10.3. Datenbestände in der ersten Normalform bearbeiten history menue Letztmalig dran rumgefummelt: 07.02.16 10:35:07
 
  1. Normalformen von Datenbansen
  2. Analyse eines Datenbestandes
  3. Projektmanagement in der praktischen Datenbanktechnik
  4. dBASE-Formulare

Datenbanken

Logo der ersten Normalform

inhaltlich auf korrektem Stand - evtl. partiell unvollständig ;-)

Informatik-Profi-Wissen

Quellen:

http://www.echtermann-online.de/computer/access/datenbankdesign.htm


1. Eigenschaften von Datenbeständen history menue scroll up
Die Normalformen beschreiben den Übergang vom einfachen Datenbestand zum maximal Objektrelationen Modell einschließlich sauberem Schlüsselkonzept sowie Einhaltung der Integritätsbestimmungen.

einfache Datenbasis

Hier wird der Datenbestand einfach durch die formale und unkomplizierte Erfassung der Eigenschaften der Objekte beschrieben. So werden typische "Datenbanken" von Anfängern beispielsweise mit Works erstellt - professionelle Datenbanken lassen solche Arbeitsweise gar nicht zu!

Firma Name Kunden-Adresse Betreuer Betreuer-
Adresse
Vertriebsweg Umsatz 
Müller AG Hr. Peters München, Auweg 5 Hr. Aukamp Dortmund, 
Alleestr. 12
EH 1/98: 12.021,-

2/98: 13.232,-

Schneider Hr. Wolff Köln, 
Brückstr. 1
Hr. Aukamp Dortmund, 
Alleestr. 122
FH 1/98: 11.890,-

2/98: 10.898,-

Büro Peters Hr. Peters Köln, 
Am Ring 23
Fr. Maisel Dortmund,
Am Teich 5
EH 1/98: 12.800,-
 

die "nullte" Normalform wird auch als ein Datenbestand bezeichnet

  • es existieren schon Attribute und es werden Objekt beschrieben
  • der Datenbestand ist konsistent
  • die Objekte werden durch ihre Merkmale beschrieben
  • ein Auffinden von Informationen ist grundsätzlich möglich - jedoch nicht nach den mathematischen Modellen einer Datenbank
  • der Datenbestand ist redundanzfrei
Folgende Fehler und Probleme werden hierbei jedoch auftreten:
  1. Redundanz: Mehrfache Datenerfassung führt zu Datenduplikaten (z.B. Adresse des Betreuers Hr. Aukamp), Fehler bei der Dateneingabe führen dann sehr schnell zu Mehrdeutigkeiten im Datenbestand (siehe Fehler in der Adresse). Außerdem führt Redundanz zu Speicherplatzverschwendung: In kleinen Datenbanken wäre die Speicherplatzverschwendung zwar zu verkraften, denn ob die Datenbank 96 KB oder 2 MB groß ist, ist relativ bedeutungslos auf modernen Computern. Aber in großen Datenbanken spielt es schon eine Rolle, ob sie 10 MB oder 200 MB groß sind!
  2. Einfügeanomalie: Wird ein neuer Betreuer eingestellt und in die Datenbank eingegeben, der noch keinem Kunden zugeordnet ist, müsste eine fiktive Kundennummer vergeben werden (da jede Zeile einem Kunden entspricht!)
  3. Änderungsanomalie: Die Änderungsanomalie ist in der Praxis die schwerwiegendste. Inkonsistenzen im Datenbestand werden durch Tippfehler sehr leicht entstehen (Wenn z.B. der Betreuer Hr. Aukamp durch einen anderen Mitarbeiter ersetzt wird, müsste in jeder Zelle der Name und die Anschrift geändert werden). Würden Zellen dabei vergessen werden, so wäre der Datenbestand nicht mehr eindeutig. Man kann zwar durch Suchen & Ersetzen den Namen "Aukamp" durch "Breuer" ersetzen, aber nur, wenn der Name "Aukamp" auch immer richtig geschrieben wurde. Ein Datensatz mit dem falsch geschriebenen Namen "Aukamb" würde also nicht automatisch geändert werden, die Folge wäre eine Inkonsistenz im Datenbestand.
  4. Löschanomalie: Die Kundenbetreuerin Fr. Maisel ist momentan nur für einen Kunden zuständig. Würde dieser Kunde (also die komplette Zeile) gelöscht werden, wären auch die Daten der Kundenbetreuerin Fr. Maisel gelöscht.

2. Analyse eines gegebenen Datenbestandes history menue scroll up

Voraussetzung für die Entwicklung eines praktisch auch funktionierenden Datenmodells sind konsistente (einander nicht widersprechende Daten - ein LKW kann zu einem Zeitpunkt nicht auf zwei verschiedenen Straßen unterwegs sein - das ist in der Welt und natürlich auch in der Datenhaltung falsch

Datenbestand

 

3. Projektmanagement in der Datenbanktechnik history menue scroll up
Hier zeigen wir von der simplen, jedoch integren Datenhaltung, wie man zu einem sauberen Schlüsselkonzept gelangt. Weder ist die Datenhaltung atomar, noch ist sie relational und somit logischerweise auch nicht frei von Redundanzen sowie "NULLWERTEN". Streng genommen entsteht jedoch die Masse der praktischen Datenerfassung genau auf diese Art und Weise.

Zu dem nachfolgenden Datenbestand ist ein Relationen-Modell anzugeben und unter einem DBMS entsprechende Datenbestände aufzubauen!

PERSONALNR

NAME

ABTEILUNGSNR

BEZEICHNUNG

POJEKTRNR

PROJEKTNAME

111

Meier

11

Einkauf

15,16

PA, PB

112

Schmitt

12

Produktion

15,17

PA, PC

113

Müller

12

Produktion

17, 18, 19

PC, PD, PE

120

Huber

11

Einkauf

15, 18

PA, PD

126

Fischer

16

Verkauf

18, 20, 23

PD, PG, PI

132

Jäger

16

Verkauf

17, 19

PC, PE

Zu dem nachfolgenden Datenbestand ist ein Relationen-Modell anzugeben und unter einem DBMS entsprechende Datenbestände aufzubauen!

VORG_NR

NAME

EINSTZNR

BEZEICHNUNG

BRUCHNR

REGISTRIERUNG

66047

Andreas

29784

Brenn-Schweißen

15,16

Gartenkolonie, Warenhaus im Zentrum

64670

Bernd

76784

Schmiere stehen

15,17

Gartenkolonie, Autowerkstatt "Schulze"

06476

Christian

76784

Schmiere stehen

17, 18, 19

Autowerkstatt "Schulze", Autohaus "Brumm", Schlosserei Kiesling

70466

Dietrich

29784

Brenn-Schweißen

15, 18

Gartenkolonie, Autohaus "Brumm"

40766

Emil

18449

Auto klauen

18, 20, 23

Autohaus "Brumm", Sparkassenfiliale Bonstätt, Freibad Dören

60476

Vater

18449

Auto klauen

17, 19

Autowerkstatt "Schulze", Schlosserei Kiesling


4. dBASE-Enitity-Typen - Standard-Tables history menue scroll up
 


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© Samuel-von-Pufendorf-Gymnasium Flöha © Frank Rost am 14. Februar 2016 um 10.36 Uhr

... dieser Text wurde nach den Regeln irgendeiner Rechtschreibreform verfasst - ich hab' irgendwann einmal beschlossen, an diesem Zirkus nicht mehr teilzunehmen ;-)

„Dieses Land braucht eine Steuerreform, dieses Land braucht eine Rentenreform - wir schreiben Schiffahrt mit drei „f“!“

Diddi Hallervorden, dt. Komiker und Kabarettist

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