Datenbanken (Access 2000)

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1 Datenbanken (Access 2000)

2 Planung Nr Datum Thema Einführung, Grundlagen Datenbanken Access: Tabellen, Felder Gültigkeitsprüfungen, Filter, Nullwerte, Abfragen Abfragen und Berechnungen (Beispiel ISBN-Nr) Einführung relationale Datenbanken, ER-Modelle Access: Beziehungen Formulare (mit Unterformularen), Diagrammassistent, Pivot-Tabelle, Import/Export/Verknüpfung Berichte, Auswertungen SQL SQL Normalformen Dienstreise Makro-Programmierung Makro-Programmierung (Nutzerprotokoll) Zugriff mit ODBC

3 Literatur Schlageter, Gunter /Stucky, Wolffried: Datenbanksysteme: Konzepte und Modelle. 2. neubearb. u. erw. Aufl S., 70 Abb., einige Tab., zahlr. Beisp. - 20,5 x 13,7 cm. (Leitf. d. angew. Math. u. Mech. 37)(Teubner Stud.-Bücher) 'Teubner Stgt' Kt DM 39,80 Gottfried Vossen; Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbank-Management-Systeme, 2. Auflage; Addison-Wesley; 1994 Andreas Heuer; Objektorientierte Datenbanken; Addison Wesley; 1993 Gunter Schlageter; Datenbanksysteme; BI Manfred Hoffbauer, Christoph Spielmann; Access 7 für Windows 95; Sybex; 1996 Access 2000, Grundlagen für Datenbank-Entwickler; RRZN; 1. Auflage; Hannover; 2000 Access 2000, Grundlagen für Anwender; RRZN; 3. Auflage; Hannover Access 2000, Automatisierung - Programmierung; RRZN; 1. Auflage; Hannover Access 2000, Fortgeschrittene Techniken; RRZN; 1. Auflage; Hannover

4 Entwicklung der Datenbanksysteme Die Entwicklung der Datenbanksysteme ist eng an die der Hardware gekoppelt und wird wie jene in Generationen eingeteilt: 1. Generation: In den fünfziger Jahren waren die wesentlichen Ein- und Ausgabegabemedien für große Datenmengen Papier und Magnetbänder. Da beide Medien ausschließlich sequentielle Verarbeitung zulassen, gab es in dieser Generation nur den sequentiellen Zugriff auf die Datensätze einer Datei. 2. Generation: In den frühen sechziger Jahren konnten die Rechner erstmalig im Dialog-Betrieb genutzt werden und durch den Einsätz schneller, wahlfreier Speichermedien wie Magnetplatten war ein direkter Zugriff auf einzelne Datensätze möglich. Den Datensätzen wurde dazu eine Adresse zugeordnet, die dann mittels Indexdatei oder Hashfunktion ermittelt wurde. In beiden Generationen bestand eine starre Zuordnung zwischen Datei und Anwenderprogramm. 3. Generation: In dieser Generation (etwa ) wurde die Unterscheidung zwischen logischen und physischen Informationen eingeführt. Damit war eine gemeinsame Nutzung der Dateien und verschiedene Sichten auf die Daten möglich. Hierarchische und Netzwerkmodelle. 4. Generation: Die Systeme dieser Generation (1975 bis heute) trennen klar zwischen dem physischen Datenmodell (insbesonder der Einmalspeicherung der Daten zwecks zentraler Verwaltung) und dem logischen Datenmodell, wie es in dem relationalen Modell am weitesten entwickelt ist. Diese Datenbanksysteme werden im Drei-Ebenen-Konzept (s.u.) dargestellt. Theoriebildung. 5. Generation: Objektorientierte Datenbanken (State of the Art)

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6 Klassische Dateiverwaltung - Terminologie: Datei (File), Datensatz(Record), Datenfeld(Field), Datentyp. - Beispiele für Dateien (Bibliothek, Adressverzeichnis, ) Weizenbaum, Joseph Literatur Typ Die Macht der Computer Verfasser Text 1982 Titel Text Frankfurt am Main Erscheinungsjahr Zahl ja Erscheinungsort Text ausgeliehen Boolean ausgeliehen am Datum - Beispiel "Literaturverwaltung" in FileMaker Pro

7 Datei Literatur Datensatz 11. Datensatz Datenfeld Kant Kritik der reinen V. Meiners 1984 Datentyp Text Text Text Integer Probleme der einfachen Dateiverwaltung Das klassische Dateikonzept weist einige Nachteile auf, die insbesondere bei Daten- oder Strukturveränderungen unangenehm auffallen. Übung: Erweiterung des Hochschulmodells um Beschäftigte, Studenten Namensänderung Redundanz

8 Datenbanken Datenbanken erlauben die Verknüpfung von mehreren Dateien. Sie lassen sich programmieren und besitzen teilweise umfangreiche Mechanismen für Datensicherheit, Datenschutz und Recovery. Datenbank Literaturdatenbank Datei Literatur Verlag Datensatz Datenfeld Kant Teubner Teubner Stuttgart Datentyp Datenorganisation Hierarchische Datenorganisation Netzwerk-Organisation Relationale Datenorganisation Neuere Modelle

9 Das Dreischichtenmodell Für die Planung und den Entwurf von Datenstrukturen innerhalb eines DBMS geht man üblicherweise in drei Schritten vor. Konzeptuelle Ebene (Konzeptuelles Schema) Auf der konzeptuellen Ebene wird unabhängig von den Anforderungen der DV-Anlage eine logische Gesamtsicht der Daten festgelegt. Dieses konzeptuelle Schema wird durch einen Datenbankadministrator festgelegt. Externe Ebene (Externes Schema) Die Daten werden so dargestellt, wie die Benutzer oder die Programme sie benötigen. Interne Ebene. (Internes Schema) Die Daten werden so auf den Speichern organisiert, daß die Zugriffsanforderungen der verschiedenen Benutzer erfüllt werden können. Transformationsregeln (Folie Vossen S. 21) Zwischen den Ebenen werden die Transformationsregeln festgelegt, die die Unabhängigkeit der einzelnen Ebenen gewährleisten.

10 Vorteile einer Datenbank Redundanzfreiheit Die Daten treten in der Datenbank nur einmal auf. Damit wird eine erhebliche Reduzierung des Änderungs- und Speicheraufwands erreicht. Aus Effizienzgründen wird in Datenbanken manchmal mit Redundanz gearbeitet, die dann allerdings zentral durch das DBMS kontrolliert wird. Vielfachverwendbarkeit Verschiedenen Benutzern mit unterschiedlichen Anforderungen können auf dieselbe Datenbank zugreifen. Datenunabhängigkeit Die vom Benutzer gewünschte Datenstruktur ist unabhängig von der physischen Struktur. Physische Datenunabhängigkeit (intern - konzeptuell) und logische Datenunabhängigkeit (konzeptuell - extern). Programmunabhängigkeit Die Anwenderprogramme sind datenunabhängig, d.h. bei Änderung der Organisationsform der Datei müssen die Programme nicht angepaßt werden. Datenkompatibilität Durch die Festlegung der Datenstruktur wird die Mehrfachverwendung und der Datenaustausch begünstigt. Integrität, Konsistenz Unter Integrität versteht man die Korrektheit und Vollständigkeit der abgespeicherten Daten. Die Verwaltung der Daten durch das DBMS ermöglicht Kontrollroutinen bei der Aufnahme neuer oder Änderung alter Daten und zur regelmäßigen Überprüfung (Recovery) des bestehenden Datenbestandes. Datensicherheit, Datenschutz Schutz vor Verlust und Verfälschung der Daten und vor unberechtigtem Zugriff auf die Daten. Abkürzungen: DB DBMS DBS DB + DBMS DDL DML DBA Data Dictonary = Datenbank (Data Base) = Datenbank Management System (Data Base M. System) = Datenbanksystem (Data Base System) = DBS = Data Description Language = Data Manipulation Language = Datenbankadministrator (Data Base Administrator) (Datenbankadm,Unternehmensadm,Anwendungsadm)

11 Access Objekte von Access: Tabellen Abfragen Formulare Berichte Makros Module Seiten enthalten Daten enthalten Suchabfragen Bildschirmmasken Layout für Ausgaben auf dem Drucker Automatisierung von regelmäßigen Aufgaben Programme in Access Basic Zugriff auf HTML-Seiten im Internet/Intranet Schlüssel Primärschlüssel erzeugen: Automatische Erzeugung: Autowert Manuell: Felder markieren + Bearbeiten - Primärschlüssel. Es darf keine Duplikate geben, evtl vorher entfernen. Evtl Abfrage mit Duplikatsuche machen.

12 Formularbasierter Filter Im Formular Kriterien eingeben. Disjunktion und Konjunktion mehrerer Kriterien ist möglich. Verwendung von Wildcards: Wildcard Bedeutung Beispiel * beliebig viele Zeichen M* Meier, Müller, Mausefalle, M? Ein beliebiges Zeichen M??er Meier, Meyer, Mayer, Mauer # Beliebiges numerisches Zeichen K# K2, K3 [ ] Ein Zeichen in der Klammer Me[iy]er Meier, Meyer! Kein Zeichen in der Klammer Me[!y]er Meier - Ein Zeichen innerhalb eines Bereichs [A-E]ber Aber, Bber, Eber Nullwerte Bei Zahlen: Leereintrag bedeutet Nullwert, 0 bedeutet 0, alle anderen Zahlen bedeuten ebenfalls einen Zahlenwert. Bei Texten: Leere Zeichenfolge=Nein: Leereintrag bedeutet Nullwert. Leere Zeichenfolge=Ja: Löschen eines Eintrags bedeutet Nullwert Eingabe von bedeutet leere Zeichenfolge fehlende Eingabe bei neuem Datensatz bedeutet Nullwert

13 Indexdateien Indexdatei Datendatei Nr Schlüssel Zeiger Nr Name Vorname Gehalt 1 Blunck 16 1 Müller Heinrich Bohne 7 2 Maurer Berta Bullmann 19 3 Kannmann Ulrike Friedrich 20 4 Schleudert Manfred Kannmann 3 5 Sorglos Susi Köln 13 6 Sandmann Friedrich Köpen 15 7 Bohne Nils Korn 10 8 Schrader Fritz Maurer 2 9 Zorn Alfred Müller 1 10 Korn Hinrich Sandmann 6 11 Schröder Willy Schleudert 4 12 Zattopeck Emil Schrader 8 13 Köln Wilfried Schreiber Schreiber Rudolf Schröder Köpen Uwe Sorglos 5 16 Blunck Antje Vollmann Vollmann Siegfried Zattopeck Zille Norbert Zille Bullmann Gabi Zorn 9 20 Friedrich Hans 3090 Die Indexdatei ist sortiert und erlaubt bei n Datensätzen das Auffinden in Zeit ld(n) (Logarithmus dualis). Das Finden des Datensatzes geschieht dann über Zeiger in einem Schritt. Dagegen benötigt die Suche in der unsortierten Datendatei durchschnittlich n/2 Schritte.

14 Abfragen Nützliche Funktionen: IN( Text1 ; Text2 ;...) IST NULL RECHTS([Feldname];Anzahl) JAHR([Datum]) MONAT([Datum]) TAG([Datum]) alle Felder, die einen der Texte enthalten Felder ohne Fledinhalt rechte Zeichen Jahr des Datums Monat des Datums Tag des Datums

15 ISBN-Nr auf Korrektheit überprüfen Algorithmus: Eingabe ISBN ISBN_kurz := ISBN ohne - Wenn letzter Buchstabe von ISBN = X dann Prüfsumme := 10 sonst Prüfsumme := Zahlenwert des letzten Buchstabens von ISBN ewenn Wiederhole von i=1 bis 9 ziffer := Zahlenwert des i-ten Buchstabens von ISBN_kurz Prüfsumme := Prüfsumme + ziffer*(11-i) ewiederhole Rest := Prüfsumme modulo 11 (*Rest beim Teilen durch 11*) Wenn Rest<>0 ODER Prüfsumme=0 dann Fehlermeldung ewenn

16 Relationale Datenbanken In relationalen Datenbanken werden die Daten in Relationen gespeichert. Das sind Tabellen, deren Zeilen die Datensätze und deren Spalten die einzelnen Feldeinträge enthalten. nichtrelationale Datenbank Datei Satz Feld Feldinhalt relationale Datenbank Relation Tupel Attribut Attributwert In einer Relation darf jedes Tupel nur einmal vorkommen, es gibt keine Dubletten. Jeder Attributwert ist einfach. Es sind keine Wiederholfelder oder zusammengesetzte Datenstrukturen erlaubt. Die Folge der Tupel in einer Relation ist ohne Bedeutung, insbesondere sind Relationen nicht sortiert. Das Ergebnis einer Anfrage (Query) ist immer eine Menge von Tupeln, also wieder eine Relation. Man arbeitet mit Mengen, keine Navigation von Datensatz zu Datensatz. Die Verknüpfung verschiedener Relationen geschieht ausschließlich über den Vergleich von Attributwerten. Verknüpfungen werden nicht abgespeichert, sondern immer neu berechnet.

17 Beziehungen Zwischen den Entities können Beziehungen existieren, die von verschiedener Komplexität sein können (1:1, 1:n, n:m) linke Schuhe 1 1 Paare rechte Schuhe E1 E2 Beziehungstyp Komplexität rechte Schuhe linke Schuhe Paare 1:1 Abteilungen Personal Abteilungsleiter Personal Abteilungen Abteilungszugeh. Kinder Ehepaare Familienzugeh. Frauen Männer Ehe Personen Parteien Parteizugeh. Projekte Projekte ist Unterprojekt Standorte Standorte Distanz Vorlesungen Studenten Belegung Personen Personen Freundschaften ER-Modelle: Beispiel: Unternehmensmodell: Unternehmen 1 Unt-Abt k Abt-Proj Abteilung 1 1 Abt-Nr Abt. Leiter Abt-Bez Abt-Ang n q Projekt Proj-Nr Proj-Bez m Proj-Ang p Angestellter Pers-Nr Anschr. Name Geh.-Gr

18 Realisierung von n:m-beziehungen in Relationalen Datenbanken Angestellter Pers-Nr Name Anschr Gehalt 1 Meier Bäckerstr Schrapnagel Specht Kollmann 2940 Projekt Proj-Nr Proj-Bez 1 Blatchik Garden 2 Lexikon 3 Satellitenbilder Proj-Ang Proj-Nr Pers-Nr