Datenbanken. Zusammenfassung. Datenbanksysteme

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1 Zusammenfassung Datenbanksysteme Christian Moser Seite 1 vom

2 Wichtige Begriffe Attribut Assoziation API Atomares Attribut Datenbasis DBMS Datenunabhängigkeit Datenbankmodell DDL DML DCL ER-Diagramm Entität Entitätstyp Entitätsmenge Externes Schema Internes Schema Konsistenz Logisches Schema Nullwerte Redundante Daten Referentielle Integrität Schlüssel Schlüsselkandidaten Surrogat Wertebereich Beschreibung eines Merkmales der Entitäten Verknüpft Datensätze miteinander Application Programming Interface Lässt sich logisch nicht mehr weiter unterteilen. Name -> Vorname, Nachname Die Daten der Datenbank Datenbanksystem, verwaltet die Daten der Datenbasis Die Datenschicht kann verändert werden, ohne das die darüberliegende Schicht beeinflusst wird. Legt das Datenstrukturierungskonzept des Datenbanksystems fest - Hierarchisches Modell - Netzwerkmodell - Relationenmodell - Postrelationale Datenbankmodelle o Objektrelationale Datenmodelle o Objektorientierte Datenmodelle Data Definition Language, beschreibt die Struktur der Daten Data Manipulation Language, erlaubt die Modifikation und Abfrage der Daten. Data Controlling Language, verwaltet die Zugriffsrechte Vorgänger des UML-Diagrammes Eine Instanz einer Klasse, eine Zeile in einer Tabelle Eine Klasse, welche durch eine Menge von Attributen beschrieben wird, jedoch ohne Funktionen. Eine Menge vom Datensätzen, die irgendwie zusammengefasst werden können. Verschiedene Views auf die Daten für verschiedene Benutzer (Gast, User, Admin,...) Datenbank spezifische Implementation (SQL-Code) Es dürfen sich keine widersprüchlichen Daten finden. Kann nur vorkommen, wenn Redundanz vorhanden ist. Datenbank unabhängige Datenstruktur (UML-Diagramm) Wird zurückgegeben, wennn ein Attribut nicht vorhanden ist. Eine Information ist an mehreren Orten vorhanden. Sollte vermieden werden. Der Zieldatensatz muss vorhanden sein. Beschreibt einen Datensatz innerhalb einer Tabelle eindeutig Eine Menge von Attributen die zusammengefasst einen Datensatz eindeutig identifizieren. Künstlicher Schlüssel, wenn sich keine Attribute als Schlüssel eignen, wird ein zusätzliches Feld definiert, welches die Datensätze eindeutig identifiziert. Erlaubte (Gültige) Werte für ein Attribut Zusammengesetze- Die Adresse ist ein zusammengesetztes Attribut aus Name, Vorname, Strasse... attribute Relationale Datenbanken unterstützen direkt keine solche Attribute, nur atomare. Die 5 goldenen Transformationsschritte nach Schelldorfer/ Moser 1. Jede Klasse bekommt seine Tabelle mit den Attributen als Spalten. 2. Jede Tabelle bekommt eine zusätzliche Spalte ID, sofern sie kein geeignetes Attribut für einen Primary Key besitzt zu-1 oder 1-zu-n Verbindungen an der 1-Stelle in der entsprechenden Tabelle als ZielTabellenID eintragen. (=Fremdschlüssel) 4. Alle n-zu-n Verbindungen durch eine Hilfstabelle und zwei 1-zu-n Verbindungen ersetzen. Die Hilfstabelle enthält Einträge mit Referenzen auf die Haupttabelle. 5. Alle zwingend notwendigen Attribute mit NOT NULL, alle optionalen NULL beschriften. Die Schlüsselattribute mit PRIMARY KEY bezeichnen. Christian Moser Seite 2 vom

3 Abbildung von Vererbungen Normalisierung 1. Normalform Eine Relation ist dann in der 1. Normalform, wenn keines der Attribute Werte aufweist, die selber wieder Mengen sind. 2. Normalform Eine Relation ist in der 2. Normalform, wenn sie in der 1. Normalform ist, und alle Attribute, die nicht zum Primärschlüssel gehören, vom ganzen Primärschlüssel abhängig sind, nicht aber bereits von Schlüsselteilen. 3. Normalform Eine Relation ist in der 3. Normalform, wenn sie in der 2. Normalform ist, und keine transitiven Abhängigkeiten ausweist. Christian Moser Seite 3 vom

4 Christian Moser Seite 4 vom

5 Tabellen erstellen CREATE TABLE Benutzer ( ID INT NOT NULL PRIMARY KEY, Name VARCHAR2(200) NULL, Salaer DECIMAL(7,2) NOT NULL DEFAULT 1000, Eintrittsdatum DATE DEFAULT SYSDATE, AbteilungsID INT REFERENCES Abteilung(ID) ChefID INT ); FOREIGN KEY (ChefID) REFERENCES Benutzer(ID) CHECK (Salaer between 1000 and 20000) Table Constraints Column Constraints ALTER TABLE Benutzer ADD CONSTRAINT fk_chefid FOREIGN KEY(ChefID) REFERENCES Benutzer(ID); Tabelle ändern / löschen ALTER TABLE Benutzer ADD NeuesFeld VARCHAR2(200) NOT NULL; DROP TABLE Benutzer; Index für schnellen Zugriff erstellen CREATE INDEX myindex ON Tabelle(OftAbgefragtesFeld) Daten einfügen INSERT INTO Benutzer (Name,Salaer) VALUES( Müller,2000); Daten ändern / löschen UPDATE Benutzer SET Name= Müller WHERE ID=1; UPDATE Benutzer SET Salaer = Salaer *1.5 WHERE Salaer<5000; DELETE FROM Benutzer WHERE Name= Obermüller ; Daten abfragen Suchen nach Strings SELECT * FROM Benutzer WHERE Name= Müller ; SELECT Salaer FROM Benutzer WHERE Name= Meier ; SELECT * FROM Benutzer WHERE Name LIKE Mü% ; Suche nach Wertebereiche SELECT Name,Salaer FROM Benutzer WHERE Salaer>2000; SELECT * FROM Benutzer WHERE Salaer BETWEEN 3000 AND 5000; Doppelte Ergebnisse unterdrücken SELECT DISTINCT Wohnort FROM Angestellter; Christian Moser Seite 5 vom

6 Sortierte Suche SELECT Name FROM Benutzer ORDER BY Salaer DESC; IN Funktion SELECT Name,Wohnort FROM Angestellte WHERE Wohnort IN (SELECT Wohnort FROM Ortschaften WHERE Kanton= ZH ) ORDER BY Wohnort; EXISTS Funktion Gesucht sind die Mitarbeiter die in mindestens einem Projekt beteiligt sind. SELECT Name FROM Angestellter a WHERE EXISTS (SELECT * FROM ProjektZuteilung WHERE PersNr=a.PersNr) Gesucht sind die Mitarbeiter die an keinem Projekt beteiligt sind. SELECT Name FROM Angestellter a WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM ProjektZuteilung WHERE PersNr=a.PersNr) ANY Funktion Gesucht sind die Mitarbeiter die weniger verdienen als irgend ein Chef SELECT Name FROM Angestellter WHERE Salaer < ANY (SELECT Salaer FROM Angestellter WHERE ChefID IS NULL); ALL Funktion Gesucht sind die Chefs die mehr verdienen als jeder Mitarbeiter SELECT Name FROM Angestellter WHERE Salaer > ALL (SELECT Salaer FROM Angestellter WHERE ChefID IS NOT NULL) AND ChefID IS NULL; IS NULL Funktion SELECT Name AS Vorgesetzter FROM Angestellte WHERE Chef IS NULL; UNION Funktion Vereint die beiden Mengen der Resultate. SELECT Name FROM Mitarbeiter WHERE Salaer<2000 UNION SELECT Name FROM Mitarbeiter WHERE Salaer>3000 Christian Moser Seite 6 vom

7 Gruppenfunktionen SELECT MAX(Salaer) FROM Angestellter WHERE Chef IS NULL; SELECT MIN(Salaer) FROM Angestellter; SELECT AVG(Salaer) FROM Angestellter; SELECT SUM(Salaer) AS Salaersumme FROM Angestellter; SELECT COUNT(*) AS Anzahl Mitarbeiter FROM Angestellter; SELECT COUNT(Kanton) AS Anzahl Zürcher FROM Angestellter WHERE Kanton= ZH ; SELECT COUNT(DISTINCT Wohnort) AS Anz. Orte wo Mitarb. wohnen FROM Angestellter GROUP BY Fasse alle gleichen Wohnorte zusammen und zähle jeweils die Anzahl der Mitarbeiter in diesem Ort SELECT Wohnort, COUNT(*) FROM Angestellter GROUP BY Wohnort SELECT Wohnort,Abteilung, COUNT(*) FROM Angestellter GROUP BY Wohnort, Abteilung HAVING SELECT Abteilung, COUNT(*) FROM Angestellter GROUP BY Abteilung HAVING AVG(Salaer)>8000 ORDER BY AVG(Salaer); SELECT Abteilung, COUNT(*) FROM Angestellter GROUP BY Abteilung HAVING AVG(Salaer)>8000 ORDER BY AVG(Salaer); Joins (Abfrage über mehrere Tabellen) SELECT Angestellter.Name AS Verkaufsmitarbeiter FROM Angestellter, Abteilung WHERE Abteilung.Name= Verkauf AND Abteilung.ID=Angestellter.AbteilungsID; SELECT MIN(Projekt.Bezeichnung) AS Projektname, COUNT(Projekt.ZeitAnteil) AS Anzahl Mitarbeiter, SUM(Projekt.ZeitAnteil) AS Total Zeitanteil, FROM Angestellter, ProjektZuteilung, Projekt WHERE Angestellter.PersNr = ProjektZuteilung.PersNr AND Projekt.ProjNr = ProjektZuteilung.ProjNr GROUP BY Projekt.ProjNr ORDER BY SUM(Projekt.ZeitAnteil); Views (Virtuelle Tabellen) View erstellen CREATE VIEW Personalien (PersNummer, Name, Telefon, Wohnort, AbteilungsName) AS SELECT Ang.ID, Ang.Name, Ang.Tel, Ang.Ort, Abt.Name FROM Ang, Abt WHERE Ang.AbteilungsID = Abt.ID; Views verwenden SELECT * FROM Personalien WHERE Name= Müller ORDER BY ID; Views löschen DROP VIEW Personalien Christian Moser Seite 7 vom

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