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11.04.23 Modul 100 1

Modul 100

Gino Colombo

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11.04.23 Modul 100 2

Nachrichten

• Jegliche Meldungen. Die von uns wahrgenommen werden, sind Nachrichten

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11.04.23 Modul 100 3

Beispiel einer Nachricht

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11.04.23 Modul 100 4

Information

• Nachrichten mit Neuigkeitswert.

• Wissen, welches nützlich ist.

• Wissen, welches verwendet werden kann

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11.04.23 Modul 100 5

Redundanzen

• Informationen, welche nicht erwünscht

• Informationen, welche doppelt vorhanden

• Grundsätzlich nicht erwünscht

• Für Fehlerkorrekturen aber nützlich

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11.04.23 Modul 100 6

Redundanz / Konsistenz

• Gleiche Daten sind mehrmals gespeichert.

• Solange die redundanten Daten den gleichen Inhalt aufweisen, sind sie konsistent.

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11.04.23 Modul 100 7

Daten

• Daten sind Nachrichten, die maschinell verarbeitet und gespeichert werden können.

• Daten für sich alleine stellen noch keine Information dar.

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11.04.23 Modul 100 8

Hausnummer / Alter

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11.04.23 Modul 100 9

Datenstrukturen

• Unstrukturierte Daten (Text)

• Schwach strukturierte Daten (Tabelle)

• Stark strukturierte Daten (Datenbank)

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11.04.23 Modul 100 10

Text

• Texte haben kaum eine Struktur und können maschinell schlecht verarbeitet werden.

• Texte haben dennoch Strukturelemente wie:

• Leerzeichen, Satzzeichen, Zeilenumbrüche

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11.04.23 Modul 100 11

Tabelle

• Metainformation

• Spalte

• Zeile, (Datensatz, Record, Tupel)

• Schnittpunkt, (Feld, Zelle)

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11.04.23 Modul 100 12

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11.04.23 Modul 100 13

Datenbanken

• Tabellen, welche untereinander in Beziehung stehen.

• Geeignet für Auswertungen

• Hierarchisch

• Relational

• Objektorientiert

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11.04.23 Modul 100 14

Hierarchische Datenbanken

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Hierarchisch 2• Ältestes Datenbank Modell• PCR (Eltern Kinder Beziehung)• Baumstruktur

– Wurzel– Blätter

• Entspricht Dateisystemen• IMS/DB von IBM• XML

11.04.23 Modul 100 15

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Netzwerk Datenbanken

• Cobol

• Dataset

• Datenstruktur Diagramm

• Datenbeschreibungssprache

11.04.23 Modul 100 16

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Objektorientierte Datenbanken

• Modell der realen Welt abbilden

• Daten und Zugriff

• Abstrakter Datentyp

• ODBMS

• Objekt besteht aus beliebigen Datentypen

11.04.23 Modul 100 17

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11.04.23 Modul 100 18

Relationale Datenbanken

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Relational 2

• F. Codd von IBM

• RDBMS

• Structured Query Language (SQL)

• Tupel

• Attribute

• Relationen (Relationale Algebra)

• Key

11.04.23 Modul 100 19

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11.04.23 Modul 100 20

Daten strukturieren

• Metainformationen

• Attribute

• Datentypen

• Dimension

• Wertebereich

• Reihenfolge

• Sichten

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Metainformationen

• Spaltenüberschrift

• Attributname

• Tag (HTML / XML)

• Schlüssel / Wert (bei INI Dateien)

11.04.23 Modul 100 21

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Attribute

• Namen für Spalten / Felder

• Aussagekräftig

• Ev. mit Präfix

• Gebunden an Datentyp

• Unikat

11.04.23 Modul 100 22

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11.04.23 Modul 100 23

Datentypen 1

• Zeichen

• Zahlen

• Datum

• Logisch

• Bild

• Ton

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11.04.23 Modul 100 24

Datentypen 2

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11.04.23 Modul 100 25

Daten Sichten

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11.04.23 Modul 100 26

Dateien

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11.04.23 Modul 100 27

INI Datei

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11.04.23 Modul 100 28

Grafik Datei

• BMP

• GIF

• JPG

• JPEG

• PNG

• TIF

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11.04.23 Modul 100 29

Eigenschaften

• Pixel

• RGB (rot, grün, blau)

• 24 Bit Farbtiefe

• 3 * 8 Bit pro Farbe

• 16 Mio Farbnuancen

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11.04.23 Modul 100 30

Audio Datei

• Verlustfrei– WAV (PCM)– AU– Monkey‘s Audio – LPAC– FLAC– AAC

• Verlustbehaftet– mp3

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11.04.23 Modul 100 31

Video Datei

• 25 Bilder pro Sekunde• Fernsehsignal 166 MBit / sec• Komprimiert gespeichert• Fileformat:

– .AVI– .ASF– .MPEG– .RV

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11.04.23 Modul 100 32

Ausführbare Datei

• EXE• COM• DLL• BAT• CMD• SCR• PIF

• VBS• ASP• PHP• RB• JS• CLASS

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11.04.23 Modul 100 33

Mengen

• Durchschnitt / UND

• Vereinigung / OR

• Differenz

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11.04.23 Modul 100 34

Durchschnitt / UND

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11.04.23 Modul 100 35

Vereinigung / OR

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11.04.23 Modul 100 36

Differenz

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11.04.23 Modul 100 37

Auswertungen mit Excel

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11.04.23 Modul 100 38

Filter

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11.04.23 Modul 100 39

Entity-Relationship-Modell

Ausgangspunkt des ER-Modells ist derBegriff der Entität. Eine Entität ist ein individuelles undidentifizierbares Exemplar von Dingen,Personen oder Begriffen der realen oder derVorstellungswelt. Die Entität wird durch Attribute näherbeschrieben.

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11.04.23 Modul 100 40

Beziehung

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11.04.23 Modul 100 41

Kardinalität

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11.04.23 Modul 100 42

1:1

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11.04.23 Modul 100 43

1:C

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11.04.23 Modul 100 44

1:M

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11.04.23 Modul 100 45

1:MC

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11.04.23 Modul 100 46

M:N

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11.04.23 Modul 100 47

NC:MC

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11.04.23 Modul 100 48

Beispiel

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11.04.23 Modul 100 49

Chen

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11.04.23 Modul 100 50

IDEF1X

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11.04.23 Modul 100 51

Martin / Krähenfuss

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11.04.23 Modul 100 52

UML

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11.04.23 Modul 100 53

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11.04.23 Modul 100 54

SQL (Structured Query Language)

SQL ist 'die' Sprache, mit der die meisten relationalenDatenbanken erstellt, manipuliert und abgefragtwerden. SQL ist eine so genannte 4GL (Fourth-Generation Language).Sie ist nichtprozedural, d. h. der Fragesteller stellt eine Frage,gibt aber keinen Algorithmus zur Lösung vor. In einer 3GL wie Java oder C# müsste er angeben, wie dieGesuchten Informationen gefunden werden können.

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11.04.23 Modul 100 55

Selektion

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11.04.23 Modul 100 56

Projektion

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11.04.23 Modul 100 57

Union

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11.04.23 Modul 100 58

Inner Join

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11.04.23 Modul 100 59

Beispiel

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11.04.23 Modul 100 60

Natural Join

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11.04.23 Modul 100 61

Left Outer Join = Left Join

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11.04.23 Modul 100 62

Right Outer Join = Right Join

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11.04.23 Modul 100 63

Data Manipulation Language

• SELECT

• INSERT INTO (Seite 32)

• UPDATE (Seite 33)

• DELETE (Seite 34)

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11.04.23 Modul 100 64

Insert

INSERT INTO

Ziel

[(Feld1[, Feld2[, ...]])]

[IN ExterneDatenbank]

VALUES

(Wert1 [, Wert2 [, ...]);

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11.04.23 Modul 100 65

Insert Beispiel

INSERT INTO

Versandfirmen (Firma, Telefon)

VALUES

('Austrian Parcel',

'01/507643-00');

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11.04.23 Modul 100 66

Update

UPDATE

Ziel

SET Feld1 = Wert1

[,Feld2 = Wert2]

WHERE

Kriterien;

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11.04.23 Modul 100 67

Update Beispiel

UPDATE

Bestellungen

SET

Frachtkosten = Frachtkosten * 1.03

WHERE

Bestimmungsland = 'USA';

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11.04.23 Modul 100 68

Delete

DELETE

[Tabelle.*]

FROM

Tabelle

WHERE

Kriterien;

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11.04.23 Modul 100 69

Delete Beispiel

DELETE

Personal.*

FROM

Personal

WHERE

Nachname = "Jones";

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11.04.23 Modul 100 70

Platzhalter

• Jet SQL– Einzelzeichen: ?– Mehrere Zeichen *

• ANSI SQL– Einzelzeichen: _– Mehrere Zeichen %

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11.04.23 Modul 100 71

Prädikate

• ALL

• DISTINCT

• DISTINCTROW

• TOP

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11.04.23 Modul 100 72

Sortieren

• Nach ID

• Nach Attribut

• Mit oder ohne Index

• Was ist ein Index?

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11.04.23 Modul 100 73

Klauseln / Operatoren

• Between

• Like

• AND

• OR

• NOT

• ORDER BY

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Indexierung

11.04.23 Modul 100 74

Index sortiert nach Ortschaft

Ortschaft Nr

Basel 5

Bern 3

Genf 2

Lausanne 1

St. Gallen 7

Thun 4

Zürich 6

PoststellenNr PLZ Ortschaft

1 1000 Lausanne

2 1200 Genf

3 3000 Bern

4 3600 Thun

5 4000 Basel

6 8000 Zürich

7 9000 St. Gallen

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Vorteile der Indexierung

• Schneller Zugriff z.B. bei

• Abfragen und Sortierung

• Bespiel:

• für 210 = 1024 Sätze maximal 10 statt

• 1024 Zugriffe

11.04.23 Modul 100 75

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Nachteile der Indexierung

• Mehr Speicherplatz erforderlich

• redundante Daten

• Langsamere Mutationen

11.04.23 Modul 100 76

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Recordlocking

• Record Locks

• Eigenschaft zur Sperrung von Datensätzen

• in Access-Datenbanken (.mdb).

11.04.23 Modul 100 77

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Keine Sperre (Voreinstellung)

• Versuchen zwei Benutzer gleichzeitig, Änderungen am selben Datensatz zu speichern, so erscheint beim Benutzer, der den Datensatz als zweiter speichern wollte, eine Meldung.

• Er kann dann die Änderungen am Datensatz verwerfen, den Datensatz in die Zwischenablage kopieren oder die Änderungen des anderen Benutzers ersetzen.

11.04.23 Modul 100 78

coloSign

Sperrung bearbeiteter Datensätze

• Eine Seite von Datensätzen wird gesperrt,

• sobald ein Benutzer die Bearbeitung eines Feldes im Datensatz beginnt

• und bleibt gesperrt, bis er zu einem anderen Datensatz wechselt.

11.04.23 Modul 100 79

coloSign

Sperrung aller Datensätze

• Alle Datensätze der Tabelle/Abfrage werden gesperrt,

• während das Formular geöffnet ist.

• Die übrigen Benutzer können Datensätze lesen, aber nicht

• bearbeiten, hinzufügen oder löschen.

11.04.23 Modul 100 80

coloSign

Aggregatsfunktionen

• Avg (Mittelwert)

• Count (Anzahl eines Wertes bestimmen)

• First, Last (erster oder letztes Vorkommen)

• Min, Max (Minimum, Maximum ermitteln)

• Sum (Summe bilden)

• StDev, StDevP (Standradabweichung)

• Var, VarP (Varianz)

11.04.23 Modul 100 81

coloSign

Sum ()

SELECT SUM(GESAMT)

AS GESAMT

FROM RECHNUNG

11.04.23 Modul 100 82

coloSign

Count ()

SELECT COUNT(*)

AS ANZAHL_GESAMT,

COUNT(VORNAME)

AS ANZAHL_EXISTIERENDE_VORNAMEN,

COUNT(ALL VORNAME)

AS MIT_ALL,

COUNT(DISTINCT VORNAME)

AS VERSCHIEDENE_VORNAMEN

FROM ADRESSEN 11.04.23 Modul 100 83

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avg (), min (), max ()

SELECT AVG(GESAMT)

AS DURCHSCHNITT,

MIN(GESAMT)

AS KLEINSTER_BETRAG,

MAX(GESAMT)

AS GROESSTER_BETRAG

FROM RECHNUNG

11.04.23 Modul 100 84

coloSign

group by

• Zusammenfassungen berechnen.

• Jedes Feld, mit dem keine Berechnung stattfindet, sollte auch in der GROUP BY Klausel stehen.

• Es werden nur die Sätze zusammengefasst, die in den in der GROUP BY Bedingung angegebenen Feldern gleiche Werte haben.

11.04.23 Modul 100 85

coloSign

SELECT AUFTRAG,

SUM(GESAMT)

AS BETRAG

FROM RECHNUNG

GROUP BY AUFTRAG

11.04.23 Modul 100 86

coloSign

Group by mit mehreren Feldern

Wenn zwei oder mehr Gruppierungsfelder

angegeben werden, wird eine Summe

jeweils gebildet, solange alle

Gruppierungsfelder identisch sind.

Im folgenden Beispiel werden die Aufträge

noch getrennt summiert nach

Auftragsnummer und Storno (1 oder 0)

11.04.23 Modul 100 87

coloSign

SELECT AUFTRAG, STORNO,

SUM(GESAMT)

AS BETRAG

FROM RECHNUNG

GROUP BY AUFTRAG, STORNO

11.04.23 Modul 100 88

coloSign

having

SELECT AUFTRAG,

COUNT(GESAMT) ANZAHL,

SUM(GESAMT) SUMME

FROM RECHNUNG

GROUP BY AUFTRAG

HAVING SUM(GESAMT) > 5000

11.04.23 Modul 100 89

coloSign

Order by

SELECT VORNAME, FIRMA1

FROM ADRESSEN

ORDER BY FIRMA1

/* Absteigend */

SELECT VORNAME, FIRMA1

FROM ADRESSEN

ORDER BY FIRMA1 DESCENDING

11.04.23 Modul 100 90

coloSign

SQL Unterabfragen

• Prädikate– Any oder Some– All– Not– Exists

11.04.23 Modul 100 91

coloSign

11.04.23 Modul 100 92

coloSign

SELECT *

FROM Artikel

WHERE Einzelpreis > ANY(

SELECT Einzelpreis

FROM Bestelldetails

WHERE Rabatt >= .25);

11.04.23 Modul 100 93

coloSign

SELECT

Nachname,Vorname,Position, Gehalt

FROM Personal AS T1

WHERE Gehalt >= (

SELECT Avg(Gehalt)

FROM Personal

WHERE

T1.Position = Personal.Position)

Order

by Position;

11.04.23 Modul 100 94

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Die Data Definition Language

• Create Table

• Constraint Klausel

• Primary Key

• Foreign Key

• Create Index

• Alter Table

• Create View

11.04.23 Modul 100 95

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Diagramme

• Linien

• Punkt

• Säulen

• Balken

• Kreis

• Ring

11.04.23 Modul 100 96

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Linien-Diagramm

• Liniendiagramme dienen zum Darstellen von Trends für Daten im Zeitverlauf.

11.04.23 Modul 100 97

coloSign

11.04.23 Modul 100 98

Anzahl von Y-Werten pro Punkt 1

Anzahl von Reihen Eine oder mehrere.

coloSign

Punkt-Diagramm

• Punktdiagramme verwenden Wertpunkte zur Darstellung der Daten

11.04.23 Modul 100 99

coloSign

11.04.23 Modul 100 100

Anzahl von Y-Werten pro Punkt 1

Anzahl von Reihen Eine oder mehrere.

coloSign

Säulen-Diagramm

• In Säulendiagrammen werden mithilfe einer Folge von Spalten Werte über Kategorien hinweg verglichen.

11.04.23 Modul 100 101

coloSign

11.04.23 Modul 100 102

Anzahl von Y-Werten pro Punkt 1

Anzahl von Reihen Eine oder mehrere

coloSign

Balken-Diagramm

• Balkendiagramme ermöglichen den Vergleich einzelner Elemente.

• Die Kategorien sind horizontal angeordnet, während die Werte vertikal angezeigt werden.

• Hierdurch wird dem Vergleich der Werte mehr Bedeutung beigemessen als der Zeit.

11.04.23 Modul 100 103

coloSign

11.04.23 Modul 100 104

Anzahl von Y-Werten pro Punkt 1

Anzahl von Reihen Eine oder mehrere

coloSign

Kreis- Diagramm

• Kreisdiagramme zeigen das Verhältnis einzelner Daten, die als Kreissegmente angezeigt werden, zu den Daten insgesamt.

11.04.23 Modul 100 105

coloSign

11.04.23 Modul 100 106

Anzahl von Y-Werten pro Punkt 1

Anzahl von Reihen 1

coloSign

Ring-Diagramm

• Das Ringdiagramm ähnelt einem Kreisdiagramm, außer dass sich in der Mitte eine Öffnung befindet.

11.04.23 Modul 100 107

coloSign

11.04.23 Modul 100 108

Anzahl von Y-Werten pro Punkt 1

Anzahl von Reihen 1