Grundlagenwissen zu Datenbanken & SQL

Datenarten

Relationale vs. nicht-relationale Datenbanken

• Relationale DBs:
  • Arbeiten mit Tabellen
  • SQL-basiert
  • Starke Konsistenz und referenzielle Integrität
  • Beispiel: MySQL, PostgreSQL
• Nicht-relationale DBs (NoSQL):
  • Flexiblere Datenmodelle (Dokumente, Key-Value, Graphen)
  • Skalierbarer bei großen Datenmengen
  • Beispiel: MongoDB, Redis, Neo4j

Was ist CRUD?

CRUD steht für die vier grundlegenden Operationen auf Daten:

• Create – Daten erstellen
• Read – Daten lesen
• Update – Daten ändern
• Delete – Daten löschen

SQL-Beispiel:

INSERT INTO users (...) -- Create  
SELECT * FROM users     -- Read  
UPDATE users SET ...    -- Update  
DELETE FROM users WHERE ... -- Delete

NULL-Werte

• NULL = Kein Wert vorhanden
• Bedeutet weder 0 noch leerer String!
• Wichtig bei Bedingungen, JOINs und Aggregatfunktionen

Beispiel:

SELECT * FROM kunden WHERE telefonnummer IS NULL;

Atomare Werte

Ein atomarer Wert ist unteilbar und enthält genau einen Wert pro Attribut.

Beispiel:
vorname = "Lena" (atomar)
farben = "rot, blau" (nicht atomar)

Anomalien in Datenbanken

Treten bei nicht normalisierten Tabellen auf:

• Einfüge-Anomalie: Neue Daten können nicht gespeichert werden, weil andere Infos fehlen
• Änderungs-Anomalie: Änderung an einem Ort, aber nicht überall
• Lösch-Anomalie: Löschen eines Datensatzes löscht unbeabsichtigt auch andere Infos

Indizierung

• Indizes beschleunigen Datenzugriffe
• Werden automatisch bei Primärschlüsseln erstellt
• Können auch manuell gesetzt werden

CREATE INDEX idx_name ON kunden(name);

Trigger

• Trigger sind automatische Aktionen bei bestimmten DB-Ereignissen (INSERT, UPDATE, DELETE)

Beispiel: Protokoll schreiben bei Löschung

CREATE TRIGGER log_delete
AFTER DELETE ON kunden
FOR EACH ROW
INSERT INTO log (...);

Stored Procedures

• Gespeicherte Prozeduren sind vordefinierte Abläufe in der Datenbank

Beispiel:

CREATE PROCEDURE zeige_kunde(IN kunde_id INT)
BEGIN
  SELECT * FROM kunden WHERE id = kunde_id;
END;

Aufrufen:

CALL zeige_kunde(3);

Vorteile:

• Wiederverwendbar
• Performance-Gewinn

Fakultative vs. obligatorische Parameter

• Fakultativ = Optional (Enthält einen DEFAULT Wert)
• Obligatorisch = Pflicht

In SQL z. B. bei Funktionen mit Default-Werten:

CREATE PROCEDURE beispiel(IN name VARCHAR(50), IN alter INT DEFAULT 18)

Transaktionen

Eine Transaktion ist eine logische Einheit aus mehreren DB-Operationen:

ACID-Prinzip

• Atomicity – Entweder wird alles ausgeführt oder nichts.
• Consistency – Die Datenbank bleibt immer in einem gültigen Zustand.
• Isolation – Gleichzeitige Transaktionen beeinflussen sich nicht.
• Durability – Einmal bestätigte Änderungen bleiben dauerhaft erhalten.

BEGIN;
UPDATE konto SET betrag = betrag - 100 WHERE id = 1;
UPDATE konto SET betrag = betrag + 100 WHERE id = 2;
COMMIT;

Laufzeit- vs. syntaktische Fehler

Data Warehouse

• Zentrale, strukturierte Sammlung von Unternehmensdaten
• Für Analyse & Reporting
• Daten sind konsolidiert, historisch und meist read-only
• Nutzt oft ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load)

Data Lake

• Speicherort für große Mengen roher Daten
• Kein einheitliches Schema notwendig
• Unterstützt strukturierte, semi- und unstrukturierte Daten
• Ideal für Big Data & Machine Learning