Datenbank Praxis - Cheatsheet

Relationale Algebra

Definition:

Relationale Algebra: Ein formales System zur Manipulation und Abfrage von Relationen in einer Datenbank.

Details:

• Grundoperationen: Selektion (\texttt{SELECT}), Projektion (\texttt{PROJECT}), Vereinigung (\texttt{UNION}), Durchschnitt (\texttt{INTERSECT}), Differenz (\texttt{DIFFERENCE}), kartesisches Produkt (\texttt{CARTESIAN PRODUCT}), und Verbund (\texttt{JOIN})
• Selektion (\texttt{σ}): \texttt{SELECT * FROM R WHERE condition}
• Projektion (\texttt{π}): \texttt{SELECT column1, column2 FROM R}
• Vereinigung (\texttt{∪}): \texttt{SELECT column FROM R1 UNION SELECT column FROM R2}
• Durchschnitt (\texttt{∩}): \texttt{SELECT column FROM R1 INTERSECT SELECT column FROM R2}
• Differenz (\texttt{−}): \texttt{SELECT column FROM R1 EXCEPT SELECT column FROM R2}
• kartesisches Produkt (\texttt{×}): \texttt{SELECT * FROM R1, R2}
• Verbund (\texttt{⋈}): \texttt{SELECT * FROM R1 JOIN R2 ON R1.key = R2.key}

ER-Modelle und ER-Diagramme

Definition:

ER-Modell (Entity-Relationship-Modell) ist ein konzeptionelles Datenmodell zur Darstellung von Datenbankstrukturen. Ein ER-Diagramm veranschaulicht diese Struktur grafisch.

Details:

• Entitäten: Objekte oder Dinge (z.B. Kunde, Produkt)
• Attribute: Eigenschaften von Entitäten (z.B. Name, Preis)
• Schlüsselattribute: Eindeutige Kennzeichnung von Entitäten (z.B. Kundennummer)
• Beziehungen: Verknüpfungen zwischen Entitäten (z.B. kauft)
• Kardinalitäten: Beschreiben die Anzahl der beteiligten Entitäten in einer Beziehung (1:1, 1:n, n:m)

Transaktionsmanagement

Definition:

Verwaltung und Steuerung von Transaktionen in Datenbanksystemen.

Details:

• ACID-Prinzipien: Atomicity (Unteilbarkeit), Consistency (Konsistenz), Isolation (Isolation), Durability (Dauerhaftigkeit)
• Isolationsebenen: Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable
• Concurrency Control: Sperrmechanismen (Locks), Zeitstempelverfahren
• Fehlerbehandlung: Rollback, Recovery

Join-Operationen in SQL

Definition:

Verknüpfung von Tabellen über gemeinsame Attribute zur kombinierten Anzeige von Daten.

Details:

• INNER JOIN: Nur Datensätze mit passenden Werten in beiden Tabellen werden verknüpft. SELECT * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.id = t2.id
• LEFT JOIN: Alle Datensätze aus der linken Tabelle und die passenden Datensätze aus der rechten Tabelle. SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.id = t2.id
• RIGHT JOIN: Alle Datensätze aus der rechten Tabelle und die passenden Datensätze aus der linken Tabelle. SELECT * FROM t1 RIGHT JOIN t2 ON t1.id = t2.id
• FULL OUTER JOIN: Alle Datensätze, wenn es eine Übereinstimmung in einer der beiden Tabellen gibt. SELECT * FROM t1 FULL OUTER JOIN t2 ON t1.id = t2.id
• CROSS JOIN: Kartesisches Produkt von zwei Tabellen. SELECT * FROM t1 CROSS JOIN t2

Stored Procedures und Trigger

Definition:

Stored Procedures: Vorprogrammierte SQL-Anweisungen, die auf dem Datenbankserver gespeichert sind. Trigger: Automatisierte Aktionen, die bei bestimmten Ereignissen in der Datenbank ausgelöst werden.

Details:

• Stored Procedures werden mit CREATE PROCEDURE definiert.
• Zur Ausführung: Aufruf mit EXEC oder CALL.
• Bieten Optimierung und Wiederverwendbarkeit.
• Trigger reagieren auf Ereignisse wie INSERT, UPDATE, DELETE.
• Definition mit CREATE TRIGGER.
• Trigger können BEFORE oder AFTER dem Ereignis ausgeführt werden.
• Trigger sind nützlich für Konsistenz und Automatisierung.

Schema-Design und Normalisierung

Definition:

Schema-Design zielt auf effiziente Organisation von Daten ab. Normalisierung reduziert Redundanzen und Anomalien.

Details:

• 1. Normalform (1NF): Beseitigung von wiederholten Gruppen, jede Tabellenzelle muss atomar sein.
• 2. Normalform (2NF): 1NF + keine partiellen Abhängigkeiten.
• 3. Normalform (3NF): 2NF + keine transitiven Abhängigkeiten.
• Boyce-Codd-Normalform (BCNF): 3NF + jede Determinante ist ein Kandidatenschlüssel.
• Anomalien: Einfüge-, Lösch-, und Aktualisierungsanomalien werden vermieden.
• Abhängigkeiten: Funktionale Abhängigkeiten analysieren und minimal halten.

Abfrageoptimierungsstrategien

Definition:

Strategien zur Effizienzsteigerung von Datenbankabfragen

Details:

• Ziel: Minimierung der Abfragezeit und Ressourcennutzung
• Join-Strategien: Nested Loop, Sort-Merge, Hash Join
• Index-Nutzung: B-Tree, Hash-Index
• Optimierungsverfahren: Heuristische Optimierung, Kostenbasierte Optimierung
• Abfragepläne: Selektion, Projektion, Join-Operationen
• Materialisierte Sichten und ihre Nutzung
• Vorteile und Nachteile der verschiedenen Strategien
• Werkzeuge zur Analyse von Abfrageplänen (z.B. EXPLAIN)

Verschiedene NoSQL-Datenbanktypen

Definition:

Verschiedene NoSQL-Datenbanktypen bieten spezialisierte Lösungen für unterschiedliche Anforderungen abseits relationaler Datenbanksysteme.

Details:

• Key-Value-Stores: Einfaches Schlüssel-Wert-Paar-Prinzip (z.B. Redis, DynamoDB).
• Dokumentenbasierte Datenbanken: Speicherung von Dokumenten in Formaten wie JSON, BSON (z.B. MongoDB, CouchDB).
• Spaltenorientierte Datenbanken: Optimiert für Lese- und Schreibzugriffe auf große Datenmengen (z.B. Cassandra, HBase).
• Graphdatenbanken: Hervorragend für die Modellierung und Abfrage von Beziehungen zwischen Daten (z.B. Neo4j, ArangoDB).