Unterschiede

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--- faecher:informatik:oberstufe:datenbanken:normalisierung:1_normalform:start [25.11.2020 17:40] – sbel
+++ faecher:informatik:oberstufe:datenbanken:normalisierung:1_normalform:start [08.02.2024 07:45] (aktuell) – alte Version wiederhergestellt (08.02.2024 08:40) Frank Schiebel
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 </code>
-Mit Hilfe von Subquerys kann man nun die am Komma aufgesplitteten Werte in die neuen Felder übertragen:
+Jetzt kann man  die am Komma aufgesplitteten Werte in die neuen Felder übertragen:
 <code sql>
-UPDATE zahnarztbedarf t1 SET
+UPDATE zahnarztbedarf SET name = SUBSTRING_INDEX(doktor, ',', 1)
-t1.vorname = (SELECT SUBSTRING_INDEX(doktor, ',', -1) FROM `zahnarztbedarf` t2 WHERE t2.id = t1.id ),
+UPDATE zahnarztbedarf SET vorname = SUBSTRING_INDEX(doktor, ',', -1)
-t1.name = (SELECT SUBSTRING_INDEX(doktor, ',', 1) FROM `zahnarztbedarf` t2 WHERE t2.id = t1.id )
-WHERE t1.name=''
 </code>
-Subquerys sind die in Klammern gesetzten SQL Abfragen, mit denen die Werte ermittelt werden, die für ''t1.vorname'' und ''t1.name'' gesetzt werden.
 Deine Tabelle sollte jetzt so aussehen:
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 ++++ Lösung |
 <code sql>
-UPDATE zahnarztbedarf t1 SET
+UPDATE zahnarztbedarf SET telefon = SUBSTRING_INDEX(telefon_fax, ',', 1)
-t1.fax = (SELECT SUBSTRING_INDEX(telefon_fax, ',', -1) FROM `zahnarztbedarf` t2 WHERE t2.id = t1.id ),
+UPDATE zahnarztbedarf SET fax = SUBSTRING_INDEX(telefon_fax, ',', -1)
-t1.telefon = (SELECT SUBSTRING_INDEX(telefon_fax, ',', 1) FROM `zahnarztbedarf` t2 WHERE t2.id = t1.id )
-WHERE t1.fax=''
 </code>
 ++++
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-**(iii)** Zerlege das Feld ''adresse'' in die Felder ''strasse'', ''wohnort'' und ''plz''. Dabei musst du **zweischrittig** vorgehen, da du den Feldinhalt an verschiedenen Trennzeichen splitten musst: Überführe mit dem Statement von oben zunächst die Strassen in das Feld ''strasse'' und die Kombination aus PLZ und Wohnort in ein temporäres Feld ''plzwo'' indem du am Komma teilst.
+**(iii)** Zerlege das Feld ''adresse'' in die Felder ''strasse'', ''wohnort'' und ''plz''. Dabei musst du **zweischrittig** vorgehen, da du den Feldinhalt an verschiedenen Trennzeichen splitten musst: Überführe mit dem Statement von oben zunächst die Strassen in das Feld ''strasse'' und die Kombination aus PLZ und Wohnort in das ''wohnort'' indem du am Komma teilst.
-Überführe dann den Inhalt des temporären Felds nach ''plz'' und ''wohnort'' indem du am Leerzeichen splittest. Lösche dann das Feld ''adresse'' und das Zwischenfeld ''plzwo''.
+Überführe dann den Inhalt des Felds ''wohnort'' nach ''plz'' und ''wohnort'' indem du am Leerzeichen splittest. Lösche dann das Feld ''adresse''.
-<wrap hi>Wichtig:</wrap> Um das plzwo Feld sauber am Leerzeichen trennen zu können, muss man sicherstellen, dass kein führendes Leerzeichen mehr vorhanden ist, wo zuvor die Zeichenkombination '',<LEER>'' war, das kann man mit dem mysql Befehl ''TRIM'' erreichen: ''SELECT SUBSTRING_INDEX(TRIM(plzwo), ' ', 1) FROM `zahnarztbedarf`''.
+<wrap hi>Wichtig:</wrap> Um das ''wohnort'' Feld sauber am Leerzeichen trennen zu können, muss man sicherstellen, dass kein führendes Leerzeichen mehr vorhanden ist, wo zuvor die Zeichenkombination '',<LEER>'' war, das kann man mit dem mysql Befehl ''TRIM'' erreichen: ''SELECT SUBSTRING_INDEX(TRIM(wohnort), ' ', 1) FROM `zahnarztbedarf`''.
 ++++ Lösung Schritt 1 |
 <code sql>
-UPDATE zahnarztbedarf t1 SET
+UPDATE zahnarztbedarf SET strasse = SUBSTRING_INDEX(adresse, ',', 1)
-t1.plzwo = (SELECT SUBSTRING_INDEX(adresse, ',', -1) FROM `zahnarztbedarf` t2 WHERE t2.id = t1.id ),
+UPDATE zahnarztbedarf SET wohnort = SUBSTRING_INDEX(adresse, ',', -1)
-t1.strasse = (SELECT SUBSTRING_INDEX(adresse, ',', 1) FROM `zahnarztbedarf` t2 WHERE t2.id = t1.id )
-WHERE t1.plzwo = ''
 </code>
 ++++
 ++++ Lösung Schritt 2 |
+<wrap hi>Achtung! Reihenfolge - warum?</wrap>
 <code sql>
-UPDATE zahnarztbedarf t1 SET
+UPDATE zahnarztbedarf SET plz = SUBSTRING_INDEX(TRIM(wohnort), ' ', 1)
-t1.wohnort = (SELECT SUBSTRING_INDEX(TRIM(plzwo), ' ', -1) FROM `zahnarztbedarf` t2 WHERE t2.id = t1.id ),
+UPDATE zahnarztbedarf SET wohnort = SUBSTRING_INDEX(TRIM(wohnort), ' ', -1)
-t1.plz = (SELECT SUBSTRING_INDEX(TRIM(plzwo), ' ', 1) FROM `zahnarztbedarf` t2 WHERE t2.id = t1.id )
-WHERE t1.plz = ''
 </code>
+++++
+++++ In einem (komplizierteren) Schritt |
+Man kann das auch direkt machen, indem man die folgende Anweisung entsprechend für alle 4 Informationen anpasst:
+<code sql>
+UPDATE zahnarztbedarf SET ort=SUBSTRING_INDEX(TRIM(SUBSTRING_INDEX(adresse, ',', -1)), ' ', -1);
+</code>
 ++++
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-**(iv)** Jetzt wirds langweilig... Nun muss man das ganze nochmal für das wilde Durcheinander im Feld Hersteller wiederholen - das ist freiwillig und birgt keine neuen Erkenntnisse mehr, du kannst also auch gleich die Lösung bemühen oder das Ergebnis herunterladen.
+**(iv)** Jetzt wirds langweilig... Nun muss man das ganze nochmal für das wilde Durcheinander im Feld Hersteller wiederholen - das ist freiwillig und birgt keine wesentlichen neuen Erkenntnisse((Außer, wie man das mittlere Feld aus einer CSV Liste extrahiert...)) mehr, du kannst also auch gleich die Lösung bemühen oder das Ergebnis herunterladen.
 ++++ Lösung |
-neue Tabellenfelder + temporäres Feld:
+neue Tabellenfelder: ''firma'', ''f_strasse'', ''f_plz'', ''f_ort''
 <code sql>
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 </code>
-Problem. Wie bekommt man das mittlere Feld raus?
+Problem. Wie bekommt man das mittlere Feld raus? Probiere mal folgendes aus:
 <code sql >
@@ Zeile 104: / Zeile 102: @@
 </code>
+Nun haben wir alles zusammen:
+<code sql >
+UPDATE zahnarztbedarf SET firma = SUBSTRING_INDEX(hersteller, ',', 1)
+UPDATE zahnarztbedarf SET f_strasse = SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(hersteller, ',' , 2), ',' , -1)
+UPDATE zahnarztbedarf SET f_ort = SUBSTRING_INDEX(hersteller, ',', -1)
+UPDATE zahnarztbedarf SET f_plz = SUBSTRING_INDEX(TRIM(ort), ' ', 1)
+UPDATE zahnarztbedarf SET f_ort = SUBSTRING_INDEX(TRIM(ort), ' ', -1)
+</code>
+Jetzt kann man ''hersteller'' löschen.
 ++++
+==== Ergebnis: Die Universaltabelle in der 1NF ====
+{{ :faecher:informatik:oberstufe:datenbanken:normalisierung:1_normalform:1nf.png |}}
+{{ :faecher:informatik:oberstufe:datenbanken:normalisierung:1_normalform:zahnarztbedarf_1nf.zip |Download Zahnarztbedarf 1NF}}
+<WRAP center info 90%>
+An diesen Übungen kann man gut erkennen, wie wichtig es ist, bereits beim **Datenbankdesign** an die Normalisierung zu denken - man will sich gar nicht vorstellen, was man für Knoten ins Hirn bekommt, wenn man das hier gezeigte mit einer großen, schlecht designten Datenbank machen muss.
+Ausserdem kann man an den Beispielen mit ''SUBSTRING_INDEX'' und ''TRIM'' gut erkennen, dass **atomare Attribute** Abfragen vereinfachen und Fehlerquellen eliminieren.
+</WRAP>