Datenbankanbindungen Grundlagen von Datenbanken Datenbankabfragen Thomas Hödlmoser, ICP systems.

Datenbankanbindungen

Grundlagen von Datenbanken

Datenbankabfragen

Thomas Hödlmoser, ICP systems

DI Thomas Hödlmoser 2

Ziele dieser Schulung

• Was ist eine Datenbank• Nutzungsmöglichkeiten• Arten von Datenbanken• notwendige Hard- bzw.

Software• Planung von

Datenbankstrukturen• Daten-

abfragemöglichkeiten


Praktische Inhalte

• Planung und Aufbau einer Datenbankstruktur

• Erstellen von Datenbankabfragen

• Problemlösungen und Fragen????


Agenda

• Mittwoch: – Datenbanken allgemein– Datenbanktypen– Datenbankarchitekturen– Datenbank Aufbau und Organisation– Der Datenbankentwurf– Das relationale Datenmodell

• Donnerstag:– Praktische Übung Datenbankdesign und –erstellung– Datenbankabfragesprache SQL – Grundkomponenten– Datendefinition


Agenda

• Freitag:– Einfache SQL-Abfragen– Änderungen an Tabelleninhalten mittels SQL– Praktische Beispiele SQL


Datenbanken - allgemein


Warum Datenbanken?

• Herkömmliche Speicherung in Dateisystemen


Warum Datenbanken?

• Probleme:– Redundanzen

» Mehrfache Speicherung von Daten

– Inkonsistenzen» Gleichzeitige Änderung von Daten von mehreren Benutzern möglich

– Datenschutzprobleme» Zugriff auf Dateien kann nicht stark genug eingeschränkt werden

– Fehlende Datenunabhängigkeit» Verwalten der Daten nur durch entsprechende Software (z.B. Explorer)


Warum Datenbanken?

• Sinn der Datenbank:– Logische Datenunabhängigkeit– Physikalische Datenunabhängigkeit– Prozedurale und nichtprozedurale Schnittstellen– Effiziente Abarbeitung von Datenbankoperationen– Minimale Datenredundanz– Datenintegrität– Konkurrierender Datenzugriff– Datensicherheit– Datenschutz


Warum Datenbanken?

• Logische Datenunabhängigkeit

– Es existiert eine logische Struktur der Datenbank

– Jeder Benutzer sieht nur „seine“ relevanten Daten


Warum Datenbanken?

• physikalische Datenunabhängigkeit

– Unabhängigkeit zwischen logischer und physikalischer Struktur

– Änderung der physikalische Struktur möglich ohne die logische Struktur zu ändern


Warum Datenbanken?

• Prozedurale und nichtprozedurale Schnittstellen

– Unterscheidung Entwickler - Anwender

– Entwickler: Prozedurale Schnittstellen (C++, Java, Basic,…)

– Anwender: nichtprozedurale Schnittstellen (Anwendungssoftware)


Warum Datenbanken?

• Effiziente Abarbeitung der Datenbankoperationen

– Verarbeitungszeit eines „Jobs“ sehr wichtig (responsetime)

– Viele „Jobs“ müssen parallel ausgeführt werden (Internet)

– Optimale Nutzung der Prozessorleistung (AS/400)


Warum Datenbanken?

• Minimale Datenredundanz

– Reduktion des Speicherbedarfs

– Verwaltungsaufwand bei Datenänderung wird geringer

– Abhängig vom Datenbankdesign des Entwicklers


Warum Datenbanken?

• Datenintegrität

– Unsinnige Daten werden geprüft, und zurückgewiesen

– Standardplausibilitätsprüfungen (z.B. 30. Februar)

– Plausibilitätsprüfungen des Entwicklers (z.B. Jahrgang > 1890)


Warum Datenbanken?

• Konkurrierender Datenzugriff

– Viele gleichzeitige Zugriffe auf die gleichen Daten

– Datenbank muss Zugriffe richtig abarbeiten

Konto Nr. 1234 Kontostand EUR 10.000,--

Person 1 Abhebung EUR 5.000,-- Person 2 Abhebung EUR 5.000,--

Kontostand ?


Warum Datenbanken?

• Datensicherheit

– Herstellung des letzten konsistenten Datenstandes nach Ausfall von Hard od. Software

– Wiederhergestellter Datenstand muss verifizierbar sein (Buchungen)


Warum Datenbanken?

• Datenschutz

– Schutz gegen unerlaubten Zugriff (z.B. Mitarbeitergehälter)

– Zugriff kann auf spezielle Daten eingeschränkt werden


Datenbanktypen


Datenbanktypen

• Übergang Dateisystem - Datenbank– Speicher auf Magnetplatten (60er Jahre)– 1. Datenbanksysteme (70er Jahre)

• Hierarchisches Datenbankmodell• Netzwerkdatenbanken• Relationale Datenbanken• Objektorientierte Datenbanken


Datenbanktypen

• Hierarchisches Datenbankmodell (Vater-Sohn Darstellung)

K unde A

B este llung A 1 B este llung A 2 B este llung A 3

P o sten A 11 P o sten A 11 P o sten A 21 P o sten A 31 P o sten A 32 P o sten A 33

– Für jeden Knoten (Kunde, Bestellung, Posten) 1 Datensatz– Redundante Datendarstellung


Datenbanktypen

• Netzwerkdatenbanken

A bteilung A

M itarbeiter 1

M itarbeiter 2

M itarbeiter 3

M itarbeiter 1 - P ro jekt G W

P ro jekt M E

P ro jektX Y

P ro jekt G W

P ro jekt S T

M itarbeiter 1 - P ro jekt X Y



M itarbeiter 3 - P ro jekt M E

M itarbeiter 3 - P ro jekt S T


Datenbanktypen

• Relationale Datenbanken

A bte ilung P ro jektM itarbe iterbeschäf tig t arbeite t an1 n n m

– Beziehungen werden benannt und im ER –Diagramm dargestellt

– Beziehungen wird Kardinalität zugeordnet (1:n; n:m,…)


Datenbanktypen

• objektorientierte Datenbanken OODB

– Objekt-Klassen enthalten Attribute, Beziehungen und Methoden

– Dzt. Unterstützen nur wenige Datenbanksysteme OODB

Klasse Abteilung

// A ttributeN am eN r.

//B eziehungenbeschäf tig t < M itarbeiter>

//M ethodenum benennen()neuerM itarbeiter()

Klasse Mitarbeiter

// A ttributeN am eW o hno rt

//B eziehungenarbeitet_ in <A bteilung>arbeitet_an <P ro jekt>

//M ethodenabteilungswechsel()entlassen()

Klasse Projekt

// A ttributeN am eB eschreibung

//B eziehungenbearbeite t_vo n <M itarbeiter>

//M ethodenerzeugen()abschliessen()

beschäf tig tarbeitet_ in

arbeitet_anbearbeite t_vo n


Datenbankstruktur


Datenbankstruktur

• Zentralisierte Datenbanksysteme

• Verteilte Datenbanksysteme

• Client-Server Datenbanken

• Parallele Datenbanken


Datenbankstruktur

• Zentralisierte Datenbanksysteme

Zentralrechner

K no ten 1 K no ten 2 K no ten 3 K no ten 4

N etzwerkA nwendung

D atenbank

D aten

- Zentralrechner übernimmt alle Aufgaben

- „dumme“ Terminals

- Einfache Administration


Datenbankstruktur

• Verteilte Datenbanksysteme

- Logisch zusammengehörige Teildatenbanken

- Datenbanksystem kümmert sich um das Zusammenführen der Daten

- Geographische Trennung möglich (Filialen)

K no ten 1

A nwendung

D atenbank

D aten

K no ten 2

A nwendung

D atenbank

D aten

K no ten 3

A nwendung

D atenbank

D aten

K no ten4

A nwendung

D atenbank

D aten

N etzwerk


Datenbankstruktur

• Vorteile verteilter Datenbanksysteme

- Lokale Autonomie (Daten sind gespeichert wo sie benötigt werden)

- Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit (erhöht durch Redundanz)

- Leistung (Parallelarbeit, geringerer Netzwerkverkehr)

- Erweiterbarkeit (Hinzufügen neuer Knoten)


Datenbankstruktur

• Nachteile verteilter Datenbanksysteme

- Mangel an praktischen Erfahrungen (selten eingesetzt)

- Komplexität (Synchronisation, Replikation,..)

- Dezentrale Verwaltung (erhöhter Verwaltungsaufwand)

- Sicherheit ist komplizierter zu realisieren

- Kosten für Software und Hardware


Datenbankstruktur

• Client – Server Datenbanken

- Datenbankabfragen und Anzeigeprogramme sind getrennt

- Client und Serverprogramme können auf einen Rechner laufen

- definierte Abfragesprache zwischen Client und Server (SQL)

S erv er2. B earbeitung

2. B earbeitungClient 2

C lient 1

3. A ntwo rt

1. A nfo rderung

1. A nfo rderung3. A ntwo rt


Datenbankstruktur

• Parallele Datenbanksysteme

– Mehrere Prozessoren, Platten und Hauptspeicher

– Daten werden auf verfügbare Platten verteilt

– Datenbankabfragen werden zerlegt, und parallel abgearbeitet


Datenbankstruktur

• Parallele Datenbanksysteme

– Shared Memory Architektur (Shared Everything Architektur)

– Shared Nothing Architektur

– Shared Disk Architektur


Datenbankstruktur

Shared Memory Architektur (Shared Everything Architektur)

Prozessor 1 Prozessor 2 Speicher 1 Speicher 2

Platte 1 Platte 2 Platte x

Hochgeschwindigkeitsnetz


Datenbankstruktur

Shared Nothing Architektur

Prozessor 1 Prozessor 2

Speicher 1 Speicher 2

Platte 1 Platte 2

Prozessor n

Speicher n

Platte n



Datenbankstruktur

Shared Disk Architektur

Prozessor 1 Prozessor 2

Speicher 1 Speicher 2

Platte 1 Platte 2

Prozessor n

Speicher n

Platte n



Datenbankaufbau und Organisation


Datenbankaufbau

• Wichtigste Aufgaben des Datenbanksystems

– Trennung von Datenspeicher und Anwendungsprogrammen

– Logische Datenunabhängigkeit (logische Struktur)

– Physische Datenunabhängigkeit (Strukturänderung möglich)


Datenbankaufbau

• 3-Ebenen Modell nach ANSI-SPARC 1978

Transformationsregeln

externe Ebenebenutzerdefinierte Sichten (Ausschnitte)

Sicht 1 Sicht 2 Sicht n

konzeptionelle Ebenelogische Gesamtsicht

interne Ebenephysikalische Beschreibung(Datenorganisation im Speicher)

konzeptionelles Schema

Transformationsregeln

internes Schema

D a te n b a n k


Datenbankaufbau

• Externe Ebene

– Darstellungen der Daten für den Benutzer

– Benutzer sieht nur die für ihn relevanten Daten

– Zugriffsberechtigungen werden hier festgelegt


Datenbankaufbau

• konzeptionelle Ebene

– Daten nach Anwendungsbereich (z.B. alle Abteilungsdaten)

– Logische Zusammenhänge zwischen Daten werden definiert


Datenbankaufbau

• interne Ebene

– Organisation der Daten auf dem Speichermedium

– Benutzer sieht diese Struktur nicht

– Design der internen Ebene ist verantwortlich für die Funktionsweise der Datenbank


Datenbankaufbau

• Datenbankmanagementsystem DBMS - Aufgaben

– Ist die eigentliche Datenbanksoftware

z.B. Oracle, MySQL, Access, Centura, Sybase,…

– Übernimmt die Verwaltung der Daten

– Prüft Datenzugriffsrechte des Benutzers

– Prüft die Datenintegrität aufgrund des konzeptionellen Schemas


Datenbankaufbau

• Datenbankmanagementsystem DBMS - Aufgaben

– Führt die Datensicherung (Recovery) nach Systemabstürzen durch

– Ist verantwortlich für die Datensynchronisation

– Verwaltet die verschiedenen Transaktionen der Benutzer


Datenbankaufbau

• Datenbankmanagementsystem DBMS - Komponenten

– Data Dictonary / Repositories

– Logbuch

– Utilities zur Fehleranalyse

– CASE – Anwendungen (für Entwurf von Softwareanwendungen)


Datenbankentwurf


Datenbankentwurf

• Datenbanklebenszyklus– Analyse

– Planung

– Entwicklung

– Testen

– Eigentlicher Betrieb


Datenbankentwurf

• Entwurfsphasen

Anforderungsanalyse

konzeptioneller Entwurf

logischer Entwurf

Entwurf der Verteilung im Netz

Physischer Entwurf / Implementierung

Test und Validation

Anwendung und W artung


Datenbankentwurf

• Datenbankentwurfsphasen (Wasserfallmodell)

Anforderungsanalyse

konzeptioneller Entwurf

logischer Entwurf

Entwurfsverfeinerung

Implementierung

A n fo rd e ru n g en

k on z ep tion e llesS c h em a

log is ch es S ch em a

verfe in e rteslog is ch es S ch em a

p h ys is c h es S c h em a

Auswahl des DBS

Dokumentation


Datenbankentwurf

• Das Entity – Relationship Modell (ER-Modell)

– Hilfsmittel für den Datenbankentwurf

– Unabhängig vom Datenmodell bzw. DBMS

– Grundlage für die physikalische Struktur der Datenbank


Entity – Relationship Modell

• Elemente des ER-Modell

– Entities (Entitäten), Entity-Sets

– Attribute (Eigenschaften), Domänen

– Schlüssel und Primärschlüssel

– Beziehungen (Relationships), Kardinalität (Komplexität)



• Entities – Unterscheidbare Dinge aus der realen Welt– Entitäten unterscheiden sich durch ihre Eigenschaften

z.B. Abteilung Forschung

Mitarbeiter Huber

Projekt 1234



• Entity-Sets– Eine Menge (Sammlung) von Entities mit gleichen

Eigenschaften

z.B. Alle Abteilungen

Alle Mitarbeiter

Alle Projekte



• Attribute (Eigenschaften) – Charakterisieren eine Entität, eine Entitätsmenge oder eine

Beziehung– Attribute besitzen einen Namen und einen Wert

z.B. Abteilung

Abteilungsnummer

Projektname

Projektnummer

Mitarbeitername



• Domäne – Beschreibt den zulässigen Wertebereich eines Attributes– Können feste Werte sein, Wertebereiche oder Datentypangaben

z.B. Abteilung Forschung, Entwicklung, Konstruktion

Projektnummer 1 - 9999

Projektbeginn tt.mm.jjjj



• Schlüssel

– Setzt sich aus einem oder mehreren Attributen zusammen

– Sollte so kurz wie möglich aber so lange wie nötig sein

– Dient zur schnellen Suche einer Entität in einer Entitätsmenge



• Primärschlüssel – Ermöglicht eine eindeutige Indentifizierung einer Entität in einer

Entitätsmenge

– Wert kommt pro Entitätsmenge nur einmal vor

– Eine Entitätsmenge kann nur einen Primärschlüssel besitzen



• Primärschlüssel

Projekt

Projektnummer Projektname Projektbeginn

Entitätsmenge PROJEKT besitzt den Primärschlüssel PROJEKTNUMMER

Person

Geburtsdatum PLZ W ohnort

NameStrasse

Entitätsmenge PERSON besitzt einen Primärschlüssel, der aus den AttributenNAME und GEBURTSDATUM besteht



• Domäne – Beschreibt den zulässigen Wertebereich eines Attributes– Können feste Werte sein, Wertebereiche oder Datentypangaben

z.B. Abteilung Forschung, Entwicklung, Konstruktion

Projektnummer 1 - 9999

Projektbeginn tt.mm.jjjj



• Relationships (Beziehungen) – Beschreiben die Wechselwirkungen bzw. Abhängigkeiten von

Entitäten– Beziehungen unterscheiden sich durch ihre Eigenschaften– Beziehungen können auch Attribute enthalten– Rekursive Beziehungen beschreiben Assoziationen zwischen

zwei Entitäten der gleichen Entitätsmenge

z.B. Mitarbeiter Huber arbeitet an Projekt 1234



• Beziehungsmenge– Sammlung von Beziehungen gleicher Art– Darstellung im ER-Modell als Raute

arbeitet anMitarbeiter Projekt


Tätigkeit Prozent



• Kardinalität– Legt fest wie viele Entitäten einer Entitätsmenge mit einer Entität

einer anderen Entitätsmenge in Beziehung stehen können

z.B. wieviele Mitarbeiter an einen Projekt mitarbeiten

1 : 1 Beziehung (1 Person ist verheiratet mit 1 Person)1 : n Beziehung (Abteilung – Mitarbeiter)n : m Beziehung (Mitarbeiter – Projekt)



• Konstrukte des ER Modells

– Entitätsmenge

– Attribut (Eigenschaft)

– Primärschlüssel

– Relation (Beziehung) 1 n


Das relationale Datenmodell



• 1970 vom Mathematiker E. F. Codd entwickelt

• Heute am weitesten verbreitet

• Beschreibt die physikalische Datenbankstruktur

• Datenmanipulationssprache SQL ist Standard

• Datenbank besteht aus einer Menge von Relationen



• Relation– Darin werden die Daten gespeichert– Ist eine Menge von Datensätzen (Tupeln)– Hat die Form einer Tabelle – Modelliert Entities und Beziehungen aus dem ER-Modell



• Kennzeichen einer Relation– Eindeutiger Name– Mehrere Attribute (Spalten)– Keine bis beliebig viele Tupel (Tabellenzeilen od. Datensätze)– Einen einzigen Wert pro Attribut in einem Tupel (Tabellenzelle)– Einen Primärschlüssel

• Dieser identifiziert jedes Tupel eindeutig

• Dessen Wert ändert sich nicht (für jeden Datensatz)



• Aufbau einer Relation

Nummer Name PLZ Ort Strasse

1 Huber 5020 Salzburg Plainstrasse 17

2 Maier 5071 Wals Unterfeldstr. 17

Attribut, Spalte, Feld

Tupel, Datensatz



• Schlüssel

– Primärschlüssel

– Index (Sekundärindizes)

– Fremdschlüssel



• Primärschlüssel

– Identifiziert jedes Tupel einer Relation eindeutig

– Kann ein Attribut bzw. eine Attributskombination sein

– Besitzt eine Relation keine eindeutigen Schlüsselfelder muss eine Identifikationsnummer hinzugefügt werden



• Index (Sekundärindizes)

– Dient dem schnelleren Zugriff auf Tupel (Sortierungen)

– Das Füllen von Tabellen dauert allerdings länger (bei vielen Indizes)



• Fremdschlüssel

– Attribut einer Relation das eine Beziehung zu einem Primärschlüssel einer anderen Relation beinhaltet.

z.B. Beinhaltet jedes Tupel der Relation Mitarbeiter ein Attribut Abteilungsnummer. Dies ist der Primärschlüssel in der Relation Abteilung



• Normalisierung des Datenbankschemas

– Redundanzen zu vermeiden

– Übersichtlicher und einfacher Aufbau der Datenbank

– Ermöglichen einer einfachen Datenpflege



• Nicht normalisierte Datenstruktur

– Eine Eigenschaft eines Datensatzes enthält eine Liste

PersonalNr Name AbtNr AbtBezeichnung ProjNr ProjBeschreibung

0003 Huber 3 Verkauf 1,

2,

3

Kundenumfrage,

Verkaufsmesse,

Teileanalyse



• 1. Normalform einer Relation

– Relation ist zweidimensional (Zeilen und Spalten)– Jeder Datensatz kommt nur einmal vor– In jedem Datensatz befinden sich Daten die zu einem Objekt

gehören– Für jede Eigenschaft ist nur ein Wert eingetragen




– Jedes Nicht-Schlüsselfeld ist vom Primärschlüssel abhängig




– Alle Datenfelder sind nur vom gesamten Schlüssel abhängig– Untereinander treten keine Abhängigkeiten auf– Ist ein Nichtschlüsselfeld über ein anderes Nichtschlüsselfeld

identifizierbar spricht man von transitiver Abhängigkeit– z.B. PLZ - Ort



• Transformation ER-Modell in relationales Modell (physikalische Struktur)


P ro jek tN rP rozen tTä tig ke it B esch re ib u n g

A n sch riftV o rn am e

besteht ausAbteilung

N ach n am eP erson a lN r

P os it ion

B eze ich n u n gA b te ilu n g sn r

1 n n m


Beispiel S-Designor

• Beispiel ER-Diagramm eingeben in S-Designor• Automatische Erstellung physikalische DB-Struktur


P ro jek tN r B esc h re ib u n g

A n s c h riftV o rn am e

besteht ausAbteilung

N ac h n am eP ers on a lN r

B eze ic h n u n gA b te ilu n g s n r

1 n n m

A b te ilu n g s le ite r

ist vorgesetzt

1 n


Planung einer Datenbank


Datenbankplanung

• Vorgehensweise:

– Anforderungsanalyse

– Konzeptionelles Schema

– Logischen Datenbankentwurf

– Physikalischer Datenbankentwurf (Relationales Datenmodell)


Datenbankplanung - Beispiel

Auftraggeber ist eine Bibliothek oder Bücherei. Für diese soll eine

Datenbank entwickelt werden, welche den Bücherbestand und die

Entlehner (Leser) verwaltet.

Für jedes Buch sollen einige Stichworte festgelegt werden, die den

Inhalt charakterisieren.

Alle Stichworte seien in einem Thesaurus zusammengefasst, der

auch die Häufigkeit enthalten soll, wieviele Literaturquellen zu einem

Stichwort vorhanden sind

Es soll möglich sein durch logische Kombination von Stichworten, die

entsprechenden Quellen zu finden.


Datenbankplanung - Beispiel

Folgende Abfragemöglichkeiten sollten gegeben sein:

- Welche Buchbestände sind vorhanden?- Welche Leser sind registriert?- Welche Bücher sind ausgeliehen?- Von welchen Lesern sind Ausleihfristen überschritten?- Angaben über Autoren (Name, Anschrift, Tel,…)- Angaben über Verlage?


SQLStructured Query Language


SQL-allgemeines

• Entwickelt aus der Sprache SEQUEL von IBM

• Ziel ist möglichst einfache Sprache zur Abfrage von Daten

• 1986 wurde SQL zum Standard erklärt als SQL1 (SQL-86)

• Derzeit Aktuell SQL2 (SQL-92)


SQL-allgemeines

• Sprachumfang wird untergliedert in 3 Conformance Level

– Entry Level

– Intermediate Level

– Full Level


SQL-allgemeines

• Entry Level

– Wird von nahezu allen DBMS unterstützt

– Entspricht dem Standard von 1989

– Umfasst Befehle zum Anlegen von Datenbanken und Tabellen

– Bearbeitung und Verwaltung von Datenbanken und Tabellen


SQL-allgemeines

• Intermediate Level

– Zusätzliche Funktionalitäten

– Zusätzlicher Zeit-Datentyp

– Mengenoperationen

– Dynamisches SQL


SQL-allgemeines

• Full Level

– Enthält weitere Verwaltungsfunktionen

– Bis jetzt nur unvollständig in den DBMS integriert


SQL-allgemeines

• Sprachumfang von SQL

– Data Definition Language (Datenbank bzw. Tabellenerstellung)

– Data Query Language (Abfragen von Daten)

– Data Manipulation Language (Bearbeitung von Datensätzen)

– Data Control Language (Benutzeranlage, Zugriffsrechtsvergabe)


SQL-allgemeines

• Grundelemente der SQL-Sprache

– Literale („Salzburg“, „Maier“, 1234)

– Begrenzer , ( ) < > . : = + - * / >= <=

– Namen (Bezeichner für Objekte der Datenbank)

– Reservierte Wörter (Befehle der Sprache SQL z.B. SELECT)


SQL-allgemeines

• Datentypen der SQL-Sprache

– Numerische Datentypen (int, smallint, real,…)

– Alphanumerische Datentypen (char(), varchar(), text,…)

– Datentypen für Datum und Zeit (datetime, smalldatetime)

– Binäre Datentypen und der Dateityp bit (binary(), imgage(), bit)


SQL-allgemeines

• Prädikate der SQL-Sprache

– Kennzeichnen logische Bedingungen die auf Datensätze angewendet werden

– Alle Vergleichsoperatoren

– BETWEEN, IN, LIKE, NULL, ALL, ANY, EXISTS


SQL-allgemeines

• Skalare Funktionen der SQL-Sprache

– Numerische Funktionen (abs(), log(),)

– Datumsfunktionen (yy, dd,…)

– Zeichenkettenfunktionen (trim(), upper(),…)

– BLOB-Funktionen für Datentyp text bzw. image

– Systemfunktionen (datalength(), …)


SQL

• Zusammensetzung der SQL-Statements

Select nachname, vorname from mitarbeiter where personalnummer=1

create unique index ABTEILUNG_PK on ABTEILUNG (ABTEILUNGSNUMMER asc);

create table ABTEILUNG( ABTEILUNGSNUMMER INTEGER not null , BEZEICHNUNG VARCHAR(50) not null , ABTEILUNGSLEITER INTEGER not null , primary key (ABTEILUNGSNUMMER));


SQL

• Vorgehensweise beim Erstellen einer Datenbank

– Anlegen der Datenbank (Container für Tabellen)

– Erstellen der benötigten Tabellen (Festlegen der Struktur)

– Füllen der Tabellen mit Datensätzen

– Datenauswertung bzw. -änderung


SQL

• Anlegen der Datenbank

Create database [if not exists] beispieldatenbank [user ‚benutzername‘ password ‚passwort‘;

Die Create Database Anweisung legt eine neue Datenbank im DBMS an.

• Verwenden einer Datenbank

use beispieldatenbank;


SQL

• Löschen einer Datenbank

drop database [if not exists] beispieldatenbank;

Die Create Database Anweisung legt eine neue Datenbank im DBMS an.

• Datenbanken anzeigen

show databases;


SQL

• Erstellen von Tabellen

create table MITARBEITER

(

PERSONALNUMMER INTEGER [DEFAULT Standardwert | NULL | NOT NULL [AUTO_INCREMENT]

ABTEILUNGSNUMMER INTEGER [DEFAULT Standardwert | NULL | NOT NULL [AUTO_INCREMENT]

primary key (PERSONALNUMMER)

);


SQL

• Beispiele für Definitionen von Datenfeldern

NACHNAME VARCHAR(50)

Personalnummer integer not null

anzahl default 1

Beschreibung default ‚Projektbeschreibung‘


SQL

• Ändern von bestehenden Tabellen

Alter table Mitarbeiter add Telefonnummer char(80) default ‚unbekannt‘

Alter table mitarbeiter add primary key (personalnummer


SQL

• Einfügen von Daten

Insert into projekt (projektnummer, beschreibung) values (1, ‚projektbeschreibung‘);

• Abfragen der Daten

Select * from projekt;


SQL

• Einfügen von Daten mit Abfrage von anderen Daten

Insert into projekt (projektnummer, beschreibung) select * from tabelle2;

• Ändern von Daten

Update Mitarbeiter set nachname=‚maier‘, Adresse=‚Salzburg‘ where personalnummer=10;


SQL

• Löschen von Daten

Delete from Mitarbeiter where Personalnummer=15;


SQL

• Daten abfragen

Select * from Mitarbeiter;

Select Nachname, Vorname from Mitarbeiter;

Select Nachname, Vorname from Mitarbeiter where Adresse like ‚%5020%‘;

Select * from mitarbeiter order by Nachname asc;

Select adresse as Anschrift, Vorname as name2 from Mitarbeiter;


SQL

• Daten abfragen

Select distinct nachname * from Mitarbeiter;

Select * from mitarbeiter where nachname = ‚huber‘ limit 10;

Select * from mitarbeiter where Personalnummer between 100 and 1000;

Select ort as Wohnort, count(*) from Mitarbeiter group by ort;

Select nachname count(*) from Mitarbeiter group by ort having count(*)>5;

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