SQL-Skript-Zusammenfassung
Zusammenfassung des 300 Seiten Skriptes
Zusammenfassung des 300 Seiten Skriptes
Wertezuweisung einer Variable über select
select <colname> [, …] INTO varname[,…]
from <tablename> where…
Blöcke – sollen mehrere Statements als eine Einheit behandelt werden
So ist BEGIN-END zu nutzen (g135)
Code Beispiel : Verzweigungen mit if, then
if neueid is null then
set neueid = 1 ;
end if
Verzweigungen mir elseif (g136)
,
Fallunterscheidung mit case-funktion (g137)
.
Welche 3 Schleufenarten gibt es
Kopfgesteuert
Fußgesteuert
Endlosschleife
Kopfgesteuerte Schleife (g140)
,
Fußgesteuerte Schleife (g138)
.
Endlosschleife (g139)
.
Beispiel : Enflosschleife (g141)
.
User Defined Function (g142) Syntax und Aufruf
.
Was ist ein Trigger
Routine, die automatisch vor under nach einer Datenmanipulation ausgeführt wird
Ein Trigger bezieht sich stehts
Genau auf eine Tabelle und ein Ereignis
Einsatz des Triggers für z.B. (2)
Logging,
Erhalt Datenkonsistenz
Nachteil von Triggern
Verlangsamen Datenmanipulationen!
Bezugnahme von Triggern auf neue/gelöschte/geänderte Datensätze per (2)
old und new
Trigger Syntax (g143)
.
Trigger bi_Neukunde : bevor ein insert in kunden passiert, soll der firmenname geändert werden mit upper und trim (g144)
.
Trigger löschen
drop trigger if exists triggername
Trigger Beispiel bd_KundeLoeschen: bevor ein Kunde gelöscht wird, soll in die Tabelle kundenlöschprotokoll der alte kundencode und die alte Firma eingetragen werden) (g145)
.
Daten, Informationen, Wissen – Daten (2)
Isolierte, uminterpretierte Fakten
Werden durch Zeichen repräsentiert
Daten, Informationen, Wissen – Informationen(4)
Angaben über Sachverhalten und Vorgänge
Werden durch Daten dargestellt
Sind zweckorientiert und zielgerichtete Daten
Beinhalten Syntax (Format) und Semantik (Inhalt)
Daten, Informationen, Wissen – Wissen(3)
Verdichtete, individuelle Information
Strukturierte, zielgerichtete Information
Bildet Grundlage für ENTSCHEIDUNGEN und menschliches HANDELN (Aktionen)
Wissenspyramide
.
Was sind Flache Dateien
Diese sind nicht selbst interpretierend
Was enthält eine Flache Datei
Sammlung von Datensätzen in minimal strukturierter Form, oft je Zeile 1 Datensatz
Was müssen Anwendungsprogramme über Flatfiles wissen(5)
Wo liegt das File, Pfad, Datenträger
Wie heist das File
Welche Felder sind enthalten
Wie langt sind diese Felder
Welches format haben die Daten
Was müssen Anwendungen mit Flatfiles können(3)
Liste sortiert ausgeben
Alle Einträge zu XYZ suche
Datensatz löschen
Was für Anpassungen benötigen Programme bei Flatfiles(3)
Neues Feld hinzufügen
Feldlänge je Volume erweitern
File wird verschoben
Historische Probleme
Zu Beginn der EDV hatte jedes Prog. Eigenen Datenbestand
Typische Probleme(2)
Redundanz (unnötige mehrfache Speicherung von Daten&Informationen)
Inkonsistenz (Widersprich in den Daten)
Definition der Datenbank(3)
Selbstbeschreibend
Zentral verwaltet
Anwendungsunabhängige Zugriffsmechanismen
Datenbank beinhaltet DD (3)
Data Dictionary
Datenkalalog
Metadaten
Wie funktioniert ein DBMS
Wie eine Videothek, die Programme haben keinen direkten Zugriff auf den Datenbestand, sondern müssen sich an den DBMS wenden
Was regelt der DBMS(2)
Zugriffssteuerung: wer darf was
Wer darf in welcher Reihenfolge zugreifen
DBMS Definition
Ein Data Base Management System, Datenbankverwaltungssystem, verwaltet den in Form von Datenbanken vorliegenden Datenbestand und ermöglicht den Zugriff auf die Daten durch Anwendungsprogramme. Hierzu zählen auch die Administration von Zugriffsrechten und der physischen Datenablage.
Das DBMS bildet
Eine einheitliche Schnittstelle für sämtliche Datenbankzugriffe
Bestandteile eines Datenbanksystems (3)
Datenbanken und DD(Beschreibung der Daten)
DBMS
Zusatzprogramme (Treiber, Admin Tools usw)
Die ANSI/SPARC-Architektur ist ein
3 Schichten Modell
ANSI/SPARC-Architektur 3 Schichten(3)
Externe Ebene
Konzeptionelle Ebene
Interne Ebene
-
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Lernkarten
Welche Gründe könnte dafür sprechen, ein Geburstag in Tag, Monat, Jahr zu speichern
Ich kenne z.B. den Gerburstag aber nicht das Jahr
Funktionale Abhängigkeit
Attribut Y ist FA vom Attribut X, wenn es zu jedem Wert X genau einen Wert Y geben kann
G045
Volle und partielle funktionale Abhängigkeit
VFA = y ist von X FA + Keine Teilmenge von X von der y abhängig ist. G46
Schlüsselkandidat und Nicht-Schlüssel-Attribute
Minimalität : Kein Attribut kann aus K entfernt werden, ohne dass K seine ifentifizierende Eigenschaft verliert. G47
Zweite Normalform (2NF) kann nur vorliegen wenn
Erste NF erfüllt ist (1NF)
2NF G048
.
3NF
.
Merksätze der 2NF - Normalformen (2)
Enthällt eine Relation nur nicht-zusammengesetzt Schlüsselkandidaten, so liegt diese (falls 1NF vorliegt) AUTOMATISCH in 2NF vor
Enthält eine 2NF-Relation maximal 1 Nicht-Schlüssel-Attribut, so liegt sie AUTOMATISCH auch in 3NF vor.
Business Intelligence - Beschreibung(2)
Zusammenfassung verschiedener Techniken um operatives Datenmaterial zur Analyse aufzubereiten
Keine einheitliche und allg. anerkannte Begriffsdefinition
Techniken zu Business Intelligence(5)
DWH, Data Marts, OLAP, Data Mining, Portale (G050)
Datawarehouse – Problemstellung (5)
Bedarf von umfangreichen Datenbankanalysen
Struktur in operativen Datenbanken hierfür nicht optimal
Performance Probleme bei intensiven Datenanalyen
Häufig fehlende Historisierung
Meist mehrere heterogene Datenbestände
Datawarehaus – Aufbau der Lösung (G051)
.
OLAP und Hyperwürfel (5)
Online Analytical Processing
Aufbereitung und Auswertung von Daten
Gegensatz OLTP, Verarbeitung von Transaktionen
12 Anforderungen an ein OLAP System nach E.F. Codd
u.a. Mehrdimensionale Sicht, Intuitive Datenauswertung
OLAP Operationen (5)
Slicing –Entlang einer dimension eine Scheibe ausschneiden
Dicing- Slicing auf einem Intervall: Erzeugung eines kleineren Teilwürfels
PIVOTING/Rotation: Drehen des Würfels
Drill Down: Auffächern aggregoerter Informationen, reinzoomen
Roll-UP Gegenoperaation zu Drill Down-> vergrößern
Was sind Data Marts
Kleine eigenständige Ausschnitte aus einer DWH
Data Marts - Problemstellung(4)
Große Datenbestände des zentralen DWH
Perf. Probleme bei intensiven Datenanalysen
Zugriffsschutz
Eigenständigkeit der Endnutzer
Data Mining – was ist das(3)
Durchforsten und Analyse großer Datenbestänmde (Daten schürfen)
Suche nach bisher UNBEKANNTEN Mustern und Regeln
Nutzung in der Marktforschung in Versicherungen im Marketing und Controlling
Data Mining – Beispiele (2)
Warenkorbanalyse (assozitationsregeln)
Risikoanalyse für Versicherungen (Klassifikation)
MySQL Bestandteile(3)
MySQL-Server DMBS
Datenbanken
MySQL Workbench
MySQL Workbench Bestandteile (3)
SQL Editor
EER Modeling Tool
Server Admin Tool
mysql Login Beispiel
mysql –h localhost –D test –u root –pgeheim
Alle Datenbanken anzeigen
show databases
Datenbank wechseln
use database
Basisinformationen anzeigen
status
Tabellen der aktuellen Datenbank anzeigen
show tables
Tabellen einer bestimmten Datenbank anzeigen
show tables from database
Tabellenstruktur anzeigen
explain table
SQL Sprach-Bestandteile(3)
DDL Data Definition Language – erzeugt Struktur
DML Data Manipulation Language (abfragen, Datensätze ändern etc)
DCL Data Controll Language (Zugriffsrechte etc)
DDL Data Definition Language(3)
Create – Datenbanken, Tabelles, Views, etc erstellen
Alter – Strukturänderunen durchführen
Drop – Datenbanken und Objekte löschen
DML Data Manipulation Language(4)
Insert – Datensätze einfügen
Update – Datensätze ändern
Delete – Datensätze löschen
Select – Abfragen
DCL Data Controll Language(2)
Grant – Berechtigung vergeben
Revoke – Berechtigung entziehen
Datenbank erstellen und benutzen und löschen (3)
create database bibliothek
use bibliothek
drop database bibliothek
Tabellen erstellen G054
.
Namen von Datenbankobjekten (4)
Dürfen keine Sonderzeichen enthalten, Bindestriche, Umlaute, Leerzeichen usw
Dürfen keine reservierten Schlüsselwörter beinhalten, z.B. TABLE
Der Backtick ` macht das möglich
Aber besser VERMEIDEN
Datensätze einfügen G055
.
Nullwerte einfügen (g056)
.
Abfragen mit Select – Grundaufbau (G057)
.
Abfrage: Ausgabe Titel und Jahr aus der Tabelle Bücher
select titel, jahr
from buecher;
Abfrage mit Bedingung : Ausgabe Titel von 1987 aus der Tabelle Bücher
select titel,
from buecher
where jahr = 1987;
Vergleichsoperatoren bei Abfragen (6)
=, >, >=, <>, <, <=
