Datenbanken sind überall um uns herum - von Spotify bis...
Informatik1.567 aufrufe·Aktualisiert 3. Aug. 2026·14 SeitenEinführung in Datenbanken: Grundlagen und SQL-Übungen
dmstjf@dms_tjf
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Grundlagen von Datenbanken
Stell dir vor, du müsstest alle Kontakte deiner Freunde in einem riesigen Stapel Zettel verwalten - chaotisch, oder? Datenbanken lösen genau dieses Problem, indem sie Informationen in einer festen Struktur speichern.
Eine Datenbank (DB) ist einfach die Sammlung aller Daten, die du verwalten willst. Das Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist die Software, die diese Daten organisiert - wie ein super intelligenter Bibliothekar. Zusammen bilden sie das Datenbanksystem (DBS).
Relationale Datenbanken funktionieren wie Excel-Tabellen auf Steroiden. Jede Tabelle hat einen eindeutigen Namen, Spalten (Attribute) mit festgelegten Datentypen und beliebig viele Zeilen (Datensätze). Wichtig: Jeder Wert muss atomar sein - also keine Listen in einer Zelle!
Merkhilfe: DB = Daten, DBMS = Software, DBS = beide zusammen
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Vorteile und Struktur von Datenbanksystemen
Im Gegensatz zu Excel können echte Datenbanksysteme mehrere Benutzer gleichzeitig arbeiten lassen - ohne nervigen Schreibschutz. Perfekt für Teams oder große Anwendungen wie das Bahnsystem, wo Fahrplanauskunft, Infotafeln und Schaffner-Apps alle auf dieselben Daten zugreifen.
Datenbanksysteme arbeiten in drei Ebenen: Die externe Ebene zeigt dir nur das, was du brauchst (wie verschiedene Apps). Die konzeptionelle Ebene organisiert alles unabhängig von den Programmen. Die physische Ebene kümmert sich um Speicherung und Performance.
Primärschlüssel sind wie Personalausweise für deine Datensätze - sie machen jeden eindeutig identifizierbar. Fremdschlüssel verbinden Tabellen miteinander, indem sie auf Primärschlüssel anderer Tabellen verweisen.
Praxistipp: Schema-Notation hilft dir, Tabellenstrukturen schnell zu verstehen: Tabelle(Primärschlüssel, Fremdschlüssel↑, weitere Attribute)
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Probleme schlecht strukturierter Datenbanken
Wenn deine Datenbank schlecht geplant ist, wird sie zum Alptraum. Redundanzen entstehen, wenn dieselben Informationen mehrfach gespeichert werden - das verschwendet Speicher und führt zu Chaos.
Änderungsanomalien treten auf, wenn du Daten aktualisieren willst, aber einen Datensatz übersiehst. Plötzlich hat dieselbe Person zwei verschiedene Adressen! Löschanomalien sind noch fieser: Du löschst einen Kunden und verlierst dabei ungewollt wichtige Produktdaten.
Einfügeanomalien zwingen dich, Dummydaten einzugeben, nur weil die Tabellenstruktur es verlangt. All diese Probleme führen zu Inkonsistenzen - Widersprüchen in deinen Daten.
Faustregel: Eine gut strukturierte Datenbank vermeidet Redundanzen und macht Änderungen einfach und sicher.
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Entity-Relationship-Modell (ER-Modell)
Das ER-Modell ist wie ein Bauplan für deine Datenbank. Du identifizierst Entitäten (Objekte aus der Realität wie "Kunde" oder "Buch"), Attribute (Eigenschaften wie Name oder Preis) und Beziehungen (Zusammenhänge zwischen Entitäten).
Kardinalitäten beschreiben, wie viele Objekte miteinander verbunden sein können. Eine 1:n-Beziehung bedeutet: Ein Verlag hat viele Bücher, aber jedes Buch hat nur einen Verlag. Bei n:m-Beziehungen kann ein Kunde mehrere Bücher bestellen und ein Buch von mehreren Kunden bestellt werden.
Optionalität zeigt, ob eine Beziehung zwingend ist: Ein Kunde kann eine Rechnung erhalten (optional), aber eine Rechnung muss von einem Kunden stammen (Pflicht). Primärschlüssel werden im ER-Diagramm unterstrichen dargestellt.
Zeichentrick: Rechteck = Entität, Ellipse = Attribut, Raute = Beziehung - so einfach ist die ER-Notation!
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Vom ER-Modell zur relationalen Datenbank
Jetzt wird's praktisch! Entitätstypen werden zu eigenständigen Tabellen, wobei der Primärschlüssel unterstrichen am Anfang steht. Die Attribute werden zu Spalten deiner Tabelle.
Beziehungen behandelst du je nach Typ unterschiedlich: m:n-Beziehungen bekommen eine eigene Tabelle. 1:n-Beziehungen ohne eigene Attribute löst du über Fremdschlüssel - der Primärschlüssel der "1"-Seite wandert als Fremdschlüssel zur "n"-Seite.
1:1-Beziehungen hängen von der Optionalität ab: Bei "kann-muss"-Beziehungen kommt der Primärschlüssel der "kann"-Seite als Fremdschlüssel zur "muss"-Seite. Die Farbcodierung hilft: Grün = eine Relation, Rot = zwei Relationen, Blau = drei Relationen.
Praxistipp: Lerne die Farbcodierung der Optimierungstabelle - sie spart dir viel Zeit bei der Umsetzung!
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SQL-Grundlagen: Daten abfragen
SQL (Structured Query Language) ist deine Sprache, um mit der Datenbank zu sprechen. Der Grundaufbau ist simpel: SELECT (welche Spalten?), FROM (aus welcher Tabelle?), WHERE (unter welchen Bedingungen?).
Projektion filtert bestimmte Spalten heraus (SELECT Spalte FROM Tabelle). Mit dem Stern (SELECT *) holst du alle Spalten. Selektion filtert Zeilen nach Bedingungen (WHERE Bedingung).
UNION vereinigt zwei Tabellen mit identischem Schema - doppelte Einträge werden automatisch entfernt. JOIN verbindet zwei Tabellen über gemeinsame Attribute. Wichtig: Vermeide Cross-Joins, die jede Zeile der ersten mit jeder der zweiten Tabelle kombinieren!
Merksatz: SELECT = Spalten wählen, WHERE = Zeilen filtern, FROM = Tabelle angeben
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JOIN-Varianten in SQL
INNER JOIN verbindet nur Datensätze, die in beiden Tabellen Entsprechungen haben. Das ist der Standard-Join für die meisten Abfragen. Die Syntax: FROM Tabelle1 INNER JOIN Tabelle2 ON Bedingung.
LEFT JOIN behält alle Datensätze der linken Tabelle, auch wenn keine Entsprechung in der rechten existiert. Fehlende Werte werden als NULL dargestellt. RIGHT JOIN macht das Gegenteil - alle Datensätze der rechten Tabelle bleiben erhalten.
Die Wahl des richtigen Joins hängt davon ab, welche Daten du behalten willst. INNER JOIN für exakte Übereinstimmungen, LEFT/RIGHT JOIN wenn du auch "unvollständige" Datensätze brauchst.
Eselsbrücke: LEFT JOIN = linke Tabelle vollständig, RIGHT JOIN = rechte Tabelle vollständig, INNER JOIN = nur Übereinstimmungen
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Daten filtern und vergleichen
Vergleichsoperatoren machen deine WHERE-Klauseln mächtig. Neben den üblichen (<, >, =) gibt es praktische Helfer: BETWEEN für Bereiche, LIKE mit Wildcards (% für beliebig viele, _ für genau ein Zeichen) und IN für Listen.
Logische Operatoren (AND, OR, NOT) verknüpfen mehrere Bedingungen. IS NULL prüft auf leere Felder - wichtig, da NULL-Werte sich anders verhalten als normale Werte.
Die Verfeinerung der Ausgabe macht deine Ergebnisse professioneller: AS benennt Spalten um, ORDER BY sortiert (standardmäßig aufsteigend), DISTINCT entfernt Duplikate.
Tipp für die Praxis: LIKE-Wildcards sind super für Suchfunktionen -
LIKE '%Mueller%'findet "Mueller", "Müller" und "von Mueller"
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Aggregatfunktionen und Berechnungen
Aggregatfunktionen fassen Daten zusammen und liefern einzelne Zahlenwerte. COUNT(*) zählt alle Datensätze, COUNT(DISTINCT Spalte) nur die verschiedenen Werte. SUM, MAX, MIN und AVG arbeiten mit Zahlenwerten.
Mathematische Operatoren (+, -, *, /) funktionieren auch in SQL. Du kannst direkt in der SELECT-Klausel rechnen oder Spalten miteinander verknüpfen.
Die Gruppierung mit GROUP BY teilt deine Daten in Gruppen auf und wendet Aggregatfunktionen auf jede Gruppe einzeln an. Wichtig: Alle Spalten im SELECT müssen entweder in GROUP BY stehen oder eine Aggregatfunktion haben.
Häufiger Fehler: Wenn du GROUP BY verwendest, müssen alle nicht-gruppierten Spalten eine Aggregatfunktion haben!
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Erweiterte SQL-Techniken
Geschachtelte SELECT-Ausdrücke (Unterabfragen) machen komplexe Abfragen möglich. Die innere Abfrage läuft zuerst und ihr Ergebnis wird als Bedingung für die äußere verwendet. Bei mehreren Ergebniswerten nutzt du den IN-Operator.
Aggregatfunktionen wie MIN und AVG helfen bei statistischen Auswertungen. Du kannst sie mit WHERE-Bedingungen kombinieren, um nur bestimmte Datensätze zu berücksichtigen.
Komplexere Abfragen entstehen durch Kombination verschiedener Techniken: JOINs mit Aggregatfunktionen, Unterabfragen mit Gruppierungen oder mehrere WHERE-Bedingungen mit logischen Operatoren.
Profi-Tipp: Teste komplexe Abfragen schrittweise - baue sie von innen nach außen oder von einfach zu komplex auf
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Primärschlüssel sind wie Personalausweise für deine Datensätze - sie machen jeden eindeutig identifizierbar. Fremdschlüssel verbinden Tabellen miteinander, indem sie auf Primärschlüssel anderer Tabellen verweisen.
Praxistipp: Schema-Notation hilft dir, Tabellenstrukturen schnell zu verstehen: Tabelle(Primärschlüssel, Fremdschlüssel↑, weitere Attribute)
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Probleme schlecht strukturierter Datenbanken
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Einfügeanomalien zwingen dich, Dummydaten einzugeben, nur weil die Tabellenstruktur es verlangt. All diese Probleme führen zu Inkonsistenzen - Widersprüchen in deinen Daten.
Faustregel: Eine gut strukturierte Datenbank vermeidet Redundanzen und macht Änderungen einfach und sicher.
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Entity-Relationship-Modell (ER-Modell)
Das ER-Modell ist wie ein Bauplan für deine Datenbank. Du identifizierst Entitäten (Objekte aus der Realität wie "Kunde" oder "Buch"), Attribute (Eigenschaften wie Name oder Preis) und Beziehungen (Zusammenhänge zwischen Entitäten).
Kardinalitäten beschreiben, wie viele Objekte miteinander verbunden sein können. Eine 1:n-Beziehung bedeutet: Ein Verlag hat viele Bücher, aber jedes Buch hat nur einen Verlag. Bei n:m-Beziehungen kann ein Kunde mehrere Bücher bestellen und ein Buch von mehreren Kunden bestellt werden.
Optionalität zeigt, ob eine Beziehung zwingend ist: Ein Kunde kann eine Rechnung erhalten (optional), aber eine Rechnung muss von einem Kunden stammen (Pflicht). Primärschlüssel werden im ER-Diagramm unterstrichen dargestellt.
Zeichentrick: Rechteck = Entität, Ellipse = Attribut, Raute = Beziehung - so einfach ist die ER-Notation!
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Vom ER-Modell zur relationalen Datenbank
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Beziehungen behandelst du je nach Typ unterschiedlich: m:n-Beziehungen bekommen eine eigene Tabelle. 1:n-Beziehungen ohne eigene Attribute löst du über Fremdschlüssel - der Primärschlüssel der "1"-Seite wandert als Fremdschlüssel zur "n"-Seite.
1:1-Beziehungen hängen von der Optionalität ab: Bei "kann-muss"-Beziehungen kommt der Primärschlüssel der "kann"-Seite als Fremdschlüssel zur "muss"-Seite. Die Farbcodierung hilft: Grün = eine Relation, Rot = zwei Relationen, Blau = drei Relationen.
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Projektion filtert bestimmte Spalten heraus (SELECT Spalte FROM Tabelle). Mit dem Stern (SELECT *) holst du alle Spalten. Selektion filtert Zeilen nach Bedingungen (WHERE Bedingung).
UNION vereinigt zwei Tabellen mit identischem Schema - doppelte Einträge werden automatisch entfernt. JOIN verbindet zwei Tabellen über gemeinsame Attribute. Wichtig: Vermeide Cross-Joins, die jede Zeile der ersten mit jeder der zweiten Tabelle kombinieren!
Merksatz: SELECT = Spalten wählen, WHERE = Zeilen filtern, FROM = Tabelle angeben
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JOIN-Varianten in SQL
INNER JOIN verbindet nur Datensätze, die in beiden Tabellen Entsprechungen haben. Das ist der Standard-Join für die meisten Abfragen. Die Syntax: FROM Tabelle1 INNER JOIN Tabelle2 ON Bedingung.
LEFT JOIN behält alle Datensätze der linken Tabelle, auch wenn keine Entsprechung in der rechten existiert. Fehlende Werte werden als NULL dargestellt. RIGHT JOIN macht das Gegenteil - alle Datensätze der rechten Tabelle bleiben erhalten.
Die Wahl des richtigen Joins hängt davon ab, welche Daten du behalten willst. INNER JOIN für exakte Übereinstimmungen, LEFT/RIGHT JOIN wenn du auch "unvollständige" Datensätze brauchst.
Eselsbrücke: LEFT JOIN = linke Tabelle vollständig, RIGHT JOIN = rechte Tabelle vollständig, INNER JOIN = nur Übereinstimmungen
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Vergleichsoperatoren machen deine WHERE-Klauseln mächtig. Neben den üblichen (<, >, =) gibt es praktische Helfer: BETWEEN für Bereiche, LIKE mit Wildcards (% für beliebig viele, _ für genau ein Zeichen) und IN für Listen.
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Tipp für die Praxis: LIKE-Wildcards sind super für Suchfunktionen -
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Aggregatfunktionen fassen Daten zusammen und liefern einzelne Zahlenwerte. COUNT(*) zählt alle Datensätze, COUNT(DISTINCT Spalte) nur die verschiedenen Werte. SUM, MAX, MIN und AVG arbeiten mit Zahlenwerten.
Mathematische Operatoren (+, -, *, /) funktionieren auch in SQL. Du kannst direkt in der SELECT-Klausel rechnen oder Spalten miteinander verknüpfen.
Die Gruppierung mit GROUP BY teilt deine Daten in Gruppen auf und wendet Aggregatfunktionen auf jede Gruppe einzeln an. Wichtig: Alle Spalten im SELECT müssen entweder in GROUP BY stehen oder eine Aggregatfunktion haben.
Häufiger Fehler: Wenn du GROUP BY verwendest, müssen alle nicht-gruppierten Spalten eine Aggregatfunktion haben!
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Erweiterte SQL-Techniken
Geschachtelte SELECT-Ausdrücke (Unterabfragen) machen komplexe Abfragen möglich. Die innere Abfrage läuft zuerst und ihr Ergebnis wird als Bedingung für die äußere verwendet. Bei mehreren Ergebniswerten nutzt du den IN-Operator.
Aggregatfunktionen wie MIN und AVG helfen bei statistischen Auswertungen. Du kannst sie mit WHERE-Bedingungen kombinieren, um nur bestimmte Datensätze zu berücksichtigen.
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