Datenbank - SQL & Tabellen

DBMS	Typischer Einsatz
MySQL	Webanwendungen
MariaDB	Webanwendungen
PostgreSQL	Server, Anwendungen
Microsoft SQL Server	Unternehmen
Oracle Database	große Unternehmenssysteme
SQLite	lokale Anwendungen

Merksatz

Eine Datenbank enthält die Daten.
Das DBMS verwaltet diese Daten.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig zwischen Datenbank, DBMS und Datenbanksystem unterschieden.

Typische Fehler:

Datenbank und DBMS gleichsetzen.
DBMS als eigentliche Datensammlung verstehen.
Datenbanksystem und Datenbank verwechseln.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 1 – Grundlagen

1.2 Tabelle, Datensatz und Feld

Definition

Eine Tabelle speichert Daten in Zeilen und Spalten.

Ein Datensatz ist eine Zeile in einer Tabelle.

Ein Feld ist eine einzelne Information innerhalb eines Datensatzes.

Begriffe

Begriff	Bedeutung
Tabelle	Sammlung gleichartiger Datensätze
Datensatz	eine Zeile in einer Tabelle
Feld	einzelner Wert in einem Datensatz
Attribut	Spalte einer Tabelle
Spalte	Eigenschaft eines Datensatzes

Beispiel

Tabelle: Kunde

Kundennr	Name	Ort
1	Müller	Berlin
2	Schneider	Potsdam

Zuordnung

Element	Beispiel
Tabelle	Kunde
Datensatz	1, Müller, Berlin
Feld	Müller
Attribut / Spalte	Name

Merksatz

Eine Tabelle besteht aus Spalten und Zeilen.
Eine Zeile ist ein Datensatz.
Ein einzelner Wert ist ein Feld.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig zwischen Tabelle, Datensatz, Feld, Attribut und Spalte unterschieden.

Typische Fehler:

Datensatz und Feld verwechseln.
Attribut und Datensatz verwechseln.
Tabelle als einzelne Zeile verstehen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 1 – Grundlagen

1.3 Primärschlüssel und Fremdschlüssel

Definition

Ein Primärschlüssel identifiziert jeden Datensatz einer Tabelle eindeutig.

Ein Fremdschlüssel verweist auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle.

Primärschlüssel

Ein Primärschlüssel muss:

eindeutig sein
vorhanden sein
jeden Datensatz eindeutig identifizieren

Beispiele

Kundennr
Artikelnummer
Rechnungsnummer
Personalnummer

Fremdschlüssel

Ein Fremdschlüssel stellt eine Beziehung zwischen zwei Tabellen her.

Er verweist auf den Primärschlüssel einer anderen Tabelle.

Beispiel

Tabelle: Kunde

Kundennr	Name
1	Müller
2	Schneider

Tabelle: Bestellung

Bestellnr	Kundennr
1001	1
1002	2

In der Tabelle Bestellung ist Kundennr ein Fremdschlüssel.

Merksatz

Der Primärschlüssel identifiziert einen Datensatz.
Der Fremdschlüssel verbindet Tabellen miteinander.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben müssen Primärschlüssel und Fremdschlüssel häufig in Tabellenmodellen eingetragen werden.

Typische Fehler:

Primärschlüssel und Fremdschlüssel verwechseln.
keinen eindeutigen Primärschlüssel wählen.
Fremdschlüssel nicht als Verbindung zwischen Tabellen erkennen.
zusammengesetzte Schlüssel bei Zwischentabellen vergessen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 1 – Grundlagen

1.4 Redundanz, Inkonsistenz und Datenintegrität

Definition

Redundanz bedeutet, dass gleiche Daten mehrfach gespeichert werden.

Inkonsistenz bedeutet, dass widersprüchliche Daten vorhanden sind.

Datenintegrität bedeutet, dass Daten korrekt, vollständig und widerspruchsfrei sind.

Begriffe

Begriff	Bedeutung
Redundanz	doppelte oder mehrfache Speicherung gleicher Daten
Inkonsistenz	widersprüchliche Daten
Datenintegrität	Korrektheit und Widerspruchsfreiheit der Daten

Beispiel für Redundanz

Ein Kundenname wird in mehreren Tabellen mehrfach gespeichert.

Ändert sich der Name nur an einer Stelle, entstehen unterschiedliche Datenstände.

Beispiel für Inkonsistenz

Tabelle	gespeicherter Name
Kunde	Müller GmbH
Rechnung	Mueller GmbH

Die Daten widersprechen sich.

Ziel

Datenbanken sollen Redundanzen vermeiden und Datenintegrität sicherstellen.

Das geschieht unter anderem durch:

Primärschlüssel
Fremdschlüssel
Normalisierung
Constraints
eindeutige Datenhaltung

Merksatz

Redundanz kann zu Inkonsistenz führen.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig gefragt, warum Daten normalisiert oder auf mehrere Tabellen verteilt werden.

Typische Fehler:

Redundanz als grundsätzlich gewünscht ansehen.
Inkonsistenz mit Redundanz gleichsetzen.
Datenintegrität nur auf Datenschutz beziehen.
Fremdschlüssel nicht als Maßnahme zur Datenintegrität erkennen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 2 – Datenmodellierung

2.1 Entity-Relationship-Modell

Definition

Das Entity-Relationship-Modell beschreibt Daten und deren Beziehungen zueinander.

Es wird zur Planung und Darstellung von Datenbanken verwendet.

Bestandteile

Bestandteil	Bedeutung
Entität	Objekt oder Sache, über die Daten gespeichert werden
Attribut	Eigenschaft einer Entität
Beziehung	Verbindung zwischen Entitäten
Kardinalität	beschreibt, wie viele Entitäten miteinander verbunden sind

Beispiel

Entitäten:

Kunde
Bestellung
Artikel

Beziehungen:

Ein Kunde gibt Bestellungen auf.
Eine Bestellung enthält Artikel.

Darstellung

Ein ERM zeigt:

welche Entitäten vorhanden sind
welche Attribute dazugehören
wie Entitäten miteinander in Beziehung stehen
welche Kardinalitäten gelten

Merksatz

Das ERM ist der Bauplan für eine relationale Datenbank.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben muss häufig aus einer Beschreibung ein ERM oder ein Tabellenmodell erstellt werden.

Typische Fehler:

Entität und Attribut verwechseln.
Beziehung nicht einzeichnen.
Kardinalitäten falsch bestimmen.
N:M-Beziehungen nicht auflösen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 2 – Datenmodellierung

2.2 Entität, Attribut und Beziehung

Definition

Eine Entität ist ein eindeutig bestimmbares Objekt, über das Daten gespeichert werden.

Ein Attribut beschreibt eine Eigenschaft einer Entität.

Eine Beziehung beschreibt den Zusammenhang zwischen Entitäten.

Begriffe

Begriff	Bedeutung
Entität	einzelnes Objekt
Entitätstyp	Gruppe gleichartiger Entitäten
Attribut	Eigenschaft einer Entität
Beziehung	Verbindung zwischen Entitäten

Beispiel

Entitätstyp:

Kunde

Attribute:

Kundennummer
Name
Adresse
Telefonnummer

Entität:

Ein bestimmter Kunde, z. B. Kunde Müller

Beziehung

Beispiel:

Ein Kunde gibt eine Bestellung auf.

Dabei stehen die Entitäten Kunde und Bestellung in Beziehung zueinander.

Merksatz

Entität = Objekt
Attribut = Eigenschaft
Beziehung = Verbindung

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben müssen aus Texten häufig Entitäten, Attribute und Beziehungen erkannt werden.

Typische Fehler:

Attribut als eigene Entität behandeln.
Entität und Entitätstyp verwechseln.
Beziehung nicht aus dem Verb im Aufgabentext erkennen.
zu viele unnötige Entitäten bilden.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 2 – Datenmodellierung

2.3 Kardinalitäten

Definition

Kardinalitäten beschreiben, wie viele Datensätze einer Tabelle mit Datensätzen einer anderen Tabelle in Beziehung stehen können.

Wichtige Kardinalitäten

Kardinalität	Bedeutung
1:1	Ein Datensatz gehört zu genau einem anderen Datensatz
1:n	Ein Datensatz kann zu mehreren anderen Datensätzen gehören
n:m	Mehrere Datensätze können zu mehreren anderen Datensätzen gehören

1:1-Beziehung

Ein Datensatz in Tabelle A gehört zu genau einem Datensatz in Tabelle B.

Beispiel

Ein Mitarbeiter hat genau einen Mitarbeiterausweis.

1:n-Beziehung

Ein Datensatz in Tabelle A kann zu mehreren Datensätzen in Tabelle B gehören.

Beispiel

Ein Kunde kann mehrere Bestellungen aufgeben.

n:m-Beziehung

Mehrere Datensätze aus Tabelle A können mit mehreren Datensätzen aus Tabelle B verbunden sein.

Beispiel

Eine Bestellung kann mehrere Artikel enthalten.
Ein Artikel kann in mehreren Bestellungen vorkommen.

Merksatz

1:n ist die häufigste Beziehung in relationalen Datenbanken.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben müssen Kardinalitäten häufig aus dem Aufgabentext abgeleitet werden.

Typische Fehler:

1:n und n:m verwechseln.
n:m-Beziehungen nicht auflösen.
Kardinalität aus Sicht nur einer Tabelle betrachten.
Wörter wie „mehrere“, „genau ein“, „mindestens“ oder „kann“ überlesen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 2 – Datenmodellierung

2.4 N:M-Beziehungen auflösen

Definition

Eine N:M-Beziehung kann in einer relationalen Datenbank nicht direkt umgesetzt werden.

Sie wird durch eine zusätzliche Zwischentabelle aufgelöst.

Grundprinzip

Aus einer N:M-Beziehung werden zwei 1:n-Beziehungen.

Beispiel

Eine Bestellung kann mehrere Artikel enthalten.
Ein Artikel kann in mehreren Bestellungen vorkommen.

Das ist eine N:M-Beziehung.

Auflösung

Tabelle	Aufgabe
Bestellung	speichert Bestellungen
Artikel	speichert Artikel
Bestellposition	verbindet Bestellung und Artikel

Zwischentabelle

Die Zwischentabelle enthält normalerweise:

Fremdschlüssel auf Tabelle A
Fremdschlüssel auf Tabelle B
ggf. weitere Attribute

Beispiel:

Attribut	Bedeutung
Bestellnr	Fremdschlüssel auf Bestellung
Artikelnr	Fremdschlüssel auf Artikel
Menge	zusätzliche Information zur Beziehung

Merksatz

Eine N:M-Beziehung wird durch eine Zwischentabelle aufgelöst.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben müssen N:M-Beziehungen fast immer in eine zusätzliche Tabelle umgewandelt werden.

Typische Fehler:

N:M-Beziehung direkt als Fremdschlüssel eintragen.
Zwischentabelle vergessen.
Fremdschlüssel in der Zwischentabelle nicht eintragen.
zusätzliche Attribute der Beziehung vergessen, z. B. Menge oder Preis.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 2 – Datenmodellierung

2.5 Relationenmodell

Definition

Das Relationenmodell beschreibt eine Datenbank in Form von Tabellen.

Jede Tabelle enthält Attribute, Primärschlüssel und ggf. Fremdschlüssel.

Bestandteile

Bestandteil	Bedeutung
Relation	Tabelle
Attribut	Spalte
Tupel	Datensatz / Zeile
Primärschlüssel	eindeutige Kennzeichnung eines Datensatzes
Fremdschlüssel	Verweis auf eine andere Tabelle

Beispiel

Kunde

Kundennr (PK)	Name	Ort
1	Müller	Berlin
2	Schneider	Potsdam

Bestellung

Bestellnr (PK)	Datum	Kundennr (FK)
1001	12.03.2026	1
1002	14.03.2026	2

Schreibweise

Kunde(Kundennr, Name, Ort)

Bestellung(Bestellnr, Datum, Kundennr*)

Hinweis zur Schreibweise

Primärschlüssel wird häufig unterstrichen oder mit PK gekennzeichnet.
Fremdschlüssel wird häufig mit FK oder einem Sternchen gekennzeichnet.

Merksatz

Das Relationenmodell überführt das ERM in Tabellen.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben muss häufig aus einem ERM ein Relationenmodell erstellt werden.

Typische Fehler:

Primärschlüssel vergessen.
Fremdschlüssel nicht eintragen.
N:M-Beziehung nicht durch Zwischentabelle auflösen.
Attribute der falschen Tabelle zuordnen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 3 – Normalisierung

3.1 Normalisierung

3.1 Normalisierung

Definition

Normalisierung ist ein Verfahren zur Strukturierung von Daten in relationalen Datenbanken.

Ziel ist es, Redundanzen zu vermeiden und Daten konsistent zu speichern.

Ziele

Die Normalisierung soll:

doppelte Daten vermeiden
Datenintegrität verbessern
Inkonsistenzen verhindern
Änderungsanomalien vermeiden
Tabellen sinnvoll aufteilen

Grundprinzip

Daten werden so auf mehrere Tabellen verteilt, dass jede Information möglichst nur einmal gespeichert wird.

Wichtige Normalformen

Normalform	Bedeutung
1. Normalform	atomare Werte
2. Normalform	volle Abhängigkeit vom gesamten Primärschlüssel
3. Normalform	keine Abhängigkeit von Nicht-Schlüsselattributen

Beispiel

Problem:

Kundendaten werden in jeder Bestellung erneut gespeichert.

Lösung:

Kundendaten werden in eine eigene Tabelle Kunde ausgelagert und über einen Fremdschlüssel mit Bestellung verbunden.

Merksatz

Normalisierung reduziert Redundanzen und verhindert widersprüchliche Daten.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig gefragt, warum Tabellen aufgeteilt oder Fremdschlüssel verwendet werden.

Typische Fehler:

Redundanzen nicht erkennen.
Normalisierung nur als Speicherplatzersparnis verstehen.
Fremdschlüssel nach dem Aufteilen vergessen.
N:M-Beziehungen nicht auflösen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 3 – Normalisierung

3.2 Erste, zweite und dritte Normalform

Definition

Normalformen beschreiben Regeln zur Strukturierung von Tabellen in relationalen Datenbanken.

Ziel ist es, Redundanzen und Anomalien zu vermeiden.

1. Normalform

Eine Tabelle befindet sich in der 1. Normalform, wenn alle Werte atomar sind.

Das bedeutet:

jedes Feld enthält nur einen Wert
keine Aufzählungen in einem Feld
keine mehrfachen Werte in einer Zelle

Beispiel falsch

Kundennr	Name	Telefonnummern
1	Müller	030123, 0176123

Beispiel richtig

Kundennr	Name	Telefonnummer
1	Müller	030123
1	Müller	0176123

2. Normalform

Eine Tabelle befindet sich in der 2. Normalform, wenn sie in der 1. Normalform ist und jedes Nicht-Schlüsselattribut vom gesamten Primärschlüssel abhängig ist.

Wichtig bei:

zusammengesetzten Primärschlüsseln
Zwischentabellen
N:M-Beziehungen

3. Normalform

Eine Tabelle befindet sich in der 3. Normalform, wenn sie in der 2. Normalform ist und keine Nicht-Schlüsselattribute voneinander abhängig sind.

Das bedeutet:

Attribute dürfen nur vom Schlüssel abhängen
nicht von anderen Nicht-Schlüsselattributen

Übersicht

Normalform	Kerngedanke
1. Normalform	atomare Werte
2. Normalform	abhängig vom gesamten Primärschlüssel
3. Normalform	keine Abhängigkeit von Nicht-Schlüsselattributen

Merksatz

1NF = atomar
2NF = vom ganzen Schlüssel abhängig
3NF = nur vom Schlüssel abhängig

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben werden meist die 1. bis 3. Normalform abgefragt.

Typische Fehler:

mehrere Werte in einem Feld zulassen
zusammengesetzte Schlüssel nicht beachten
Attribute in der falschen Tabelle lassen
transitive Abhängigkeiten nicht erkennen

Hinweis

In der Datenbanktheorie gibt es weitere Normalformen, z. B. die 4. Normalform und 5. Normalform.
Für IHK-Aufgaben sind jedoch meistens die 1. bis 3. Normalform entscheidend.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 3 – Normalisierung

3.3 Anomalien

Definition

Anomalien sind Probleme, die durch ungünstige Tabellenstrukturen und redundante Daten entstehen können.

Sie treten häufig auf, wenn Daten nicht ausreichend normalisiert sind.

Arten von Anomalien

Anomalie	Bedeutung
Einfügeanomalie	Daten können nicht sinnvoll eingefügt werden
Änderungsanomalie	Änderungen müssen mehrfach durchgeführt werden
Löschanomalie	Beim Löschen gehen ungewollt weitere Informationen verloren

Einfügeanomalie

Eine Einfügeanomalie liegt vor, wenn neue Daten nicht gespeichert werden können, ohne andere Daten ebenfalls anzugeben.

Beispiel

Ein neuer Artikel kann nicht gespeichert werden, solange noch keine Bestellung dazu existiert.

Änderungsanomalie

Eine Änderungsanomalie liegt vor, wenn dieselbe Information an mehreren Stellen geändert werden muss.

Beispiel

Eine Kundenadresse ist mehrfach gespeichert und wird nur an einer Stelle geändert.

Löschanomalie

Eine Löschanomalie liegt vor, wenn beim Löschen eines Datensatzes auch wichtige andere Informationen verloren gehen.

Beispiel

Wird die letzte Bestellung eines Kunden gelöscht, verschwinden auch die Kundendaten.

Merksatz

Anomalien entstehen häufig durch Redundanz.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig gefragt, warum Tabellen normalisiert oder aufgeteilt werden sollen.

Typische Fehler:

Anomalien nur als technische Fehler verstehen.
Redundanz nicht als Ursache erkennen.
Löschanomalie und Änderungsanomalie verwechseln.
Normalisierung nicht als Lösung erkennen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 3 – Normalisierung

3.4 Zusatz: Vierte und fünfte Normalform

Definition

Neben der ersten, zweiten und dritten Normalform gibt es weitere Normalformen.

Für die IHK sind meistens die 1. bis 3. Normalform wichtig.

Die 4. Normalform und 5. Normalform sind eher Zusatzwissen für komplexere Datenbankmodelle.

Übersicht

Normalform	Fachlicher Name	Kerngedanke
1. Normalform	1NF	atomare Werte
2. Normalform	2NF	abhängig vom gesamten Primärschlüssel
3. Normalform	3NF	keine Abhängigkeit von Nicht-Schlüsselattributen
BCNF	Boyce-Codd-Normalform	strengere Form der 3NF
4. Normalform	4NF	keine unabhängigen Mehrfachabhängigkeiten
5. Normalform	5NF / PJNF	keine verlustbehafteten Zerlegungen

4. Normalform

Eine Tabelle befindet sich in der 4. Normalform, wenn sie in der 3. Normalform ist und keine unabhängigen Mehrfachabhängigkeiten enthält.

Eine Mehrfachabhängigkeit entsteht, wenn zu einem Datensatz mehrere voneinander unabhängige Werte gespeichert werden.

Beispiel

Ein Mitarbeiter kann mehrere Sprachen sprechen.
Ein Mitarbeiter kann mehrere Projekte bearbeiten.

Wenn Sprachen und Projekte unabhängig voneinander sind, sollten sie nicht gemeinsam in einer Tabelle gespeichert werden.

Besser

Mitarbeiter
Mitarbeiter_Sprache
Mitarbeiter_Projekt

5. Normalform

Eine Tabelle befindet sich in der 5. Normalform, wenn sie nicht weiter verlustfrei in kleinere Tabellen zerlegt werden kann.

Dabei geht es um sehr komplexe Beziehungen zwischen mehreren Tabellen.

Die 5. Normalform ist in der Praxis und in der IHK-Prüfung deutlich seltener relevant.

Merksatz

1NF bis 3NF sind für die IHK am wichtigsten.
4NF und 5NF sind Zusatzwissen für komplexere Datenbankstrukturen.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben werden normalerweise die 1. bis 3. Normalform abgefragt.

Die 4. und 5. Normalform sollte man kennen, aber nicht so tief lernen wie die ersten drei Normalformen.

Typische Fehler:

4NF und 5NF für normale IHK-Aufgaben überlernen.
Mehrfachabhängigkeiten mit normalen Fremdschlüsseln verwechseln.
5NF mit 3NF gleichsetzen.
Tabellen zu stark zerlegen, obwohl es für die Aufgabe nicht nötig ist.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 4 – SQL-Grundlagen

4.1 SELECT, FROM und WHERE

Definition

SELECT, FROM und WHERE gehören zu den wichtigsten SQL-Befehlen für Datenbankabfragen.

Mit ihnen werden Daten aus Tabellen ausgewählt und gefiltert.

Grundaufbau

SELECT spalte
FROM tabelle
WHERE bedingung;

SELECT

SELECT legt fest, welche Spalten ausgegeben werden sollen.

Beispiel:

SELECT name
FROM kunde;

FROM

FROM legt fest, aus welcher Tabelle die Daten gelesen werden.

Beispiel:

SELECT name
FROM kunde;

WHERE

WHERE filtert Datensätze nach einer Bedingung.

Beispiel:

SELECT name
FROM kunde
WHERE ort = 'Berlin';

Alle Spalten ausgeben

SELECT *
FROM kunde;

Das Sternchen * steht für alle Spalten.

Merksatz

SELECT = welche Spalten
FROM = aus welcher Tabelle
WHERE = welche Bedingung

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig gefragt, welche Datensätze mit einer SQL-Abfrage ausgegeben werden.

Typische Fehler:

SELECT und FROM vertauschen.
WHERE vergessen.
Textwerte nicht in Anführungszeichen setzen.
= mit LIKE verwechseln.
SELECT * verwenden, obwohl nur bestimmte Spalten gefragt sind.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 4 – SQL-Grundlagen

4.2 ORDER BY und DISTINCT

Definition

ORDER BY sortiert das Ergebnis einer SQL-Abfrage.

DISTINCT entfernt doppelte Werte aus dem Ergebnis.

ORDER BY

Mit ORDER BY werden Datensätze sortiert.

SELECT name, ort
FROM kunde
ORDER BY name;

ASC und DESC

Schlüsselwort	Bedeutung
ASC	aufsteigend sortieren
DESC	absteigend sortieren

Beispiel aufsteigend

SELECT name, ort
FROM kunde
ORDER BY name ASC;

Beispiel absteigend

SELECT name, ort
FROM kunde
ORDER BY name DESC;

DISTINCT

Mit DISTINCT werden doppelte Werte entfernt.

SELECT DISTINCT ort
FROM kunde;

Merksatz

ORDER BY sortiert.
DISTINCT entfernt doppelte Werte.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig gefragt, in welcher Reihenfolge Datensätze ausgegeben werden oder wie doppelte Werte vermieden werden.

Typische Fehler:

ORDER BY vor WHERE schreiben.
ASC und DESC verwechseln.
DISTINCT mit GROUP BY verwechseln.
DISTINCT auf einzelne Werte falsch verstehen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 4 – SQL-Grundlagen

4.3 Vergleichsoperatoren

Definition

Vergleichsoperatoren werden in SQL verwendet, um Werte miteinander zu vergleichen.

Sie werden häufig in der WHERE-Klausel eingesetzt.

Wichtige Vergleichsoperatoren

Operator	Bedeutung
=	gleich
<>	ungleich
<	kleiner als
>	größer als
<=	kleiner oder gleich
>=	größer oder gleich

Beispiele

Gleich

SELECT *
FROM kunde
WHERE ort = 'Berlin';

Ungleich

SELECT *
FROM kunde
WHERE ort <> 'Berlin';

Größer als

SELECT *
FROM artikel
WHERE preis > 100;

Kleiner oder gleich

SELECT *
FROM artikel
WHERE bestand <= 10;

Textwerte

Textwerte werden in SQL normalerweise in einfache Anführungszeichen gesetzt.

WHERE name = 'Müller'

Zahlenwerte

Zahlenwerte werden ohne Anführungszeichen geschrieben.

WHERE preis >= 50

Merksatz

Vergleichsoperatoren prüfen Bedingungen in der WHERE-Klausel.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig geprüft, ob die richtige Bedingung für eine Abfrage gewählt wurde.

Typische Fehler:

= und <> verwechseln.
Textwerte ohne Anführungszeichen schreiben.
Zahlenwerte unnötig in Anführungszeichen setzen.
< und > vertauschen.
WHERE-Klausel vergessen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 4 – SQL-Grundlagen

4.4 LIKE, IN, BETWEEN und IS NULL

Definition

LIKE, IN, BETWEEN und IS NULL werden in SQL verwendet, um Daten gezielt zu filtern.

Sie werden meistens in der WHERE-Klausel eingesetzt.

LIKE

LIKE sucht nach Mustern in Textwerten.

SELECT *
FROM kunde
WHERE name LIKE 'M%';

Bedeutung:

Alle Kunden, deren Name mit M beginnt.

Platzhalter bei LIKE

Platzhalter	Bedeutung
%	beliebig viele Zeichen
_	genau ein Zeichen

IN prüft, ob ein Wert in einer Liste enthalten ist.

SELECT *
FROM kunde
WHERE ort IN ('Berlin', 'Potsdam');

BETWEEN

BETWEEN prüft, ob ein Wert in einem Bereich liegt.

SELECT *
FROM artikel
WHERE preis BETWEEN 50 AND 100;

IS NULL

IS NULL prüft, ob ein Feld keinen Wert enthält.

SELECT *
FROM kunde
WHERE telefon IS NULL;

Übersicht

Ausdruck	Bedeutung
LIKE	Mustervergleich
IN	Wert ist in einer Liste enthalten
BETWEEN	Wert liegt zwischen zwei Grenzen
IS NULL	Feld ist leer / ohne Wert

Merksatz

LIKE sucht Muster.
IN sucht in Listen.
BETWEEN sucht Bereiche.
IS NULL sucht fehlende Werte.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig gefragt, welcher Operator für eine bestimmte Filterung geeignet ist.

Typische Fehler:

= statt LIKE für Muster verwenden.
% und _ verwechseln.
NULL mit = NULL prüfen.
BETWEEN mit zwei Einzelbedingungen verwechseln.
Textwerte ohne Anführungszeichen schreiben.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 5 – SQL-Auswertung

5.1 Aggregatfunktionen

Definition

Aggregatfunktionen berechnen einen einzelnen Ergebniswert aus mehreren Datensätzen.

Sie werden häufig zusammen mit GROUP BY verwendet.

Wichtige Aggregatfunktionen

Funktion	Bedeutung
COUNT()	zählt Datensätze
SUM()	berechnet die Summe
AVG()	berechnet den Durchschnitt
MIN()	ermittelt den kleinsten Wert
MAX()	ermittelt den größten Wert

COUNT

SELECT COUNT(*)
FROM kunde;

Zählt alle Datensätze der Tabelle kunde.

SUM

SELECT SUM(preis)
FROM artikel;

Berechnet die Summe aller Werte in der Spalte preis.

AVG

SELECT AVG(preis)
FROM artikel;

Berechnet den Durchschnitt der Werte in der Spalte preis.

MIN und MAX

SELECT MIN(preis), MAX(preis)
FROM artikel;

Ermittelt den kleinsten und größten Preis.

Merksatz

Aggregatfunktionen fassen mehrere Datensätze zu einem Ergebnis zusammen.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig gefragt, welche Funktion für Zählen, Summe oder Durchschnitt verwendet wird.

Typische Fehler:

COUNT und SUM verwechseln.
AVG für die Summe verwenden.
Aggregatfunktionen ohne GROUP BY falsch interpretieren.
WHERE und HAVING verwechseln.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 5 – SQL-Auswertung

5.2 GROUP BY

Definition

GROUP BY fasst Datensätze mit gleichen Werten zu Gruppen zusammen.

Es wird häufig zusammen mit Aggregatfunktionen verwendet.

Grundaufbau

SELECT spalte, aggregatfunktion
FROM tabelle
GROUP BY spalte;

Beispiel

SELECT ort, COUNT(*)
FROM kunde
GROUP BY ort;

Bedeutung:

Die Kunden werden nach Ort gruppiert.
Für jeden Ort wird die Anzahl der Kunden gezählt.

Typische Verwendung

GROUP BY wird verwendet für:

Anzahl pro Gruppe
Summe pro Gruppe
Durchschnitt pro Gruppe
kleinster oder größter Wert pro Gruppe

Beispiel mit SUM

SELECT kundennr, SUM(betrag)
FROM rechnung
GROUP BY kundennr;

Bedeutung:

Für jeden Kunden wird die Summe seiner Rechnungsbeträge berechnet.

Merksatz

GROUP BY bildet Gruppen aus Datensätzen.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird GROUP BY häufig zusammen mit COUNT, SUM oder AVG verwendet.

Typische Fehler:

GROUP BY vergessen.
GROUP BY mit ORDER BY verwechseln.
WHERE und HAVING verwechseln.
Spalten im SELECT verwenden, die nicht gruppiert oder aggregiert sind.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 5 – SQL-Auswertung

5.3 HAVING

Definition

HAVING filtert gruppierte Ergebnisse nach einer Bedingung.

HAVING wird zusammen mit GROUP BY und Aggregatfunktionen verwendet.

Grundaufbau

SELECT spalte, aggregatfunktion
FROM tabelle
GROUP BY spalte
HAVING bedingung;

Beispiel

SELECT ort, COUNT(*)
FROM kunde
GROUP BY ort
HAVING COUNT(*) > 5;

Bedeutung:

Es werden nur Orte angezeigt, in denen mehr als 5 Kunden vorhanden sind.

WHERE und HAVING

Klausel	Aufgabe
WHERE	filtert einzelne Datensätze vor der Gruppierung
HAVING	filtert Gruppen nach der Gruppierung

Beispiel WHERE

SELECT *
FROM kunde
WHERE ort = 'Berlin';

Filtert einzelne Kunden aus Berlin.

Beispiel HAVING

SELECT ort, COUNT(*)
FROM kunde
GROUP BY ort
HAVING COUNT(*) > 5;

Filtert Gruppen mit mehr als 5 Kunden.

Merksatz

WHERE filtert Datensätze.
HAVING filtert Gruppen.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig der Unterschied zwischen WHERE und HAVING abgefragt.

Typische Fehler:

HAVING ohne GROUP BY verwenden.
Aggregatfunktionen in WHERE verwenden.
WHERE und HAVING verwechseln.
HAVING vor GROUP BY schreiben.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 5 – SQL-Auswertung

5.4 SQL-Reihenfolge

Definition

Die SQL-Reihenfolge beschreibt, in welcher Reihenfolge SQL-Klauseln in einer Abfrage geschrieben werden.

Schreibreihenfolge

SELECT spalte
FROM tabelle
WHERE bedingung
GROUP BY spalte
HAVING gruppenbedingung
ORDER BY spalte;

Bedeutung

Klausel	Aufgabe
SELECT	legt fest, welche Spalten ausgegeben werden
FROM	legt fest, aus welcher Tabelle gelesen wird
WHERE	filtert einzelne Datensätze
GROUP BY	gruppiert Datensätze
HAVING	filtert Gruppen
ORDER BY	sortiert das Ergebnis

Wichtige Reihenfolge

SELECT
FROM
WHERE
GROUP BY
HAVING
ORDER BY

Beispiel

SELECT ort, COUNT(*)
FROM kunde
WHERE aktiv = 1
GROUP BY ort
HAVING COUNT(*) > 5
ORDER BY ort;

Merksatz

WHERE kommt vor GROUP BY.
HAVING kommt nach GROUP BY.
ORDER BY steht am Ende.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig geprüft, ob SQL-Klauseln in der richtigen Reihenfolge verwendet werden.

Typische Fehler:

WHERE nach GROUP BY schreiben.
HAVING vor GROUP BY schreiben.
ORDER BY vor WHERE schreiben.
Aggregatfunktionen in WHERE verwenden.
GROUP BY und ORDER BY verwechseln.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 6 – SQL-Joins

6.1 JOIN-Grundlagen

Definition

Ein JOIN verbindet Datensätze aus mehreren Tabellen miteinander.

JOINs werden verwendet, wenn benötigte Daten auf mehrere Tabellen verteilt sind.

Grundprinzip

Tabellen werden meist über Primärschlüssel und Fremdschlüssel verbunden.

Beispiel

Tabelle Kunde

Kundennr	Name
1	Müller
2	Schneider

Tabelle Bestellung

Bestellnr	Kundennr
1001	1
1002	2

Die Spalte Kundennr verbindet beide Tabellen.

Grundaufbau

SELECT kunde.name, bestellung.bestellnr
FROM kunde
JOIN bestellung
ON kunde.kundennr = bestellung.kundennr;

Wichtige JOIN-Arten

JOIN-Art	Bedeutung
INNER JOIN	nur passende Datensätze aus beiden Tabellen
LEFT JOIN	alle Datensätze der linken Tabelle
RIGHT JOIN	alle Datensätze der rechten Tabelle
FULL OUTER JOIN	alle Datensätze aus beiden Tabellen

Merksatz

JOINs verbinden Tabellen über gemeinsame Schlüssel.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben werden JOINs häufig benötigt, wenn Informationen aus mehreren Tabellen abgefragt werden sollen.

Typische Fehler:

JOIN-Bedingung vergessen.
Primärschlüssel und Fremdschlüssel verwechseln.
falsche Tabellen verbinden.
INNER JOIN und LEFT JOIN verwechseln.
Spaltennamen ohne Tabellennamen verwenden, obwohl sie mehrfach vorkommen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 6 – SQL-Joins

6.2 INNER JOIN

Definition

Ein INNER JOIN verbindet Datensätze aus zwei Tabellen.

Es werden nur Datensätze ausgegeben, bei denen die Join-Bedingung in beiden Tabellen erfüllt ist.

Grundaufbau

SELECT spalte
FROM tabelle1
INNER JOIN tabelle2
ON tabelle1.schluessel = tabelle2.fremdschluessel;

Beispiel

SELECT kunde.name, bestellung.bestellnr
FROM kunde
INNER JOIN bestellung
ON kunde.kundennr = bestellung.kundennr;

Bedeutung

Es werden nur Kunden angezeigt, die eine passende Bestellung haben.

Kunden ohne Bestellung erscheinen nicht im Ergebnis.

Typischer Einsatz

Ein INNER JOIN wird verwendet, wenn nur zusammengehörige Datensätze ausgegeben werden sollen.

Beispiele:

Kunden mit Bestellungen
Artikel mit Kategorien
Mitarbeiter mit Abteilungen
Rechnungen mit Kunden

Merksatz

INNER JOIN zeigt nur passende Datensätze aus beiden Tabellen.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben ist der INNER JOIN die häufigste JOIN-Art.

Typische Fehler:

Join-Bedingung vergessen.
INNER JOIN mit LEFT JOIN verwechseln.
Fremdschlüssel und Primärschlüssel falsch verbinden.
erwarten, dass Datensätze ohne passende Beziehung angezeigt werden.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 6 – SQL-Joins

6.3 LEFT JOIN

Definition

Ein LEFT JOIN verbindet Datensätze aus zwei Tabellen.

Es werden alle Datensätze der linken Tabelle ausgegeben, auch wenn es keinen passenden Datensatz in der rechten Tabelle gibt.

Grundaufbau

SELECT spalte
FROM tabelle1
LEFT JOIN tabelle2
ON tabelle1.schluessel = tabelle2.fremdschluessel;

Beispiel

SELECT kunde.name, bestellung.bestellnr
FROM kunde
LEFT JOIN bestellung
ON kunde.kundennr = bestellung.kundennr;

Bedeutung

Es werden alle Kunden angezeigt.

Kunden ohne Bestellung erscheinen ebenfalls im Ergebnis.

Bei fehlender Bestellung steht in den Spalten der rechten Tabelle NULL.

Typischer Einsatz

Ein LEFT JOIN wird verwendet, wenn alle Datensätze der linken Tabelle erhalten bleiben sollen.

Beispiele:

alle Kunden, auch ohne Bestellung
alle Artikel, auch ohne Verkauf
alle Mitarbeiter, auch ohne Abteilung
alle Kategorien, auch ohne Artikel

Merksatz

LEFT JOIN zeigt alle Datensätze der linken Tabelle und passende Datensätze der rechten Tabelle.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben ist LEFT JOIN wichtig, wenn auch Datensätze ohne passende Beziehung angezeigt werden sollen.

Typische Fehler:

LEFT JOIN mit INNER JOIN verwechseln.
erwarten, dass nur passende Datensätze angezeigt werden.
NULL-Werte bei fehlenden passenden Datensätzen nicht beachten.
linke und rechte Tabelle vertauschen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 6 – SQL-Joins

6.4 Mehrere Tabellen verbinden

Definition

Bei SQL-Abfragen können mehrere Tabellen mit mehreren JOINs verbunden werden.

Das wird benötigt, wenn die gesuchten Informationen auf mehr als zwei Tabellen verteilt sind.

Grundprinzip

Jede zusätzliche Tabelle wird mit einem weiteren JOIN verbunden.

Die Verbindung erfolgt meistens über Primärschlüssel und Fremdschlüssel.

Beispiel Tabellen

Tabelle	Enthält
kunde	Kundendaten
bestellung	Bestellungen
bestellposition	Artikel einer Bestellung
artikel	Artikeldaten

Beispiel SQL

SELECT kunde.name, bestellung.bestellnr, artikel.bezeichnung
FROM kunde
INNER JOIN bestellung
ON kunde.kundennr = bestellung.kundennr
INNER JOIN bestellposition
ON bestellung.bestellnr = bestellposition.bestellnr
INNER JOIN artikel
ON bestellposition.artikelnr = artikel.artikelnr;

Bedeutung

Die Abfrage verbindet:

Kunde mit Bestellung
Bestellung mit Bestellposition
Bestellposition mit Artikel

Typischer Einsatz

Mehrere Tabellen werden verbunden bei:

Kunden und Bestellungen
Bestellungen und Artikeln
Rechnungen und Positionen
Mitarbeiter und Abteilungen
Produkte und Kategorien

Merksatz

Mehrere Tabellen werden Schritt für Schritt über JOINs verbunden.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben müssen häufig mehrere Tabellen verbunden werden, wenn die benötigten Spalten nicht in einer einzigen Tabelle stehen.

Typische Fehler:

eine notwendige Zwischentabelle vergessen
falsche Schlüssel miteinander verbinden
JOIN-Bedingung vergessen
Primärschlüssel und Fremdschlüssel verwechseln
Spaltennamen ohne Tabellennamen verwenden, obwohl sie mehrfach vorkommen

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 7 – Daten ändern und Tabellen erstellen

7.1 INSERT, UPDATE und DELETE

Definition

INSERT, UPDATE und DELETE gehören zu den SQL-Befehlen zum Ändern von Daten.

Sie werden verwendet, um Datensätze einzufügen, zu ändern oder zu löschen.

INSERT

INSERT fügt neue Datensätze in eine Tabelle ein.

INSERT INTO kunde (kundennr, name, ort)
VALUES (1, 'Müller', 'Berlin');

UPDATE

UPDATE ändert vorhandene Datensätze.

UPDATE kunde
SET ort = 'Potsdam'
WHERE kundennr = 1;

DELETE

DELETE löscht vorhandene Datensätze.

DELETE FROM kunde
WHERE kundennr = 1;

Übersicht

Befehl	Aufgabe
INSERT	Datensatz einfügen
UPDATE	Datensatz ändern
DELETE	Datensatz löschen

Merksatz

INSERT fügt ein.
UPDATE ändert.
DELETE löscht.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben ist besonders wichtig, bei UPDATE und DELETE die WHERE-Klausel zu beachten.

Typische Fehler:

WHERE bei UPDATE vergessen.
WHERE bei DELETE vergessen.
INSERT mit UPDATE verwechseln.
Textwerte ohne Anführungszeichen schreiben.
falsche Spaltennamen verwenden.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 7 – Daten ändern und Tabellen erstellen

7.2 CREATE TABLE

Definition

CREATE TABLE erstellt eine neue Tabelle in einer Datenbank.

Dabei werden Tabellenname, Spalten, Datentypen und optional Einschränkungen festgelegt.

Grundaufbau

CREATE TABLE kunde (
    kundennr INT,
    name VARCHAR(100),
    ort VARCHAR(100)
);

Beispiel mit Primärschlüssel

CREATE TABLE kunde (
    kundennr INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    ort VARCHAR(100)
);

Beispiel mit Fremdschlüssel

CREATE TABLE bestellung (
    bestellnr INT PRIMARY KEY,
    kundennr INT,
    datum DATE,
    FOREIGN KEY (kundennr) REFERENCES kunde(kundennr)
);

Wichtige Bestandteile

Bestandteil	Bedeutung
Tabellenname	Name der Tabelle
Spaltenname	Name eines Attributs
Datentyp	Art der gespeicherten Daten
PRIMARY KEY	eindeutiger Schlüssel
FOREIGN KEY	Verweis auf andere Tabelle

Merksatz

CREATE TABLE erstellt Tabellen mit Spalten, Datentypen und Schlüsseln.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig geprüft, ob Tabellen mit passenden Datentypen, Primärschlüsseln und Fremdschlüsseln erstellt werden können.

Typische Fehler:

Primärschlüssel vergessen.
falschen Datentyp wählen.
Fremdschlüssel nicht eintragen.
Klammern oder Kommas vergessen.
Tabellennamen und Spaltennamen verwechseln.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 7 – Daten ändern und Tabellen erstellen

7.3 Datentypen und Constraints

Definition

Datentypen legen fest, welche Art von Daten in einer Spalte gespeichert werden darf.

Constraints sind Regeln, die die Daten in einer Tabelle einschränken oder absichern.

Wichtige Datentypen

Datentyp	Bedeutung
INT	ganze Zahl
DECIMAL	Dezimalzahl
VARCHAR	Text mit variabler Länge
CHAR	Text mit fester Länge
DATE	Datum
TIME	Uhrzeit
BOOLEAN	Wahrheitswert

Beispiele

kundennr INT
name VARCHAR(100)
preis DECIMAL(10,2)
geburtsdatum DATE

Wichtige Constraints

Constraint	Bedeutung
PRIMARY KEY	eindeutiger Primärschlüssel
FOREIGN KEY	Fremdschlüssel auf andere Tabelle
NOT NULL	Wert darf nicht leer sein
UNIQUE	Wert muss eindeutig sein
CHECK	prüft eine Bedingung
DEFAULT	Standardwert, wenn kein Wert angegeben wird

Beispiel

CREATE TABLE kunde (
    kundennr INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    ort VARCHAR(100) DEFAULT 'Berlin'
);

Merksatz

Datentypen bestimmen die Art der Daten.
Constraints bestimmen Regeln für diese Daten.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig geprüft, ob passende Datentypen und Schlüssel richtig gewählt werden.

Typische Fehler:

Text als INT speichern.
Geldbeträge mit INT statt DECIMAL speichern.
Primärschlüssel vergessen.
Fremdschlüssel nicht eintragen.
NOT NULL und UNIQUE verwechseln.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 8 – IHK-Aufgaben und Übersichten

8.1 ERM-Aufgaben lösen

Definition

Bei ERM-Aufgaben wird aus einer Beschreibung ein Datenmodell erstellt.

Dabei werden Entitäten, Attribute, Beziehungen und Kardinalitäten bestimmt.

Vorgehen

Schritt	Aufgabe
1	Entitäten erkennen
2	Attribute zuordnen
3	Primärschlüssel festlegen
4	Beziehungen bestimmen
5	Kardinalitäten eintragen
6	N:M-Beziehungen auflösen
7	Relationenmodell ableiten

Typische Entitäten

Entitäten sind häufig Substantive im Aufgabentext.

Beispiele:

Kunde
Bestellung
Artikel
Rechnung
Mitarbeiter
Abteilung

Typische Beziehungen

Beziehungen ergeben sich häufig aus Verben im Aufgabentext.

Beispiele:

Kunde gibt Bestellung auf
Bestellung enthält Artikel
Mitarbeiter gehört zu Abteilung
Rechnung bezieht sich auf Bestellung

Kardinalitäten

Aussage im Text	Typische Kardinalität
genau ein	1
mehrere	n
kann mehrere	n
gehört zu genau einem	1
enthält mehrere	n

Merksatz

Substantive werden oft zu Entitäten.
Verben zeigen häufig Beziehungen.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben wird häufig ein Text vorgegeben, aus dem ein ERM oder Relationenmodell erstellt werden muss.

Typische Fehler:

Attribute als Entitäten darstellen.
Beziehungen vergessen.
Kardinalitäten falsch bestimmen.
N:M-Beziehungen nicht auflösen.
Primär- und Fremdschlüssel nicht kennzeichnen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 8 – IHK-Aufgaben und Übersichten

8.2 SQL-Aufgaben lösen

Definition

Bei SQL-Aufgaben wird aus einer Aufgabenstellung eine passende SQL-Abfrage erstellt.

Dabei müssen Tabellen, Spalten, Bedingungen und ggf. JOINs erkannt werden.

Vorgehen

Schritt	Aufgabe
1	Gesuchte Ausgabe erkennen
2	Benötigte Tabelle bestimmen
3	Benötigte Spalten auswählen
4	Bedingungen aus dem Text ableiten
5	Falls nötig JOIN verwenden
6	Falls nötig gruppieren oder sortieren
7	SQL-Reihenfolge prüfen

Typische Signalwörter

Formulierung	SQL-Bestandteil
„zeige“ / „liste“	SELECT
„aus Tabelle“	FROM
„nur“ / „bei denen“	WHERE
„sortiert nach“	ORDER BY
„Anzahl“	COUNT
„Summe“	SUM
„Durchschnitt“	AVG
„pro Kunde / je Ort“	GROUP BY
„mehr als / weniger als“ bei Gruppen	HAVING

Beispiel

Aufgabe:

Alle Kunden aus Berlin anzeigen.

SELECT *
FROM kunde
WHERE ort = 'Berlin';

Beispiel mit Sortierung

Aufgabe:

Alle Artikel nach Preis absteigend sortieren.

SELECT *
FROM artikel
ORDER BY preis DESC;

Merksatz

Erst verstehen, was ausgegeben werden soll, dann SQL schreiben.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben ist die richtige SQL-Reihenfolge besonders wichtig.

Typische Fehler:

SELECT-Spalten falsch auswählen.
WHERE-Bedingung vergessen.
Textwerte ohne Anführungszeichen schreiben.
ORDER BY an die falsche Stelle setzen.
GROUP BY und HAVING verwechseln.
JOIN vergessen, obwohl Daten aus mehreren Tabellen benötigt werden.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 8 – IHK-Aufgaben und Übersichten

8.3 JOIN-Übersicht

Definition

Ein JOIN verbindet Datensätze aus mehreren Tabellen.

JOINs werden verwendet, wenn benötigte Daten auf mehrere Tabellen verteilt sind.

Wichtige JOIN-Arten

JOIN-Art	Bedeutung
INNER JOIN	nur passende Datensätze aus beiden Tabellen
LEFT JOIN	alle Datensätze der linken Tabelle
RIGHT JOIN	alle Datensätze der rechten Tabelle
FULL OUTER JOIN	alle Datensätze aus beiden Tabellen

INNER JOIN

Gibt nur Datensätze aus, bei denen die Join-Bedingung in beiden Tabellen erfüllt ist.

SELECT kunde.name, bestellung.bestellnr
FROM kunde
INNER JOIN bestellung
ON kunde.kundennr = bestellung.kundennr;

LEFT JOIN

Gibt alle Datensätze der linken Tabelle aus.

Fehlende passende Datensätze der rechten Tabelle werden mit NULL dargestellt.

SELECT kunde.name, bestellung.bestellnr
FROM kunde
LEFT JOIN bestellung
ON kunde.kundennr = bestellung.kundennr;

Grundregel

JOINs werden meistens über Primärschlüssel und Fremdschlüssel verbunden.

Merksatz

INNER JOIN = nur passende Datensätze
LEFT JOIN = alle Datensätze links + passende rechts

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben ist meist entscheidend, ob auch Datensätze ohne passende Beziehung angezeigt werden sollen.

Typische Fehler:

INNER JOIN und LEFT JOIN verwechseln.
JOIN-Bedingung vergessen.
falsche Schlüssel verbinden.
linke und rechte Tabelle vertauschen.
NULL-Werte bei LEFT JOIN nicht beachten.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 8 – IHK-Aufgaben und Übersichten

8.4 Normalformen-Übersicht

Definition

Normalformen sind Regeln zur Strukturierung von Tabellen in relationalen Datenbanken.

Ziel ist es, Redundanzen, Inkonsistenzen und Anomalien zu vermeiden.

Übersicht

Normalform	Kernaussage
1. Normalform	alle Werte sind atomar
2. Normalform	jedes Nicht-Schlüsselattribut hängt vom gesamten Primärschlüssel ab
3. Normalform	keine Nicht-Schlüsselattribute hängen voneinander ab

1. Normalform

Eine Tabelle ist in der 1. Normalform, wenn jedes Feld nur einen einzelnen Wert enthält.

Nicht erlaubt:

mehrere Telefonnummern in einem Feld
Listen in einer Zelle
zusammengesetzte Werte in einem Feld

2. Normalform

Eine Tabelle ist in der 2. Normalform, wenn sie in der 1. Normalform ist und jedes Nicht-Schlüsselattribut vom gesamten Primärschlüssel abhängig ist.

Wichtig besonders bei:

zusammengesetzten Primärschlüsseln
Zwischentabellen
N:M-Beziehungen

3. Normalform

Eine Tabelle ist in der 3. Normalform, wenn sie in der 2. Normalform ist und keine Nicht-Schlüsselattribute voneinander abhängig sind.

Merksatz

1NF = atomare Werte
2NF = vom ganzen Schlüssel abhängig
3NF = nur vom Schlüssel abhängig

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben werden meistens die 1. bis 3. Normalform abgefragt.

Typische Fehler:

mehrere Werte in einem Feld zulassen
zusammengesetzten Primärschlüssel nicht beachten
abhängige Attribute in derselben Tabelle lassen
Normalisierung nur als Speicherplatzersparnis verstehen

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker

Kapitel 8 – IHK-Aufgaben und Übersichten

8.5 Häufige Verwechslungen

Definition

Häufige Verwechslungen sind Begriffe, die in Datenbankaufgaben ähnlich wirken, aber fachlich unterschiedliche Bedeutungen haben.

Grundbegriffe

Begriff 1	Begriff 2	Unterschied
Datenbank	DBMS	Datenbank enthält Daten, DBMS verwaltet Daten
Tabelle	Datensatz	Tabelle enthält mehrere Datensätze
Datensatz	Feld	Datensatz = Zeile, Feld = einzelner Wert
Attribut	Datensatz	Attribut = Spalte, Datensatz = Zeile

Schlüssel

Begriff 1	Begriff 2	Unterschied
Primärschlüssel	Fremdschlüssel	Primärschlüssel identifiziert, Fremdschlüssel verweist
Primärschlüssel	Attribut	Primärschlüssel ist ein besonderes Attribut
Fremdschlüssel	Beziehung	Fremdschlüssel setzt eine Beziehung technisch um

Datenmodellierung

Begriff 1	Begriff 2	Unterschied
Entität	Attribut	Entität = Objekt, Attribut = Eigenschaft
Entität	Entitätstyp	Entität = einzelnes Objekt, Entitätstyp = Gruppe gleichartiger Objekte
Beziehung	Kardinalität	Beziehung verbindet Entitäten, Kardinalität beschreibt die Anzahl
N:M-Beziehung	Zwischentabelle	N:M wird durch eine Zwischentabelle aufgelöst

SQL

Begriff 1	Begriff 2	Unterschied
WHERE	HAVING	WHERE filtert Datensätze, HAVING filtert Gruppen
GROUP BY	ORDER BY	GROUP BY gruppiert, ORDER BY sortiert
COUNT	SUM	COUNT zählt Datensätze, SUM addiert Werte
INNER JOIN	LEFT JOIN	INNER JOIN nur passende, LEFT JOIN alle linken Datensätze
DELETE	DROP	DELETE löscht Datensätze, DROP löscht Tabellen oder Datenbankobjekte

Normalisierung

Begriff 1	Begriff 2	Unterschied
Redundanz	Inkonsistenz	Redundanz = doppelte Daten, Inkonsistenz = widersprüchliche Daten
1. Normalform	2. Normalform	1NF = atomar, 2NF = abhängig vom ganzen Schlüssel
2. Normalform	3. Normalform	2NF betrifft Schlüsselabhängigkeit, 3NF transitive Abhängigkeiten
Normalisierung	Denormalisierung	Normalisierung reduziert Redundanz, Denormalisierung nimmt Redundanz bewusst in Kauf

Merksatz

Viele Datenbankfehler entstehen durch verwechselte Begriffe.

Prüfungshinweis

In IHK-Aufgaben immer genau lesen, ob nach Modellierung, Schlüsseln, SQL-Abfrage oder Normalisierung gefragt wird.

Typische Fehler:

Tabelle und Datensatz verwechseln.
Primärschlüssel und Fremdschlüssel verwechseln.
WHERE und HAVING verwechseln.
GROUP BY und ORDER BY verwechseln.
N:M-Beziehung ohne Zwischentabelle umsetzen.

Quellen

IT-Handbuch für Fachinformatiker