Access (eBook)

Die verständliche Anleitung

Mareile Heiting, Carsten Thiele (Autoren)

eBook Download: EPUB

2023 | 1. Auflage
448 Seiten
Vierfarben (Verlag)
978-3-8421-0957-5 (ISBN)

Infos

Wann immer Datenbanken benötigt werden, ist häufig Access die erste Wahl - egal, ob im privaten, universitären oder beruflichen Kontext. Mareile Heiting und Carsten Thiele bieten Ihnen einen verständlichen Einstieg, der Schritt für Schritt die Möglichkeiten von Access zeigt: von den notwendigen Grundlagen und dem richtigen Datenbankdesign bis zu Abfragen und dem Einsatz von Formularen und Makros. Alle im Buch vorgestellten Anwendungen werden mit Praxisbeispielen und Screenshots anschaulich gemacht. Nach der Lektüre beherrschen Sie die Software sicher und können Ihre gewünschten Aufgaben mit links umsetzen.

Aus dem Inhalt:

• Access - Eine erste Übersicht
• Zwei Beispiele in der Vorschau
• Strukturen definieren - Tabellen anlegen
• Dateneingabe - die Basis erzeugen
• Abfragen - Informationen finden und auswerten
• Formulare - Dateneingabe und Bedienung vereinfachen
• Steuerelemente - kleine Helfer zahlen sich aus
• Berichte - Ergebnisse darstellen und visualisieren
• Makros - ein Schritt weiter
• Datenbanktools - nützliche Helfer

Mareile Heiting ist seit über zwei Jahrzehnten als IT-Autorin tätig und hat seither zahlreiche Bücher und Artikel für namhafte Fachmedien veröffentlicht. Sie ist spezialisiert auf die Themen Windows, Office, Android, Bild- und Videobearbeitung sowie Webdesign. Ihre Leserinnen und Leser schätzen ihr Talent, selbst schwierige IT-Themen für Einsteiger verständlich darzustellen.

Textauszug

1.3    Wichtige Empfehlung: Erst die Planung, dann die Umsetzung

Es wäre zu schön, wenn man gleich mit Access durchstarten und die erste Datenbank erstellen könnte. Doch im Gegensatz zu Programmen wie Word oder Excel gilt bei Access: erst die Planung, dann die Umsetzung. Denn erstellen Sie Ihre Datenbanken ohne ein Konzept (man spricht hier auch gerne von der sogenannten Datenmodellierung), kann das fatale Folgen haben. So gehen beim Löschen von Daten womöglich auch Informationen verloren, die man eigentlich noch dringend benötigt hätte. Veraltete oder fehlerhafte Daten können bei Abfragen und Berichten wiederum zu falschen Ergebnissen führen. Im schlimmsten Fall ist eine Datenbank damit nutzlos.

Dieses schlimme Szenario sollte aber gar nicht erst Realität werden. Denn derartige Probleme lassen sich mithilfe eines gut durchdachten Datenmodells bereits von Anfang an auf ein Minimum reduzieren, wenn nicht gar verhindern. Mit den folgenden Tipps möchten wir Sie bei diesem Prozess unterstützen.

1.3.1    Erste Phase: Datenmodellierung

Eine relationale Datenbank besteht aus Tabellen, die miteinander in Beziehung stehen. Doch welche Tabellen benötigt man, welche Felder sollte eine Tabelle enthalten, und wie verknüpft man die diversen Tabellen anschließend? Diese Fragen werden in der Phase der Datenmodellierung geklärt. Nehmen Sie sich hierfür ausreichend Zeit, und gehen Sie in Ruhe vor, denn je besser das daraus resultierende Datenmodell die Realität abbildet, desto mehr Vorteile werden Sie auch aus der Datenbank ziehen können.

Wie Sie im Einzelnen in dieser Phase vorgehen sollten, ist nicht fest vorgegeben. Jeder hat seine eigene bevorzugte Strategie. Die folgenden Schritte dienen deshalb auch lediglich der groben Orientierung. Am besten notieren Sie sich die Informationen, die Sie bei der Abarbeitung folgender Fragen sammeln, auf einem Stück Papier oder auch in einem Programm wie Word.

1. Welche Aufgabe soll die Datenbank erfüllen?
   Die Frage klingt simpel, die Beantwortung hilft aber bereits, den Zweck der Datenbank näher zu bestimmen. Mit der Datenbank, die wir als Beispiel Schritt für Schritt in den weiteren Kapiteln entwickeln werden, sollen die Kunden-, Bestell-, Produkt- und Lieferantendaten verwaltet werden.

2. Welche Informationen soll Ihnen die Datenbank liefern, welche Daten müssen hierzu erfasst werden?
   Bei der Auflistung der Informationen können Sie sich am zuvor festgelegten Aufgabenbereich orientieren. Überlegen Sie sich beispielsweise, welche Kundendaten benötigt werden, um eine Bestellung ausliefern zu können. Müssen Sie die Lieferanten der Produkte per E-Mail kontaktieren, oder reicht ein Telefonanruf? Notieren Sie alle Stichwörter, die Ihnen einfallen. Überflüssiges lässt sich später jederzeit streichen. Falls Sie Kunden mit einem besonders hohen Jahresumsatz durch einen Rabatt belohnen möchten, sollten Sie alle hierfür benötigten Informationen vermerken. Gibt es Produkte, die in unterschiedlichen Mengeneinheiten verkauft werden? Etwa der Apfelsaft, der als Einzelflasche mit 0,75 l erworben werden kann oder alternativ in einem Karton mit 6 Flaschen? Auch solche Details sollten Sie in der Liste festhalten.

3. Wie lassen sich diese Informationen thematisch, sprich in sinnvollen Kategorien zusammenfassen?
   Haben Sie alle Informationen notiert, geht es daran, sie in Themenblöcken zusammenzufassen. Jedes Thema wird später zu einer eigenen Tabelle. Auf unsere Beispieldatenbank bezogen, ergeben sich etwa die vier Haupttabellen Kunden, Bestellungen, Produkte und Lieferanten. Welche weiteren Tabellen sinnvoll sind, erfahren Sie im folgenden Abschnitt.

4. Welche Felder ergeben sich aus den Informationen für die einzelnen Tabellen?
   Nachdem Sie die Tabellen festgelegt haben, überlegen Sie, über welche Felder jede Tabelle verfügen muss. Im Fall der Kundentabelle zählen sicherlich der Name, Vorname und die Felder zur Erfassung der Anschrift dazu. Falls Sie in der Tabelle z. B. auch Informationen zu Lieferwünschen (etwa »nur nachmittags«) notieren möchten, sollten Sie auch ein entsprechendes Bemerkungsfeld einplanen.

5. Welches dieser Felder identifiziert einen Datensatz eindeutig?
   In diesem Schritt geht es darum, einen möglichen Kandidaten für einen Primärschlüssel ausfindig zu machen. Dieser ist, wie zuvor geschrieben, wichtig, um anschließend eine Beziehung zwischen den Tabellen herstellen zu können. Im Falle der Tabelle, in der alle Bestellungen erfasst werden, könnte dies beispielsweise die Bestellnummer sein. Können Sie in der Tabelle keinen geeigneten Kandidaten ausfindig machen, über den sich jeder Datensatz eindeutig identifizieren lässt, ist dies nicht schlimm. Denn Access bietet eine bequeme Möglichkeit, einen künstlichen Primärschlüssel zu erzeugen. Dieses Thema werden wir im weiteren Verlauf des Buches noch intensiv beleuchten.

6. Zwischen welchen Tabellen besteht eine Beziehung?
   Bis zu diesem Zeitpunkt haben Sie einzelne, noch voneinander unabhängige Tabellen, also etwa eine Tabelle, die die Bestellungen enthält, und eine, in der alle Kunden erfasst werden. Nun geht es daran, die über mehrere Tabellen verteilte Informationen wieder miteinander zu verknüpfen. Dies geschieht über die zuvor bereits erwähnten Primär- und Fremdschlüssel. Auch dieses Thema werden wir selbstverständlich ausführlich behandeln.

Sind Sie an diesem Punkt des Datenbankentwurfs angelangt, ist Ihre Datenbank bereits so gut wie fertig. Nun sind noch etwas Feinarbeit und Optimierung angesagt. Hierbei hilft die sogenannte Normalisierung, die wir im nächsten Abschnitt vorstellen.

1.3.2    Fehler mithilfe der Normalisierung vermeiden

Eine Schwierigkeit, mit der viele bei der Datenmodellierung zu kämpfen haben: Es werden zu viele Informationen in eine einzige Tabelle gepackt. Dies führt aber schnell zu Datenredundanz und Dateninkonsistenz – beides Dinge, die es in einer relationalen Datenbank unbedingt zu vermeiden gilt. Datenredundanz bedeutet, dass dieselben Daten mehrfach gespeichert werden. Von Dateninkonsistenz spricht man, wenn die Daten widersprüchlich sind. Wie problematisch beides ist, lässt sich gut anhand Abbildung 1.5 erläutern.

Abbildung 1.5     Diese Tabelle weist nicht nur Datenredundanz auf, die Daten sind auch inkonsistent.

In der Tabelle werden neben den Produkten auch die Lieferanten mit ihren Anschriften erfasst. Die Tabelle enthält lediglich vier Datensätze. Der Obsthof Wolf taucht nicht nur doppelt auf 1, seine Anschrift wird zudem beide Male anders geschrieben 2. Sollte sich die Anschrift des Lieferanten ändern, müssen diese Angaben mehrfach in der Tabelle korrigiert werden. Welch Fehlerpotenzial dies bietet, zeigt sich bereits an den nur zwei Datensätzen. Unterschiedlichen Schreibweisen bedeuten bei umfangreichen Tabellen aber nicht nur einen immensen Korrekturaufwand, sie machen Abfragen auch schier unmöglich. Denn welches Auswahlkriterium soll hier beispielsweise zugrunde gelegt werden? Das Gleiche gilt auch für die Produktkategorie Gemüse bzw. Gemuese 3, auch wenn sich ein solcher Tippfehler meist schnell ausbessern lässt.

Unsere kleine Tabelle zeigt noch ein weiteres Phänomen: Sollte beispielsweise der Blumenkohl aus dem Sortiment genommen werden, wird hierdurch automatisch auch der Lieferant inklusive Anschrift aus der Datenbank gelöscht. Falls später eine erneute Zusammenarbeit mit dem Hofladen geplant ist, müssen alle Daten neu erfasst werden.

Einheitliche Daten

Anhand der Werte im Feld Produktpreis lässt sich ein weiteres Problem gut beschreiben: Die unterschiedlichen Währungseinheiten – mal Euro, mal Cent – können im späteren Verlauf Abfragen erschweren. Achten Sie bei solchen Daten unbedingt auf einheitliche Angaben.

Wie das kleine Tabellenbeispiel demonstriert: Doppelt vorkommende Daten sollten in Tabellen unbedingt vermieden werden. Sie nehmen nicht nur unnötig Speicherplatz in Anspruch, sondern erhöhen auch das Risiko, dass sich Fehler in der Datenbank einschleichen. Stellen Sie fest, dass Sie die gleichen Informationen mehrfach erfassen müssen, sollten Sie die Daten in mehrere Tabellen aufteilen. Hierbei hilft die sogenannte Normalisierung, bei der Tabellen so angepasst werden, dass sie den folgenden drei Normalformen entsprechen.

1.3.3    Die erste Normalform

Die erste Normalform ist erfüllt, wenn alle Felder einer Tabelle atomar vorliegen, also nicht weiter aufteilbar sind. In dem kleinen Tabellenbeispiel verletzt das Feld Lieferanschrift diese Normalform. Das lässt sich aber schnell korrigieren, indem man die einzelnen Informationen auf verschiedene Felder aufteilt....

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 6.12.2023
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Mathematik / Informatik ► Informatik ► Office Programme
• ISBN-10: 3-8421-0957-1 / 3842109571
• ISBN-13: 978-3-8421-0957-5 / 9783842109575