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Presentation on Datomic and Datalog for the DevCord Discord server
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Kein SQL Mehr

Kein SQL Mehr

Eine Einführung in Datomic-Style-Datenbanken

<style> li { @apply text-2xl; } </style>

Inhalt

  1. Was wir von Datenbanken wollen
  2. Die aktuelle Datenbanklandschaft
  3. Die Fakten-Datenbank
  4. Datalog als Query-Sprache
  5. Weiterführend

Was wir von Datenbanken wollen

<style> li { @apply text-2xl; } </style>
  • Effiziente Datenspeicherung
  • Möglichst der echten Welt treue Modellierung der Daten (Kapazitätserhaltung)
  • Einfache Änderung der Modelle (Flexibilität)
  • Übersichtliche APIs
  • Gute Integration in unseren Anwendungen
  • Konsistenz

layout: statement

Klingt sinnvoll, oder?

Die aktuelle Datenbanklandschaft

Wie schlägt sich SQL?

<style> li { @apply text-2xl; } h2 { text-align: left; } </style>

  • Effizienz
  • Kapazitätserhaltung
  • Flexibilität
  • Übersichtlichkeit
  • Gute Integration in unseren Anwendungen
  • Konsistenz

Die aktuelle Datenbanklandschaft

<style> li { @apply text-2xl; } h2 { text-align: left; } </style>

Und was ist mit populären NoSQL-Datenbanken?

  • MongoDB? Angenehme APIs und Integration, aber limitierte Modellierung
  • Apache Cassandra, Neo4J? Kompletter Overkill für die meisten Anwendungen, kompliziert
  • Key-Value-Datenbanken sind offensichtlich nicht immer ausreichend...
  • Konsistenz bei fast allen:

layout: full

Die Fakten-Datenbank

<style> .shiki { margin: auto; margin-top: 10em; transform: scale(2); } .label { position: absolute; top: 12em; @apply text-3xl; } .label-1 { left: 7.5em; @apply text-red-600; } .label-2 { left: 13.5em; @apply text-green-600; } .label-3 { left: 22em; @apply text-blue-600; } </style> 
[1234 :person/name "Jane Doe"]
Entity Attribute Value
<style> img { max-height: 90%; width: auto; margin: auto; } </style>

Die Fakten-Datenbank

Die Fakten-Datenbank

<style> li { @apply text-xl; } code { @apply text-xl; } </style>
  • Die Datenbank ist eine Sammlung von Fakten über Entitäten
  • Wir können an einem bestimmten Zeitpunkt
    den unveränderlichen Wert der Datenbank auslesen
  • Fakten können hinzugefügt oder widerrufen werden (Transaktionen)
  • Informationen über Transaktionen sind selbst Fakten...
  • ...Wodurch die Analyse "vergangener" Werte der Datenbank möglich ist (Zeitreise!)
var conn = connectToDatabase(config);
Datahike.transact(conn, setJaneDoesAgeTo25Tx);
var db1 = Datahike.dConn(conn); // aktuellen Datenbank-Wert holen
var age1 = Datahike.q(findJaneDoesAgeQuery, db1); // 25
Datahike.transact(conn, setJaneDoesAgeTo99Tx);
var age2 = Datahike.q(findJaneDoesAgeQuery, db1); // immer noch 25

Die Fakten-Datenbank

Wie füge ich einen Fakt hinzu?

[:db/add 1234 :person/name "Jane Doe"]

Wie widerrufe ich einen Fakt?

[:db/retract 1234 :person/name "Jane Doe"]

Wie erstelle ich eine neue Entität?

[[:db/add "temp-id" :person/name "Jane Doe"]
 [:db/add "temp-id" :person/email "jane.doe@example.com"]
 [:db/add "temp-id" :person/birthday #inst "1997-10-08"]]

Alternative Notation für mehrere Fakten über dieselbe Entität:

{:db/id ...
 :person/name "Jane Doe"
 :person/email "jane.doe@example.com"
 :person/birthday #inst "1997-10-08"}

layout: center

<style> h2 { text-align: center; } </style>

Im Folgenden stellen wir uns eine Datenbank vor, die Informationen über Filme und Schauspieler speichert.

Datalog als Query-Sprache

<style> .shiki code { @apply text-3xl; } .explanation { margin-top: 4em; } .label { position: absolute; top: 195px; @apply text-3xl; } .label-1 { left: 235px; @apply text-red-600; } .label-2 { left: 370px; @apply text-green-600; } .label-3 { left: 525px; @apply text-blue-600; } </style> 
[:find ?e
 :where [?e :movie/year 1987]]

  • Finde alle Entity-IDs ?e, die das Attribut :movie/year mit dem Wert 1987 haben.
  • Finde alle Filme aus dem Jahr 1987.

E

A

V

Datalog als Query-Sprache

<style> code { @apply text-2xl; } </style> 
;; Datensatz
[123 :movie/year 1985]
[123 :movie/title "Back To The Future"]
[123 :movie/cast 234]
[234 :person/name "Michael J. Fox"]

;; Query
[:find ?title
 :where [_ :movie/title ?title]]

Datalog als Query-Sprache

<style> code { @apply text-2xl; } </style> 
;; Datensatz
[123 :movie/year 1985]
[123 :movie/title "Back To The Future"]
[123 :movie/cast 234]
[234 :person/name "Michael J. Fox"]

;; Query
[:find ?title
 :where [?e :movie/year 1985]
        [?e :movie/title ?title]]

Datalog als Query-Sprache

<style> code { @apply text-2xl; } .bracket { position: absolute; top: 390px; left: 535px; @apply text-6xl; } .label { position: absolute; top: 405px; left: 565px; @apply text-3xl; } </style> 
;; Datensatz
[123 :movie/year 1985]
[123 :movie/title "Back To The Future"]
[123 :movie/cast 234]
[234 :person/name "Michael J. Fox"]

;; Query
[:find ?name
 :where [?m :movie/title "Back To The Future"]
        [?m :movie/cast ?p]
        [?p :person/name ?name]]

} Impliziter Join!

Datalog als Query-Sprache

<style> code { @apply text-2xl; } </style> 
;; Datensatz
[123 :movie/year 1985]
[123 :movie/title "Back To The Future"]
[123 :movie/cast 234]
[234 :person/name "Michael J. Fox"]

;; Query
[:find ?name
 :in $ ?title
 :where [?m :movie/title ?title]
        [?m :movie/cast ?p]
        [?p :person/name ?name]]

Datalog als Query-Sprache

<style> h2 { text-align: left; } li { @apply text-2xl; } </style>

Außerdem...

  • Datenbank ist Eingabeparameter
    => Query über mehrere Datenbanken möglich
  • Aggregatfunktionen: count, sum, avg, ...
  • Ausdrucksklauseln: <, >, ...
  • Logische Klauseln: or, and, not
  • Aufrufen von eigenen Funktionen/Methoden innerhalb einer Query
  • Pull - Schneller Weg, um Entity-Infos zu kriegen
  • Rules - Pattern Matching auf Steroiden

Datalog als Query-Sprache

<style> code { @apply text-xl; } </style> 
;; Datensatz
[123 :movie/year 1985]
[123 :movie/title "Back To The Future"]
[123 :movie/cast 234]
[234 :person/name "Michael J. Fox"]

;; Query
[:find (pull ?m [* {:movie/cast [*]}])
 :where [?m :movie/title "Back To The Future"]]
 
;; Ergebnis
[{:title "Back To The Future"
  :year 1985
  :cast [{:name "Michael J. Fox"}, ...]
  ...}]

Datalog als Query-Sprache

<style> code { @apply text-xl; } </style> 
;; Query
[:find (count ?outer) .
  :in $ % ?search
  :where
  [?inner :bag/name ?search]
  [?c :bag.child/bag ?inner]
  (child ?outer ?c)]

;; Rules
[[(child ?outer ?c)
   [?outer :bag/children ?c]]
 [(child ?outer ?c)
   [?outer :bag/children ?nc]
   [?nc :bag.child/bag ?next]
   (child ?next ?c)]]

Weiterführend

layout: statement background: https://source.unsplash.com/collection/94734566/1920x1080

Danke für eure Aufmerksamkeit

Gibt es Fragen?


(Slides zu finden auf devcord.club/datomic-intro)