Sie können die folgenden Symbole in benutzerdefinierten Formaten für alle Datentypen verwenden.

Format-Eigenschaft - Datentypen Text und Memo Die Eigenschaft Format verwendet die folgenden Symbole zur Definition von Text- und Memo-Datentypen.

Format-Eigenschaft - Datentypen Zahl und Währung - Sie können die Eigenschaft Format auf vordefinierte oder benutzerdefinierte Zahlenformate für Zahlen- und Währungs-Datentypen einstellen. Vordefinierte Formate

Format-Eigenschaft - Datentyp Datum/Zeit - Datum- und Zeit-Werte für die Jahre 100 bis 9999 - die folgende Tabelle zeigt die vordefinierten Einstellungen der Eigenschaft Format für Datum/Zeit-Datentypen.

• lateinisch: etwas was entgegen geworfen kommt

• Gegenstandetwas steht entgegen) Ding (engl. thing)

• Entität

• Problema (griechisch) (hat bei uns eine leicht andere Bedeutung bekommen)

• Def: Gegenstand (philosophisch) Ein Gegenstand ist etwas, auf das wir verweisen können und einen Namen geben können. ([Seifert]

• Mit dieser Definition werden die uferlosen Probleme um Dinge wie Ontologie (Seinslehre) und Erkenntnistheorie (womit man sich seit 3000 Jahren plagt) elegant umgangen und man hat einen Hinweis darauf, wo man die Objekte finden kann: In der sprachlichen Beschreibung der Probleme

• Einen Namen oder eine Kennzeichnung nennt man Nominator oder Bezeichne

• selbstverständlich kann man praktisch nicht alle Gegenstände (z.B. alle Grashalme) mit einem Namen belegen, sondern man behilft sich mit "dieser, dieses, diesen"

• Im Wirtschaftsleben können Gegenstände z.B. mit Seriennummern, Inventarnummern usw. gekennzeichnet werden

• Definition Objekt in der Informatik: Ein Objekt hat einen inneren Zustand, der in seinen Variablen (oder Attributen) enthalten ist, und Operationen (auch Methoden genannt) die den Zustand verändern und/oder auswerten können

1. Du sollst als erstes richtige Datenformate wählen und das Dokument speichern!
2. Du sollst die Datenhaltung immer eindeutig, aktuell und korrekt führen!
3. Du sollst zum Datenzellenwechsel nicht die ENTER-Taste benutzen, wohl aber die Tabulator-Taste.
4. Du sollst nicht mehr als eine Information in jede Datenzelle eintragen, es sei denn, es gilt eine zulässige Ausnahme!
5. Du sollst nicht gleiche Merkmale mit verschiedenen Merkmalswerten beschreiben!
6. Du sollst keinen beliebigen Eintrag in unbekannte Datenfelder setzen, sondern sie frei lassen!
7. Du sollst nicht verwenden in Datenbanken Abkürzungen!
8. Du sollst wissen, dass die Anordnung der Datensätze und der Datenfelder für die Datenbank unerheblich ist!
9. Du sollst in Datenbanken nicht formatieren, es sei denn, es handelt sich um einen Standard (DM oder %)!
10. Du sollst nicht benutzen den Datentyp Zahl, wenn in das Datenfeld keine Zahlen eingetragen werden (Telefonnummer, Postleitzahlen)!

Hinweise zum Umgang mit Datenbasen:

• Datenbanken dienen dem schnellen Informationszugriff und nicht dem Erfassen von Informationen!!!
• Datenbanken beruhen auf absoluter Exaktheit - darum: sei erfolgreich, indem auch Du exakt bist - lern' dies so schnell wie möglich
• lerne präzise mathematische Definitionen schätzen - Datenbanken nutzen eben diese
• Datenbanken sind als Informationssammlungen nicht neu - sie werden nur seit neuerer Zeit (seit etwa 40 Jahren) auf Computern eingesetzt
• Datenbanken liefern bei Abfragen die Genauigkeit, die bei der Dateneingabe, Aktualisierung und Fehlerbereinigung aufgewandt worden ist (fehlerhafte Datenbanken liefern falsche Ergebnisse!)
• alle Objekte mit gleichen Eigenschaften müssen auch durch gleiche Merkmalswerte beschrieben werden also Volkswagen und nicht VW miteinander mischen!!! Kläre die eindeutige Schreibweise aller konkreten Datenmerkmale für gleiche Informationen - also entweder für die Herkunft der Pferde "England" oder "englische Abstammung", aber keinesfalls diese Einträge beide in einem Diskurs verwenden! Siehe dazu auch das Fünfte Gebot der Datenbanktechnik.
• Die Informationen einer Datenbasis werden in Attribut- oder Datenfeldern gespeichert! Attributfelder bestehen aus Feldnamen und -inhalt! Datenfelder besitzen einen Datentyp, welcher für die korrekte Datenverwaltung von fundamentaler Bedeutung ist!
• Anordnung der Merkmale und der Datensätze ist für die Datenbank unerheblich!
• Verwende in Datenbanken niemals Abkürzungen - durch diese entstehen Interpretationsmöglichkeiten und verschiedene Schreibweisen von Informationen (Beispiel: der Datenbankentwickler notiert "Heirich-Heine-Straße" - Sie suchen nach "Heinrich-Heine-Str." - Sie finden was? - Richtig! Nix - und dies, obwohl eine sachliche Übereinstimmung vorliegt!)
• verwenden Sie für Maßangaben einheitliche Umrechnungsfaktoren - entweder alles in mm oder alles in km
• verwenden Sie die für Ihre Daten relevanten Datentypen (Datum vom Typ Datum, Postleitzahlen vom Typ Text (denn sie sind Text!))
• professionelle Datenbanken fordern ein minimales Schlüssel-Konzept, welches von Works nicht unterstützt wird
  • Schlüssel sind Datenfelder, die ein eindeutiges Unterscheidungskriterium schaffen, welches sich damit nicht wiederholen darf
  • Namensfelder sind dazu nicht gut geeignet, da sich Nachnamen schnell wiederholen können
  • günstig ist, jedem Datensatz eine eindeutige „Schlüsselnummer“ zu vergeben
• atomare Datenhaltung - tragen Sie in jedes Datenfeld genau eine Information ein (wobei sich wenige sinnvolle Ausnahmen in der Datenhaltung durchgesetzt haben, z. B. Straße und Hausnummer gemeinsam zu erfassen, denn diese beiden Informationen stehen in einem jedermann bekanntem Zusammenhang) - dies muss jedoch bereits bei der Strukturplanung der Datenbank berücksichtigt werden
  Dateneinträge wie „1876 -1934“ für Lebensdaten sind also falsch, genau wie „2 km“ und „Romantik, Impressionismus, Renaissance“ - Auswege:
  • diese Datenfelder sind zu trennen oder die Maßeinheiten im Datenfeldnamen unterzubringen, etwa: „Entfernung in km“, „Epoche_1“, „Epoche_2“, „Epoche_3“ (dies ist zwar nicht die eleganteste, aber eine richtige Lösung)
  • es ist ebenso möglich, die Datenfelder (Attribute) mit den einzelnen möglichen Beschreibungsmerkmalen (der Fachmann spricht hier von Attributwerten der Domain) zu benennen (zu bezeichnen) und in der Folge mit den Kriterien (natürlich auch dem entsprechenden Datentyp) "WAHR" - "FALSCH" zu arbeiten
  • ebenso ist es möglich, die einzelnen Objekte mehrfach aufzuführen und ihre mehrfach auftretenden Attributwerte einzeln zu erfassen (das führt jedoch zu extrem hoher Redundanz und Inkonsistenz in der Datenpflege)
• dagegen ist der Eintrag „Rose Marie“ als Vorname richtig, ebenso wie „Äquatorial-Guyana“, da dies ja zusammengesetzte Namen und damit eine Information sind
• Datenfelder, für die augenblicklich keine Information existiert, bleiben frei - man spricht von NULLWERTEN (die aber nicht die Interpretation = 0 erlauben, denn 0 ist eine konkrete Information. Dagegen bedeutet ein NULLWERT „unbekannt“!)
• NULLWERTE verhalten sich in der Datenverwaltung immer kritisch - deshalb sind sie möglichst zu vermeiden
• Sie erhalten völlig falsche Auswertungen der Daten, wenn Sie in NULLWERTE Informationen, wie z. B. „unbekannt“, einen Bindestrich oder „leer“ eintragen - Datenbanken gehen mit NULLWERTEN richtig um - Sie verfremden also mit solchen Einträgen die Informationen und die Abfragestrategien Ihrer Datenbasis
• Reihenfolgen in der Anordnung der Datenfelder und der Datensätze sind völlig beliebig und haben für die Auswertung der Datenbank keinerlei Bedeutung. Eine Datenbank muss nur vollständig und aktuell sein!
• definieren Sie genau einzuhaltende Beschreibungsmerkmale für Ihre Objekte - der Fachmann spricht von einer Domain (das ist sozusagen der Wertevorrat ihres Objektmerkmals) - einmal VW und ein anderes mal Volkswagen in Ihre Datenbasis einzutragen, ist tödlich
• ganz schlimm gestalten sich solche Einträge wie: "Um 1432" statt exakt "1432" z.B. für das Geburtsjaht von C. Columbus - wir wissen es nämlich nicht exakt) - dann lieber einen MULLWERT und Besonderheiten unter Bemerkungen zur Auswertung abfangen

Vermeiden Sie: 

• falsche Daten in den Datenfeldern (Tippfehler, falsche Erfassungen (z. B. falsch abgeschrieben))

• Dateninkonsistenz (widersprüchliche Daten, bedingt durch Korrekturen oder einfach Übertragungsfehler)

• falsche Schlüsselkonzepte

• Abkürzungen in Datenfeldinhalten (Abkürzungen ausschließen!)

• falsche Datentypen - Zahlen müssen Zahlen bleiben (Maßeinheiten gehören nicht in den Datenbestand oder müssen vom System selbst generiert werden)

• NULLWERTE in Datenfeldern sind bezüglich der Datenbankauswertung immer kritisch - schon die Struktur (Datenfelder und Datentypen) muss so aufgebaut sein, dass möglichst keine Leerfelder vorhanden sind

• nicht zu wissen, wie sich Leerfelder eines Datenbankmanagementsystems bei statistischer Auswertung verhalten

• veraltete Daten

• ENTER-Tasten statt TAB-Stop's

• Leerzeichen in Datenfeldern besonders am Anfang

• Apostroph statt Akcent (Rene' statt René)

• mehrere Information pro Datenfeld (nicht atomare Informationsdarstellung)

• Redundanzen (Wiederholungen) in den Datensätzen

• falsche Datentypen und -relationen - diese zu korrigieren ist im Extremfall ohne Datenverlust unmöglich

• für eine bestimmte Anwendung sollte man sich für ein Datenbanksystem entscheiden - im Nachhinein zu wechseln kann schwierig werden (WORKS z. B. verwendet kein Datentypenmodell - beim Konvertieren in dBASE gehen Daten verloren) - Anmerkung: WORKS 4.0 setzt mit Datentypen an und kennt aus Kompatibilitätsgründen immer noch den Datentyp „STANDARD“  

Datenbestand SCHUELER nict atomar

• die Daten wurden widerspruchsfrei erfasst
• ein Schlüsselkonzept ist über die Schülernummer vorhanden
• jedes Objekt ist einmal aufgeführt und eindeutig zu identifizieren

• die Datenstruktur ist nicht atomar - im AG-Attribut sind mehrere Informationseinträge vorgenommen worden
• diese Darstellung ist absolut ungeeignet, da hier nichtatomare Einträge als Attributwerte zugelassen wurden

Datenbestand SCHUELER atomar

• die Daten wurden widerspruchsfrei erfasst
• die Datenstruktur ist atomar - jeder möglichen AG wurde ein Datenfeld zugeordnet und darin die konkrete AG eingetragen
• jedes Objekt ist einmal aufgeführt und eindeutig zu identifizieren
• ein Schlüsselkonzept ist über die Schülernummer vorhanden

• alle Attribute, welche beim jeweiligen Objekt nicht zutreffen bleiben Leerfelder (NULLWERTE)
• kommt eine weitere AG hinzu, muss die gesamte Struktur erweitert werden (noch mehr NULLWERTE)

Datenbestand SCHUELER atomar

• dies scheint unter momentanem Betrachtungszeitpunkt gar noch die beste Lösung - noch ist die Datenbasis nicht relational aufgelöst
• die Daten wurden widerspruchsfrei erfasst
• die Datenstruktur ist atomar - jeder möglichen AG wurde ein Datenfeld zugeordnet und darin die konkrete AG eingetragen
• jedes Objekt ist einmal aufgeführt und eindeutig zu identifizieren
• ein Schlüsselkonzept ist über die Schülernummer vorhanden

Datenbestand SCHUELER atomar

• die Daten wurden widerspruchsfrei erfasst
• die Datenstruktur ist atomar - jeder möglichen AG wurde ein Datenfeld zugeordnet und darin die konkrete AG eingetragen

• ein Schlüsselkonzept ist über die Schülernummer nicht vorhanden - die Daten jedes einzelnen Schülers müssen mehrfach aufgeführt werden
• redundante Daten sorgen für Inkonsistenzen
  • schon bei der Erfassung (schnell ist man in der Spalte verrutscht)
  • bei der Datenpflege (wenn der Schüler beispielsweise umzieht, muss überall fehlerfrei die Adresse geändert werden)
  • jede Menge vollkommen überflüssige Arbeit bei entsprechend vielen Daten
  • unnötig große Datenmengen mit absolut identischen Informationen

... dieser Text wurde nach den Regeln irgendeiner Rechtschreibreform verfasst - ich hab' irgendwann einmal beschlossen, an diesem Zirkus nicht mehr teilzunehmen ;-)

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

Diddi Hallervorden, dt. Komiker und Kabarettist