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Datenbanken und betriebliche Datenmodelle – Ein Datenmodell nachvollziehbar dokumentieren

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Einleitung

Datenbanken und betriebliche Datenmodelle – Ein Datenmodell nachvollziehbar dokumentieren

Zielgruppe: Auszubildende, insbesondere in IT-Berufen und kaufmännisch-technischen Ausbildungsberufen.

Dauer: ca. 45–60 Minuten zuzüglich Projektaufgaben.

Ausbildungsfall: Die fiktive Fahrradwerkstatt „Sternrad“ möchte Ersatzteile, Lagerbewegungen und Mindestbestände nachvollziehbar verwalten.

Dein Lernziel: Du kannst ein betriebliches Datenmodell so dokumentieren, dass andere Auszubildende und Fachkräfte die Datenfelder, Einheiten, Beziehungen, Regeln und fachlichen Bedeutungen verstehen und überprüfen können.

Lernweg: Betriebsfall verstehen → Beziehungen erkennen → Felder dokumentieren → Daten visualisieren → lokal testen → Dokumentation beurteilen.

Sicherheitsregel: Arbeite ausschließlich mit den fiktiven Kursdaten in einer lokalen Testumgebung. Verwende keine Produktivdatenbanken, Kundendaten, fremden Netze, Zugangsdaten oder realen Anlagen. Übertrage keine betrieblichen Informationen an externe Dienste.

Medien-Einstieg: Was zeigt ein Datenmodell?

Ein einfaches Entity-Relationship-Diagramm als Einstieg. Es zeigt ein allgemeines Beispiel, nicht das Modell unserer Fahrradwerkstatt.

Bild: AlwaysSnailTime, Wikimedia Commons, CC0 1.0.

Lernvideo: „Das Entity-Relationship-Modell in der Praxis – einfach erklärt!“ von Timo Bäuerle. Optionales externes Video; für die praktischen Übungen wird es nicht benötigt.

Einstiegsfrage: Was könnte passieren, wenn in einer Datenbank nur das Feld „Gewicht“ steht, aber niemand weiß, ob Gramm oder Kilogramm gemeint sind?

Lerneinheit 1: Den betrieblichen Datenbedarf verstehen

Zeit: ca. 5 Minuten

Die Werkstatt „Sternrad“ bestellt Ersatzteile und dokumentiert jede Warenbewegung. Dafür werden zwei Tabellen benötigt:

Artikel: Beschreibt, welches Ersatzteil geführt wird.
Lagerbewegung: Beschreibt, wann sich der Lagerbestand um wie viele Stück verändert.

Merksatz: Ein Datenmodell beschreibt nicht nur gespeicherte Werte, sondern auch deren Bedeutung und Beziehungen.

Modellsteckbrief

Merkmal	Dokumentation
Modellname	Sternrad-Lagerverwaltung
Modellversion	1.0
Geltungsbereich	Ersatzteilbestand einer fiktiven Fahrradwerkstatt
Tabellen	artikel, lagerbewegung
Datenquelle	Ausschließlich erfundene Übungsdaten
Fachliche Verantwortung	Lagerverwaltung
Aktualisierung	Bei jeder Änderung von Feldern, Regeln oder Bedeutungen
Prüfstatus	Beispielmodell mit lokalen automatisierten Tests

Mini-Aufgabe: Überlege, warum der Preis eines Artikels nicht bei jeder Lagerentnahme erneut gespeichert werden muss.

Feedback: Der Preis gehört in diesem vereinfachten Modell zum Artikel. Eine wiederholte Speicherung bei jeder Bewegung wäre redundant. Soll dagegen ein historischer Buchungspreis nachgewiesen werden, wäre ein zusätzliches zeitbezogenes Feld erforderlich.

Lerneinheit 2: Tabellen und Beziehungen erkennen

Zeit: ca. 5 Minuten

Ein Artikel kann beliebig viele Lagerbewegungen besitzen. Jede Lagerbewegung gehört genau zu einem vorhandenen Artikel.

Unser Datenmodell

┌────────────────────────┐
│        ARTIKEL         │
├────────────────────────┤
│ artikel_id         PK  │
│ bezeichnung            │
│ gewicht_g              │
│ preis_cent             │
│ mindestbestand_stk     │
└───────────┬────────────┘
            │
            │ 1
            │
            │ 0 bis viele
            │
┌───────────▼────────────┐
│     LAGERBEWEGUNG      │
├────────────────────────┤
│ bewegung_id        PK  │
│ artikel_id         FK  │
│ buchungstag            │
│ delta_stk              │
│ grund                  │
└────────────────────────┘

PK = Primärschlüssel
FK = Fremdschlüssel

Primärschlüssel: Identifiziert einen Datensatz eindeutig.

Fremdschlüssel: Verweist auf einen Schlüssel in einer anderen Tabelle.

Kardinalität: Beschreibt, wie viele Datensätze miteinander in Beziehung stehen können.

Vergleiche die Beziehungen 1:1, 1:n und n:m. Welcher Fall passt zu Sternrad?

Bild: Chad250, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.

Weiteres einfaches Beispiel einer 1:n-Beziehung. Es dient zum Vergleich der Notation.

Bild: Fishpi, Wikimedia Commons, gemeinfrei.

Basisaufgabe: Markiere im Modell die zwei Primärschlüssel und den Fremdschlüssel.

Begründetes Feedback: artikel_id kennzeichnet einen Artikel, bewegung_id eine Lagerbewegung. lagerbewegung.artikel_id ist der Fremdschlüssel, weil er die Bewegung mit einem vorhandenen Artikel verbindet.

Lerneinheit 3: Datenfelder fachlich dokumentieren

Zeit: ca. 8 Minuten

Ein Data-Dictionary ist ein Verzeichnis, das beschreibt, welche Datenfelder vorhanden sind und was sie bedeuten.

Zu jedem Feld dokumentierst Du mindestens:

Feldname und Tabelle
Datentyp
Fachliche Bedeutung
Einheit und gültigen Wertebereich
Pflichtfeldstatus und technische Regeln
Beziehung zu anderen Feldern

Feldkatalog der Tabelle artikel

Feld	Typ und Regel	Einheit	Fachliche Bedeutung
artikel_id	INTEGER, PRIMARY KEY	keine	Eindeutige Artikelkennung
bezeichnung	TEXT, NOT NULL	keine	Name des Ersatzteils
gewicht_g	INTEGER, größer als 0	g/Stück	Masse eines einzelnen Ersatzteils
preis_cent	INTEGER, mindestens 0	EUR-Cent/Stück	Vereinbarter Listenpreis je Stück ohne zusätzliche Steuerberechnung
mindestbestand_stk	INTEGER, mindestens 0	Stück	Schwelle, unterhalb derer eine Nachbestellung geprüft werden soll

Feldkatalog der Tabelle lagerbewegung

Feld	Typ und Regel	Einheit	Fachliche Bedeutung
bewegung_id	INTEGER, PRIMARY KEY	keine	Eindeutige Kennung einer Bewegung
artikel_id	INTEGER, NOT NULL, FOREIGN KEY	keine	Verweis auf den betroffenen Artikel
buchungstag	TEXT, Pflichtfeld	Datum	Buchungstag im vereinbarten Format JJJJ-MM-TT
delta_stk	INTEGER, ungleich 0	Stück	Bestandsänderung mit Vorzeichen
grund	TEXT, festgelegte Werte	keine	Eingang, Entnahme oder Korrektur

Wichtige Unterscheidung: Ein dokumentiertes Format ist nicht automatisch technisch erzwungen. In unserem Beispiel prüft die Datenbank bei buchungstag nur, dass ein Wert vorhanden ist. Ob das Datum gültig und richtig formatiert ist, muss zusätzlich geprüft werden.

Einheiten korrekt interpretieren

Gespeicherter Wert	Bedeutung	Anzeige
gewicht_g = 180	180 Gramm pro Stück	0,180 kg/Stück
preis_cent = 2499	2499 EUR-Cent pro Stück	24,99 EUR/Stück
delta_stk = 10	Zugang von zehn Stück	+10 Stück
delta_stk = -3	Entnahme von drei Stück	−3 Stück
mindestbestand_stk = 5	Nachbestellschwelle	5 Stück

Merke: Speichereinheit und Anzeigeeinheit können unterschiedlich sein. Die Umrechnung muss eindeutig festgelegt sein.

Häufiger Fehler: Die Zahl 2499 ohne dokumentierte Einheit kann als 2499 Euro statt als 24,99 Euro missverstanden werden.

Gestufte Hilfen zur Felddokumentation

Hilfe 1 – Orientieren: Frage Dich, was das Feld im Arbeitsablauf bedeutet. Wer benötigt diesen Wert und warum?

Hilfe 2 – Präzisieren: Ergänze Datentyp, Einheit, Wertebereich, Pflichtfeldstatus und Beispielwert.

Hilfe 3 – Überprüfen: Suche einen realistischen Grenzfall. Für gewicht_g wäre ein negativer Wert unzulässig. Für preis_cent kann ein Nullwert im Übungsmodell erlaubt sein, sofern das fachlich vereinbart wurde.

Anwendungsaufgabe: Dokumentiere das zusätzliche Feld lieferzeit_tage.

Beispiel mit Feedback: „INTEGER, mindestens 0, Einheit Kalendertage, erwartete Zeitspanne von der Bestellung bis zur Lieferung“. Diese Beschreibung ist nachvollziehbar, sofern die Werkstatt tatsächlich Kalendertage und nicht Arbeitstage meint. Ohne diese Festlegung bleibt der Wert mehrdeutig.

Lerneinheit 4: Daten sichtbar machen und prüfen

Zeit: ca. 5 Minuten

Die folgenden Daten sind vollständig erfunden.

Beispieldaten: Artikel

artikel_id	bezeichnung	gewicht_g	preis_cent	mindestbestand_stk
101	Bremsbelag	180	2499	5
102	Kette	320	1990	3

Beispieldaten: Lagerbewegungen

bewegung_id	artikel_id	buchungstag	delta_stk	grund
1	101	2026-09-01	+10	Eingang
2	101	2026-09-02	-3	Entnahme
3	102	2026-09-01	+4	Eingang
4	102	2026-09-03	-2	Entnahme

Der aktuelle Bestand ergibt sich im Beispiel aus der Summe aller Bestandsänderungen eines Artikels. Es wird ein Anfangsbestand von null vor der ersten dokumentierten Bewegung angenommen.

Visualisierung der Lagerbestände

LAGERBESTAND STERNRAD

Bremsbelag  ███████   7 Stück
Kette       ██        2 Stück

Ein Block = ein Stück

Artikel       Bestand   Mindestbestand   Status
Bremsbelag       7            5         OK
Kette            2            3         Prüfen

Auswertungsregel: Wenn Bestand kleiner als Mindestbestand ist, wird eine Nachbestellprüfung ausgelöst. Gleichstand genügt in diesem Beispiel noch nicht.

Anwendungsaufgabe mit Feedback

Aufgabe: Bei Artikel 102 werden drei weitere Ketten entnommen. Was geschieht mit dem Bestand?

Lösung: 2 − 3 = −1 Stück.

Begründetes Feedback: Die Rechnung zeigt einen negativen Bestand. Das ist ein Hinweis auf einen unzulässigen oder ungeklärten Geschäftsfall. Die gezeigte Datenbankstruktur verhindert diesen Fall noch nicht automatisch. Im späteren lokalen Testlabor wird eine einfache zusätzliche Prüfung für Korrekturbuchungen gezeigt.

Vertiefung: Datenredundanz

Beispiel einer Tabelle, die die Anforderungen der ersten Normalform nicht erfüllt.

Bild: Fishpi, Wikimedia Commons, gemeinfrei.

Optionales Prüfungsvorbereitungsvideo zu Datenbanken, ER-Modellen, Relationen und Normalisierung vom Kanal für Gestaltung von Hogendorf.

Transferfrage: Warum wäre es ungünstig, alle Bewegungen eines Artikels in einem einzigen Textfeld zu speichern?

Feedback: Einzelne Bewegungen wären schwer gezielt abzufragen, zu überprüfen und auszuwerten. Eine eigene Tabelle hält jede Bewegung als einzelnen Datensatz fest und erleichtert die Berechnung.

Lerneinheit 5: Lokales SQLite-Testlabor

Zeit: ca. 10–15 Minuten

Du kannst das Datenmodell selbst ausprobieren. Verwendet werden Python 3 und SQLite aus der Python-Standardbibliothek.

Testumgebung: sqlite3.connect(":memory:") erstellt eine neue Datenbank ausschließlich im Arbeitsspeicher. Das Kursprogramm enthält keine Netzwerkzugriffe und benötigt keine Zugangsdaten. Beim Beenden gehen die Übungsdaten verloren.

Vorbereitung: Erstelle auf Deinem eigenen oder ausdrücklich freigegebenen Übungsrechner eine Datei mit dem Namen datenmodell_demo.py. Kopiere den vollständigen folgenden Code hinein und starte ihn lokal mit dem passenden Python-3-Befehl, zum Beispiel python datenmodell_demo.py. Verwende keinen Online-SQL-Editor und keine fremde Datenbank.

Ausführbares lokales Beispiel

import sqlite3

db = sqlite3.connect(":memory:")
db.execute("PRAGMA foreign_keys = ON")

db.executescript("""
CREATE TABLE artikel (
    artikel_id INTEGER PRIMARY KEY,
    bezeichnung TEXT NOT NULL,
    gewicht_g INTEGER NOT NULL CHECK (gewicht_g > 0),
    preis_cent INTEGER NOT NULL CHECK (preis_cent >= 0),
    mindestbestand_stk INTEGER NOT NULL
        CHECK (mindestbestand_stk >= 0)
);

CREATE TABLE lagerbewegung (
    bewegung_id INTEGER PRIMARY KEY,
    artikel_id INTEGER NOT NULL,
    buchungstag TEXT NOT NULL,
    delta_stk INTEGER NOT NULL CHECK (delta_stk != 0),
    grund TEXT NOT NULL
        CHECK (grund IN ('Eingang', 'Entnahme', 'Korrektur')),
    FOREIGN KEY (artikel_id) REFERENCES artikel(artikel_id)
);

INSERT INTO artikel VALUES
    (101, 'Bremsbelag', 180, 2499, 5),
    (102, 'Kette', 320, 1990, 3);

INSERT INTO lagerbewegung VALUES
    (1, 101, '2026-09-01', 10, 'Eingang'),
    (2, 101, '2026-09-02', -3, 'Entnahme'),
    (3, 102, '2026-09-01', 4, 'Eingang'),
    (4, 102, '2026-09-03', -2, 'Entnahme');
""")

abfrage = """
SELECT a.bezeichnung, a.gewicht_g, a.preis_cent,
       a.mindestbestand_stk,
       COALESCE(SUM(l.delta_stk), 0) AS bestand
FROM artikel AS a
LEFT JOIN lagerbewegung AS l
    ON a.artikel_id = l.artikel_id
GROUP BY a.artikel_id
ORDER BY a.artikel_id
"""

daten = db.execute(abfrage).fetchall()

for name, gramm, cent, minimum, bestand in daten:
    status = "NACHBESTELLEN" if bestand < minimum else "OK"
    print(
        f"{name}: {bestand} Stk | {gramm/1000:.3f} kg/Stk | "
        f"{cent/100:.2f} EUR/Stk | {status}"
    )

assert [zeile[4] for zeile in daten] == [7, 2]
print("Test Bestandsberechnung: OK")

try:
    db.execute(
        "INSERT INTO lagerbewegung VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
        (5, 999, "2026-09-04", 1, "Eingang")
    )
except sqlite3.IntegrityError:
    print("Test Fremdschluessel: OK")
else:
    raise AssertionError("Fremdschluessel nicht geprueft")

try:
    db.execute(
        "UPDATE artikel SET gewicht_g = ? WHERE artikel_id = ?",
        (-1, 101)
    )
except sqlite3.IntegrityError:
    print("Test Wertebereich: OK")
else:
    raise AssertionError("Wertebereich nicht geprueft")

eingabe = input(
    "Fiktive Korrektur fuer Artikel 101 in Stk "
    "(Enter zum Ueberspringen): "
).strip()

if eingabe:
    try:
        delta = int(eingabe)
    except ValueError:
        print("Bitte eine ganze Zahl eingeben.")
    else:
        if delta == 0 or 7 + delta < 0:
            print("Abgelehnt: Nullbuchung oder negativer Bestand.")
        else:
            db.execute(
                "INSERT INTO lagerbewegung VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
                (5, 101, "2026-09-04", delta, "Korrektur")
            )
            neuer_bestand = db.execute(
                "SELECT SUM(delta_stk) FROM lagerbewegung "
                "WHERE artikel_id = ?",
                (101,)
            ).fetchone()[0]
            print("Neuer Testbestand:", neuer_bestand, "Stk")

db.close()

Hinweis: Die Prüfung gegen einen negativen Gesamtbestand erfolgt im interaktiven Teil des Python-Programms, nicht durch eine entsprechende Regel des Datenbankschemas. Die Übung ist kein vollständiges Lagerverwaltungssystem.

Erwartete Ausgabe

Bremsbelag: 7 Stk | 0.180 kg/Stk | 24.99 EUR/Stk | OK
Kette: 2 Stk | 0.320 kg/Stk | 19.90 EUR/Stk | NACHBESTELLEN
Test Bestandsberechnung: OK
Test Fremdschluessel: OK
Test Wertebereich: OK

Danach kannst Du eine fiktive Bestandskorrektur eingeben oder mit der Eingabetaste überspringen.

Isolierte interaktive Testfälle

Eingabe oder Test	Erwartetes Verhalten	Begründetes Feedback
Korrektur +2	Neuer Bestand 9 Stück	Der Zugang erhöht den bisherigen Bestand von sieben Stück.
Korrektur -2	Neuer Bestand 5 Stück	Die Entnahme ist im Test zulässig; der Mindestbestand wird erreicht.
Korrektur -9	Eingabe wird abgelehnt	Der bisherige Bestand würde negativ werden.
Korrektur 0	Eingabe wird abgelehnt	Eine Nullbuchung ist durch die Modellregel ausgeschlossen.
Korrektur abc	Fehlermeldung zur Eingabe	Nur ganze Zahlen können als Stückzahl verarbeitet werden.
Bewegung für Artikel 999	Fremdschlüsseltest erfolgreich	Ein Verweis auf einen nicht vorhandenen Artikel wird abgelehnt.
Negatives Gewicht	Wertebereichstest erfolgreich	Ein negatives Artikelgewicht widerspricht der dokumentierten Fachregel.

Testgrenze: Der Code prüft bewusst nicht alle denkbaren Fachregeln. Insbesondere sind ein Datum im korrekten Kalenderformat und die Übereinstimmung zwischen Buchungsgrund und Vorzeichen noch nicht vollständig durch Datenbankbedingungen abgesichert.

Gestufte Hilfen für das Testlabor

Hilfe 1 – Daten verstehen: Positive delta_stk-Werte erhöhen den Bestand. Negative Werte vermindern ihn.

Hilfe 2 – Abfrage verstehen: SUM addiert alle Bewegungen. GROUP BY fasst die Datensätze je Artikel zusammen. COALESCE liefert null Stück, wenn zu einem Artikel keine Bewegungen existieren.

Hilfe 3 – Fehler verstehen: PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, NOT NULL und CHECK bilden unterschiedliche technische Prüfregeln. Ein fachlicher Text im Data-Dictionary ersetzt diese Regeln nicht automatisch.

Optionales Video „Datenbank in Python verwenden (sqlite3)“ von Binärverkehr. Nutze für die Kursaufgaben weiterhin ausschließlich das bereitgestellte lokale In-Memory-Beispiel.

Lerneinheit 6: Eine gute Dokumentation abgeben

Zeit: ca. 5 Minuten

Eine vollständige Dokumentation für diesen Ausbildungsfall enthält:

Datenmodell: Tabellen, Beziehung, Kardinalität und Schlüssel.
Datenwörterbuch: Feldname, Datentyp, Einheit, fachliche Bedeutung und Pflichtfeldstatus.
Geschäftsregel: Zulässige Werte, Vorzeichen, Nachbestellschwelle und Berechnungsregeln.
Testfall: Eingabe, erwartetes Ergebnis und tatsächliches Ergebnis.
Versionsverwaltung: Modellversion, Änderungsgrund, Datum und fachliche Freigabe.

Vorlage für eine dokumentierte Änderung

Merkmal	Beispiel
Version	1.1
Änderung	Neues Feld lieferzeit_tage
Fachlicher Zweck	Geplante Lieferdauer für eine Artikelbestellung
Datentyp	INTEGER
Einheit	Kalendertage
Wertebereich	0 oder mehr
Test	Negative Lieferzeit wird abgelehnt
Freigabe	Fachliche Prüfung vor Übernahme in ein reales System erforderlich

Transferaufgabe: Ein Lieferant gibt seine Lieferzeit in Arbeitstagen an, die Werkstatt erwartet aber Kalendertage. Was musst Du vor der Datenübernahme klären?

Begründetes Feedback: Die Angabe ist ohne Umrechnungsregel nicht eindeutig. Arbeitstage hängen unter anderem von Wochenenden und Feiertagen ab. Die Dokumentation muss die Einheit, den Bezugskalender und die Umrechnungslogik verbindlich festlegen.

Vom kleinen Modell zum betrieblichen System

Ein größeres Datenbankschema als Vergleich: Mit zunehmender Zahl der Tabellen wachsen die Anforderungen an Dokumentation und Übersichtlichkeit. Das Bild zeigt ein historisches MediaWiki-Schema, nicht die aktuelle Struktur von moocwiki.org.

Bild: Timo Tijhof, Wikimedia Commons, CC BY 4.0.

Abschlussgedanke: Ein Datenmodell ist erst dann gut dokumentiert, wenn jemand anderes die Daten ohne Raten fachlich richtig interpretieren und die wichtigsten Regeln überprüfen kann.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was ist die Hauptaufgabe eines Data-Dictionary? (Die Bedeutung und Struktur von Datenfeldern dokumentieren) (!Datenbanken automatisch im Internet veröffentlichen) (!Alle Tabellen durch eine einzige Datei ersetzen) (!Ausschließlich Passwörter verwalten)

Was beschreibt ein Primärschlüssel? (Eine eindeutige Kennung eines Datensatzes) (!Die Masse eines Ersatzteils) (!Den aktuellen Gesamtbestand aller Artikel) (!Den Speicherort einer Sicherungskopie)

Welche Aufgabe hat ein Fremdschlüssel? (Datensätze aus unterschiedlichen Tabellen miteinander verknüpfen) (!Text automatisch in Geldbeträge umrechnen) (!Jede Tabelle verschlüsseln) (!Einen Lagerbestand ohne Bewegungen berechnen)

Welche Einheit ist für preis_cent dokumentiert? (EUR-Cent pro Stück) (!Kilogramm pro Stück) (!Euro pro Minute) (!Stück pro Kalendertag)

Was bedeutet delta_stk mit dem Wert minus drei? (Der Lagerbestand vermindert sich um drei Stück) (!Der Artikel kostet drei Euro) (!Der Artikel wiegt drei Gramm) (!Der Mindestbestand erhöht sich um drei Stück)

Welchen Bestand ergeben ein Eingang von zehn und eine Entnahme von drei Stück? (Sieben Stück) (!Dreizehn Stück) (!Dreißig Stück) (!Drei Stück)

Wann entsteht im Beispiel ein Nachbestellhinweis? (Wenn der Bestand kleiner als der Mindestbestand ist) (!Wenn der Bestand größer als der Mindestbestand ist) (!Bei jeder Lagerbewegung unabhängig vom Bestand) (!Nur wenn der Artikel keinen Namen besitzt)

Was bewirkt die CHECK-Regel für gewicht_g im Beispiel? (Sie verhindert Werte kleiner oder gleich null) (!Sie berechnet den Verkaufspreis automatisch) (!Sie erzeugt eine Lagerbewegung) (!Sie erlaubt beliebige negative Gewichte)

Was bewirkt die Verbindung mit sqlite3 im Arbeitsspeicher? (Sie erstellt eine flüchtige lokale Testdatenbank) (!Sie öffnet automatisch eine fremde Unternehmensdatenbank) (!Sie versendet die Testdaten an einen Webserver) (!Sie verändert alle vorhandenen Datenbankdateien)

Warum müssen Einheiten im Datenmodell dokumentiert werden? (Damit gespeicherte Zahlen fachlich eindeutig interpretierbar sind) (!Damit jeder Zahlenwert automatisch ein Primärschlüssel wird) (!Damit eine Datenbank keine Datentypen benötigt) (!Damit SQL-Abfragen ohne Tabellen ausgeführt werden)

Memory

Finde die zusammengehörenden Begriffe und Bedeutungen.

Primärschlüssel	Eindeutige Datensatzkennung
Fremdschlüssel	Verweis auf einen vorhandenen Artikel
gewicht_g	Masse eines Ersatzteils in Gramm
preis_cent	Listenpreis in EUR-Cent pro Stück
delta_stk	Bestandsänderung mit Vorzeichen
mindestbestand_stk	Nachbestellschwelle in Stück
Data-Dictionary	Katalog fachlicher und technischer Felddefinitionen

Drag and Drop

Ordne die fachlich passenden Beschreibungen zu.

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Fachliche Bedeutung
Artikelkennung	Identifiziert ein Ersatzteil eindeutig
Buchungstag	Beschreibt das Datum einer Lagerbewegung
Gewichtsangabe	Beschreibt die Masse eines Ersatzteils
Lagerkorrektur	Verändert einen bereits dokumentierten Bestand
Mindestbestand	Bildet die Schwelle für eine Nachbestellprüfung
Datenwörterbuch	Erläutert Felder und ihre fachliche Bedeutung

Kreuzworträtsel

Artikel	Wie heißt ein Ersatzteilobjekt in unserem Modell?
Fremdschluessel	Wie heißt ein Feld, das auf einen Schlüssel einer anderen Tabelle verweist?
Gramm	In welcher Masseeinheit wird das Artikelgewicht gespeichert?
Metadaten	Wie nennt man Informationen über die Struktur und Bedeutung von Daten?
Bestand	Wie heißt die aus den Lagerbewegungen berechnete vorhandene Stückzahl?
Validierung	Wie heißt die Prüfung auf Einhaltung festgelegter Regeln?

LearningApps

Suche nach ergänzenden Aufgaben zu diesem Thema. Die externe Materialsuche ist kein Bestandteil der lokalen Testdatenbank. Gib dort keine betrieblichen oder personenbezogenen Daten ein.

Lückentext

Ein Datenmodell beschreibt relevante Datenobjekte und ihre

.

Eine Tabelle besteht aus Zeilen und

.

Der Primärschlüssel identifiziert einen Datensatz

.

Ein Fremdschlüssel stellt eine Verbindung zwischen

her.

Ein Data-Dictionary dokumentiert die fachliche

eines Datenfeldes.

Das Artikelgewicht wird im Beispiel in

gespeichert.

Der Preis wird im Beispiel als ganze Anzahl von

gespeichert.

Eine positive Lagerbewegung erhöht den

.

Ein negativer Änderungswert bedeutet eine

oder eine entsprechende Korrektur.

Der Nachbestellhinweis entsteht beim Unterschreiten des

.

Ein Wertebereich kann technisch mit einer

-Regel geprüft werden.

Die lokale SQLite-Testdatenbank existiert nur im

.

Änderungen an einer Datenstruktur müssen in der

nachvollziehbar bleiben.

Praxiswerkstatt: Basis, Anwendung und Transfer

Basisaufgaben

Basisfall A: Im Feld gewicht_g steht 320. Gib die Masse in Kilogramm je Stück an.

Feedback: Richtig ist 0,320 kg/Stück. Die Umrechnung erfolgt durch Division durch 1000. Ein bloßer Wert 0,320 ohne Einheit ist nicht vollständig dokumentiert.

Basisfall B: Bei Artikel 102 ist der Mindestbestand drei Stück, der aktuelle Bestand zwei Stück. Entscheide, ob eine Nachbestellprüfung nötig ist.

Feedback: Ja. Der Bestand unterschreitet die dokumentierte Schwelle. Die Entscheidung folgt aus einer fachlichen Regel, nicht allein aus dem Datentyp.

Anwendungsaufgaben

Anwendungsfall A: Ergänze in Deiner Kopie des Modells ein Feld lagerort_code, das den Lagerplatz eines Ersatzteils beschreibt.

Feedback: Eine geeignete Dokumentation nennt TEXT als Typ, keine physikalische Einheit und eine Regel für das zulässige Codeformat. Ob leere Werte erlaubt sind, muss mit der Fachabteilung geklärt werden.

Anwendungsfall B: Berechne den Bestand von Artikel 101 nach einer weiteren Entnahme von vier Stück.

Feedback: Es verbleiben drei Stück. Damit liegt der Bestand unter dem Mindestbestand von fünf Stück. Die Bewegung und die daraus abgeleitete Warnung sind fachlich zu unterscheiden.

Transferaufgaben

Transferfall A: Ein Lieferant liefert zehn Kartons mit jeweils zwölf Bremsbelägen. Die Werkstatt erfasst den Bestand in Stück. Entwirf eine sichere Umrechnungs- und Dokumentationsregel.

Feedback: Zehn Kartons ergeben 120 Stück. Dafür muss die Verpackungseinheit mit zwölf Stück pro Karton eindeutig dokumentiert und vor der Lagerbuchung umgerechnet werden. Die reine Zahl zehn wäre im bisherigen Modell fachlich falsch.

Transferfall B: Eine zweite Abteilung bezeichnet gewicht_g als „Transportgewicht“. Erkläre, warum eine Abstimmung nötig ist.

Feedback: Das bisherige Feld bezeichnet die Masse eines einzelnen Ersatzteils. Ein Transportgewicht kann zusätzlich Verpackung und mehrere Einheiten umfassen. Dafür wird eine eigene fachliche Definition und gegebenenfalls ein zusätzliches Feld benötigt.

Offene Aufgaben

Leicht

Datenfeld: Zeichne eine Feldkarte zu gewicht_g mit Name, Typ, Einheit, Beispielwert und fachlicher Bedeutung.
Maßeinheit: Erstelle eine kleine Umrechnungsgrafik für Gramm und Kilogramm sowie EUR-Cent und Euro.
Primärschlüssel: Markiere im Datenmodell die Schlüssel und erkläre ihre Aufgaben in eigenen Worten.
Datenqualität: Entwirf ein Poster mit drei typischen Fehlern durch fehlende Einheiten oder unklare Feldnamen.

Standard

Data-Dictionary: Ergänze einen vollständigen Feldkatalog für drei selbst entworfene, ausschließlich fiktive Artikelfelder.
SQL: Verändere im lokalen Testprogramm die Übungsbestände und dokumentiere erwartete sowie tatsächliche Ergebnisse.
Entity-Relationship-Modell: Zeichne das Sternrad-Modell neu und erläutere die Beziehung zwischen Artikel und Lagerbewegung.
Datenvisualisierung: Erstelle mit erfundenen Zahlen ein Balkendiagramm, das Bestand und Mindestbestand mehrerer Artikel gegenüberstellt.

Schwer

Referentielle Integrität: Entwickle weitere lokale Testfälle für ungültige Fremdschlüssel, fehlende Pflichtwerte und widersprüchliche Buchungsgründe.
Normalisierung: Entwirf eine Erweiterung mit einer eigenen Lieferantentabelle und begründe, welche Daten nicht mehrfach gespeichert werden sollten.
Versionsverwaltung: Schreibe eine Änderungsdokumentation für Modellversion 1.1 und erläutere die Auswirkungen auf bestehende Abfragen.
Datenschutz: Entwickle ein Übungskonzept, in dem Auszubildende betriebliche Datenmodelle mit fiktiven Daten untersuchen, ohne auf Produktivsysteme oder echte Kundendaten zuzugreifen.

Lernkontrolle

Bearbeite die folgenden Aufgaben ohne Zugriff auf fremde Datenbanken. Nutze den Sternrad-Ausbildungsfall und begründe Deine Entscheidungen.

Datenmodellierung: Ein neuer Mitarbeiter verwechselt artikel_id mit bewegung_id. Erkläre anhand des Betriebsfalls, wie beide Kennungen zusammenwirken und weshalb sie nicht dieselbe Aufgabe haben.
Datenintegrität: Die Lagerverwaltung möchte negative Gesamtbestände verhindern. Untersuche, welche vorhandenen Regeln dafür noch nicht genügen, und schlage eine geeignete zusätzliche Prüflogik vor.
Maßeinheit: Ein Artikelpreis wird künftig in Euro statt in EUR-Cent angeliefert. Entwickle einen nachvollziehbaren Umrechnungsprozess einschließlich eines Grenzfalltests.
Datenqualität: Ein Feld heißt nur „Menge“. Zwei Abteilungen interpretieren es unterschiedlich. Entwirf eine vollständige Felddefinition, die den Konflikt vermeidet.
Datenbankdesign: Ein Ersatzteil soll mehreren Lieferanten zugeordnet werden können. Vergleiche eine Lösung mit mehrfachen Artikelzeilen mit einer Lösung über zusätzliche Tabellen.
Softwaretest: Entwirf drei Testfälle, die nicht nur die technische Speicherung, sondern auch die fachliche Bedeutung der Daten überprüfen.
Dokumentation: Erkläre, welche Folgen eine Änderung der Nachbestellregel für Feldkatalog, SQL-Abfragen, Testfälle und Versionsdokumentation hat.

Bewertungshinweis: Gute Antworten benennen eine betriebliche Anforderung, begründen die Modellierungsentscheidung und zeigen, wie die Entscheidung überprüft werden kann.

Lernnachweis

Für einen erfolgreichen Lernnachweis erstellst Du eine kleine, nachvollziehbare Dokumentationsmappe zu Deinem lokalen Ausbildungsfall.

Modellübersicht: Zwei Tabellen mit ihren Beziehungen, Primärschlüsseln und Fremdschlüssel.
Feldkatalog: Dokumentation aller zehn vorgegebenen Felder mit Datentyp, Einheit, fachlicher Bedeutung und wesentlichen Regeln.
Datenbeispiel: Mindestens zwei fiktive Artikel und vier fiktive Bewegungen.
Visualisierung: Darstellung der berechneten Bestände und Mindestbestände.
Testprotokoll: Mindestens drei lokale Testfälle, darunter ein gültiger Fall und zwei abgelehnte Eingaben, jeweils mit begründetem Ergebnis.
Transfer: Ein selbst vorgeschlagener Modellierungs- oder Dokumentationsschritt für eine neue fachliche Anforderung.
Reflexion: Kurze Erklärung, warum eine technische Datenbankstruktur allein noch keine vollständige betriebliche Datendokumentation ist.

Beurteilungskriterien: Fachliche Richtigkeit, eindeutige Einheiten, konsistente Beziehungen, nachvollziehbare Regeln, funktionierende lokale Tests und verständliche Darstellung.

Sicherheitsnachweis: Bestätige, dass ausschließlich fiktive Daten und eine lokale oder ausdrücklich autorisierte Testumgebung verwendet wurden.

OERs zum Thema

Wikipedia: Datenmodellierung

Wikipedia: Data-Dictionary

Weiterführende freie Lern- und Fachquellen

Entity-Relationship-Modell: Begriffe, Entitäten, Attribute, Beziehungen und Darstellungsmöglichkeiten.
Relationale Datenbank: Tabellen, Schlüssel, Datenbankschema und Normalisierung.
Data-Dictionary: Fachliche Definitionen, Metadaten und Pflege der Datendokumentation.
SQLite-Dokumentation – Datentypen: Technische Referenz zu INTEGER, TEXT und weiteren Speicherklassen.
SQLite-Dokumentation – Fremdschlüssel: Referenz zu Fremdschlüsselbedingungen und ihrer Aktivierung.
SQLite-Dokumentation – CREATE TABLE: Referenz zu Tabellen und Integritätsbedingungen.
Python-Dokumentation – sqlite3: Lokale Datenbanken im Arbeitsspeicher und parametrisierte SQL-Abfragen.

Hinweis: Die offiziellen SQLite- und Python-Dokumentationen sind frei zugängliche Fachquellen, aber nicht automatisch unter derselben Lizenz wie Wikipedia lizenziert.

Bildquellen und Medienrechte

Die in diesem Kurs verwendeten Commons-Dateien wurden anhand ihrer Dateibeschreibungsseiten ausgewählt. Die jeweiligen Lizenzangaben gelten für die einzelnen Medien.

Bild	Urheber	Angegebene Lizenz
SQL ERD Example	AlwaysSnailTime	CC0 1.0
Entity Relationship Diagram Examples	Chad250	CC BY-SA 4.0
Relational DB Example ER Diagram Corporation	Fishpi	Gemeinfrei
Clients table not 1NF	Fishpi	Gemeinfrei
MediaWiki database schema	Timo Tijhof	CC BY 4.0

Bei einer Weiterverwendung von CC-BY- oder CC-BY-SA-Medien sind die jeweiligen Namensnennungs- und Lizenzbedingungen einzuhalten. Die drei verlinkten YouTube-Videos dienen als optionale externe Einbettungen; für sie wird keine freie Nachnutzungslizenz behauptet. Ihre Verfügbarkeit und Einbettbarkeit können sich ändern.