Relationship Auto-Verkauf history menue Letztmalig dran rumgefummelt: 12.01.11 07:53:08

Redundanzarm entwickelte Entities & Relationships lassen eine einfache Pflege der Daten (Ergänzung, Löschung - eben Aktualisierung) zu. Eine Verbindung zwischen den ENTITY-TYPES - die KEY-Attribute machen gleichzeitig auch eine logisch eindeutige Zuordnung der Attributwerte zwischen den Tupeln einzelner Entity-Types zueinander möglich.

  1. Realtionales Modell
  2. Datenstruktur und Datentypen 
  3. Entity-Types, Attribute und Attributwerte
  4. Aufgaben & Lösungen 
  5. Verwandte Themen 

Praktische Datenbasen-Modellierung

Logo für den Diskurs "AUTHANDEL"

inhaltlich auf korrektem Stand - evtl. partiell unvollständig ;-)

Wissen für Fortgeschrittene der Informatik


1. Relationales Modell history menue scroll up
Entsprechend den unter "Verwandte Themen" aufgeführten Kriterien ist die Datenbasis redundanzarm zusammengestellt worden und in ein relationales Konzept, welches maximal 1 : n-Beziehungen in sich vereint dargestellt. Klar ist hier nun schon die Bezeichnung sowie Organisation der Entity-Types sowie die Zuordnung der Primary sowie die entsprechenden Foreign-Keys.
Schon hier halten wir die dBASE-IV-Standards ein - dies ermöglicht uns, die Daten auch später so in anderen Managementsystemen nutzen.
Grafisches ERM zum Datenbestand Autohandel Dokumentation zum Datenbestand Autohandel

Grafisches ERM für die Datenbasis "AUTHANDEL"

  • KUNDE (KU_NR, NAME, VORNAME, W_ORT, PLZ, STRASSE, BRT_EINK, TEL, GEBOREN)
  • VERKAEUFER (VK_NR, NAME, VORNAME, W_ORT, STRASSE, CHEF, BRT_EINK)
  • AUTO (AUTONUMMER, MARKE, TYP, HUBRAUM, DIESEL, S_NUMMER, VERK_PREIS, ERST_ZUL, KM_STAND, ANZAHLUNG, UNFALLKFZ, VORBESITZ)
  • VERKAUF (VERTRAG_NR, KU_NR, VK_NR, AUTONUMMER, VERK_DAT, PROVISION)
  • MIETAUTO (AUTONUMMER, MARKE, TYP, S_NUMMER, EINK_PREIS, ZUL_DAT, KM_STAND, UNFALLKFZ)
  • MIETET (AUSLEIH_NR, AUTONUMMER, KU_NR, VON, BIS, LAUFKM)

 


2. Datenstruktur und Datentypen history menue scroll up
Probleme der Normalisierung unserer Daten sind lange gegessen, alles ist redundazarm (nicht frei von solchen - es verbleiben einige notwendige redundante Restinformationen - nämlich die Schlüssel). Mit der so vorbereiteten Umgebung begeben wir uns in ein reales DBMS - zuerst mit My-SQL, gefolgt von ACCESS - bei uns abgeschlossen mit dem alten, aber genialen FoxPro.
Beschreibung der Datentypen zum Datenbestand Autohandel Beschreibung der Datentypen zum Datenbestand Autohandel für DBMS-Applikationen
Beschreibung der Datentypen zum Datenbestand Autohandel in My-SQL Beschreibung der Datentypen zum Datenbestand Autohandel in My-SQL - hier das TXT-Dokument

Dokumentation der Datentypen für die Datenbasis "AUTHANDEL" für DBMS My-SQL

Der Link auf das TXT-Dokument

 

EXCEL-Datei

dBASE-Archiv

TXT-Archiv

ACCESS-Datei


3. Entity-Types, Attribute und Attributwerte history menue scroll up
Inzwischen sind wir soweit vorangeschritten, dass wir an das Zusammentragen der konkreten Attributwerte unter strikter Beibehaltung aller im ERM festgeschriebenen Konventionen vornehmen können. Was immer wir ab jetzt tun - nur noch Daten dürfen verändert werden, an der Struktur unseres Datenbestandes sollte sich nichts mehr ändern
KU_NR ANREDE NAME VORNAME W_ORT PLZ STRASSE BRT_EINK TEL GEBOREN
716 Herr Kunze Hans Flöha 09557 Hohe Straße 143 4098,78 € 03726 5678 12.01.1989
729 Herr Müller René Dittmannsdorf 09582 Dorfstraße 37 2256,62 € 037298 724635 17.10.1984
719 Frau Müller Roswitha Neukirchen 09578 Hauptstraße 4 2044,52 € 03718 80765 09.11.1980
725 Herr Nestler Claus München 90621 Rosenparkstraße 19 3784,19 € 03726 5678 24.06.1961
509 Frau Helbig Martina Borstendorf 09538 Leubsdorfer Straße 27 1881,46 € 037293 1567 19.08.1959
731 Frau Rögner Renate Burgstädt 09784 Mittweidaer Straße 45 3278,99 € 03738 685634 03.03.1963
722 Herr Körner Michael Flöha 09557 Augustusburger Straße 45 2277,56 € 03726 727216 29.12.1981
700 Herr Wendlich Thomas Flöha 09557 Bergstraße 14 3866,67 € 03726 722789 08.10.1967
618 Frau Tendmann Veronica Oederan 09569 Freiberger Straße 56 5733,89 € 03728 1456 05.01.1980
521 Frau Kranzler Hertwig Oederan 09569 Gerichtsstraße 5 3287,11 € 03728 66156 12.03.1947
427 Herr Taubricht Falk Oederan 09569 Bahnhofstraße 23 3982,89 € 03728 2567 26.06.1971
428 Frau Tannenhauer Kerstin Flöha 09557 Augustusburger Straße 45 2178.72 03726 724456 24.04.1979

Tabelle 1 Entity-Type KUNDE

VK_NR

NAME

VORNAME

W_ORT

PLZ

STRASSE

CHEF

BRT_EINK

1327

Baumer Karl-Heinz Großenberg 10685 Amtsberger Straße 13   5289,00 €

1329

Koslowski Mario Burkhardtsdorf 09118 Hauptstraße 34 1327 3461,16 €

1331

Preisler Konrad Flöha 09557 Freiberger Straße 47 1329 3736,93 €

1346

Richter Martin Chemnitz 09019 Reichsstraße 163 1329 3581,44 €

Tabelle 2 Entity-Type VERKAEUFER

AUTONUMMER

MARKE

TYP

S_NUMMER

VERK_PREIS

ERST_ZUL

KM_STAND

ANZAHLUNG

UNFALLKFZ

VORBESITZ

6

Nissan Primera 100-009-56/BB 13.900,00 € 06.08.1999 120.700 5.000,00 € NEIN 729

13

Peugeot 306 124-R589/46 2.050,00 € 03.09.2004 54.300 900,00 € NEIN 731

16

Renault 19 3467-22881 3.400,00 € 04.02.2000 78.100 2.500,00 € JA 725

18

TOYOTA Corolla TZ34/JK56-1874HF 25.900,00 € 06.10.2008 8.410 12.700,00 € NEIN 729

56

VW Golf IV 23/7B-222-45 8.900,00 € 05.05.2005 125.800 0,00 € NEIN 509

44

Peugeot 306 137-R669/03 1.960,00 € 12.01.2002 136.400 500,00 € NEIN 618

5

Peugeot 307 102-R349/01 19.960,00 € 12.01.2006 50.500 8.000,00 € NEIN 700

Tabelle 3 Entity-Type  AUTO

VERTRAG_NR

KU_NR

VK_NR

AUTONUMMER

VERK_DAT

PROVISION

9

716

1327

13

12.5.07

1,4 %

10

731

1327

16

12.8.05

 

11

719

1329

56

13.12.06

2,1 %

12

716

1346

6

14.6.08

1,2 %

17

521

1346

44

19.12.04

1,0 %

Tabelle 4 Entity-Type VERKAUF

AUTONUMMER

MARKE

TYP

S_NUMMER

EINK_PREIS

ZUL_DAT

KM_STAND

UNFALLKFZ

1

HONDA Prelude H980/012-56/GFB 25.789,00 € 07.08.2006 0 NEIN

2

Peugeot 306 122-T502/64 12.050,00 € 12.01.2005 23.800 JA

3

Renault Laguna 4250-24811 33.738,00 € 16.11.2004 0 NEIN

4

TOYOTA Corolla TF04/VG56-1614BX 10.900,00 € 06.04.2006 98.400 JA

5

VW Golf V 25/3G-256-49 28.622,00 € 25.05.2005 0 NEIN

Tabelle 5 Entity-Type  MIETAUTO

AUSLEIH_NR

AUTONUMMER

KU_NR

VON

BIS

LAUFKM

SCHADEN

1

1

427 04.01.2007 23.02.2007 5.623 NEIN
2

3

427 15.03.2007 30.03.2007 7.556 NEIN
3

5

427 24.04.2007 27.04.2007 1.023 NEIN
4

1

428 14.09.2008 17.09.2008 567 NEIN
5

2

428 23.03.2008 29.03.2008 1945 NEIN
6

5

428 17.10.2008 19.10.2008 278 NEIN
7

1

509 14.03.2002 27.03.2002 6834 JA
8

4

722 09.11.2005 17.11.2005 1356 NEIN
9

3

722 26.12.2007 12.01.2008 1356 NEIN

Tabelle 6 Entity-Type  MIETET

Durch das Verfolgen von „Beziehungen“ (vermittelt durch den Entity-Type „VERKAUF“) ist es möglich, eindeutig zu ermitteln, dass Verkäufer Baumer an den Kunden Kunze, Hans am 12.5.07 einen Peugeot 306 mit der Vertragsnummer 9 für 2.050,00 verkauft hat.


4. Aufgaben & Lösungen history menue scroll up
Nun ist's soweit - wir verwenden das, was eine Datenbank (besser ein Datenbankmanagementsystem ein schließlich einer Datenbasis (einem Diskurs)) am besten kann: wir stellen Fragen an die Datenbasis und erwarten korrekte Antworten.
Aufgaben zum Lösen ohne SQL-Anweisungen: Aufgaben zum Lösen mit SQL-Anweisungen - hier mit Lösungen:
  1. Welche Kunden-Vornamen beginnen mit "R"
  2. Wie viel hat Herr Kunze für seinen Peugeot 306 bezahlt?
  3. Wer sind die Verkäufer, die an Herrn Kunze ein Auto verkauft haben?
  4. Welches Fahrzeug hatte zum Zeitpunkt seines Verkaufes den höchsten und welches den niedrigsten Kilometerstand (Achtung: das sind zwei Anfragen an den Datenbestand!)
  5. Was kosten die bereits verkauften Fahrzeuge durchschnittlich?
  6. Wer hat das Auto gekauft, dessen Vorbesitzer Martina Helbig war?
  7. Welche Telefonnummer hat der Vorbesitzer des Autos, welches Frau Müller Roswitha gekauft hat?
  8. Welche Autos wurden von Herrn Preisler verkauft?
  9. Wie viele Autos hat Herr Baumer bereits verkauft?
  10. Welche Verkäufer wohnen nicht in Sachsen (deren Postleitzahl beginnt nicht mit "0")?
  11. Welcher Kunde hat das höchste Einkommen?
  12. Welche Kunden haben keinen Unfallwagen gekauft?
  13. Wo wohnt der Verkäufer, der die wenigsten Autos verkauft hat?
  14. Wie viel verdienen die Kunden, welche einen Peugeot gekauft haben zusammen Brutto?
 

einfach

Abfragen auf eine Tablle mit einfachen WHERE-Klauseln ohne bool'sche Operatoren - Anfänger-Bereich Jahrgangsstufen 9 & 10

Bedingungen

Abfragen auf eine Tablle mit logischen Kombinationen in der  WHERE-Klausel mit bool'sche Operatoren - Anfänger-Bereich Jahrgangsstufen 9 & 10

Gruppen und Sortierungen

Abfragen auf eine Tablle mit statistischenFunktionen in der  WHERE-Klausel auch mit bool'sche Operatoren - Anfänger-Bereich Jahrgangsstufen 9 & 10

JOINs

Abfragen auf mehrere Tabllen  (JOINING) ohne bool'sche Operatoren - Anfänger-Bereich Jahrgangsstufen 9 & 10

Subselects

Abfragen auf eine Tablle mit SUBSELECTS  in der  WHERE-Klausel  Fortgeschrittenen-Bereich Jahrgangsstufen 9 & 10

Funktionen

Abfragen auf eine Tablle mit Funktionen in der  WHERE-Klausel ohne bool'sche Operatoren - Fortgeschrittenen-Bereich Jahrgangsstufen 9 & 10

   

5. Verwandte Themen history menue scroll up
Die Entdeckung  der Perspektive sowie ihrer detailgetreuen Wiedergabe war anfangs eine Domäne der Kunst. Sie wurde erst im letzten Jahrhundert ein Mittel zur wissenschaftlichen Darstellung geometrischer Grundformen. Die einzelnen Verfahren entwickelten sich durchaus nicht mit einem Schlag und gleich gar nicht durch einen einzigen Maler. Diese waren historisch die ersten, welche ein Interesse an einer wahren Wiedergabe der Objekte hatten und damit stufenweise erfolgreich nach Lösungsmöglichkeiten strebten..

Primary-Keys

Foreign-Keys

Artifical-Key

 

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Datenbasen-Entwurf

Anforderungen an Datenbasen

Entities und Relationships

Standard-System-Query-Language



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© Samuel-von-Pufendorf-Gymnasium Flöha © Frank Rost am 13. August 2002

... dieser Text wurde nach den Regeln irgendeiner Rechtschreibreform verfasst - ich hab' irgendwann einmal beschlossen, an diesem Zirkus (das haben wir schon den Salat - und von dem weiß ich!) nicht mehr teilzunehemn ;-)

„Dieses Land braucht eine Steuerreform, dieses Land braucht eine Rentenreform - wir schreiben Schiffahrt mit drei „f“!“

Diddi Hallervorden, dt. Komiker und Kabarettist

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