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Access: Abfragen mit SQL

Mengenlehre

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Ein kurzer Blick in die Typologie der Mengenlehre hilft beim Verständnis, wann welche Daten wie miteinander verknüpft werden sollten.

Transkript

Wenn es um die Verbindungen, Verknüpfungen von Tabellen und/oder Abfragen geht, dann geht es im Grunde immer auch um Mengenlehre. Diese wurde vorbereitet durch George Boole, der spezielle Logikkalküle entwickelt hatte. Den Namen Boole kennen Sie vielleicht durch den Datentyp "Boolean", der nach ihm benannt wurde. Die eigentliche Mengenlehre hat Georg Cantor begründet, ein deutscher Mathematiker und Philosoph, und sie wurde dann durch Bertrand Russell weiterentwickelt. Sie beschäftigt sich im Wesentlichen mit Mengen. Das sind in einer Datenbank Tabellen, Abfragen. In der Programmierung dazu heißen die auch schon mal "Recordsets", oder im Deutschen "Datensätze". Typischerweise sehen Sie die in so einer tabellarischen Ansicht. Hier stelle ich die nur sehr symbolisch als Kreise dar, und zwar als rote Kreise für die Daten, die gemeint sind, und grau für die übrigen. Zum Beispiel bei der Teilmenge. Dieses ist eine komplette Teilmenge. Die Querflöten liegen komplett innerhalb der Instrumente. Sprachlich bedeutet das: Alle Querflöten sind Instrumente. Die Querflöten sind also eine Teilmenge der Instrumente. Es gibt auch andere Teilmengen wie diese. Mitarbeiter und Instrumente überschneiden sich und an der Schnittmenge entstehen sozusagen Musiklehrer. Denn nur die Mitarbeiter, die die Instrumente unterrichten, sind auch Musiklehrer. Es kann auch eine leere Menge sein. Die Schüler und die Instrumente haben, kurz gesagt, nichts miteinander zu tun, oder anders formuliert: Kein Schüler ist ein Instrument. Dann können Sie sozusagen das Gegenstück dazu machen. Es sind alle beteiligt, die Vereinigungsmenge, also Mitarbeiter und Schüler, und zwar auch der Sonderfall der lernenden Mitarbeiter, wenn also Mitarbeiter als Schüler auftreten. Es ist hier eine Menge, die beide komplett umfasst. Also alle Mitarbeiter und Schüler mit dieser Überschneidung. Sprachlich ist das richtig, Mitarbeiter und Schüler, aber im logischen Sinne muss es natürlich ein "oder" sein. Die Datensätze sind entweder Mitarbeiter oder Schüler. Es gibt noch eine zweite Vereinigungsmenge, auch das ist eine, Wenn nämlich die Mitarbeiter oder die Schüler keine Übereinstimmung haben, aber trotzdem beide zusammen auftauchen. Also auch hier: alle Mitarbeiter und Schüler zusammen, wenn auch ohne Überschneidung, und natürlich im logischen Sinne, mit einem "oder". Dann gibt es die Differenzmenge. Das heißt alle Holzblasinstrumente, aber eben doch nicht alle, sondern die, die von der anderen Gruppe ausgenommen werden, sollen nicht gemeint sein. Das bedeutet in diesem Fall: zwar alle Holzblasinstrumente, also nur die, die aus Holz sind wie Klarinetten und Oboen, aber nicht die – trotz der Zuordnung zu den Holzblasinstrumenten – aus Metall sind wie Querflöten und Saxophone. Es gibt eine zweite Differenzmenge, hier zum Beispiel: alle Instrumente, aber nicht die Querflöten. Also der äußere Teil, die Instrumente, sind gemeint, aber die Querflöten werden ausgenommen. Dann gibt es noch Sonderfälle, die in der Datenbank so nicht vorkommen, die sogenannte Komplementärmenge. Alles auf dieser Welt, außer Mitarbeiter und Schüler, also alle Daten, die weder Mitarbeiter noch Schüler sind. Und schließlich das kartesische Produkt, mit dem werden wir zu tun haben, also Schüler und Instrumente, die nichts miteinander zu tun haben, aber wenn sie gemeinsam auftauchen, bilden sie eine gigantische Menge. Damit kann man künstlich viele Daten erzeugen, etwa jeden Schüler mit jedem Instrument zusammenfassen. Mit diesen verschiedenen Mengen werden wir hin und wieder zu tun haben. Deswegen ist es hilfreich, die in der Theorie zu kennen.

Access: Abfragen mit SQL

Nutzen Sie die mächtige Abfragesprache SQL in Microsoft Access. Anhand einer Beispiel-Datenbank lernen Sie die Möglichkeiten und Finessen von SQL im Detail kennen.

3 Std. 14 min (64 Videos)
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Dieses Training ist für alle Access-Versionen verwendbar. Das vermittelte SQL-Wissen lässt sich mit geringen Abweichungen auch für andere relationale Datenbanksysteme nutzen.

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