Einführung in die Informatik der 9. Jahrgangsstufe

Einführung in die Informatik der 9. Jahrgangsstufe
Teil 2: Datenmodellierung und Datenbanksystem

Lehrplan Inf 9.2 Datenmodellierung und Datenbanksysteme (ca. 38 Std.)
Objektorientiertes Datenmodell, Datenbankschema, Datenbanksystem Objekt (Entität), Klasse, Attribut und Wertebereich Beziehungen zwischen Klassen, Kardinalität, graphische Darstellung Realisierung von Objekten, Klassen und Beziehungen in einem relationalen Datenbanksystem: Datensatz, Tabelle, Wertebereich, Schlüsselkonzept Einfügen, Ändern, Löschen von Datensätzen mit Hilfe der Sprache des verwendeten Datenbankmanagementsystems einfache Abfragen einer Tabelle durch Projektion und Selektion, Ergebnistabelle; Abfragen über mehrere Tabellen durch Verknüpfungen (Join; kartesisches Produkt als Denkhilfe) Anforderungen an ein Datenbankschema referentielle Integrität, Integritätsbedingungen auf Feld- und Tabellenebene Redundanz und Konsistenz von Daten, Problem von Mehrdeutigkeiten Datensicherheit und Datenschutz Datensicherheit, Einschränkung der Sicht auf Daten (View), Mehrbenutzerproblematik Datenschutz, gesetzlicher Rahmen Komplexeres Anwendungsbeispiel

Unterrichtskonzept Verzahnung von Modellierung und Abfrage
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Verzahnung von Modellierung und Abfrage Keine sequentielle Abarbeitung der Lehrplanpunkte Empfehlung: nicht alle Konzepte anhand des gleichen Beispiels umsetzen (Abwechslung) Nicht alle Konzepte anhand eines Beispiels umsetzen

Unterrichtskonzept Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken
Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Objektorientiertes Datenmodell, Datenbankschema, Datenbanksystem Objekt (Entität), Klasse, Attribut und Wertebereich Beziehungen zwischen Klassen, Kardinalität, graphische Darstellung Realisierung von Objekten, Klassen und Beziehungen in einem relationalen Datenbanksystem: Datensatz, Tabelle, Wertebereich, Schlüsselkonzept Einfügen, Ändern, Löschen von Datensätzen mit Hilfe der Sprache des verwendeten Datenbankmanagementsystems einfache Abfragen einer Tabelle durch Projektion und Selektion, Ergebnistabelle; Abfragen über mehrere Tabellen durch Verknüpfungen (Join; kartesisches Produkt) Anforderungen an ein Datenbankschema referentielle Integrität, Integritätsbedingungen auf Feld- und Tabellenebene Redundanz und Konsistenz von Daten, Problem von Mehrdeutigkeiten 3. Datensicherheit und Datenschutz Datensicherheit, Einschränkung der Sicht auf Daten (View), Mehrbenutzerproblematik Datenschutz, gesetzlicher Rahmen 4. Komplexeres Anwendungsbeispiel

Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Objektorientiertes Datenmodell, Datenbankschema, Datenbanksystem Objekt (Entität), Klasse, Attribut und Wertebereich Beziehungen zwischen Klassen, Kardinalität, graphische Darstellung Realisierung von Objekten, Klassen und Beziehungen in einem relationalen Datenbanksystem: Datensatz, Tabelle, Wertebereich, Schlüsselkonzept Einfügen, Ändern, Löschen von Datensätzen mit Hilfe der Sprache des verwendeten Datenbankmanagementsystems einfache Abfragen einer Tabelle durch Projektion und Selektion, Ergebnistabelle; Abfragen über mehrere Tabellen durch Verknüpfungen (Join; kartesisches Produkt) 2. Anforderungen an ein Datenbankschema referentielle Integrität, Integritätsbedingungen auf Feld- und Tabellenebene Redundanz und Konsistenz von Daten, Problem von Mehrdeutigkeiten 3. Datensicherheit und Datenschutz Datensicherheit, Einschränkung der Sicht auf Daten (View), Mehrbenutzerproblematik Datenschutz, gesetzlicher Rahmen 4. Komplexeres Anwendungsbeispiel

Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Objektorientiertes Datenmodell, Datenbankschema, Datenbanksystem Objekt (Entität), Klasse, Attribut und Wertebereich Beziehungen zwischen Klassen, Kardinalität, graphische Darstellung Realisierung von Objekten, Klassen und Beziehungen in einem relationalen Datenbanksystem: Datensatz, Tabelle, Wertebereich, Schlüsselkonzept Einfügen, Ändern, Löschen von Datensätzen mit Hilfe der Sprache des verwendeten Datenbankmanagementsystems einfache Abfragen einer Tabelle durch Projektion und Selektion, Ergebnistabelle; Abfragen über mehrere Tabellen durch Verknüpfungen (Join; kartesisches Produkt) Anforderungen an ein Datenbankschema referentielle Integrität, Integritätsbedingungen auf Feld- und Tabellenebene Redundanz und Konsistenz von Daten, Problem von Mehrdeutigkeiten 3. Datensicherheit und Datenschutz Datensicherheit, Einschränkung der Sicht auf Daten (View), Mehrbenutzerproblematik Datenschutz, gesetzlicher Rahmen 4. Komplexeres Anwendungsbeispiel

Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Objektorientiertes Datenmodell, Datenbankschema, Datenbanksystem Objekt (Entität), Klasse, Attribut und Wertebereich Beziehungen zwischen Klassen, Kardinalität, graphische Darstellung Realisierung von Objekten, Klassen und Beziehungen in einem relationalen Datenbanksystem: Datensatz, Tabelle, Wertebereich, Schlüsselkonzept Einfügen, Ändern, Löschen von Datensätzen mit Hilfe der Sprache des verwendeten Datenbankmanagementsystems einfache Abfragen einer Tabelle durch Projektion und Selektion, Ergebnistabelle; Abfragen über mehrere Tabellen durch Verknüpfungen (Join; kartesisches Produkt) 2. Anforderungen an ein Datenbankschema referentielle Integrität, Integritätsbedingungen auf Feld- und Tabellenebene Redundanz und Konsistenz von Daten, Problem von Mehrdeutigkeiten 3. Datensicherheit und Datenschutz Datensicherheit, Einschränkung der Sicht auf Daten (View), Mehrbenutzerproblematik Datenschutz, gesetzlicher Rahmen 4. Komplexeres Anwendungsbeispiel

Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Objektorientiertes Datenmodell, Datenbankschema, Datenbanksystem Objekt (Entität), Klasse, Attribut und Wertebereich Beziehungen zwischen Klassen, Kardinalität, graphische Darstellung Realisierung von Objekten, Klassen und Beziehungen in einem relationalen Datenbanksystem: Datensatz, Tabelle, Wertebereich, Schlüsselkonzept Einfügen, Ändern, Löschen von Datensätzen mit Hilfe der Sprache des verwendeten Datenbankmanagementsystems einfache Abfragen einer Tabelle durch Projektion und Selektion, Ergebnistabelle; Abfragen über mehrere Tabellen durch Verknüpfungen (Join; kartesisches Produkt) Anforderungen an ein Datenbankschema referentielle Integrität, Integritätsbedingungen auf Feld- und Tabellenebene Redundanz und Konsistenz von Daten, Problem von Mehrdeutigkeiten Datensicherheit und Datenschutz Datensicherheit, Einschränkung der Sicht auf Daten (View), Mehrbenutzerproblematik Datenschutz, gesetzlicher Rahmen 4. Komplexeres Anwendungsbeispiel

Motivation Wozu Datenbanken? Datenbanken im Alltag
Kundendatenbank eines Telekommunikationsanbieters freedb.org Hochaktuelles Thema: Datenschutz Geschichte des „Frank P.“ Schufa

Kurze Geschichte der Datenbanken
Alle zehn Jahre: Volkszählung in den Vereinigten Staaten Zensus 1880 sehr umfangreich Hollerith: Lochkarte und „Elektrisches Tabelliersystem“

Kurze Geschichte der Datenbanken
Zensus 1890: Endergebnis zwei Jahre früher als geplant, fünf Millionen Dollar Kosten gespart Geschickte Vermarktungsstrategie Holleriths 1924 entsteht „International Business Machines“ aus Holleriths ehemaliger Firma

Beispiel: Fußball-Bundesliga
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz In einer Datenbank Bundesliga werden zunächst die wichtigsten Informationen über die Vereine der 1. Bundesliga gespeichert. Die Informationen darüber, was gespeichert werden soll, werden in einer Klassenkarte notiert. Die Attributwerte eines speziellen Vereins werden in einer Objektkarte zusammengefasst. V E R E I N Name Homepage Gründungsdatum Vereinsfarben Präsident Sportdirektor Cheftrainer Bundesliga Klassenkarte von VEREIN fcb: V E R E I N Name = FC Bayern München Homepage = Gründungsdatum = Vereinsfarben = rot-weiß Präsident = Franz Beckenbauer Sportdirektor = Uli Hoeneß Cheftrainer = Ottmar Hitzfeld Bundesliga = 1 Objektkarte von Bayern-München Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer.

Klassenkarte von VEREIN
Anlegen von Tabellen - Schemadefinition Primär-schlüssel VEREIN Schema Datensatz V E R E I N Name Homepage Gründungsdatum Vereinsfarben Präsident Sportdirektor Cheftrainer Bundesliga Klassenkarte von VEREIN Klassenmodell Datenbankmodell Klasse  Tabellenschema Klassenbezeichner  Tabellenbezeichner Attribut  Spaltenbezeichner Objekt  Datensatz Objektbezeichner  Primärschlüsselwert Attributwert  Datum Anlegen einer Tabelle LEHRER mit StarOffice Base. Teilnehmer: Bereiten Schema vor und geben 1 bis 2 Datensätze ein  FORTBILDUNG wird den Teilnehmern zur Verfügung gestellt.

Festlegung von Datentypen
Anlegen von Tabellen - Schemadefinition Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Festlegung von Datentypen Je nach Werkzeug können verschiedene Datentypen bzw. Wertemengen und weitere statische Integritätsbedingungen festgelegt werden. Das Öffnen einer Tabelle ist möglich: im Bearbeitungsmodus zur Schemadefinition im Einfügemodus zum Einfügen von Datensätzen Eingabe erforderlich nein Autowert ja Format tt.mm.jjjj Spaltenname Datentyp DATUM Gründungs- datum VID Name Homepage Vereinsfarben TEXT Übung S.70/4 Europa S. 71/7 Speisekarte

Einfache Abfragen zur Gewinnung von Informationen
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Wie lauten Name und Präsident der Vereine mit den Vereinsfarben "blau-weiß"? VEREIN Von welcher Tabelle stammen die Informationen?  von der Tabelle VEREIN Welche Bedingung müssen die Datensätze (Zeilen) erfüllen?  Vereinsfarben = ‘blau-weiß‘ Welche Attribute (Spaltenliste) sollen angezeigt werden?  [Name, Präsident] ERSTE Abfrage als Abfrage Informatiklehrer speichern

Abfrage in SQL (Structured Query Language)
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Wie lauten Name und Präsident der Vereine mit den Vereinsfarben „blau-weiß“? Von welcher Tabelle stammen die Informationen?  von der Tabelle VEREIN Welche Bedingung müssen die Datensätze (Zeilen) erfüllen?  Vereinsfarben = ‘blau-weiß‘ Welche Attribute (Spaltenliste) sollen angezeigt werden?  [Name, Präsident] SELECT Name,Präsident FROM VEREIN WHERE Vereinsfarben = ‘blau-weiß‘ Vereinsfarben = ‘blau-weiß‘ [Name, Präsident] VEREIN Aufbau einer Abfrage Abfrage als Funktion A b f r a g e ERGEBNISTABELLE

Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Welche Spieler (Name, Vorname, Position) spielen in der Abwehr oder im Tor? SPIELER Durch Verknüpfung mit den Operatoren AND (UND) bzw. OR (ODER) können zwei oder mehrere Bedingungen zu einer Bedingung verknüpft werden. Bedingung: Position= ‘Abwehr‘ OR Position= ‘Tor‘

Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Welche Spieler (Name, Vorname, Position) spielen in der Abwehr oder im Tor? SPIELER Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Von welcher Tabelle stammen die Informationen?  von der Tabelle SPIELER Welche Bedingung müssen die Datensätze (Zeilen) erfüllen?  Position= ‘Abwehr‘ OR Position= ‘Tor‘ Welche Attribute (Spaltenliste) sollen angezeigt werden?  [Name, Vorname, Position]

Abfrage in SQL (Structured Query Language)
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Welche Spieler (Name, Vorname, Position) spielen in der Abwehr oder im Tor? SELECT Name,Vorname,Position FROM SPIELER WHERE Position=‘Abwehr‘ OR Position=‘Tor‘ A b f r a g e SPIELER Position=‘Abwehr‘ OR Position=‘Tor‘ [Name, Vorname, Position] Jede Abfrage kann als dreistellige Funktion verstanden werden. 1. Argument: Tabelle 2. Argument: Bedingung 3. Argument: Spaltenliste Die Ausgabe einer Abfrage ist eine Tabelle. Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Übung S.75/2 Der Berg ruft

Redundanz und Konsistenz
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Anomalien INSERT DELETE UPDATE

Modell einer Bundesliga-Datenbank
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Folgende Fragen müssen geklärt werden: Welche Klassen müssen zu unserem Modell noch hinzugefügt werden? Welche Attribute beschreiben die einzelnen Klassen ausreichend? Festlegung eines Schlüssels. Objekte sind nicht autonom: sie stehen in Beziehung zueinander. Welche Beziehungen sind für uns relevant? SPIELER SNr Name Vorname Geburtsdat Position … VEREIN VID Homepage Präsident < spielt_in 1 n (FC Bayern München) 10999 (Lahm Philipp) 10000 (Kahn Oliver) 50202 (Adler Nicky) fcb tsv1860 (TSV 1860 München) < spielt_in Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Jeder einzelne Spieler steht bei genau einem (1) Verein unter Vertrag. Jeder Verein hat mehrere (n) Spieler im Kader.

Wie entwirft man eine Datenbank?
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Objektorientierte Datenmodellierung Relationale Modellierung Realisierung Systeminformationen Graph Abfrage Tabellen gewünschte Daten Normalisierung Schemata für Tabellen Schemata für Tabellen © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Beispiel: Bibliothek © Prof. Dr. Peter Hubwieser
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz © Prof. Dr. Peter Hubwieser

1. Schritt: Objekte. Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Der erste Schritt besteht in der Identifizierung der beteiligten Objekte. Hierbei handelt es sich um individuelle und identifizierbare Elemente, Individuen, Sachen, Begriffe, Ereignisse o.ä. innerhalb des Systems, die durch ihre Eigenschaften (Attribute) beschrieben werden. © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Objekt Buch 1 Attributbezeichner Attributwert Titel
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Attributbezeichner Attributwert Titel Fräulein Smillas Gespür für Schnee Autor Peter Høeg Verlag Carl Hanser Ort München Jahr 1994 ISBN x Preis 19,90 Exemplare 3 Zustand gut, sehr gut, gut Standort Zimmer 3, Regal 5, Fach 7,7 und 8, Platz 3, 15,12 © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Objekt Autor 1 Attributbezeichner Attributwert Name Høeg Vorname Peter
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Attributbezeichner Attributwert Name Høeg Vorname Peter Land Dänemark andere Buchtitel Der Plan von der Abschaffung des Dunkels, Die Frau und der Affe © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Objekt Kunde 1 Attributbezeichner Attributwert Name Meier Vorname
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Attributbezeichner Attributwert Name Meier Vorname Peter Geburtsdatum Straße Tegtmüllerweg 9 PLZ 80089 Ort München Telefon (089) Ausleihsperre keine © Prof. Dr. Peter Hubwieser

2. Schritt: Entitätsklassen
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Objekte (Entitäten) mit gleicher Attributstruktur werden dann unter einem Oberbegriff zu Klassen (Entitätsmengen) zusammengefasst. In unserem Beispiel: stellen wir u.a. fest, dass die Möglichkeit, mehrere Exemplare eines Buchtitels zu verwalten, bei der Klassifizierung Probleme macht, führen wir daher eine eigene Klasse für die Exemplare ein, stellen wir bei den Personen Unterschiede bei den Attributen von Autoren und Kunden fest. © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Ergebnis 2: Entitätsklassen
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Kompakte Darstellung durch Schema: KLASSENBEZEICHNER (Attributbez. 1, Attributbez. 2, ...): BUCHTITEL (Titel, Autor, Verlag, Ort, Jahr, ISBN, Preis), EXEMPLAR (Bezeichnung, Zustand, Aufnahmedatum), STANDORT(Zimmer, Regal, Fach, Platz), AUTOR (Name, Vorname, Land, andere), KUNDE (Name, Vorname, Geburtsdatum, Straße, PLZ, Ort, Telefon, Sperre). © Prof. Dr. Peter Hubwieser

3. Schritt: Beziehungen Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Festlegung der Beziehungen (relationships) zwischen den Klassen: Buchtitel und Autor werden durch die Beziehung verfasst_von verbunden. Damit erübrigt sich gleichzeitig die Verwaltung von „weiteren Exemplaren“. Buchtitel und Exemplar können durch die Beziehung ist_vorhanden verknüpft werden, Exemplar und Kunde durch die Beziehung ausgeliehen_von, Exemplar und Standort durch steht_in. BUCHTITEL Titel Autor Verlag Ort Jahr ISBN … EXEMPLAR Bezeichnung Zustand Aufnahmedatum ist_vorhanden > © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Ergebnis: Klassendiagramm (ohne Kardinalitäten)
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz BUCHTITEL verfasst_von > AUTOR ist_vorhanden > KUNDE < ausgeliehen_von EXEMPLAR steht_in > STANDORT

4. Schritt: Kardinalitäten: Kardinalität 1:1
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Einem Objekt der einen Seite wird genau ein Objekt der anderen Seite zugeordnet und umgekehrt. Exemplar (Nr.) steht_in Standort 10220  Zimmer 2, Regal 2, Fach 12, Platz 14 12110 Zimmer 3, Regal 3, Fach 1, Platz 12 23311 Zimmer 1, Regal 12, Fach 12, Platz 2 1 steht_in > Exemplar Standort 1 © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Kardinalität 1:n ist_vorhanden > n Buchtitel Exemplar 1
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Einem Objekt der einen Seite können mehrere Objekte der anderen Seite zugeordnet werden, umgekehrt aber höchstens ein Objekt. Buchtitel ist_vorhanden Exemplar (Nr.) Fräulein Smillas Gespür für Schnee  10223 10224 10225 ist_vorhanden > n Buchtitel Exemplar 1 © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Kardinalität m:n n Buchtitel Autor m
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Einem Objekt der einen Seite können mehrere Objekte der anderen Seite zugeordnet werden und umgekehrt. Dieser Fall kann immer in zwei Beziehungen mit den Kardinalitäten 1:m bzw. n:1 aufgelöst werden. Buchtitel verfasst_von Autor Physik, Jahrgangsstufe 8  Herbert Knauth Siegfried Kühnel Hubert Schafbauer Fräulein Smillas Gespür für Schnee Peter Høeg Der Plan von der Abschaffung des Dunkels n verfasst_von > Buchtitel Autor m © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Ergebnis: vollständiges Klassendiagramm
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz n m BUCHTITEL verfasst_von > AUTOR 1 ist_vorhanden > n KUNDE < ausgeliehen_von EXEMPLAR 1 n 1 steht_in > 1 Übung S. 105/1 Restaurantkette STANDORT

Vom ER-Modell zum relationalen Modell
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Systeminformationen Objektorientierte Datenmodellierung Relationale Modellierung Graph Schemata für Tabellen Normalisierung Schemata für Tabellen Tabellen Abfrage Realisierung gewünschte Daten © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Umsetzung von Entitäten
Entitätsmengen (Klassen) werden zu Tabellen und Attribute zu Spalten. In jeder Tabelle wird ein Attribut (oder eine Kombination von Attributen) als Schlüssel definiert. Die Entitäten (Objekte) entsprechen dann den Zeilen (Datensätzen) der Tabellen. Aus den Klassen unseres ER-Modells aus Abb. 3.1 erhalten wir die folgenden Tabellenschemata: Name Vorname KUNDE Straße PLZ Attribute KUNDE KundeNr Name Vorname Straße PLZ 00012 Müller Anna Sudetenstr. 18 83022 00013 Huber Karl Knallerweg 19 86321 00014 Meier Amelie Körberweg 18 00015 Hanser Kurt Kästnerstr. 10 A Entitäten (Objekte) © Prof. Dr. Peter Hubwieser

Modell einer Fortbildungsdatenbank
Weiteres Beispiel: Modell einer Fortbildungsdatenbank Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Das Klassen-Beziehungs-Modell besteht aus: Angabe der Klassen mit zugehörigen Attributen (z. B. in Klassenkarten) Beziehungsstruktur mit Angabe der Kardinalitäten (Klassendiagramm) L E H R E R L-ID Name Vorname DB FKT Fach1 Fach2 Fach3 S C H U L E SchulNr Bezeichnung Adresse K U R S KursNr Fachgebiet Ort Termin Zwei weitere Tabellen anlegen: KURS, SCHULE FORTBILDUNG_2 den Teilnehmern L E H R E R S C H U L E K U R S < besucht gehört-zu > N M 1

Klassen im Datenbankmodell
Jede Klasse wird als Tabelle repräsentiert. Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz L E H R E R K U R S Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. S C H U L E

Beziehungen im Datenbankmodell
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Die Beziehungstabelle speichert die zusammengehörigen Beziehungspartner und hält damit fest, welche Lehrer welchen Kurs besuchen. Beziehungstabelle: 4 Datensätze Objektdiagramm: 4 Beziehungen B E S U C H T (Bader Josef) 3 (Ritter Franziska) 5 (Uhl Anna) 6 212 (RLFB Klenze-Gym) 356 (Seminarlehrerfort-bildung, ALP Dillingen) < besucht Kurs Teilnehmer 212 3 5 6 356 Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Die N:M-Beziehung wird als Beziehungstabelle BESUCHT gespeichert. L E H R E R K U R S < besucht N M

Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz K U R S L E H R E R Kurs Teilnehmer 1 3 5 6 Kurs verweist auf den Schlüssel KursNr in der Tabelle KURS. Teilnehmer verweist auf den Schlüssel L-ID der Tabelle LEHRER. Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Kurs und Teilnehmer sind Fremdschlüssel Primärschlüssel der Beziehungstabelle ist hier (Kurs; Teilnehmer)

Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Objektdiagramm: 3 Beziehungen 1 (Huber Max) 2 (Meier Iris) 3 (Ritter Franziska) 100 (Gymnasium Immenstadt) 101 (Gymnasium Königsbrunn) gehört-zu > Beziehungstabelle: 3 Datensätze G E H O E R T – Z U Lehrer Schule 1 100 2 3 101 Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. L E H R E R S C H U L E gehört-zu > N 1 Bei N:1-Beziehungen kann auf eine eigene Beziehungstabelle verzichtet werden.

L E H R E R G E H O E R T – Z U Lehrer Schule 1 100 2 3 101 4 103 5 6 7 102 L E H R E R S Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Die N:1-Beziehung braucht nicht als eigene Beziehungstabelle gespeichert werden. Da zu jedem Lehrer genau eine Schule gehört, kann die Beziehung in die Lehrertabelle integriert werden.

1:1-Beziehung TRAINER VEREIN ist_Cheftrainer_von > 1 Die Beziehung ist_Cheftrainer_von kann auf zwei Wegen aufgelöst werden: Erweiterung von TRAINER: TRAINER(TNr; Name; …; CheftrainerVonVerein) Erweiterung von VEREIN: VEREIN(VNr; VName; …; Cheftrainer) Meist eine Variante geschickter (NULL-Werte bei Trainern, die bei keinem Verein momentan Cheftrainer sind)

Zusammenfassung Klassendiagramm Datenbankschema S C H U L E K U R S
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Klassendiagramm L E H R E R S C H U L E K U R S < besucht gehört-zu > N M 1 Datenbankschema KURS[KursNr; Bezeichnung; Fachgebiet; Ort; Termin] LEHRER[L-ID; Name; Vorname; DB; FKT; Fach1; Fach2; Fach3; ; Schule] Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. SCHULE[SchulNr; Bezeichnung; Adresse] BESUCHT[Kurs; Teilnehmer] Übung S. 114/3 Schulbeziehungen 02-FORTBILDUNG

Abfragen mit mehreren Tabellen
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Wie lauten Name, Vorname und Schuladresse aller Lehrer? Die gesuchten Informationen sind in zwei Tabellen enthalten. Durch das Kreuzprodukt bringt man Daten aus zwei Tabellen in eine Tabelle, der Kreuzprodukttabelle. L E H R E R S S C H U L E Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer.

Kreuzprodukt zweier Tabellen
Das Kreuzprodukt kombiniert jeden Datensatz der ersten Tabelle mit jedem Datensatz der zweiten Tabelle. TABELLE1 hat 2, TABELLE2 hat 5 Datensätze  die Kreuzprodukttabelle hat 2*5=10 Datensätze. Ausgabe der Kreuzprodukttabelle in SQL: Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. SELECT * FROM TABELLE1, TABELLE2; Nicht alle Datensätze der Kreuzprodukt-tabelle sind immer sinnvoll!!! Übung S. 131/2 Dinner for two

Join zur Selektierung sinnvoller Daten
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. SELECT Spalte1, Spalte2, Spalte3, ... FROM TABELLE1, TABELLE2 WHERE TABELLE2.Fremdschlüssel=TABELLE1.Primärschlüssel;

Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Wie lauten Name, Vorname und Schuladresse aller Lehrer? L E H R E RS S C H U L E Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Von welchen Tabellen stammen die Informationen?  von den Tabellen LEHRERS, SCHULE Welche Bedingung müssen die sinnvollen Datensätze erfüllen?  LEHRERS.Schule = SCHULE.SchulNr Welche Spaltenliste soll angezeigt werden?  [LEHRERS.Name, LEHRERS.Vorname, SCHULE.Adresse]

Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Wie lauten Name, Vorname und Schuladresse aller Lehrer? L E H R E R S S C H U L E Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Übung S. 135/1 Abfragen in der Bibliothek S. 137/6 Elektromarkt SELECT LEHRERS.Name, LEHRERS.Vorname, SCHULE.Adresse FROM LEHRERS, SCHULE WHERE LEHRERS.Schule=SCHULE.SchulNr; 03-FORTBILDUNG

Tabellen erweitern E R W E I T E R U N G
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Gegeben ist die Schülertabelle mit den Zeugnisnoten in E, D und M. Welchen Notendurchschnitt hat jeder Schüler in den drei Fächern? S C H U E L E R E R W E I T E R U N G (NEnglisch+ NDeutsch+ NMathematik) / 3 ‘Schnitt‘ Die Tabelle SCHUELER wird um die Spalte Schnitt erweitert. Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Schnitt 1,33 2,33 2,66 1,66 3,00 3,66 3,33 2,00 Übung S. 139/1 Versandhandel

Tabellen gruppieren G R U P P I E R U N G Klasse
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Gegeben ist die Schülertabelle mit den Zeugnisnoten in E, D und M. Welchen Notendurchschnitt haben die Klassen im Fach Englisch? S C H U E L E R 8 Datensätze 5b 8a G R U P P I E R U N G Klasse Die Tabelle SCHUELER wird nach der Spalte Klasse gruppiert. Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. 2 Datensätze

Tabellen gruppieren A B F R A G E ““ Klasse
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Gegeben ist die Schülertabelle mit den Zeugnisnoten in E, D und M. Welchen Notendurchschnitt haben die Klassen im Fach Englisch? 5b 8a ““ Klasse Mit einer Abfrage kann man zunächst nur die Klasse ausgeben. A B F R A G E Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Klasse 5b SELECT Klasse FROM SCHUELER GROUP BY Klasse; 8a

Tabellen gruppieren und erweitern
Gegeben ist die Schülertabelle mit den Zeugnisnoten in E, D und M. Welchen Notendurchschnitt haben die Klassen im Fach Englisch? 5b 8a ESchnitt 5b 8a E R W E I T E R U N G AVG(NEnglisch) 1,50 3,25 ‘ESchnitt‘ Die gruppierte Tabelle wird um eine Spalte ‘ESchnitt‘ erweitert. Daten werden datensatzweise durch den Term AVG(NEnglisch) be-rechnet. Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer.

Gegeben ist die Schülertabelle mit den Zeugnisnoten in E, D und M. Welchen Notendurchschnitt haben die Klassen im Fach Englisch? ESchnitt 5b 1,50 8a 3,25 [ESchnitt; Klasse] ““ Mit einer Abfrage kann man nun neben Klasse auch ESchnitt ausgeben. A B F R A G E Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Klasse 1,50 3,25 ESchnitt 5b 8a SELECT Klasse, AVG(NEnglisch) AS ‘ESchnitt‘ FROM SCHUELER GROUP BY Klasse;

Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Gegeben ist die Schülertabelle mit den Zeugnisnoten in E, D und M. S C H U E L E R Abfrage Gruppieren nach Aggregatfunktion Wie viele Schüler sind in jeder Klasse? Höchstalter in jeder Klasse? Schlechteste Mathenote in jeder Klasse Welche Bekenntnisse sind vertreten? Anzahl der Schüler in den jeweiligen Bekenntnissen. Durchschnittliche Deutschnote bei den Mädchen bzw. Jungen. Klasse COUNT(S-Nr) Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Klasse MIN(Datum) Klasse MAX(NMathematik) Bekenntnis - Bekenntnis COUNT(S-Nr) Geschlecht AVG(NDeutsch)

Gesucht ist die durchschnittliche Sprunghöhe jeder Altersklasse in der Tabelle HOCHSPRINGER
SELECT Altersklasse, AVG(Sprunghöhe) AS ‘Durchschnittssprunghöhe‘ FROM HOCHSPRINGER GROUP BY Altersklasse Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. Übung S Hochsprungturnier S. 144/1 Hohe Sprünge S. 144/2 Versandhandel

Neue Informationen durch Verknüpfung von Daten
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Anonymität von Fragebögen??? Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer.

Manipulation von Daten
Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Löschanweisung: EVALUATION (F1=‘-- ‘) OR (F2=‘--‘) Löschen Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. DELETE FROM EVALUATION WHERE (F1=‘- -‘) OR (F2=‘- -‘)

Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Einfügeanweisung: EVALUATION [9;‘w‘;‘Master‘;5,‘ja‘,‘++‘,‘++‘,‘++‘,‘++‘] Einfügen Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. INSERT INTO EVALUATION VALUES [9;‘w‘;‘Master‘;5,‘ja‘,‘++‘,‘++‘,‘++‘,‘++‘]

Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Änderungsanweisung: EVALUATION F4=‘0‘ F4=‘++‘ Ändern Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. UPDATE EVALUATION SET F4=‘++‘ WHERE F4=‘0‘

Tabellen als Bausteine relationaler Datenbanken Einfache Abfragen Objektorientierte Datenmodellierung Das relationale Datenbankmodell Komplexe Abfragen Datenmanipulation und Datenschutz Die Einführung in das Denken in Objekten mit zugehörigen Attributen und Methoden geschieht dem Alter der Kinder gemäß und ist zur Motivation und Veranschaulichung des Gelernten zum großen Teil verbunden mit praktischer und spielerischer Arbeit am Computer. CREATE VIEW BEWERTUNG AS SELECT F1,F2,F3,F4 FROM EVALUATION

Einführung in die Informatik der 9. Jahrgangsstufe

Ähnliche Präsentationen

Präsentation zum Thema: "Einführung in die Informatik der 9. Jahrgangsstufe"— Präsentation transkript:

Ähnliche Präsentationen

Über Projekt

Feedback

Anmelden

Anmeldung über soziales Netzwerk:

Einführung in die Informatik der 9. Jahrgangsstufe

Ähnliche Präsentationen

Präsentation zum Thema: "Einführung in die Informatik der 9. Jahrgangsstufe"— Präsentation transkript:

Ähnliche Präsentationen

Über Projekt

Feedback