Datenbank | Programmieren

− … sind Daten, die als Sequenz abgespeichert werden …

− … und auf die nur in der Reihenfolge zugegriffen werden kann

− … können als Dateien vorliegen

− … oder programmintern als Listen, Tupel, Sets, Dictionaries bzw. allgemein

als Arrays

− Zugriff über sequentielles Lesen bzw. Indices

Sequentielle Daten (auch Sequenzen genannt) sind Daten, die in einer festen Reihenfolge gespeichert sind. Du kannst auf jedes Element über seinen Index zugreifen – also über seine Position.

− Persistenz (dauerhafte Abspeicherung)

− Integrität (Korrektheit, Vollständigkeit, Anforderungen der referentiellen Integrität)*

− Konsistenz (Widerspruchsfreiheit)

− In der Praxis wird dies durch Datenbanksysteme erzielt: Daten werden (idealtypisch) genau an einem Ort einmal abgelegt und verschiedenen Programmen zur Verfügung gestellt

Datenbankmanagementsysteme (DBMS) sind Programme, die dir helfen, Daten einfach zu speichern, zu verwalten und wiederzufinden.

🔍 Kurz erklärt:Datenbankmanagementsysteme (DBMS) sind Programme, die dir helfen, Daten einfach zu speichern, zu verwalten und wiederzufinden.

-Hierarchische Datenbanken

• Netzwerkdatenbanken

• Relationale Datenbanken

• Objektorientierte Datenbanken

• Nicht-relationale / NoSQL-Datenbanken (z.B. dokumentenorientierte

Datenbanken, auf Basis semistrukturierter Daten wie JSON oder XML)

Das ANSI-SPARC-Konzept ist ein Modell, das beschreibt, wie Datenbanken aufgebaut sein sollten, damit sie flexibel, sicher und unabhängig von Programmen funktionieren.

Die Entity-Relationship-Modellierung (ERM) ist eine Methode, um Daten logisch zu planen und darzustellen – bevor man die Datenbank baut.

Eine Entität (entity) ist ein Objekt, das eindeutig identifizierbar ist.

Beispiel:

Ein Entitätstyp (entity type) ist eine Typisierung gleichartiger Entitäten z. B.

Angestellter, Projekt, Buch, Autor, VerlagC

Ein Entitätstyp hat bestimmte Eigenschaften (Attribute) mit einem bestimmten

Wertebereich (Domain).

Eine Entitätsmenge ist die Gesamtheit aller Entitäten eines bestimmten Entitätstyps.

✅ Merkmale:

• Alle Entitäten gehören zum selben Typ (z. B. Student)

• Sie haben dieselben Attribute, aber unterschiedliche Werte

• Sie bilden zusammen eine logische Sicht auf die Datenwelt

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Nicht zusammengesetzt, bestehen aus einem einzigen Wert, der für sich allein steht.

📌 Beispiel:

• Vorname = "Anna"

• Preis = 19.99

🧠 Merksatz:

„Ein Wert, klar und allein – wie ein Vorname.“

Bestehen aus mehreren Teilwerten, die getrennt sinnvoll sind.

📌 Beispiel:

• Adresse besteht aus:

  • Straße = "Hauptstr. 5"

  • PLZ = "12345"

  • Ort = "Berlin"

🧠 Merksatz:

„Ein Attribut aus vielen Teilen – wie eine Adresse.“

Ein Attribut, das pro Entität genau einen Wert haben kann.

📌 Beispiel:

• Geburtsdatum = 01.01.2000

• Matrikelnummer = 20251234

🧠 Merksatz:

„Pro Person ein Wert – nicht mehr.“

Ein Attribut, das mehrere Werte gleichzeitig haben kann.

📌 Beispiel:

• Telefonnummer = ["0123 456789", "0176 123456"]

• Sprachen = ["Deutsch", "Englisch"]

🧠 Merksatz:

„Ein Feld, viele Antworten – wie bei Sprachen.“

Der Wert wird berechnet oder abgeleitet aus anderen Attributen.

📌 Beispiel:

• Alter ergibt sich aus: heutiges Datum - Geburtsdatum

• Anzahl_Bestellungen ergibt sich aus: gezählte Datensätze in “Bestellung”

🧠 Merksatz:

„Der Wert wird nicht gespeichert, sondern berechnet.“

📘 Zusatz: abgeleitetes Attribut

Zum Beispiel:

• Alter → abgeleitet aus Geburtsdatum + heutigem Datum

💡 Beispiel für Entitätstyp (wie in der Aufgabe gefordert):

Entitätstyp: Student

Attribute:

• Matrikelnummer (einwertig, einfach)

• Name (einwertig, zusammengesetzt: Vorname, Nachname)

• Sprachen (mehrwertig, einfach)

• Adresse (einwertig, zusammengesetzt)

• Alter (abgeleitet aus Geburtsdatum)

Eine Verknüpfung zwischen zwei oder mehr Entitäten, dargestellt durch ein Verb oder eine Tätigkeit.

📌 Beispiel:

• Angestellter Müller → leitet → Projekt 3232

Beschreibt wie viele Entitäten vom Typ E2 zu einer Entität vom Typ E1 gehören können – also die fachlich-logische Verbindung.

📌 Beispiel:

• Ein Projekt kann von einem oder mehreren Angestellten bearbeitet werden. → Assoziation: Projekt → Angestellter

Die umgekehrte Richtung der Assoziation.

→ Beide zusammen ergeben die vollständige Beziehung.

📌 Beispiel:

• Assoziation: Projekt wird bearbeitet von Angestelltem

• Gegenassoziation: Angestellter bearbeitet Projekt

Zeigt wie viele Entitäten beteiligt sein dürfen oder müssen. Sie besteht aus:

a) Kardinalität (maximale Anzahl)

• Beschreibt, wie viele Verbindungen maximal erlaubt sind.

📌 Beispiel:

• Ein Angestellter leitet maximal ein Projekt → Kardinalität = 1

• Ein Projekt kann viele Angestellte haben → Kardinalität = N

b) Partizipation (ob Pflicht oder optional)

• Zeigt, ob jede Entität mitmachen muss, oder nur manche.

📌 Beispiel:

• Jeder Angestellte muss mindestens ein Projekt leiten

→ vollständige Partizipation

• Manche Projekte werden vielleicht noch von niemandem geleitet

→ partielle Partizipation

Lösung:

Eine Aggregation ist eine hierarchische Beziehung, bei der ein „Ganzes“ aus Teilen besteht, die unabhängig voneinander existieren können.

Beispiel: Ein Auto hat Räder. Die Räder könnten auch ohne das Auto existieren.

Beispiel:

Auto (Ganzes) ––hat––> Rad (Teil)

Das Rad kann auch ohne Auto existieren (z. B. als Ersatzrad).

Eine Komposition ist eine spezielle Form der Aggregation. Die Teile sind abhängig von der Gesamtheit und können nicht eigenständig existieren.

Beispiel: Ein Zimmer existiert nur innerhalb eines Hauses.

Beispiel:

Haus (Ganzes) ––hat––> Zimmer (Teil)

Ein Zimmer kann nicht ohne Haus existieren.

• Aggregation: Leere Raute

• Komposition: Ausgefüllte (schwarze) Raute

• Aggregation: Teile können unabhängig existieren

• Komposition: Teile sind von der Gesamtheit abhängig und können nicht alleine existieren

Eine Relation ist eine Tabelle mit Zeilen und Spalten, die einen eindeutigen Namen besitzt.

Attribute sind die benannten Spalten einer Tabelle, deren Werte aus einem Wertebereich (Domäne) stammen.

Ein Tupel ist eine Zeile der Tabelle (= ein Datensatz/Record), also eine Kombination von Attributwerten.

Eine Sammlung von Tabellen (Relationen), in denen die Datensätze gespeichert sind.

Sie identifizieren eindeutig einzelne Datensätze in einer Relation.

Ein Attribut oder eine Kombination von Attributen, die jeden Datensatz eindeutig identifizieren.

• Sprechender Schlüssel: Attribut beschreibt die Entität (z. B. E-Mail als Benutzer-ID)

• Nicht-sprechender Schlüssel: Abstraktes Attribut ohne inhaltliche Aussage (z. B. laufende Nummer, ID)

Ein Schlüssel, der aus mehreren Attributen gemeinsam besteht.

In der Tabelle „Kursanmeldung“:

(Matrikelnummer, Kursnummer)

Nur die Kombination beider Werte ist eindeutig (ein Student kann mehrere Kurse haben und ein Kurs mehrere Studenten).

Ein Attribut (oder eine Attributmenge), das auf einen Primärschlüssel in einer anderen Tabelle verweist.

Kunden-Nr. in der Tabelle „Bestellung“

Sie verweist auf die Kundennummer im „Kunde“-Tabelle.

• Änderbarkeit: Sprechende Schlüssel (wie E-Mail) können sich ändern – das führt zu Problemen bei Verknüpfungen.

• Datenschutz: Persönliche Daten als Schlüssel sind datenschutzkritisch.

• Eindeutigkeit: Schlechte Schlüsselauswahl kann zu doppelten oder nicht eindeutig identifizierbaren Datensätzen führen.

• Komplexität: Zusammengesetzte Schlüssel können zu lang und unübersichtlich werden.

• Referenzielle Integrität: Änderungen am Schlüssel können Fremdschlüssel-Beziehungen beschädigen.

• Verständlichkeit: Nicht-sprechende Schlüssel sind für Benutzer schwerer nachzuvollziehen.

💡 Spezialisierung

• Was passiert? Von einer allgemeinen Entität werden Unterschiede herausgearbeitet → Es entstehen Subklassen mit speziellen Attributen.

• Ziel: Unterschiede maximieren.

• Beispiel: Aus der Entität Person entstehen spezialisierte Entitäten Student und Dozent. Student hat z. B. „Studienfach“, Dozent hat „Gehalt“.

💡Generalisierung

• Was passiert? Gemeinsamkeiten mehrerer Entitäten werden zusammengeführt → Es entsteht eine Superklasse.

• Ziel: Gemeinsamkeiten maximieren.

• Beispiel: Die Entitäten Student und Dozent haben beide „Name“, „Geburtsdatum“ usw. Diese werden in der Superklasse Person zusammengefasst.

Beispiel:

Was ist das Ziel?

Integritätsbedingungen sorgen dafür, dass Daten in einer Datenbank korrekt, vollständig und widerspruchsfrei bleiben. Man kann sagen: Sie sind die “Regeln für saubere Daten”.

DML steht für Data Manipulation Language – sie dient zur Verarbeitung von Daten in Tabellen (z. B. Einfügen, Ändern, Löschen, Abfragen).

1. INSERT → fügt Daten (Tupel) ein

2. SELECT → fragt Daten ab

3. UPDATE → ändert vorhandene Daten

4. DELETE → löscht Daten

Er fügt neue Zeilen (Tupel) in eine Tabelle ein.

SELECT liest Daten aus einer Tabelle aus.

UPDATE ändert vorhandene Werte in einer Tabelle.

DELETE löscht Zeilen aus einer Tabelle.

SELECT * FROM Produkt;

SELECT * FROM Produkt ORDER BY Stückpreis;

Mit WHERE kann man Zeilen mit bestimmten Bedingungen auswählen – also gezielt Daten abfragen.

Mit OR wählst du Zeilen aus, bei denen mindestens eine Bedingung erfüllt ist.

Nur Zeilen, bei denen alle Bedingungen erfüllt sind, werden ausgewählt.

Dann wird keine Zeile zurückgegeben (→ leere Ergebnismenge).

Nur wenn der logische Ausdruck in der WHERE-Klausel wahr (true) ist.

• = → gleich

• <> oder != → ungleich

• < → kleiner

• > → größer

• <= → kleiner gleich

• >= → größer gleich

BETWEEN x AND y prüft, ob ein Wert innerhalb eines Bereichs liegt – inklusive Grenzwerte

SELECT ALL zeigt alle Werte inklusive Wiederholungen an.

SELECT DISTINCT zeigt nur unterschiedliche (eindeutige) Werte an – doppelte Einträge werden unterdrückt.

Mit ORDER BY kannst du die Reihenfolge der Ergebniszeilen festlegen.

ASC steht für ascending = aufsteigend sortieren (von klein nach groß).

Das ist der Standard, auch wenn man es weglässt.

DESC steht für descending = absteigend sortieren (von groß nach klein).

COUNT() zählt die Anzahl der Zeilen (bzw. nicht-leeren Werte in einer Spalte).

SUM() berechnet die Summe aller Werte in einer Spalte.

AVG() berechnet den Durchschnitt (arithmetisches Mittel) aller Werte in einer Spalte.

MIN() liefert den kleinsten Wert in einer Spalte.

MAX() liefert den größten Wert in einer Spalte.

GROUP BY fasst Zeilen mit gleichem Wert in einer oder mehreren Spalten zusammen – wichtig für Aggregatfunktionen.

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Mit HAVING kannst du das Ergebnis von Gruppierungen (nach GROUP BY) filtern – ähnlich wie WHERE, aber für Gruppen.

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Ein JOIN verknüpft mehrere Tabellen, indem er zusammengehörige Datensätze über Schlüssel (meist Primär- und Fremdschlüssel) kombiniert.

Mit UPDATE änderst du Werte in bestehenden Datensätzen (Zeilen) einer Tabelle.

Alle Zeilen in der Tabelle werden geändert!

Mit einer WHERE-Klausel wählst du gezielt aus, welche Zeilen geändert werden.

Mit DELETE werden Datensätze (Zeilen) aus einer Tabelle gelöscht.

Es werden alle Zeilen der Tabelle gelöscht – die Tabelle bleibt leer, aber ihre Struktur bleibt erhalten.

Mit einer WHERE-Klausel wählst du gezielt die zu löschenden Zeilen.