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Fachübungen 5 – Software zur Verwaltung von Daten anpassen - Fachinformatiker

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Einleitung

Du lernst im ersten Ausbildungsjahr, wie du eine bestehende Anwendung zur Verwaltung von Daten systematisch untersuchst, planst, anpasst, testest und dokumentierst. Dazu verbindest du Kundenanforderungen, Datenmodelle, Programmierung, Datensicherheit und Qualitätssicherung. Alle Übungen verwenden ausdrücklich erfundene Daten. Verändere keine produktiven Bestände; arbeite in einer isolierten Lernumgebung und lass betriebliche Änderungen von zuständigen Fachkräften freigeben.

Ausbildungsbezug: Das KMK-Lernfeld 5 heißt „Software zur Verwaltung von Daten anpassen“ und hat im ersten Ausbildungsjahr einen Zeitrichtwert von 80 Unterrichtsstunden. Es umfasst Datenanalyse, Planung mit Testfällen, Anpassung einer Anwendung, Dokumentation, Funktionsprüfung und Evaluation. Die Fachinformatikerausbildungsverordnung vom 28. Februar 2020 regelt die dreijährige Ausbildung mit den vier Fachrichtungen Anwendungsentwicklung, Systemintegration, Daten- und Prozessanalyse sowie Digitale Vernetzung. Die gestreckte Abschlussprüfung besteht aus Teil 1 und Teil 2; der konkrete Teil 2 ist fachrichtungsabhängig. Dieser Kurs enthält eigene Übungsaufgaben, keine Originalprüfungsaufgaben, und behauptet keine fachrichtungsübergreifend einheitlichen Teil-2-Inhalte. Quellen: KMK-Rahmenlehrplan, Seite 16, BIBB-Berufsprofil und Ausbildungsordnung.

Deine Lernprodukte: Anforderungsliste, Datenwörterbuch, relationales Schema, Änderungsplan, kommentierte Abfrage, Testprotokoll und begründetes Abnahmeurteil. Starte bei Ausbildung – Fachinformatiker; Querverbindungen bestehen zu Datenbank, SQL, Datenschutz und Softwaretest.

Datenbedarf und Anforderungen analysieren

Informationen in Daten übersetzen

Eine Information ist der bedeutungstragende Inhalt, etwa „Gerät G-03 ist derzeit verfügbar“. Daten sind die maschinenlesbare Repräsentation, etwa die Kennung G-03 und ein Statuswert. Eine Entität ist ein Gegenstand des Modells, beispielsweise ein Gerät; ein Attribut beschreibt ihn, etwa Standort oder Bezeichnung. Ein Datensatz enthält die Attributwerte eines konkreten Geräts. Ein Datenbestand umfasst viele solche Datensätze.

Kläre vor jeder Anpassung: Wer benötigt welche Information? Welche Eingaben kommen woher? Wer darf lesen oder verändern? Welche Ausgabe und welche Fehlerbehandlung sind erforderlich? Welche Daten sind unnötig? Formuliere eine überprüfbare Anforderung statt „Die Suche soll besser werden“: „Nach Eingabe einer vorhandenen Gerätekennung zeigt das Programm innerhalb des vorgesehenen Übungssystems die passende Gerätezeile; unbekannte Kennungen ergeben eine verständliche Meldung.“

Frage	Prüfkriterium	Muster für ein Lernprojekt
Zweck	Benötigte Ausgabe	freie Geräte anzeigen
Datenquelle	Herkunft und Vertrauenswürdigkeit	synthetische CSV-Testdatei
Struktur	Datentyp, Einheit, Pflichtfeld	geraet_id als eindeutige Ganzzahl
Schutz	Zugriffs- und Löschkonzept	nur Testrollen und Testwerte
Akzeptanz	messbares Ergebnis	erwartete Geräte-IDs stimmen überein

Abbildung: Grundzeichen eines Datenflussdiagramms; Quelle und Rechte im Medienverzeichnis.

Datenformate und Schutzbedarf

CSV speichert tabellarische Textdaten; eine Trennzeichen- und Zeichensatzvereinbarung ist nötig. JSON enthält strukturierte Objekte, Listen, Zahlen und Zeichenfolgen, ist aber noch keine Datenbank. Eine relationale Datenbank verwaltet strukturierte Tabellen, Beziehungen und Integritätsregeln. Für Austauschdateien prüfst du UTF-8-Kodierung, Datumsformat nach ISO 8601, Dezimaltrennzeichen, NULL-Werte und doppelte Einträge. Eine Tabellenkalkulation eignet sich für kleine Vorarbeiten; bei verknüpften Daten und mehreren Bearbeitungsvorgängen helfen Datenbankregeln.

Datenschutz fragt nach rechtmäßiger und zweckgebundener Verarbeitung personenbezogener Daten, Datenminimierung und Zugriffsrechten. Datensicherheit betrifft unter anderem Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. Teste ausschließlich mit erfundenen Kennungen wie TEST-01, nie mit echten Personen-, Betriebs- oder Zugangsdaten. Verhindere, dass Logdateien Zugangsdaten oder vertrauliche Eingaben enthalten.

Fachrechnen: Speicherbedarf abschätzen

Für 2.000 synthetische Datensätze mit angenommener durchschnittlicher Nutzdatenmenge von 320 Byte gilt: 2.000 · 320 Byte = 640.000 Byte. Mit einem pauschalen, ausdrücklich nur geschätzten Aufschlag von 25 Prozent für Zusatzinformationen ergibt sich 640.000 · 1,25 = 800.000 Byte = 0,8 MB im Dezimalsystem. Das ist keine Messung einer konkreten Datenbankdatei: Indizes, Kodierung, Transaktionen und Speicherseiten können den realen Platzbedarf deutlich ändern. Vergleiche daher Schätzung und tatsächliche Dateigröße und dokumentiere die Differenz.

Daten modellieren und Beziehungen verstehen

Tabellen, Schlüssel und Kardinalitäten

Ein Primärschlüssel identifiziert einen Datensatz eindeutig. Ein Fremdschlüssel verweist auf einen passenden Schlüssel einer anderen Tabelle. In einer 1:n-Beziehung kann ein Gerät über die Zeit mehrere Ausleihvorgänge besitzen; jeder Ausleihvorgang gehört zu genau einem Gerät. Ein n:m-Zusammenhang benötigt in einem relationalen Modell regelmäßig eine Zwischentabelle. Ein ER-Diagramm stellt Entitäten, Attribute und Beziehungen vor der Umsetzung dar.

Abbildung: Prinzip des relationalen Tabellenmodells; Quelle und Rechte unten.

Abbildung: einfaches Entity-Relationship-Modell; schematisches Fremdbeispiel.

Abbildung: unterschiedliche Beziehungstypen zwischen Tabellen.

Mini-Schema für die Lernumgebung:

Tabelle	Attribute	Regel
Geraet	geraet_id, bezeichnung, standort	geraet_id ist Primärschlüssel
Ausleihe	ausleihe_id, geraet_id, testkennung, ausgabe_am, rueckgabe_am	geraet_id ist Fremdschlüssel auf Geraet

Die Spalte rueckgabe_am darf in diesem Übungsmodell NULL sein, solange eine Ausleihe noch offen ist. Achtung: NULL steht für einen fehlenden oder unbekannten Wert, nicht automatisch für die leere Zeichenfolge oder die Zahl null. Abfragen prüfen dies mit IS NULL statt = NULL.

Normalisierung und Datenqualität

Redundanz bezeichnet unnötige Mehrfachspeicherung. Sie kann zu Änderungs-, Einfüge- und Löschanomalien führen. In der ersten Normalform sind Attributwerte atomar im Sinne des gewählten Datenmodells; mehrere Gerätekennungen gehören nicht in eine einzige Zelle. In der zweiten Normalform müssen Nichtschlüsselattribute vollständig vom gesamten Kandidatenschlüssel abhängen; das ist besonders bei zusammengesetzten Schlüsseln relevant. Die dritte Normalform reduziert transitive Abhängigkeiten von Nichtschlüsselattributen. Das bedeutet nicht, dass eine Aufteilung beliebig vieler Tabellen immer besser ist: Anforderungen, Abfrageaufwand und Wartbarkeit werden mitbewertet.

Beispiel für eine fehlerhafte Liste: ausleihe_id, geraet_id, geraet_bezeichnung, testkennung. Bei jeder Ausleihe müsste dieselbe Gerätebezeichnung erneut gespeichert werden. Besser: Geraet führt die Bezeichnung einmal; Ausleihe enthält nur die referenzierte Geräte-ID. So kann eine Umbenennung an einer klaren Stelle erfolgen.

Abbildung: Übertragung eines ER-Modells in verknüpfte Tabellen.

Fachvideo: „Normalisierung und Normalformen“, Frank Dopatka / TH Mannheim, 2025; beim Anschauen prüfst du die Beispiele für 1NF bis 3NF.

Die Datenverwaltungssoftware sicher anpassen

Von der Änderungsanforderung zum Arbeitsplan

Eine Anpassung kann ein neues Eingabefeld, eine zusätzliche Filterfunktion, eine verbesserte Validierung oder eine Ausgabemaske betreffen. Erfasse zunächst Ausgangsversion und erwartetes Verhalten. Lege eine unveränderliche Kopie der Testdaten an, stimme Datenmodell und Oberfläche ab und plane die Umstellung. Für ein kleines Lernprojekt eignet sich die Reihenfolge Ist-Zustand → Anforderungen → Datenmodell → Änderungsentwurf → Umsetzung → Tests → Dokumentation → Auswertung. Bei mehreren Beteiligten notierst du Verantwortlichkeiten und vereinbarst eine gemeinsame Versionsverwaltung.

Abbildung: vereinfachte Architektur eines Datenbankmanagementsystems einschließlich Metadaten.

SQL lesen, filtern und verbinden

SQL ist eine Sprache zur Definition, Abfrage und Änderung relationaler Daten. SELECT wählt Daten aus; WHERE filtert Zeilen; ORDER BY sortiert; JOIN verbindet Tabellen aufgrund einer Bedingung. INSERT, UPDATE und DELETE ändern Daten. Eine lesbare Übungsabfrage lautet:

SELECT g.geraet_id, g.bezeichnung
FROM Geraet AS g
WHERE g.standort = 'Raum A'
ORDER BY g.geraet_id;

Mit COUNT(*) zählst du passende Zeilen. Die Anzahl ist ein Ergebnis der Filterbedingung, nicht automatisch die Anzahl unterschiedlicher Geräte nach einem JOIN: Mehrfachtreffer können sonst zu Überzählungen führen. Der INNER JOIN liefert nur passende Verknüpfungen; ein LEFT JOIN erhält zusätzlich die Zeilen der linken Tabelle, auch wenn es rechts keinen Treffer gibt.

Abbildung: Mengenübersicht zu verschiedenen JOIN-Arten; bei NULL und mehrfachen Treffern gilt zusätzlich die konkrete SQL-Semantik.

Abbildung: Varianten des SQL-JOIN-Ausdrucks.

Fachvideo: „SQL Tutorial für Anfänger“, Programmieren lernen, 2021; passende Abschnitte: Filtern, Fehlermeldungen und Tabellen verbinden.

Validierung, Änderungen und typische Fehler

Validiere Eingaben sowohl in der Oberfläche als auch auf der Datenebene: Pflichtfelder, Typen, Länge, Wertebereich und Beziehungen. Übertrage Nutzereingaben nie ungeprüft als zusammengefügten SQL-Befehl; parametrisierte Abfragen bzw. Prepared Statements trennen SQL-Struktur von Daten und senken das Risiko einer SQL-Injection. Setze minimale Berechtigungen und prüfe Datenbank-Constraints. Bei zusammengehörenden Änderungen verwende eine Transaktion: Entweder werden alle erforderlichen Schritte übernommen oder beim Fehler zurückgerollt.

Fehlerbilder: Ein UPDATE ohne passende WHERE-Klausel kann alle Zeilen ändern; ein falscher JOIN vervielfacht Ergebnisse; = NULL liefert nicht die erwarteten NULL-Treffer; fehlende Fremdschlüsselprüfungen erzeugen verwaiste Einträge; falsche Datums- oder Zeichensatzinterpretation verfälscht Werte. Arbeite nur in der Übungsdatenbank mit gesicherten Testständen. Bei Diagnose zuerst reproduzieren, Erwartung notieren, Eingabe und Abfrage prüfen, eine Ursache verändern und erneut testen.

Fachvideo: „SQL Tutorial Deutsch“, Fabian Rappert / Data Science Institute, 2023; Abschnitte zu GROUP BY, JOIN und Datenänderungen. Beide SQL-Videos sind frei abrufbar, aber hier nicht als offen lizenzierte Bearbeitungsmaterialien ausgewiesen.

Testen, Fehler diagnostizieren und Ergebnisse bewerten

Testarten und Testprotokoll

Ein Testfall besteht aus Vorbedingung, Eingabe oder Aktion, Soll-Ergebnis, Ist-Ergebnis und Urteil. Positivtests prüfen erlaubte Eingaben, Negativtests unerlaubte Werte. Grenzwerttests testen unter anderem leere Texte und maximale Feldlängen. Regressionstests sichern nach einer Änderung vorher funktionierende Eigenschaften ab. Führe bei jedem Fehler eine minimale reproduzierbare Testfolge aus, bevor du etwas korrigierst.

Prüfziel	Eingabe in der Testumgebung	Erwartung
gültige Kennung	G-01	genau ein zugehöriger Gerätedatensatz
unbekannte Kennung	G-99	verständliche Meldung, keine Änderung
doppelter Schlüssel	neue Zeile mit G-01	Anlage wird abgewiesen
fehlerhafter Fremdschlüssel	Ausleihe für G-99	Einfügen wird bei aktiver Prüfung abgewiesen
offene Ausleihe	rueckgabe_am ist NULL	in der offenen Liste enthalten
Eingabetext mit SQL-Sonderzeichen	synthetische Zeichenfolge	als Daten behandelt, nicht ausgeführt

Testreihenfolge: Ursprungszustand protokollieren, Daten vorbereiten, Eingabe ausführen, Soll und Ist vergleichen, Defekt mit Kennung notieren, gezielt beheben und denselben Test plus Regression erneut durchführen. Eine grüne Bildschirmmeldung ist kein ausreichender Nachweis, wenn die Datenbankwerte nicht geprüft wurden.

Messgrößen und Fehlerdiagnose

Für eine einfache Testabdeckung nach Anforderungen gilt: erfüllte Anforderungen / geprüfte Anforderungen · 100 Prozent. Werden 8 von 10 geprüften Kriterien erfüllt, sind es 80 Prozent dieser Kriterien, nicht automatisch 80 Prozent Codeabdeckung. Bei 16 bestandenen von 20 ausgeführten Testfällen ergibt sich eine Testbestehensquote von 80 Prozent; beide Kennzahlen beantworten unterschiedliche Fragen. Erhebe auch Zahl und Schwere nicht behobener Fehler, Lesbarkeit der Dokumentation und Datenintegrität. Ein nicht bestandenes sicherheitsrelevantes Muss-Kriterium darf nicht durch einen hohen Durchschnitt verdeckt werden.

Vollständiger Modellfall: Geräteverwaltung anpassen

Auftrag und Datenlage

Fiktiver Auftrag: Eine kleine Lehrwerkstatt verwaltet vier erfundene Geräte. Das vorhandene Übungsprogramm zeigt nur die gesamte Geräteliste. Gewünscht sind eine Abfrage „aktuell freie Geräte“, eine Eingabeprüfung gegen unbekannte Geräte und ein nachvollziehbares Testprotokoll. Alle Bezeichnungen, Kennungen, Daten und Zeitangaben sind synthetisch. Der Modellfall betrifft ausschließlich Software und keine reale Freigabe technischer Geräte.

Tabelle Geraet:

geraet_id	bezeichnung	standort
1	Tablet A	Raum A
2	Notebook B	Raum A
3	Router C	Raum B
4	Tablet D	Raum B

Tabelle Ausleihe:

ausleihe_id	geraet_id	testkennung	ausgabe_am	rueckgabe_am
101	1	TEST-01	2026-10-05	NULL
102	3	TEST-02	2026-10-06	2026-10-07
103	2	TEST-03	2026-10-06	NULL

Annahmen: In diesem künstlichen Testbestand gibt es höchstens eine offene Ausleihe je Gerät. NULL bedeutet hier „noch nicht zurückgegeben“. Die Software muss diese Regel bei künftigen Einträgen absichern; sie ist nicht allein durch die Beispieldaten garantiert.

Planung, Rechenweg und Musterlösung

Anforderung A1: Gib jede Geräte-ID ohne offene Ausleihe genau einmal aus. A2: Lege keine Ausleihe zu einer unbekannten Geräte-ID an. A3: Dokumentiere die Tests. Modellierung: Geraet.geraet_id ist Primärschlüssel; Ausleihe.geraet_id ist Fremdschlüssel. Die Oberfläche erhält eine Schaltfläche „Freie Geräte“. Die Abfrage ist, als SQL für das beschriebene Übungsschema:

SELECT g.geraet_id, g.bezeichnung
FROM Geraet AS g
LEFT JOIN Ausleihe AS a
  ON a.geraet_id = g.geraet_id
  AND a.rueckgabe_am IS NULL
WHERE a.ausleihe_id IS NULL
ORDER BY g.geraet_id;

Schrittweise Auswertung: Geraet 1 hat offene Ausleihe 101 und erscheint nicht. Geraet 2 hat offene Ausleihe 103 und erscheint nicht. Geraet 3 hat nur die abgeschlossene Ausleihe 102 und erscheint. Geraet 4 hat keine Ausleihe und erscheint. Musterergebnis: Geräte 3 – Router C und 4 – Tablet D. Von vier Geräten sind zwei frei: 2 / 4 · 100 = 50 Prozent. Die zwei offenen Ausleihen sind kein Datenschutzproblem, weil ausschließlich künstliche Kennungen verwendet werden.

Übertrag auf die Anwendung: Baue einen Datenzugriff, der die parametrisierte bzw. fest definierte Abfrage ausführt; trenne Datenzugriff, Programmlogik und Ausgabe. Baue in den Anlegevorgang eine Prüfung auf gültige Geräte-ID und überprüfe den Fremdschlüssel auch in der Datenbank. Nutze eine temporäre Transaktion für zusammengehörende Änderungen. Notiere im Änderungsprotokoll die alte Funktion, die neue Abfrage und den Grund der Anpassung.

Testprotokoll und Ergebnisentscheidung

Test-ID	Aktion	Soll	Modell-Ist	Urteil
T1	freie Geräte anzeigen	3 und 4	3 und 4	bestanden
T2	Ausleihe für ID 99 anlegen	abgewiesen	abgewiesen	bestanden
T3	Rückgabe von Ausleihe 101 speichern	danach 1, 3 und 4 frei	1, 3 und 4	bestanden
T4	Ausleihe 103 offen lassen	2 weiter belegt	2 weiter belegt	bestanden
T5	zweimal offene Ausleihe für dasselbe Gerät anlegen	zweite Anlage verhindern	Schutzregel noch nicht implementiert	nicht bestanden

Auswertung: Vier von fünf Modelltests bestehen, also 4 / 5 · 100 = 80 Prozent. Trotzdem ist die Anwendung noch nicht abnahmebereit: T5 ist ein Muss-Kriterium für die Datenkonsistenz. Ergänze eine geeignete Datenbank- oder Transaktionsregel für höchstens eine offene Ausleihe je Gerät, teste danach T5 erneut und führe T1 bis T4 als Regressionstests aus. Je nach Datenbanksystem unterscheidet sich die technische Umsetzung; die fachliche Regel bleibt gleich.

Musterarbeitsprodukt: Anforderungsliste A1–A3 plus Eindeutigkeitsregel, zwei Tabellen mit Schlüsselbeziehungen, SELECT-Abfrage, Oberfläche „Freie Geräte“, fünf Testfälle, Fehlerbericht zu T5 und Dokumentation von Ziel, Vorbedingungen, Änderungen, Ergebnissen und offenen Risiken.

Fachliches Bewertungsraster für den Modellfall

Kriterium	Punkte	Volle Punktzahl bei
Anforderungsanalyse	20	präzise Muss-Anforderungen, Datenschutz und überprüfbare Akzeptanzkriterien
Datenmodell	20	korrekte Schlüssel, Beziehungen, NULL-Bedeutung und Integritätsregeln
Softwareanpassung	25	nachvollziehbare, sichere und wartbare Abfrage samt Eingabeprüfung
Test und Diagnose	25	positive und negative Tests, reproduzierbare Soll-Ist-Vergleiche, begründeter Umgang mit T5
Dokumentation und Reflexion	10	vollständiges Änderungsprotokoll, nachvollziehbares Urteil und Verbesserungsvorschläge
Gesamt	100	Abnahme nur bei erfüllten Muss-Anforderungen

Orientierung für Rückmeldungen: 90–100 Punkte zeigen eine sehr sichere Bearbeitung; 75–89 Punkte eine überwiegend sichere; 60–74 Punkte eine teilweise tragfähige; darunter besteht deutlicher Überarbeitungsbedarf. Unabhängig von Punkten blockieren unbehobene Datenintegritäts- oder Sicherheitsmängel die Freigabe. Das Raster ist eine Lernbewertung, keine offizielle Prüfungsbewertung.

Interaktive Aufgaben

Multiple-Choice-Quiz

Was beschreibt ein Primärschlüssel? (Ein Attribut oder eine Attributkombination zur eindeutigen Identifikation einer Zeile) (!Ein beliebiger Suchbegriff ohne Eindeutigkeitsforderung) (!Den Namen des Datenbankprogramms) (!Eine verschlüsselte Sicherungsdatei)

Rückmeldung: Ein Primärschlüssel identifiziert jeden Datensatz eindeutig; Anzeigenamen können dagegen mehrfach vorkommen.

Welche Frage gehört besonders zur Anforderungsanalyse? (Welche Ausgabe benötigt die nutzende Person unter welchen Bedingungen?) (!Welche Schriftfarbe gefällt der entwickelnden Person?) (!Wie lässt sich ein Test ohne erwartetes Ergebnis durchführen?) (!Wie kann auf eine Dokumentation verzichtet werden?)

Rückmeldung: Ein prüfbarer Bedarf ist die Grundlage von Modellierung, Anpassung und späteren Akzeptanztests.

Welche Eigenschaft ist typisch für einen Fremdschlüssel? (Er verweist auf einen passenden Schlüssel in einer anderen oder derselben Tabelle) (!Er muss in jeder Zeile einer Tabelle einzigartig sein) (!Er verschlüsselt automatisch jeden Datenwert) (!Er ersetzt sämtliche Berechtigungsprüfungen)

Rückmeldung: Fremdschlüssel sichern Beziehungen; ein Fremdschlüsselwert darf bei einer Eins-zu-viele-Beziehung mehrfach auftreten.

Womit prüft SQL auf einen fehlenden Wert? (IS NULL) (!= NULL) (!EQUALS EMPTY) (!LIKE NOTHING)

Rückmeldung: NULL erfordert die speziellen Prädikate IS NULL und IS NOT NULL; ein Gleichheitsvergleich funktioniert hier nicht wie bei Zahlen.

Warum reduziert Normalisierung oft Änderungsanomalien? (Weil dieselbe Sachinformation nicht unnötig in vielen Zeilen gepflegt werden muss) (!Weil automatisch jede Tabelle nur noch eine Zeile enthält) (!Weil niemals mehrere Tabellen benötigt werden) (!Weil Datentypen vollständig entfallen)

Rückmeldung: Eine durchdachte Aufteilung vermeidet widersprüchliche Kopien und macht Verantwortlichkeiten klar.

Wie viele Geräte sind im unveränderten Modellfall frei? (Zwei Geräte) (!Ein Gerät) (!Drei Geräte) (!Vier Geräte)

Rückmeldung: Die IDs 1 und 2 sind offen ausgeliehen; die IDs 3 und 4 besitzen keine offene Ausleihe.

Was unterscheidet einen LEFT JOIN von einem INNER JOIN? (Er kann auch linke Zeilen ohne passenden rechten Datensatz liefern) (!Er löscht alle nicht passenden Datensätze) (!Er verlangt grundsätzlich gleiche Tabellennamen) (!Er ist immer schneller als jede andere Abfrage)

Rückmeldung: Im Modellfall bleibt Gerät 4 dank LEFT JOIN sichtbar, obwohl kein Ausleihdatensatz existiert.

Welche Technik behandelt Eingabewerte sicher getrennt von SQL-Struktur? (Parametrisierte Abfrage mit gebundenen Werten) (!Ungeprüftes Aneinanderhängen von Eingabetext an SQL) (!Abschalten der Zugriffsregeln) (!Speichern von Passwörtern in einer frei lesbaren Tabelle)

Rückmeldung: Prepared Statements helfen gegen SQL-Injection; zusätzlich brauchst du sinnvolle Berechtigungen und Validierung.

Weshalb ist Test T5 ein Abnahmehindernis? (Weil dieselbe Geräte-ID sonst mehrfach gleichzeitig offen ausgeliehen werden kann) (!Weil jede Tabelle genau eine Spalte enthalten muss) (!Weil vier bestandene Tests immer schlechter als drei sind) (!Weil jeder NULL-Wert in SQL verboten ist)

Rückmeldung: Die Eindeutigkeitsregel für offene Ausleihen schützt die fachliche Konsistenz und muss durch weitere Tests nachgewiesen werden.

Wie viel sind 2000 Datensätze mit je 320 Byte und 25 Prozent Zuschlag? (800000 Byte) (!64000 Byte) (!256000 Byte) (!8000000 Byte)

Rückmeldung: Zuerst 2000 mal 320 gleich 640000 Byte, dann mit dem Faktor 1,25 multiplizieren. Es ist nur eine Schätzung.

Memory

Ordne fünf Fachbegriffe den jeweils passenden und nur einmal verwendeten Beschreibungen zu.

Datensatz	Gesamtheit der Attributwerte für ein konkretes Objekt
Fremdschlüssel	Verweiswert auf den Schlüssel eines zugehörigen Datensatzes
Regressionstest	Erneute Prüfung bisher funktionierender Eigenschaften nach Änderungen
Transaktion	Zusammengehörende Änderungen mit gemeinsamer Übernahme oder Rücknahme
Redundanz	Unnötige Mehrfachspeicherung derselben Information

Drag-and-drop

Ordne jedem Arbeitsschritt sein fachlich passendes Produkt zu.

Arbeitsschritt	Passendes Produkt
Anforderungen erheben	Prüffähige Kriterienliste erstellen
Daten strukturieren	Schlüssel und Beziehungen festlegen
Änderung implementieren	Programmfunktion im Testsystem ergänzen
Funktion prüfen	Soll und Ist systematisch vergleichen
Ergebnis übergeben	Änderungsprotokoll und Testnachweise bereitstellen

Kreuzwort

Finde zu jedem Hinweis den Fachbegriff aus dem Themenbereich Datenverwaltung.

Entität	Ein im Datenmodell beschriebenes unterscheidbares Objekt
Attribut	Beschreibende Eigenschaft einer Entität
Datentyp	Festlegung der Art eines gespeicherten Wertes
Abfrage	Gezieltes Auslesen von Daten nach Bedingungen
Integrität	Korrektheit und Widerspruchsfreiheit von Daten
Schlüssel	Identifizierendes oder verknüpfendes Merkmal einer Tabelle

LearningApps

Suche ergänzende frei zugängliche Lernaktivitäten zum Kursthema. Die angezeigten Treffer sind fremde Angebote und müssen hinsichtlich Inhalt, Alterseignung und Lizenz einzeln geprüft werden.

Lückentext

Eine Tabellenzeile wird als

bezeichnet.

Zur eindeutigen Identifikation dient ein

.

Eine Beziehung zu einer anderen Tabelle kann ein

ausdrücken.

Unnötige Mehrfachspeicherung nennt man

.

Mit dem SQL-Schlüsselwort

werden Zeilen gefiltert.

Fehlende Werte prüft man mit IS

.

Ein linker Tabellenverbund wird als LEFT

geschrieben.

Zusammengehörende Datenänderungen können in einer

erfolgen.

Die Gegenüberstellung erwarteter und beobachteter Resultate gehört zum

.

Eine nach einer Änderung wiederholte Prüfung ist ein

.

Offene Aufgaben

Bearbeite vier Aufgaben jeder Stufe. Verwende ausschließlich erfundene Daten. Zu jeder Aufgabe gehören ein sichtbares Produkt, die genannten Bewertungskriterien und eine kurze Selbstkontrolle.

Leicht

Anforderungsanalyse: Formuliere für eine fiktive Geräteverwaltung drei Nutzerwünsche und mache daraus drei prüfbare Anforderungen. Muster: „ID G-01 liefert genau eine Zeile“. Bewertung: klarer Auslöser, eindeutiges Soll, keine überflüssigen Personendaten.
Datenformate: Vergleiche CSV, JSON und relationale Datenbank anhand von Struktur, Änderbarkeit und Einsatzfall in einer Dreispaltentabelle. Muster: CSV für einfachen Austausch; SQL-Datenbank für gesicherte Beziehungen. Bewertung: mindestens je ein Vorteil und eine Grenze.
Datenbank: Zeichne die Tabellen Geraet und Ausleihe mit Primär- und Fremdschlüssel und markiere 1:n. Muster: Geraet.geraet_id ← Ausleihe.geraet_id. Bewertung: korrekte Kardinalität und Beziehung.
Speicherbedarf: Berechne den geschätzten Platz für 500 Zeilen mit je 200 Byte und 20 Prozent Aufschlag. Muster: 500 · 200 · 1,20 = 120000 Byte. Bewertung: Rechenweg, Einheit, Hinweis auf Schätzung.

Standard

SQL: Schreibe eine SELECT-Abfrage für Geräte in Raum B sortiert nach ID und begründe ihre Ausgabe anhand der Musterdaten. Muster: WHERE standort = 'Raum B'; Ergebnis IDs 3 und 4. Bewertung: korrekte Felder, Filter und Sortierung.
Normalisierung (Datenbank): Zerlege eine Liste mit mehrfach wiederholten Gerätenamen in Geräte- und Ausleihtabelle. Muster: Bezeichnung nur in Geraet, Verweis in Ausleihe. Bewertung: nachvollziehbare Schlüssel und vermiedene Anomalie.
Softwaretest: Entwirf vier Testfälle für die Geräteverwaltung: gültig, unbekannt, doppelt und NULL. Muster: G-99 wird abgewiesen. Bewertung: jeweils Vorbedingung, Aktion, Soll und mögliche Fehlerursache.
Fehlerdiagnose: Eine Ergebnisliste zeigt ein Gerät doppelt nach einem JOIN. Erstelle einen Diagnoseplan und erläutere den Unterschied zwischen JOIN-Vervielfachung und doppelten Stammdaten. Muster: Fremdschlüsselbeziehung und Anzahl Treffer prüfen. Bewertung: überprüfbare Hypothese, keine vorschnellen Datenlöschungen.

Schwer

Datenintegrität: Entwerfe für den Modellfall eine robuste Regel „höchstens eine offene Ausleihe je Gerät“ samt Testkonzept. Muster: transaktionssichere Prüfung und je nach Datenbanksystem geeignete Constraint- oder Indexlösung. Bewertung: parallele Zugriffe, negative Tests, Rückrollen berücksichtigt.
Softwareentwicklung: Erstelle einen Änderungsentwurf mit getrenntem Datenzugriff, Logik und Oberfläche; begründe die Entscheidung mit Wartbarkeit und Testbarkeit. Muster: drei getrennte Verantwortungsbereiche mit definierten Ein- und Ausgaben. Bewertung: keine SQL-Eingaben aus ungeprüfter Textverkettung.
Datensicherheit: Erarbeite für das reine Testprojekt eine Schutz- und Wiederherstellungsstrategie mit Rollen, Datensparsamkeit und Probe-Restore. Muster: nur synthetische Daten, minimale Rechte, Wiederherstellungstest. Bewertung: konkrete Risiken und nachprüfbare Gegenmaßnahmen.
Qualitätssicherung: Bewerte den Modellfall mithilfe des 100-Punkte-Rasters und schreibe einen Abnahmebericht mit Maßnahmenfolge. Muster: T5 blockiert die Abnahme trotz 80 Prozent Testbestehensquote. Bewertung: fachlich begründetes Urteil, Priorität und Regressionstests.

Lernkontrolle

Datenmodellierung: Erkläre, warum das Speichern von Gerätenamen in jeder Ausleihzeile Änderungsprobleme verursachen kann; gib einen korrekten Gegenentwurf an. Erwartet: Redundanz, Tabellenzerlegung, Schlüssel.
SQL: Bestimme aus den Modelltabellen die Ausgabe für offene Ausleihen und begründe, welche Bedingung erforderlich ist. Erwartet: IDs 101 und 103 und die Prüfung IS NULL.
Fachrechnen: Kalkuliere die Größe von 1200 Datensätzen zu 250 Byte mit 10 Prozent Zuschlag. Muster: 1200 · 250 · 1,10 = 330000 Byte = 0,33 MB im Dezimalsystem.
Softwaretest: Ordne für eine ungültige Geräte-ID einen Negativtest samt Soll-Ist-Bewertung an und erkläre die Rolle der Datenbank-Constraints. Erwartet: Ablehnung ohne Änderung des Bestands.
Fehleranalyse: Beschreibe, wie ein UPDATE ohne WHERE zu einem Datenfehler führt, und skizziere Wiederherstellung und Regressionstest im isolierten Testsystem. Erwartet: Umfang prüfen, Rückrollen oder Backup, korrigierte Filterung testen.
Datenschutz: Entscheide begründet, welche Daten aus einer realen Kundenliste du für das Übungsprojekt übernehmen darfst. Muster: keine; vollständig synthetische Datensätze erzeugen und Zugriffe begrenzen.
Projektmanagement: Leite aus den nicht bestandenen Tests eine priorisierte Verbesserungsliste ab. Erwartet: Muss-Anforderung zur Konsistenz zuerst, danach erneute vollständige Testausführung und Dokumentation.

Lernnachweis

Dein Portfolio belegt Wissen durch die verständliche Erklärung von Datensätzen, Datenformaten, Schlüsselbeziehungen, SQL, Normalisierung, NULL, Datenschutz und Transaktionen. Es zeigt Handlungskompetenz anhand einer eigenen begründeten Anforderungsliste, eines ER- oder Tabellenschemas, eines Speicher-Rechenwegs, einer korrigierten SQL-Abfrage und reproduzierbarer Testfälle. Berufliches Produkt sind ein getesteter Änderungsentwurf mit Datenwörterbuch, Testprotokoll und nachvollziehbarer Fehlerhistorie. Transfer zeigst du, indem du ähnliche Anforderungen auf Lager-, Termin- oder einfache Bestellverwaltung überträgst, ohne reale Daten zu verwenden.

Dokumentiere stets Quelle der Anforderung → Implementierung → Testfall → Ergebnis → Abnahmeurteil. Prüfe die Musterprodukte anhand des Bewertungsrasters und notiere für jeden unerfüllten Punkt eine konkrete Nachbesserung. Eine Änderung an realen Anlagen, Maschinen oder betrieblichen Daten darf nur autorisiert und fachlich begleitet stattfinden; keine Arbeit dieses Kurses ist eine reale Maschinenfreigabe.

OER und Wikipedia

Überprüfte Grundlagen und offen zugängliche Nachschlagequellen:

KMK-Rahmenlehrplan Fachinformatiker, Lernfeld 5, Seite 16 – verbindlicher Rahmen der berufsschulischen Lernziele; kein frei umzulizenzierender Volltext.
BIBB-Ausbildungsberuf Fachinformatiker – vier Fachrichtungen, Ausbildungsordnung und Berufsprofil.
Fachinformatikerausbildungsverordnung vom 28.02.2020 – Rechtsgrundlage der Ausbildung und der geteilten Abschlussprüfung.
Wikipedia: Relationale Datenbank – Grundbegriffe, Tabellen und Beziehungen, Wikipedia-Inhalt unter den auf der Seite ausgewiesenen freien Lizenzen.
Wikipedia: SQL – Sprache, SELECT, JOIN und Datenänderungen.
Wikipedia: Normalisierung – Regeln und Beispiele der Normalformen.

Vertiefung: Die eingebettete deutschsprachige Wikipedia-Seite erklärt das relationale Modell; sie ist ein fremder Wiki-Artikel, keine eigene Prüflösung.

Nachgewiesene Bilder und Nutzungsrechte

Die folgenden Bilddateien wurden anhand ihrer Wikimedia-Commons-Dateiseiten geprüft. Die Dateien werden unverändert eingebunden; die englischen Beschriftungen einzelner Vorlagen sind keine deutsche Übersetzung. Für eine Nachnutzung beachtest du jeweils Namensnennung und Lizenzbedingungen.

Urheber oder Quelle	Lizenz	Nachweis
wooptoo	Gemeinfrei / Public Domain	Commons-Dateiseite
U.S. Department of Transportation, Vektorisierung laut Dateiseite	Public Domain für US-Bundesregierungswerk	Commons-Dateiseite
Fleshgrinder	Gemeinfrei / Public Domain	Commons-Dateiseite
Kelti	CC BY-SA 3.0	Commons-Dateiseite
TrutzX	CC BY-SA 4.0	Commons-Dateiseite
Mhupfauer	CC0 1.0	Commons-Dateiseite
Arbeck	CC BY 3.0	Commons-Dateiseite
Paul Setzer	CC BY-SA 4.0	Commons-Dateiseite

Quellen zu den eingebetteten Videos: Normalisierung und Normalformen – Frank Dopatka, 2025; SQL Tutorial für Anfänger – Programmieren lernen, 2021; SQL Tutorial Deutsch – Fabian Rappert, 2023. Die Videos werden nur als externe Quellen eingebettet; eine Creative-Commons-Bearbeitungslizenz wird nicht behauptet. Medienrechte der Urheber bleiben bestehen. Sämtliche im Kurs selbst formulierten Übungsdaten und Modelllösungen sind neu und synthetisch.

Verknüpfte Lernbereiche

Berufsportal Fachinformatiker

Der Bezug zu Lernfeld 1 hilft bei Auftragsklärung und Rollenabsprachen, Lernfeld 4 bei Datenschutz, Schutzzielen und Berechtigungen. Lernfeld 5 verbindet diese Grundlagen mit Softwareentwicklung und Datenverwaltung. Für die spätere Vertiefung sind Daten systemübergreifend bereitstellen sowie die fachrichtungsspezifischen Vertiefungen der Fachinformatik geeignet. Die interne Verknüpfung ist ein Navigationsangebot; nicht verifizierte Zielseiten werden nicht als bereits veröffentlicht ausgegeben.