Referentielle Datenintegrität

Im Bereich der relationalen Datenbanken wird die referentielle Integrität dazu verwendet die Konsistenz und die Integrität der Daten sicherzustellen. Dazu werden Regeln aufgestellt, wie und unter welchen Bedingungen ein Datensatz in die Datenbank eingetragen wird.

Bei der referentiellen Integrität können Datensätze die einen Fremdschlüssel aufweisen nur dann gespeichert werden, wenn der Wert des Fremdschlüssels einmalig in der referenzierten Tabelle existiert. Im Falle, dass ein referenzierter Wert nicht vorhanden ist, kann der Datensatz nicht gespeichert werden.

„Warum wird die Referentielle Integrität benötigt?“

Eine Datenbank kann schnell in einen inkonsistenten Zustand geraten. Im ungünstigsten Fall liegt eine nicht-normalisierte Datenbank vor, die starke Redundanzen aufweist.

Dabei können Anomalien im Datenbestand auftreten, die verschiedene Formen annehmen. Man spricht hier von Einfüge-, Lösch- und Änderungsanomalien. Tritt eine oder mehrerer dieser Anomalien auf, kann das zur Verfälschung oder Löschung von Informationen führen.

Einfüge-Anomalien in einer Datenbank

Eine Einfüge-Anomalie tritt auf, wenn ein Datensatz gespeichert werden soll und dieser keine oder kein eindeutigen Primärschlüsselwerte aufweist.

Das Einfügen in eine Tabelle ist somit nicht möglich. Informationen können nicht gespeichert werden und gehen womöglich verloren.

Das kann zum Beispiel der Fall sein, wenn für die Speicherung der Kundendaten zu Verifizierungszwecken die Personalausweisnummer als Primärschlüssel verwendet wird, diese aber leider vom Sachbearbeiter nicht erfasst werden konnte. Der Datensatz des Kunden kann nicht gespeichert werden.

Änderungs-Anomalien in einer Datenbank

Man spricht von einer Änderungs-Anomalie, wenn eine Entität redundant in einer oder sogar in mehreren Tabellen enthalten ist und bei einer Aktualisierung nicht alle berücksichtigt werden. Dadurch kommt es zur Inkonsistenz im Datenbestand. Es kann möglicherweise nicht mehr nachvollzogen werden welcher Wert der gültige Datensatz ist.

Dieser Sachverhalt lässt sich gut an einer Auftragstabelle darstellen. Diese speichert neben der Auftragsnummer auch den Namen eines Kunden und dessen Bestellung. Ein Kunde kann mehrere Bestellungen aufgegeben haben, wobei jede Bestellung in einem Datensatz erfasst wird. Wird nun aufgrund eines Schreibfehlers nachträglich der Name des Kunden „Reiher“ in „Reier“ bei einem Datensatz geändert, führt dies zu einem inkonsistenten Datenbestand. Nach der Änderung liegen demnach Aufträge für scheinbar zwei verschiedene Kunden vor und zwar für einen Kunden „Reiher“ und einen Kunden „Reier“.

Lösch-Anomalien in einer Datenbank

Enthalten die Datensätze einer Tabelle mehrere unabhängige Informationen, so kann es leicht zu Lösch-Anomalien kommen. Da sich die Daten in einem nicht-normalisierten Zustand befinden, kann durch Löschen eines Datensatzes ein Informationsverlust entstehen. Die Ursache liegt darin, dass in einer Tabelle unterschiedliche Sachverhalte gespeichert werden.

Am Beispiel einer nicht-normalisierten Mitarbeitertabelle soll dies kurz skizziert werden. In der Mitarbeitertabelle werden die Personalnummer, der Name und die Abteilung gespeichert. Der Mitarbeiter „Krause“, der als einziger in der Abteilung „Lager“ war, ist aus dem Unternehmen ausgetreten und wird daher aus der Datenbank gelöscht. Da die Abteilung in der gleichen Tabelle gespeichert wird, verschwindet das „Lager“ aus der Datenbank, da „Herr Krause“ ja als einziger dieser Abteilung zugeordnet war.

Datenbank-Anomalien auflösen

Die beschriebenen Anomalien treten durch ein schlechtes Datenbank-Design auf. Daraus ergibt sich auch die redundante Datenhaltung. Um diese zu vermeiden, müssen die Tabellen einer Datenbank normalisiert werden. Die Normalisierung umfasst in der Praxis drei Stufen und sorgt für eine redundanzfreie und nach Entitätstyp getrennte Datenhaltung.

Weiterführende Artikel

Autor: Markus
32 Bewertungen 1 Stern2 Sterne3 Sterne4 Sterne5 Sterne
Loading...
0