhängigkeit muss also nur hinsichtlich eines Schnappschusses vorliegen. Aufbauend auf dieser temporalen funktionalen Abhängigkeit können temporale Normalformen definiert werden. Darüber hinaus sind noch strengere temporale Abhängigkeiten denkbar, die zu einer weitergehenden Zerlegung von Relationen führen.

Die Frage nach einer sinnvollen Zusammenfassung von Attributen zu Relationen wird von den vorgestellten Konzepten und Ableitungsregeln unterschiedlich beantwortet. Ein wichtiges Kriterium ist dabei die Behandlung temporaler Eigenschaften der Attribute. Diese werden im einfachsten Fall nicht berücksichtigt, so dass es zu einem dem Schnappschuss-Fall entsprechenden Datenschema kommt. Treten in einer Relation sowohl zeitvariable als auch zeitinvariable Attribute auf, so können Redundanzen resultieren. Diese lassen sich nur durch eine Zerlegung dieser beiden Attributkategorien vermeiden. Eine noch weiter gehende Zerlegung sieht für alle sich unabhängig ändernden zeitvariablen Attribute jeweils eine eigene (temporale) Relation vor. Eine grundsätzliche Zerlegung nicht synchroner zeitvariabler Attribute ist jedoch aus pragmatischen Gründen fragwürdig.