Unterschiede

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--- gf2:datenbanken:definition [2023/06/07 11:23] – marroc
+++ gf2:datenbanken:definition [2024/05/22 09:51] (aktuell) – marroc
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 Im Beispiel aus dem letzten Kapitel (Benutzer eines Sozialen Netzwerkes mit geposteten Fotos und Kommentaren) wurden einige grundlegende Konzepte für Datenbanken eingeführt. In der folgenden Liste werden sie noch einmal aufgeführt
-  * **Tabelle**: Eine Datenbank besteht aus Tabellen. Diese werden visuell als Tabellen dargestellt, die Zeilen und Spalten enthalten.
+  * **Tabelle**: Eine Datenbank besteht aus Tabellen, bei deren Visualisierung es Zeilen und Spalten gibt.
   * **Feld**: Ein Feld (auch Datenfeld) kann als eine Spalte in einer Tabelle gesehen werden. Es entspricht einem Merkmal in dieser Tabelle. Zum Beispiel entspricht das Feld "comment_body" in der Tabelle "Kommentare" einem Kommentar, den ein Benutzer zu einem Foto hinterlassen hat.
   * **Datensatz**: Ein Datensatz wird durch eine Zeile in einer Tabelle repräsentiert. Beispielsweise enthält die Tabelle "Benutzer" 12 Datensätze, die jeweils die Informationen eines Benutzers des sozialen Netzwerks enthalten.
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   * **Einfache Assoziation:** jeder Entität wird wieder "genau eine" Entität zugeordnet, gewissermassen eine **1:1 Beziehung**. \\ Beispiel 1:Ein Land hat genau eine Hauptstadt. Eine Hauptstadt kann genau einem Land zugeordent werden. \\ Beispiel 2: Jeder Schüler hat einen Wiki-Login-Name. Ein Wiki-Login-Name kann einem Schüler zugeornet werden.
   * **Konditionelle Assoziation**: jeder Entität wird höchstens eine Entität zugeordnet, eine keins-oder-eins Beziehung. \\ Beispiel 1: Ein (schweizer) Staatsangehöriger hat genau einen oder keinen (schweizer) Reisepass. Jeder Reisepass gehört einem Staatsangehörigen \\ Beispiel 2: Jedes Englischbuch im Klassenzimmer gehört einem Lernenden bzw. einer Lernenden. Nicht unbedingt jeder Lernende muss sein Englischbuch im Klassenzimmer dabei haben.
-  * **Mehrfache Assoziation**: jeder Entität werden "mehrere" Entitäten zugeordnet. Diese Beziehung ist eine mehr-zu-mehr-Beziehung und wird oft als komplex bezeichnet. Oft spricht man hier auch von einer m:n Beziehung. \\ Beispiel 1 einer n:m Beziehung: Im Sozalen Netzwerk können mehrer User mehrere Bilder kommentieren. \\ Beispiel 2 einer 1:n Bezieung: Ein bestimmtes Kunstwerk (Bild) kann nur in einem Museum gleichzeitig ausgestellt werden, jedoch hat ein Museum mehrere Kunstwerke ausgestellt.
+  * **Mehrfache Assoziation**: jeder Entität werden "mehrere" Entitäten zugeordnet. Diese Beziehung ist eine mehr-zu-mehr-Beziehung und wird oft als komplex bezeichnet. Oft spricht man hier auch von einer m:n Beziehung. \\ Beispiel 1 einer n:m Beziehung: Im Sozalen Netzwerk können mehrere User mehrere Bilder kommentieren. \\ Beispiel 2 einer 1:n Bezieung: Ein bestimmtes Kunstwerk (Bild) kann nur in einem Museum gleichzeitig ausgestellt werden, jedoch hat ein Museum mehrere Kunstwerke ausgestellt.
   * **Mehrfach-konditionelle Assoziation**: jeder Entität werden "keine, eine oder mehrere" Entitäten zugeordnet. Im Gegensatz zu der mehrfachen Assoziation ist hier zu nennen, dass nicht zu jeder Entität eine Beziehung zu einer Entität der Zielmenge bestehen muss.
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 Video zum Thema:
-{{ youtube>W4UkIK2BwS8 }}
+|{{ youtube>W4UkIK2BwS8 }}|{{ youtube>34_FRBo9vOU }}|
+<WRAP nicebox green>
+**Kurzer Auftrag 1:**\\
+Wie sieht das ERM Diagrammm von Instahub aus?
+- Bestimmen Sie alle Entitäten und deren Beziehungen
+- Zeichnen Sie ein Diagramm
+<accordion>
+<panel title="Lösungen">
+ {{ :gf2:datenbanken:er-instahub.png?direct&800 |}}\\
+[[https://herrschultz.info/doku.php?id=info:sek1:db-instahub|Bildquelle]]
+</panel>
+</accordion>
+</WRAP>
 ==== Attribute oder Merkmale von Entitäten oder Beziehungen====
 Nun haben wir in unserem Beispiel die Entitäten ('User' und 'Fotos') und deren Beziehungen ('Posten' und 'Kommentieren') inklusive der Assozationen im ERM-Model gezeichnet. Was noch fehlt, um danach eine Datenbankentwurf umsetzen zu können, sind die Merkmale von Entitäten oder auch jene von Beziehungen. \\
 {{ :gf2:datenbanken:erm_instahub5.png?direct&800 |}}\\
 Einfach ausgedrückt entsprechen Sie den Feldern (als Gedankenstütze man sich könnte dies hier auch als "Tabellenspalten" oder "Überschriften" vorstellen), die wir über jede Tabelle abspeichern wollen.\\
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 Für unser Beispiel vom Sozialen Netzwerk könnten folgende Attribute dem ERM zugefügt werden.
+{{ :gf2:datenbanken:ih_ergebnis.png?direct&600 |}}
+[[https://herrschultz.info/doku.php?id=info:sek1:db-instahub|Bildquelle]]
 <WRAP nicebox green>
-**Kurzer Auftrag 1:**\\
+**Kurzer Auftrag 2:**\\
 Identifizieren Sie im obigen Model die Primär- und die Fremdschlüssel und bestimmen Sie die restlichen nicht abgebildeten Attribute. Ihr Instahub oder die früheren Tabellen können helfen.
 </WRAP>
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 <WRAP nicebox green>
-** ERM - Aufgabe ** \\
+** Auftrag 3 ** \\
 Erstellen Sie ein ERM zum folgenden Szenario. Dies wird sicher am einfachsten auf Papier erstellt. Indentifizieren Sie die Primär- und Fremdschlüssel, bestimmen Sie die jeweiligen Entitätsbeziehungen und erstellen Sie ein Diagramm. Achtung, vermutlich braucht dies auch etwas Platz!
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 <WRAP nicebox green>
-**Auftrag ERM und die Regeln :** \\
+**Auftrag 4:** \\
   - Besprechen Sie kurz zu zweit diese genannten Regeln für unser Instahub-Beispiel und auch für die Zoo Aufgabe. Entwerfen Sie so die Datenbank in groben Zügen (Wie viele Tabelle, welche Attribute, ...)
-  - Füllen Sie die folgenden Begriffe in das leere ERM, dabe sollten alle möglichst viele der Ihnen bekannten BEziehungstypen genutzt werden. Ergänzen Sie das ERM durch einige wenige Attribute. ERklären Sie in groben Zügen die Struktur der Datenbank, unter Beachtung der oben formulierten Regeln.
+  - Füllen Sie die folgenden Begriffe in das leere ERM, dabei sollten alle möglichst viele der Ihnen bekannten Beziehungstypen genutzt werden. Ergänzen Sie das ERM durch einige wenige Attribute. Erklären Sie in groben Zügen die Struktur der Datenbank, unter Beachtung der oben formulierten Regeln.
 {{ :gf2:datenbanken:emr_diagramm_leer.png?direct&400 |}}
-</WRAP>
-====== Einführung in SQL ======
-Stuctured Quere Language (SQL) ist eine standardisierte Abfrage-Sprache um Daten in Datenbanken zu speichern, zu manipulieren und herauszufiltern (zu erhalten). \\
-Im folgenden lernen Sie ein paar Grundzüge dieser Abfragesprache kennen, die sie für verschiedenste Datenbanksysteme (wie MySQL, SQL Server, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Postgres, u.v.m.) verwenden können.\\
-Schauen wir SQL-Beispiele in Instahub an. \\
-//Suchen Sie alle Usernamen der Benutzerinnen aus Ihrer Datenbank.//
-Hier kann über die Suche auch die SQL-Abfrage angezeigt werden.{{ :planung:datenbanken_sql2.png?direct&800|}}
-Die SQL-Abfrage ist somit:
-<code SQL>
-SELECT username
-FROM users
-WHERE gender = "female"
-</code>
-<WRAP nicebox green>
-**Auftrag 1** \\
-Bearbeiten Sie die folgenden kurzen Aufträge mit Hilfe Ihres Insthubs. Dabei nutzen Sie wieder die Datenbank-Suche oben rechts in Instahub. Notieren Sie anschliessend die SQL-Abfragen. Ziel ist es, in einem zweiten Schritt nicht mehr über die Suche sondern direkt SQL-Abfragen formulieren zu können.
-  - Alle Benutzer:innen,deren Usernamen mit dem Buchstaben "S" beginnt.
-  - Alle Usernamen der männlichen Benutzer.
-  - Die Benutzer:innen, welche das Wort „Johan“ im Benutzernamen haben.
-  - Die Benutzer, die noch nicht 18 Jahre alt sind.
-**Auftrag 2** \\
-Was genau wird durch die folgenden Abfragen genau als Ergebnis von Instahub herausgefiltert? Beschreiben Sie in eigenen Worten und besprechen Sie zu zweit.
-  - <code SQL> noch einfügen</code>
-  - <code SQL> noch einfügen</code>
-  - <code SQL> noch einfügen</code>
 </WRAP>
-=== Einige wichtige Befehle von SQL ===
-^SQL-Klausel ^Zweck ^Erklärung ^
+[[gf2:datenbanken:sql|Weiter zu Einführung in SQL]]
-|SELECT |Gibt die Felder mit den gewünschten Daten an |Hiermit  lässt sich entscheiden, welche Felder (Spalten) wir anzeigen wollen |
-|FROM |Enthält die Tabellen mit den Feldern, die in der SELECT-Klausel angegeben sind |In welchen Tabellen liegen die Felder (Spalten), die wir erhalten wollen? |
-|WHERE |Gibt Feldkriterien an, die jeder Datensatz erfüllen muss, um in die Ergebnisse einbezogen zu werden|Hier lassen sich Datensätze herausfiltern (z.B. wenn wir nur gewisse Daten einer Tabelle anzeigen wollen). |
-=== Vergleichsoperatoren ===
-^Zeichen ^Bedeutung ^
-|= |Gleich wie |
-|> |Grösser als |
-|>= |Grösser oder gleich gross wie |
-|< |Kleiner als |
-|%%<=%% |Kleiner oder gleich gross wie |
-|<> |Ungleich wie (unterschiedlich) |
-|BETWEEN a AND b |Zwischen a und b |