Datenbanken. On-/Offline-Produktion/Netze OPN. Skript zur Vorlesung. Prof. Dr. Nils Martini

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1 Datenbanken Skript zur Vorlesung On-/Offline-Produktion/Netze OPN Prof. Dr. Nils Martini Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg,

2 INHALTSVERZEICHNIS 1 Inhaltsverzeichnis 10 Datenbanken Grundlagen Theorie relationaler Datenbanken Tabellen und ihre Beziehungen Normalformen Datenbank-Entwurf SQL Data Definition Language Data Manipulation Language Data Control Language Transaktionen MySQL Datenbank-Backup

3 10 DATENBANKEN 2 10 Datenbanken 10.1 Grundlagen Datenbanken dienen zur Verwaltung und Speicherung von Informationen in geordneten Datenstrukturen der Datenzugriff erfolgt anwendungsunabhängig, d.h. unterschiedliche Applikationen können mittels einer standardisierten Schnittstelle auf gemeinsame Datenbestände zugreifen Schwächen herkömmlicher (anwendungsspezifischer) Datenspeicherung sind evtl. mehrfache Speicherung derselben Information (schädliche Redundanz) inkonsistente Datensätze aufwändige Programmpflege Erweiterungen schwer realisierbar Inkonsistenzen bei zeitgleichen Datenzugriffen mehrerer Anwendungen durch den Einsatz von Datenbanken lassen sich diese Nachteile vermeiden Ziele von Datenbanken: Unabhängigkeit der Anwendungen von der Datenstruktur Unabhängigkeit der Anwendungsentwicklung von der Datenstruktur und den Zugriffsmethoden Erhalt der Datenkonsistenz die Kommunikation zwischen dem Datenbestand und Anwendung wird durch das DataBase Management System (DBMS) geregelt DBMS und Datenbestand werden als Datenbanksystem (DBS) bezeichnet in einem DBS werden reale Objekte mittels ihrer Eigenschaften (z.b. Zahlen, Worte, Bilder, Töne) beschrieben die Gesamtheit dieser Eigenschaften wird Tupel (Zeile, Datensatz) einer Relation genannt die Gesamtheit aller Tupel bildet eine Relation (Tabelle) die Menge von Tabellen bildet letztlich eine Relationale Datenbank Hersteller u.a.: Oracle, Informix, Sybase, IBM, Microsoft, CA usw. viele Hersteller verwenden eine Client-Server-Architektur (die idealerweise heterogene Systeme unterstützen sollte) Server: Verwaltung der Datenbank Clients: Benutzeroberfläche, Anzeige von Daten, Validierung von Eingaben usw. Clients können als Thick- oder Thin-Client ausgeführt sein Begriffsdefinitionen (Datenbank-Theoretiker, -Analytiker und -Entwickler benutzen unterschiedliche Begriffe für die wesentlichen Elemente einer Datenbank):

4 10 DATENBANKEN 3 Relation = Entität = Tabelle Attribut = Spalte Tupel = Zeile = Datensatz 10.2 Theorie relationaler Datenbanken Tabellen und ihre Beziehungen Eine Tabelle besteht aus Zeilen und Spalten: eine Zeile enthält eine Gruppe von Tabellenattributen eine Spalte enthält eine Sorte von Attributen die Reihenfolge der Zeilen und Spalten ist beliebig (Vorteil: Anwendungen müssen nicht auf starre Datenstrukturen zugreifen) für die Datenintegrität ist es wichtig, dass keine Zeile in einer Tabelle mehrfach vorhanden ist (sie wird eindeutig durch einen so genannten Primärschlüssel identifiziert) Primärschlüssel (Primary Key, PK): eine Tabelle verfügt über ein oder mehrere Attribute, die einen Datensatz eindeutig definieren Fremdschlüssel (Foreign Key): hierbei handelt es sich um eine oder mehrere Spalten, die mit bestimmten Attributen (Primärschlüssel) anderer Tabellen zusammengehören zwei Tabellen können über Beziehungen miteinander verbunden sein Merkmale von Tabellen-Beziehungen: identifizierend: der PK der übergeordneten Tabelle ist ein Teil des PK der untergeordneten Tabelle nicht-identifizierend Kardinalität: Anzahl der Zeilen in der untergeordneten Tabelle, über die die übergeordnete verfügen muss optional oder erforderlich: eine Zeile kann ohne die Informationen der untergeordneten Tabelle auskommen oder nicht Integritätsregeln: damit wird definiert was geschehen soll, wenn eine Zeile in der über - bzw. untergeordneten Tabelle gelöscht wird Nullwert: für jede Spalte wird festgelegt, ob ein Wert vorhanden sein muss oder nicht Lösch- und Update-Regeln: bedingtes Löschen: nur Löschen, wenn keine Fremdschlüssel existieren kaskadierendes Löschen: es werden nicht nur die Datensätze in der Ziel- Tabelle gelöscht, sondern auch alle Beziehungen Löschen mit NULL-Setzung

5 10 DATENBANKEN Normalformen die Normalisierungstheorie definiert Kriterien, denen eine Datenbank entsprechen muss, um unnötige Redundanzen oder Widersprüche zu vermeiden entsprechen die Tabellen einer Datenbank nicht den Normalformen, so können Anomalien entstehen, die die Integrität der Daten gefährden Anomalien: Einfüge-Anomalie Lösch-Anomalie Update-Anomalie zum Verständnis der Normalformen sind die folgenden Abhängigkeiten von Attributen wichtig: funktionale Abhängigkeit: Attribut 2 in einer Tabelle T(1,2) ist von Attribut 1 funktional abhängig, wenn zu jedem Wert von 1 genau ein Wert von 2 gehört volle funktionale Abhängigkeit: Attribut 3 ist von den Attributen 1 und 2 in T(1,2,3) voll funktional abhängig, wenn 3 von den zusammengesetzten Attributen 1 und 2 abhängig ist, nicht aber von den einzelnen Attributen transitive Abhängigkeit: in T(1,2,3) ist 3 von 1 transitiv abhängig, wenn 2 von 1 funktional abhängig ist, 1 aber nicht von 2 und 3 von 2 funktional abhängig ist mehrwertige Abhängigkeit (in der Praxis von untergeordneter Bedeutung): in T(1,2,3) ist 3 von 1 mehrwertig abhängig, wenn zu jedem 1-Wert für jede Kombination dieses 1-Wertes mit einem 2-Wert, eine identische Menge von 3-Werten gehört erste Normalform (1NF): eine Tabelle befindet sich in 1NF, wenn alle Attribute atomare Werte (Einzelwerte) enthalten zweite Normalform (2NF): eine Tabelle befindet sich in 2NF, wenn sie sich in 1NF befindet und jedes Nicht-Schlüssel-Attribut voll funktional abhängig ist vom Schlüssel dritte Normalform (3NF): eine Tabelle befindet sich in 3NF, wenn sie sich in 1NF und 2NF befindet und sie keine transitiven Abhängigkeiten enthält für einen praxisgerechten DB-Entwurf ist die 3NF ausreichend in der Theorie existieren zusätzlich: 4NF, 5NF, Boyce/Codd NF Datenbank-Entwurf zur Entwicklung eines Datenbank-Modells müssen die Beziehungen der Attribute bekannt sein diese Bestandsaufnahme sollte sehr sorgfältig durchgeführt werden, da nachträgliche Änderungen am Modell mit einem hohen Aufwand verbunden sind

6 10 DATENBANKEN 5 da diese Beziehungen bei einer großen Anzahl von Attributen sehr komplex sein können, stellen professionelle Datenbank-Systeme hierfür grafische Entwicklungs- Tools bereit Schritte zu einem logischen Datenbank-Modell: 1.Schritt: Aufnahme aller Anforderungen 2.Schritt: Formalisierung (Objektklassen, Eigenschaften, Beziehungen) und Strukturierung eines Entwurfs (Entity Relationship Diagram) 3.Schritt: Normalisierung 4.Schritt: Erstellen der Tabellen auch für das Erstellen der Tabellen stellen Datenbanksysteme oft (grafische) Hilfswerkzeuge zur Verfügung, deren Grundlage jedoch immer eine standardisierte Datenbank-Beschreibungssprache ist: SQL 10.3 SQL bei der Structured Query Language (SQL) handelt es sich um eine Datenbank- Beschreibungssprache SQL beschreibt die logischen Zusammenhänge in einer DB Bestandteile von SQL sind Data Definition Language DDL Data Manipulation Language DML Data Control Language DCL Data Definition Language Erstellen einer Tabelle mit DDL-Kommandos: CREATE TABLE name ( spaltenname1 datentyp [NOT NULL], spaltenname2 datentyp [NULL],... [Tabelleneinschränkungen]) ; der Tabellenname muss eindeutig sein (max. 30 Zeichen, darf kein SQL- Wort enthalten) SQL ist case-insensitive Spaltennamen in einer Tabelle müssen eindeutig sein es sind (abhängig vom Datenbank-Typ) bis zu 254 Spalten pro Tabelle erlaubt ähnlich wie jede Programmiersprache kennt auch SQL unterschiedliche Datentypen: INT positive oder negative Ganzzahl SMALLINT DEC[p,q] Dezimalzahl (optional: mit p Stellen, davon q Nachkommastellen)

7 10 DATENBANKEN 6 FLOAT, REAL Gleitkommazahl DOUBLE PRECISION höhere Genauigkeit CHARACTER[(n)] Zeichenkette (optional: Länge n) VARCHAR(n) Zeichenkette mit variabler Länge DATE, TIME Datum-/Zeitangaben spezielle Datentypen z.t. herstellerabhängig (VARCHAR2, RAW, LONG) Operatoren für numerische Daten: +, -, *, /, ** Einschränkungen (Constraints) für Tabellen (bzw. Spalten): PRIMARY KEY Spalte, die den Primärschlüssel bildet UNIQUE Nicht-Wiederholbarkeit von Werten in einer Spalte FOREIGN KEY Referenz auf Spalten einer anderen Tabelle (nicht bei allen DB möglich) Beispiel (Groß-/Kleinschreibung hier nur zur deutlicheren Unterscheidung von Werten und SQL-Kommandos): CREATE TABLE student ( Stud ID VARCHAR(5) NOT NULL, Nachname VARCHAR(30) NOT NULL, Vorname VARCHAR(25) NOT NULL, Geburtstag DATE NULL, Ort VARCHAR(30) NULL, plz INT(5) NULL ); mit dem Kommando DESCRIBE student; wird die Tabellenstruktur angezeigt Festlegen des Primärschlüssels einer Tabelle der Primärschlüssel einer Tabelle kann aus einer oder mehreren Spalten bestehen: Primary Key (spaltenname1, spaltenname2,...) Beispiel: CREATE TABLE abteilung ( abt nr VARCHAR(5) NOT NULL, abt name VARCHAR(30) NOT NULL, PRIMARY KEY (abt nr)); maximale Anzahl von Spalten im PK: 16 mindestens eine Spalte im PK darf keinen NULL-Wert haben LONG- oder RAW-Spalten können nicht Teil eines PK sein Festlegen von Fremdschlüsseln FOREIGN KEY (spaltenname F1,...) REFERENCES tabellenname (spaltenname P1,...) CHECK-Bedingung: Festlegen zusätzlicher Integritätsbedingungen CREATE TABLE lehrende ( Name VARCHAR(30) NOT NULL,

8 10 DATENBANKEN 7 position VARCHAR(25) NOT NULL, CHECK (position IN( professor, lehrbeauftragter )) ; Angabe eines Standardwertes (Default) ort VARCHAR(35) DEFAULT hamburg Data Manipulation Language mit DML-Kommandos lassen sich vorhandene Datensätze lesen und verändern die SELECT-Anweisung enthält hierzu zwei Elemente: die Liste der abzurufenden Daten die Tabelle, aus der Daten abgefragt werden Beispiel: SELECT nachname, vorname FROM student; es sind auch Wildcards (*) zulässig oder die mehrfache Abfrage desselben Attributs arithmetische und logische Ausdrücke in select-listen: SELECT produkt nr, preis * 1,16 FROM produkte; Verkettung mit Zeichenfolgen mit oder Komma: SELECT nachname, :, tel nr FROM mitarbeiter; Festlegen von Suchkriterien mit WHERE: SELECT nachname, vorname FROM student WHERE ort= hamburg ; Kombinieren von Kriterien mit AND und OR: SELECT kunden nr FROM kunden WHERE produkt= monitor AND preis>500 ; Suchen von Teilzeichenketten mit LIKE: SELECT plz FROM kunden WHERE plz LIKE 2% ; SELECT preis, prodname FROM produkte WHERE preis BETWEEN 1000 AND 2000 ; SELECT vorlesungsname, lehrender FROM vorlesungen WHERE UPPER(beschreibung) LIKE %VIDEO% ; Daten sortieren mit ORDER BY Anzahl der Zeilen in einer Tabelle: COUNT Zeilen mit Spaltenwert null: SELECT nachname FROM mitarbeiter WHERE fax nr IS NOT NULL; Mittelwert von Spalten AVG(): SELECT AVG(alter) FROM student; das Verschachteln mehrerer SELECT-Anweisungen ist möglich Vergleich eines Spaltenwertes mit vorgegebenen Werten mit IN bzw. NOT IN: SELECT name FROM student WHERE pruefung IN ( opn, avpk, pc ); die Lesekonsistenz bei SELECT-Anweisungen ist gewährleistet neue Datensätze in vorhandene Tabellen einfügen: INSERT INSERT INTO mitarbeiter (abt nr,vorname,nachname)

9 10 DATENBANKEN 8 VALUES ( 3, herbert, schulz ); vorhandene Datensätze ändern: UPDATE UPDATE mitarbeiter SET gehalt=gehalt+100 WHERE gehalt<5000; Datensätze löschen: DELETE DELETE FROM student WHERE matrikel nr= ; SQL enthält viele Funktionen zur Bearbeitung von Zeichenketten LENGTH Länge einer Zeichenkette SELECT vorname, LENGTH(vorname)... SUBSTR(String, Start, Anzahl) Teilkette SELECT name, SUBSTR(name,1,3) FROM... Mustersuche mit dem LIKE-Operator REPLACE(Tabelle, suche, ersetze) LTRIM und RTRIM Entfernen von Leerzeichen UPDATE student SET vorname=rtrim(vorname); LPAD und RPAD Auffüllen einer Zeichenfolge LOWER und UPPER Ändern der Groß- bzw. Kleinschreibung DECODE Umwandeln z.b. von kryptischen Codes in lesbarere Zeichen ASCII Ausgabe des ascii-wertes Join-Operator oftmals sollen Informationen aus mehreren Tabellen verknüpft werden dies ist mit dem join-operator möglich Beispiel: SELECT spalte1,spalte2 FROM tabelle1,tabelle2 WHERE tabelle1.spalten = tabelle2.spaltem ; Mengen-Operatoren INTERSECT gibt Zeilen aus, die zwei Tabellen gemeinsam haben SELECT name FROM student INTERSECT SELECT name FROM vordiplom; UNION Kombination von Spalten SELECT name FROM student UNION SELECT name FROM prof; MINUS Verneinung von intersect Erstellen einer Tabelle aus einer anderen CREATE TABLE xyz AS SELECT * FROM abc WHERE zahl= 123 ; Datensicht (View) eine Datensicht ist eine gespeicherte Abfrage von einer oder mehreren Tabellen eine Datensicht ist eine virtuelle Tabelle, die eine ausgewählte Sicht auf den Datenbestand bietet reale Tabellen werden nicht verändert eine Datensicht ist nur eine Berechnungsregel zur Darstellung bestimmter

10 10 DATENBANKEN 9 Daten Vorteile: jeder Benutzer erhält nur die für ihn relevanten Daten interne Zusammenhänge bzw. komplexe Datenstrukturen werden verborgen sensible Informationen werden nur bestimmten Benutzern zugänglich gemacht jede Änderung an Views wirkt sich auch auf die realen Tabellen aus Tabellenänderungen durch Views sind nur unter bestimmten Bedingungen möglich Views können wie normale Tabellen abgefragt werden Views werden nicht von allen Datenbanken unterstützt Data Control Language es lassen sich für Datenbanken bzw. Tabellen differenzierte Zugriffsmöglichkeiten einrichten, um unterschiedlichen Benutzern verschiedene Rechte zuzuordnen Rechte sind einstellbar mit den Kommandos der Data Control Language (DCL) Benutzerrechte in Tabellen die höchsten Rechte hat der Ersteller alle Rechte hat der DB-Administrator (DBA) Benutzer-Rechte werden vom DBA festgelegt Benutzerrechte (Privilegien) auf drei Ebenen: Systemebene (z.b. Erzeugen ganzer DB) Datenbankebene (Anlegen von Tabellen) Tabellenebene (DML-Operationen) Tabellenrechte werden mit der GRANT-Anweisung gesetzt: GRANT <operation> ON <tabelle> TO <benutzer> wobei die Operation z.b. folgende Befehle umfassen kann: SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE Beispiele: GRANT ALL ON tabelle TO PUBLIC; GRANT SELECT,INSERT ON mitarbeiter TO claudia,heinz; Nicht-Ersteller-Benutzer können Rechte nur eingeschränkt weitergeben Benutzer können keine Rechte weitergeben, über die sie nicht selbst verfügen Ersteller-Benutzer haben alle Rechte an einer Tabelle Entziehen von Rechten mit REVOKE GRANT und REVOKE beziehen sich immer auf alle Spalten und Zeilen einer Tabelle eine differenziertere Rechtevergabe ist nur mittels Views zu erreichen

11 10 DATENBANKEN Transaktionen Ein fehlerfreier Betrieb einer Datenbank ist nur dann möglich, wenn parallele Zugriffe verschiedenener Anwendungen auf denselben Datensatz vom DBMS erkannt und geregelt werden insbesondere ist auf den Erhalt der Datenkonsistenz bei gleichzeitigen Update- Aktionen zu achten Lese- und Schreiboperationen sollten nach dem Alles-oder-Nichts-Prinzip durchgeführt werden, d.h. eine Aktion wird entweder vollständig oder gar nicht durchgeführt die Transaktionsverwaltung ermöglicht einen Mehrbenutzerbetrieb ohne Gefährdung der Datenkonsistenz nach Fehlern oder Unterbrechungen muss der ursprüngliche Zustand wiederherstellbar sein eine Voraussetzung hierfür ist die ausführliche Protokollierung von Änderungen (Logging), einschließlich Zeitpunkt, Benutzername und Datensatz eine Transaktion ist eine Einheit von Datenbank-Änderungen, die nur komplett oder gar nicht in die DB übernommen werden darf bei Störungen muss die DB auf den Stand vor der Änderung zurückzusetzen sein (COMMIT, ROLLBACK) nach einem Transaktionsstart sind alle Anweisungen nur vorläufig und werden erst beim Transaktionsende dauerhaft in die Datenbank eingetragen das Transaktionsende wird gekennzeichnet durch: die explizite Anweisung COMMIT das reguläre Beenden einer Anwendung das Beenden einer DB-Sitzung Ursachen für einen Transaktionsabbruch können sein: Systemfehler (Hardware, Platten-Crash, Stromausfall usw.) Programmfehler (Arithmetik, Programmabbruch, Deadlock, Laufzeitfehler usw.) die explizite Anweisung ROLLBACK (Rückwärts-Lesen der LOG-Datei) die Transaktionsverwaltung garantiert jedoch nur die korrekte Ausführung einzelner Aktionen, parallel verarbeitete Transaktionen können sich trotzdem überlagern gleichzeitig ausgeführte Updates können sich gegenseitig überschreiben ( verlorene Updates ) und führen somit zum Datenverlust die Sicherheit von Transaktionen wird durch Synchronisation erreicht, d.h. jede Transaktion muss einen Datensatz für andere Transaktionen sperren: LOCK das Sperren (Locking) kann auf unterschiedlichen Ebenen erfolgen sperren der gesamten Datenbank

12 10 DATENBANKEN 11 sperren einer Tabelle sperren einer Spalte/Zeile sperren eines Feldes die Verwaltung übernimmt ein Lock-Manager, der einen gesperrten Datensatz erst nach einem COMMIT oder ROLLBACK der aktuellen Transaktion freigibt 10.5 MySQL Datenbanken wurden bis vor einigen Jahren fast ausschließlich im kommerziellen Umfeld für die Speicherung und Verwaltung sehr großer Datenmengen eingesetzt in Projekten mit kleineren Datenmengen wurden meistens proprietäre oder software-spezifische Speicherformate verwendet durch die Verbreitung von OpenSource-Software und -Betriebssystemen wurden auch nicht-kommerzielle Datenbanksysteme entwickelt diese Datenbanken können im Rahmen der Public Licenses im nicht-kommerziellen Umfeld frei betrieben werden vor allem im Bereich von Web-Diensten können solche Datenbanken für die immer weiter anwachsenden Datenbestände sinnvoll eingesetzt werden eine verbreitete Datenbank ist MySQL MySQL bietet eine hohe Konformität zu SQL und ist ein schneller Datenbank- Server, da viele (wenig benutzte) Spezialfunktionen kommerzieller Produkte fehlen da die Programmierung eines Datenbanksystems eine aufwändige, lang andauernde Entwicklung darstellt, gelten zum gegenwärtigen Zeitpunkt einige Einschränkungen: es sind keine sicheren Transaktionen gewährleistet (in der Praxis ist das aber nur bei hoch belasteten Systemen problematisch, zudem lassen sich sicherere Transaktionen in SQL-Kommandos hineinprogrammieren ) Locks einzelner Datensätze sind nicht möglich (nur ganze Tabellen) es gibt keine Views keine Fremdschlüssel keine referentielle Integrität (automatisches Löschen verbundener redundater Datensätze) weitere Vorteile von MySQL sind u.a.: einfache Realisierung von Anbindungen an z.b. Perl, PHP, C, C++, JDBC (Java) Unterstützung diverser Datentypen (auch Binärdaten) zusätzliche Abfragekriterien (außer LIKE) schneller Datenzugriff

13 10 DATENBANKEN Datenbank-Backup für den Betrieb einer Datenbank ist die Sicherung (Backup) der Daten unerlässlich beliebige Fehler im Gesamtsystem können bis zum Totalverlust der Daten führen, mit schwerwiegenden Folgen für ein Projekt oder ein ganzes Unternehmen oftmals sind die Daten einer Datenbank nur mit hohem Aufwand oder im ungünstigsten Fall gar nicht mehr rekonstruierbar Warum Sicherung einer Datenbank? SQL-Fehler Prozess-Fehler Tabellen-Fehler Benutzer-Fehler System- und Hardware-Fehler da es sich bei einer Datenbank um ein komplexes System handelt, genügt es nicht, lediglich die Datenfiles oder Tabellen auf ein Backup-Medium zu kopieren die physikalische Struktur einer Datenbank (am Beispiel Oracle) enthält folgende für eine Wiederherstellung wichtige Komponenten: Datenfiles (Tabellen) Transaction-Logs (Online-Redo-Logs) Archive-Logs (zur Wiederherstellung älterer Zustände) Control-File (enthält z.b. die Verzeichnis-Struktur) Rollback-Segmente die Offline-Sicherung: Datenbank-Prozesse herunterfahren Datenfiles einschließlich der Verzeichnis-Struktur sichern die Offline-Sicherung ist nur dann möglich, wenn kein 7 24-Betrieb erforderlich ist die Online-Sicherung: die Datenbank bleibt während der Sicherung in Betrieb sehr wichtig ist die Sicherung des Control-Files, ohne das die Datenbank nicht wiederherstellbar ist das Backup der Transaction-Logs ist wenig sinnvoll, da es sich hierbei um ständig geöffnete Dateien handelt, die nicht konsistent zu sichern sind aber: Transaction-Logs sind zwingend für die Wiederherstellung des aktuellen Status erforderlich und sollten daher gemultiplexed werden Archive-Logs (geschlossene Transaction-Logs) müssen erstellt und gesichert werden, da nur so im Fall eines Recoverys eine Verbindung zum letzten Backup hergestellt werden kann läuft eine Datenbank im NOARCHIVELOG-Modus ist nur ein Offline-Backup

14 10 DATENBANKEN 13 möglich letztlich sind natürlich auch die Datenfiles zu sichern, wobei beim Online- Backup zu berücksichtigen ist, dass es sich um ein nicht-konsistentes Backup handelt, das alleine ohne Archive- und Online-Redo-Logs nicht brauchbar ist Typen von Datenbank-Backups: konsistentes Backup der gesamten DB inkonsistentes Backup der gesamten DB Sicherung einer Tabelle Sicherung eines Datenfiles Archive-Log Backups

15 Index Database Management System, 2 Datenbank-System, 2 Datenbanken, 2 Backup, 12 Locking, 10 Offline-Sicherung, 12 Online-Sicherung, 12 Transaction-Logs, 12 Transaktionen, 10 DBMS, siehe Database Management System DBS, siehe Datenbank-System Entitat, siehe Relation MySQL, 11 Normalformen, 4 Primarschlussel, 3 Primary Key, siehe Primarschlussel Redundanz, schadliche, 2 Relation, 3 Tupel, 2, 3 14