Informatik

SQL-Datenbankoperationen

Tabelle

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Aktualisiert Mar 14, 2026

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13 Seiten

Einführung in Informatik: Daten und Modelle

Erza Osmani

@erzaosmani_

Informatik dreht sich um viel mehr als nur Computer –... Mehr anzeigen

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# Informatik

## Begriffshierarchie
2.8 Prognose der Entwick-
tung des Devisenkursey (Wissen
In den nächsten Tagen

2.8 Devisenkurs
Zusammen

Begriffshierarchie und Datengrundlagen

Wissen, Information und Daten bilden eine Hierarchie, die du verstehen musst. Ganz unten stehen Zeichen aus einem festgelegten Zeichenvorrat (wie Buchstaben oder Zahlen). Diese werden durch Syntaxregeln zu Daten kombiniert – zum Beispiel wird "1,3" zu einer Zahl.

Daten werden erst zu Information, wenn sie einen Kontext bekommen. Die Zahl "1,3" wird zur Information "1€ = 1,3$", wenn du weißt, dass es um Wechselkurse geht. Information wird zu Wissen, wenn sie mit anderen Informationen vernetzt wird – etwa zur Prognose von Kursentwicklungen.

Objekte der Realwelt (wie Schüler oder Autos) beschreibst du durch ihre Merkmale. Diese Merkmale speicherst du in Datenfeldern, die zusammen einen Datensatz bilden. Mehrere Datensätze mit derselben Struktur werden in einer Datei zusammengefasst und auf Datenträgern als Binärcode gespeichert.

Merktipp: Denk an die Hierarchie wie bei einer Pyramide – Zeichen → Daten → Information → Wissen. Jede Ebene baut auf der vorherigen auf!

Datenorganisation vs. Datenbankorganisation

Bei der Datenorganisation greifen verschiedene Programme (Einkauf, Produktion, Logistik) direkt auf ihre eigenen physischen Dateien zu. Jede Abteilung hat ihre eigenen Lieferanten-, Maschinen- oder Kundendaten gespeichert.

Das Problem? Wenn sich die Datenstruktur ändert, musst du alle Programme anpassen, die auf diese Daten zugreifen. Außerdem entstehen hohe Redundanzen – dieselben Daten stehen mehrfach in verschiedenen Dateien, was zeitaufwendig und fehleranfällig ist.

Datenorganisation bedeutet die Anordnung von Daten auf Speichern zum Zweck der Wiederauffindung. Sie hat sowohl einen physischen Aspekt (wo die Daten liegen) als auch einen logischen Aspekt (wie man sie findet). Der Wartungsaufwand steigt dramatisch, wenn Daten redundant gespeichert werden.

Wichtig: Die traditionelle Datenorganisation führt zu dem Problem, dass jede kleine Änderung an der Datenstruktur eine Kettenreaktion in allen Programmen auslöst!

Datenbankorganisation und DBMS

Das Datenbanksystem (DBMS) löst die Probleme der herkömmlichen Datenorganisation elegant. Programme melden ihren Datenbedarf an das DBMS, das ihnen logische Dateien liefert – ohne dass sie wissen müssen, wo die Daten physisch gespeichert sind.

In der Datenbank werden die Daten redundanzfrei abgelegt. Das DBMS sorgt für Datenunabhängigkeit – Programme und Dateien sind voneinander getrennt. Mehrbenutzerbetrieb ermöglicht gleichzeitigen Zugriff mehrerer User auf dieselben oder verschiedene Daten.

Die wichtigsten Aufgaben des DBMS sind: Datenintegrität (Daten sind vollständig und korrekt), Datensicherheit (Sicherungskopien), Datenschutz (Schutz vor unbefugtem Zugriff) und Effizienz (kurze Zugriffszeiten).

Vorteil: Mit einem DBMS kannst du die Datenstruktur ändern, ohne dass alle Programme angepasst werden müssen – das spart enorm viel Arbeit!

Datenmodellierung und ER-Modell

Datenmodellierung bedeutet, ein vereinfachtes Modell eines Realitätsausschnitts zu erstellen. Du reduzierst die komplexe Welt auf die Elemente, die für deinen Zweck relevant sind – irrelevante Details lässt du weg.

Der Prozess läuft in Schritten ab: Vom Realitätsausschnitt zum ER-Schema (konzeptionelle Modellierung) und dann zum relationalen Schema (logisches Datenmodell). Das Entity-Relationship-Modell $ER-Modell$ ist die verbreitetste Darstellungsform.

Im ER-Modell beschreibst du Objekttypen (wie "Kunden" oder "Konten") durch Rechtecke mit Attributen. Schlüsselattribute werden unterstrichen. Beziehungstypen (wie "haben" oder "betreuen") verbindest du durch Rauten zwischen den Objekttypen.

Praxistipp: Überlege immer zuerst: Was ist mein Zweck? Nur dann weißt du, welche Elemente der Realität wichtig sind und modelliert werden müssen!

Erweiterte ER-Modellierung

Kardinalitäten zeigen, wie viele Objekte miteinander in Beziehung stehen können. Bei "Student besitzt Studentenausweis" ist es 1:1, bei "Fahrer besitzt PKW" kann es n:m sein (ein Fahrer kann mehrere Autos haben, ein Auto kann von mehreren Fahrern genutzt werden).

Schwache Entitäten sind in ihrer Existenz von anderen Entitäten abhängig. Ein Raum existiert nur in Verbindung mit einem Gebäude – ohne Gebäude kein Raum. Das Schlüsselattribut wird dann doppelt unterstrichen, weil es nur in Kombination mit dem übergeordneten Schlüssel eindeutig ist.

Die Beziehung "liegt-in" zwischen Raum und Gebäude zeigt diese Abhängigkeit. Die RaumNr allein reicht nicht zur eindeutigen Identifikation – du brauchst auch die GebäudeNr.

Merkhilfe: Schwache Entitäten erkennst du daran, dass sie ohne ihre "Eltern-Entität" nicht existieren können – wie Zimmer ohne Haus!

Generalisierung und Aggregation

Bei der Generalisierung faktorisierst du gemeinsame Eigenschaften ähnlicher Entitätstypen zu einem Obertyp heraus. Bankmitarbeiter haben alle eine Personalnummer, aber nur Sachberater haben einen Raum und nur Lehrlinge haben einen Rang.

Untertypen erben alle Eigenschaften des Obertyps durch die "is-a"-Beziehung. Ein Sachberater "ist ein" Bankmitarbeiter und hat daher automatisch eine Personalnummer, aber zusätzlich noch spezielle Eigenschaften wie einen Raum.

Aggregation verbindet verschiedene Entitätstypen zu einem strukturierten Objekttyp durch "part-of"-Beziehungen. Ein Fahrrad besteht aus Rahmen und Rädern, ein Auto aus Antrieb, Innenausstattung und Karosserie.

Unterschied merken: "is-a" = Vererbung (Sachberater ist ein Mitarbeiter), "part-of" = Zusammensetzung (Motor ist Teil des Autos)!

Relationsmodell - Umsetzung in Tabellen

Das Relationsmodell setzt dein ER-Modell in konkrete Tabellen um. Eine Relation ist eine zweidimensionale Tabelle mit festen Spalten und beliebig vielen Zeilen (Tupel). Jede Tabelle entspricht einem Objekttyp oder Beziehungstyp aus dem ER-Modell.

1:n-Beziehungen löst du elegant auf: Die Relation "lesen" zwischen Professor und Vorlesung packst du einfach in die Vorlesungs-Tabelle. Dort fügst du die PersNr als Fremdschlüssel hinzu. Da jede Vorlesung nur von einem Professor gelesen wird, reicht die VorNr als Primärschlüssel.

Die Darstellungsformen zeigen dir die Struktur: Studenten: {[MatNr., Name, Semester]} bedeutet eine Relation mit drei Attributen. Die eckigen Klammern zeigen den Tupel-Aufbau, die geschweiften Klammern zeigen, dass es eine Menge von Tupeln ist.

Faustregel: Bei 1:n-Beziehungen packst du den Fremdschlüssel immer auf die "n"-Seite der Beziehung – das spart Speicherplatz!

Komplexe Beziehungen und Generalisierung

n:m-Beziehungen erfordern eine eigene Tabelle. "Studenten hören Vorlesungen" wird zu drei Tabellen: Studenten, Vorlesungen und die Beziehungstabelle "hören" mit beiden Schlüsseln als Doppelschlüssel.

Für die relationale Modellierung der Generalisierung hast du drei Möglichkeiten: Alle Attribute in eine Tabelle mit Typ-Feld, separate Tabellen für Ober- und Untertypen, oder nur separate Tabellen für die Untertypen. Jede hat Vor- und Nachteile bei Speicherplatz und Abfragegeschwindigkeit.

Das Beispiel mit Fachbereich, Personal, Räumen und Medien zeigt, wie komplex dein ER-Modell ins Relationsmodell umgesetzt wird. Jeder Rechteck-Kasten wird zu einer Tabelle, jede Raute wird entweder integriert oder zu einer eigenen Beziehungstabelle.

Tipp: Bei n:m-Beziehungen kommst du nicht drum herum – du brauchst immer eine separate Beziehungstabelle mit beiden Fremdschlüsseln!

Praxisbeispiel Kino-Datenbank

Das Kino-Beispiel zeigt die vollständige Umsetzung von der ER-Modellierung zum Relationsmodell. Kinosäle, Filme, Besucher und Personal mit ihren Spezialisierungen (Techniker, Kartenkontrolleure) werden zu separaten Tabellen.

Die Beziehungen werden aufgelöst: "arbeiten in" und "stehen an" bekommen eigene Tabellen mit Doppelschlüsseln. "laufen in" und "schauen" verbinden die entsprechenden Entitäten über ihre Primärschlüssel.

Generalisierung wird hier über separate Tabellen gelöst: Personal als Obertyp, Techniker und Kontrolleur als Untertypen mit Verweis auf die Personalnummer. Das vermeidet leere Felder und hält die Datenbank sauber strukturiert.

Realitätsnah: Solche Datenbank-Strukturen findest du in echten Kino-Systemen – von der Ticketbuchung bis zur Personalverwaltung!

Normalisierung - Ordnung schaffen

Die erste Normalform (1NF) löst mehrwertige Attribute auf. Statt "Volleyball, Badminton" in einem Feld bekommt jede Sportart eine eigene Zeile. Dadurch wird aus der MitgliedsNr allein ein Doppelschlüssel aus MitgliedsNr und Sportgruppe.

Normalisierung brauchst du nur, wenn Tabellen schlecht organisiert sind. Hast du sauber mit ER-Modell und Relationsmodell gearbeitet, sind deine Daten meist schon normalisiert. Normalisierung bedeutet im Kern: Mehrwertige Attribute auflösen und Redundanzen eliminieren.

Die normalisierte Tabelle zeigt jeden Eintrag einzeln: Anna Aufschlag steht zweimal drin – einmal für Volleyball, einmal für Badminton. Das erlaubt später saubere Abfragen und Auswertungen ohne Probleme bei der Datenverarbeitung.

Wichtig: Normalisierung macht deine Daten "computer-freundlich" – jede Zelle enthält nur einen Wert, den das System eindeutig verarbeiten kann!

Wir dachten schon, du fragst nie...

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Die Beziehung "liegt-in" zwischen Raum und Gebäude zeigt diese Abhängigkeit. Die RaumNr allein reicht nicht zur eindeutigen Identifikation – du brauchst auch die GebäudeNr.

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