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Datenbanken (Fach) / 4+5+6 (Lektion)

4+5+6

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  • Was ist eine Typkonvertierung mit CAST und wann ist sie erforderlich? Eine Typkonvertierung ist immer dann erforderlich, wenn Wertebereiche, die Spalten zugeordnet werden, nicht identisch sind. Für die Typkonvertierung steht in SQL die Funktion CAST zur Verfügung, die Spaltenwerte in einen anderen Wertebereich umwandelt. SELECT CAST (5 AS DECIMAL(6,3)) AS konvertierungsergebnis Der große Vorteil der sog. expliziten Umwandlung ist, dass die Konvertierung von Datentypen selbst bestimmbar ist. Falls die Umwandlung nicht möglich ist, wird sofort ein Fehler ausgegeben
  • Wie wird eine neue Tabelle erstellt? Die Syntax zum Erstellen einer Tabelle lautet: CREATE TABLE tabellenname ( spaltenname1 <datentyp>, ...); CREATE TABLE dienstwagen (  id INT PRIMARY KEY,   kennzeichen CHAR(9),   erstzulassung DATE,   kostenstelle TINYINT,   hersteller VARCHAR(200),   modell VARCHAR(200),   leistung DECIMAL(5,2),   mitarbeiter VARCHAR(300) );
  • Was sind Constraints Pflichtfelder definieren: - muss ausgefüllt werden: Felder als NOT NULL definieren - kann ausgefüllt werden: Felder als NULL definieren - Default Value: NULL Standardfelder festlegen: - DEFAULT z.B. 0
  • CONSTRAINTS Zusammenfassung - Die Einschränkungen PRIMARY KEY, UNIQUE und CHECK können über mehrere Spalten auf Tabellenebene festgelegt werden. - Für die PRIMARY KEY- und UNIQUE-Einschränkung gilt, dass die Kombination der Spaltenwerte immer eindeutig sein muss  - Die CHECK-Einschränkung auf Tabellenebene wird genutzt, um Bedingungen über mehrere Spalten zu formulieren.
  • Was ist der Anforderungskatalog bei der Modellierung von Datenbanken? Ein Anforderungskatalog stellt die Grundlage für ein Datenmodell dar. Es muss zuerst klar sein, welche Sachverhalte datentechnisch abgebildert werden sollen, bevor ein Datenmodell erstellt werden kann. Ein Anforderungskatalog resultiert wiederaus ein einer Anforderungsanalyse
  • Entity-Relationship-Modell Wenn wir eine neue Datenbank entwickeln, ist es sinnvoll, zuerst ein Modell zu erstellen, ein sogenanntes Entity-Relationship-Modell Diese Form eines Modells, das uns ermöglicht, Informationsstrukturen modellhaft abzubilden, wurde Mitte der 1970er Jahre von Peter Chan vergestellt
  • Entitäten In einem Rechteck wird die Bezeichnung oder der Name des abzubildenden Objekts notiert. Somit erhalten wir schon einmal eine Übersicht über die Entitäten, deren Informationen verarbeitet werden sollen. Die Entität auszubildender soll die Informationen bzw. Eigenschaften enthalten, die zur Verwaltung eines Auszubildenden erforderlich sind. Überlegen wir uns also als Erstes, um welche Informationen es sich handeln könnte.
  • Schlüsselsttribute Attribute, die Datensätze eindeutig bestimmen, werden als Schlüsselattribute bezeichnet. Schlüsselkandidaten bezeichnen einen gegebenfalls infrage kommenden eindeutigen Schlüssel.
  • Was sind Redundanzen Eine Redundanz ist dann gegeben, wenn die exakt gleiche Information mehrfach vorhanden und somit eigentlich überflüssig ist. --> So entstehen Anomalien
  • Normalisierungsformen Unter Normalisierung versteht man das schrittweise Entfernen von Redundanzen aus einem Datenmodell. Dazu werden mehrfach vorkommende Daten in einer oder mehreren Tabellen bearbeitet. 1. Normalform:Dann erfüllt, wenn die Attribute einer Entität atomar sind un dkeine mehrfach vorkommenden Werte enthalten. Attribute sind atomar, wenn sie nicht mehr teilbar sind. 2. Normalform:Die 2. Normalform ist erfüllt, wenn die 1. NF gegeben ist und zudem jedes Nicht-Schlüsselattribut von einem eindeutigen ganzheitlichen Schlüssel abhägt.(Wenn Attribute von einem Teil des Schlüssels eindeutig identifiziert werden (funktional abhängig sind), dann liegt keine 2. NF vor! 3. Normalform:Die 3. NF ist erfüllt, wenn die ersten beiden NF erfüllt sin dund alle Attribute ausschlißlich vom Gesamtschlüssel abhängig snd (wobei der Gesamtschlüssel aus einem oder mehreren Attributen bestehen kann).(Transitive Abhängigkeit ist gegeben, wenn ein Attribut auch von einem Nicht-Schlüsselattribuut abhängig ist, das wiederum vom Gesamtschlüssel abhängig ist.)
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  • Referentielle Integrität Rationale Datenbanken stellen die referentielle Integrität sicher. Die referenzielle Integrität gewährleistet, dass Beziehungen zwischen Zeilen von Tabellen gültig sind. - In eine Elterntabelle können Zeilen ohne Rücksicht auf Abhängigkeiten zu einer Kindtabelle eingefügt werden. - In einer Kindtabelle müssen einzufügende Zeilen auf die Zeilen einer Elterntabelle referenzieren, zu der sie in Beziehung stehen. Hier gibt es eine Ausnahme: Eine Zeile ohne definierten Fremdschlüsselwert (NULL) kann jederzeit eingefügt werden. - Die Aktualisierung von Primärschlüsselwerten in einer Elterntabelle setzt voraus, dass entweder keine Beziehung zu einer Zeile in einer Kindtabelle existiert oder dass der Fremdschlüsselwert in der Zeile der Kindtabelle automatisch mit aktualisiert wird.  - Die Aktualisierung von Fremdschlüsselwerten in einer Kindtabelle ist nur dann möglich, wenn eine andere gültige Beziehung mit einem Fremdschlüsselwert hergestellt wird.
  • ON UPDATE CASCADE Klausel Die ON UPDATE CASCADE-Klausel bewirkt für jede Änderung eines Primärschlüsselwertes in einer Elterntabelle die automatische Änderung der Fremdschlüsselwerte in der Kindtabelle. CREATE TABLE adresse ( id TINYINT PRIMARY KEY, strasse VARCHAR(200), nr VARCHAR(5), plz INT, ort VARCHAR(200), id_auszubildender TINYINT, CONSTRAINT fk_adresse_auszubildender FOREIGN KEY (id_auszubildender)  REFERENCES auszubildender (id)    ON UPDATE CASCADE    ON DELETE CASCADE ); ON DELETE CASCADE löscht bei Referenzen auf den Primärschlüssel alle Zeilen in dieser Kindtabelle.
  • Was ist eine Aggregation Der Begriff »Aggregation« stammt aus dem Lateinischen und besagt so viel wie »Anhäufung«. Bezogen auf Tabellen werden gleichartige Werte zu Gruppen zusammengefasst und mit Aggregationsoperationen ausgewertet. Die fünf wichtigsten Aggregatfunktionen auf Gruppierungen von Spaltenwerten einer oder mehrerer Spalte sind: •  COUNT(spaltenwert) – zählt die Spaltenwerte einer Gruppe. •  SUM(spaltenwert) – addiert numerische Spaltenwerte einer Gruppe. •  MIN(spaltenwert) – ermittelt den minimalen Wert einer Gruppe. •  MAX(spaltenwert) – ermittelt den maximalen Wert einer Gruppe. •  AVG(spaltenwert) – ermittelt den arithmetischen Durchschnittswert einer Gruppe
  • Die HAVING Klausel SQL bietet Ihnen mit der HAVING-Klausel in Bezug auf aggregierte Werte eine spezielle Filterfunktion an. Z. B. kann die HAVING-Klausel verwendet werden, um einen aggregierten Durchschnittswert mit einem Vergleichsoperator gegen ein Literal zu prüfen. Beispiele: •  Wie viele Mitarbeiter haben mehr als 5 Bonuszahlungen erhalten? •  Habe ich Namen und Vornamen, die mehr als 1x in einer Tabelle vorkommen? Beispiel:SELECT mitarbeiterid, COUNT(bonusid) as anzahlbonuszahlungen FROM bonus GROUP BY mitarbeiterid HAVING COUNT(bonusid) >=5

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