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Entitäten, Attribute, Beziehungen und Normalisierungen - Referat
1. Grundelemente
Eine Entität ist ein individuell identifizierbares Objekt. Die Verknüpfung / der Zusammenhang zwischen Entitäten wird Beziehung genannt. Attribute von Entitäten sind Eigenschaften, die im Kontext zu einer Entität stehen.
Bsp.:
Mitarbeiter (Attribute: Name, Abteilung) Entität
leitet Beziehung
Projekt (Attribute: Name, Budget, Datum) Entität
2. Beziehungen
Um Entitäten untereinander zu verknüpfen, werden Primär- und Fremdschlüssel benötigt.
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Primärschlüssel = Eine Spalte (-ngruppe) in einer Tabelle mit einem eindeutigen Wert. Nur eine einzelne Zeile einer Tabelle besitzt einen bestimmten Primärschlüssel.
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Fremdschlüssel = Eine Spalte (-ngruppe) in einer Tabelle, deren Wert den Werten des Primärschlüssels einer anderen Tabelle entsprechen. Um einen bestimmten Fremdschlüsselwert hinzufügen zu können, muss in der zugehörigen Tabelle eine Zeile mit demselben Primärschlüssel vorhanden sein.
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Kardinalitäten = In wie vielen Beziehungen ist eine Entität beteiligt?
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Es gibt insgesamt drei Arten von Beziehungen, die im folgenden beschrieben werden.
2.1 1:1-Beziehungen
Ein Datensatz kann mit nur einem Datensatz einer anderen Tabelle verknüpft sein.
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Bsp.:
1 Klasse enthält 1 Klassenleiter 1
1 Klassenleiter enthält 1 Klasse 1
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2.2 1:n-Beziehungen
Ein Datensatz kann mit einem oder mehreren Datensätzen einer anderen Tabelle verknüpft sein.
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Bsp.:
1 Klasse hat n (mehrere) Schüler 1
1 Schüler ist in 1 Klasse n
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2.3 m:n-Beziehungen
Mehrere Datensätze können mit mehreren Datensätzen einer anderen Tabelle verknüpft sein. Um diese Beziehung darstellen zu können, muss eine sogenannte Verknüpfungstabelle erstellt werden (zwei 1:n-Beziehungen)
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Bsp.:
1 Lehrer unterrichtet n (mehrere) Klassen n
1 Klasse wird von m (mehreren) Lehrern unterrichtet m
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3. Normalisierung
Eine Normalisierung ist die Aufteilung von Attributen in mehrere Relationen (Tabellen) mithilfe von Normalisierungsregeln und deren Normalformen.
3.1 Ziele
Eine Normalisierung dient unter anderem dazu, eine redundanzfreie Datenspeicherung zu gewährleisten. Das heißt, dass Daten entfernt werden können, ohne dass es zu Informationsverlusten kommt. Außerdem sollen dadurch Anomalien entfernt und ein klar strukturiertes Datenbankmodell erstellt werden.
3.2 Anomalien
3.2.1 Einfüge-Anomalie
oder auch Insert-Anomalie genannt
Gegebenfalls werden Daten gar nicht in die Datenbank übernommen, wenn z.B. ein Teil des Primärschlüssels keinen Wert erhalten hat. Diese Anomalie führt zu Inkonsistenzen. Das heißt, dass Daten widersprüchlich sind.
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Dies ist z.B. der Fall, wenn Daten unvollständig oder falsch eingegeben werden (statt Maier Meier).
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3.2.2 Änderungs-Anomalie
oder auch Update-Anomalie genannt
Gegebenenfalls werden gleiche Attribute eines Datensatzes in einer Transaktion nicht automatisch geändert.
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Dies ist z.B. der Fall, wenn Daten mehrfach in einer Tabelle enthalten sind und eine Namensänderung (von Müller zu Meier) nicht für jeden betroffenen Datensatz ausgeführt werden. Die Folge dafür sind Inkonsistenzen.
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3.2.3 Lösch-Anomalie
oder auch Delete-Anomalie genannt
Wenn ein Benutzer durch löschen aktiver Informationen zusammenhängende Informationen parallel mitlöscht, kann von einer Lösch-Anomalie gesprochen werden.
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Dies ist z.B. der Fall, wenn nur ein Mitarbeiter in einer bestimmten Abteilung arbeitet und dieser gekündigt wird (d.h. in der Datenbank gelöscht wird). Durch die Löschung des Mitarbeiters werden automatisch die Informationen über die Abteilung mitgelöscht.
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3.3 Normalformen
3.3.1 Nullte Normalform
Alle Datenelemente der realen Welt sind in einer Tabelle aufgelistet. Dies liegt in vielen Fällen während der Anforderungsanalyse einer Datenbank vor.
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Bsp.:
Re.-Nr. | Datum | Name | Straße
187 | 01.01. | Max Mustermann | Musterstr. 1
Ort | Artikel | Anzahl | Preis
12345 Musterort | Bleistift | 5 | 1,00 EURO
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3.3.2 Erste Normalform
Alle Informationen liegen atomar vor. Jede Information innerhalb einer Tabelle bekommt eine eigenen Tabellenspalte.
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Bsp.:
Re.-Nr. | Datum | Name | Vorname | Straße
187 | 01.01. | Mustermann | Max | Musterstr.
H.-Nr. | PLZ | Ort | Artikel | Anzahl | Preis
1 | 12345 | Musterort | Bleistift | 5 | 1,00
Währung
EURO
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3.3.3 Zweite Normalform
Die zweite Normalform prüft, ob eine vollständige funktionale Abhängigkeit von Werten zu einer bestimmten Teilmenge existiert. Falls dies nicht der Fall ist, werden die Werte in Untertabellen ausgelagert.
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Bsp.:
Tabelle 1 - Rechnung
Re.-Nr. | Datum | Kd.-Nr.
187 | 01.01. | 007
Tabelle 2 - Rechnungsposition
R.-P.-Nr. | Re.-Nr. | Art.-Nr. | Anzahl
1 | 187 | 69 | 5
Tabelle 3 - Artikel
Art.-Nr. | Artikel | Preis
69 | Bleistift | 1,00
Tabelle 4 - Kunde
Kd.-Nr. | Name | Vorname | Straße | H.-Nr.
007 | Mustermann | Max | Musterstr. | 1
PLZ | Ort
12345 | Musterort
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3.3.4 Dritte Normalform
Die Dritte Normalform ist das Ziel einer erfolgreichen Normalisierung.
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Bsp.:
Tabelle 1 - Kunde
Kd.-Nr. | Name | Vorname | Straße | H.-Nr.
007 | Mustermann | Max | Musterstr. | 1
PLZ
12345
Tabelle 2 - Postleitzahl
PLZ | Ort
12345 | Musterort
Tabelle 3 - Rechnung
Re.-Nr. | Datum | Kd.-Nr.
187 | 01.01. | 007
Tabelle 4 - Rechnungsposition
R.-P.-Nr. | Re.-Nr. | Art.-Nr. | Anzahl
1 | 187 | 69 | 5
Tabelle 5 - Artikel
Art.-Nr. | Artikel | Preis
69 | Bleistift | 1,00
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