03 SQL-neu - Bildungsportal Sachsen

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WISE
Fakultät Wirtschaftswissenschaften, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbes. Systementwicklung
Programmierung und
Datenbanken II
Sommersemester
Wiederholung – Modellierung
WISE
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Kunde(E-Mail, Name)
Entwurf
mietet(E-Mail, von_bis, Kennz.)
Entwurfsmodell
Auto(Kennz., Max_Pers.)
p
Im
Abstraktion
Analysemodell
un
An
r
tie
aly
en
se
lem
SQL-Statements
g
Problem
Ausgangszustand
Lösung
Transformation
Zielzustand
• Konzeptuelle Modellierung als Instrument der Abstraktion
(Komplexitäsreduktion), Dokumentation und Kommunikation
WI Systementwicklung
Programmierung & Datenbanken II
Folie 2
Wiederholung – ERM & SERM
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• Datenmodellierung mit dem ERM
– Struktursicht
– Abbildung von Datenobjekttypen und deren Beziehungen
– EntityTyp, RelationshipTyp, Attribut
• Schwachstellen des ERM
– Unübersichtlichkeit, kein Ordnungsprinzip
– Keine Visualisierung von Existenzabhängigkeiten
– Redundante Relationen, Gefahr der Modellierung von Kreisen
• SERM
– Gerichtet entsprechend der Existenzabhängigkeiten
– Neu Typ: EntityRelationshipTyp !!
– Multipliziäten-Semantik Teil der konkreten Syntax der Kanten
WI Systementwicklung
Programmierung & Datenbanken II
Folie 3
Wiederholung – ERM & SERM
WISE
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WI Systementwicklung
Programmierung & Datenbanken II
Folie 4
Agenda
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• Motivation
• Relationale Sprachen – Entstehung
• SQL - Datendefinition
– DB-Strukturen definieren, ändern, löschen
• SQL – Datenabfrage
– Datensätze abfragen
• SQL – Datenmanipulation
– Datensätze einfügen, ändern, löschen
WI Systementwicklung
Programmierung & Datenbanken II
5
Motivation SQL – Semantische Lücke
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Menschliche Weltsicht
• Dinge
• Handlungen
• Kalkuliere Angebot
• Löse Bestellung aus
• Stelle Rechnung
Begriffswelt der
Informatik
• Daten
• Algorithmen
• 0110100010110
Deklaration
Interpreter
Computerverständliche
Beschreibungssprache
WI Systementwicklung
Programmierung & Datenbanken II
6
Motivation SQL
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CD_I
D
Datenbank
WI Systementwicklung
Track Titel
CD_I
D
Album
Interpret
7385
1 Himmelblau
7385 Jazzistanders DieÄrzte
7385
2 LiedvomScheitern
4936 Nevermind
Nirvana
7385
3 Breit
3856 Sticky Fingers
RollingStones
4936
1 Smells Like TeenSpirit
9234 Geräusch
DieÄrzte
4936
2 InBloom
4936
3 Come AsYou Are
3856
1 BrownSugar
3856
2 Sway
3856
3 WildHorses
Interpret
Band_Gründung
DieÄrzte
1982
Nirvana
1987
RollingStones
1961
Programmierung & Datenbanken II
7
Anforderungen
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•
Ad-hoc-Formulierung
– Benutzer soll eine Anfrage formulieren können, ohne ein vollständiges
Programm schreiben zu müssen.
•
Deklarativität
– Benutzer soll formulieren „Was will ich haben?“ und nicht „Wie komme
ich an das, was ich haben will?“
– Deklarative Sprache (beschreibend)
•
Mengenorientiertheit
– Operationen auf Mengen von in Tabellen organisierten Daten
– Nicht navigierend, nur eine Ergebnismenge („tuple-at-a-time“)
•
Abgeschlossenheit
– Ergebnis ist wieder eine Relation und kann ebenso als Relation für die
nächste Anfrage verwendet werden.
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Programmierung & Datenbanken II
8
Entstehung relationale DB-Sprachen
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• SQL Mitte der 70er Jahre für „System R“ eingeführt
– System R erstes Relationale DBMS
– Nutzte SEQUEL als Abfragesprache, die von IBM für
Flugzeugbau entwickelt und lizensiert wurde
• Standardisierung durch ANSI und ISO 1986 unter
Namen „Structured Query Language (SQL)“
• Erweiterung
– Integration von XML-bezogene Spezifikationen (XML
Datentyp und Erweiterungen von SQL um XQuery)
• Trotz Standardisierung, bestehen Inkompatibilitäten
zwischen verschiedenen DBMS der einzelnen
Hersteller (MySql, MSSql, OracleSql, PostgreSql etc.)
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9
Exkurs – Wichtigste DBMS
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Datenbanksystem
Hersteller
Oracle Database
Oracle
Microsoft SQL Server
Microsoft
MySQL
Oracle*
DB2
IBM
Informix
IBM
Teradata
Teradata
PostgreSQL
PostgreSQL Global
Development Group*
SAP Sybase
SAP
...
*Open Source
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10
Zusammenfassung - SQL
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• Meist-verbreitete Datenbankanfragesprache
• Ad-hoc und einfach einsetzbar (auch ohne
Programmieroverhead)
• Deklarativ
– Nicht prozedural bzw. imperativ
– Optimierbar
• Very-High-Level Language (Hoher Domänenbezug, sehr
hohe Abstraktion)
• Anfragen an relationale Algebra angelehnt (Hinzukommt DML)
• Achtung: Syntax kann sich von System zu System leicht
unterscheiden
• Achtung: Funktionalität kann sich von System zu System
leicht unterscheiden
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11
Agenda
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• Motivation
• Relationale Sprachen – Entstehung
• SQL – Datendefinition (DDL)
– DB-Strukturen definieren, ändern, löschen
• SQL – Datenabfrage (DML)
– Datensätze abfragen
• SQL – Datenmanipulation (DML)
– Datensätze einfügen, ändern, löschen
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Programmierung & Datenbanken II
12
SQL – Datenbankstrukturen
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Schema
Table
Table.A1
Table
Table.A2
Table.A3
Table.A4
Table.A1
Table.A2
Table.A3
Table.A4
Table
Table.A1
WI Systementwicklung
Table.A2
Table.A3
Table.A4
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13
DB-Strukturen definieren
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Programmierung & Datenbanken II
14
SQL Datentypen*
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INT | Integer
GanzeZahl -2^31bis2^31-1
DEC | Decimal | Decimal (p, [q])
DezimalzahlpStellen,qDezimalstellen
FLOAT
Fließkomma-Zahl
REAL
ReelleZahl5*10^-324bis1,7*10^308
CHAR(n)
ZeichenkettederLängen
VARCHAR(n)
VariableZeichenkettederLängen
BOOLEAN
Wahrheitswert,true false unknown
DATE
DatumJJJJ-MM-TT
TIME
UhrzeitHH:MM:SS
TIMESTAMP
ZeitstempelJJJJ-MM-TTHH:MM:SS
BLOB
Binäres Objekt
*Auswahl
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15
SQL Integritätsbedingungen
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UNIQUE
Werte fürAttributmüsseneindeutigsein
NOT NULL
AttributdarfkeineleerenZellenbesitzen
DEFAULT <Wert>
Standard-Wert,wennnichtsangegeben
wird
PRIMARY KEY
Attributist(Teildes)Primärschlüssel(s)
FOREIGN KEY REFERENCES
<Tabellen-Name>(<Attribut-Name>)
AttributistFremdschlüsselund
referenziertdasangegebene Attributder
angegebenenTabelle
ON DELETE
CASCADE | SET NULL | SET DEFAULT
Aktion,diebeimlöschenvonDS
ausgeführtwerdensoll
ON UPDATE
CASCADE | SET NULL | SET DEFAULT
Aktion,diebeimändernvonDS
ausgeführtwerdensoll
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Programmierung & Datenbanken II
16
SQL – DB-Struktur erzeugen – Beispiel
Exkurs - Relationenmodell
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Attribute
Relationenname
R
A1
An
Tabelle/
Relation
Relationenname R (Attribut A1,... An)
(Primärschlüssel unterstrichen, Fremdschlüssel Linie als Dach)
TAlbum CD_ID
4
Name
Interpret
13
Die Ärzte
TAlbum (CD_ID, Name, Interpret)
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Folie 17
SQL – DB-Struktur erzeugen – Beispiel
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Interpret
Band_Gründung
TInterpret
CD_ID
Album
Track
TAlbum
Titel
TTitel
Ausgangssituation - Relationenschema
•
TInterpret (Interpret, Band_Gründung)
•
TAlbum (CD_ID, Album, Interpret)
•
TTitel (CD_ID, Track, Titel)
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Programmierung & Datenbanken II
18
SQL – DB-Struktur erzeugen – Beispiel
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CD_I
D
CD_I
D
Track Titel
Album
Interpret
7385
1 Himmelblau
7385 Jazzistanders DieÄrzte
7385
2 LiedvomScheitern
4936 Nevermind
Nirvana
7385
3 Breit
3856 Sticky Fingers
RollingStones
4936
1 Smells Like TeenSpirit
9234 Geräusch
DieÄrzte
4936
2 InBloom
4936
3 Come AsYou Are
3856
1 BrownSugar
3856
2 Sway
3856
3 WildHorses
WI Systementwicklung
Interpret
Band_Gründung
DieÄrzte
1982
Nirvana
1987
RollingStones
1961
Programmierung & Datenbanken II
19
Schema + Tabelle Interpret
WISE
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Schema
CREATE SCHEMA Audiodatenbank;
Interpret
Interpret
Band_Gründung
CREATE TABLE TInterpret (
Interpret VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
Band_Gründung INT);
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20
Schema + Tabelle Interpret
WISE
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Album
CREATE TABLE TAlbum(
CD_ID INT PRIMARY KEY,
Album VARCHAR(50),
Interpret VARCHAR(50))
FOREIGN KEY (Interpret) REFERENCES
TInterpret(Interpret);
CD_I
D
Album Interpret
CD_I
D
Track
Titel
CREATE TABLE TTitel(
CD_ID INT NOT NULL,
Track INT NOT NULL,
Titel VARCHAR(50) NOT NULL)
PRIMARY KEY (CD_ID, Track),
FOREIGN KEY (CD_ID) REFERENCES TAlbum(CD_ID);
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Programmierung & Datenbanken II
Titel
21
DB-Strukturen ändern
WISE
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Attribut (Spalte) hinzufügen
ALTER TABLE <Tabellen-Name>
ADD COLUMN <Attribut-Name> <Datentyp> [<Integritätsbedingungen>];
•
Notwendig für sich gegenseitig referenzierende Tabellen
Attribut (Spalte) löschen
ALTER TABLE <Tabellen-Name>
DROP COLUMN <Attribut-Name> CASCADE;
•
Cascade löscht ebenfalls Attribute, die sich auf das zu löschende Attribut beziehen.
CREATE TABLE Angestellter (PersNr CHAR(10) PRIMARY KEY);
CREATE TABLE Abteilung(
AbtNr INT PRIMARY KEY,
Leiter CHAR(10) FOREIGN KEY REFERENCES Angestellter(PersNr));
ALTER TABLE Angestellter
ADD COLUMN AbtNr INT FOREIGN KEY REFERENCES Abteilung(AbtNr);
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Programmierung & Datenbanken II
22
Agenda
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• Motivation
• Relationale Sprachen – Entstehung
• SQL – Datendefinition (DDL)
– DB-Strukturen definieren, ändern, löschen
• SQL – Datenabfrage (DML)
– Datensätze abfragen
• SQL – Datenmanipulation (DML)
– Datensätze einfügen, ändern, löschen
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SQL – Datenabfrage
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• Projektion – Auswahl bestimmter Attribute einer
Relation
• Selektion – Auswahl bestimmter Datensätze einer
Relation
• Verbund (Join) – Verknüpfung zweier Relationen zu
einer
Projektion
CD_I
D
Selektion
Interpret
Interpret
Band_Gründung
7385 Jazzistanders DieÄrzte
DieÄrzte
1982
4936 Nevermind
Nirvana
Nirvana
1987
3856 Sticky Fingers
RollingStones
RollingStones
1961
9234 Geräusch
DieÄrzte
WI Systementwicklung
Album
Verbund
Programmierung & Datenbanken II
24
Einfache Datenabfrage
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• Natürliche Sprache:
– Ermittle alle Alben-Namen von den Ärzten!
• Deskriptive Sprache SQL:
SELECT Album
FROM TAlbum
WHERE Interpret = ´Die Ärzte´;
Projektion
Selektion
• Ergebnis:
CD_I
D
Album
Interpret
Album
7385 Jazzistanders DieÄrzte
Jazzistanders
4936 Nevermind
Nirvana
Geräusch
3856 Sticky Fingers
RollingStones
9234 Geräusch
DieÄrzte
WI Systementwicklung
Programmierung & Datenbanken II
25
Erweiterte Datenabfrage
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SELECT [DISTINCT] <Attribut-Name> [AS <neuer Attribut-Name>], ...
FROM <Tabellen-Name> [AS <neuer Tabellen-Name>], ...
[WHERE <Bedingung>]
[GROUP BY <Attribut-Liste> [HAVING <Auswahl-Bedingung>]]
[ORDER BY <Attribut-Name> [ASC|DESC]];
• Reihenfolge der Bearbeitung innerhalb der DB:
1 FROM
Für dieAbfrageerforderlicheTabelle(n)
2 WHERE
Selektionsbedingung(en)
3 GROUP BY
GruppierungnachAttribut-Werten
4 HAVING
AuswahlvonGruppenausGROUPBY
5 SELECT
Projektion (Auswahl)vonAttributenderErgebnistabelle
6 ORDER BY
Sortierreihenfolgeder Ergebnismenge
WI Systementwicklung
Programmierung & Datenbanken II
26
Beispiele – Datenabfragen
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TAlbum
CD_I
Album
D
Interpret
7385 Jazzistanders DieÄrzte
4936 Nevermind
Nirvana
3856 Sticky Fingers
RollingStones
9234 Geräusch
DieÄrzte
Result 1
CD_I
Album
D
1. SELECT * FROM TAlbum;
2. SELECT Album, Interpret FROM TAlbum;
3. SELECT DISTINCT Interpret FROM TAlbum;
Result 3
Result 2
Interpret
Interpret
7385 Jazzistanders DieÄrzte
Jazzistanders DieÄrzte
DieÄrzte
4936 Nevermind
Nirvana
Nevermind
Nirvana
Nirvana
3856 Sticky Fingers
RollingStones
Sticky Fingers
RollingStones
RollingStones
9234 Geräusch
DieÄrzte
Geräusch
DieÄrzte
WI Systementwicklung
Interpret
Album
Programmierung & Datenbanken II
27
Beispiele – Datenabfragen
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TTitel
CD_I
Track Titel
D
7385
1 Himmelblau
4. SELECT Titel FROM TTitel
WHERE CD_ID = 4936;
5. SELECT
TAlbum.Interpret AS Band,
TTitel.Titel AS Song
FROM TTitel, TAlbum
WHERE TAlbum.CD_ID = TTitel.CD_ID
AND TAlbum.Album = `Nevermind`;
7385
2 LiedvomScheitern
7385
3 Breit
4936
1 Smells Like TeenSpirit
4936
2 InBloom
4936
3 Come AsYou Are
3856
1 BrownSugar
3856
2 Sway
Result 4
Result 5
3856
3 WildHorses
Titel
Band
Nirvan
a
Nirvan
a
Nirvan
a
TAlbum
CD_I
Album
D
7385 Jazzistanders
4936 Nevermind
3856 Sticky Fingers
9234 Geräusch
WI Systementwicklung
Smells Like TeenSpirit
Interpret
InBloom
DieÄrzte
Nirvana
RollingStones
DieÄrzte
Come AsYou Are
Programmierung & Datenbanken II
Song
Smells Like TeenSpirit
InBloom
Come AsYou Are
28
Verbund – Join
WISE
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6. SELECT
1
2
3
FROM
WHERE
AND
TAlbum.Album AS CD, TAlbum.Interpret AS Band,
TInterpret.Band_Gründung AS seit
TAlbum, TInterpret
TAlbum.Interpret = TInterpret.Interpret
seit <= 1985;
4
CD
CD_I
D
7385
4936
3856
9234
7385
4936
3856
9234
7385
4936
3856
9234
Band
seit
Album
TAlbum.Interpret TInterpret.Interpret Band_Gründung
Jazzistanders
Nevermind
Sticky Fingers
Geräusch
Jazzistanders
Nevermind
Sticky Fingers
Geräusch
Jazzistanders
Nevermind
Sticky Fingers
Geräusch
DieÄrzte
Nirvana
RollingStones
DieÄrzte
DieÄrzte
Nirvana
RollingStones
DieÄrzte
DieÄrzte
Nirvana
RollingStones
DieÄrzte
WI Systementwicklung
DieÄrzte
DieÄrzte
DieÄrzte
DieÄrzte
Nirvana
Nirvana
Nirvana
Nirvana
RollingStones
RollingStones
RollingStones
RollingStones
Programmierung & Datenbanken II
1982
1982
1982
1982
1987
1987
1987
1987
1961
1961
1961
1961
29
Agenda
WISE
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• Motivation
• Relationale Sprachen – Entstehung
• SQL – Datendefinition (DDL)
– DB-Strukturen definieren, ändern, löschen
• SQL – Datenabfrage (DML)
– Datensätze abfragen
• SQL – Datenmanipulation (DML)
– Datensätze einfügen, ändern, löschen
WI Systementwicklung
Programmierung & Datenbanken II
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SQL – Einfügen von Datensätzen
WISE
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• Pro Anweisung immer nur Datensätze EINER Relation
manipulieren
• Ohne Angabe von Attributen gelten alle Attribute als
angegeben
• Nicht angegebene Attribute erhalten <Default> oder
NULL-Werte
• Reihenfolge der VALUES entspricht Reihenfolge der
TAlbum
Attribute
INSERT INTO
VALUES
INSERT INTO
VALUES
<Tabellen-Name>
[(<Attribut-Name>,...)]
(<Wert>,...);
TAlbum
(1234, `Stadtaffe`, `Peter Fox`);
WI Systementwicklung
CD_I
D
7385
4936
3856
9234
1234
Programmierung & Datenbanken II
Album
Interpret
Jazzistanders
Nevermind
Sticky Fingers
Geräusch
Stadtaffe
DieÄrzte
Nirvana
RollingStones
DieÄrzte
PeterFox
31
SQL – Ändern von Datensätzen
WISE
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UPDATE
SET
[WHERE
<Tabellen-Name>
<Attribut-Name 1> = <Wert-Ausdruck 1>
[,..., <Attribut-Name n> = <Wert-Ausdruck n>]
<Bedingung>];
• Begrenzt auf eine Relation
• Mehre Tupel gleichzeitig änderbar
UPDATE
SET
WHERE
TInterpret
...
...
...
...
Interpret = `Baste Band dar Walt`
Interpret = `Die Ärzte`;
Interpret
Band_Gründung
DieÄrzte
1982
...
BasteBanddarWalt
DieÄrzte
1982
Nirvana
1987
Nirvana
1987
RollingStones
1961
RollingStones
1961
WI Systementwicklung
Interpret
...
Programmierung & Datenbanken II
Band_Gründung
...
...
32
SQL – Löschen von Datensätzen
WISE
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CD_I
D
Album
Interpret
7385 Jazzistanders DieÄrzte
WI Systementwicklung
4936 Nevermind
Nirvana
3856 Sticky Fingers
RollingStones
9234 Geräusch
DieÄrzte
Programmierung & Datenbanken II
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Zusammenfassung
WISE
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• Structured Query Language
– Deklarative Sprache zur Arbeit mit relationalen
Datenbanksystemen
– Gliederung in 4 Bereiche:
• Data Definition Language (DDL)
à CREATE, ALTER, DROP
• Data Manipulation Language (DML)
à SELECT, INSERT INTO, UPDATE, DELETE FROM
• Data Control Language (DCL)
à GRANT, REVOKE ->Festlegung von Zugriffsrechten
• Transaction Control Language (TCL)
à COMMIT, ROLLBACK
WI Systementwicklung
Programmierung & Datenbanken II
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Literatur
WISE
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• [ElNa02] Elmasri, Navathe: Grundlagen von
Datenbanksystemen, Person Studium, Kap.8
• [Meie07] Meier: Relationale und postrelationale
Datenbanken, Springer, Kap. 3
• [Prei07] Preiß: Entwurf und Verarbeitung relationaler
Datenbanken, Oldenbourg, Kap. 4
WI Systementwicklung
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Hausaufgabe
WISE
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Wiederholung:
• Grundbegriffe der Mengenalgebra => z.B: Hirscher
(2002 )Grundlegende Begriffe der Mathematik:
Entstehung und Entwicklung : Struktur - Funktion Zahl
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36
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