Anomalien & Redundanzen 1.NF (Erste Normalform)

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Anomalien & Redundanzen 1.NF (Erste Normalform)"

Transkript

1 Lösung Seite 1 von Anoalien & Redundanzen 1.NF (Erste Noralfor) Teil Kapitel 8.1 / 8.2 Einführung / 1.NF / Redundanz Anoalie 1.NF Fragen a) Welche Anoalien gibt es? Einfügeanoalie (Daten üssen ungewollt eingefügt werden.) Löschanoalie (Daten gehen ungewollt verloren.) Mutationsanoalie (Daten utieren, z.b. durch Rechtschreibfehler.) Änderungsanoalie(Ein einzelne Datenänderung bedingt viele Folgeänderungen.) b) Nennen Sie Beispiele für die unterschiedlichen Anoalien. Abteilungsitarbeiter ID_Mitarbeiter Vornae Nachnae ID_Abteilung Bezeichnung 1 Willi Klein 1 Fertigung 2 Walter Groß 2 Versand 3 Eva Winzig 2 Versand Einfügeanoalie Eine neue Abteilung kann nur der Tabelle hinzugefügt werden, wenn an auch einen ersten Abteilungsitarbeiter in die Tabelle einfügt. Löschanoalie Löscht an den letzten Mitarbeiter einer Abteilung, so gehen die Abteilungsinforationen (Bezeichnung) ebenfalls verloren. Mutationsanoalie Wenn die Bezeichnung einer Abteilung aus Versehen bei eine Mitarbeiter falsch geschrieben wird, entsteht sofort ein inkonsistenter Datenbestand. Änderungsanoalie Soll beispielsweise die Abteilung 'Vertrieb' in 'Marketing' ubenannt werden, so uss diese eine Änderung der Abteilungsbezeichnung bei allen Mitarbeitern dieser Abteilung durchgeführt werden. c) Wie kann es zu diesen Anoalien koen? Aufgrund von Redundanzen in der Datenbank.

2 d) Wie viele Noralforen werden unterschieden? Lösung Seite 2 von 4 Es werden 6 Noralforen unterschieden 1.NF bis 5.NF und die BCNF als Erweiterung der 3.NF e) In welche Zusaenhang stehen die Noralforen zueinander? Die Noralforen bauen aufeinander auf. So setzt die 2.NF zwingend die Erfüllung der 1.NF voraus. Die 3.NF wiederu setzt voraus, das die 2.NF (und soit natürlich auch die 1.NF) bereits erfüllt ist. Und so weiter... f) Wie lautet die Definition der ersten Noralfor? Erste Noralfor (1.NF) Eine Tabelle befindet sich in der erster Noralfor, falls die Wertebereiche der Merkale atoar sind. g) Wie kann eine unnoralisierte Tabelle in die erste Noralfor überführt werden? Überführungsregel zur 1.NF U eine unnoralisierte Tabelle in die erste Noralfor zu überführen, uss an: 1.Merkale, deren Wertebereiche unterschiedliche Inforationseinheiten enthalten auf ehrere Merkale it atoaren Wertebereichen aufteilen. 2. Listen sinngleicher Inforationseinheiten aus den Wertebereichen der Merkale entfernen. Vorgehensweise zu entfernen von Listen: 1.Für jedes Eleent einer Liste i Wertebereich eines Merkals uss ein eigener Datensatz in der Tabelle erzeugt werden! 2.Der Schlüssel der Tabelle uss neu bestit werden.

3 Lösung Seite 3 von 4 Tabellenüberführung Überführen Sie folgende Tabelle in die erste Noralfor: Klasse-Schüler ID_Klasse Bezeichnung ID_Schüler Nae 1 IF1A 1 Ernst 2 Specht 3 Müller 2 IF3A 4 Schulte Schritt 1: Listen entfernen Klasse-Schüler ID_Klasse Bezeichnung ID_Schüler Nae 1 IF1A 1 Ernst 1 IF1A 2 Specht 1 IF1A 3 Müller 2 IF3A 4 Schulte Schritt 2: Neuen Tabellenschlüssel bestien Klasse-Schüler ID_Schüler Nae ID_Klasse Bezeichnung 1 Ernst 1 IF1A 2 Specht 1 IF1A 3 Müller 1 IF1A 4 Schulte 2 IF3A

4 Überführen Sie folgende Tabelle in die erste Noralfor: belegt ID_Schüler ID_Fach Noten 1 (Ernst) 1 (Englisch) 1 2 (Specht) 2 (Deutsch) Lösung Seite 4 von 4 Anerkung: Die Tabelle 'belegt' ist eine Beziehungstabelle zwischen den Entitäten 'Schüler' und 'Fach'. Hinter den ID-Werten sind in Klaen Beispieldatensätze angegeben, u die Verständlichkeit zu erhöhen. Schritt 1: Listen entfernen belegt ID_Schüler ID_Fach Noten 1 (Ernst) 1 (Englisch) 1 1 (Ernst) 1 (Englisch) 5 1 (Ernst) 1 (Englisch) 2 2 (Specht) 2 (Deutsch) 4 2 (Specht) 2 (Deutsch) 3 Schritt 2: Neuen Tabellenschlüssel bestien Ein neuer sinnvoller Schlüssel läßt sich it den vorhandenen Merkalen in dieser Tabelle nicht bestien! Der Beziehungstabelle 'belegt' ist hier das Merkal 'Note' zugewiesen worden, welches aus der Beziehung eine Entität 'Prüfung' it unterscheidbaren Einzelobjekten acht! Es bleibt in diese Fall nichts anderes übrig, als einen eigenständigen ID_Wert einzuführen. (siehe Kapitel 6.3 Entität oder Beziehung) Prüfung ID_Prüfung ID_Schüler ID_Fach Noten 1 1 (Ernst) 1 (Englisch) (Ernst) 1 (Englisch) (Ernst) 1 (Englisch) (Specht) 2 (Deutsch) (Specht) 2 (Deutsch) 3

5 Lösung Seite 1 von NF (Zweite Noralfor) Teil Kapitel 8.3 Zweite Noralfor (2.NF) Zweite Noralfor (2.NF) Die zweite Noralfor stellt sicher, dass alle Nichtschlüsselerkale voll funktional abhängig sind von eine zusaengesetzten Schlüssel. Das bedeutet, dass es kein Teilschlüsselerkal geben darf, das für sich alleine genoen bereits Nichtschlüsselerkale bestit. Fragen a) Wie lautet die Definition der zweiten Noralfor? Zweite Noralfor (2.NF) Eine Tabelle ist in zweiter Noralfor, wenn sie die 1.NF erfüllt und wenn alle Nichtschlüsselerkale vo zusaengesetzten Schlüssel voll funktional abhängig sind. b) Wie lautet die Überführungsregel zur zweiten Noralfor? Überführungsregel zur 2.NF Eine Tabelle, die der 1.NF genügt, aber nicht die 2.NF erfüllt, uss in Teiltabellen zerlegt werden. Dabei fasst an alle Merkale, die von eine Teilschlüssel funktional abhängig sind und diesen Teilschlüssel zu einer eigenständigen Tabelle zusaen. Dieses kann in drei Schritten erfolgen: 1. Bestie alle Nichtschlüsselerkale, die bereits von eine Teilschlüssel funktional abhängig sind. 2. Bilde aus den Teilschlüsseln und allen von ihnen funktional abhängigen Nichtschlüsselerkalen eigene Tabellen. 3. Entferne aus der ursprünglichen Tabelle alle nicht voll funktional abhängigen Nichtschlüsselerkale. c) Was versteht an unter de Begriff 'funktional abhängig'? Funktionale Abhängigkeit Ein Merkal A ist funktional abhängig von eine Merkal S, wenn zu jede öglichen Wert von S genau ein Wert aus A existiert. Schreibweise: S A d) Wie lautet die exakte Definition der vollen funktionalen Abhängigkeit? Volle funktionale Abhängigkeit Ein Merkal A ist voll funktional abhängig von eine aus S1 und S2 zusaengesetzten Schlüssel, wenn A funktional abhängig vo Gesatschlüssel, nicht aber von seinen Teilschlüsseln ist. Schreibweise: (S1, S2) A

6 Lösung Seite 2 von 3 Funktionale Abhängigkeit Anerkung Die Beispieldatensätze in den Tabellen sind so gewählt, dass alle funktionalen Abhängigkeiten erkennbar sind. Gelten, bezogen auf die folgende Tabelle, die daneben gezeigten funktionale Abhängigkeiten? A B C D A B ja B A A C ja B C A D B D C A D A C B D B C D D C Volle funktionale Abhängigkeit Gelten, bezogen auf die folgende Tabelle, die daneben gezeigten vollen funktionalen Abhängigkeiten? S1 S2 A B C (S1, S2) (S1, S2) (S1, S2) A ja B ja C Die nachfolgenden Teilaufgaben basieren auf der Beispieltabelle 'Produkt-Mitarbeiter'. fertigt ID_Mitarbeiter ID_Produkt Nae Produkt Fertigungsdauer 1 2 Huber Stuhl 3 Stunden 2 1 Ernst Tisch 4 Stunden 1 1 Huber Tisch 5 Stunden Funktionale Abhängigkeit Überprüfen Sie die funktionale Abhängigkeit: a) ID_Mitarbeiter Nae ja b) ID_Mitarbeiter Produkt c) ID_Mitarbeiter Fertigungsdauer d) ID_Produkt Nae e) ID_Produkt Produkt ja f) ID_Produkt Fertigungsdauer g)(id_mitarbeiter,id_produkt) Nae ja h)(id_mitarbeiter,id_produkt) Produkt ja i)(id_mitarbeiter,id_produkt) Fertigungsdauer ja

7 Lösung Seite 3 von 3 Volle funktionale Abhängigkeit Zeichnen Sie das Pfeildiagra zur Definition Volle (S1, S2) A Überprüfen Sie (it Hilfe des Schaubildes) die volle funktionale Abhängigkeit: a)(id_mitarbeiter,id_produkt) Nae b)(id_mitarbeiter,id_produkt) Produkt c)(id_mitarbeiter,id_produkt) Fertigungsdauer Schlussfolgerungen Überprüfen und begründen Sie folgende Aussagen: ja a)sobald in einer Tabelle kein zusaengesetzter Schlüssel auftritt, sind alle Merkale funktional abhängig vo Schlüssel. Ja, da der Schlüssel eindeutig sein uss. b)sobald in einer Tabelle kein zusaengesetzter Schlüssel auftritt, befindet sie sich autoatisch in der 2NF! Nein, da die Tabelle evtl. nicht in der 1.NF ist. Die 1.NF ist eine Voraussetzung für die 2.NF. Wenn aber die 1.NF erfüllt ist, so stit diese Aussage, da die 2.NF nur die volle funktionale Abhängigkeit von zusaengesetzten Schlüsseln untersucht. Existiert ein solcher zusaengesetzter Schlüssel nicht, ist soit die 2.NF autoatisch erfüllt (wenn die 1.NF erfüllt ist). c)wenn i obigen Beispiel Herr Huber zufällig für die Fertigung eines Tisches ebenfalls 4 Stunden benötigt, ist dann dait gezeigt, dass folgendes gilt: ID_Produkt Fertigungsdauer? Nein, da nicht für alle öglichen Werte der Spalte 'ID_Produkt' genau ein Wert der Spalte 'Fertigungsdauer' zugeordnet werden kann. Das einzige, was aus dieser Tabelle abgeleitet werden kann, ist, dass die Beispieldatensätze ungeschickt gewählt worden sind. Überführung in die 2.NF Überführen Sie die Tabelle 'Produkt-Mitarbeiter' in die 2.NF. fertigt ID_Mitarbeiter ID_Produkt Fertigungsdauer Stunden Stunden Stunden Mitarbeiter ID_Mitarbeiter Nae 1 Huber 2 Ernst Produkt ID_Produkt Produkt 1 Tisch 2 Stuhl

8 Lösung Seite 1 von NF (Dritte Noralfor) Teil Kapitel 8.4 Dritte Noralfor (3.NF) Dritte Noralfor (3.NF) Die dritte Noralfor garantiert, dass es in einer Tabelle keine Merkale gibt, die bereits von eine Nichtschlüsselerkal abhängig sind. Fragen a) Wie lautet die Definfition der dritten Noralfor? Dritte Noralfor (3.NF) Eine Tabelle ist in dritter Noralfor, wenn sie die 2.NF erfüllt und kein Nichtschlüsselerkal vo Schlüssel transitiv abhängig ist! b) Wie lautet die Überführungsregel zur dritten Noralfor? Überführungsregel zur 3.NF Eine Tabelle, die der 1.NF und der 2.NF genügt, aber nicht die 3.NF erfüllt, uss in Teiltabellen zerlegt werden. Dabei üssen alle vo Schlüssel transitiv abhängigen Nichtschlüsselerkale zusaen it den Nichtschlüsselerkalen, von denen sie funktional abhängig sind, zu eigenen Tabellen zusaengefasst werden. Dieses kann in drei Schritten erfolgen: 1. Bestie alle vo Schlüssel transitiv abhängigen Nichtschlüsselerkale. 2. Bilde aus diesen transitiv abhängigen Nichtschlüsselerkalen und den Nichtschlüsselerkalen, von denen sie funktional abhängig sind, eigene Tabellen. 3. Entferne aus der ursprünglichen Tabelle alle transitiv abhängigen Nichtschlüsselerkale. c) Was versteht an unter de Begriff der transitiven Abhängigkeit? Transitive Abhängigkeit Ein Merkal B ist transitiv abhängig von eine Merkal S, wenn es ein Merkal A gibt, so dass gilt: B ist funktional abhängig von A A B A ist funktional abhängig von S S A S ist nicht funktional abhängig von A A S

9 Lösung Seite 2 von 3 Transitive Abhängigkeit Anerkung Die Beispieldatensätze in der folgenden Tabelle sind so gewählt, dass alle funktionalen Abhängigkeiten erkennbar sind Begründen Sie, ob die neben der folgenden Tabelle gezeigten Merkalkobinationen transitive Abhängigkeiten beschreiben oder nicht. S A B C (S,A,B) (S,B,A) (S,C,A) (S,A,C) (S,B,C) (S,C,B) ja ja ja Die nachfolgenden Teilaufgaben basieren auf der Beispieltabelle 'Abteilungsitarbeiter'. Abteilungsitarbeiter ID_Mitarbeiter Nae ID_Abteilung Bezeichnung Bereich 1 Huber 1 Planung Nutzfahrzeuge 2 Müller 1 Planung Nutzfahrzeuge 3 Ernst 2 Fertigung PKW 4 Klein 3 Fertigung Nutzfahrzeuge Funktionale Abhängigkeit Überprüfen Sie die funktionale Abhängigkeit: a) ID_Mitarbeiter Mitarbeiternae ja b) ID_Mitarbeiter ID_Abteilung ja c) ID_Mitarbeiter Bezeichnung ja d) ID_Mitarbeiter Bereich ja e) Nae ID_Mitarbeiter f) ID_Abteilung Bezeichnung ja g) Bezeichnung ID_Abteilung h) ID_Abteilung ID_Mitarbeiter i) Bereich Bezeichnung Transitive Abhängigkeit Zeichnen Sie das Pfeildiagra zur Definition transitive Abhängigkeit. S A B

10 Überprüfen Sie (it Hilfe des Pfeildiagras) die transitive Abhängigkeit: Lösung Seite 3 von 3 a)(id_mitarbeiter, Bezeichnung, Bereich) b)(id_abteilung, Bereich, Bezeichnung) c)(id_mitarbeiter, ID_Abteilung, Mitarbeiternae) d)(mitarbeiternae, ID_Abteilung, Bezeichnung) Welche Merkale sind transitiv abhängig von ID_Mitarbeiter? (Begründung!) Die beiden Merkale 'Bereich' und 'Bezeichnung' sind über das Merkal 'ID_Abteilung' transitiv abhängig vo Schlüsselerkal 'ID_Mitarbeiter'. Begründung: Es gilt: ID_Mitarbeiter ID_Abteilung Bezeichnung Es gilt nicht: ID_Abteilung ID_Mitarbeiter und Es gilt: ID_Mitarbeiter ID_Abteilung Bereich Es gilt nicht: ID_Abteilung ID_Mitarbeiter Schlussfolgerungen Überprüfen und begründen Sie folgende Aussagen: a)die transitive Abhängigkeit kann nur in einer Tabelle auftreten, die indestens einen Fredschlüssel enthält. Nein. Das Merkal 'ID_Abteilung' der Tabelle 'Abteilungsitarbeiter' ist nur dann ein Fredschlüssel, wenn es in einer anderen Tabelle als Schlüssel vorkot, z.b. in der Tabelle 'Abteilung'. Da es i obigen Beispiel eine Tabelle 'Abteilung' nicht gibt, ist 'ID_Abteilung' in der Tabelle 'Abteilungsitarbeiter' auch kein Fredschlüssel. Trotzde treten transitive Abhängigkeiten in der Tabelle auf. b)tabellen, die einen zusaengesetzten Schlüssel haben, können keine transitiven Abhängigkeiten enthalten. Nein. Es kann sehr wohl Merkale geben, die transitiv abhängig sind von eine zusaengesetzten Schlüssel. Überführung in die 3.NF Überführen Sie die Tabelle 'Abteilungsitarbeiter' in die 3.NF. Abteilungsitarbeiter ID_Mitarbeiter Nae 1 Huber 2 Müller 3 Ernst 4 Klein Abteilung ID_Abteilung Bezeichnung Bereich 1 Planung Nutzfahrzeuge 2 Fertigung PKW 3 Fertigung Nutzfahrzeuge

11 Lösung Seite 1 von Noralforen und ER-Modell Teil Kapitel 8.5 Fehlerhafte ER-Modelle 13.7 Noralforen Wer den Datenbankentwurf it Hilfe der ER-Modelle durchführt, wird in der Regel zu korrekten, noralisierten Tabellen gelangen. Hier nun folgen zwei offensichtlich fehlerhafte ER-Modelle. Mit den Noralforen können diese Fehler auf Tabellenebene behoben werden. Kontrollieren Sie dies, inde Sie bei allen drei ER-Modellene wie folgt vorgehen: Arbeitsschritte 1. Überführen Sie die fehlerhaften ER-Modelle, so falsch wie sie sind, geäß den Übersetzungsregeln in das Tabellenschea. 2. Fügen Sie aussagekräftige Beispieldatensätze in die fehlerhaften Tabellen ein. 3. Untersuchen Sie die entstandenen fehlerhaften Tabellen it Hilfe der Noralforen und wandeln Sie sie so u, dass sie der 3.NF genügen. 4. Welche (welcher) Fehler des ER-Modelles bleiben (bleibt) dabei unentdeckt und waru? Prüfung ER-Modell ID_Prüfung Note Prüfungsart ID_Schüler Vornae Nachnae Prüfung ablegen Schüler stellt Prüfungsdatu Lehrerkürzel 1 Lehrer unterrichtet ID_Lehrer Vornae Nachnae Schulabschluss (bisher erreichter Schulabschluss, z.b. ittlere Reife) Lehrerkürzel

12 Lösung Seite 2 von 7 Fehlerhafte Tabellen Prüfung ID_Prüfung ID_Lehrer Prüfungsdatu Lehrerkürzel MOL MOL KUR Der Fredschlüssel 'ID_Lehrer' realisiert die Beziehung 'stellt'. Es existiert ein transitive Abhängigkeit zwischen den Merkalen (ID_Prüfung, ID_Lehrer, Lehrerkürzel). Die 3.NF wird verletzt. ablegen ID_Prüfung ID_Schüler Note Prüfungsart Test Test Klausur Das Merkal 'Prüfungsart' wird direkt durch den Teilschlüssel 'ID_Prüfung' bestit und ist soit nicht voll funktional abhängig vo zusaengesetzten Schlüssel. Die 2.NF wird verletzt. Schüler ID_Prüfung Vornae Nachnae 1 Eva Klein 2 Klaus Mittel 3 Ute Groß unterrichtet ID_Schüler ID_Lehrer Schulabschluss Lehrerkürzel 1 1 Mittlere Reife Test 1 2 Mittlere Reife Test 2 1 Fachhochschulreife Klausur Das Merkal 'Lehrerkürzel' wird direkt durch den Teilschlüssel 'ID_Lehrer' bestit und ist soit nicht voll funktional abhängig vo zusaengesetzten Schlüssel. Die 2.NF wird verletzt. Das Merkal 'Schulabschluss' wird direkt durch den Teilschlüssel 'ID_Schüler' bestit und ist soit nicht voll funktional abhängig vo zusaengesetzten Schlüssel. Die 2.NF wird verletzt. Lehrer ID_Prüfung Vornae Nachnae 1 Kurt Moll 2 Walter Kurp

13 Lösung Seite 3 von 7 Korrigierte Tabellen Prüfung ID_Prüfung ID_Lehrer Prüfungsdatu Prüfungsart Test Klausur Arbeit Der Fredschlüssel 'ID_Lehrer' realisiert die Beziehung 'stellt'. ablegen ID_Prüfung ID_Schüler Note Schüler ID_Prüfung Vornae Nachnae Schulabschluss 1 Eva Klein Mittlere Reife 2 Klaus Mittel Fachhochschulreife 3 Ute Groß unterrichtet ID_Schüler ID_Lehrer Lehrer ID_Prüfung Vornae Nachnae Kürzel 1 Kurt Moll MOL 2 Walter Kurp KUR Unentdeckte Fehler I ER-Modell ist das Merkal 'Prüfungsdatu' der Beziehung 'stellt' zugeordnet worden, obwohl es eindeutig zur Entität 'Prüfung' gehört. Dieser Fehler bleibt von den Noralforen unentdeckt, da er sich auf Tabellenebene durch die Überführungsregeln selbst korrigiert hat.

14 Lösung Seite 4 von 7 -u)tionshaus ER-Modell ID_Kunde Straße PLZ Ort Kundennae Kunstwerkpreis Kaufdatu ID_Kunstwerk Künstler Kunde 1 kauft Kunstwerk besucht Wie oft (besucht ein Kunde ein Auktionshaus) Auktionshausnae Auktionshaus 1 anbieten Fehlerhafte Tabellen Kunde ID_Auktionshaus ID_Kunde Straße PLZ Ort 1 Maisenweg Kleinstadt 2 Spatzenplatz Neudorf Versteigerungsdatu Entstehungsjahr des Kunstwerks Gründungsjahr des Auktionshaus Kunstwerk ID_Kunstwerk Künstler ID_Kunde Kunde-Vornae Kunde-Nachnae Kaufdatu... 1 Klexer 1 Eva Klein Mahler 1 Eva Klein Printer 2 Ernst Groß ID_Auktionshaus Versteigerungsdatu Entstehungsjahr Gründungsjahr Der Fredschlüssel 'ID_Kunde' realisiert die Beziehung 'kauft'. Der Fredschlüssel 'ID_Auktionshaus' realisiert die Beziehung 'anbieten'. Es existiert eine transitive Abhängigkeit zwischen den Merkalen (ID_Kunstwerk, ID_Kunde, Kunde-Vornae) bzw. (ID_Kunstwerk, ID_Kunde, Kunde-Nachnae). Die 3.NF wird verletzt. Es existiert ein transitive Abhängigkeit zwischen den Merkalen (ID_Kunstwerk, ID_Auktionshaus, Gründungsjahr). Die 3.NF wird verletzt.

15 Lösung Seite 5 von 7 besucht ID_Kunde ID_Auktionshaus Wie oft Auktionshausnae Unter Haer Unter Haer Versteigerer Auktionshaus ID_Auktionshaus 1 2 Das Merkal 'Auktionshausnae' wird direkt durch den Teilschlüssel 'ID_Auktionshaus' bestit und ist soit nicht voll funktional abhängig vo zusaengesetzten Schlüssel. Die 2.NF wird verletzt. Korrigierte Tabellen Kunde ID_Kunde Vornae Nachnae Straße PLZ Ort 1 Eva Klein Maisenweg Kleinstadt 2 Ernst Groß Spatzenplatz Neudorf Kunstwerk 1 Klexer Mahler Printer Der Fredschlüssel 'ID_Kunde' realisiert die Beziehung 'kauft'. Der Fredschlüssel 'ID_Auktionshaus' realisiert die Beziehung 'anbieten'. Auktionshaus ID_Auktionshaus Auktionshausnae Gründungsjahr 1 Unter Haer Versteigerer 1995 besucht ID_Kunde ID_Auktionshaus Wie oft Unentdeckte Fehler ID_Kunstwerk Künstler ID_Kunde Kaufdatu ID_Auktionshaus Versteigerungsdatu Entstehungsjahr I ER-Modell ist das Merkal 'Kunstwerkpreis' der Beziehung 'kauft' zugeordnet worden, obwohl es eindeutig zur Entität 'Kunstwerk' gehört. Ebenso ist das Merkal 'Entstehungsjahr' der Beziehung 'anbieten' zugeordnet worden, obwohl es eindeutig zur Entität 'Kunstwerk' gehört. Dieser Fehler bleibt von den Noralforen unentdeckt, da sie sich auf Tabellenebene durch die Überführungsregeln selbst korrigiert haben.

16 Lösung Seite 6 von 7 Softwarefira ER-Modell ID_Fira Firennae Softwarenae ID_Software Fira 1 herstellen Software 1 arbeitet Lizenz kauft Mitarbeiter berät Kunde ID_Mitarbeiter Mitarbeiternae Kundenae ID_Kunde Fehlerhafte Tabellen Fira 1 2 Software ID_Software ID_Fira Firennae Softwarenae 1 1 Softi Klick und weg 2 1 Softi Maus und aus 3 2 Websoft Hoe-Design Der Fredschlüssel 'ID_Fira' realisiert die Beziehung 'herstellen'. Es existiert ein transitive Abhängigkeit zwischen den Merkalen (ID_Software, ID_Fira, Firennae). Die 3.NF wird verletzt. kauft ID_Fira Kunde ID_Software ID_Kunde Lizenz ID_Kunde Mitarbeiter ID_Mitarbeiter ID_Fira Der Fredschlüssel 'ID_Fira' realisiert die Beziehung 'arbeitet'.

17 Lösung Seite 7 von 7 berät ID_Mitarbeiter ID_Kunde Mitarbeiter- Vornae Mitarbeiter- Nachnae Kunden- Vornae 1 1 Kai Klein Eva Ernst Kunden- Nachnae 1 2 Kai Klein Silke Sonne 2 2 Udo Ulrich Silke Sonne Das Merkal 'Mitarbeiter-Vornae' bzw. 'Mitarbeiter-Nachnae wird direkt durch den Teilschlüssel 'ID_Mitarbeiter' bestit und ist soit nicht voll funktional abhängig vo zusaengesetzten Schlüssel. Die 2.NF wird verletzt. Das Merkal 'Kunde-Vornae' bzw. 'Kunde-Nachnae wird direkt durch den Teilschlüssel 'ID_Kunde' bestit und ist soit nicht voll funktional abhängig vo zusaengesetzten Schlüssel. Die 2.NF wird verletzt. Korrigierte Tabellen Fira ID_Fira Firennae 1 Softi 2 Websoft Kunde ID_Kunde Vornae Nachnae 1 Eva Ernst 2 Silke Sonne Mitarbeiter ID_Mitarbeiter Vornae Nachnae ID_Fira 1 Kai Klein 1 2 Udo Ulrich 2 Der Fredschlüssel 'ID_Fira' realisiert die Beziehung 'arbeitet'. Software ID_Software ID_Fira Softwarenae 1 1 Klick und weg 2 1 Maus und aus 3 2 Hoe-Design Der Fredschlüssel 'ID_Fira' realisiert die Beziehung 'herstellen'. kauft ID_Software ID_Kunde Lizenz Unentdeckte Fehler I ER-Modell ist das Merkal 'Softwarenae' der Beziehung 'herstellen' zugeordnet worden, obwohl es eindeutig zur Entität 'Software' gehört. Dieser Fehler bleibt von den Noralforen unentdeckt, da er sich auf Tabellenebene durch die Überführungsregeln selbst korrigiert hat.

Datenbanken. Teil 2: Informationen. Kapitel 8: Normalformen. ER-Modell und Normalformen. Schrittweise Normalisierung einer unnormalisierten Tabelle

Datenbanken. Teil 2: Informationen. Kapitel 8: Normalformen. ER-Modell und Normalformen. Schrittweise Normalisierung einer unnormalisierten Tabelle Datenbanken Noralforen Seite von 20 Datenbanken Teil 2: Inforationen Kapitel 8: Noralforen ER-Modell und Noralforen Schrittweise Noralisierung einer unnoralisierten Tabelle. Fehler i ER-Modell (: - Beziehung)

Mehr

Datenbanken und SQL. Kapitel 3. Datenbankdesign Teil 2: Entity-Relationship-Modell. Edwin Schicker: Datenbanken und SQL

Datenbanken und SQL. Kapitel 3. Datenbankdesign Teil 2: Entity-Relationship-Modell. Edwin Schicker: Datenbanken und SQL Datenbanken und SQL Kapitel 3 Datenbankdesign Teil 2: Entity-Relationship-Modell Datenbankdesign Entity-Relationship-Modell ERM Entitäten und ihre Eigenschaften Beziehungen zwischen den Entitäten Überführung

Mehr

3. Relationale Datenbank 8

3. Relationale Datenbank 8 Inforationsbestände analysieren Relationale Datenbank 3. Relationale Datenbank 8 Eine Datenbank bildet ein Syste aus gespeicherten, strukturierten Daten einschließlich der zwischen diesen Daten bestehenden

Mehr

Datentechnik Informatik Theorie

Datentechnik Informatik Theorie Datentechnik Inforatik Theorie Gewerbeschule Sursee Inforatikerlehre 2. Lehrjahr Letzte Anpassung: 0.06.99 Seite 2 von 0 Inhaltsverzeichnis. Begriffe... 3 2. Relationales Datenbankodell... 3 3. ER Modell...

Mehr

Entwurf von Relationalen Datenbanken (1) (mit dem Entity-Relationship-Modell)

Entwurf von Relationalen Datenbanken (1) (mit dem Entity-Relationship-Modell) In der Regel werden Diskursbereiche durch mehrere Relationen (Tabellen) abgebildet. Ziele: Entwurf von Relationalen Datenbanken (1) (mit dem Entity-Relationship-Modell) Vermeiden von Redundanz in Relationen

Mehr

Die Bestellungen eines Schreibwarengeschäftes sollen auf eine aktuelle Form mit Hilfe einer zeitgemäßen Datenbank umgestellt werden.

Die Bestellungen eines Schreibwarengeschäftes sollen auf eine aktuelle Form mit Hilfe einer zeitgemäßen Datenbank umgestellt werden. Die Bestellungen eines Schreibwarengeschäftes sollen auf eine aktuelle Form mit Hilfe einer zeitgemäßen Datenbank umgestellt werden. Die nachfolgende Tabellenform, eine sogenannte Nullform muss in eine

Mehr

Datenbanken Einführung Seite 1 von 7

Datenbanken Einführung Seite 1 von 7 Datenbanken Einführung Seite 1 von 7 Datenbanken Teil 1: Handlungssituation Kapitel 1.1: Zeitschriftenarchiv Beispiel Fachzeitschrift EL-I.te Folien it Inforationen zur ersten Handlungssituation: 1. Situationsbeschreibung

Mehr

BG - Schwerpunkt Datenverarbeitungstechnik 13.1 Datenbanken Nr Normalisierung Einführung

BG - Schwerpunkt Datenverarbeitungstechnik 13.1 Datenbanken Nr Normalisierung Einführung Hinweis für alle folgenden Aufgaben Ist in den folgenden Tabellen ein Attribut unterstrichen, so handelt sich um den Primärschlüssel. Dieser Schlüssel kann auch aus mehreren Attributen bestehen. Wenn Sie

Mehr

Veranstaltung Pr.-Nr.: Normalisierung. Veronika Waue WS 07/08

Veranstaltung Pr.-Nr.: Normalisierung. Veronika Waue WS 07/08 Veranstaltung Pr.-Nr.: 101023 Normalisierung Veronika Waue WS 07/08 Veronika Waue: Grundstudium Wirtschaftsinformatik WS07/08 Normalformen...stellen ein formelles Maß für die Güte / Eignung / Qualität

Mehr

ER-Modell, Normalisierung

ER-Modell, Normalisierung ER-Modell Mit dem Entity-Relationship-Modell kann die grundlegende Tabellen- und Beziehungsstruktur einer Datenbank strukturiert entworfen und visualisiert werden. Das fertige ER-Modell kann dann ganz

Mehr

Datenmanagement Übung 5

Datenmanagement Übung 5 Datenmanagement Übung 5 Normalisierung (1.-3. NF) AUFGABE 1 1 Definitionen 1. NF Eine Relation befindet sich in 1. NF, wenn jeder Attributwert atomar ist und alle Nicht-Schlüsselattribute funktional vom

Mehr

2 Das Entity Relationship Model

2 Das Entity Relationship Model 2 Das Entity Relationship Model Das Entity Relationship Model (ERM) ist ein graphisches Datenodell zur foralisierten Darstellung von Beziehungen zwischen Daten ittels eines Diagras. Diese Modellierungstechnik

Mehr

Introduction to Data and Knowledge Engineering Lösungsvorschlag zu Tutorium KE TUD SG 1

Introduction to Data and Knowledge Engineering Lösungsvorschlag zu Tutorium KE TUD SG 1 Introduction to Data and Knowledge Engineering Lösungsvorschlag zu Tutorium 3 14.05.2010 KE TUD SG 1 Multiple Choice I Welche der folgenden Aussagen ist richtig? Begründen Sie jede Ihrer Antworten oder

Mehr

Informatik 10 Mar Datenbanken: RDM Normalisierung April 2014

Informatik 10 Mar Datenbanken: RDM Normalisierung April 2014 Normalisierung Eine Datenbank gilt als konsistent, wenn sie bestimmten Kriterien, den sog. Integritätsbedingungen genügt. Die Integritätsbedingungen sollen also dafür sorgen, dass keine unkorrekten Daten

Mehr

Normalformen. Was sind Kriterien eines guten Entwurfs? So wenig Redundanz wie möglich. Keine Einfüge-, Lösch-, Änderungsanomalien

Normalformen. Was sind Kriterien eines guten Entwurfs? So wenig Redundanz wie möglich. Keine Einfüge-, Lösch-, Änderungsanomalien Normalformen Was sind Kriterien eines guten Entwurfs? So wenig Redundanz wie möglich Keine Einfüge-, Lösch-, Änderungsanomalien IX-19 Erste und Zweite Normalform Beispiel: (nicht 1. Normalform) vorrat

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 Inforatik Lehrstuhl III: Datenbanksystee Prof. Alfons Keper, Ph.D. Blatt Nr. 11 Übung zur Vorlesung Grundlagen: Datenbanken i WS15/16 Harald Lang, Linnea Passing (gdb@in.tu.de)

Mehr

Datenbanksysteme I. FB Automatisierung und Informatik: Datenbanksysteme I

Datenbanksysteme I. FB Automatisierung und Informatik: Datenbanksysteme I Datenbanksysteme I Dipl.-Inf., Dipl.-Ing. (FH) Michael Wilhelm Hochschule Harz FB Automatisierung und Informatik mwilhelm@hs-harz.de Raum.0 Tel. 09 / 659 8 Inhalt. Grundlegende Begriffe der Datenbanktechnologie.

Mehr

Kapitel 11. Normalisierung

Kapitel 11. Normalisierung Kapitel 11 Normalisierung Ziel: Ziel und Idee der Normalisierung Anpassen an die Erfordernisse des Relationenmodells (1. Normalform) Vermeidung von Redundanz (weitere Normalformen) Keine Fehler (Anomalien)

Mehr

Klausur Konzeptionelle Modellierung

Klausur Konzeptionelle Modellierung Klausur Konzeptionelle Modellierung Braindump Wintersemester 2012/2013 Inhaltsverzeichnis 1 Allgemeines 2 1.1 Begriffe............................... 2 1.2 Konzeptionelles Schema..................... 2

Mehr

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird.

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird. Thomas Studer Relationale Datenbanken: Von den theoretischen Grundlagen zu Anwendungen mit PostgreSQL Springer, 2016 ISBN 978-3-662-46570-7 Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung,

Mehr

Gruppe B Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit.

Gruppe B Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. Gruppe B Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. PRÜFUNG AUS DATENMODELLIERUNG (184.685) GRUPPE B 22.06.2012 Matrikelnr. Familienname

Mehr

Aufgabe 1) Übung 4: 1.2

Aufgabe 1) Übung 4: 1.2 Übung 4: Aufgabe 1) 1.2 Relation: Eine Relation besteht aus Attributen und Tupeln. Sie wird üblicherweise mit Hilfe einer Tabelle beschrieben, welche in zweidimensionaler Anordnung die Datenelemente erfasst.

Mehr

Datenbanken und SQL. Kapitel 3. Datenbankdesign Teil 1: Normalformen. Edwin Schicker: Datenbanken und SQL

Datenbanken und SQL. Kapitel 3. Datenbankdesign Teil 1: Normalformen. Edwin Schicker: Datenbanken und SQL Datenbanken und SQL Kapitel 3 Datenbankdesign Teil 1: Normalformen Datenbankdesign Normalformen 1. Normalform Funktionale Abhängigkeit 2. Normalform 3. Normalform nach Boyce und Codd 3. Normalform nach

Mehr

Vorlesung Datenbank-Entwurf Klausur

Vorlesung Datenbank-Entwurf Klausur Dr. Stefan Brass 3. Juli 2002 Institut für Informatik Universität Giessen Vorlesung Datenbank-Entwurf Klausur Name: Geburtsdatum: Geburtsort: (Diese Daten werden zur Ausstellung des Leistungsnachweises

Mehr

Datenbank Grundlagen. Normalisierungsprozess

Datenbank Grundlagen. Normalisierungsprozess 1 Fachbereich Automatisierung und Informatik Wernigerode Datenbank Grundlagen Normalisierungsprozess Dipl. Inf., Dipl.-Ing. (FH) Michael Wilhelm Friedrichstraße 57-59 38855 Wernigerode Raum: 2.202 Tel.:

Mehr

Übung Datenbanksysteme Normalformen

Übung Datenbanksysteme Normalformen Übung Datenbanksysteme Normalformen 19.1.2004 Final-Klausur Termin: Freitag, 13. Februar 2004 Uhrzeit: ab 16.15 Uhr Ort: Hörsaal PH HS 1 (PH 2501) Funktionale Abhängigkeiten Ab jetzt wieder recht theoretisch

Mehr

Vorlesung Datenbanksysteme Endklausur

Vorlesung Datenbanksysteme Endklausur Dr. Stefan Brass 13. Februar 2001 Institut für Informatik Universität Giessen Vorlesung Datenbanksysteme Endklausur Name: Geburtsdatum: Geburtsort: (Diese Daten werden zur Ausstellung des Leistungsnachweises

Mehr

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird.

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird. Thomas Studer Relationale Datenbanken: Von den theoretischen Grundlagen zu Anwendungen mit PostgreSQL Springer, 2016 ISBN 978-3-662-46570-7 Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung,

Mehr

Einführung Datenbanken: Normalisierung

Einführung Datenbanken: Normalisierung Einführung Datenbanken: Normalisierung Für die Kursverwaltung einer VHS hat der Datenbank-Programmierer ein ER-Modell entworfen: Entitätstyp Entitäten Attribute Attributsausprägungen Kurse Teilnehmer Dozenten

Mehr

Kapitel 4. Streuen. (h K injektiv) k 1 k 2 K = h(k 1 ) h(k 2 )

Kapitel 4. Streuen. (h K injektiv) k 1 k 2 K = h(k 1 ) h(k 2 ) Kapitel 4 Streuen Wir behandeln nun Ipleentationen ungeordneter Wörterbücher, in denen die Schlüssel ohne Beachtung ihrer Sortierreihenfolge gespeichert werden dürfen, verlangen aber, dass es sich bei

Mehr

Aufgabe 3. Sei A eine Menge von Zahlen und neg das Tripel. neg = (A, A, R) A = N A = Z A = R A = R \ {0} mod : N 0 N N 0

Aufgabe 3. Sei A eine Menge von Zahlen und neg das Tripel. neg = (A, A, R) A = N A = Z A = R A = R \ {0} mod : N 0 N N 0 Funktionen Aufgabe 1. Finden Sie 3 Beispiele von Funktionen und 3 Beispiele von partiellen Funktionen, die nicht total sind. Es sollten auch mehrstellige Funktionen darunter sein. Aufgabe 2. Zeigen Sie,

Mehr

3. Übungszettel (Musterlösung)

3. Übungszettel (Musterlösung) 3. Übungszettel (Musterlösung) Einführung in Datenbanksysteme Datenbanken für die Bioinformatik Heinz Schweppe, Jürgen Broß, Katharina Hahn Übungsaufgaben 1. Aufgabe (DDL + Constraints) XX Punkte Die Tabellen

Mehr

ist über C diagonalisierbar.

ist über C diagonalisierbar. Prüfungsaufgaben A 1. (10 Punkte) Kreuzen Sie direkt auf de Aufgabenblatt an, ob die Behauptungen WAHR oder FALSCH sind. Sie üssen Ihre Antworten nicht begründen! Für jede richtige Antwort gibt es 1 Punkt.

Mehr

Beziehungen zwischen Klassen

Beziehungen zwischen Klassen Beziehungen zwischen Klassen Buch S89ff und S98ff (Informatik I, Oldenbourg-Verlag) Klassendiagramm - Beziehungen ARTIKEL wird verkauft an> m KUNDE ArtikelNr Bezeichner Preis Sparte Lagerbestand n

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. 10 Übung zur Vorlesung Grundlagen: Datenbanken im WS16/17 Harald Lang, Linnea Passing (gdb@in.tum.de)

Mehr

Schiller-Gymnasium Hof

Schiller-Gymnasium Hof Datenbanken odellieren Das Erstellen einer Datenbank erfolgt in ehreren Schritten, a Ende besteht eine relationale Datenbank, und nur die werden i Unterricht behandelt, lediglich aus Tabellen. I. Erstellen

Mehr

Datenbanksysteme und Datenmodellierung

Datenbanksysteme und Datenmodellierung Datenbanksysteme und Datenmodellierung Begleitende Übung zur Vorlesung von Prof. Dr. Uwe H. Suhl Normalisierung (2) und Weihnachts-Special (Termin #08: 15.12.2004) Wintersemester 2004 / 2005 Freie Universität

Mehr

Diskrete Mathematik. Kryptographie und Graphentheorie

Diskrete Mathematik. Kryptographie und Graphentheorie Diskrete Matheatik Kryptographie und Graphentheorie Jochen Hores & Jonas Bühler 14.06.006 Jochen Hores, Jonas Bühler Kryptographie & Graphentherorie 1 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis 1. Kryptographie

Mehr

Datenbanken. Teil 2: Informationen. Kapitel 9: Entwurfskonzept. Das Entwurfskonzept zum Erstellen relationaler Datenbanken.

Datenbanken. Teil 2: Informationen. Kapitel 9: Entwurfskonzept. Das Entwurfskonzept zum Erstellen relationaler Datenbanken. Datenbanken Entwurfskonzept Seite 1 von 19 Datenbanken Teil 2: Informationen Kapitel 9: Entwurfskonzept Das Entwurfskonzept zum Erstellen relationaler Datenbanken. Die verschiedenen Phasen des Entwurfskonzeptes

Mehr

Quelle: TU Dresden, Fakultät Informatik, Institut für Systemarchitektur, Professur für Datenbanken, Dr.-Ing. B. Keller

Quelle: TU Dresden, Fakultät Informatik, Institut für Systemarchitektur, Professur für Datenbanken, Dr.-Ing. B. Keller Arbeitsblatt: Aufgaben zur Wiederholung DATENBANKEN 1. Was versteht an unter Datenbanken? 2. Nennen Sie Beispiele für den Einsatz von Datenbanken! 3. Welche Modelle liegen Datenbanken beispielseise zugrunde?

Mehr

LINEARE AUSGLEICHSPROBLEME

LINEARE AUSGLEICHSPROBLEME 5 LINEARE AUSGLEICHSPROBLEME Beispiel 51 Bestiung eines unbekannten Widerstands x aus Messungen für die Strostärke t und die Spannung b Angenoen,esliegen Messungen (b i,t i, i =1,,,it 1, t b x Abb 51:

Mehr

Cognitive Interaction Technology Center of Excellence

Cognitive Interaction Technology Center of Excellence Kanonische Abdeckung Motivation: eine Instanz einer Datenbank muss nun alle funktionalen Abhängigkeiten in F + erfüllen. Das muss natürlich immer überprüft werden (z.b. bei jedem update). Es reicht natürlich

Mehr

d.h. zu Definitions-Stelle eindeutiger Funktionswert x X! y Y : (x,y) f umgekehrt: (x 1,y), (x 2,y) f ist o.k. X Y f(x) = y

d.h. zu Definitions-Stelle eindeutiger Funktionswert x X! y Y : (x,y) f umgekehrt: (x 1,y), (x 2,y) f ist o.k. X Y f(x) = y Kapitel 7 Normalformen und DB-Entwurf Kap. 7.1 Normalformen Theorie Funktionale Abhängigkeit: f X Y f als Relation, d.h. Menge von Paaren {(x,y)} x: Definitions-Stelle, y: Funktionswert f ist Funktion

Mehr

Der Tabellenname wird in Grossbuchstaben geschrieben.

Der Tabellenname wird in Grossbuchstaben geschrieben. Datenbanken: Abbildungsregeln 1 Tabellen Einleitung Da ein relationales Datenbankschema als Objekte nur Tabellen zulässt, müssen sowohl die Entitäts- als auch die Beziehungsmengen in Tabellenform ausgedrückt

Mehr

Ma 10 / 11 Das Newton-Verfahren Na - 4. September 2014

Ma 10 / 11 Das Newton-Verfahren Na - 4. September 2014 Was ist das Newton-Verfahren? Das Newton-Verfahren ist ein nuerisches Verfahren zur näherungsweisen Bestiung einer Nullstelle einer gegeben Funktion. Analytisch exakt können Nullstellen von Geraden von

Mehr

3. Übungsblatt (Testatwoche: 4. - 6. Mai 2010) Einführung in Datenbanksysteme Datenbanken für die Bioinformatik

3. Übungsblatt (Testatwoche: 4. - 6. Mai 2010) Einführung in Datenbanksysteme Datenbanken für die Bioinformatik 3. Übungsblatt (Testatwoche: 4. - 6. Mai 2010) Einführung in Datenbanksysteme Datenbanken für die Bioinformatik Heinz Schweppe, Katharina Hahn Aufgabe 1 (DDL + Constraints) 12 Punkte Die Tabellen gruppe

Mehr

Über Potenzsummenpolynome

Über Potenzsummenpolynome Über Potenzsuenpolynoe Jörg Feldvoss I Sande 4b, D-21369 Nahrendorf Gerany Einleitung Für jede natürliche Zahl n bezeichnen wir it P n das n-te Potenzsuenpolyno, welches dadurch gegeben ist, dass es für

Mehr

14. Hashing. Motivation. Naive Ideen. Bessere Idee? k(s) = s i b i

14. Hashing. Motivation. Naive Ideen. Bessere Idee? k(s) = s i b i Motivation 14. Hashing Hash Tabellen, Geburtstagsparadoxon, Hashfunktionen, Perfektes und universelles Hashing, Kollisionsauflösung durch Verketten, offenes Hashing, Sondieren [Ottan/Widayer, Kap. 4.1-4.3.2,

Mehr

Datenbanken. Allg. Einführung in Datenbanken 1. Ich kenne Datenbanken. Wo werden Datenbanken eingesetzt. Welchen Zweck haben Datenbanken.

Datenbanken. Allg. Einführung in Datenbanken 1. Ich kenne Datenbanken. Wo werden Datenbanken eingesetzt. Welchen Zweck haben Datenbanken. Vorshau Einführung und Begriffe ER-Modell Relationales Datenodell Entities, Relations, Attribute Beispiele, Grafishe Darstellung Ipleentationsentwurf: Datenbanken konkret konzipieren Die Arbeit it Datenbanken

Mehr

Kapitel 1: Wiederholungsfragen Grundlagen DBS

Kapitel 1: Wiederholungsfragen Grundlagen DBS Grundlagen DBS 1. Welche zentralen Anforderungen an ein DBS definierte Edgar Codd? 2. Was ist eine Transaktion? 3. Welche Eigenschaften muss das DBMS bei der Transaktionsverarbeitung sicherstellen? 4.

Mehr

Vorlesung Datenbanktheorie. Church-Rosser-Eigenschaft der Verfolgungsjagd. Berechnung von chase(t, t, Σ) Vorlesung vom Mittwoch, 05.

Vorlesung Datenbanktheorie. Church-Rosser-Eigenschaft der Verfolgungsjagd. Berechnung von chase(t, t, Σ) Vorlesung vom Mittwoch, 05. Vorlesung Datenbanktheorie Nicole Schweikardt Humboldt-Universität zu Berlin Sommersemester 2006 Vorlesung vom Mittwoch, 05. Juli 2006 Letzte Vorlesung: Kurze Bemerkungen zum Armstrong-Kalkül The Chase:

Mehr

Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 12

Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 12 Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 12 1. Betrachten Sie wieder unsere Telefondatenbank aus dem Abschnitt 5.6 des 5. Kapitels. Ich modelliere unsere Tabelle PERSONTELEFON jetzt folgendermaßen: Hier

Mehr

Gruppe A Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnummer ein, und legen Sie Ihren Studierendenausweis

Gruppe A Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnummer ein, und legen Sie Ihren Studierendenausweis Gruppe A Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnummer ein, und legen Sie Ihren Studierendenausweis bereit. PRÜFUNG AUS DATENMODELLIERUNG (184.685) GRUPPE A 20.10.2015 Matrikelnr. Familienname

Mehr

Wenn man eine Datenbank erstellen will, braucht es eine genaue Analyse der Situation, damit klar wird, wie die Datenbank aufgebaut werden muss.

Wenn man eine Datenbank erstellen will, braucht es eine genaue Analyse der Situation, damit klar wird, wie die Datenbank aufgebaut werden muss. Das Entitäten-Beziehungsmodell und die Normalformen Entitäten-Beziehungsmodell Erstellen einer Datenbank Wenn man eine Datenbank erstellen will, braucht es eine genaue Analyse der Situation, damit klar

Mehr

Relationale Entwurfstheorie (Teil 2)

Relationale Entwurfstheorie (Teil 2) Web Science & Technologies University of Koblenz Landau, Germany Grundlagen der Datenbanken (Teil 2) Dr. Gerd Gröner Wintersemester 2013/14 Gliederung Funktionale Abhängigkeiten Dekomposition der Relationenschemata:

Mehr

Gruppe B Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit.

Gruppe B Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. Gruppe B Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. PRÜFUNG AUS DATENMODELLIERUNG (184.685) GRUPPE B 02.02.2016 Matrikelnr. Familienname

Mehr

3.3 Entitätstypen und Beziehungstypen: das ER-Diagramm

3.3 Entitätstypen und Beziehungstypen: das ER-Diagramm bertra.hafner@t-online.de Inforatik 0 Seite 36 3.3 Entitätstypen und Beziehungstypen: das ER-Diagra (entity set, relationship) Ein ER-Diagra kennt zunächst nur zwei Bausteine: den Entitätstyp (Mitglied,

Mehr

NUMERIK 1. Sommersemester 2016

NUMERIK 1. Sommersemester 2016 NUMERIK 1 Soerseester 2016 KLAUSUR LÖSUNGSVORSCHLAG Aufgabe 1 (Multiple Choice) (ca. 20 Minuten, 8 Punkte) Kreuzen Sie korrekte Aussagen an. Es können ehrere Antworten richtig sein, indestens eine ist

Mehr

Disclaimer. 1 Allgemeine Grundlagen (8 Punkte) (3 Punkte) (3 Punkte) (2 Punkte)... 2

Disclaimer. 1 Allgemeine Grundlagen (8 Punkte) (3 Punkte) (3 Punkte) (2 Punkte)... 2 Disclaimer Dieser Braindump ist nach bestem Wissen und Gewissen erstellt, dennoch kann für Richtigkeit nicht garantiert werden. Siehe auch den zugehörigen Thread im FSI-Forum. Alle Aufgaben sind selbstverständlich

Mehr

Abhängigkeiten und Normalisierung

Abhängigkeiten und Normalisierung Abhängigkeiten und Abhängigkeiten als Ursachen für Inkonsistenzen Der sprozess Normalformen (1NF, 2NF, 3NF) Seite 1 Abhängigkeiten Funktionale Abhängigkeit Ein Attribut bzw. eine Attributkombination A

Mehr

Gruppe B Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit.

Gruppe B Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. Gruppe B Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. PRÜFUNG AUS DATENMODELLIERUNG (184.685) GRUPPE B 27. 01. 2012 Matrikelnr. Familienname

Mehr

Datenbanken. Teil 2: Informationen. Kapitel 2: Einführung. Zusammenfassung der Grundbegriffe. Übersicht über wichtige Grundbegriffe:

Datenbanken. Teil 2: Informationen. Kapitel 2: Einführung. Zusammenfassung der Grundbegriffe. Übersicht über wichtige Grundbegriffe: Datenbanken Einführung Seite 1 von 17 Datenbanken Teil 2: Informationen Kapitel 2: Einführung Zusammenfassung der Übersicht über wichtige : 1. Merkmal,, 2., 3., 4., nname 5. Beziehungstabelle, zusammengesetzter

Mehr

Datenbanksysteme 1 Sommersemester Juni 2006

Datenbanksysteme 1 Sommersemester Juni 2006 Lehrstuhl für Praktische Informatik III Prof. Dr. Carl-Christian Kanne Email: cc@pi3.informatik.uni-mannheim.de Norman May B6, 29, Raum C0.05 68131 Mannheim Telefon: (0621) 181 2517 Email: norman@pi3.informatik.uni-mannheim.de

Mehr

unabhängigen Variablen Eine Funktion dient der Beschreibung von Zusammenhängen zwischen mehreren verschiedenen Faktoren.

unabhängigen Variablen Eine Funktion dient der Beschreibung von Zusammenhängen zwischen mehreren verschiedenen Faktoren. Funktionsbegriff 2.1 2 Funktionen mit einer unabhängigen Variablen 2.1 Funktionsbegriff Eine Funktion dient der Beschreibung von Zusammenhängen zwischen mehreren verschiedenen Faktoren. In den Wirtschaftswissenschaften

Mehr

Datenbanken 6: Normalisierung

Datenbanken 6: Normalisierung Datenbanken 6: Normalisierung 27 III 2017 Outline 1 SQL 2 Überblick Datenbankdesign 3 Anomalien 4 Datenbank Normalisierung Zerlegung von Relationen 5 Normalisierung Erste Normalform Zweite Normalform Dritte

Mehr

Datenbanksysteme Übungsblatt 1

Datenbanksysteme Übungsblatt 1 Datenbanksysteme Übungsblatt 1 Sommersemester 2003 AIFB Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren 1 Aufgabe 1a (1/2) Änderungsanomalie: Wenn eine Änderung nicht überall ordnungsgemäß

Mehr

Normalisierung (Dekomposition)

Normalisierung (Dekomposition) Kapitel 6 Normalisierung (Dekomposition) Aufgabe 6.1 [Hülle] gegeben ist: R = {A, B, C, D, E} und F = {A BC, CD E, AC E, B D, E AB} a) Ein Schlüssel für R = (R, F) ist: {E} b) Weitere Schlüssel sind: {A},

Mehr

Paare und Kartesische Produkte

Paare und Kartesische Produkte Paare und Kartesische Produkte Aufgabe 1. Stellen Sie das Tripel (a, b, c) als Paar und als Menge dar. Hinweis: Verwenden Sie Farben. Lösung von Aufgabe 1. (a, b, c) = ((a, b), c) Paar Darstellung (a,

Mehr

Grundlagen zu Datenbanken zu Beginn der Jgst. 13

Grundlagen zu Datenbanken zu Beginn der Jgst. 13 Grundlagen zu Datenbanken zu Beginn der Jgst. 13 Bereits bei der Planung einer Datenbank muss der Datenbankentwickler darauf achten, Nachteile für das spätere System zu vermeiden. Die Strukturen müssen

Mehr

4. Normalisierung von Relationenschemata

4. Normalisierung von Relationenschemata 4. Normalisierung von Relationenschemata Ziel: Vermeidung von Anomalien in Relationenschemata wird erreicht durch systematische Vorgehensweise beim Datenentwurf vom eerm zum Relationalen Modell (s. voriges

Mehr

MODULPRÜFUNG MODUL MA 1302 Einführung in die Numerik

MODULPRÜFUNG MODUL MA 1302 Einführung in die Numerik ................ Note Nae Vornae 1 I II Matrikelnuer Studiengang (Hauptfach) Fachrichtung (Nebenfach) 2 Obige Angaben sind richtig: Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten 3 TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

Mehr

5. Relationale Entwurfstheorie

5. Relationale Entwurfstheorie 5 Relationale Entwurfstheorie Motivation Konzeptuelles Modell (ERM) kann in ein relationales Schema mit möglichst wenigen Relationen übersetzt werden (vgl Kapitel 4) Welche Eigenschaften hat ein gutes

Mehr

Eigenschaften von Datenbanken, insbesondere

Eigenschaften von Datenbanken, insbesondere Eigenschaften von Datenbanken In diesem Abschnitt beschreiben wir wünschenswerte Eigenschaften von Datenbanken, insbesondere Relationenschemata: Normalformen, die auf mathematischen Modellen beruhen und

Mehr

Mathematischer Vorkurs Dr. Thomas Zehrt Funktionen 1. 1 Grundlagen 2. 2 Der Graph einer Funktion 4. 3 Umkehrbarkeit 5

Mathematischer Vorkurs Dr. Thomas Zehrt Funktionen 1. 1 Grundlagen 2. 2 Der Graph einer Funktion 4. 3 Umkehrbarkeit 5 Universität Basel Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Abteilung Quantitative Methoden Mathematischer Vorkurs Dr. Thomas Zehrt Funktionen 1 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen 2 2 Der Graph einer Funktion

Mehr

Das Erstellen einer Datenbank in MS Access 2010

Das Erstellen einer Datenbank in MS Access 2010 Das Erstellen einer Datenbank in MS Access 2010 1. Eine Datenbank anlegen und 1.1. eine Tabelle entwerfen Leere Datenbank, erstellen anklicken vorher Pfad und definieren 1. 2. Es erscheint dieser Bildschirm

Mehr

Vorlesung Datenbanken I Endklausur

Vorlesung Datenbanken I Endklausur Prof. Dr. Stefan Brass 6. Februar 2004 Institut für Informatik MLU Halle-Wittenberg Vorlesung Datenbanken I Endklausur Name: Matrikelnummer: Studiengang: Aufgabe Punkte Max. Punkte Zeit 1 (SQL) 9 30 min

Mehr

Lösungen zur Übungsserie 8

Lösungen zur Übungsserie 8 Analysis Herbstseester 08 Prof Peter Jossen Montag, Noveber Lösungen zur Übungsserie 8 Aufgaben,,4,5,6,7,8,9,0, Aufgabe Sei (z n ) n=0 eine konvergente Folge in C ZeigenSie,dass( z n ) n=0 konvergiert

Mehr

Technische Mechanik III WiSe Name : Vorname : Matrikelnummer : Klausurnummer : Allgemeine Hinweise:

Technische Mechanik III WiSe Name : Vorname : Matrikelnummer : Klausurnummer : Allgemeine Hinweise: Technische Mechanik III WiSe 0 6.0.0 Nae : Vornae : Matrikelnuer : Klausurnuer : Aufgabe Punkte 9 0 50 Allgeeine Hinweise: alle Blätter it Naen und Matrikelnuer beschriften! keine grüne oder rote Farbe

Mehr

Betriebssicherheit durch Datenbank-Normalisierung. S&Z Z EDV Solutions Hochheim Taunusstraße Mainz Fr.-Naumann

Betriebssicherheit durch Datenbank-Normalisierung. S&Z Z EDV Solutions Hochheim Taunusstraße Mainz Fr.-Naumann Betriebssicherheit durch Datenbank-Normalisierung S&Z Z EDV Solutions 65239 Hochheim Taunusstraße 9 55131 Mainz Fr.-Naumann Naumann-Str.. 25 www.szweb.de Prioritäten in der Datenmodellierung Informationserhalt

Mehr

Gruppe A Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit.

Gruppe A Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. Gruppe A Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. PRÜFUNG AUS DATENMODELLIERUNG (184.685) GRUPPE A MUSTERLÖSUNG 06.05.2014 Matrikelnr.

Mehr

V gibt, dann gilt für jede andere Lösung y 0. V, daß =0, d.h. x 0. repräsentiert, wobei v j = a 11. a 1 n. a mn x1. a m1

V gibt, dann gilt für jede andere Lösung y 0. V, daß =0, d.h. x 0. repräsentiert, wobei v j = a 11. a 1 n. a mn x1. a m1 Lineare Gleichungssystee Matrizen vs. Hooorphisen Man geht aus von einer linearen Abbildung :V W zwischen (endlichdiensionalen) K-Vektorräuen, gibt ein b W vor und fragt nach der Menge der Lösungen der

Mehr

Finden Sie eine Relation R und eine Menge A so dass

Finden Sie eine Relation R und eine Menge A so dass Relationen Aufgabe 1. Überlegen Sie, wie man folgende Relationen R grafisch darstellen könnte und entscheiden Sie, ob die Relationen reflexiv auf A, symmetrisch bzw. transitiv sind. Geben Sie eine kurze

Mehr

8. Tutorübung zu Grundlagen: Datenbanken

8. Tutorübung zu Grundlagen: Datenbanken 8. Tutorübung zu Grundlagen: Datenbanken Chaoran Chen chaoran.chen@in.tum.de 01.12-07.12.2014 Relationale Entwurfstheorie Normalformen 1. Normalform 2. Normalform 3. Normalform Boyce-Codd Normalform (BCNF)

Mehr

D1: Relationale Datenstrukturen (14)

D1: Relationale Datenstrukturen (14) D1: Relationale Datenstrukturen (14) Die Schüler entwickeln ein Verständnis dafür, dass zum Verwalten größerer Datenmengen die bisherigen Werkzeuge nicht ausreichen. Dabei erlernen sie die Grundbegriffe

Mehr

TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Dr. Thomas Neumann

TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Dr. Thomas Neumann TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Dr. Thomas Neumann Blatt Nr. 7 Hausaufgabe 1 Übung zur Vorlesung Grundlagen: Datenbanken im WS14/15 Harald Lang (harald.lang@in.tum.de)

Mehr

Eine neue Datenbank erstellen

Eine neue Datenbank erstellen Eine neue Datenbank erstellen Eine neue Datenbank erstellen Eine Tabelle in der Entwurfsansicht erstellen Eine Tabelle in der Entwurfsansicht erstellen Eine Tabelle in der Entwurfsansicht erstellen Das

Mehr

Harmonische Schwingungen

Harmonische Schwingungen Haronische Schwingungen Schwingungen einer Spiralfeder Von welchen physikalischen Größen ist die Schwingungsdauer abhängig? Welche Größen könnten die Schwingungsdauer beeinflussen? Härte der Feder ein

Mehr

Veranstaltung Pr.-Nr.: Datenmodellierung. Veronika Waue WS 07/08. Phasenschema der Datenbankentwicklung (grob) Informationsanalyse

Veranstaltung Pr.-Nr.: Datenmodellierung. Veronika Waue WS 07/08. Phasenschema der Datenbankentwicklung (grob) Informationsanalyse Veranstaltung Pr.-Nr.: 101023 Datenmodellierung Veronika Waue WS 07/08 Phasenschema der Datenbankentwicklung (grob) Informationsanalyse Konzeptualisierung und Visualisierung (z.b. mittels ERD) (Normalisiertes)

Mehr

Zusatzmaterialien Funktionen von R. Brinkmann

Zusatzmaterialien Funktionen von R. Brinkmann Zusatzmaterialien Funktionen von R. Brinkmann http://brinkmann-du.de 6..0 Ausführliche Lösungen Kapitel. U U Finden Sie weitere Beispiele für solche Abhängigkeiten. Die Leistung eines Verbrennungsmotors

Mehr

3. Grundlagen relationaler Datenbanksysteme

3. Grundlagen relationaler Datenbanksysteme 3. Grundlagen relationaler Datenbanksysteme Hier nur kurze Rekapitulation, bei Bedarf nachlesen 3.1 Basiskonzepte des Relationenmodells 1 Darstellung der Miniwelt in Tabellenform (DB = Menge von Relationen

Mehr

Übungen Teil 2: Normalisierung und ER-Modell. Dozent: Stefan Maihack Dipl. Ing. (FH)

Übungen Teil 2: Normalisierung und ER-Modell. Dozent: Stefan Maihack Dipl. Ing. (FH) Übungen Teil 2: Normalisierung und ER-Modell Dozent: Stefan Maihack Dipl. Ing. (FH) Es soll anhand einer Reisekostentabelle gezeigt werden, wie zuerst eine Normalisierung bis zur 3. Normalform durchgeführt

Mehr

1. Gruppen. 1. Gruppen 7

1. Gruppen. 1. Gruppen 7 1. Gruppen 7 1. Gruppen Wie schon in der Einleitung erläutert wollen wir uns in dieser Vorlesung mit Mengen beschäftigen, auf denen algebraische Verknüpfungen mit gewissen Eigenschaften definiert sind.

Mehr

Sommersemester Marktforschung

Sommersemester Marktforschung Dipl.-Kfm. Sascha Steinmann Universität Siegen Lehrstuhl für Marketing steinmann@marketing.uni-siegen.de Sommersemester 2010 Marktforschung Übungsaufgaben zu den Themen 3-6 mit Lösungsskizzen Aufgabe 1:

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 1 VL Übungstest WS Jänner 2009

Algorithmen und Datenstrukturen 1 VL Übungstest WS Jänner 2009 Technische Universität Wien Institut für Computergraphik und Algorithmen Arbeitsbereich für Algorithmen und Datenstrukturen 186.172 Algorithmen und Datenstrukturen 1 VL 4.0 2. Übungstest WS 2008 16. Jänner

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. 11 Hausaufgabe 1 Übung zur Vorlesung Grundlagen: Datenbanken im WS13/14 Henrik Mühe (muehe@in.tum.de)

Mehr

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen Technische Universität Braunschweig Sommersemester 2018 Institut für Betriebssysteme und Rechnerverbund Abteilung Algorithmik Prof. Dr. Sándor P. Fekete Christian Rieck Arne Schmidt Klausur Algorithmen

Mehr

Gruppe A Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit.

Gruppe A Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. Gruppe A Bitte tragen Sie SOFORT und LESERLICH Namen und Matrikelnr. ein, und legen Sie Ihren Studentenausweis bereit. PRÜFUNG AUS DATENMODELLIERUNG (184.685) GRUPPE A 05.05.2015 Matrikelnr. Familienname

Mehr

2.2 Turnübungen Wir rechnen paarweise das kgv und anschließend den ggt der drei kgv: ggt( kgv( 2,18),kgV( 2,12),kgV( 18,12)

2.2 Turnübungen Wir rechnen paarweise das kgv und anschließend den ggt der drei kgv: ggt( kgv( 2,18),kgV( 2,12),kgV( 18,12) Hans Walser, [20100524a] Zwischen ggt und kgv 1 Motivation In der Schule lernte an den Satz, dass das Produkt zweier Zahlen gleich de Produkt ihres größten geeinsaen Teilers (ggt) it ihre kleinsten geeinsaen

Mehr

CAT. Schnelleinstieg in die Dämpfungseinstellung mit dem AVENTICS Cushioning Adjustment Tool

CAT. Schnelleinstieg in die Dämpfungseinstellung mit dem AVENTICS Cushioning Adjustment Tool CAT Schnelleinstieg in die Däpfungseinstellung it de AVENTICS Cushioning Adjustent Tool StratProdMgt 27.11.2017 Däpfungseinstellung it de CAT AVENTICS Däpfungseinstellung it de CAT Die Ideale Däpfungskurve

Mehr

Übung 9. Tutorübung zu Grundlagen: Datenbanken (Gruppen Do-T24 / Do-T31 WS 2016/2017)

Übung 9. Tutorübung zu Grundlagen: Datenbanken (Gruppen Do-T24 / Do-T31 WS 2016/2017) Übung 9 Tutorübung zu Grundlagen: Datenbanken (Gruppen Do-T24 / Do-T31 WS 2016/2017) Dennis Fischer dennis.fischer@tum.de http://home.in.tum.de/fischerd/ Technische Universität München Fakultät für Informatik

Mehr