Ein Outer Join ist ein Begriff aus der Datenbankabfrage (meist in SQL) und bezeichnet eine spezielle Art, zwei Tabellen miteinander zu verknüpfen – auch dann, wenn keine passenden Datensätze in einer der Tabellen vorhanden sind.
LEFT OUTER JOIN (oder einfach: LEFT JOIN):
→ Gibt alle Datensätze aus der linken Tabelle zurück, auch wenn es keine passenden Datensätze in der rechten Tabelle gibt.
→ Nicht passende Werte aus der rechten Tabelle werden mit NULL
aufgefüllt.
RIGHT OUTER JOIN (oder: RIGHT JOIN):
→ Gibt alle Datensätze aus der rechten Tabelle zurück, auch wenn es keine passenden in der linken gibt.
→ Nicht passende Werte aus der linken Tabelle werden mit NULL
ergänzt.
FULL OUTER JOIN:
→ Gibt alle Datensätze aus beiden Tabellen zurück.
→ Wo keine Übereinstimmung vorliegt, wird mit NULL
ergänzt.
Angenommen, du hast zwei Tabellen:
Kunden
Kundennr | Name |
1 | Anna |
2 | Bernd |
3 | Clara |
Bestellungen
Bestellnr | Kundennr | Produkt |
101 | 2 | Buch |
102 | 4 | Lampe |
Kundennr | Name | Bestellnr | Produkt |
---|---|---|---|
1 | Anna | NULL | NULL |
2 | Bernd | 101 | Buch |
3 | Clara | NULL | NULL |
DQL steht für Data Query Language und ist ein Teil der SQL-Sprache (Structured Query Language). Sie dient dazu, Daten aus einer Datenbank abzufragen, ohne sie zu verändern.
Nur lesend: Mit DQL werden Daten abgefragt, aber nicht eingefügt, verändert oder gelöscht.
Der zentral verwendete Befehl ist:
SELECT
Beispiel:
SELECT name, geburtsdatum FROM kunden WHERE stadt = 'Berlin';
Dieser Befehl liest die Namen und Geburtsdaten aller Kunden aus, die in Berlin wohnen – verändert aber nichts an den Daten.
Teil | Bedeutung | Hauptfunktion |
---|---|---|
DQL | Data Query Language | Daten lesen |
DML | Data Manipulation Language | Daten einfügen, ändern, löschen (INSERT , UPDATE , DELETE ) |
DDL | Data Definition Language | Tabellen und Strukturen definieren (CREATE , ALTER , DROP ) |
DCL | Data Control Language | Rechte vergeben (GRANT , REVOKE ) |
TCL | Transaction Control Language | Transaktionen steuern (COMMIT , ROLLBACK ) |
MariaDB ist ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das als Open-Source-Alternative zu MySQL entwickelt wurde. Es wurde 2009 von den ursprünglichen Entwicklern von MySQL ins Leben gerufen, nachdem MySQL von Oracle übernommen wurde. Ziel war es, eine vollständig offene und kompatible Version von MySQL bereitzustellen, die unabhängig bleibt.
Kompatibilität mit MySQL:
Erweiterte Funktionen:
Aktive Weiterentwicklung:
MariaDB ist eine leistungsstarke und flexible Datenbanklösung, die vor allem wegen ihrer Offenheit, Sicherheit und Kompatibilität mit MySQL in der Entwickler-Community sehr geschätzt wird.
Ein objektorientiertes Datenbanksystem (OODBMS) ist ein Datenbanksystem, das die Prinzipien der objektorientierten Programmierung (OOP) mit den Funktionalitäten einer Datenbank kombiniert. Es ermöglicht das Speichern, Abrufen und Verwalten von Daten in Form von Objekten, wie sie in objektorientierten Programmiersprachen (z. B. Java, Python oder C++) definiert werden.
Objektmodell:
Klassen und Vererbung:
Kapselung:
Persistenz:
Identität:
Komplexe Datentypen:
Objektorientierte Datenbanken sind besonders nützlich, wenn es darum geht, mit komplexen, hierarchischen oder verschachtelten Datenstrukturen zu arbeiten, wie sie in vielen modernen Softwareprojekten vorkommen.
Ein Character Large Object (CLOB) ist ein Datentyp, der in Datenbanksystemen verwendet wird, um große Mengen an Textdaten zu speichern. Es ist eine Abkürzung für "Character Large Object". CLOBs eignen sich besonders für die Speicherung von Texten wie Dokumenten, HTML-Inhalten oder anderen großen Zeichenfolgen, die mehr Speicherplatz benötigen, als Standard-Textfelder bieten können.
TEXT
-Typen, die ähnlich wie CLOBs arbeiten.TEXT
oder spezielle Datentypen.
Ein Nested Set ist eine Datenstruktur, die verwendet wird, um hierarchische Daten wie Baumstrukturen (z.B. Organisationshierarchien, Kategoriebäume) in einer flachen, relationalen Datenbanktabelle zu speichern. Diese Methode bietet eine effiziente Möglichkeit, Hierarchien zu speichern und Abfragen zu optimieren, die ganze Unterbäume betreffen.
Linke und rechte Werte: Jeder Knoten in der Hierarchie wird durch zwei Werte dargestellt: den linken (lft) und den rechten (rgt) Wert. Diese Werte bestimmen die Position des Knotens im Baum.
Hierarchie repräsentieren: Die linken und rechten Werte eines Knotens umfassen die Werte aller seiner Kinder. Ein Knoten ist Elternteil eines anderen Knotens, wenn seine Werte innerhalb des Bereichs der Werte dieses Knotens liegen.
Betrachten wir ein einfaches Beispiel einer hierarchischen Struktur:
1. Home
1.1. About
1.2. Products
1.2.1. Laptops
1.2.2. Smartphones
1.3. Contact
Diese Struktur kann als Nested Set wie folgt gespeichert werden:
ID | Name | lft | rgt |
1 | Home | 1 | 10 |
2 | About | 2 | 3 |
3 | Products | 4 | 9 |
4 | Laptops | 5 | 6 |
5 | Smartphones | 7 | 8 |
6 | Contact | 10 | 11 |
Alle Kinder eines Knotens finden: Um alle Kinder eines Knotens zu finden, kann man die folgenden SQL-Abfrage verwenden:
SELECT * FROM nested_set WHERE lft BETWEEN parent_lft AND parent_rgt;
Beispiel: Um alle Kinder des Knotens "Products" zu finden, verwendet man:
SELECT * FROM nested_set WHERE lft BETWEEN 4 AND 9;
Pfad zu einem Knoten finden: Um den Pfad zu einem bestimmten Knoten zu finden, kann man diese Abfrage verwenden:
SELECT * FROM nested_set WHERE lft < node_lft AND rgt > node_rgt ORDER BY lft;
Beispiel: Um den Pfad zum Knoten "Smartphones" zu finden, verwendet man:
SELECT * FROM nested_set WHERE lft < 7 AND rgt > 8 ORDER BY lft;
Das Nested Set Modell ist besonders nützlich in Szenarien, in denen die Daten hierarchisch strukturiert sind und häufig Abfragen auf Unterbäumen oder auf der gesamten Hierarchie durchgeführt werden müssen.
Datenintegrität bezieht sich auf die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten in einem Informationssystem, insbesondere in einer Datenbank. Sie stellt sicher, dass die Daten korrekt und verlässlich sind und den erwarteten Standards entsprechen. Die Datenintegrität umfasst verschiedene Aspekte:
Eindeutigkeit: Die Datenintegrität gewährleistet, dass Datensätze in einer Datenbank eindeutig sind und keine Duplikate enthalten. Dies wird oft durch die Verwendung von Primärschlüsseln erreicht, die sicherstellen, dass jeder Datensatz eine eindeutige Identifikation hat.
Vollständigkeit: Vollständige Datenintegrität stellt sicher, dass alle erforderlichen Daten in einer Datenbank vorhanden sind und keine fehlenden Werte oder leeren Felder auftreten.
Richtigkeit: Daten müssen korrekt und genau sein. Dies bedeutet, dass die Daten den realen Zustand oder die tatsächlichen Fakten genau widerspiegeln.
Konsistenz: Datenintegrität gewährleistet, dass Daten konsistent sind und keine widersprüchlichen Informationen enthalten. Daten, die in verschiedenen Teilen des Systems oder in verschiedenen Tabellen miteinander in Beziehung stehen, sollten miteinander in Einklang stehen.
Integritätsregeln: Datenbanken können Integritätsregeln verwenden, um sicherzustellen, dass die eingegebenen Daten den erforderlichen Kriterien entsprechen. Beispielsweise können Integritätsregeln festlegen, dass ein bestimmtes Datumsfeld ein gültiges Datum enthält.
Sicherheit: Datenintegrität beinhaltet auch Schutz vor unautorisierten Änderungen oder Löschungen von Daten. Sicherheitsmaßnahmen, wie Berechtigungen und Zugriffskontrollen, werden eingesetzt, um die Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
Die Aufrechterhaltung der Datenintegrität ist entscheidend für den zuverlässigen Betrieb von Informationssystemen und Datenbanken, da sie sicherstellt, dass die gespeicherten Daten vertrauenswürdig und aussagekräftig sind. Datenintegrität ist ein zentrales Konzept in der Datenbankverwaltung und im Datenmanagement im Allgemeinen.