Prüfungsfragen

Antwort

• Anforderungsanalyse:

→ Erfasst fachliche Anforderungen

→ Liefert ein erstes fachlich-technisches Modell

• Entitäten identifizieren & Beziehungen festlegen:

→ Konkretisieren dieses Modell

→ Dient dem logischen Datenbankentwurf

→ Ergebnis: konzeptionelles Datenmodell

• Bezug:

→ Entwurfsphase baut direkt auf der Anforderungsanalyse auf

SELECT DISTINCT Name, Art FROM Tier;

SELECT Typ AS `NAME`

FROM PKW

INNER JOIN Hersteller ON PKW.Hersteller = Hersteller.Name

WHERE Firmensitz = 'Deutschland' AND Baujahr > '2012'

ORDER BY Typ;

Ein Lost Update ist ein Isolationsphänomen, das bei gleichzeitiger Ausführung (Nebenläufigkeit) mehrerer Transaktionen auf denselben Daten entsteht.

Dabei überschreibt eine Transaktion unbemerkt die Änderungen einer anderen, weil beide auf denselben Ausgangswert zugreifen und danach updaten.

Beispiel:

Zwei Anwendungen lesen denselben Wert und führen danach jeweils ein UPDATE aus. Das zweite UPDATEüberschreibt die Änderung der ersten Transaktion – der erste Update-Vorgang geht somit „verloren“.

Vermeidung:

Ein höherer Isolationslevel, z. B. READ COMMITTED, kann Lost Updates verhindern.

Dabei werden nur bereits bestätigte (committed) Daten gelesen, wodurch sich parallele Änderungen nicht mehr unbemerkt überschreiben.

Wenn du möchtest, kann ich auch eine SQL-Transaktion mit Isolationslevel als Beispiel formulieren.

Wie bei INTERSECT selbst wird vorausgesetzt, dass die Tabelle A und Tabelle B

die gleiche Struktur haben.

SELECT DISTINCT tablea.field

FROM tablea

WHERE tablea.field

IN ( SELECT tableb.field FROM tableb);

Name der Entität wird über dem Rechteck notiert. Der Primärschlüssel wird im

oberen Bereich des Rechteckes notiert. Alle Anderen Attribute im unteren Bereich.

Auch Krähenfußnotation genannt

Die Entität wird durch ein Rechteck dargestellt. Die Attribute jeweils mit einem Oval

welche mit der zugehörigen Entität verbunden ist. Primärschlüssel werden durch

Unterstreichen des Attributes gekennzeichnet:

Die Entität wird als Klasse mit Attributen modelliert. Primärschlüssel werden als

Eigenschaft des Attributes in geschweiften Klammern hinter dem Namen notiert.

Sie ist eine Eigenschaft einer Datenbank, dass alle verwendeten Fremdschlüssel

auch tatsächlich als Primärschlüssel in einer anderen Tabelle verwendet werden und

damit eine gültige Referenz auf einen anderen Datensatz existiert. Alles in Allem

müssen also alle beteiligten Datensätze welche einen Bezug zum gelöschten

Datensatz aufweisen überprüft und ggf auch gelöscht werden sofern sie keinen Sinn

mehr ergeben.

• Lost Update entsteht durch Nebenläufigkeit von Transaktionen, also gleichzeitige oder ungeordnete Ausführung.

• Zwei Transaktionen lesen denselben Wert, ändern ihn und speichern ihn – dabei überschreibt eine Änderung die andere, ohne dass es bemerkt wird.

• Beispiel: Anwendung 1 erhöht den Preis, Anwendung 2 senkt ihn – Ergebnis: Änderung von Anwendung 1 geht verloren.

• Vermeidung: durch festgelegte Isolationslevel, z. B.:

  
  

  • READ COMMITTED

  • REPEATABLE READ

  • SERIALIZABLE

  
  

SELECT

Tier.TierID,

Tier.Art,

Tier.Rasse,

Tier.Alter,

Tier.Geschlecht,

Halter.HalterID,

Halter.Vorname,

Halter.Nachname,

Behandlung.BehandlungID,

Behandlung.Kurzdiagnose,

Behandlung.Datum

FROM Tier

JOIN Halter ON Tier.HalterID = Halter.HalterID

JOIN Behandlung ON Tier.TierID = Behandlung.TierID

ORDER BY Behandlung.BehandlungID;

Sie ist eine Eigenschaft einer Datenbank, dass alle verwendeten Fremdschlüssel

auch tatsächlich als Primärschlüssel in einer anderen Tabelle verwendet werden und

damit eine gültige Referenz auf einen anderen Datensatz existiert.

SELECT *

FROM Tier

JOIN Halter

USING TierID (oder ON Tier.TierID=Halter.TierID)

JOIN Behandlung

USING TierID (oder ON Halter.TierID=Behandlung.TierID)

GROUP BY Behandlung

;

Führt die Datensätze zusammen für welche das Verbundkriterium erfüllt ist. ALLE

Spalten ALLER Tabellen sind im Ergebnis enthalten. Darüber hinaus werden alle

Datensätze der links vom JOIN Statement genannten Tabelle in das Ergebnis

übernommen, Die aus der rechten Tabelle übernommenen Spalten werden mit

NULL aufgefüllt

SELECT * FROM Artikel LEFT JOIN Film ON Artikel.ArtikelID=Film.ArtikelID;

Hier werden die Tabellen Artikel und Film, bei welchen die ArtikelID’s gleich sind

zusammengefügt und ausgefüllt, die anderen Spalten von der Tabelle Film bleiben

leer

Erläutern von Entität, Attribut, Spalte und Tabelle (6 Punkte)

Entität: Eine Entität 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.

Attribut: Konkrete Eigenschaften von Entitäten werden als deren Attribute

beschrieben.

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

dessen Namen sie bezeichnet wird.

Tabelle: Eine Tabelle ist eine Veranschaulichung einer Relation, in der die Werte

stehen, die zu einer Relation gehören

Die in einer Datenbank gespeicherten Datensätze müssen fachlich korrekt und

widerspruchsfrei sein. Es müssen dabei sowohl fachliche Bedingungen als auch

technische Bedingungen wie die referentielle Integrität erfüllt werden. Die

Bewahrung der Konsistenz der Daten bzw. die Verhinderung von Inkonsistenz ist

eine der zentralen Aufgaben eines Datenbankmanagementsystems. Unter Anderem

lässt sich durch Transaktionen im Falle eines Fehlers die Konsistenz erhalten (Das

C von ACID)

SELECT DISTINCT Continent FROM Country;

Identische Datensätze im Ergebnis einer SQL Anfrage können mit DISTINCT

zusammengefasst werden. Wird vor allem dann angewandt, wenn die Anzahl von

eindeutigen Ergebnisdatensätzen benötigt wird

Gerne! Hier ist eine klar strukturierte und schön formulierte Zusammenfassung:

✅

SQL – Strukturierte Abfragesprache

• Structured Query Language (SQL) ist eine international standardisierte Programmiersprache (ISO 9075) für relationale Datenbanken.

• Sie dient als universelle Schnittstelle zur Erstellung, Abfrage und Verwaltung von Daten und Zugriffsrechten.

🔧

Teilsprachen von SQL:

1. Data Manipulation Language (DML): Daten abfragen und ändern

2. Data Definition Language (DDL): Tabellen und Strukturen erstellen/ändern

3. Transaction Control Language (TCL): Transaktionen steuern

4. Data Control Language (DCL): Zugriffsrechte verwalten

🌍

Ziel der Standardisierung:

• Anwendungen sollen unabhängig vom eingesetzten DBMS entwickelt und betrieben werden können.

• Syntax und Befehle sind weitgehend gleich, allerdings gibt es:

  
  

  • Unterschiede bei Datentypen und Funktionen (z. B. nicht jedes DBMS unterstützt INTERSECT oder MINUS)

  • Unterschiede in der Leistung (Ausführungsgeschwindigkeit)

  
  

Wenn du willst, kann ich dir daraus eine prüfungstaugliche Merkliste oder Karteikarten-Version machen.

• 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

-Ein Halter hat mindestens 1 Tier

-1 Tier hat mindestens 1 Behandlung // 1 Behandlung ist genau einem Tier

zugeordnet

-1 Behandlung wurden beliebig viele Medikamente, mindestens 1 eingesetzt.

-1 Medikament ist für keine oder beliebig viele Behanldungen einsetzbar

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.

INNER JOIN mit ON Verbundkriterium

INNER JOIN mit USING(spalten); wird eingesetzt, wenn die Spalten des

Verbundkriteriums gleich benannt sind

NATURAL JOIN: Variante vom INNER JOIN

LEFT JOIN / RIGHT JOIN

1. Single-Table-Strategie

• Alle Klassen der Vererbungshierarchie werden in einer einzigen Tabelle gespeichert.

• Nicht benötigte Spalten werden leer (NULL) gelassen.

• Eine Unterscheidung erfolgt über ein Discriminator-Attribut.

• Vorteil: Einfach, schnell abzufragen.

• Nachteil: Viele NULL-Werte und Redundanz möglich.

Beispiel:

Tabelle Artikel enthält Spalten für Filme und Musik, z. B. Regisseur, Künstler, Laufzeit, etc.

2. Table-per-Class-Strategie

• Für jede konkrete Klasse wird eine eigene Tabelle erstellt.

• Alle relevanten Attribute werden vollständig in der jeweiligen Tabelle gespeichert.

• Abstrakte Klassen haben keine eigene Tabelle.

• Vorteil: Kein Join nötig, schneller Zugriff auf Objekte einer Klasse.

• Nachteil: Duplizierte Attribute in mehreren Tabellen, schwer zu vereinheitlichen.

Beispiel:

Tabelle Film mit eigenen Attributen + nochmal Name, Preis, Verfügbarkeit – ebenso in MusikAlbum.

3. Joined-Subclass-Table-Strategie

• Jede Klasse – auch abstrakte – bekommt eine eigene Tabelle.

• Unterklassen enthalten nur ihre spezifischen Attribute + Fremdschlüssel zur Oberklasse.

• Zum Lesen/Schreiben wird ein JOIN über alle relevanten Tabellen benötigt.

• Vorteil: Minimale Redundanz, logisch sauber.

• Nachteil: Komplexere Abfragen durch mehrere JOINS.

Beispiel:

Artikel enthält allgemeine Attribute, Film und MusikAlbum verweisen per Fremdschlüssel (ArtikelID) darauf.

Die werden im skript nämlich echt schlecht erklärt (EDIT: Super Tipp, unbedingt

anschauen!!!)

-https://www.youtube.com/watch?v=jD0c4X0tSc8&t=114s

-https://www.youtube.com/watch?v=5ZEchu2WnD4

-https://www.youtube.com/watch?v=d5QNpsezNTs&t=29s

-https://www.youtube.com/watch?v=_UQ9Pu2W7Zg&t=18s

Damit wird garantiert, dass beide INSERTs nur dann dauerhaft gespeichert werden, wenn beide erfolgreich ausgeführt wurden.

Kommt es zu einem Fehler (z. B. durch Verletzung einer Bedingung), kann mit ROLLBACK alles zurückgesetzt werden.

Vorteil:

Die Datenintegrität bleibt gewahrt – es gibt keinen Teilzustand, bei dem nur die Abbuchung oder nur die Zubuchung erfolgt ist.

🔍

Optionalität in ER-Diagrammen

Die Optionalität beschreibt, ob eine Beziehung zwingend (MUSS) oder freiwillig (KANN) besteht.

Sie gibt also an, ob eine Entität mit einer anderen verknüpft sein muss oder darf.

🧭

Schreibweise:

• Die erste Zahl gibt den Minimalwert an (0 = optional, 1 = verpflichtend)

• Die zweite Zahl gibt den Maximalwert an (z. B. 1 oder n)

📌

Beispiele:

1. Mann 0,1 ⇄ 0,1 Frau

   → Ein Mann kann mit 0 oder 1 Frau verheiratet sein – und umgekehrt.

   → Beziehung ist optional auf beiden Seiten.

2. Mann 0,0 ⇄ 0,0 Frau

   → Es besteht keine Beziehung – rein theoretisches Beispiel.

3. Ausbilder 1,m ⇄ 1,n Gruppe

   → Ein Ausbilder muss mindestens eine Gruppe unterrichten

   → Jede Gruppe muss mindestens einen Ausbilder haben

   → Die Beziehung ist verpflichtend auf beiden Seiten

Optionalität wird in ER-Diagrammen grafisch dargestellt und ist wichtig für die Datenbankstruktur und die Kardinalität der Beziehungen.

Eine Relation befindet sich in der ersten Normalform, wenn alle Attribute nur

einfache Attributwerte aufweisen (Bezeichnung: atomar). Zur Bildung der ersten

Normalform müssen die nicht-atomaren Attribute umgewandelt werden. Dies kann

durch Einfügen zusätzlicher Zeilen, Spalten oder neuer Relationen erfolgen.

Außerdem muss jeder einzelne Datensatz über einen eindeutigen Primärschlüssel

identifizierbar sein.

Hierbei handelt es sich um Mengenoperationen, da diese als Ergebnis wiederum

Mengen liefern, können mit ihrer Hilfe Ergebnismengen mehrerer SELECT-Anfragen

bereinigt und anschließend weiterverarbeitet werden.

UNION: Duplikatfreie Vereinigung

UNION ALL: Bei Vereinigung werden Duplikate nicht bereinigt

Die 2. Normalform kann nur von Tabellen mit zusammengesetzten Primärschlüssel

erreicht werden.

Wenn sie in der ersten Normalform ist und jedes Nichtschlüsselattribut immer

abhängig vom gesamten zusammengesetzten Primärschlüssel und nicht nur von

einem Teil des Schlüssels ist.

Die 3. Normalform kann sowohl mit zusammengesetzten als auch mit einfachen

Primärschlüssel erreicht werden. Kriterien der ersten Normalform und ggf der

Zweiten Normalform müssen erfüllt sein.

Darüber hinaus gilt für die 3. folgende Bedingung: Jedes Nichtschlüsselattribut hängt

direkt vom Schlüsselattribut ab. Es gibt keine funktionalen Abhängigkeiten zwischen

Attributen, die nicht Teil des Primärschlüssel sind.

Die Normalform einer Datenbank ist ein Maß für die Struktur einer Datenbank. Sie

gibt Hinweise dazu, wie redundant Daten in einer Datenbank gespeichert sind.

Daten enthalten Redundanz, wenn man Teile von ihnen weglassen kann, ohne dass

es zu einem Informationsverlust kommen würde. Falls Daten in einer Datenbank

redundant abgelegt sind, ist das Risiko von Inkonsistenzen hoch. Daher sollte bei

der Erstellung der Struktur der Datenbanktabellen auf möglichst geringe Redundanz

geachtet werden. Je höher die Normalform, desto weniger redundant liegen die

Daten vor. Zur Bestimmung einer Normalform wird die Struktur von Attributen einer

Relation und deren Abhängigkeiten untereinander betrachtet

❗️

Isolationsphänomene

Unerwünschte Effekte, die entstehen, wenn mehrere Transaktionen gleichzeitig auf dieselben Daten zugreifen.

🔄

Typen von Isolationsproblemen:

• 🔁 Lost Update

  Zwei Transaktionen ändern denselben Datensatz – die Änderung der ersten wird von der zweiten überschrieben.

  → Vermeidung: READ COMMITTED

• 🧪 Dirty Read

  Eine Transaktion liest Daten, die eine andere Transaktion verändert, aber noch nicht bestätigt (committed)hat.

  → Vermeidung: READ COMMITTED

• 🔂 Non-Repeatable Read

  Eine Transaktion liest denselben Datensatz mehrfach, erhält aber unterschiedliche Werte, weil zwischenzeitlich eine andere Transaktion den Wert geändert hat.

  → Vermeidung: REPEATABLE READ

• 👻 Phantom Read

  Eine Transaktion liest mehrmals mit gleichem Kriterium, aber es erscheinen neue oder fehlende Datensätze, weil eine andere Transaktion Datensätze hinzugefügt oder gelöscht hat.

  → Vermeidung: SERIALIZABLE

⚙️

Isolation Level – Definition

Ein Isolation Level bestimmt, wie stark Transaktionen voneinander abgeschirmt werden.

Es ist ein Kompromiss zwischen Datenkonsistenz und Parallelität und wird vom DBMS konfiguriert.

Wenn du magst, mache ich dir daraus noch eine Lernkarte oder eine Tabelle.

✅

Antwort:

Wenn ein Primärschlüssel gelöscht werden soll, der in einer anderen Tabelle als Fremdschlüssel verwendet wird, muss zuerst die Fremdschlüsselbeziehung aufgelöst werden.

Dies dient der Erhaltung der referenziellen Integrität.

⚠️

Wichtige Schritte:

1. Fremdschlüssel aus Tier entfernen

   → Erst die Verbindung trennen, bevor man den Primärschlüssel löscht.

2. Primärschlüssel aus Besitzer löschen

   → Die Spalte bleibt erhalten, nur die Primärschlüsseleigenschaft wird entfernt.

🛠️

SQL-Befehle:

SELECT name, tiere

FROM tabellenname

WHERE name like ’MA%’

SELECT *

FROM Autos

WHERE PS >

(SELECT AVG(PS) FROM Autos)

;

Atomarität (engl.: atomicity): Eine Transaktion ist atomar. Sie wird nur vollständig

oder gar nicht ausgeführt, in keinem Fall jedoch nur teilweise.

Konsistenz (engl.: consistency): Eine Transaktion erhält die Konsistenz der

Datenbank. Sie überführt den Datenbestand von einem konsistenten Zustand in

einen anderen konsistenten Zustand.

Isoliertheit (engl.: isolation): Transaktionen beeinflussen sich nicht gegenseitig,

parallele Transaktionen werden so umgesetzt, also ob sie nacheinander

stattgefunden hätten. Somit ist die gleichzeitige Ausführung mehrerer Transaktionen

und ein Mehrbenutzerbetrieb gewährleistet.

Dauerhaftigkeit (engl.: durability): Wurde eine Transaktion erfolgreich

abgeschlossen, sind die dadurch bewirkten Änderungen dauerhaft in der Datenbank

gespeichert.

Vorteile:

Sehr schnell lesender und schreibender Zugriff auf Daten, da nur eine Tabelle

gelesen werden muss.

Für das Lesen und Schreiben auf der Datenbank reicht jeweils genau ein SQL-

Statement aus

Effizienter Zugriff auf Beziehungen zwischen Klassen der Vererbungshierarchie.

CREATE TABLE Kunde

(

KundeID INTEGER, Name VARCHAR(500), Vorname VARCHAR(500), KundenNR

VARCHAR(15)

);

SELECT *

FROM

Tiere INNER JOIN Behandlung On tiere.tiereid=behandlung.tiereid

;

Gerne! Hier ist die kompakte und schöne Zusammenfassung des Textes:

🧩

SQL und DBMS – Standardisierung & Unterschiede

Obwohl SQL international standardisiert ist, unterscheidet sich die konkrete Umsetzung je nach DBMS.

Die Syntax ist zwar ähnlich, aber:

• Datentypen und Funktionen variieren

• Ausführungsgeschwindigkeiten sind unterschiedlich

• Ein Wechsel des DBMS ist aufwendig, da alle SQL-Befehle neu getestet werden müssen

➡️ Fazit: SQL bietet eine gemeinsame Basis, aber keine vollständige Kompatibilität zwischen DBMS-Systemen.

1.

CREATE TABLE Bestellung

(

BestellungID varchar(50),

KundenID varchar(50),

Versandart varchar (250),

Rechnungsbetrag decimal (10,2),

Lieferstatus varchar (500),

Bestelldatum date,

Lieferdatum date,

);

2.

ALTER TABLE Bestellung ADD PRIMARY KEY BestellungID;

3.

INSERT INTO Bestellung (BestellungID, KundenID, Versandart, Rechnungsbetrag,

Lieferstatus, Bestelldatum) VALUES (B12, K12, DHL, 23.99, bestellt, 2014-12-01);

SELECT BestellungID FROM Bestellung WHERE Rechnungsbetrag <= (SELECT

AVG(Rechnungsbetrag) FROM Bestellung);

SELECT DISTINCT BestellungID, Ort FROM Bestellung JOIN Kunde USING

KundeID;

SELECT DISTINCT KundeID, Name FROM Bestellung JOIN Kunde USING

KundeID

WHERE Lieferdatum = `geliefert`;