Ein relationales Datenmodell verteilt Daten auf mehrere über Fremdschlüssel verknüpfte Tabellen; ein JOIN führt sie über Schlüssel-Gleichheit wieder zusammen. Der Begriffskern ist die Redundanz: Doppelt gespeicherte Angaben führen zu Änderungs-, Einfüge- und Löschanomalien — das ist das MOTIV für das Aufteilen in Tabellen, nicht bloß eine Regel. Die Kehrseite gehört dazu: Verknüpfbarkeit macht Datenbestände zugleich mächtig und riskant.
Was ist ein Primärschlüssel in einer relationalen Datenbank?
â—‹ Das Passwort der Datenbank
â—Ź Ein Attribut oder eine Kombination von Attributen, das/die jeden Datensatz einer Tabelle eindeutig identifiziert
â—‹ Die erste Spalte einer Tabelle
â—‹ Ein FremdschlĂĽssel
Der Primärschlüssel (Primary Key) muss eindeutig und nicht NULL sein. Beispiel: KundenNr in einer Kundentabelle. Er stellt sicher, dass jeder Datensatz unterscheidbar ist.
Ein ___ ist ein Attribut in einer Tabelle, das auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle verweist und so eine Beziehung herstellt.
âś“ Antwort: FremdschlĂĽssel
FremdschlĂĽssel (Foreign Key) verknĂĽpfen Tabellen: z. B. KundenNr in der Bestelltabelle verweist auf KundenNr in der Kundentabelle. So wird die 1:n-Beziehung 'Kunde hat Bestellungen' abgebildet.
Bei einer 1:n-Beziehung kann ein Datensatz der einen Tabelle mit mehreren Datensätzen der anderen Tabelle verknüpft sein.
âś“ Wahr
Richtig. 1:n (eins-zu-viele): z. B. ein Kunde kann mehrere Bestellungen haben, aber jede Bestellung gehört zu genau einem Kunden. Der Fremdschlüssel steht in der n-Tabelle (Bestellung).
● Die mehrfache, unnötige Speicherung gleicher Informationen
â—‹ Zu viele Tabellen
â—‹ VerschlĂĽsselte Daten
Redundanz entsteht, wenn gleiche Daten an mehreren Stellen gespeichert werden. Beispiel: Die Kundenadresse steht in jeder Bestellung. Problem: Bei Adressänderung müssen alle Einträge aktualisiert werden.
Die Eigenschaft, dass alle Daten in der Datenbank widerspruchsfrei und korrekt sind, nennt man ___.
âś“ Antwort: Konsistenz
Konsistenz bedeutet: Alle Daten sind korrekt, widerspruchsfrei und entsprechen den definierten Regeln. Redundanz gefährdet die Konsistenz, da bei Änderungen nicht alle Kopien aktualisiert werden könnten.
SQL steht fĂĽr ___ Query Language und ist die Standardsprache fĂĽr Datenbankabfragen.
âś“ Antwort: Structured
SQL (Structured Query Language) wurde in den 1970er-Jahren entwickelt und ist der Standard fĂĽr relationale Datenbanken. Wichtige Befehle: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE TABLE.
Welcher SQL-Befehl filtert Ergebnisse nach einer Bedingung?
â—‹ FROM
â—Ź WHERE
â—‹ ORDER BY
â—‹ SELECT
WHERE filtert Zeilen: SELECT * FROM Schueler WHERE Klasse = '10a'. Mehrere Bedingungen werden mit AND/OR verknĂĽpft: WHERE Note < 3 AND Fach = 'Deutsch'.
Ein Datenbankschema beschreibt die Struktur der Datenbank (Tabellen, Spalten, Datentypen, Beziehungen), nicht die konkreten Daten.
âś“ Wahr
Richtig. Das Schema ist der Bauplan: Welche Tabellen gibt es? Welche Spalten mit welchen Datentypen? Welche Beziehungen? Die konkreten Daten (Zeilen) sind die Instanzen des Schemas.
● Ein Problem, das durch Redundanz entsteht: fehlerhafte oder inkonsistente Daten bei Einfügen, Ändern oder Löschen
â—‹ Ein Fehler im SQL-Code
â—‹ Eine fehlende Tabelle
Drei Arten: Einfügeanomalie (Daten können nicht eingefügt werden, weil andere Daten fehlen), Änderungsanomalie (Inkonsistenz bei Teilaktualisierung), Löschanomalie (unbeabsichtigter Datenverlust beim Löschen).
Welcher SQL-Befehl verknĂĽpft zwei Tabellen ĂĽber einen gemeinsamen SchlĂĽssel?
â—‹ SELECT
â—Ź JOIN
â—‹ WHERE
â—‹ GROUP BY
JOIN verknĂĽpft Tabellen: SELECT * FROM Kunden JOIN Bestellungen ON Kunden.KundenNr = Bestellungen.KundenNr. So werden Daten aus mehreren Tabellen in einer Abfrage kombiniert.
Was ist eine Kardinalität in der Datenmodellierung?
â—‹ Die Anzahl der Tabellen
● Die Art der Beziehung zwischen Entitäten: 1:1, 1:n oder n:m
â—‹ Die Anzahl der Spalten
○ Die Reihenfolge der Datensätze
Kardinalitäten: 1:1 (genau ein Partner), 1:n (einer zu vielen), n:m (viele zu viele). Bei n:m-Beziehungen wird eine Zwischentabelle benötigt. Beispiel: Schüler-Kurse ist n:m.
Eine n:m-Beziehung wird in einer relationalen Datenbank über eine Zwischentabelle (Kreuztabelle) aufgelöst.
âś“ Wahr
Richtig. Beispiel: Schüler nehmen an Kursen teil (n:m). Lösung: Tabelle 'Belegung' mit Fremdschlüsseln SchuelerNr und KursNr. So werden zwei 1:n-Beziehungen geschaffen.
Welche Chancen bietet die Verknüpfung großer Datenbestände?
â—‹ Keine
â—Ź Neue Erkenntnisse durch Datenanalyse (z. B. in Medizin, Forschung), personalisierte Angebote, effizientere Prozesse
â—‹ Nur Risiken
â—‹ Nur schnellere Computer
Big Data ermöglicht: medizinische Forschung (Krankheitsmuster), effizientere Logistik, Verkehrssteuerung, personalisierte Empfehlungen. Aber: Es birgt auch Risiken für Datenschutz und Privatsphäre.
Welche Risiken birgt die automatisierte Analyse verknüpfter Datenbestände?
â—‹ Nur technische Probleme
● Verletzung der Privatsphäre, Profilbildung, Manipulation, Diskriminierung durch Algorithmen, Kontrollverlust
â—‹ Keine Risiken
○ Nur höhere Kosten
Risiken: Personenprofile ohne Wissen der Betroffenen, algorithmische Diskriminierung (z. B. bei Kreditvergabe), Ăśberwachung, Datenlecks. Daher sind Datenschutzgesetze (DSGVO) und Transparenz wichtig.
Die Überführung eines objektorientierten Datenmodells (Klassen, Attribute, Beziehungen) in Tabellen mit Primär- und Fremdschlüsseln nennt man ___.
âś“ Antwort: Transformation
Bei der Transformation wird jede Klasse zu einer Tabelle, Attribute zu Spalten, Objekte zu Zeilen. Beziehungen werden ĂĽber FremdschlĂĽssel (1:n) oder Zwischentabellen (n:m) abgebildet.