Datenbanken und informationsgesellschaftliche Aspekte
Der Bereich Datenbanken und informationsgesellschaftliche Aspekte verbindet das relationale Datenmodell mit SQL und den gesellschaftlichen Folgen von Informationssystemen. Geprüft werden Entity-Relationship-Modelle, Schlüssel und Integritätsbedingungen, Normalformen, Anfragen mit JOIN und Aggregation sowie Fragen zu Datenschutz, Urheberrecht, digitaler Spaltung und algorithmischer Beeinflussung.
Relationales Modell und Normalisierung
Eine Relation ist eine Tabelle mit Attributen und Tupeln. Der Primärschlüssel identifiziert Tupel eindeutig; ein Fremdschlüssel verweist auf einen Primärschlüssel einer anderen Relation und sichert referenzielle Integrität. Die 1. Normalform fordert atomare Attributwerte, die 2. Normalform entfernt partielle Abhängigkeiten vom zusammengesetzten Schlüssel, die 3. Normalform entfernt transitive Abhängigkeiten zwischen Nichtschlüsselattributen. Normalisierung reduziert Redundanz und Änderungsanomalien, kann aber mehr Joins erfordern.
SQL und Auswertung
SELECT projiziert Spalten, WHERE filtert Zeilen vor der Gruppierung, GROUP BY bildet Gruppen, HAVING filtert Gruppen nach der Aggregation. JOIN verknüpft Tabellen über Schlüssel. COUNT(*) zählt Zeilen, COUNT(spalte) ignoriert NULL-Werte; NULL ist kein Wert, sondern „unbekannt“, daher ist NULL = NULL nicht wahr, sondern UNKNOWN. Transaktionen sichern mit ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) die Konsistenz.
Worked Example: Kunden mit mehr als zwei Bestellungen
Gegeben: Kunde(KNr, Name) und Bestellung(BNr, KNr, Datum). Gesucht sind Name und Anzahl der Bestellungen für Kunden mit mehr als zwei Bestellungen. Die Anfrage lautet: SELECT k.Name, COUNT(b.BNr) FROM Kunde k JOIN Bestellung b ON k.KNr = b.KNr GROUP BY k.KNr, k.Name HAVING COUNT(b.BNr) > 2;. Der JOIN verbindet Kunde und Bestellung, GROUP BY fasst je Kunde zusammen, COUNT(b.BNr) zählt die zugehörigen Bestellungen, und HAVING filtert erst nach der Aggregation. Mit WHERE COUNT(...) > 2 wäre die Anfrage falsch, weil Aggregatfunktionen dort nicht ausgewertet werden dürfen.
Informationsgesellschaftliche Aspekte
Zu bewerten sind etwa informationelle Selbstbestimmung, Datenminimierung und Zweckbindung bei personenbezogenen Daten, die Reichweite des Urheberrechts bei digitalen Inhalten sowie Filterblasen und algorithmische Diskriminierung. Eine technische Lösung ist nicht automatisch ethisch zulässig; die Klausur verlangt, Chancen und Risiken an einem konkreten Szenario abzuwägen.
Typische Fallen
WHEREundHAVINGwerden vertauscht.COUNT(*)undCOUNT(spalte)werden bei NULL-Werten gleichgesetzt.- Ein JOIN ohne korrekte Schlüsselbedingung erzeugt ein Kartesisches Produkt.
- Die 3. Normalform wird mit der 2. Normalform verwechselt.
- Datenschutz wird auf „Daten löschen“ verkürzt, ohne Zweckbindung und Einwilligung zu prüfen.