Aufgabe Vorschlag C - 2 - Relationenmodell und Normalisie… · Abitur Hessen Praktische Informatik LK 2021
Thema: Relationenmodell und Normalisierung · Aus der Prüfung LK (2021)
Aufgabenstellung
Entwicklung einer Datenbank für das Impfzentrum
In einer ersten Version der Datenbank möchte das Impfzentrum die Daten der zu impfenden Personen verwalten. Ebenso sollen die Daten der Impfstoffe und ihrer Lagerstandorte, der Produzenten sowie der Impfstofflieferungen verwaltet werden. Dabei gilt:
Eine Person wird zweimal geimpft, wobei zwischen den Impfterminen drei Wochen liegen sollen. Es muss sichergestellt sein, dass eine Person bei beiden Impfungen den gleichen Impfstoff erhält.
Ein Entity-Relationship-Modell (ERM) ist in Material 4 dargestellt.
Material 4: Entity-Relationship-Modell
Hinweise: Ein Impfstoff wird von einem Forschungsinstitut entwickelt (Attribut entwickler). Die Herstellung und Lieferung eines Impfstoffs erfolgt durch Produzenten. Ein Impfstoff gehört zu einer Impfstoffgruppe (Attribut gruppe), wie zum Beispiel mRNA-Impfstoff oder Vektor-Impfstoff. Ein Impfstoff muss bei einer gewissen Temperatur (z.B. -70°C) gelagert werden (Attribut lagerTemperatur). Die verschiedenen Lagerstandorte weisen durch eine entsprechende Kühlung eine jeweils konstante Temperatur (Attribut temperatur) auf.
Material 5: Tabelle Impfprotokoll (Ausschnitt)
Impfling · Risikofaktoren · Impfstoff · Impf-Termin · Impfreaktionen · Verantwortlich
Nr. 123456
Ilka Meier
geb.
12.04.1937 · Diabetes
Übergewicht · BT223a2
(Gruppe mRNA-Impfstoff) · 07.04.21 · keine · Kürzel HEIL
Dr. Silke Heiler
(Allgemeinmedizin)
Nr. 776311
Karl Huber
geb.
08.05.1943 · Bluthochdruck
Übergewicht
Rheuma · BT223a2
(Gruppe mRNA-Impfstoff) · 07.04.21 · Schwindel, Übelkeit
Muskelschmerzen
allergische Reaktion · Kürzel BADE
Kai Bader
(Allgemeinmedizin)
Nr. 270887
Vera Stark
geb.
23.11.1950 · keine · BT223a2
(Gruppe mRNA-Impfstoff) · 07.04.21 · Schmerzen an der Injektionsstelle · Kürzel WIRT
Dr. Lena Wirt
(Innere Medizin)
… · … · … · … · … · …
Nr. 620087
Ina Kraus
geb.
16.09.1948 · keine · Vec23.Cov
(Gruppe Vektor-impfstoff) · 08.04.21 · Fieber
Kopfschmerzen
Appetitlosigkeit
Gelenkschmerzen · Kürzel KLEB
Dr. Kurt Kleber
(Internist)
… · … · … · … · … · …
Nr. 221009
Lars Bauer
geb.
16.06.1954 · Diabetes · BT223a2
(Gruppe mRNA-Impfstoff) · 09.04.21 · keine · Kürzel REIC
Prof. Dr. Til Reich
(Orthopäde)
… · … · … · … · … · …
Nr. 123456
Ilka Meier
geb.
12.04.1937 · Diabetes
Übergewicht · BT223a2
(Gruppe mRNA-Impfstoff) · 29.04.21 · Kopfschmerzen
Gelenkschmerzen · Kürzel WIRT
Dr. Lena Wirt
(Innere Medizin)
Nr. 620087
Ina Kraus
geb.
16.09.1948 · keine · Vec23.Cov
(Gruppe Vektor-Impfstoff) · 29.04.21 · Müdigkeit
Kopfschmerzen · Kürzel KLEB
Dr. Kurt Kleber
(Innere Medizin)
… · … · … · … · … · …
2.1 Das ERM soll in das relationale Modell einer Datenbank transformiert werden.
2.1.1
Beschreiben Sie das relationale Datenbankmodell. Nennen Sie mindestens einen Vor- und einen Nachteil.
[4 BE]
2.1.2
Überführen Sie das ERM (Material 4) in das relationale Modell in der 3. Normalform und begründen Sie Ihre Vorgehensweise.
Hinweis: Alle Relationen sind in der Schreibweise Relation( PK, Attribut,..., FK#) anzugeben.
[8 BE]
2.3 Analyse und Normalisierung des Erhebungsbogens
2.3
Ärzte, die die Impfungen begleiten, sind verpflichtet, Daten zu den geimpften Personen einzuholen und für Auswertungen zu protokollieren. In Material 5 ist ein Ausschnitt der Erhebung zu finden.
Analysieren Sie die Struktur der Tabelle hinsichtlich eventuell auftretender Probleme. Überführen Sie die Tabelle in die 3. Normalform und begründen Sie Ihre Vorgehensweise.
Hinweis: Alle Relationen sind in der Schreibweise Relation( PK, Attribut,..., FK#) anzugeben.
[12 BE]
Lösung
Nach den offiziellen Korrekturhinweisen
2.1.1 Beschreiben Sie das relationale Datenbankmodell. Nennen Sie mindestens einen Vor- und einen Nachteil.
Lösung: Beschreibung: Das relationale Datenbankmodell ist tabellenbasiert. Eine relationale Datenbank ist eine Sammlung von Tabellen (Relationen), in denen Datensätze (Tupel) abgespeichert sind, die über Fremdschlüssel verknüpft werden. Jedes Tupel besteht aus einer Reihe von Attributwerten (Spalten). Das Relationenschema legt Anzahl und Typ der Attribute fest. Vorteile: Einfaches, leicht verständliches Modell; Datenunabhängigkeit durch Kapselung der physikalischen Datenspeicherung. Nachteile: Aufteilung von Anwendungsobjekten auf viele Relationen führt zu komplexeren Abfragen und möglichen Performanceproblemen.
2.1.2 Überführen Sie das ERM (Material 4) in das relationale Modell in der 3. Normalform und begründen Sie Ihre Vorgehensweise.
Lösung: Person(personID, nname, vname, gebDatum, plz, ort, strasse, risiko) Impfung(personID#, termin1, termin2, bezeichnung#) Impfstoff(bezeichnung, entwickler, gruppe, lagerTemperatur) Standort(ortID, temperatur, istAnzahlImpfdosen, kapazitaetImpfdosen, bezeichnung#) Produzent(prodID, name, plz, ort, land) Lieferung(prodID#, bezeichnung#, anzahlImpfdosen, termin)
2.3 Analysieren Sie die Struktur der Tabelle hinsichtlich eventuell auftretender Probleme.
Lösung: Die vorliegende Tabelle ist unnormalisiert: - Nicht-atomare Werte: Mehrere Werte in den Spalten Impfling und Verantwortlich (Name, Geburtsdatum bzw. Titel, Fachrichtung). - Wiederholungsgruppen: Die Spalte Risikofaktoren enthält teilweise mehrere Faktoren pro Zelle (Erschwert Suche und Sortierung). - Redundanzen und Anomalien: * Änderungsanomalie: Wird ein Risikofaktor umbenannt, muss dies an vielen Stellen geschehen. * Inkonsistenzen: Fachrichtungen werden uneinheitlich bezeichnet (z. B. Internist vs. Innere Medizin). * Löschanomalie: Wird ein Patient gelöscht, gehen ggf. die Daten des verantwortlichen Arztes verloren. * Einfügeanomalie: Ein neuer Arzt ohne Impfungen kann nicht ohne Weiteres eingetragen werden (Nullwerte in Schlüsselfeldern).
2.3 Überführen Sie die Tabelle in die 3. Normalform.
Lösung: Impfling(personID, nname, vname, gebDatum, bezeichnung#) Impfstoff(bezeichnung, gruppe) Risikofaktor(risID, bezeichnung) Impfling_Risikofaktor(personID#, risID#) Impfung(iID, personID#, termin, kuerzel#) Impfreaktion(reakID, bezeichnung) Impfung_Impfreaktion(iID#, reakID#) Arzt(kuerzel, titel, nname, vname, fID#) Fachrichtung(fID, bezeichnung)
2.3 Begründen Sie Ihre Vorgehensweise bei der Überführung in die 3. Normalform.
Lösung: 1. Normalform: Alle Mehrfacheinträge und nicht-atomaren Werte wurden atomisiert und Wiederholungsgruppen durch zusätzliche Zeilen bzw. separate Tabellen aufgelöst. Eindeutiger Primärschlüssel wurde vergeben. 2. Normalform: Aufspaltung in kleinere Relationen, sodass alle Nichtschlüsselattribute voll funktional vom gesamten Primärschlüssel abhängen (Beseitigung partieller Abhängigkeiten bei zusammengesetzten Schlüsseln). 3. Normalform: Auflösung transitiver Abhängigkeiten, sodass kein Nichtschlüsselattribut von einem anderen Nichtschlüsselattribut abhängt.
Die ausführliche Erklärung Schritt für Schritt (mit KI) gibt es mit Premium. Premium
Löse sie direkt hier: automatische Korrektur, Hinweise und Lösung Schritt für Schritt.
‹ Aufgabe Vorschlag B - 2 - Relationenmodell und Normalisie… · LK 2021