Semantische Integrität (auch: Konsistenz) der in einer Datenbank gespeicherten Daten als wichtige Anforderung

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Semantische Integrität (auch: Konsistenz) der in einer Datenbank gespeicherten Daten als wichtige Anforderung"

Transkript

1 6. Datenintegrität

2 Motivation Semantische Integrität (auch: Konsistenz) der in einer Datenbank gespeicherten Daten als wichtige Anforderung nur sinnvolle Attributwerte (z.b. keine negativen Semester) Abhängigkeiten zwischen Attributwerten (z.b. Telefon oder muss bekannt sein) Referentielle Integrität d.h. Integrität von Verweisen (z.b. Professor zu einer Vorlesung muss bekannt sein) Eindeutigkeit von Attributwerten (z.b. jedes Büro darf nur einmal in Professoren auftauchen) nur sinnvolle Änderungen der Attributwerte (z.b. Semester darf nicht verringert werden) 2

3 Inhalt 6.1 Semantische Integrität 6.2 Primärschlüssel und Eindeutigkeit 6.3 Referentielle Integrität 6.4 Constraints 6.5 Trigger 3

4 6.1 Semantische Integrität Semantische Integrität der Daten umfasst Anforderungen an den Zustand und Zustandsänderungen der Daten Integritätsbedingungen müssen während des Datenbankentwurfs für den relevanten Ausschnitt der realen Welt erfasst werden Integritätsbedingungen müssen allgemein und nicht nur auf den aktuellen Daten gelten 4

5 Statische Integritätsbedingungen Statische Integritätsbedingungen sind Anforderungen an den Zustand der Daten Beispiele: hören verweist nur auf bekannte Studenten und Vorlesungen Semester eines Studenten muss eine positiv Zahl sein Büro eines Professors darf nicht NULL sein Professoren haben Einzelbüros 5

6 Dynamische Integritätsbedingungen Dynamische Integritätsbedingungen sind Anforderungen an die Zustandsveränderung der Daten Beispiele: Semester eines Studenten darf nur erhöht werden MatrNr eines Studenten darf nie verändert werden Fach eines Professors darf nur vom initialen Wert NULL zu einem anderen von NULL verschiedenen Wert werden 6

7 Semantische Integrität in RDBMSs RDBMSs sichern die semantische Integrität der Daten, sofern sinnvolle Integritätsbedingungen definiert sind Sicherstellung der semantischen Integrität im Code der Anwendung hat im Vergleich schlechtere Wartbarkeit und höhere Fehleranfälligkeit SQL unterstützt Definition von Integritätsbedingungen seit SQL-89 (z.b. Primär- und Fremdschlüssel) bzw. SQL:1999 (z.b. Trigger) 7

8 6.2 Primärschlüssel und Eindeutigkeit Zur Erinnerung: Eine Menge von Attributen ist ein Schlüsselkandidat, wenn Sie die Tupel (Zeilen) einer Relation (Tabelle) eindeutig identifiziert Beispiel: Tabelle Professoren in Hochschulanwendung PersNr als künstliches Attribut ist Schlüsselkandidat Büro ist Schlüsselkandidat (sofern Einzelbüros) Wie können wir sicherstellen, dass es je Wert der beiden Attribute nur einen Professor gibt? 8

9 Primärschlüssel Einer der Schlüsselkandidaten wird als Primärschlüssel ausgewählt und kann als solcher markiert werden Beispiel: Tabelle Professoren 1 CREATE TABLE Professoren ( 2 PersNr int NOT NULL, 3 Vorname varchar(30) NOT NULL, 4 Name varchar(30) NOT NULL, 5 Büro int NOT NULL, 6 Fach varchar(60) NULL, 7 PRIMARY KEY (PersNr) 8 ) Wie können wir sicherstellen, dass es nur einen Professor pro Büro gibt? 9

10 Eindeutigkeit Eindeutige Attribute können durch Angabe von UNIQUE im CREATE TABLE Kommando angegeben werden Beispiel: Tabelle Professoren 1 CREATE TABLE Professoren ( 2 PersNr int NOT NULL, 3 Vorname varchar(30) NOT NULL, 4 Name varchar(30) NOT NULL, 5 Büro int NOT NULL UNIQUE, 6 Fach varchar(60) NULL, 7 PRIMARY KEY (PersNr) 8 ) 10

11 6.3 Referentielle Integrität Fremdschlüssel stellen eine Integritätsbedingung dar (d.h. referenzierte Tupel müssen vorhanden sein) RDBMS stellt referentielle Integrität der Daten sicher, d.h. wenn die Attribute A 1,, A n als Fremdschlüssel auf eine andere Tabelle T markiert sind, dann müssen alle A i den Wert NULL haben (sofern erlaubt), oder es muss ein entsprechendes Tupel mit den Werten der Attribute A i als Primärschlüssel in der Tabelle T existieren 11

12 Fremdschlüssel Fremdschlüssel werden mittels FOREIGN KEY... REFERENCES angegeben und können jeweils mehrere Attribute enthalten Beispiel: Tabelle Vorlesungen 1 CREATE TABLE Vorlesungen ( 2 VorlNr int NOT NULL, 3 Bezeichnung varchar(60) NOT NULL, 4 SWS varchar(30) NOT NULL, 5 PersNr int NULL, 6 FOREIGN KEY (PersNr) 7 REFERENCES Professoren(PersNr), 8 PRIMARY KEY (VorlNr) 9 ) Wie soll sich RDBMS bei Änderung der Daten verhalten? 12

13 Fremdschlüssel bei Änderung der Daten Ohne weitere Angabe, verweigert RDBMS Löschen eines Tupels, sofern noch ein anderes Tupel per Fremdschlüssel darauf verweist Bei Definition eines Fremdschlüssels können wir angeben, was bei Änderung referenzierter Daten geschehen soll SQL erweitert FOREIGN KEY Kommando wie folgt Angabe eines Ereignis: ON DELETE oder ON UPDATE Angabe des Verhaltens: CASCADE oder SET NULL 13

14 Fremdschlüssel bei Änderung der Daten Beispiel: Vorlesungen mit Fremdschlüssel auf Professoren 1 CREATE TABLE Vorlesungen ( 2 VorlNr int NOT NULL, 3 Bezeichnung varchar(60) NOT NULL, 4 SWS varchar(30) NOT NULL, 5 PersNr int NULL, 6 FOREIGN KEY (PersNr) 7 REFERENCES Professoren(PersNr) 8 ON UPDATE CASCADE, 9 PRIMARY KEY (VorlNr) 10 ) Ändert sich die PersNr eines Professors, wird die geänderte PersNr für seine Vorlesungen übernommen 14

15 Fremdschlüssel bei Änderung der Daten Beispiel: Vorlesungen mit Fremdschlüssel auf Professoren 1 CREATE TABLE Vorlesungen ( 2 VorlNr int NOT NULL, 3 Bezeichnung varchar(60) NOT NULL, 4 SWS varchar(30) NOT NULL, 5 PersNr int NULL, 6 FOREIGN KEY (PersNr) 7 REFERENCES Professoren(PersNr) 8 ON DELETE CASCADE, 9 PRIMARY KEY (VorlNr) 10 ) Wird ein Professor gelöscht, so werden alle seine Vorlesungen gelöscht 15

16 Fremdschlüssel bei Änderung der Daten Beispiel: Vorlesungen mit Fremdschlüssel auf Professoren 1 CREATE TABLE Vorlesungen ( 2 VorlNr int NOT NULL, 3 Bezeichnung varchar(60) NOT NULL, 4 SWS varchar(30) NOT NULL, 5 PersNr int NULL, 6 FOREIGN KEY (PersNr) 7 REFERENCES Professoren(PersNr) 8 ON UPDATE SET NULL, 9 PRIMARY KEY (VorlNr) 10 ) Ändert sich die PersNr eines Professors, wird die PersNr seiner Vorlesungen auf NULL gesetzt 16

17 Fremdschlüssel bei Änderung der Daten Beispiel: Vorlesungen mit Fremdschlüssel auf Professoren 1 CREATE TABLE Vorlesungen ( 2 VorlNr int NOT NULL, 3 Bezeichnung varchar(60) NOT NULL, 4 SWS varchar(30) NOT NULL, 5 PersNr int NULL, 6 FOREIGN KEY (PersNr) 7 REFERENCES Professoren(PersNr) 8 ON DELETE SET NULL, 9 PRIMARY KEY (VorlNr) 10 ) Wird ein Professor gelöscht, so wird die PersNr seiner Vorlesungen auf NULL gesetzt 17

18 6.4 Constraints Integritätsbedingungen (constraints) lassen sich mittels des CONSTRAINT Kommandos in SQL definieren Integritätsbedingungen haben einen Namen und SQL erlaubt deren Definition in den Kommandos CREATE TABLE und ALTER TABLE Integritätsbedingungen beziehen sich immer auf eine einzelne Tabelle 18

19 UNIQUE Constraints Eindeutigkeit einzelner Attribute lässt sich bei der Definition einer Tabelle mittels UNIQUE erreichen UNIQUE Constraints erlauben darüber hinaus, die Eindeutigkeit einer Mengen von Attributen festzulegen NULL-Werte sind, anders als bei Primärschlüsseln, erlaubt 19

20 UNIQUE Constraints Beispiel: Tabelle Vorlesungen erweitert um ein Attribut Studiengang; im gleichen Studiengang darf es nicht mehrere Vorlesungen mit gleichen Namen geben 1 CREATE TABLE Vorlesungen ( 2 VorlNr int NOT NULL, 3 Bezeichnung varchar(60) NOT NULL, 4 Studiengang varchar(30) NULL, 5 SWS varchar(30) NOT NULL, 6 PersNr int NULL, 7 CONSTRAINT BezeichnungStudiengangUnique 8 UNIQUE (Bezeichnung, Studiengang), 9 PRIMARY KEY (VorlNr) 10 ) Eine Vorlesung mit Titel Wissenschaftliches Arbeiten, die keinem Studiengang zugeordnet ist, ist möglich 20

21 CHECK Constraints Integritätsbedingungen, die sich auf die Werte der Attribute eines Tupels (Zeile) beziehen, lassen sich mittels des CHECK Kommandos definieren CHECK Constraints können z.b. verwendet werden, um Wertebereich eines Attributs einzugrenzen Zusammenhänge zwischen Attributwerten zu erfassen (z.b. nur bestimmte Kombinationen zu erlauben) 21

22 CHECK Constraints Beispiel: Einschränkung des Wertebereichs von Semester auf einen Wert im Bereich [1,50] 1 CREATE TABLE Studenten ( 2 MatrNr int NOT NULL, 3 Vorname varchar(30) NOT NULL, 4 Name varchar(30) NOT NULL, 5 Semester int NOT NULL, 6 CONSTRAINT SemesterConstraint 7 CHECK (Semester >= 1 AND Semester <= 50), 8 PRIMARY KEY (MatrNr) 9 ) RDBMSs erlauben teilweise auch die Angabe ohne Benennung bei der Deklaration des Attributes 1 Semester int NOT NULL CHECK (Semester >= 1 AND Semester <= 50), 22

23 CHECK Constraints Beispiel: Tabelle Professoren erweitert um private Kontaktdaten und Mobil, wovon mindestens eines bekannt sein müssen 1 CREATE TABLE Professoren ( 2 PersNr int NOT NULL, 3 Vorname varchar(30) NOT NULL, 4 Name varchar(30) NOT NULL, 5 Büro int NOT NULL UNIQUE, 6 Fach varchar(60) NULL, 7 varchar(60) NULL, 8 Mobil varchar(60) NULL, 9 CONSTRAINT Erreichbarkeit 10 CHECK( IS NOT NULL OR Mobil IS NOT NULL), 11 PRIMARY KEY (PersNr) 12 ) 23

24 CHECK Constraints Beispiel: Attribut Mobil in Tabelle Professoren soll nur Werte der Form +49 (177) erlauben 1 CREATE TABLE Professoren ( 2 PersNr int NOT NULL, 3 Vorname varchar(30) NOT NULL, 4 Name varchar(30) NOT NULL, 5 Büro int NOT NULL UNIQUE, 6 Fach varchar(60) NULL, 7 varchar(60) NULL, 8 Mobil varchar(60) NULL, 9 CONSTRAINT MobilFormat 10 CHECK(Mobil LIKE +% (%) % ), 11 PRIMARY KEY (PersNr) 12 ) 24

25 CHECK Constraints Beispiel: Attribut Fach in Tabelle Professoren darf nur die Werte Informatik, Mathematik und Physik annehmen 1 CREATE TABLE Professoren ( 2 PersNr int NOT NULL, 3 Vorname varchar(30) NOT NULL, 4 Name varchar(30) NOT NULL, 5 Büro int NOT NULL UNIQUE, 6 Fach varchar(60) NULL, 7 varchar(60) NULL, 8 Mobil varchar(60) NULL, 9 CONSTRAINT Fächer 10 CHECK(Fach IN ( Informatik, Mathematik, Physik )), 11 PRIMARY KEY (PersNr) 12 ) 25

26 CHECK Constraints CHECK Constraints können Unteranfragen enthalten und so komplexe Integritätsbedingungen abbilden RDBMS muss komplexe Integritätsbedingungen bei jeder Änderung der Daten überprüfen und enthaltene Unteranfragen auswerten (Kosten!) 26

27 CHECK Constraints Beispiel: Studenten müssen Vorlesungen gehört haben, in denen sie eine Prüfung ablegen 1 CREATE TABLE prüfen ( 2 MatrNr int NOT NULL, 3 VorlNr int NOT NULL, 4 Note float NOT NULL, 5 CONSTRAINT VorlesungGehört 6 CHECK ( EXISTS( SELECT * 7 FROM hören 8 WHERE hören.matrnr = prüfen.matrnr 9 AND hören.vorlnr = prüfen.vorlnr)), 10 PRIMARY KEY (MatrNr, VorlNr) 11 ) Bemerkung: Dies ließe sich auch durch einen Fremdschlüssel in prüfen umsetzen 27

28 CHECK Constraints Beispiel: Studenten dürfen nicht mehrere Vorlesungen mit identischem Titel hören 1 CREATE TABLE hören ( 2 MatrNr int NOT NULL, 3 VorlNr int NOT NULL, 4 CONSTRAINT TitelUnterschiedlich 5 CHECK ( NOT EXISTS( 6 SELECT * 7 FROM hören h, Vorlesung v1, Vorlesung v2 8 WHERE h.matrnr = hören.matrnr 9 AND h.vorlnr = v1.vorlnr 10 AND hören.vorlnr = v2.vorlnr 11 AND v1.titel = v2.titel 12 ) 13 PRIMARY KEY (MatrNr, VorlNr) 14 ) 28

29 6.5 Trigger Trigger wurden in SQL:1999 eingeführt und sind der allgemeinste Mechanismus, um Integritätsbedingungen zu formulieren Trigger beschreiben eine Aktion, die beim Eintreten eines bestimmten Ereignis durchgeführt werden soll Aktion wird in prozeduraler Programmiersprache des RDBMS geschrieben (z.b. Transact-SQL oder PL/SQL) Syntax ist (noch) wenig einheitlich zwischen RDBMSs 29

30 Trigger Trigger können verwendet werden, um dynamische Integritätsbedingungen zu formulieren Beispiel: Semester von Studenten darf nur erhöht werden 1 CREATE TRIGGER SemesterErhöhung 2 BEFORE UPDATE OF Semester ON Studenten 3 FOR EACH ROW 4 WHEN (old.semester > new.semester) 5 SET (new.semester = old.semester) 6 END Betrifft eine Änderung das Semester Attribut (Ereignis), wird überprüft, ob der neue Wert kleiner ist und ggf. der alte Wert beibehalten (Aktion) 30

31 Übung Integritätsbedingungen Versandhandel Beispiel: Artikel und Bestellungen im Versandhandel 1 CREATE TABLE Bestellungen ( 2 BestellNr int NOT NULL, 3 KundenNr int NOT NULL, 4 Bestelldatum date NOT NULL, 5 Lieferdatum date NULL, 6 Betrag money NOT NULL, 7 Bemerkung varchar(100) NULL, 8 PRIMARY KEY (BestellNr) 9 ) 1 CREATE TABLE Kunden ( 2 KundenNr int NOT NULL, 3 Name varchar(40) NOT NULL, 4 Vorname varchar(30) NOT NULL, 5 Strasse varchar(40) NOT NULL, 6 PLZ char(5) NOT NULL, 7 Wohnort varchar (40) NOT NULL, 8 Telefon varchar (20) NULL, 9 Telefax varchar (20) NULL, 10 varchar (30) NULL, 11 PRIMARY KEY (KundenNr) 12 ) Was sind sinnvolle Fremdschlüssel? PLZ von Kunden soll zwischen und liegen Kunden sollen auf mindestens zwei der Kommunikationswege Telefon, Telefax und erreichbar sein Bestellungen werden frühestens am Bestelldatum ausgeliefert 31

32 Übung Integritätsbedingungen Versandhandel 1 CREATE TABLE Bestellungen ( 2 BestellNr int NOT NULL, 3 KundenNr int NOT NULL, 4 Bestelldatum date NOT NULL, 5 Lieferdatum date NULL, 6 Betrag money NOT NULL, 7 Bemerkung varchar(100) NULL, 8 CONSTRAINT Daten 9 CHECK(Bestelldatum <= Lieferdatum), 10 FOREIGN KEY KundenNr 11 REFERENCES Kunden(KundenNr), 12 PRIMARY KEY (BestellNr) 13 ) 32

33 Übung Integritätsbedingungen Versandhandel 1 CREATE TABLE Kunden ( 2 KundenNr int NOT NULL, 3 Name varchar(40) NOT NULL, 4 Vorname varchar(30) NOT NULL, 5 Strasse varchar(40) NOT NULL, 6 PLZ char(5) NOT NULL, 7 Wohnort varchar (40) NOT NULL, 8 Telefon varchar (20) NULL, 9 Telefax varchar (20) NULL, 10 varchar (30) NULL, 11 CONSTRAINT Postleitzahlen 12 CHECK (PLZ >= AND PLZ <= ), 13 CONSTRAINT Erreichbarkeit 14 CHECK ((Telefon IS NOT NULL AND Telefax IS NOT NULL) OR 15 (Telefon IS NOT NULL AND IS NOT NULL) OR 16 (Telefax IS NOT NULL AND IS NOT NULL)), 17 PRIMARY KEY (KundenNr) 18 ) 33

34 Zusammenfassung Semantische Integrität umfasst Anforderungen an Zustand und Zustandsänderungen der Daten Statische Integritätsbedingungen umsetzbar mittels Primärschlüsseln und Fremdschlüsseln Constraints z.b. zur Wahrung der Eindeutigkeit oder Einschränkung des Wertebereichs Dynamische Integritätsbedingungen umsetzbar mittels Trigger als allgemeiner Mechanismus mit systemabhängiger Syntax 34

35 Literatur [1] A. Kemper und A. Eickler: Datenbanksysteme Eine Einführung, De Gruyter Oldenbourg, 2013 (Kapitel 5) [2] G. Saake, K.-U. Sattler und A. Heuer: Datenbanken - Konzepte und Sprachen, mitp Professional, 2013 (Kapitel 12) 35

Informatik für Ökonomen II: Datenintegrität. Prof. Dr. Carl-Christian Kanne

Informatik für Ökonomen II: Datenintegrität. Prof. Dr. Carl-Christian Kanne Informatik für Ökonomen II: Datenintegrität Prof. Dr. Carl-Christian Kanne 1 Konsistenzbedingungen DBMS soll logische Datenintegrität gewährleisten Beispiele für Integritätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten

Mehr

Referentielle Integrität

Referentielle Integrität Datenintegrität Integitätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Integritätsbedingungen Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische

Mehr

Referentielle Integrität

Referentielle Integrität Datenintegrität Integitätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Integritätsbedingungen Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische

Mehr

Datenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen

Datenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Datenintegrität Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Formulierung von Integritätsbedingungen ist die wichtigste Aufgabe des DB-Administrators!

Mehr

Datenintegrität. Arten von Integritätsbedingungen. Statische Integritätsbedingungen. Referentielle Integrität. Integritätsbedingungen in SQL.

Datenintegrität. Arten von Integritätsbedingungen. Statische Integritätsbedingungen. Referentielle Integrität. Integritätsbedingungen in SQL. Datenintegrität Arten von Integritätsbedingungen Statische Integritätsbedingungen Referentielle Integrität Integritätsbedingungen in SQL Trigger 1 Datenintegrität Einschränkung der möglichen Datenbankzustände

Mehr

Datenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen

Datenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Datenintegrität Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Formulierung von Integritätsbedingungen ist die wichtigste Aufgabe des DB-Administrators!

Mehr

Datenintegrität. Bisherige Integritätsbedingungen

Datenintegrität. Bisherige Integritätsbedingungen Datenintegrität Integitätsbedingungen chlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische Bedingungen an Zustandsübergänge

Mehr

VO Datenmodellierung. Katrin Seyr

VO Datenmodellierung. Katrin Seyr Datenintegrität Datenintegrität VO Datenmodellierung Katrin Seyr Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Katrin Seyr Seite 1 Datenintegrität 1. Überblick Überblick 1 Überblick 2 Integritätsbedingungen

Mehr

4. Structured Query Language (SQL)

4. Structured Query Language (SQL) 4. Structured Query Language (SQL) Rückblick Konzeptuelles Modell (ERM) können wir nun in (wenige) Relationen übersetzen Relationale Algebra gibt uns eine Sprache an die Hand, mit der wir Anfragen auf

Mehr

Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken

Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken Rückblick Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken Data Definition Language zur Schemadefinition (z.b. CREATE TABLE zum Anlegen von Tabellen) Data

Mehr

6. Datenintegrität. Integritätsbedingungen

6. Datenintegrität. Integritätsbedingungen 6. Integritätsbedingungen dienen zur Einschränkung der Datenbankzustände auf diejenigen, die es in der realen Welt tatsächlich gibt. sind aus dem erstellten Datenmodell ableitbar (semantisch) und können

Mehr

Referenzielle Integrität SQL

Referenzielle Integrität SQL Referenzielle Integrität in SQL aus Referential Integrity Is Important For Databases von Michael Blaha (Modelsoft Consulting Corp) VII-45 Referenzielle Integrität Definition: Referenzielle Integrität bedeutet

Mehr

Datenbanken: Datenintegrität. www.informatikzentrale.de

Datenbanken: Datenintegrität. www.informatikzentrale.de Datenbanken: Datenintegrität Definition "Datenkonsistenz" "in der Datenbankorganisation (...) die Korrektheit der gespeicherten Daten im Sinn einer widerspruchsfreien und vollständigen Abbildung der relevanten

Mehr

Integritätsbedingungen / Normalformen- Beispiel: Kontoführung

Integritätsbedingungen / Normalformen- Beispiel: Kontoführung Technische Universität München WS 2003/04, Fakultät für Informatik Datenbanksysteme I Prof. R. Bayer, Ph.D. Lösungsblatt 8 Dipl.-Inform. Michael Bauer Dr. Gabi Höfling 12.01. 2004 Integritätsbedingungen

Mehr

Kapitel 5 Dr. Jérôme Kunegis. SQL: Grundlagen. WeST Institut für Web Science & Technologien

Kapitel 5 Dr. Jérôme Kunegis. SQL: Grundlagen. WeST Institut für Web Science & Technologien Kapitel 5 Dr. Jérôme Kunegis SQL: Grundlagen WeST Institut für Web Science & Technologien Lernziele Kenntnis der Grundkonzepte von SQL Fähigkeit zur praktischen Anwendung von einfachen SQL-Anweisungen

Mehr

SQL: statische Integrität

SQL: statische Integrität SQL: statische Integrität.1 SQL: statische Integrität Im allgemeinen sind nur solche Instanzen einer Datenbank erlaubt, deren Relationen die der Datenbank bekannten Integritätsbedingungen erfüllen. Integritätsbedingungen

Mehr

Konstante Relationen

Konstante Relationen Konstante Relationen values-syntax erzeugt konstante Relation values ( [, Konstante] * )[, ( [, Konstante] * )]* Beispiel values (1, eins ), (2, zwei ), (3, drei ); Resultat ist eine

Mehr

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #5. SQL (Teil 3)

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #5. SQL (Teil 3) Vorlesung #5 SQL (Teil 3) Fahrplan Besprechung der Übungsaufgaben Rekursion Rekursion in SQL-92 Rekursion in DBMS- Dialekten (Oracle und DB2) Views (Sichten) - gespeicherte Abfragen Gewährleistung der

Mehr

Objektrelationale Datenbanken

Objektrelationale Datenbanken Vorlesung Datenbanksysteme vom 26.11.2008 Objektrelationale Datenbanken Konzepte objektrelationaler DBs SQL:1999 OO vs. OR Konzepte objektrelationaler Datenbanken Große Objekte (LOBs: Large Objects) Mengenwertige

Mehr

Mengenvergleiche: Alle Konten außer das, mit dem größten Saldo.

Mengenvergleiche: Alle Konten außer das, mit dem größten Saldo. Mengenvergleiche: Mehr Möglichkeiten als der in-operator bietet der θany und der θall-operator, also der Vergleich mit irgendeinem oder jedem Tupel der Unteranfrage. Alle Konten außer das, mit dem größten

Mehr

Objektrelationale und erweiterbare Datenbanksysteme

Objektrelationale und erweiterbare Datenbanksysteme Objektrelationale und erweiterbare Datenbanksysteme Erweiterbarkeit SQL:1999 (Objekt-relationale Modellierung) In der Vorlesung werden nur die Folien 1-12 behandelt. Kapitel 14 1 Konzepte objekt-relationaler

Mehr

4.14.3 Bedingungen über Werte. 4.14.4 Statische Integrität. CHECK-Klausel

4.14.3 Bedingungen über Werte. 4.14.4 Statische Integrität. CHECK-Klausel 4.14.3 Bedingungen über Werte 4.14.4 Statische Integrität Zu jeder Tabelle werden typischerweise ein Primärschlüssel und möglicherweise weitere Schlüssel festgelegt (UNIQUE-Klausel). In jeder Instanz zu

Mehr

Kapitel 3: Datenbanksysteme

Kapitel 3: Datenbanksysteme LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2009 Kapitel 3: Datenbanksysteme Vorlesung:

Mehr

5. SQL: Erstellen von Tabellen. Erzeugen und Löschen von Tabellen. Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten

5. SQL: Erstellen von Tabellen. Erzeugen und Löschen von Tabellen. Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten 5. SQL: Erstellen von Tabellen Erzeugen und Löschen von Tabellen Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten 106 SQL Structured Query Language Historie: Anfänge ca. 1974 als SEQUEL

Mehr

Software-Engineering Einführung

Software-Engineering Einführung Software-Engineering Einführung 7. Übung (04.12.2014) Dr. Gergely Varró, gergely.varro@es.tu-darmstadt.de Erhan Leblebici, erhan.leblebici@es.tu-darmstadt.de Tel.+49 6151 16 4388 ES Real-Time Systems Lab

Mehr

DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER

DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER INHALTSVERZEICHNIS 1. Datenbanken 2. SQL 1.1 Sinn und Zweck 1.2 Definition 1.3 Modelle 1.4 Relationales Datenbankmodell 2.1 Definition 2.2 Befehle 3.

Mehr

Informations- und Wissensmanagement

Informations- und Wissensmanagement Übung zur Vorlesung Informations- und Wissensmanagement (Übung 1) Frank Eichinger IPD, Lehrstuhl für Systeme der Informationsverwaltung Zur Person Beruflicher Hintergrund Studium an der TU Braunschweig

Mehr

Datenbanken in der Praxis 6. Integrität, DBS-Architektur, Sichten

Datenbanken in der Praxis 6. Integrität, DBS-Architektur, Sichten Datenbanken in der Praxis 6. Integrität, DBS-Architektur, Sichten Inhalt Konsistenz von Daten Datenintegrität Referentielle Integrität Architektur von Datenbanksystemen Drei-Ebenen-Architektur Individuelle

Mehr

Kapitel 7 Datenintegrität und

Kapitel 7 Datenintegrität und LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS DATABASE Skript zur Vorlesung: Datenbanksysteme II Sommersemester 2013 Kapitel 7 Datenintegrität und Datensicherheit Vorlesung:

Mehr

Übung Datenbanken in der Praxis. Datenmodifikation mit SQL

Übung Datenbanken in der Praxis. Datenmodifikation mit SQL Datenmodifikation mit SQL Folie 45 SQL - Datenmodifikation Einfügen INSERT INTO Relation [(Attribut, Attribut,...)] VALUES (Wert, Wert,...) INSERT INTO Relation [(Attribut, Attribut,...)] SFW-Anfrage Ändern

Mehr

Datenbanksysteme I. Klausur zum Praktikum. Mehrere Professoren prüfen mit genau einem Beisitzer genau einen Studenten.

Datenbanksysteme I. Klausur zum Praktikum. Mehrere Professoren prüfen mit genau einem Beisitzer genau einen Studenten. Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme Wintersemester 1999/2000 Universität Augsburg, Institut für Informatik 25. Februar 2000 Prof. Dr. Werner Kießling A. Leubner, M. Wagner Datenbanksysteme

Mehr

Inhalt. 2.1 Datenbankentwurf. 2.2 Relationales Modell. 2.3 Relationale Entwurfstheorie. 2.4 Relationale Algebra. 2.5 Structured Query Language (SQL)

Inhalt. 2.1 Datenbankentwurf. 2.2 Relationales Modell. 2.3 Relationale Entwurfstheorie. 2.4 Relationale Algebra. 2.5 Structured Query Language (SQL) 2. Datenbanken Inhalt 2.1 Datenbankentwurf 2.2 Relationales Modell 2.3 Relationale Entwurfstheorie 2.4 Relationale Algebra 2.5 Structured Query Language (SQL) 2 2.1 Datenbankentwurf Datenbankanwendungen

Mehr

Relationales Modell: SQL-DDL. SQL als Definitionssprache. 7. Datenbankdefinitionssprachen. Anforderungen an eine relationale DDL

Relationales Modell: SQL-DDL. SQL als Definitionssprache. 7. Datenbankdefinitionssprachen. Anforderungen an eine relationale DDL Relationales Modell: SQLDDL SQL als Definitionssprache SQLDDL umfaßt alle Klauseln von SQL, die mit Definition von Typen Wertebereichen Relationenschemata Integritätsbedingungen zu tun haben Externe Ebene

Mehr

Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 11.09.2009

Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 11.09.2009 Hochschule Darmstadt DATENBANKEN Fachbereich Informatik Praktikum 3 Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 11.09.2009 PL/SQL Programmierung Anwendung des Cursor Konzepts und Stored Procedures Und Trigger

Mehr

SQL structured query language

SQL structured query language Umfangreiche Datenmengen werden üblicherweise in relationalen Datenbank-Systemen (RDBMS) gespeichert Logische Struktur der Datenbank wird mittels Entity/Realtionship-Diagrammen dargestellt structured query

Mehr

Kapitel DB:VI (Fortsetzung)

Kapitel DB:VI (Fortsetzung) Kapitel DB:VI (Fortsetzung) VI. Die relationale Datenbanksprache SQL Einführung SQL als Datenanfragesprache SQL als Datendefinitionssprache SQL als Datenmanipulationssprache Sichten SQL vom Programm aus

Mehr

Datenintegrität, Views und Zugriffsrechte

Datenintegrität, Views und Zugriffsrechte Kapitel 11 Dr. Jérôme Kunegis Datenintegrität, Views und Zugriffsrechte WeST Web Science & Technologien Lernziele Verankerung von Integritätsregeln in DB effektivere Integritätssicherung einfachere Anwendungsprogrammierung

Mehr

5.3 Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML)

5.3 Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML) 5.3 Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML) Hinweis: - DML-Anweisungen sind mengenorientiert - Mit einer Anweisungen kann mehr als ein Tupel eingefügt, geändert, gelöscht oder gelesen werden Benutzungs- und

Mehr

ABTEILUNGS- ABTEILUNGS- LEITER NAME

ABTEILUNGS- ABTEILUNGS- LEITER NAME Übungsaufgaben Übungsaufgabe 1 - Normalisierung - Gegeben ist folgende unnormalisierte Relation, die Daten über Mitarbeiter und deren Abteilungszughörigkeit enthält. Weiterhin sind die Beteiligung(en)

Mehr

SET SQL_MODE="NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO";

SET SQL_MODE=NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO; phpmyadmin SQL Dump version 3.2.4 http://www.phpmyadmin.net Host: localhost Erstellungszeit: 13. April 2011 um 18:44 Server Version: 5.1.41 PHP-Version: 5.3.1 SET SQL_MODE="NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO"; /*!40101

Mehr

Uni Duisburg-Essen Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. N. Fuhr

Uni Duisburg-Essen Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. N. Fuhr Raum: LF 230 Bearbeitung: 9.-11. Mai 2005 Datum Gruppe Vorbereitung Präsenz Aktuelle Informationen unter: http://www.is.informatik.uni-duisburg.de/courses/dbp_ss03/ Tabellen in IBM DB2 Tabellen Eine relationale

Mehr

Einführung in SQL. Sprachumfang: Indizes. Datensätzen. Zugriffsrechten

Einführung in SQL. Sprachumfang: Indizes. Datensätzen. Zugriffsrechten Einführung in SQL Die Sprache SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache für relationale Datenbanksysteme, die auf dem ANSI-SQL-Standard beruht. SQL wird heute von fast jedem Datenbanksystem

Mehr

Datenbanken: Relationales Datenbankmodell RDM

Datenbanken: Relationales Datenbankmodell RDM Das RDM wurde in den 70'er Jahren von Codd entwickelt und ist seit Mitte der 80'er Jahre definierter Standard für Datenbanksysteme! Der Name kommt vom mathematischen Konzept einer Relation: (Sind A, B

Mehr

Datenbanktechnologie mit praktischen Übungen in MySQL und PHP

Datenbanktechnologie mit praktischen Übungen in MySQL und PHP Datenbanktechnologie mit praktischen Übungen in MySQL und PHP Übung, Sommersemester 2013 29. April 2013 - MySQL 2 Sebastian Cuy sebastian.cuy@uni-koeln.de Aufgaben Anmerkungen Best practice: SQL Befehle

Mehr

mit Musterlösungen Prof. Dr. Gerd Stumme, Dipl.-Inform. Christoph Schmitz 11. Juni 2007

mit Musterlösungen Prof. Dr. Gerd Stumme, Dipl.-Inform. Christoph Schmitz 11. Juni 2007 6. Übung zur Vorlesung Datenbanken im Sommersemester 2007 mit Musterlösungen Prof. Dr. Gerd Stumme, Dipl.-Inform. Christoph Schmitz 11. Juni 2007 Aufgabe 1: Rekursion Betrachten Sie die folgende Tabelle

Mehr

Datenbanken (WS 2015/2016)

Datenbanken (WS 2015/2016) Datenbanken (WS 2015/2016) Klaus Berberich (klaus.berberich@htwsaar.de) Wolfgang Braun (wolfgang.braun@htwsaar.de) 0. Organisatorisches Dozenten Klaus Berberich (klaus.berberich@htwsaar.de) Sprechstunde

Mehr

Abbildung 1: Das ERM. Nun zu den Tabellen: Zunächst wird aus jeder Entity eine Tabelle, d.h. wir erhalten:

Abbildung 1: Das ERM. Nun zu den Tabellen: Zunächst wird aus jeder Entity eine Tabelle, d.h. wir erhalten: Lösung Casino 1 Zunächst das Entity-Relationship-Modell: Kundenverzeichnis wird getätigt von Bestellung führt aus enthält Personal n 1 beherrscht Speisekarte Tätigkeiten Abbildung 1: Das ERM Nun zu den

Mehr

Funktion definieren Gibt Summe der Gehälter zurück. Aufruf in einem SQL-Statement

Funktion definieren Gibt Summe der Gehälter zurück. Aufruf in einem SQL-Statement Funktion definieren Gibt Summe der Gehälter zurück Aufruf in einem SQL-Statement Dr. Christian Senger Einführung PL/SQL 1 Procedures & Transaktionen CREATE OR REPLACE PROCEDURE write_log ( log_code IN

Mehr

Als logisches Datenmodell wird hier das Relationenmodell vorgestellt, das heute den Standard für relationale Datenbanken darstellt.

Als logisches Datenmodell wird hier das Relationenmodell vorgestellt, das heute den Standard für relationale Datenbanken darstellt. Das Relationenmodell Logische Datenmodell Das Entity Relation Modell wird in ein logisches Datenmodell umgesetzt. Welches logische Datenmodell gewählt wird, hängt von dem verwendeten Datenbanksystem ab.

Mehr

3 Arbeiten mit geographischen Daten

3 Arbeiten mit geographischen Daten 3 Arbeiten mit geographischen Daten 3.1 Spatial Datatypes: Bisher wurden Koordinaten nur von GIS-Systemen verwendet. Es gibt immer mehr Applikationen, die geographische und/oder geometrische Daten verarbeiten.

Mehr

Teil VIII Transaktionen, Integrität und Trigger

Teil VIII Transaktionen, Integrität und Trigger page.1 Teil VIII Transaktionen, Integrität und Trigger page.2 Transaktionen, Integrität und Trigger Transaktionen, Integrität und Trigger 1 Grundbegriffe 2 Transaktionsbegriff 3 Transaktionen in SQL 4

Mehr

Datenbanksysteme Kapitel: SQL Data Definition Language

Datenbanksysteme Kapitel: SQL Data Definition Language Datenbanksysteme Kapitel: SQL Data Definition Language Prof. Dr. Peter Chamoni Mercator School of Management Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Business Intelligence Prof. Dr. Peter Chamoni - Prof.

Mehr

SQL-Vertiefung. VU Datenbanksysteme. Reinhard Pichler

SQL-Vertiefung. VU Datenbanksysteme. Reinhard Pichler SQL-Vertiefung VU Datenbanksysteme Reinhard Pichler Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Wintersemester 2015/16 Gliederung

Mehr

SQL. Fortgeschrittene Konzepte Auszug

SQL. Fortgeschrittene Konzepte Auszug SQL Fortgeschrittene Konzepte Auszug Levels SQL92 Unterteilung in 3 Levels Entry Level (i.w. SQL89) wird von nahezu allen DBS Herstellern unterstützt Intermediate Level Full Level SQL DML 2-2 SQL92 behebt

Mehr

Views in SQL. 2 Anlegen und Verwenden von Views 2

Views in SQL. 2 Anlegen und Verwenden von Views 2 Views in SQL Holger Jakobs bibjah@bg.bib.de, holger@jakobs.com 2010-07-15 Inhaltsverzeichnis 1 Wozu dienen Views? 1 2 Anlegen und Verwenden von Views 2 3 Schreibfähigkeit von Views 3 3.1 Views schreibfähig

Mehr

5.6 Praktischer Teil. Modellierung einer Schulen-Lehrer-Verwaltung, kurz SLV (was sonst )

5.6 Praktischer Teil. Modellierung einer Schulen-Lehrer-Verwaltung, kurz SLV (was sonst ) 5.6 Praktischer Teil Modellierung einer Schulen-Lehrer-Verwaltung, kurz SLV (was sonst ) Vorgehen - Aufgabenbeschreibung - Erstellung des E/R-Modells Entities, Attribute, Relationen, Schlüssel Kardinalitäten,

Mehr

DBS ::: SERIE 5. Join Right Semi- Join Left Semi-Join Projektion Selektion Fremdschlüssel. Kreuzprodukt

DBS ::: SERIE 5. Join Right Semi- Join Left Semi-Join Projektion Selektion Fremdschlüssel. Kreuzprodukt DBS ::: SERIE 5 Die Relation produkt enthält Hersteller, Modellnummer und Produktgattung (pc, laptop oder drucker aller Produkte. Die Modellnummer ist (der Einfachheit halber eindeutig für alle Hersteller

Mehr

DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken

DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken Lehr- und Forschungseinheit Datenbanken und Informationssysteme 1 Ziele Auf DB2 Datenbanken zugreifen DB2 Datenbanken benutzen Abfragen ausführen Den Systemkatalog

Mehr

Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft- 10.7.2013. Anhänge: Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Prof. Schmidt.

Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft- 10.7.2013. Anhänge: Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Prof. Schmidt. Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Datenbanken und Informationssysteme II Szenario: Projektverwaltung. Es gibt Projekte, Projektleiter, Mitarbeiter und ihre Zuordnung zu Projekten.

Mehr

Von der passiven zur aktiven Datenbank. Checks und Assertions Referentielle Aktionen Trigger

Von der passiven zur aktiven Datenbank. Checks und Assertions Referentielle Aktionen Trigger Von der passiven zur aktiven Datenbank Checks und Assertions Referentielle Aktionen Trigger Datenbank ist mehr als Datenspeicher Konzept der Integrität: Widerspruchsfreier Datenbestand verschieden weit

Mehr

Access Grundkurs. M. Eng. Robert Maaßen

Access Grundkurs. M. Eng. Robert Maaßen Access Grundkurs M. Eng. Robert Maaßen Wer steht da? M. Eng. Robert Maaßen ich@robertmaassen.de www.robertmaassen.de Studium: Informatik Vertiefungsrichtung Medientechnik, Diplom Ingenieur (FH), HAWK,

Mehr

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #6. SQL (Teil 4)

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #6. SQL (Teil 4) Vorlesung #6 SQL (Teil 4) Fahrplan Besprechung der Übungsaufgaben Einschub: Self Joins (relevant fürs Praktikum) Dynamische Intergritätsbedingungen, das Trigger - Konzept von Oracle Prozedurale Erweiterungen,

Mehr

Schlüssel bei temporalen Daten im relationalen Modell

Schlüssel bei temporalen Daten im relationalen Modell Schlüssel bei temporalen Daten im relationalen Modell Gesine Mühle > Präsentation > Bilder zum Inhalt zurück weiter 322 Schlüssel im relationalen Modell Schlüssel bei temporalen Daten im relationalen Modell

Mehr

Termin 12: Datenbanksysteme (2) - Einführung in SQL

Termin 12: Datenbanksysteme (2) - Einführung in SQL Termin 12: Datenbanksysteme (2) - Einführung in SQL Grundlagen der Informatik Wintersemester 2006/07 Prof. Bernhard Jung Übersicht 1. Einführung SQL 2. Datenbankanfragen mit SQL (select from where) 3.

Mehr

Datenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin

Datenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin Datenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin PhpMyAdmin = grafsches Tool zur Verwaltung von MySQL-Datenbanken Datenbanken erzeugen und löschen Tabellen und Spalten einfügen,

Mehr

Übungen zu Datenbanksysteme

Übungen zu Datenbanksysteme Institut für Informatik Universität Osnabrück, 19.05.2009 Prof. Dr. Oliver Vornberger http://www-lehre.inf.uos.de/ dbs Dipl.-Math. Patrick Fox Abgabe bis 02.06.2009, 12:00 Uhr Übungen zu Datenbanksysteme

Mehr

Kapitel 7 Datenbank-Tuning

Kapitel 7 Datenbank-Tuning Kapitel 7 Datenbank-Tuning Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 LMU München 2008 Thmas Bernecker, Tbias Emrich 2010 Tbias Emrich, Erich Schubert unter Verwendung der Flien des Datenbankpraktikums

Mehr

7. Übung - Datenbanken

7. Übung - Datenbanken 7. Übung - Datenbanken Informatik I für Verkehrsingenieure Aufgaben inkl. Beispiellösungen 1. Aufgabe: DBS a Was ist die Kernaufgabe von Datenbanksystemen? b Beschreiben Sie kurz die Abstraktionsebenen

Mehr

Labor 3 - Datenbank mit MySQL

Labor 3 - Datenbank mit MySQL Labor 3 - Datenbank mit MySQL Hinweis: Dieses Labor entstand z.t. aus Scripten von Prof. Dr. U. Bannier. 1. Starten des MySQL-Systems MySQL ist ein unter www.mysql.com kostenlos erhältliches Datenbankmanagementsystem.

Mehr

Entwicklungsumgebung für die Laborübung

Entwicklungsumgebung für die Laborübung Entwicklungsumgebung für die Laborübung VU Datenbanksysteme Wolfgang Fischl Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Wintersemester

Mehr

Universität Duisburg-Essen Informationssysteme Prof. Dr.-Ing. N. Fuhr. Praktikum Datenbanken / DB2 Woche 8: Trigger, SQL-PL

Universität Duisburg-Essen Informationssysteme Prof. Dr.-Ing. N. Fuhr. Praktikum Datenbanken / DB2 Woche 8: Trigger, SQL-PL Betreuer: Sascha Kriewel, Tobias Tuttas Raum: LF 230 Bearbeitung: 26., 27. und 29. Juni 2006 Datum Team (Account) Vorbereitung Präsenz Aktuelle Informationen, Ansprechpartner und Material unter: http://www.is.inf.uni-due.de/courses/dbp_ss07/index.html

Mehr

In die Zeilen würden die Daten einer Adresse geschrieben werden. Das Ganze könnte in etwa folgendermaßen aussehen:

In die Zeilen würden die Daten einer Adresse geschrieben werden. Das Ganze könnte in etwa folgendermaßen aussehen: 1 Einführung in Datenbanksysteme Fast jeder kennt Excel und hat damit in seinem Leben schon einmal gearbeitet. In Excel gibt es Arbeitsblätter, die aus vielen Zellen bestehen, in die man verschiedene Werte

Mehr

105.3 SQL-Datenverwaltung

105.3 SQL-Datenverwaltung LPI-Zertifizierung 105.3 SQL-Datenverwaltung Copyright ( ) 2009 by Dr. W. Kicherer. This work is licensed under the Creative Commons Attribution-Noncommercial-Share Alike 2.0 Germany License. To view a

Mehr

Herbstsemester 2009. Datenbanken mit Übungen Kapitel 4: SQL. H. Schuldt. Inhalt

Herbstsemester 2009. Datenbanken mit Übungen Kapitel 4: SQL. H. Schuldt. Inhalt Herbstsemester 2009 Datenbanken mit Übungen Kapitel 4: SQL H. Schuldt Inhalt Datenmanipulationssprache SQL: SQL (Structured Query Language) ist die Standardsprache für die Datendefinition und Datenmanipulation

Mehr

TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D.

TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. Blatt Nr. 7 Übung zur Vorlesung Grundlagen: Datenbanken im WS13/14 Henrik Mühe (muehe@in.tum.de) http://www-db.in.tum.de/teaching/ws1314/dbsys/exercises/

Mehr

Kapitel 3 Datenintegrität

Kapitel 3 Datenintegrität Kapitel 3 Datenintegrität Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 LMU München 2008 Thmas Bernecker, Tbias Emrich 2010 Tbias Emrich, Erich Schubert unter Verwendung der Flien des Datenbankpraktikums

Mehr

Vorlesung. Grundlagen betrieblicher Informationssysteme. Prof. Dr. Hans Czap. Email: Hans.Czap@uni-trier.de. Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik I

Vorlesung. Grundlagen betrieblicher Informationssysteme. Prof. Dr. Hans Czap. Email: Hans.Czap@uni-trier.de. Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik I Vorlesung Grundlagen betrieblicher Informationssysteme Prof. Dr. Hans Czap Email: Hans.Czap@uni-trier.de - II - 1 - Inhalt Kap. 1 Ziele der Datenbanktheorie Kap. 2 Datenmodellierung und Datenbankentwurf

Mehr

Datenbanksysteme SS 2007

Datenbanksysteme SS 2007 Datenbanksysteme SS 2007 Frank Köster (Oliver Vornberger) Institut für Informatik Universität Osnabrück Kapitel 6b: Das relationale Modell Das Relationale Modell (vgl. Lerneinheit 6a) Wertebereiche (Domänen):

Mehr

Aufgabensammlung SQL SW4 1. Einfache Anfragen

Aufgabensammlung SQL SW4 1. Einfache Anfragen Aufgabensammlung SQL SW4 1. Einfache Anfragen Buch: Kapitel 4.6 und 4.7. Datenbank: Die folgenden Anfragen beziehen sich auf die Universitätsdatenbank des Buches. Alle Umlaute werden umschrieben (hören

Mehr

Inhalt. Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle. Daten und Tabellen - ein Beispiel. Daten und Tabellen - Normalisierung

Inhalt. Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle. Daten und Tabellen - ein Beispiel. Daten und Tabellen - Normalisierung Inhalt Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle Daten und Tabellen Normalisierung, Beziehungen, Datenmodell SQL - Structured Query Language Anlegen von Tabellen Datentypen (Spalten,

Mehr

Web-Technologien. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke SQL. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme

Web-Technologien. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke SQL. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Handout zur Unit Web-Technologien SQL 1 Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Raum: 17-0.10 Tel.: 0451 300 5549 Email: nane.kratzke@fh-luebeck.de (Praktische

Mehr

SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software

SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software SQL Tutorial SQL - Tutorial SS 06 Hubert Baumgartner INSO - Industrial Software Institut für Rechnergestützte Automation Fakultät für Informatik Technische Universität Wien Inhalt des Tutorials 1 2 3 4

Mehr

Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II - SS 2015. Metadaten

Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II - SS 2015. Metadaten Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik Metadaten Metadaten sind Daten über Daten Data-Dictionary speichert Informationen über die Struktur der Daten, z.b.: Tabellen, Spalten, Datentypen Primär-

Mehr

SQL-Befehlsliste. Vereinbarung über die Schreibweise

SQL-Befehlsliste. Vereinbarung über die Schreibweise Vereinbarung über die Schreibweise Schlüsselwort [optionale Elemente] Beschreibung Befehlsworte in SQL-Anweisungen werden in Großbuchstaben geschrieben mögliche, aber nicht zwingend erforderliche Teile

Mehr

Aufgabe 1: Erstellen Sie auf Basis des folgenden Anwendungsfalls ein Konzeptuelles Modell.

Aufgabe 1: Erstellen Sie auf Basis des folgenden Anwendungsfalls ein Konzeptuelles Modell. Aufgabe 1: Erstellen Sie auf Basis des folgenden Anwendungsfalls ein Konzeptuelles Modell. Sie lesen in der Zeitung, dass die Firma Facebook nach Meinung der Investment Banker von Goldman und Sachs - mittlerweile

Mehr

(Von der Nähe zur Distanz zum User geordnet)

(Von der Nähe zur Distanz zum User geordnet) Datebanken Was ist eigentlich eine Datenbank? Datenbanken, Datenhaltungsschicht und Datenbankensysteme (hier als Synonyme zu verstehen) finden viele unterschiedliche Anwendungsbereiche. Datenbanken kann

Mehr

Datenbank- und Informationssysteme. Lösungsvorschläge zu Übungsblatt 2. Sommersemester 1999. CREATE DOMAIN KennzeichenDomain AS VARCHAR(9);

Datenbank- und Informationssysteme. Lösungsvorschläge zu Übungsblatt 2. Sommersemester 1999. CREATE DOMAIN KennzeichenDomain AS VARCHAR(9); Institut für Angewandte Informatik AIFB und Formale Beschreibungsverfahren Universität Karlsruhe (TH) Prof. Dr. W. Stucky U. Schmidle Tel.: 0721 / 608-3812, 3509 Fax.: 0721 / 693717 e-mail: stucky schmidle

Mehr

Modifikation der Datenbank

Modifikation der Datenbank Modifikation der Datenbank Löschen Einfügen Änderungen Änderungen von Sichten 71 Löschen Wir haben bereits gesehen, dass wir den gesamten Inhalt einer Tabelle r löschen können durch das Kommando: delete

Mehr

Semantische Datenintegrität

Semantische Datenintegrität Herbstsemester 2010 Datenbanken mit Übungen Kapitel 5: Datenintegrität H. Schuldt Semantische Datenintegrität Ziel der semantischen Datenintegrität: Die Datenbank soll zu jedem Zeitpunkt die Zusammenhänge

Mehr

Microsoft SQL-Server 2000. Enterprise-Manager

Microsoft SQL-Server 2000. Enterprise-Manager Kapitel 7: SQL Microsoft SQL-Server 2000 Server: Client: Enterprise-Manager Query-Analyzer Installation Query Analyzer Tunnel mit Putty Tunnel mit Putty SQL: Geschichte 1970: System R mit Abfragesprache

Mehr

5. Datendefinition in SQL

5. Datendefinition in SQL Datendefinition 5. Datendefinition in SQL Schema, Datentypen, Domains Erzeugen von Tabellen (CREATE TABLE) Schemaevolution: Ändern/Löschen von Tabellen Sichtkonzept (Views) CREATE VIEW / DROP VIEW Problemfälle

Mehr

Datenbanken. Sommersemester 2010 Probeklausur

Datenbanken. Sommersemester 2010 Probeklausur Prof. Dr. V. Linnemann Christoph Reinke Universität zu Lübeck Institut für Informationssysteme Lübeck, den 29. Juli 2010 Datenbanken Sommersemester 2010 Probeklausur Hinweise: Es ist sinnvoll, die Aufgaben

Mehr

Datumsangaben, enthält mindestens Jahr, Monat, Tag

Datumsangaben, enthält mindestens Jahr, Monat, Tag Datenbanken mit SQL Informatik - Sprenger Häufig wird mit Tabellenkalkulationen gearbeitet, obwohl der Einsatz von Datenbanken sinnvoller ist. Tabellenkalkulationen wie Microsoft Excel oder LibreOffice

Mehr

Datenbanken (Bachelor) 30.7302 (SPO2007) WS 2011/12

Datenbanken (Bachelor) 30.7302 (SPO2007) WS 2011/12 Aufgabenstellung: Prof. Dr. Inge Schestag zugelassene Hilfsmittel: 1 beidseitig bedrucktes oder beschriebenes A4-Blatt Bearbeitungszeit: 90 Minuten Note: Name: Matrikelnr. Aufgabe 1 Aufgabe 2 Aufgabe 3

Mehr

Die SQL-Syntax für den Befehl CREATE TABLE sieht folgendermassen aus:

Die SQL-Syntax für den Befehl CREATE TABLE sieht folgendermassen aus: Einführung in MySQL SQL (Structured Query Language) ist eine Computersprache zum Speichern, Bearbeiten und Abfragen von Daten in relationalen Datenbanken. Eine relationale Datenbank kann man sich als eine

Mehr

Vorlesung Informatik II

Vorlesung Informatik II Vorlesung Informatik II Universität Augsburg Wintersemester 2011/2012 Prof. Dr. Bernhard Bauer Folien von: Prof. Dr. Robert Lorenz Lehrprofessur für Informatik 08. Exkurs: Datenbanken 1 Motivation Datenbanksysteme

Mehr

2 Download und Installation des Programms 3 3 ERSTELLUNG EINES ERM-DIAGRAMMS 4. (c) Werner Geers 5 NUTZUNG DER SKRIPTE IN DATENBANKPROGRAMMEN 13

2 Download und Installation des Programms 3 3 ERSTELLUNG EINES ERM-DIAGRAMMS 4. (c) Werner Geers 5 NUTZUNG DER SKRIPTE IN DATENBANKPROGRAMMEN 13 Vorbemerkungen 1 Werner Geers Berufliche Informatik ISBN:978-3-427-60080-0 Bestellnr.:60080 Zusatzinformationen 1 ARBEITEN MIT XERDI 2 1.1 Vorbemerkungen 2 2 Download und Installation des Programms 3 2.1

Mehr

Kap 4: Abbildung des E/R Modells auf das relationale Modell. Entity steht in Bez. Anzahl der a A r b B

Kap 4: Abbildung des E/R Modells auf das relationale Modell. Entity steht in Bez. Anzahl der a A r b B Kap 4: Abbildung des E/R Modells auf das relationale Modell Verfeinerung von Beziehungsarten Entity steht in Bez. Anzahl der a A r b B 1 = 1 0 1 1 Kap. 4.1 Abbildung von Entities Entity-Schema Relationenschema

Mehr

Kapitel 7 Datenbank-Tuning. Folien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2010/11 LMU München

Kapitel 7 Datenbank-Tuning. Folien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2010/11 LMU München Kapitel 7 Datenbank-Tuning Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2010/11 LMU München 2008 Thmas Bernecker, Tbias Emrich unter Verwendung der Flien des Datenbankpraktikums aus dem Wintersemester 2007/08

Mehr