SQL

Spezifische und einfach zu nutzende Funktionen für die Auswertung.

Optimiert auf komplexe Auswertungenund große Datenbenken, dadurch sehr viel

effizienter. Es müssen nur tatsächlich genutzen Daten gelesen & geschrieben werden.

Gleichzeitiger Zugriff mehrerer Benutzer auf die Daten.

Feingranularer Zugriffschutz, d.h. Benutzerrechte können festgelegt werden.

Unterstützen die Zuverlässigkeit des Systems, bei einem Absturz / Schreibfehler

kann ein konistenter Zustand wiedergestellt werden und es kann vollzogen werden, welche Änderungen umgesetzt / nicht umgesetzt worden

Datenbankmanagementsystem

Aufbau:

Softwaresystem zum Betrieb von Datenbanken wird Datenbankmanagementsystem (DBMS) genannt.

Verwalten und stellen Funktionen zum Zugriff auf die Datenbank bereit.

Zugriff einer Anwendung auf eine Datenbank geschieht über das DBMS und nicht direkt auf die Datenbank.

Typische Vertreter sind MySQL, Orcacle, Microsoft SQL Server & IBM DB2

Kombination aus Datenbank + Datenbankmanagemensystem

Relationales Datenmodell (RDBMS)

Damit werden Attribute bezeichnet, deren Werte bezogen auf alle Datensätze nur einmal

vergeben werden.

Dies dient der eindeutigen Identifikation eines Datensatzes.

Es darf keine zwei Datensäte mit demselben ID-Wert geben

Primärschlüssel / primary key

1:1 Beziehung

1:N Beziehung

N:M Beziehung

Beziehungstabellen

Wird genutzt um N:M Beziehungen abzubilden

Hat als Attribute die Identifizierer der Relation, die sie in Beziehung setzen soll

Besteht nur aus Fremdschlüsseln

Beispiel:

ADRESSID der Realtion ADRESSE sowie

KUNDEID der Relation KUNDE

Der Primärschlüssel der Tabelle RECHNUNGSADRESSE ergibt sich aus der Kombination von ADRESSID und KUNDEID. Damit handelt es sich um einen zusammengesetzen Primärschlüssel

1. Auswahl der gesuchten Relaltionen (Tabellen), in denen die gewünschte Information eingetragen werden soll

2. Einfügen des Objektes (Datensatz) mit den entsprechenden Attributwerten; dabei

3. darauf achten, dass die Primärschlüsseleindeutig gesetzt werden und keine Fremdschlüssel ohne dazugehörigen Primärschlüssel entstehen

Ist die Teilmenge des kartesischen Produkt

Eine Tabelle ist eine Veranschaulichung einer Realation, in der Werte stehen, die zur Relation

gehören

Tabellenzeile

Ist ein Element der durch die Tabelle veranschaulichten Relation

Eigenständige Einheit z.B. ein Geschäftsobjekt

Ist eindeutig identifizierbar

Jeder Datensatz einer Datenbank ist eine Entität

Spalte einer Tabelle

Konkrete Eigenschaften von Entitätenwerden als Attribute beschrieben

Haben einen Namen (Bezeichner) und einen genau festgelegten Wertebereich (Domäne)

Bezeichnung für den Wertebereich eines Attributes

Menge von Entitäten von einem Entitätstyp

Alle in einer Tabelle gespeicherten Datensätze bilden eine Entitätsmenge

Existiert zu einem Attribut einer Tabelle kein Wert, wird der Attributswert mit NULL gekennzeichnet.

Bedeutet: Keine Information zum Attribut gespeichert

Verbraucht genauso viel Speicher wie ein gültiger Wert

Tabellen mit vielen NULL-Werten sollen vermieden werden

Ein Attribut oder eine Menge von Attributen mit dessen Hilfe eine Entität von einer gleichartigen Entität eindeutig unterschieden werden kann.

Es darf keine zwei Entitäten mit gleichen Werten in allen Attributen geben - sonst nicht unterscheidbar

Einfacher Primärschlüssel = durch genau ein Attribut abgebildet

Zusammengesetzer Primärschlüssel = Besteht aus mehrere Attributen

Schlüssel darf nicht NULL sein

Ein zusätzliches Attribut einer Relation, das als Primärschlüssel verwendet wird, wenn es keinen natürlichen und eindeutigen Primärschlüssel gibt.

Häufig ein automatischer Ganzzahltyp

Nur in der Datenbank von Bedeutung, keine fachliche Verbindung

• ON beide Spalten sind erhalten

• USING Vergleichsspalten werden zusammengefasst

• Kompromiss zwischen Datenkonsistenz und Mehrnutzerbetrieb

• Grad gleichzeitiger Ausführung von Transaktionen gezielt konfiguriert

Option eines DBMS bei dem jedes einzelne SQL-Statement automatisch als Transaktion

durchgeführt wird.

• COMMIT: Änderung gespeichert

• ROLLBACK: Änderung rückgängig gemacht

Das nicht vollständig ausgeführte Operationen den Datenbestand verändern kann.

Ein Non-repeatable Read ist ein Isolationsphänomen und bezeichnet einen Effekt, bei dem ein mehrmaliges Lesen derselben Daten einer Datenbank innerhalb einer Anfrage jeweils unterschiedliche Ergebnisse zurückliefert. Dieser Effekt kann durch das Fordern der Isolationslevel „Repeatable Read“ oder „Serialize“ verhindert werden.

Ein Attribut einer Tabelle das auf einen Primärschlüssel einer anderen Tabelle referenziert

Für jeden Fremdschlüssel muss es einen Primärschlüssel geben (referentielle Integrität)

Eigenschaft einer Tabelle, dass alle verwendeten Fremdschlüssel auch tatsächlich als Primärschlüssel in einer anderen Tabelle verwendet werden und damit eine gültige Referenz auf einen anderen Datensatz existiert.

Datensätze müssen fachlich korrekt und widersprichsfrei sein

Fachliche als auch technische Bedingungen wie die referentielle Integrität müssen erfüllt

werden

Zentrale Aufgabe des Datenbankmanagementsystems

Entitäten sind Elemente, die in einer Datebank gespeichert werden. Alle Entitäten haben die

gleiche Menge an Attributen.

In relationalen Datenbanken sind die gespeicherten Daten in Form von Tabellen

organisiert. Jede Zeile einer Tabelle enthällt einen Datensatz.

Ein Datensatz sind Informationen, die zu einer Entität gehören.

Jede Spalte einer Tabelle speichert den Wert für ein bestimmtes Attribut, mit dessen Namen sie bezeichnet wird.

Suchen und Zurückliefern von Daten aus einer Datenbank

Structured Query Language

Structured Query Language

Programmiersprache für Datenabfragen

Stellt eine universelle Schnittstelle gegenüber relationalen Datenbanksystemen dar.

Datenbanken können mit SQL erstellt, Zugriffsrechte gesteuert & Daten zugegriffen werden

International standardisiert (ISO / IEC 9075)

Data Manipulation Language (DML)

Data Definition Language (DDL)

Transaction Control Language (TCL)

Data Control Language (DCL)

Befehle zum Lesen und Ändern der gespeicherten Daten

Befehle zur Erstellung und Änderung des Datenschemas, also der logischen Strukutu einer Datenbank

Befehle zum kontrollierten Ausführen und Überwachen von komplexen Befehlen der DML

Befehle zur Verwaltung von Zugriffsrechten

Ein Datenbankmanagementsystem

Schnittstelle zur Abfrage und Manipulation der Daten (SQL)

1. Bestimmung der Relationen (Tabellen) in der Datenbank, in denen die gesuchte

Information abgelegt ist. Inklusive aller Tabellen, die ggf. die gesuchte Information

nicht direkt enthalten, jedoch zur Identifikation der konkreten Datensätze

benötigt werden z.B. Beziehungstabellen

2. Die konkreten Attribute in den in Schritt 1 gewählte Relation müssen identifiziert

werden, die als Ergebnis zurückgegeben werden sollen.

3. (Die gesuchten Attributwerte nach Kritieren einschränken)

4. (nach festgelegten Kriterien sortieren)

1. KUNDE und ADRESSE sind die relevanten Relationen, die Beziehung LIEFERADRESSE zwischen KUNDE und ADRESSE ist im Attribut KUNDEID in der Relation ADRESSE gespeichert

2. Ermitteln der KUNDEID von Hr. Schwarz, Ermitteln aller Adressen, deren Wert in

KUNDEID mit der KUNDEID von Hr. Schwarz übereinstimmt.

3. Einschränken der gefundenen Adressen auf die Attribute PLZ und ORT.

Ergebniss: (60311 Frankfurt), (10117 Berlin)

Kenntniss des Datenmodells

Fachliche Bedeutung von Fremdschlüsseln, st oft nicht direkt aus dem Datenmodell erkennbar, sondern nur in der Dokumentation zu finden

Das alle übrigen Datensätze fachlich konsistent und vollständig gespeichert sind

Sicherstellen, das nach dem Löschen der Objekte aus der Datenbank keine

Fremdschlüssel gibt, die nicht aufgelöst werden können (referentielle Integrität).

1. Auswählen der Relationen (Tabellen) in der Datenbank, in denen die zu löschenden Objekte abgelegt sind. Inklusive aller Tabellen, die ggf. die gesuchte Information nicht direkt enthalten, jedoch zurIdentifikation der konkreten Datensätze benötigt werden z.B. Beziehungstabellen

2. Identifikation der zu löschenden Datensätze anhand der in der Löschanfrage formulierten Kriterien.

3. Sicherstellen, das nach dem Löschen der Objekte aus der Datenbank keine Fremdschlüssel gibt, die nicht aufgelöst werden können (referentielle Integrität).

1. KUNDE und ADRESSE sowie alle Beziehungstabellen sind relevante Relationen, die beim Löschen berücksichtigt werden müssen

2. Ermitteln der KUNDEID von Fr. Bauer, dann Ermitteln und Entfernen aller Datensätze in den Beziehungstabellen, deren Wert in KUNDEID mit der KUNDEID von Fr. Bauer übereinstimmt. Entfernen des Datensatzes der Kundin Fr.Bauer in der Tabelle KUDNE. Entfernen aller Datensätze in ADRESSE, die nicht mehr in einer Beziehungstabelle verwendet werden. Das betrifft die Adressen 5 & 6 in Tabelle 10, während die Adressen, 3 und 4 nicht gelöscht werden dürfen, da sie auch von anderen Kunden verwendet werden.

3. Sicherstellen, dass nach dem Entfernen aller Daten alle Fremdschlüssel in den

Beziehungstabellen auf einen gültigen Datensatz referenzieren.

Außerdem gibt es in der Tabelle der Rechnungsadressen, unabhängig vom Löschen der Kundin Silke Bauer, den Eintrag (3;098483), zu dem es keinen passenden Eintrag in der

Kundendatei gibt. D.H. dieser Datensatz muss ebenfalls gelöscht werden

Die fachliche Bedeutung von Fremschlüsseln ist oft nicht direkt aus dem Datenmodell erkennbar, sondern nur in der Dokumentation zu finden.

Sie ist nicht direkt aus der Relation ablesbar. Ebenso ist nicht klar aus einer Datenbanktabelle ersichtlich, welche fachliche Bedeutung ein Fremdschlüssel hat, bzw. in welcher fachlichen Beziehung Tabellen zueinaner stehen, die per Fremdschlüssel technisch verbunden sind.

Read-only-Operation

SQL Befehlt: SELECT

Eine Datenbankabfrage bei dem der Inhalt von einer oder mehreren Tabellen ausgegeben wird

SELECT und FROM - rest optional

Endet mit ";"

Beispiel: SELECT Name, Age FROM Personalbestand;

Ausgabe: Eine virtuelle Tabelle

SELECT * FROM Country;

DISTINCT

SELECT DISTINCT Continent FROM Country;

SELECT Capital FROM Country;

Aktuell gespeicherter Datenbestand wird nicht verändert

Befehle für Datenabfrage: SELECT

Mit SELECT kann Inhalt einer oder mehrere Tabellen ausgegeben werden

Es erweitert SELECT um eine Bedingung um die Ergebnismenge einzuschränken

Beispiel: In einer Kundendatenbank sollen nur die Kunden aus Berlin ausgegeben werden

SELECT Name FROM Country WHERE Continent ='America';

NOT = Negation einer Bedingung.

Beispiel: NOT Contnent = 'America';

OR = ODER-Verknüpfung von Bedingungen.

Beispiel: Continent = 'America' or Continent = 'Africa";

AND = UND-Verknpüfung von Bedingungen.

Beispiel: Continent ='Europe' and Percentage = 100;

Zur Erzeugung von Ausgabetexten, wie Adressen, Export von Daten in strukturierten Text wie z.B. XML

Befehl: SELECT CONCAT(Name, PLZ) FROM Country;

SELECT DISTINCT Name FROM Country

WHERE Percentage < 100;

ORDER BY

Beispielcode:

SELECT Name FROM Country

WHERE Continent = 'America' ORDER BY Population

DESC;

ASC = Aufsteigend

DESC = Absteigend

- - (Keine Angabe) = Defaultwert = Aufsteigend

ORDER BY Continent ASC, Percentage DESC,

Name ASC;

SELECT DISTINCT Code, Continent FROM

Country ORDER BY Continent, Area;

Schlüsselwort um Daten zu gruppieren

Werden zusammen mit Auswertungsfunktionen eingesetzt

Aufgabe: Gesucht wird für jeden Kontienent die Anzahl der Länder, die zu jedem Kontinent in einer Datenbank gespeichert sind

SQL-Statement:

SELECT Continent, COUNT(*) FROM Country

GROUP BY Continent;

Mit Aggregatsfunktionen werden mehrere Werte zu einem Wert aggregiert, d.h. verdichtet oder

zusammengefasst.

Dadurch sehr effiizente Berechnungen auf den Datensätzen möglich.

Ohne GROUP BY -> Bezieht sich auf die gesamte Tabelle

WHERE -> Beschränkte Ergebnismenge

Mit Schlüsselword “AS”

Mit Schlüsselword “HAVING”

WHERE bezieht sich auf Datensätze vor dem Gruppieren;

HAVING nach dem Gruppieren

SELECT Continent FROM Country

WHERE Percentage = 100

GROUP BY Continent

HAVING COUNT(*) >=5;

SELECT Continent, MIN(Area) FROM Country

GROUP BY Continent;

Subselect

Prüft ob ein bestimmer Wert (links von IN) in einer Menge von Werten (Rechts von IN)

enthalten ist

SELECT COUNT(*) FROM Country WHERE

Population > (SELECT AVG(Population)

FROM Country);

wiederholend

iterativer

Entity-Relationship-Diagramm Um alle wichtigen Elemente einer

Datenbankstruktur darzustellen

ER-Diagramme können nur zur Modellierung von Datenschemas eingesetzt werden

Entitäten

Attribute

Schlüssel

Beziehungen

Entitäten können in Beziehung zueinander stehen

Zweistellige Beziehungen = 2 Entitäten die in Verbindung stehen

Mehrstellige Beziehungen = Mehr als zwei Entitäten die in Beziehung stehen

Beziehungen können eigene Attribute haben

Chen-Notation

Martin-Notation (Krähenfußnotation)

UML-Klassendiagramm

Entitäten durch Rechteck dargestellt

Attribute in einem Oval

Attribute und Enitäten sind miteinander verbunden

Primärschlüssel unterschrichen

Name der Entität über dem Rechteck

Primärschlüssel oberen Bereich

Attribute im unterem Bereich

Bereiche durch eine Linie getrennt

Rechteck

Entität im oberen Bereich

Attribute im unteren Bereich

Primärschlüssel durch {PK}

Fremdschlüssel durch {FK} markiert

UMl & Martin-Notation

Modellierung der Attribute beansprucht nicht so viel Platz und ist leicht erkenntlich zu welcher Entität diese gehören

Ein Entity-Relationship-Diagramm besteht aus Entitäten und deren Attributen, sowie Beziehungen zwischen Entitäten.

Eine Entität (im Bsp. Bestellung und Artikel) ist eine eigenständige Einheit, z. B. ein Geschäftsobjekt, die unter anderen, gleichartigen Einheiten eindeutig identifiziert werden kann.

Jeder in der Datenbank gespeicherte Datensatz ist eine Entität.

Konkrete Eigenschaften von Entitäten werden als deren Attribute beschrieben.

Wie auch in der Objektorientierung hat jedes Attribut einen Namen (auch: Bezeichner) und einen genau festgelegten Wertebereich (auch: Domäne).

Jede Spalte einer Tabelle speichert den Wert für ein bestimmtes Attribut, mit dessen Namen

sie bezeichnet wird.

Entitäten können in Beziehungen zueinander stehen.

Eine Beziehung heißt zweistellig, wenn zwei Entitäten in Beziehung stehen.

Beziehungen können aber auch mehrstellig sein, d. h. mehr als zwei Entitäten in Beziehung setzen.

Eine Beziehung selber kann auch eigene Attribute haben

Dies ist die Möglichkeit einer optionalen Beziehung.

Damit ist auch das explizite Weglassen möglich

Eine N:C-Beziehung kann durch eine C:N-Beziehung dargestellt werden.

Sortierkritierum, nach denen das Ergebnis dieser Abfrage sortiert wird.

Prüft auf Gleichheit

Prüft auf Ungleichheit

Prüft auf Größer oder Kleiner als

Schränkt Wertebereich ein

Einschränkung auf bestimmte Muster von Attributen:

_ steht für ein beliebiges einzelnes Zeichen

% steht für eine beliebige Folge von null oder mehr Zeichen

Beispiel:

...Code LIKE '_'; (Einstelliger Wert)

...Code LIKE 'C__'; (Beginnt mit C und

besteht aus 3 Zeichen)

...Code LIKE '%A'; (Wert endet mit A)

...Code LIKE 'G%Y'; (Wert beginnt mit G

und endet mit Y)

Kein Wert in Datenbank gespeichert

Zusicherung, dass ein Wert in der Datenbank gespeichert ist

Einschränkung auf Werte einer gegeben Wertemenge

Zählt die Anzahl der Datensätze einer Gruppe

Beispiel:

SELECT Continent, COUNT(*) AS AnzahlDerLaenderProKontinent FROM Country

GROUP BY Continent;

Summiert die Werte einer Spalte innerhalb einer Gruppe.

Beispiel:

SELECT Contienent, SUM(Area) AS FlaecheDesKontinents FROM Country

GROUP BY Continent;

Berechnet den Durchschnittswert einer Spalte innerhalb einer Gruppe

SELECT Continent, AVG(Area) AS DurchschnittlicheFlaecheProLand FROM

Country GROUP BY Continent

Berechnet den Maximalwert einer Spalte innerhalb einer Gruppe.

Kann für Zahlen, Zeichenketten und Datumswerte eingesetzt werden.

Beispiel:

SELECT Continent, MAX(Area) AS GroessedesGroesstenLandes FROM Country

GROUP BY Continent;

Berechnet den Minimalwert einer Spalte innerhalb einer Gruppe.

Kann für Zahlen, Zeichenketten und Datumwerte eingesetzt werden.

Beispiel:

SELECT Continent, MIN(Area) AS GroesseDesKleinstenLandes FROM Country

GROUP BY Continent;

Nein, die Aktivitäten sind nicht streng sequenziell.

Aktivitäten durchlaufen in der Praxis mehrere Iterationen und Rücksprünge an

den Startpunkt

1. Entitäten identifizieren

2. Beziehungen festlegen

3. Primärschlüssel festlegen

4. Umwandlung in ein physikalisches Datenmodell

5. Attribute festlegen und normalisieren

6. Konsistenzbedingungen festlegen

7. Transaktionen formulieren

Entitäten identifizieren

Identifikation von Relationen

Ausgangspunkt: Fachliche Entitäten welche schrittweise um technische details verfeinert.

Häufig bereits durch das Requirements Engineering und Spezifikation erledigt, dadurch startes es mit einem fachlich-technischen Datenmodell.

In der Objektorientierung: Klassen identifizieren

Beziehung festlegen

Beziehungen zwischen Entitäten ermitteln

Mit Kardinalitäten werden Mengenangaben zu Beziehungen festgelegt

Das erzeugte Modell (Identifitkation von Entitäten und Festlegen von Beziehungen) nennt man konzeptionelle Datenmodell

Primärschlüssel festlegen

Primärschlüssel zu Relationen festgelegt

Attribute bilden

einfachen/zusammengesetzen Primärschlüssel oder es wird ein künstlicher Schlüssel erzeugt

Erlaubt das Lesen nur von bereits durch COMMIT bestätigen Daten, verhindert jedoch keine Inkosistenzen bei mehrfachen Lesen.

Non-repeatable Read, Phantom Read können auftreten

Niedrigste Isolationslevel, bei dem auch nicht durch eine COMMIT bestätige Änderung gelesen werden können

Lost Update, Dirty Read, Non-repetabel Read & Phantom Read können auftreten

> Read Uncommitted

>Read Committed

> Repeatabel Read

> Serialize

Bezeichnet den in einem DBMS eingestellten Kompromiss zwischen Datenkonsistenz und Mehrbenutzerbetrieb. Dabei wird der Grad der gleichzeitigen Ausführungen von Transaktionen gezielt konfiguriert.

Phänomen bei dem unterschiedliche Ergebnisse gelesen werden durch das Einfügen (INSERT) oder Löschen (DELETE) von Datensätzen in einer Datenbank

Non-repeatable Read: Phänomen bei dem durch das mehrmalige Lesen derselben Daten jeweils unterschiedliche Ergebnisse zurückgeliefert werden.

Änderungen werden gelesen, bevor diese durch ein COMIT auch tatsächlich gespeichert werden.

Wird die Aktion mit einem ROLLBACK rückgängig gemacht, ist ein niemals gültiger Wert bekannt.

Es passieren Änderen von nebenläufigen Transaktionen und dadurch können Datensätze überschrieben werden

> Lost Update,

> Dirty Read (Tempory Update),

> Non-repeatable Read,

> Phantom Read

Führen mehrere Nutzer gleichzeitig Transaktionen auf den selben Datensatz aus kann es unerwünschte Effekte geben.

START TRANSACTION / COMMIT beginnt die Transaktion COMMIT werden alle Änderungen persistent gespeichert

ROLLBACK im Falle eines Fehler kann damit der Zustand wiederhergestellt werden

Atomarität (atomicity): Eine Transaktion ist atomar, also wird vollständig oder gar nicht ausgeführt.

Konsistenz (consistency): Enthält die Konsistenz, von einem Konsistenen Zustand in einen anderen konsistenten Zustand.

Isoliertheit (Isolation): Mehrerer zeitgleiche Transaktionen beeinflussen sich nicht und werden nacheinander ausgeführt.

Dauerhaftigkeit (durabitly): Änderungen werden dauerhaft in der Datenbank gespeichert

Umwandlung in physikalisches Datenmodell

Beziehungen zwischen Entitäten werden in ein Modell transformiert, das von relationalen DBMS unterstützt wird.

Grundidee: Transformation von einem netzwerkartigen Modell

(UML-Klassendiagramm) in ein hierarisches Modell, das sich auf den Tabellen von relationen Datenbanksystem abbilden lässt.

Attribute festlegen und normalisieren

Identifikation von Attributen zur Beschreibung einer Entität, wobei diese bereits schon bei der entitäten identifizierung vorhanden sind

Bestimmung des Datentyps zum jeweiligen Attribut

Datenbank wird normalisiert ensprechend den Anforderungen des Projekts

Attribute von Relationen werden auf Struktur und Abhängigkeiten untersucht -> Bei Bedarf weitere Relationen hinzugefügen

Konsistenzbedingungen festlegen

Explizite Konsistenzbedinungen werden

formuliert

Eventuell müssen spezifische Konsistenzbedingungen durch DBMS gewährleistet werden

Sorgt dafür das der Datenbestand in fachlich-technisch "sauberer" Form vorliegt.

Sicherstellung das beim Ändern und Löschen von Datensätzen immer genau so viele Relationen gleichzeitig geändert oder gelöscht werden, dass alle technischen und fachlichen Konsistenzbedingungen gewährleistet sind.

Sicherstellung, dass alle Werte in einem ID-Attribut wirklich einmalig sind;

Einhaltung des vorgegebenen Formats und Wertebereichs von Attributen;

Erhaltung der referentiellen Integrität und die Möglichkeit Fremdschlüssel sicher auflösen zu können.

Transaktionen formulieren

Transaktionen sind Operationen auf den Datenbestand einer Datenbank

Festlegung aus welchen SQL-Befehlen Anfrage zum Auslesen, Hinzufügen, Ändern

und Löschen von Daten im Einzelnen besteht damit Konsistenzbedingungen eingehalten werden.

Festlegungen von Transaktionen gewährleistet das im Fehlerfall Datenbestand konsistent bleibt -> Alle Schritte einer nicht abgeschlossenen Transaktionen können rückgängig / nachvollzogen werden

Mithilfe der Struktur von Attributen einer Relation & deren Abhängikeiten untereinander

Alle Attribute sind atomare Werte

Zu jedem Attribut wird genau ein Wert gespeichert

Jeder Datensatz ist eindeutig über den Primärschlüssel identifizierbar

Relevant nur für Tabellen mit zusammengesetzten Primärschlüssel

Alle Bedinungen wie bei der 1. Normalform

Jedes Nichtschlüsselattribut ist abhängig vom gesamten zusammengesetzten Primärschlüssel

Wenn Kritierien der 1. Normalform gelten

Wenn bei Tabellen mit zusammengesetzten Primärschlüssel Kriterein der 2. Normalform gelten

Wenn jedes Nichtschlüsselattribut direkt vom Schlüsselattribut abhängt

Es gibt keine funktionalen Abhängigkeiten zwischen Attributen, die nicht Teil des Primärschlüssel sind

Das sortieren nach bestimmten Attributen

Datensätze eindeutig zu referenzieren und zu verändern

Alle transitiven Abhängigkeiten von Daten, da sie direkt durch die Struktur der Tabellen

abgebildet sind

Maß für die Struktur einer Datenbank

Hinweise wie redundant Daten in einer Datenbank gespeicher sind

Je höher die Normalform, desto weniger redundant liegen die Daten vor

Je nach Anforderungen an den Datenbestand wird ein Datenschema durch

Normalisierung in die erforderliche Normalform gebracht

Eigenschaft eines Datenbestands, bei dem es durch das Löschen von Daten nicht zwingend

zu einem Informationsverlust kommt.

Dazu muss die Information mehrfach gespeichert sein.

Steht für die Beziehung: 0 oder 1 zu 0 oder 1

Null oder mehr, statt mindestens eins

Die Änderung betrifft alle Datensätze der Tabelle

• Es gibt keine UNDO Funktion

• Gelöschte Datensätze nur mit Backup wiederherstellbar

• -Beispielhaft Definition primary key mit ALTER TABLE-

• Hier wird durch ein Constraint mit der ID pk_1 in der Tabelle Adresse die Spalte AdresseID zum

Primärschlüssel bestimmt.

DROP TABLE Tabellenname;

ALTER TABLE Adresse DROP PRIMARY KEY;

• ADD CONSTRAINT contraintdefinition

• DROP CONSTRAINT constraintname

ALTER TABLE tabelle DROP spalten;

ALTER Spaltendefinition

Manchmal auch: MODIFY Spaltendefinition

Mit dem Schlüsselwort ADD, die Syntax ist wie bei CREATE TABLE

ALTER TABLE

DELETE FROM tabelle WHERE bedingung;

Lost Update tritt bei nebenläufigen Transaktionen auf, die den gleichen Datensatz ändern, wobei eine Änderung durch die andere überschrieben wird.

Kann durch den Isolationslevel „Read Commited“ verhindert werden.

CREATE TABLE tabelle (

spalte1 datentyp1,

spalte2 datentyp2,

spalte3 datentyp3);

> UPDATE,

> DELETE,

> INSERT INTO

UPDATE Kunde

SET BestellID = „NeueNummer“

WHERE Kunde = „K23“;

SELECT plz FROM kunde

WHERE bestellung > 0

ORDER BY SUM(rechnungsbetrag);

ALTER TABLE Bestellung ADD FOREIGN KEY(Spalte) REFERENCES Lieferung(ID) ON UPDATE CASCADE;

INSERT INTO Tabelle(

spalte1, spalte2, spalte3)

VALUES (

wert1, wert2, wert3);

SELECT BestellID FROM bestellungen

WHERE rechnungsbetrag <= AVG(rechnungsbetrag);

Eine Tabelle enthält in den Zeilen die Datensätze und in den Spalten die Attribute.

Eine Tabelle wird auch Relation genannt.

Ein Datensatz ist eine Zeile einer Tabelle.

Als Alternative zu MINUS kann EXCEPT genutzt werden.

Wenn beim Einfügen von Daten kein expliziter Datentyp angegeben wurde, versucht das DBMS die Daten in den Datentyp der Spalte umzuwandeln, in die eingefügt werden soll.

Das DBMS versucht die fehlenden Attribute selber zu füllen.Wenn für ein Attribut ein Default Wert gilt, so wird dieser eingetragen.Bei AUTO_INCREMENT wird automatisch weiter gezählt.Ist NULL erlaubt, wird NULL eingetragen.Gilt NOT NULL, wird ein Fehler ausgegeben und INSERT nicht ausgeführt.

Bei einem RIGHT JOIN werden zusätzlich zu den gemeinsamen Daten auch alle weiteren Daten der Tabelle rechts des JOIN-Ausdrucks ausgegeben. Nicht vorhandene Daten der anderen (linken) Tabelle werden mit NULL aufgefüllt.

SELECT tabelle1.spalte1, tabelle2.spalte2 FROM tabelle1

JOIN tabelle2

USING (spalte);

oder

SELECT tabelle1.spalte1, tabelle2.spalte2 FROM tabelle1

JOIN tabelle2 ON

tabelle1.spalte = tabelle2.spalte;

Es gibt kaum Redundanz in den Daten. Unterklassen können einfach hinzugefügt werden und die Daten der Oberklasse können sehr einfach geladen werden.

DELETE FROM tabelleTier WHERE nameTier = „Hasso“;

Die Attribute der Entität werden in einem Rechteck modelliert, der Name der Entität als Überschrift darüber, der Primärschlüssel als oberstes Attribut.

> CREATE TABLE

> ALTER TABLE

> DROP TABLE

Mit LEFT JOIN werden alle gemeinsamen Spalten beider Tabelle ausgegeben und alle übrigen der Tabelle, die links des JOIN-Ausdrucks steht. Die fehlenden Attribute der Spalten der rechten Tabelle werden mit NULL aufgefüllt.

Da die Daten über zwei oder mehr Tabellen verteilt sind, müssen auch immer mehrere Tabellen ausgelesen werden, um einen vollständigen Datensatz zu erhalten. Dies kann bei großen Datenbanken sehr lange dauern und die Antwortzeiten der Datenbank stark vergrößern.

Mit RESTRICT wird das Löschen (ON DELETE) oder Ändern (ON UPDATE) in der verwiesenen Tabelle unterbunden, sofern es noch verweisende Tabellen gibt.Mit NO ACTION wird die verweisende Tabelle nicht geändert, was allerdings die referentielle Integrität stört. Deswegen wird NO ACTION nicht von allen DBMS unterstützt.

Eine Verbundmenge ist eine Ergebnismenge eines SELECT-Statements, welches zwei oder mehr Tabellen durch JOIN  miteinander verbindet, so dass in der Regel im Ergebnis Daten aus mehreren Tabellen ausgegeben werden. Die abgefragten Tabellen müssen miteinander in Beziehung stehen und über Fremdschlüssel verbunden sein.

Mit ORDER BY spalte wird die Ausgabe sortiert, nach der „spalte“. Ohne weitere Angaben bzw. mit ASC aufsteigend. Mit DESC wird absteigend sortiert.

Das „C“ steht für „optional“, also bei „C“ für null oder eins, bei „CN“ bzw. „CM“ für null oder eins oder mehrere.Der Unterschied auf der linken Seite zwischen „C“ und „N“ ergibt sich daraus, „N“ steht für mindestens eins oder mehrere.

SELECT tabelle1.spalte1, tabelle2.spalte2 FROM tabelle1

JOIN tabelle2 ON

tabelle1.spalte = tabelle2.spalte;

START TRANSACTION;

DELETE FROM tabelle1 WHERE bedingung1;

DELETE FROM tabell2 WHERE bedingung2;

COMMIT;

Bei zusammenhängenden SQL-Statements besteht die Gefahr, dass es im Verlauf der Abarbeitung zu einem Fehler und Abbruch kommt. Damit wären die vorherigen SQL-Statements erfolgreich ausgeführt, die folgenden aber nicht. Durch die logische Abhängigkeit der SQL-Statements können durch den Abbruch Inkonsistenzen entstehen.Deswegen werden solche zusammenhängenden SQL-Statements in eine Transaktion verpackt, die entweder alle enthalten SQL-Statements komplett durchführt, oder aber bei einem Fehler, keine. So bleibt die Konsistenz der Datenbank in jedem Fall gewahrt.

• 1:1-Beziehung: Genau eine Entität steht in Beziehung mit genau einer anderen Entität. Bsp.: Eine Familie wohnt in genau einer Wohnung, in einer Wohnung wohnt genau eine Familie.

• 1:N-Beziehung: Genau eine Entität steht in Beziehung mit mehreren anderen Entitäten, die alle vom gleichen Typ sind. Bsp.: Ein Kind hat genau eine Mutter, eine Mutter kann jedoch 1 oder mehr Kinder haben.

• N:M-Beziehung: Mehrere Entitäten eines Typs stehen in Beziehung mit mehreren anderen Entitäten, die alle vom gleichen Typ sind. Bsp.: Ein Dozent betreut mehrere Studenten, und ein Student wird durch mehrere Dozenten betreut

Im Prinzip ja, aber jedes DBMS hat einen eigenen „Dialekt“, der abweichende Befehle und Verhalten kennt. Vor Benutzung der SQL-Statements muss die Dokumentation des DBMS zu Rate gezogen werden, um die Funktion der SQL-Statements herauszubekommen.

CREATE VIEW TierDiagnose AS

SELECT tier.Tier, tier Art, tier.Alter, behandlung.diagnose, halter,haltername, halter.haltervorname FROM Tier

JOIN behandlung ON

tier.spalte = behandlung.spalte

JOIN halter ON

tier.spalte = halter.spalte

ORDER BY Haltername;

Chen kann keine optionalen Beziehungen wie 1:C / 1:CN darstellen

> INNER JOIN – verbindet über angegebene Spalte

> NATURAL JOIN -  verbindet über alle gleich benannten Spalten

> LEFT JOIN – verbindet über angegebene Spalte und gibt alle Datensätze der linken Tabelle aus (rechte wird mit NULL aufgefüllt)

> RIGTH JOIN – wie LEFT, nur andersherum

Die Single Table Strategie speichert alle Subklassen einer Vererbungshierarchie in einer gemeinsamen Tabelle. Daraus ergeben sich folgende Nachteile:

1. Es entstehen viele NULL-Werte, da Spalten oft nur für bestimmte Subklassen relevant sind.

2. Die Tabelle enthält unnötige oder redundante Spalten, was die Übersichtlichkeit verringert.

3. Integritätsregeln lassen sich schwer auf Subklassenebene durchsetzen.

4. Das Schema verletzt oft Normalformen, da nicht alle Attribute voneinander abhängig sind.

5. Constraints wie NOT NULL oder CHECK sind schwer typabhängig definierbar.

6. Die Wartbarkeit des Modells leidet bei komplexeren Vererbungshierarchien.

7. Es kann zu Performanceproblemen durch große und spaltenreiche Tabellen kommen.

8. Es besteht ein erhöhtes Risiko für inkonsistente oder fehlerhafte Daten.

Bei beiden handelt es sich um Konstruktionsdiagramme. Beide haben die Hauptbausteine von Beziehungen und Attributen unterscheiden sich dann aber bei den Klassen(UML) und Entitäten(ER). Beziehungen werden durch Kardinalitäten dargestellt. Beide nutzen meistdie visualisierte Darstellungsform