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Softwartechnik > Datenbanktechnik > Flashcards

Datenbanktechnik Flashcards

1
Q

Welche Grundlegenden Begriffe gibt es bezüglich Daten?

A
  • Zeichen
  • Datenelement
  • Datensegment
  • Datensatz
  • Datei
  • Datenbank
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2
Q

Definieren sie den Begriff Zeichen.

A

Ein Zeichen (Character) ist die kleinste speicherbare Einheit, auf die während der Datenverarbeitung zugegriffen werden kann.

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3
Q

Wie lautet die Definition von Datenelement?

A

Ein Datenelement (Item) ist die kleinste logische Dateneinheit, besteht aus einem oder mehreren Zeichen und kann nicht weiter zerlegt werden.

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4
Q

Definieren sie den Begriff Datensegment.

A

Besteht zwischen Datenelementen ein logischer Zusammenhang, kann man sie zu einem Segment bzw. Datensegment zusammenfassen.

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5
Q

Definieren Sie den Begriff Datensatz.

A

Ein Datensatz (Set) entsteht durch Zusammenfassung logisch zusammengehörender Datensegmente oder Datenelemente.

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6
Q

Definieren Sie den Begriff Datei

A

Eine Datei (File) ist eine Menge von Daten, die nach einem Ordnungskriterium, das sie als zusammengehöhrend kennzeichnet, maschinenlesbar gespeichert wird.

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7
Q

Definieren Sie den Begriff Datenbank.

A

Eine Datenbank (Database) dient dazu, eine große Menge von Daten strukturiert zu speichern und zu verwalten.

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8
Q

Welche Datenarten gibt es?

A 
•	Objekte
o	Stammdaten
o	Bewegungsdaten
•	Inhalt
o	Nutzdaten
o	Steuerdaten
•	Zeichenart
o	numerisch
o	alpha-numerisch
o	grafisch
o	akustisch
o	logisch
•	Verarbeitungsdaten
o	Eingabedaten
o	Zwischenergebnisse
o	Ausgabedaten
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9
Q

Welche Datenoperationen gibt es?

A
  • Verwaltung
  • Bereitstellung
  • Veränderung des Inhalts
  • Änderung der Ordnung
  • Änderung der Struktur
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10
Q

Was versteht man unter Datenorganisation?

A
  • Festlegung der logischen Datenstrukturen (Datenmodellierung)
  • Verfahren und Vorschriften zum Speichern, Wiederauffinden und Verändern von Daten
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11
Q

Wie sieht die Konventionelle Dateiorganisation aus?

A

Daten sind in den einzelnen Anwendungen in spezifischen Datenformaten integriert und werden lokal verwaltet.

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12
Q

Nennen Sie Nachteile der konventionellen Dateiorganisation.

A
  • Kein gemeinsamer Datenbestand
  • Mehrfachspeicherung von Daten in verschiedenen Dateien (Redundanz)
  • Hoher Datenänderungsaufwand aufgrund von Mehrfachspeicherungen
  • Erschwerte Erweiterbarkeit bzw. Anpassbarkeit
  • Berücksichtigung von Datenschutz/-sicherheit in jeder Anwendung
  • Keine „Ad-hoc“ Datenabfrage
  • kein übergreifender Datenzugriff
  • Keine Datenkonsistenz (Widerspruchsfreiheit)
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13
Q

Welche Anforderungen werden an eine verbesserte Datenorganisation gestellt?

A
  • Gemeinsame Datenbasis für viele Anwendungen und Nutzer
  • Vermeidung von Datenredundanzen
  • Datenunabhängigkeit (vom Anwendungsprogramm und von der physischen Speicherung)
  • Datenintegrität (Datenkonsistenz, -sicherheit, -schutz)
  • Benutzerfreundlichkeit/Performance
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14
Q

Was versteht man unter einem Datenmodell?

A

Realitätskonforme, widerspruchsfreie Abbildung der zu einem Aufgaben- oder Anwendungsbereich gehörigen Daten, Datenstrukturen und Beziehungen zwischen den Daten.

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15
Q

Welche Ebenen einer integrierten, modellorientierten Datenorganisation gibt es?

A

• Anwendungsebene
• Externe Ebene
• Konzeptionelle Ebene
o Konzeptionelles (konzeptuelles, semantisches) Datenmodell
o anwendungs- und datenbankunabhängige Struktur
• Logische Ebene
o Logisches Datenmodell (Datenbankmodell)
o anwendungsunabhängig/datenbankspezifisch
• Physische Ebene
o Physisches Datenmodell
o physische Form der Speicherung/Datenzugriff

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16
Q

Was beschreibt die konzeptionelle Datenorganisation?

A

Die konzeptionelle Datenorganisation beschreibt die wichtigsten Datenentitäten sowie deren Merkmale und Beziehungen untereinander.

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17
Q

Welche logischen Datenmodelle gibt es?

A
  • Hierarchisches Datenbankmodell
  • Netzwerk-Datenbankmodell
  • Relationales Datenbankmodell
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18
Q

Welche Vor- und Nachteile hat das Hierarchische Datenbankmodell

A

• Vorteile:
o Einfache Übertragungsmöglichkeit von Hierarchiemodellen
o Schneller Zugriff auf die Datenelemente
o Leichte graphische Darstellungsmöglichkeit
• Nachteile:
o n:m-Beziehungen nicht redundanzfrei darstellbar
o Durch Löschen eines Elternelementes kein Zugriff mehr auf Kinderelemente
o Unflexibel, da hierarchische Struktur nachträglich aufwändig zu ändern
o schwer erweiterbar

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19
Q

Nennen Sie Vor- und Nachteile des Netzwerk-Datenbankmodells.

A

• Vorteile:
o n:m-Beziehungen sind redundanzfrei abbildbar
o schneller Zugriff auf beliebige Datenelemente
• Nachteile:
o Unübersichtlich
o Unflexibel, schwer wartbar
o Die Richtung der Eltern-Kind-Beziehungen müssen protokolliert werden
o Aufgrund fehlender Datenbankabfragesprachen keine „AD-hoc“-Abfragen möglich

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20
Q

Welche Eigenschaften hat das Relationale Datenbankmodell?

A
  • Zeilen sind gleich lang
  • In den Feldern gibt es keine Attributwiederholungen
  • Es gibt keine zusammengesetzten Attributwerte
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21
Q

Was versteht man unter einem Primärschlüssel im Kontext des Relationalen Datenbankmodell?

A
  • Ein Primärschlüssel (Primary Key) muss jeden Datensatz (Tupel) eindeutig identifizieren können.
  • Datenbankoperationen dürfen den Primärschlüssel nicht verändern
  • sollte einfach aufgebaut und im Falle einer nicht-automatischen Vergabe leicht zu merken sein
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22
Q

Welche Tabellentypen gibt es?

A
  • Datentabelle

* Beziehungstabelle

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23
Q

Was zeichnet ein Objektorientiertes Datenbankmodell aus?

A

Objektorientierte Datenmodelle können neben einer strukturbeschreibenden Komponente (Objekte mit Attributen) auch eine das Verhalten beschreibende Komponente besitzen (Methoden).

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24
Q

Was zeichnet die Objektrelationales Datenbankmodell aus?

A

Objektrelationale Datenmodelle stellen eine Erweiterung der relationalen Datenbankmodelle um bestimmte objektorientierte Konzepte (wie z.B. die Objektidentität, Typenhierarchien und Typenkonstruktion) da.

25
Q

Welche Bestandteile hat ein Datenbankmanagementsystem?

A
  • Programme
  • Endanwender
  • Data Dictionary
  • Datenbanken
  • Datenbank-Administrator
  • Datenbank-Anwendungsentwickler
26
Q

Welche Module haben relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS)

A 
•	Administrations-Programme
•	Menü-Generator
•	Masken-Generator
•	Report-Generator
•	Datenkonverter für Export/Import
•	SQL-Interpreter
•	Sonstige Programme: Precompiler, Netzwerkanbindungen, …
•	SQL-Schnittstelle:
o	Datendefinition
o	Datenmanipulation
o	Datenschutz
o	Datenabfrage
27
Q

Nennen Sie Merkmale von Datenbanksystemen.

A

• Datenunabhängigkeit:
o Anpassungsfähigkeit: Anwendungen sind gegen Änderungen, die am Datenbankschema vorgenommen werden, immun.
o Übertragbarkeit: Einsatz neuer Hardware führen zu keiner Funktionsveränderung
• Datenintegration:
o Speicherung sämtlicher Daten in einer Datenbank
• Erleichterte Konsistenzsicherung:
o Überprüfung der Daten auf Korrektheit und Vollständigkeit
• Datenschutz und Datensicherung:
o Einheitlicher kontrollierter Zugriff auf die Daten und Backup
• Mehrnutzerbetrieb möglich:
o Kontrolle gleichzeitiger Zugriffe
• geeignete Benutzerschnittstellen:
o Unterschiedliche Benutzeroberflächen und Sichtendefinitionen für unterschiedliche Benutzergruppen

28
Q

Was ist eine Datenbanktransaktion?

A

Eine Transaktion ist eine Folge von Anweisungen, die als eine logische Einheit betrachtet werden. Nach fehlerfreier und vollständiger Ausführung wird der Datenbestand in einem konsistenten Zustand hinterlassen.

29
Q

Welche relationalen Datenbanksysteme gibt es?

A
  • Access
  • Oracle
  • MySQL
30
Q

Welche Datenbankentwürfe gibt es? In welcher Phase werden sie entworfen?

A 
•	Konzeptioneller Datenbank-Entwurf
o	ER-Modell
o	UML-Klassendiagramm
•	Logischer Datenbank-Entwurf
o	Überführung von ER-/UML-Klassendiagramm in ein Relationales Datenbankmodell
o	Normalisierung der Relationen
•	Physischer Datenbank-Entwurf
o	Festlegung von Speicherstrukturen
o	Zugriffsmechanismen
o	Festlegung der Größe von Pufferspeicher
31
Q

Was ist Datenredundanz?

A

Datenredundanz liegt dann vor, wenn ein Teil der Daten ohne Informationsverlust weggelassen werden kann. In der Datenorganisation steht der Begriff Redundanz für die mehrfache Speicherung derselben Daten.

32
Q

Was sind Mutationsanomalien?

A
  • Redundanz erzeugt vor allem die Gefahr von Mutationsanomalien.
  • Als Mutationen werden alle Änderungen bezeichnet, die auf einen Datenbestand erfolgen.
  • Ist das gleiche Objekt mehrfach gespeichert, so müssen eventuelle Änderungen auch alle Datensätze einschließen, die dieses Objekt betreffen. Anderenfalls erhält man eine Datenbank mit inkonsistenten Daten. (hervorgerufen durch Lösch-, Einfügen- und Änderungsanomalien)
33
Q

Was ist Normalisierung?

A

Im Prozess der Normalisierung findet eine in Stufen fortschreitende Verringerung von evtl. vorhandener Datenredundant statt. Das Ziel der Normalisierung ist erreicht, wenn innerhalb einer Relation (Tabelle) keine Redundanzen mehr auftreten. Weitere Gründe für die Normalisierung sind neben der Vermeidung von Redundanzen und der daraus entstehenden Anomalien der Zwang zum systematischen Entwurf einer Datenbank und die bessere Übersichtlichkeit für Benutzer und Programmierer.

34
Q

Wie sieht die 1. Normalform aus?

A

• 1. Normalform
o eine Relation befindet sich in der ersten Normalform, wenn alle ihre Attribute nur einfache Attributwerte aufweisen, d.h. wenn jeder Kreuzungspunkt von Zeile und Spalte höchstens einen Wert besitzt

35
Q

Wie sieht die zweite Normalform aus?

A

• 2. Normalform
o Eine Relation befindet sich in der zweiten Normalform, wenn
 sie der ersten Normalform entspricht und
 jedes Nicht-Schlüssel-Attribut vom gesamten Identifikationsschlüssel funktional abhängig ist, nicht aber bereits von Teilen des Gesamtschlüssels.
o Bemerkungen:
 Ein Attribut bzw. Attributskombination B heißt funktional abhängig vom Attribut bzw. Attributskombination A in derselben Relation, wenn zu einem bestimmten Wert von A höchstens ein Wert von B möglich ist.
 Besteht der Schlüssel einer in der ersten Normalform vorliegenden Relation aus nur einem Attribut, so liegt automatisch die zweite Normalform vor.
 Es muss also stets geprüft werden, ob man aus einem Teilschlüssel auf Nichtschlüsselattribute folgern kann.
 Bei der Erzeugung der 2. NF entstehen in der Regel mehrere Relationen

36
Q

Wie sieht die dritte Normalform aus?

A

• 3. Normalform, wenn
o sie der zweiten Normalform entspricht und
o jedes Nicht-Schlüsselattribut nicht transitiv ist, d.h. direkt von Primärschlüssel abhängt.
• Bemerkungen:
o Transitive Abhängigkeiten ist eine Form von indirekter Abhängigkeit und bedeutet, dass immer wenn AB und BC gelten auch AC gilt.
o Bei der Erzeugung der 3. NF entsteht i.d.R. mehrere Relationen!
o Neben der dritten Normalform existieren noch weiter Normalformen, in der Praxis ist die dritte NF jedoch meist ausreichend.

37
Q

Wie sieht die erweiterte Normalisierung aus?

A
  • es besteht noch eine vierte und fünfte Normalform (in Praxis selten verwendet)
  • Ausnahme bilden sich überschneidende Entitäten, etwa wenn ein Kunde gleichzeitig auch Lieferant ist. Seine Adresse müsste dann sowohl in der Kunden als auch in der Lieferantentabelle enthalten sein. Ändert sich nun die Adresse ist es nicht auszuschließen, dass die Änderung in der zweiten Tabelle unterbleibt. Datenbank wäre dann nicht konsistent.
38
Q

Was versteht man unter dem Normalisierungskompromiss?

A
  • Bei extremer Normalisierung können viele kleine Tabellen entstehen, welche die Leistung der Datenbank erheblich reduzieren und aufgrund der höheren Komplexität auch wieder zu größerer Fehleranfälligkeit führen
  • Die Zahl der erforderlichen künstlichen Schlüssel wächst bei extremer Normalisierung
  • es steigt zudem der Aufwand für die Herstellung von Beziehungen zwischen den einzelnen Tabellen.
  • Das Ergebnis eines Normalisierungsprozesses ist daher ein Kompromiss zwischen einem Höchstmaß an Redundanzfreiheit und der Leistung des Systems. Ziel der Normalisierung ist dann auch nicht die Redundanzfreiheit an sich, sondern die Beseitigung unkontrollierter Redundanz
39
Q

Wie werden ER- und UML-Klassendiagramme in relationales Datenbankmodellüberführt?

A

• Regel 1:
o Bildung einer Relation für jeden Entity-Typ und Relationship-Typ. Zusammengesetzte Attribute werden in einzelne zerlegt
• Regel 2:
o Eine Beziehung im ER-Modell wird in der Relation abgebildet, dass jeweils die Schlüsselattribute aller an der Beziehung beteiligten Entity-Relationen und die Attribute der Beziehung in der Relation enthalten sind.
• Regel 3:
o Für 1:1- und 1:n-Beziehungen kann dabei auch eine Einbettung der gesamten Beziehung in die entsprechende Entity-Relation erfolgen.
• Regel 4:
o Durchführung der Normalisierung (falls erforderlich)

40
Q

Welche Beziehungen zwischen Entitäten und Klassen gibt es?

A

• 1:1-Beziehung:
o Beide Relationen werden zu einer Relation zusammengefasst
o  Insgesamt 1 Relation!
• 1:n-Beziehungen
o Primärschlüssel der Relation „1“ wird an die Relation der Seite „n“ angehängt
o Insgesamt 2 Relationen!
• n:m-Beziehungen:
o Neue Relation definieren mit Primärschlsseln der „n-„ und „m-„ Seite
o Insgesamt 3 Relationen!

41
Q

Nennen Sie Vor- und Nachteile vom zentralen Datenbankkonzept.

A 
•	Vorteile:
o	redundanzfreie Datenhaltung
o	bessere Sicherung der Datenkonsistenz
o	bessere Datensicherung/Datenschutz
•	Nachteile:
o	Abhängigkeit von einem zentralen Rechner
o	Flaschenhals
o	Performance-Probleme bei vielen Anwendern
42
Q

Nennen Sie Vor- und Nachteile des vernetzten Datenbankkonzepts.

A 
•	Vorteile:
o	keine Leistungsengpässe
•	Nachteile:
o	Datenbankmodell schwer anpassbar und erweiterbar
o	aufwendige Konsistenzsicherung
43
Q

Nennen Sie Vor- und Nachteile des verteilten Datenbankkonzepts.

A

• Vorteile:
o redundanzfreie Datenhaltung
o Datenbankmodell leicht anpassbar und erweiterbar
o transparenter Datenzugriff
• Nachteile:
o erschwerte Sicherung der Datenkonsistenz

44
Q

Was versteht man unter NoSQL-Datenbanken?

A

• neue Generation von Datenbanksystemen, die folgende Punkte berücksichtigen:

  1. zugrundeliegendes Datenmodell ist nicht relational
  2. System hat kein konzeptionelles Datenmodell
  3. Aufgrund verteilter Architektur unterstützt das System eine einfache Datenreplikation
  4. System bietet eine einfache API (Application Programming Interface)
  5. System liegt ein anderes Konsistenzmodell zugrunde
45
Q

Nennen Sie Beispiel für relationale und nichtrelationale Datenbanken

A 
•	relational:
o	SQLite
o	Sybase
o	MySQL
o	H2
o	Oracle
o	IBM DB2
o	SQL Server
o	Postgres
•	nichtrelational:
o	Column Stores
o	Document S.
o	Key-Value S.
o	Graph DBs.
o	ObjectDBS. 
o	XML DBs.
o	Special Grid DBs
•	Über die Grenze wird oft diskutiert, am einfachsten mit Paradigmenumbruch zu Web 2.0
46
Q

Welche Typen von NoSQL Datenbanken gibt es?

A
  • Spaltenorientiert
  • Key-Value-basiert
  • Dokumentbasiert
  • Graphenbasiert
  • Objektbasiert
47
Q

Beschreiben sie Spaltenorientierte NoSQL

A
  • Eine spaltenorientierte Datenbank ist ein Datenbankmanagementsystem, das seine Inhalte spaltenweise statt zeilenweise abspeichert.
  • Das hat Vorteile bei Anwendungen wie Data-Warehouse, wo Aggregate über große Zahlen ähnlicher Elemente gebildet werden.
  • Der spaltenorientierte Zugang steht im Kontrast zum zeilenorientierten, dem relationale Datenbanken folgen
  • Beispiele: Apache Cassandra, Google Big Table, Hbase, SimpleDB
48
Q

Beschreiben Sie Key-Value-basierte NoSQL.

A
  • Grundsätzlich ist die Key-Value-Datenbank eine sehr einfach Speicherform, wie man sie bereits von Konfigurationsdateien kennt, denn auch bei diesen referenziert ein Schlüssel auf einen Wert.
  • Jedoch erweitern einige moderne Key-Value-Stores das Konzept der Konfigurationsdateien, indem sie nicht nur Strings, sondern auch andere Datentypen, wie z.B. Integer, Booleans, Sets/Listen oder sogar Objekte/Dictionaries als Wert speichern können.
  • Vorteil: Sehr schnelle Suchen
  • Nachteil: Kein Schema
  • Beispiel: Chordless, Google Big Table, GT.M, InterSystems Cache, Membase, memcached, Redis, Amazon Dynamo, Project Voldemort, Riak, Berkeley DB, Memcachedb
49
Q

Beschreiben Sie dokumentenbasierte NoSQL.

A
  • dokumentenbasierte Datenbank ist eine Datenbank, bei der Dokumente die Grundeinheit zur Speicherung der Daten bilden.
  • Während eine relationale Datenbank aus Datenbanktabellen besteht, die einem festen Datenbankschema unterliegen, enthält eine dokumentenorientierte Datenbank einzelne Dokumente.
  • Dokumente können strukturierte Dateien mit einem Standard-Dateiformat wie Klartext, XML oder JSON sein
  • Vorteile: Es gibt keine unvollständigen Daten, jeder Datensatz wird durch sich betrachtet
  • Nachteile: Abfrageperformance schlecht; kein Schema; Keine Standardabfragesprache
  • Beispiele: Apache, Jackrabbit, BaseX, CouchDB, eXist, Lotus Notes, MongoDB, orientDB
50
Q

Beschreiben sie graphenbasierte NoSQL.

A
  • Graphendatenbank ist eine Datenbank die Graphen benutzt, um stark vernetzte Informationen darzustellen und abzuspeichern
  • Ein solcher Graph besteht aus Knoten und Kanten, den Verbindungen zwischen den Knoten.
  • Sowohl Knoten als auch Kanten können Eigenschaften, sogenannte Properties besitzen.
  • Vorteile: Graphenbasierte Algorithmen für Analyse verwendbar
  • Nachteile: Performance bei Suche
  • Beispiele: Neo4j, Orient DB, InfoGrid, HyerGraphDB, Core Data, DEX
51
Q

Beschreiben sie objektorientierte NoSQL.

A
  • Objektdatenbank ist Datenbank, die auf dem Objektdatenbankmodell besiert.
  • Im Unterschied zur relationalen Datenbank werden Daten hier als Objekte im Sinne der Objektorientierung verwaltet
  • Ein Objekt modelliert einen Gegenstand oder Begriff der realen Welt und enthält dazugehörige Attribute
  • Vorteil: Objektorientierter Gedanke
  • Nachteil: Performance
  • Beispiele: Db4o, ZODB
52
Q

Beschreiben Sie die Semantic Web Architecture.

A
  • Jede Information im Semantic Web muss eindeutig identifiziert und kodiert werden können URI und UNICODE
  • Informationen im Semantic Web müssen so formuliert werden, dass die von Agenten verstanden werden können. Dies erfordert eine einheitliche Syntax  XML und XML Schema
  • Einfache Beziehungen zwischen Informationen müssen semantisch ausgedrückt werden können  RDF Model & Syntax
  • Unterschiedliche Semantik muss erklärt werden, damit scheinbar nicht vereinbare Informationen miteinander vereint werden können  Ontology/Regeln (OWL/SWRL)
  • Aus vorhandener Information soll eine neue Information abgeleitet werden  Inferenz-mechanismen (Logic)
  • Zugriffsrestriktionen und Vertrauenswürdigkeiten müssen gewährleistet sein Signatur, Encryption, Proof, Trusted SW
53
Q

Nennen Sie Vor- und Nachteile von Semantic Web

A

• Vorteile:
o Semantische Datenmodelle ermöglichen dem Anwender „intelligenter Zugang“ zu Informationen bzw. eine kontextspezifische Suche
o über semantische Datenmodelle können die Datenverarbeitungsprozesse aus unterschiedlichen heterogenen IT-Anwendungen integriert werden, um ein qualitative besseres Informationsmanagement umzusetzen
o Extraktion und Präsentation von Wissen, d.h. Beantwortung von Fragen über verschiedene Dokumente hinweg
• Nachteile:
o Auf dem Markt vorhandene Lösungen sind noch nicht ausgereift, um sie mittelfristig einzusetzen
o Fehlende Standardisierung des Design-, Implementierungs- und Wartungsprozesses der Ontologien(Wissensrepräsentationen über Beziehungen zwischen verschiedenen Klassen)  führt zu einer Vielzahl von heterogenen Ordnungssystemen
o Semantische Verfahren sind sehr vielfältig und können dadurch den Nutzer verunsichern
o Der Aufwand zur manuellen Modellierung, Gewinnung und Pflege der semantischen Daten ist aufgrund der hohen Komplexität der gängigen Werkzeuge sehr hoch

54
Q

Wie werden Datenbanken entworfen?

A 
1.	Konzeptioneller DB-Entwurf
•	Abbildung eines Realitätsausschnittes
•	unabhängig vom zu verwendenden Datenbanksystem
•	„findet auf dem Papier statt“
ER-Modell
2.	Logischer DB-Entwurf
•	stellt ERM als Datenmodell dar
•	„findet auf dem Papier statt“
•	Festlegung der Art des zu verwenden Datenbanksystems:
•	relationales Modell
•	hierarchisches Modell
•	Netzwerkmodell
•	Normalisierung
relationales Modell
3.	Physischer DB-Entwurf
•	Festlegung von Speicherstrukturen
•	Zugriffsmechanismen
•	Eingabe von Grunddaten
•	Festlegung der Größe von Pufferspeicher
konkrete Datenbank
55
Q

Was ist SQL?

A

• Structured Query Language
• wird von den meisten Datenbanksystemen unterstützt
• schrittweise Entwicklung
o Sprachentwicklung in den 70ern
o Standardisierung: 89,92,99,03
• Aufteilung in drei Sprachen
o Definitionssprache / Data Definition Language (DDL)
 zur Definition von Tabellen
o Bearbeitungssprache / Data Manipulation Language (DML)
 Anfragen formulieren, Tabelleninhalte ändern
 Für Abfragen auch Data Query Language (DQL) genannt
o Steuerungssprache / Data Control Language (DCL)
 Eigenschaften der Datenbank definieren, wie Rechte der Nutzer festlegen und den parallelen Zugriff koordinieren

56
Q

Nennen Sie SQL-Anweisungen und ihre Beschreibung zur Datendefinition (DDL).

A
  • CREATE TABLE = Tabelle erzeugen
  • ALTER TABLE = Tabelle ändern, Beziehungen verwalten
  • DROP TABLE = Tabelle löschen
57
Q

Nennen Sie SQL-Anweisungen und ihre Beschreibung zur Datenmanipulation (DML)

A
  • INSERT INTO = Datensätze einfügen
  • UPDATE = Datensetze nachführen
  • DELETE = Datensätze löschen
58
Q

Nennen Sie SQL-Anweisungen und ihre Beschreibung zur Datenabfrage (DQL)

A

• SELECT = Datensätze abfragen

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