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Microsoft Access Grundkurs

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  • 1. Microsoft Access Grundkurs
  • 2. Gliederung
    • Einleitung
    • Konzeption von relationalen Datenbanken
    • ER-Modell, Normalisierung
    • Erste Schritte in Access
    • Tabellenbearbeitung
    • Arbeiten mit Abfragen
    • Arbeit mit Formularen
    • Arbeit mit Berichten
    • Datenaustausch mit anderen Office Programmen
  • 3. Einleitung
    • Datenbanken unter Windows:
      • Access (Microsoft)
      • FoxPro (Microsoft)
      • Paradox und Delphi (Borland)
      • dBase (Borland)
      • Superbase
      • Navision und andere
    • Warum Access?Weil Access die meistverbreitetste Datenbank ist, komfortabel zu bedienen und leistungsstark ist. Außerdem kann es zum Zugriff auf ODBC-fähige Datenbankserver wie Oracle, SQL-Server verwendet werden.
  • 4. Grundbegriffe 1/5
    • Datenbank
    • In einer Datenbank können Daten in Tabellen eingegeben werden, die
    • sich auf einen gemeinsamen Themenbereich beziehen oder für einen
    • bestimmten Zweck gedacht sind.
    Karteikasten= Datenbank Karteikarte= Datensatz Karteikartenfeld= Datenfeld
  • 5. Grundbegriffe 2/5 Datenbank= Karteikasten = Tabelle(n) Datensatz= KarteikarteDatenfeld= Karteikartenfeld
  • 6. Grundbegriffe 3/5 D atenbank s ystem(DBS) = D aten b ank /D aten b asis(DB) + D aten b ankM anagementS ystem(DBMS) D aten b ankM anagementS ystem Ein System, das große Datenmengen in Tabellen speichert, verwaltet und den Zugriff auf die enthaltenen Daten regelt.
  • 7. Grundbegriffe 4/5
    • Tabelle
    • In einer Tabelle sind die eigentlichen Daten gespeichert. Sie besteht aus Spalten, denen jeweils ein Datentyp zugeordnet ist.
    Relationales Datenbankmodell Modell zur Strukturierung einer Datenbank: - relationale Datenbanken arbeiten mit mehreren Tabellen, - die mit Hilfe von Schlüsselfeldern miteinander verknüpft werden. andere Datenbankmodelle sind z.B. das hierarchische Datenbankmodell oder das objektorientierte Datenbankmodell.
  • 8. Grundbegriffe 5/5
    • Abfrage
    • Sicht (View) auf die Tabelle(n) einer Datenbank. Dabei können Einschränkungen an bestimmte Werte (filtern/suchen), Sortierung und Beschränkungen auf ein Teil der Spalten vorgenommenwerden.
    SQL (Structed Query Language) Standartisierte Sprache, in der sich Abfragen und andere Datenbank- Operationen formulieren lassen.
  • 9. Warum Datenbanken einsetzen?
    • um Daten zentral und einheitlich zu halten
    • um Daten schneller und einfacher zu finden
    • um Speicherplatz zu sparen
    • um Mehrbenutzerbetrieb zu ermöglichen
    • um Datensicherheit zu erhöhen
  • 10. Probleme beim DB-Entwurf beachten (1/3)
    • Redundanz
    • Redundanz liegt vor, wenn (manche) Datensätze und/oder Datenfelder, die in verschiedenen Tabellen benötigt werden, auch mehrfach gespeichert sind.
    • Problem:
        • unnötig hoher Speicherplatzbedarf
    • Lösung:
        • Mehrfachspeicherungen auflösen, Tabellen verknüpfen
  • 11. Probleme beim DB-Entwurf beachten (2/3)
    • Datenintegrität-/ Datenkonsistenzverletzung
    • Datenintegrität und -konsistenz bedeutet, daß alle (mehrfach) gespeicherten Daten an allen Stellen den richtigen Inhalt haben müssen.
    • Problem:
        • bei mehrfach gespeicherten Daten führt eine Änderung an nur einer Stelle zu uneinheitlichen oder gar falschen
        • Informationen.
    • Lösung:
        • Mehrfachspeicherungen auflösen, Tabellen verknüpfen
  • 12. Probleme beim DB-Entwurf beachten (3/3)
    • Synchronisation
    • Auf Synchronisation muß geachtet werden wenn Daten vonmehreren Personen gleichzeitig genutzt werden sollen.
    • Problem:
        • gleichzeitige Änderungen
    • Lösung:
        • Zusammenfassung in einer Datenbank und Einrichtung einer Mehrbenutzerumgebung
  • 13. schlechte Beispiele (1/3)
    • Die Speicherung von Kunden und Bestellungen soll erfolgen:
    • Problem Nr. 1:
      • mehrere Bestellnummern in einem Datenfeld schlecht !
      •  z.B. Such- oder Sortieroperationen
  • 14. schlechte Beispiele (2/3)
    • denkbare Lösung:Mehrfachwerte in einzelne Felder auflösen
    • Problem Nr. 2:
        • mehrere nur feste Anzahl Bestellungen möglich
        •  hier max. 4
  • 15. schlechte Beispiele (3/3)
    • denkbare Lösung:pro Bestellung einen Zeileneintrag führen
    • Problem Nr. 3:
        • Redundanz – gleiche Kundeninformationen mehrfach
        • gespeichertunnötiger Speicherverbrauch
    • Problem Nr. 4:
        • Inkonsistenzgefahr – was passiert wenn bei gleichem
        • Kundencode unterschiedliche Firmeneinträge?
        •  Daten sind widersprüchlich und unzuverlässig
  • 16. so geht‘s richtig – das gute Beispiel
      • bessere Lösung:Auflösung in 2 Tabellen
      • TabelleKUNDEN
    • TabelleBESTELLUNGEN
    • Jetzt liegt keine Redundanz mehr vor, da die Tabellen KUNDEN und BESTELLUNGEN mit Hilfe des SchlüsselfeldesKunden-Codeverknüpft sind.
    • In der Tabelle BESTELLUNGEN können beliebig viele Bestellungen zu einem Kunden gespeichert werden, die mit zusätzlichen Informationen versehen sind.
  • 17. was lernen wir daraus?
    • Wenn eine Datenbank neu entwickelt wird, sollte man sichdie Struktur der Datenbank sehr gründlich überlegen und planen .
    • Die Leistungsfähigkeit einer Datenbank hängt zum größten Teil von der Vermeidung der vorgestellten Probleme ab.
    • Zum professionellen Gestalten einer Datenbankstruktur wird häufig dasEntity-Relationship-Modell (ER-Modell)eingesetzt.
  • 18. Entity-Relationship-Modell (ERM) Elemente des ERM: Entitäten Beziehungen Attribute
  • 19. Entity-Relationship-Modell (ERM) Entität(Entity) unterscheidbare (identifizierbare) Dinge aus der realen Welt z.B.: Objekte, Personen, Gegenstände Entitäten unterscheiden sich durch die Ausprägung ihrer jeweiligen Eigenschaften Entitätstyp (Entity-Typ) abstrakte Zusammenfassung aller Entitäten, die die gleiche Eigenschaftsstrukturaufweisen Beispiele: AbteilungFiBu MitarbeiterMeyer Projekt6487 Beispiele.
  • 20. Entity-Relationship-Modell (ERM)
    • Beziehung (Relationship)
    • Verknüpfung von Entitäten
    • Beziehungen unterscheiden sich
    • durch ihre jeweiligen Eigenschaften
    • Beziehungstyp (Relationship-Typ)
            • Beschreibung der numerischen
            • Zusammenhänge zwischen
            • den einzelnen Entitäten
    Beispiele: MitarbeiterMeyer arbeitet anProjekt6487 MitarbeiterMeyer gehört zuAbteilungFiBu 0 keine Zuordnung 1 genau eine Zuordnung n ,mviele Zuordnungen
  • 21. Entity-Relationship-Modell (ERM)
    • Attribute sind Eigenschaften einer Entität oder einer
    • Beziehung bzw. später verschiedene Felder eines
    • Datensatzes in Access.
    • Beispiele:Mitarbeiternummer, Mitarbeitername,
    • Projektnummer, Projektname, Arbeitszeit
    • Domäne Wertebereich einer Eigenschaft / eines Attributs
    Beispiele: Mitarbeiter: Mitarbeiternummer1 – 9999 Mitarbeiternamemax. 256 Zeichen /nicht leer arbeitet an: Arbeitszeit0 - 999
  • 22. Entity-Relationship-Modell (ERM)
    • Primärschlüssel ermöglicht die eindeutige Identifizierung
    • einer Entität
    • setzt sich aus einem oder mehrenAttributen zusammen
    • wird grafisch durch Unterstreichung derentsprechende Attribute gekennzeichnet
  • 23. Entity-Relationship-Modell (ERM) Gesamtdarstellung Aussagen des abgebildeten ERMs: - ein Mitarbeiter gehört zu genau1Abteilung - zu einer Abteilung gehörennMitarbeiter - ein Mitarbeiter arbeitet anmProjekten
  • 24. Entity-Relationship-Modell (ERM)
    • Vorgehensweise:
    • Zu Beginn des Datenbankentwurfs müssen dieEntitäten
    • bzw.Entitätstypenbestimmt werden.
    • 2.DieBeziehungenbzw.Beziehungstypenzwischen den
    • Entitäten müssen bestimmt und ihreKardinalitäten
    • (0, 1, n) müssen festgelegt werden.
    • DieAttributezu jeder Entität und jeder Beziehung müssen festgelegt werden. Dazu die zugehörigen Domänen.
    • 4.Für jeden Entitätstypen muß einPrimärschlüsselfestgelegtwerden.
  • 25. Relationenmodell
    • vom ER-Modell zum Relationenmodell
    • FormTABELLENNAME ( Primärschlüssel , Attribut2, Attribut3, ...)
    • Vorgehensweise zur Transformation
    • 1. Aus jedem Entitätstypen kann eine Tabelle mit dem Namen des
    • Entitätstypen abgeleitet werden.
    • 2.Jede 1: n-Beziehung schlägt sich nieder als identische
    • Datenfelddefinition in den zugehörigen Tabellen.
    • Jede n: m-Beziehung ergibt eine zusätzliche Tabelle, die aus den Primärschlüsseln der zugehörigen Tabellen im ER-Modell und Attributen der Beziehung besteht. Ihr Name muß sinnvoll neu gewählt werden.
    • 4.Beziehungen zwischen Tabellen werden notiert.
  • 26. Relationenmodell ABTEILUNG ( Abteilungsnummer , Abteilungsname) MITARBEITER ( Mitarbeiternummer , Mitarbeitername, Abteilungsnummer) PROJEKTARBEIT ( Projektnummer ,Mitarbeiternummer , Arbeitszeit) PROJEKT ( Projektnummer , Projektname)
  • 27. Normalisierung von Daten
    • Frage Wie komme ich zum guten relationalen
    • Datenbankdesign?
    • Antwort durch Normalisierung
    • (3 Normalformen einhalten)
    • Resultat keine Redundanz
    •  keine Inkonsistenzen
    •  Integrität in und zwischen den Tabellen
  • 28. 1. Normalform Es sind zusätzliche Schlüsselfelder einzufügen. Jeder Datenwert muß durch Schlüsselfelder ermittelt werden können. Mehrfacheinträge Auflösen durch Duplizieren des Datensatzes so,daß ein Datensatz für jeden Wertdes Mehrfacheintrages existiert. Jedem Datenfeld eines Daten- satzes darf höchstens ein Wert zugewiesen sein. D.h. esdürfen keine Mehrfacheinträge in einem Datenfeld vorliegen. Lösung / Transformation Regel
  • 29. 1. Normalform Normalisierung Normalisierung
  • 30. 2. Normalform Überprüfen und ggf. neueSchlüsselfelder hinzufügen oderzusammengesetzte Schlüsseldefinieren. Jedes Nicht-Schlüsselfeldmuß durch ein Schlüsselfeld identi-fizierbar sein und vom gesamten Schlüssel abhängen. Aufteilung in mehre Tabellennach Themen/ Informations- gebieten. Eine Tabelle enthält nurDaten eines Themen- bzw. Informationsbereiches. zuvor anhand 1.NF normalisierenTabelle erfüllt die 1. NormalformLösung / Transformation Regel
  • 31. 2. Normalform
  • 32. 3. Normalform
  • 33. Integritätsregeln
    • Integrität auf Datenfeldebene
    • Durch die Wahl von passenden Datenfeldtypen und durch die
    • Angabe von Gültigkeitsregeln im Tabellenentwurf von Access
    • sowie durch Nachschlagelisten (z.B. können die möglichen Werte
    • mit Kombinationsfeldern in Formularen eingegeben werden) kann
    • die Beschränkung auf Werte der zugehörigen Domäne erfolgen.
    • Integrität auf Datensatzebene
    • Durch den Normalisierungsprozeß ist die Datenintegrität auf
    • Datensatzebene weitgehend sichergestellt.
    • Integrität auf Beziehungsebene
    • Eine relationale Beziehung besteht automatisch, wenn die Tabellen
    • nach den Grundsätzen der relationalen Datenbank erstellt wurden.
    • Das Einfügen oder Löschen von Datensätzen kann zu uner-
    • wünschten Ergebnissen führen, vor allem zu Datensätzen, denen
    • entsprechende in einer verknüpften Tabelle fehlen. Eine Problem-
    • lösung wird durch referentielle Integrität erreicht.
  • 34. Integritätsregeln
    • Das Aktivieren der referentiellen Integrität alleine bewirkt schon, dass
    • Datensätze nicht versehentlich geändert oder gelöscht werden wenn die
    • Integrität dadurch verletzt würde. Es erfolgen dann Meldungen und die
    • durchgeführte Änderung oder Löschung läßt sich nur dann ausführen,
    • wenn zuvor alle verknüpften Daten ebenfalls geändert bzw. gelöscht
    • wurden.
    • Zusätzliche Optionen zur referentiellen Integrität bewirken eine Automatisierung
    • dieser Vorgänge:
    • „ Aktualisierungsweitergabe an Detailfeld“
        • bewirkt eine automatische analoge Änderung der verknüpften Felder
        • im Detaildatensatz
    • Beispiel:würde die Projekt-Nr in der Tabelle Projekte für Projekt 2 auf 7
        • geändert, wird in allen Datensätzen der Tabelle Projektauswertung
        • ebenfalls die Projektnummer 2 auf 7 geändert.
    • „ Löschweitergabe an Detaildatensatz“
        • bewirkt das automatische Löschen von verknüpften Detaildatensätzen
    • Beispiel: wird in der Tabelle Projekt das Projekt mit der Projekt-Nr 22 gelöscht, werden in
    • der Tabelle Projektarbeit alle Datensätze mit Projekt-Nr 22 ebenfalls gelöscht.
  • 35. Objekttypen in Access
  • 36. Datentypen in Access (1/2) Numerische Typen 8 Bytes 15 Speichert Zahlen von –1.79769313486231E308 bis –4.94065645841247E–324  für negative Werte und von  4.94065645841247E–324 bis  1.79769313486231E308 für positive Werte. Double 4 Bytes 7 Speichert Zahlen von -3.402823E38bis –1.401298E–45  für negative Werte und von 1.401298E–45 bis 3.402823E38 für positive Werte. Single 4 Bytes Keine (Voreinstellung) Speichert Zahlen von -2.147.483.648bis 2.147.483.647 (keine Bruchzahlen). Long Integer 2 Bytes Keine Speichert Zahlen von -32.768 bis 32.767 (keineBruchzahlen). Integer 12 Byte 28 Speichert Zahlen von –10^38–1 bis 10^38–1 (ADP) Dezimal 1 Byte Keine Speichert Zahlen von 0 bis 255 (keine Bruchzahlen). Byte Speicher- größe DezimaleGenauigkeit Beschreibung Einstellung
  • 37. Datentypen in Access (2/2) Zeichenketten Typen Sonstige Typen Speicher- größe Beschreibung Einstellung Für Internet- adressen bis zu2048 Zeichen. Alphanumerisches, interaktives Feld. Hyperlink Bis zu 65,535Zeichen.Langer Text oder Kombinationen aus Text und Zahlen. Memo Bis zu 255 Zeichen. (Voreinstellung) Text oder Kombinationen aus Text undZahlen und auch Zahlen, die keine Berechnungen erfordern,z.B. Telefonnummern. Text Bis zu 1 Gigabyte(durch den verfüg- baren Festplatten- speicher begrenzt). Ein Objekt (wie z.B. eine Microsoft Excel-Tabelle, ein MicrosoftWord-Dokument, Grafiken, Klänge oder andere binäre Daten),das mit einer Microsoft Access-Tabelleverknüpftoder darineingebettetist. OLE-Objekt 1 Bit. Ja - undNein -Werte und -Felder, die nur einen von zwei Werten enthalten ( Ja/Nein ,True/FalseoderEin/Aus ). Ja/Nein 8 Byte. Datums- und Zeitwerte für die Jahre 100 bis 9999. Datum Uhrzeit
  • 38. Leere Datenfelder Datenbanken können (physikalisch) keine leeren Felder enthalten. Es existiert daher der (virtuelle) Wert „ Null “, der ein leeres Feldrepräsentiert. Dieser Nullwert ist ein symbolischer Wert und ist nicht mit dem numerischen Wert Null gleichzusetzen. 0≠Null≠“ “ (“ “ ist eine leere Zeichenkette, d.h. eine mit Länge 0) Beim Datenbankentwurf: Die EigenschaftenEingabe erforderlichverbietet bzw. erlaubt Null-Werte, d.h. leere Felder. Die EigenschaftLeere Zeichenfolgeverbietet bzw. erlaubt „“
  • 39. Tabellenstrukturen
  • 40. Tabellenstrukturen
  • 41. Begriffe zum Tabellenentwurf 1/2
    • Indizierung:
        • Ein Index mit den Inhalten eines bestimmten Feldes
        • wird erzeugt. Optimiert Suchen und Sortieren
        • deutlich, benötigt u.U. aber viel Speicherplatz.
    • Schlüsselfeld :
        • Ein Schlüsselfeld enthält Daten, die
        • - den Datensatz eindeutig identifizieren Primärschlüssel)
        • - ein Verweis auf einen Datensatz in einer verknüpften
        • Tabelle darstellen (Fremdschlüssel)
  • 42. Begriffe zum Tabellenentwurf 2/2
    • Beziehung
        • Verknüpfung von mehreren Tabellen
    • Referentielle Integrität
        • Für eine Beziehung kann referentielle Integrität verlangt
        • werden
        • •damit Schlüsselfelder nicht auf einen nicht vorhandenen
        • Datensatz in einer verknüpften Tabelle verweisen
        • •ein Datensatz nicht verändert oder gelöscht werden
        • kann solange Verweise in Schlüsselfeldern einer ver-
        • knüpften Tabelle dadurch unrichtig werden
  • 43. Beziehungen
  • 44. Abfragen verstehen (1/2) Erstellen von Abfragen: • Eine Abfrage speichert keine Daten, sondern nur die Vorschrift,welche Daten wie angezeigt und ausgewertet werden sollen. • Abfragen können Daten nicht nur aus einer Tabelle enthalten,sondern auch aus mehreren Tabellen und auch aus anderenAbfragen. • Abfragen können auch direkt mit SQL erstellt werden. Hierzu läßtsich die SQL-Ansicht benutzen.
  • 45. Abfragen verstehen (2/2) Mit einer Abfrage kann man • … Daten aus mehr als einer Tabelle ansehen und bearbeiten • … eine Auswahl an Feldern und Daten treffen, die man sichansehen möchte • …Datensätze sortieren• …Berechnungen durchführen bzw. Gesamtsummen ermitteln
  • 46. Abfragen-Grundlagen (1/3)
  • 47. Abfragen-Grundlagen (2/3)
  • 48. Abfragen-Grundlagen (3/3)
  • 49. Ausdruck definieren
    • EinAusdruckist eine beliebige Verkettung von
      • •Zahlen (z.B. 123)
      • •Texten (in Anführungszeichen, z.B “ABC“)
      • •Feldreferenzen ([Tabellenname].[Feldname])
      • •Platzhalter
      • •Access-Funktionen, die zum Teil wiederum Ausdrücke als
        • Parameter erhalten. z.B.
        • Wie(Ausdruck)
        • Jetzt()
        • Jahr(Zahl)
        • die man durch Operatoren
        • (+, –, /, *, &, Und, Oder, Nicht) ergänzen kann.
  • 50. Platzhalter verwenden
  • 51. Ausdrucks-Generator
  • 52. Verknüpfungseigenschaften
  • 53. Aggregatfunktionen (1/2)
  • 54. Aggregatfunktionen (2/2)
  • 55. Aggregatfunktionen - Beispieldaten
  • 56. Aggregatfunktionen - Beispiel (1/3)
  • 57. Aggregatfunktionen - Beispiel (2/3)
  • 58. Aggregatfunktionen - Beispiel (3/3)
  • 59. Abfragetypen
  • 60. Standardformulare
    • Vorteile von Formularen
        • •Individuelle graphische Oberflächengestaltung
        • •Einfache, unkomplizierte Dateneingabe und
        • Datenmanipulation
        • •Vermeidung von fehlerhaften Eingaben
    • Standardformularekönnen erstellt werden:
        • •in der Entwurfsansicht
        • •mit dem Formular Assistenten
        • •als Auto Formular (Einspaltig, Tabellarisch, Datenblatt)
  • 61. Steuerelemente
  • 62. Standardberichte
    • Vorteile von Formularen
        • •Individuelle Gestaltung durch Graphiken, OLE-Objekte …
        • •Übersichtliche Datenauswertung
        • •zusätzliche Möglichkeiten zur Gruppierung und Sortierung
    • Standardberichtekönnen erstellt werden
        • •in der Entwurfsansicht
        • •mit dem Bericht Assistenten
        • •als Auto Bericht (Einspaltig, Tabellarisch)
    • Adressetiketten– besonders nützliche Form (assistentengestützt)
  • 63. Exporte
  • 64. Importe
  • 65. Serienbriefe mit MS Word
  • 66. Serienbriefe mit MS Word
  • 67. Quellen
    • Vladislav Richter http://www.uni-koeln.de
  • Fly UP