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1. Redundanz wird gesenkt
2. Inkonsistenz wird vermieden
3. Daten sind teilbar
4. Förderung von Standarts
5. Verbesserter Datenschutz
6. Daten Integrität
7. Zuschnitt der Daten auf Anforderungen des Unternehmens

Attribut, dass:
- nur in einer Tabelle vorkommt
- und dort nicht Schlüsselattribut ist

ist in mind. einer Tabelle Schlüsselattribut

1. Konzeptionelle Datensicht:
- logische Gesamtsicht aller Daten
- Ankerpunkt des DB-Entwurfs
- Ziel: stabiler Bezugspunkt

2. interne Datensicht:
- pysische Datenorganisation, tatsächliche Speicherung der Daten
- Zugriffspfade
- Ziel: Festlegung für Benutzergemeinschaft, Zugriffshäufigkeiten

3. externe Datensicht:
- Benutzerschnittstelle
- logische Sichten einzelner Benutzergruppen auf Teile der DB
- Zugriffsschutz

Jedes Attribut ist elementar
Tabelle hat eine feste Breite

1. Änderungsanomalie:
Ändert Lieferant seinen Name, muss er in allen Tupeln verändert werden

2. Löschanomalie:
Werden alle Zeilen mit Bestellungen eines Lieferanten gelöscht, geht auch Info über Lieferanten verloren

3. Einfügeanomalie
Solange ein Lieferant keine Bestellung gemacht hat, ist er nicht in Tabelle

B heißt funktional abhängig wenn in jedem Tupel in dem A vorkommt der selbe Wert für B existiert.
(A→B)

Voll-funktional:
B hängt von allen Elementen von A ab, nicht nur von einem Teil.
→ bei Verbundsschlüsseln

X→Z und Y→Z, dann X→Z

- ist in 2. NF
- keine Abhängigkeit zwischen Nicht-Schlüssel Attributen

-alle Tabellen in 3. NF
- nur noch lokale und globale Attribute

1. funktionale Abhängigkeiten
2. voll funktionale Abhängigkeiten
3. transitive Abhängigkeiten
4. nur noch lokale und globale Attribute

-->  alle Probleme beim Löschen und Entfernen entfernen

- jedes nicht-Schlüssel Attribut ist vom Schlüssel funktional abhängig
- bei Verbundschlüssel ist kein Schlüsselattribut von den anderen Schlüsselattributen abhängig

1. Hierarchisches Modell: 1:N, sequentiell

2. Netzwerk Modell: N:N, Adressverweise

3. Relationales Modell: N:N, gemeinsame Attribute (Primär/Fremdschlüssel)

Atomicity: ganz oder gar nicht
→ Einheit für Rücksetzbarkeit nicht abgeschlossener Transaktionen

Consistency: Überführung DB von konsistentem Zustand in einen anderen
→ Einheit zur Konsistenzerhaltung

Isolation: verhindert, dass sich nebenläufige Transaktionen gegenseitig beeinflussen
→ Einheit für Serialisierbarkeit

Durability: Daten werden nur nach dem erfolgreichen Abschluss einer Transaktion garantiert dauerhaft in der Datenbank gespeichert
→ Einheit für Wiederherstellbarkeit

→ garantiert jedem Anwender konsistente Datenbestände; bei zwischenzeitlicher Inkonsistenz ist diese nach außenhin unsichtbar und wird bei einem Fehler rückgängig gemacht.

Before-Image-Zustand BOT

                                    bei Abbruch: Rollback to BOT


-
After-Image-Zustand EOT

Ein Ablauf heißt seriell, wenn alle Schritte einer Transaktion
vollständig ausgeführt werden, ehe die der nächsten Transaktion
beginnen

Zwei Aktionen in einem Ablauf stehen in Konflikt, wenn die folgenden 3 Punkte zutreffen:
(1) sie gehören zu unterschiedlichen Transaktionen
(2) sie greifen auf dasselbe Datenobjekt zu
(3) mindestens einer der Aktionen ist write

Kriterium für Serialisierbarkeit
→ Transaktionen sind serialisierbar, wenn Präzedenzgraphen keine Zyklen aufweisen

Der Präzedenzgraph zu einem Ablauf S ist ein gerichteter Graph
GS mit
(1) den Knoten T1,T2, . . . für jede Transaktion Ti
in S
(2) den Kanten Ti → Tj falls Ti und Tj konfligierende Aktionen
haben, bei denen die Aktion in Ti vor der in Tj
in S vorkommt.

Hat der Präzedenzgraph keinen Zyklus, ist ein Ablauf S serialisierbar,

S2PL: Strict-2-Phase-Locking
Eine Transaktion folgt dem strikten 2PL, wenn sie dem 2PL folgt
und alle Sperren en bloc am Ende der Transaktion freigibt.

-dynamischer Ablauf
- weniger Wartezeiten

ABER Gefahr von Verklemmung (Deadlock)

Conservative 2-Phase-Locking

• vor der Transaktion werden alle Daten gesperrt, auf die in der Transaktion zugegriffen werden
• Vorteil: Transaktion beginnt erst, wenn alle Datensätze verfügbar sind → keine Deadlocks
• Nachteil: höhere Wartezeit

1. Speicherplatz
2. Zugriffszeit
3. Neue Datensätze
4. Re-Organisationsnotwendigkeit
5. Zusammenhang zwischen Ordnungsbegriff und logischer Adresse

• verhindert im Vorfeld, dass Konflikte bei parallel laufenden Transaktionen entstehen können
→ Gewährleistung der Serialisierbarkeit

→ 2PL (S2PL, C2PL)

Wachstumsphase: Sperren aller notwendigen Datensätzen werden verhängt

Schrumpfungsphase: Sperren werden aufgehoben

1. Schritt: Datenbank anlegen
CREATE DATABASE Personalverwaltung;

2. Schritt: Die Datenbank Personalverwaltung aufrufen
USE Personalverwaltung;

3. Schritt: Die Tabelle Mitarbeiter anlegen
CREATE TABLE Mitarbeiter(PersNr INT UNSIGNED NOT NULL,
Name VARCHAR(20) NOT NULL,
Gruppe VARCHAR(3),
Eintrittsdatum DATE,
Gehalt FLOAT(8,2),
PRIMARY KEY(PersNr));

Alter table table_name ADD
column_name datatype;

Alter table table_name DROP
column_name;

Alter table table_name
Add Primary key(column_name);

Alter table table_name
Add Foreign Key (column_name)
References table_name2(column_name2);

1. Möglichkeit – Eingabe von Hand per INSERT – Anweisung
INSERT INTO Mitarbeiter VALUES (20,’Maier’,’Ang’,’2008-12-12’,2800);

2. Möglichkeit – Direktes Auslesen der Datei

• Liste aus Excel als Textdatei importieren
• auf korrekte Formatierung achten (Textfelder und Datumsangaben)
• LOAD DATA LOCAL INFILE ’/home/BA_Stuttgart/Kausur2013/Daten.txt’ INTO TABLE Mitarbeiter;

3. Möglichkeit – Verwenden einer GUI, Eingabe von Hand (z.B. mit MySQL Workbench)

4. Möglichkeit – Übertragen per ODBC

• Daten aus Excel/Access per ODBC in neue Tabelle der DB schreiben
• dann mit INSERT-Anweisung Daten aus dieser Tabelle in DB einfügen

5. Möglichkeit - Übertragen mit select ... into
SELECT *
INTO newtable
FROM table1;

SELECT ...
INTO Tabellenname
FROM ...

DELETE
FROM Tabellenname
[WHERE Bedingung];

DROP TABLE Tabellenname;

INSERT INTO Tabellenname(Spalte1, Spalte2)
SELECT Spalte3, Spalte4
FROM Tabellenname2

SELECT  * FROM tabellenname;

SELECT ...
FROM ...
WHERE Spaltenname =
     (SELECT Funktionsaufruf
     FROM Tabellenname
     [WHERE Bedingung]);

[NOT] IN

bei Unterabfragen!

UPDATE Tabellenname
SET Spaltenname = ...
[WHERE ...];

ORDER BY [ASC | DESC];

BETWEEN

LIKE "S*";

1. Ein Problem kann die Darstellung von Umlauten sein, insbesondere auch dann, wenn diese in Tabellen- oder Spaltenbezeichnungen verwendet wurden. Dies sollte allgemein vermieden werden.

2. Allgemein werden Datumsangaben unterschiedlich dargestellt.

3. Bestimmte Datenformate, z.B. für die Aufnahme von Postleitzahlen, können unterschiedlich sein.

4. Steuertabellen bzw. Angaben müssen angepasst werden.

5. Zahlungs-, Liefer- und Versandkonditionen müssen übersetzt bzw. angepasst werden.

Ähnlich wie Funktionen, aber im Gegensatz zu Funktionen muss es keinen Rückgabewert geben.

CREATE PROCEDURE simpleproc(OUT param1 INT)
BEGIN
Select count (*) INTO param1 FROM actor;
END;

Aufruf:
CALL simpleproc (@x);

1.Aufruf ankündigen
2.Ausgabeparameter registrieren
3.Eingabeparameter setzen
4.Prozedur ausführen
5.Ergebnis verarbeiten

CREATE FUNCTION Hallo (S CHAR(20))
     RETURNS CHAR(30)
RETURN Case
WHEN current_time<’12:00’
then concat (’Guten Morgen’, S)
WHEN current_time<’18:00’
then concat(’Guten Tag’, S)
ELSE concat (’Guten Abend’,S)
END;

Aufruf: select Hallo(’Chuck’);
Löschen: Drop function [if exists] Hallo;

st.executeUpdate("update actor set first_name='Hans' where actor_id=500;");

ResultSet rs=st.executeQuery("select * from actor");