• Insert-Anomalie: Die Ursache ist hierbei die Vermischung zweier Entitätstypen. Dadurch können in die Relation nicht Daten nur eines neuen Entitätstypes angelegt werden. (z.B. Produkt kann nicht ohne einen Kunden angelegt werden).

• Update- Anomalie: Die Ursache ist hierbei eine Redundanz innerhalb der Relation. Somit kann eine Aktualisierung zu Inkonsistenzen führen, wenn die Änderung nicht in allen betroffenen Datensätzen durchgeführt wird (z.B. Aktualisierung des Wohnortes eines Kunden).

• Delete-Anomalie: Die Ursache ist hierbei die Vermischung zweier Entitätstypen. Beim Löschen der Informationen zu einer Entität (z.B. Kunde) können die Informationen zu einer anderen Entität (Warengruppe) ungewollt mit verloren gehen

• Normalisierung = Herstellung eines "guten" Schemas. Normalformen definieren Qualitätskriterien, welche eine maximale Sicherung der Konsistenz d.h. Vermeidung von Inkonsistenzen bedeutet.

• Ziel hierbei ist die Beseitigung von Abhängigkeiten innerhalb einer Relation.

• Jede Relation entspricht genau einer Objektmenge oder genau einer Relationship-Menge zwischen Objekten.

• Alle Informationen und Integritätsbedingungen (Schlüsselkandidaten und Fremdschlüssel) sind abgebildet.

• Redundanz ist weitgehend eliminiert und es treten keinerlei "Änderungsanomalien" auf

Funktionale Abhängigkeit bedeutet informell, ein Attribut (oder eine Kombination von Attributen) bestimmt die Werte eines anderen Attributs (oder Attributkombination).

Eine vollständig funktionale Abhängigkeit liegt dann vor, wenn dass Nicht-Schlüsselattribut nicht nur von einem Teil der Attribute eines zusammengesetzten Schlüsselkanditen funktional abhängig ist, sondern von allen Teilen eines Relationstyps. Die vollständig funktionale Abhängigkeit wird mit der 2. Normalform erreicht.

Eine transitive Abhängigkeit liegt dann vor, wenn Y von X funktional abhängig ist und Z von Y, so ist Z von X funktional abhängig. Diese Abhängigkeit ist transitiv. Die transitive Abhängigkeit wird mit der 3. Normalform erreicht

Da nur Abhängigkeiten von Schlüssel-Attributen betrachtet werden und wenn Schlüsselkandidaten nur aus einem einzigen Attribut bestehen, sind diese automatisch in der zweiten Normalform.

Eine Relation ist in der ersten Normalform, wenn alle Attribute der Relation atomar sind. Zusammengesetzte und mehrwertige Attribute sind nicht erlaubt!

• Demoralisierung kann eine Option sein, wenn Informationen aus zwei oder mehreren Tabellen sehr häufig zusammen abgefragt werden UND wenn wenig Updates auf denormalisierten Attributen zu erwarten sind UND ein Performance Problem damit gelöst werden kann.

• Nachteile einer Denormalisierung ist das einbringen von Redundanzen und damit die Gefahr der Inkonsistenz.

• Durch eine integrierte Datenhaltung können diese in den Griff bekommen werden

Insert-Anomalie

• Ursache: Vermischung zweier Entitätstypen

• Wirkung: In die Relation können nicht Daten nur eines neuen Entitätstypen angelegt werden (z.B. Produkt kann nicht ohne Kunde angelegt werden)

Update-Anomalie

• Ursache: Redundanz innerhalb der Relation

• Wirkung: Eine Aktualisierung kann zu Inkonsistenzen führen, wenn die Änderung nicht in allen betroffenen Datensätzen durchgeführt wird (z.B. Aktualisierung des Wohnortes eines Kunden)

Delete-Anomalie

• Ursache: Vermischung zweiter Entitätstypen

• Wirkung: Beim Löschen der Informationen zu einer Entität (z.B. Kunde) können die Informationen zu einer anderen Entität (Warengruppe) ungewollt mit verloren gehen

Definition: 1NF

Eine Relation ist in der ersten Normalform, wenn alle Attribute der Relation atomar sind. Zusammengesetzte und mehrwertige Attribute sind nicht erlaubt.

Definition: 2NF

Eine Relation ist in der zweiten Normalform, wenn

• die erste Normalform vorliegt und

• alle Nichtschlüsselattribute voll funktional abhängig von jedem Schlüsselkandidaten sind.

Beachte

• Relationen, bei denen alle Schlüsselkandidaten nur aus einem einzigen Attribut bestehen, sind automatisch in 2NF.

• Es werden nur die Abhängigkeiten von Schlüssel-Attributen betrachtet (weitere Abhängigkeiten erst in 3NF).

Praktischer Nutzen

• 2NF erzwingt „monothematische“ Relationen im Schema: jede Relation modelliert nur einen Sachverhalt

• Redundanz und damit Gefahr von Inkonsistenzen wird reduziert

• Verständnis der Datenstrukturen fällt leichter

Definition: 3NF

Eine Relation ist in der dritten Normalform, wenn

• sie sich in der 2. Normalform befindet und

• kein Nichtschlüsselattribut von einem Schlüsselkandidaten transitiv abhängt.

Das bedeutet:

• Ein Nichtschlüssel-Attribut muss ausschließlich von den Schlüsselkandidaten funktional abhängen.

• Kein Nicht-Schlüsselattribut darf eine Determinante sein.

Praktischer Nutzen

• Versteckte Abhängigkeiten und Redundanzen werden aufgelöst

• Verborgene Entitätstypen werden identifiziert

• Normalformen definieren Qualitätskriterien

  • Qualität bedeutet hier: Maximale Sicherung der Konsistenz, d.h. Vermeidung von Inkonsistenzen

• Normalisierung = Herstellung eines "guten" Schemas

  • Jede Relation entspricht genau einer Objektmenge oder genau einer Relationship-Menge zwischen Objekten

  • Alle Informationen und Integritätsbedingungen (Schlüsselkandidaten und Fremdschlüssel) sind abgebildet

  • Redundanz ist weitgehend eliminiert

  • Es treten keinerlei "Änderungsanomalien" auf

• Beseitigung von Abhängigkeiten innerhalb einer Relation