📁 Lernfeld 8

Schule/Lehrjahr 2/Lernfeld 8

Erstellt von andy am 15.06.2025 21:39

Datenbank-Normalisierung - Aufgaben und Lösungen

1. Was sind Redundanzen?

Definition: Redundanzen in Bezug auf Datenbanken sind Doppelungen von Daten. Daten sind doppelt in der Datenbank vorhanden.

2. Erste Normalform (1NF)

Definition: Alle Daten in der Tabelle müssen atomar sein. Jedes Datenfeld hat nur einen Wert und kann nicht weiter unterteilt werden.

Regeln der 1NF:

✅ Jede Zelle enthält nur einen Wert
✅ Keine wiederholenden Gruppen
✅ Eindeutige Spaltennamen
✅ Atomare Werte (nicht weiter teilbar)

3. Tabelle Patienten - Überführung in 1NF

Original Tabelle (nicht in 1NF):

Patient_ID | Name    | Nachname | Diagnosen              | Therapien
1          | Clemens | Meyer    | Erkältung, Grippe     | Antibiotika, Ruhe

✅ Tabelle in 1NF:

Patient_ID	Name	Nachname	Geburtsdatum	Diagnose_Nr1	Diagnose_Nr2	Diagnose_1	Diagnose_2	Datum_Diagnose_1	Datum_Diagnose_2	Therapie_1	Therapie_2
1	Clemens	Meyer	13.12.1986	1	/	Erkältung	/	24.07.2014	/	Antibiotika	/
2	Max	Forster	27.04.1975	2	1	Alkoholvergiftung	Erkältung	12.12.1996	27.03.2001	Entgiftung	Antibiotika
3	Sieghold	Kim	32.06.2000	3	1	Oberschenkelfraktur	Erkältung	01.01.2017	24.02.2017	Gips	Antibiotika

⚠️ Hinweis: Das Geburtsdatum von Patient 3 (32.06.2000) ist ungültig und sollte korrigiert werden.

4. Redundanzen in der Tabelle Fachbelegung (1NF)

Identifizierte Redundanzen: - Fachinformationen werden bei jedem Lehrer wiederholt - Lehrerinformationen bei mehreren Fächern dupliziert

5. Redundanzen in der Tabelle Patienten (1NF)

🔍 Identifizierte Redundanzen:

Diagnose Nummern - sich wiederholende Diagnose-IDs
Diagnosen - gleiche Diagnosen bei verschiedenen Patienten
Therapien - identische Therapien mehrfach gespeichert

⚠️ Weitere Probleme:

Ungültige Datumsangaben
Inkonsistente Datenformate
Schwierige Wartbarkeit

6. Anomalien in Datenbanken

📊 Übersicht der Anomalien

1. 🆕 Einfügeanomalie

Definition: Neue Daten können nicht vollständig eingegeben werden.

Beispiel: Ein neues Fach soll in einer Schule eingeführt werden, aber es gibt noch keinen Lehrer dafür. Daher können die Daten nicht vollständig eingegeben werden.

2. 🗑️ Löschanomalie

Definition: Beim Löschen gehen ungewollt weitere Informationen verloren.

Beispiel: Wenn ein Lehrer aus der Datenbank gelöscht wird, gehen auch alle Informationen über die von ihm unterrichteten Fächer verloren.

3. 🔄 Mutationsanomalie

Definition: Änderungen werden nicht korrekt durchgeführt.

Beispiel: Eine Mutation tritt auf, wenn eine Änderung in der Datenbank nicht korrekt durchgeführt wird, z.B. wenn ein Schüler seinen Namen ändert, aber die Änderung nicht in allen relevanten Tabellen übernommen wird.

4. ✏️ Änderungsanomalie

Definition: Inkonsistenzen durch unvollständige Updates.

Beispiel: Wenn die Adresse eines Schülers geändert wird, aber nicht in allen Datensätzen aktualisiert wird, führt dies zu Inkonsistenzen.

🎯 Zusammenfassung

Unterscheidung der Anomalien:

Anomalie-Typ	Ursache	Auswirkung	Lösung
Einfügung	Fehlende Abhängigkeiten	Unvollständige Datensätze	Normalisierung
Löschung	Gekoppelte Daten	Datenverlust	Fremdschlüssel
Mutation	Inkorrekte Verarbeitung	Datenkorruption	Transaktionen
Änderung	Redundante Speicherung	Inkonsistenzen	Normalisierung