Microsoft Access Grundkurs
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  • 1. Microsoft Access Grundkurs
  • 2. Gliederung
    • Einleitung
    • Konzeption von relationalen Datenbanken
    • ER-Modell, Normalisierung
    • Erste Schritte in Access
    • Tabellenbearbeitung
    • Arbeiten mit Abfragen
    • Arbeit mit Formularen
    • Arbeit mit Berichten
    • Datenaustausch mit anderen Office Programmen
  • 3. Einleitung
    • Datenbanken unter Windows:
      • Access (Microsoft)
      • FoxPro (Microsoft)
      • Paradox und Delphi (Borland)
      • dBase (Borland)
      • Superbase
      • Navision und andere
    • Warum Access? Weil Access die meistverbreitetste Datenbank ist, komfortabel zu bedienen und leistungsstark ist. Außerdem kann es zum Zugriff auf ODBC-fĂ€hige Datenbankserver wie Oracle, SQL-Server verwendet werden.
  • 4. Grundbegriffe 1/5
    • Datenbank
    • In einer Datenbank können Daten in Tabellen eingegeben werden, die
    • sich auf einen gemeinsamen Themenbereich beziehen oder fĂŒr einen
    • bestimmten Zweck gedacht sind.
    Karteikasten = Datenbank Karteikarte = Datensatz Karteikartenfeld = Datenfeld
  • 5. Grundbegriffe 2/5 Datenbank = Karteikasten = Tabelle(n) Datensatz = Karteikarte Datenfeld = Karteikartenfeld
  • 6. Grundbegriffe 3/5 D atenbank s ystem (DBS) = D aten b ank / D aten b asis (DB) + D aten b ank M anagement S ystem (DBMS) D aten b ank M anagement S ystem Ein System, das große Datenmengen in Tabellen speichert, verwaltet und den Zugriff auf die enthaltenen Daten regelt.
  • 7. Grundbegriffe 4/5
    • Tabelle
    • In einer Tabelle sind die eigentlichen Daten gespeichert. Sie besteht aus Spalten, denen jeweils ein Datentyp zugeordnet ist.
    Relationales Datenbankmodell Modell zur Strukturierung einer Datenbank: - relationale Datenbanken arbeiten mit mehreren Tabellen, - die mit Hilfe von SchlĂŒsselfeldern miteinander verknĂŒpft werden. andere Datenbankmodelle sind z.B. das hierarchische Datenbankmodell oder das objektorientierte Datenbankmodell.
  • 8. Grundbegriffe 5/5
    • Abfrage
    • Sicht (View) auf die Tabelle(n) einer Datenbank. Dabei können EinschrĂ€nkungen an bestimmte Werte (filtern/suchen), Sortierung und BeschrĂ€nkungen auf ein Teil der Spalten vorgenommen werden.
    SQL (Structed Query Language) Standartisierte Sprache, in der sich Abfragen und andere Datenbank- Operationen formulieren lassen.
  • 9. Warum Datenbanken einsetzen?
    • um Daten zentral und einheitlich zu halten
    • um Daten schneller und einfacher zu finden
    • um Speicherplatz zu sparen
    • um Mehrbenutzerbetrieb zu ermöglichen
    • um Datensicherheit zu erhöhen
  • 10. Probleme beim DB-Entwurf beachten (1/3)
    • Redundanz
    • Redundanz liegt vor, wenn (manche) DatensĂ€tze und/oder Datenfelder, die in verschiedenen Tabellen benötigt werden, auch mehrfach gespeichert sind.
    • Problem:
        • unnötig hoher Speicherplatzbedarf
    • Lösung:
        • Mehrfachspeicherungen auflösen, Tabellen verknĂŒpfen
  • 11. Probleme beim DB-Entwurf beachten (2/3)
    • DatenintegritĂ€t-/ Datenkonsistenzverletzung
    • DatenintegritĂ€t und -konsistenz bedeutet, daß alle (mehrfach) gespeicherten Daten an allen Stellen den richtigen Inhalt haben mĂŒssen.
    • Problem:
        • bei mehrfach gespeicherten Daten fĂŒhrt eine Änderung an nur einer Stelle zu uneinheitlichen oder gar falschen
        • Informationen.
    • Lösung:
        • Mehrfachspeicherungen auflösen, Tabellen verknĂŒpfen
  • 12. Probleme beim DB-Entwurf beachten (3/3)
    • Synchronisation
    • Auf Synchronisation muß geachtet werden wenn Daten von mehreren Personen gleichzeitig genutzt werden sollen.
    • Problem:
        • gleichzeitige Änderungen
    • Lösung:
        • Zusammenfassung in einer Datenbank und Einrichtung einer Mehrbenutzerumgebung
  • 13. schlechte Beispiele (1/3)
    • Die Speicherung von Kunden und Bestellungen soll erfolgen:
    • Problem Nr. 1:
      • mehrere Bestellnummern in einem Datenfeld schlecht !
      •  z.B. Such- oder Sortieroperationen
  • 14. schlechte Beispiele (2/3)
    • denkbare Lösung: Mehrfachwerte in einzelne Felder auflösen
    • Problem Nr. 2:
        • mehrere nur feste Anzahl Bestellungen möglich
        •  hier max. 4
  • 15. schlechte Beispiele (3/3)
    • denkbare Lösung: pro Bestellung einen Zeileneintrag fĂŒhren
    • Problem Nr. 3:
        • Redundanz – gleiche Kundeninformationen mehrfach
        • gespeichert  unnötiger Speicherverbrauch
    • Problem Nr. 4:
        • Inkonsistenzgefahr – was passiert wenn bei gleichem
        • Kundencode unterschiedliche FirmeneintrĂ€ge?
        •  Daten sind widersprĂŒchlich und unzuverlĂ€ssig
  • 16. so geht‘s richtig – das gute Beispiel
      • bessere Lösung: Auflösung in 2 Tabellen
      • Tabelle KUNDEN
    • Tabelle BESTELLUNGEN
    • Jetzt liegt keine Redundanz mehr vor, da die Tabellen KUNDEN und BESTELLUNGEN mit Hilfe des SchlĂŒsselfeldes Kunden-Code verknĂŒpft sind.
    • In der Tabelle BESTELLUNGEN können beliebig viele Bestellungen zu einem Kunden gespeichert werden, die mit zusĂ€tzlichen Informationen versehen sind.
  • 17. was lernen wir daraus?
    • Wenn eine Datenbank neu entwickelt wird, sollte man sich die Struktur der Datenbank sehr grĂŒndlich ĂŒberlegen und planen .
    • Die LeistungsfĂ€higkeit einer Datenbank hĂ€ngt zum grĂ¶ĂŸten Teil von der Vermeidung der vorgestellten Probleme ab.
    • Zum professionellen Gestalten einer Datenbankstruktur wird hĂ€ufig das Entity-Relationship-Modell (ER-Modell) eingesetzt.
  • 18. Entity-Relationship-Modell (ERM) Elemente des ERM: EntitĂ€ten Beziehungen Attribute
  • 19. Entity-Relationship-Modell (ERM) EntitĂ€t (Entity) unterscheidbare (identifizierbare) Dinge aus der realen Welt z.B.: Objekte, Personen, GegenstĂ€nde EntitĂ€ten unterscheiden sich durch die AusprĂ€gung ihrer jeweiligen Eigenschaften EntitĂ€tstyp (Entity-Typ) abstrakte Zusammenfassung aller EntitĂ€ten, die die gleiche Eigenschaftsstruktur aufweisen Beispiele: Abteilung FiBu Mitarbeiter Meyer Projekt 6487 Beispiele.
  • 20. Entity-Relationship-Modell (ERM)
    • Beziehung (Relationship)
    • VerknĂŒpfung von EntitĂ€ten
    • Beziehungen unterscheiden sich
    • durch ihre jeweiligen Eigenschaften
    • Beziehungstyp (Relationship-Typ)
            • Beschreibung der numerischen
            • ZusammenhĂ€nge zwischen
            • den einzelnen EntitĂ€ten
    Beispiele: Mitarbeiter Meyer arbeitet an Projekt 6487 Mitarbeiter Meyer gehört zu Abteilung FiBu 0 keine Zuordnung 1 genau eine Zuordnung n , m viele Zuordnungen
  • 21. Entity-Relationship-Modell (ERM)
    • Attribute sind Eigenschaften einer EntitĂ€t oder einer
    • Beziehung bzw. spĂ€ter verschiedene Felder eines
    • Datensatzes in Access.
    • Beispiele: Mitarbeiternummer, Mitarbeitername,
    • Projektnummer, Projektname, Arbeitszeit
    • DomĂ€ne Wertebereich einer Eigenschaft / eines Attributs
    Beispiele: Mitarbeiter: Mitarbeiternummer 1 – 9999 Mitarbeitername max. 256 Zeichen /nicht leer arbeitet an: Arbeitszeit 0 - 999
  • 22. Entity-Relationship-Modell (ERM)
    • PrimĂ€rschlĂŒssel ermöglicht die eindeutige Identifizierung
    • einer EntitĂ€t
    • setzt sich aus einem oder mehren Attributen zusammen
    • wird grafisch durch Unterstreichung der entsprechende Attribute gekennzeichnet
  • 23. Entity-Relationship-Modell (ERM) Gesamtdarstellung Aussagen des abgebildeten ERMs: - ein Mitarbeiter gehört zu genau 1 Abteilung - zu einer Abteilung gehören n Mitarbeiter - ein Mitarbeiter arbeitet an m Projekten
  • 24. Entity-Relationship-Modell (ERM)
    • Vorgehensweise:
    • Zu Beginn des Datenbankentwurfs mĂŒssen die EntitĂ€ten
    • bzw. EntitĂ€tstypen bestimmt werden.
    • 2. Die Beziehungen bzw. Beziehungstypen zwischen den
    • EntitĂ€ten mĂŒssen bestimmt und ihre KardinalitĂ€ten
    • (0, 1, n) mĂŒssen festgelegt werden.
    • Die Attribute zu jeder EntitĂ€t und jeder Beziehung mĂŒssen festgelegt werden. Dazu die zugehörigen DomĂ€nen.
    • 4. FĂŒr jeden EntitĂ€tstypen muß ein PrimĂ€rschlĂŒssel festgelegt werden.
  • 25. Relationenmodell
    • vom ER-Modell zum Relationenmodell
    • Form TABELLENNAME ( PrimĂ€rschlĂŒssel , Attribut2, Attribut3, ...)
    • Vorgehensweise zur Transformation
    • 1. Aus jedem EntitĂ€tstypen kann eine Tabelle mit dem Namen des
    • EntitĂ€tstypen abgeleitet werden.
    • 2. Jede 1: n-Beziehung schlĂ€gt sich nieder als identische
    • Datenfelddefinition in den zugehörigen Tabellen.
    • Jede n: m-Beziehung ergibt eine zusĂ€tzliche Tabelle, die aus den PrimĂ€rschlĂŒsseln der zugehörigen Tabellen im ER-Modell und Attributen der Beziehung besteht. Ihr Name muß sinnvoll neu gewĂ€hlt werden.
    • 4. Beziehungen zwischen Tabellen werden notiert.
  • 26. Relationenmodell ABTEILUNG ( Abteilungsnummer , Abteilungsname) MITARBEITER ( Mitarbeiternummer , Mitarbeitername, Abteilungsnummer) PROJEKTARBEIT ( Projektnummer , Mitarbeiternummer , Arbeitszeit) PROJEKT ( Projektnummer , Projektname)
  • 27. Normalisierung von Daten
    • Frage Wie komme ich zum guten relationalen
    • Datenbankdesign?
    • Antwort durch Normalisierung
    • (3 Normalformen einhalten)
    • Resultat  keine Redundanz
    •  keine Inkonsistenzen
    •  IntegritĂ€t in und zwischen den Tabellen
  • 28. 1. Normalform Es sind zusĂ€tzliche SchlĂŒsselfelder einzufĂŒgen. Jeder Datenwert muß durch SchlĂŒsselfelder ermittelt werden können. MehrfacheintrĂ€ge Auflösen durch Duplizieren des Datensatzes so, daß ein Datensatz fĂŒr jeden Wert des Mehrfacheintrages existiert. Jedem Datenfeld eines Daten- satzes darf höchstens ein Wert zugewiesen sein. D.h. es dĂŒrfen keine MehrfacheintrĂ€ge in einem Datenfeld vorliegen. Lösung / Transformation Regel
  • 29. 1. Normalform Normalisierung Normalisierung
  • 30. 2. Normalform ÜberprĂŒfen und ggf. neue SchlĂŒsselfelder hinzufĂŒgen oder zusammengesetzte SchlĂŒssel definieren. Jedes Nicht-SchlĂŒsselfeld muß durch ein SchlĂŒsselfeld identi- fizierbar sein und vom gesamten SchlĂŒssel abhĂ€ngen. Aufteilung in mehre Tabellen nach Themen/ Informations- gebieten. Eine Tabelle enthĂ€lt nur Daten eines Themen- bzw. Informationsbereiches. zuvor anhand 1.NF normalisieren Tabelle erfĂŒllt die 1. Normalform Lösung / Transformation Regel
  • 31. 2. Normalform
  • 32. 3. Normalform
  • 33. IntegritĂ€tsregeln
    • IntegritĂ€t auf Datenfeldebene
    • Durch die Wahl von passenden Datenfeldtypen und durch die
    • Angabe von GĂŒltigkeitsregeln im Tabellenentwurf von Access
    • sowie durch Nachschlagelisten (z.B. können die möglichen Werte
    • mit Kombinationsfeldern in Formularen eingegeben werden) kann
    • die BeschrĂ€nkung auf Werte der zugehörigen DomĂ€ne erfolgen.
    • IntegritĂ€t auf Datensatzebene
    • Durch den Normalisierungsprozeß ist die DatenintegritĂ€t auf
    • Datensatzebene weitgehend sichergestellt.
    • IntegritĂ€t auf Beziehungsebene
    • Eine relationale Beziehung besteht automatisch, wenn die Tabellen
    • nach den GrundsĂ€tzen der relationalen Datenbank erstellt wurden.
    • Das EinfĂŒgen oder Löschen von DatensĂ€tzen kann zu uner-
    • wĂŒnschten Ergebnissen fĂŒhren, vor allem zu DatensĂ€tzen, denen
    • entsprechende in einer verknĂŒpften Tabelle fehlen. Eine Problem-
    • lösung wird durch referentielle IntegritĂ€t erreicht.
  • 34. IntegritĂ€tsregeln
    • Das Aktivieren der referentiellen IntegritĂ€t alleine bewirkt schon, dass
    • DatensĂ€tze nicht versehentlich geĂ€ndert oder gelöscht werden wenn die
    • IntegritĂ€t dadurch verletzt wĂŒrde. Es erfolgen dann Meldungen und die
    • durchgefĂŒhrte Änderung oder Löschung lĂ€ĂŸt sich nur dann ausfĂŒhren,
    • wenn zuvor alle verknĂŒpften Daten ebenfalls geĂ€ndert bzw. gelöscht
    • wurden.
    • ZusĂ€tzliche Optionen zur referentiellen IntegritĂ€t bewirken eine Automatisierung
    • dieser VorgĂ€nge:
    • „ Aktualisierungsweitergabe an Detailfeld“
        • bewirkt eine automatische analoge Änderung der verknĂŒpften Felder
        • im Detaildatensatz
    • Beispiel: wĂŒrde die Projekt-Nr in der Tabelle Projekte fĂŒr Projekt 2 auf 7
        • geĂ€ndert, wird in allen DatensĂ€tzen der Tabelle Projektauswertung
        • ebenfalls die Projektnummer 2 auf 7 geĂ€ndert.
    • „ Löschweitergabe an Detaildatensatz“
        • bewirkt das automatische Löschen von verknĂŒpften DetaildatensĂ€tzen
    • Beispiel: wird in der Tabelle Projekt das Projekt mit der Projekt-Nr 22 gelöscht, werden in
    • der Tabelle Projektarbeit alle DatensĂ€tze mit Projekt-Nr 22 ebenfalls gelöscht.
  • 35. Objekttypen in Access
  • 36. Datentypen in Access (1/2) Numerische Typen 8 Bytes 15 Speichert Zahlen von –1.79769313486231E308 bis –4.94065645841247E–324  fĂŒr negative Werte und von  4.94065645841247E–324 bis  1.79769313486231E308 fĂŒr positive Werte. Double 4 Bytes 7 Speichert Zahlen von -3.402823E38 bis –1.401298E–45  fĂŒr negative Werte und von 1.401298E–45 bis 3.402823E38 fĂŒr positive Werte. Single 4 Bytes Keine (Voreinstellung) Speichert Zahlen von -2.147.483.648 bis 2.147.483.647 (keine Bruchzahlen). Long Integer 2 Bytes Keine Speichert Zahlen von -32.768 bis 32.767 (keine Bruchzahlen). Integer 12 Byte 28 Speichert Zahlen von –10^38–1 bis 10^38–1 (ADP) Dezimal 1 Byte Keine Speichert Zahlen von 0 bis 255 (keine Bruchzahlen). Byte Speicher- grĂ¶ĂŸe Dezimale Genauigkeit Beschreibung Einstellung
  • 37. Datentypen in Access (2/2) Zeichenketten Typen Sonstige Typen Speicher- grĂ¶ĂŸe Beschreibung Einstellung FĂŒr Internet- adressen bis zu 2048 Zeichen. Alphanumerisches, interaktives Feld. Hyperlink Bis zu 65,535 Zeichen. Langer Text oder Kombinationen aus Text und Zahlen. Memo Bis zu 255 Zeichen. (Voreinstellung) Text oder Kombinationen aus Text und Zahlen und auch Zahlen, die keine Berechnungen erfordern, z.B. Telefonnummern. Text Bis zu 1 Gigabyte (durch den verfĂŒg- baren Festplatten- speicher begrenzt). Ein Objekt (wie z.B. eine Microsoft Excel-Tabelle, ein Microsoft Word-Dokument, Grafiken, KlĂ€nge oder andere binĂ€re Daten), das mit einer Microsoft Access-Tabelle verknĂŒpft oder darin eingebettet ist. OLE-Objekt 1 Bit. Ja - und Nein -Werte und -Felder, die nur einen von zwei Werten enthalten ( Ja/Nein , True/False oder Ein/Aus ). Ja/Nein 8 Byte. Datums- und Zeitwerte fĂŒr die Jahre 100 bis 9999. Datum Uhrzeit
  • 38. Leere Datenfelder Datenbanken können (physikalisch) keine leeren Felder enthalten. Es existiert daher der (virtuelle) Wert „ Null “, der ein leeres Feld reprĂ€sentiert. Dieser Nullwert ist ein symbolischer Wert und ist nicht mit dem numerischen Wert Null gleichzusetzen. 0 ≠ Null ≠ “ “ (“ “ ist eine leere Zeichenkette, d.h. eine mit LĂ€nge 0) Beim Datenbankentwurf: Die Eigenschaften Eingabe erforderlich verbietet bzw. erlaubt Null-Werte, d.h. leere Felder. Die Eigenschaft Leere Zeichenfolge verbietet bzw. erlaubt „“
  • 39. Tabellenstrukturen
  • 40. Tabellenstrukturen
  • 41. Begriffe zum Tabellenentwurf 1/2
    • Indizierung:
        • Ein Index mit den Inhalten eines bestimmten Feldes
        • wird erzeugt. Optimiert Suchen und Sortieren
        • deutlich, benötigt u.U. aber viel Speicherplatz.
    • SchlĂŒsselfeld :
        • Ein SchlĂŒsselfeld enthĂ€lt Daten, die
        • - den Datensatz eindeutig identifizieren PrimĂ€rschlĂŒssel)
        • - ein Verweis auf einen Datensatz in einer verknĂŒpften
        • Tabelle darstellen (FremdschlĂŒssel)
  • 42. Begriffe zum Tabellenentwurf 2/2
    • Beziehung
        • VerknĂŒpfung von mehreren Tabellen
    • Referentielle IntegritĂ€t
        • FĂŒr eine Beziehung kann referentielle IntegritĂ€t verlangt
        • werden
        • ‱ damit SchlĂŒsselfelder nicht auf einen nicht vorhandenen
        • Datensatz in einer verknĂŒpften Tabelle verweisen
        • ‱ ein Datensatz nicht verĂ€ndert oder gelöscht werden
        • kann solange Verweise in SchlĂŒsselfeldern einer ver-
        • knĂŒpften Tabelle dadurch unrichtig werden
  • 43. Beziehungen
  • 44. Abfragen verstehen (1/2) Erstellen von Abfragen: ‱ Eine Abfrage speichert keine Daten, sondern nur die Vorschrift, welche Daten wie angezeigt und ausgewertet werden sollen. ‱ Abfragen können Daten nicht nur aus einer Tabelle enthalten, sondern auch aus mehreren Tabellen und auch aus anderen Abfragen. ‱ Abfragen können auch direkt mit SQL erstellt werden. Hierzu lĂ€ĂŸt sich die SQL-Ansicht benutzen.
  • 45. Abfragen verstehen (2/2) Mit einer Abfrage kann man ‱ 
 Daten aus mehr als einer Tabelle ansehen und bearbeiten ‱ 
 eine Auswahl an Feldern und Daten treffen, die man sich ansehen möchte ‱ 
DatensĂ€tze sortieren ‱ 
Berechnungen durchfĂŒhren bzw. Gesamtsummen ermitteln
  • 46. Abfragen-Grundlagen (1/3)
  • 47. Abfragen-Grundlagen (2/3)
  • 48. Abfragen-Grundlagen (3/3)
  • 49. Ausdruck definieren
    • Ein Ausdruck ist eine beliebige Verkettung von
      • ‱ Zahlen (z.B. 123)
      • ‱ Texten (in AnfĂŒhrungszeichen, z.B “ABC“)
      • ‱ Feldreferenzen ([Tabellenname].[Feldname])
      • ‱ Platzhalter
      • ‱ Access-Funktionen, die zum Teil wiederum AusdrĂŒcke als
        • Parameter erhalten. z.B.
        • Wie(Ausdruck)
        • Jetzt()
        • Jahr(Zahl)
        • die man durch Operatoren
        • (+, –, /, *, &, Und, Oder, Nicht) ergĂ€nzen kann.
  • 50. Platzhalter verwenden
  • 51. Ausdrucks-Generator
  • 52. VerknĂŒpfungseigenschaften
  • 53. Aggregatfunktionen (1/2)
  • 54. Aggregatfunktionen (2/2)
  • 55. Aggregatfunktionen - Beispieldaten
  • 56. Aggregatfunktionen - Beispiel (1/3)
  • 57. Aggregatfunktionen - Beispiel (2/3)
  • 58. Aggregatfunktionen - Beispiel (3/3)
  • 59. Abfragetypen
  • 60. Standardformulare
    • Vorteile von Formularen
        • ‱ Individuelle graphische OberflĂ€chengestaltung
        • ‱ Einfache, unkomplizierte Dateneingabe und
        • Datenmanipulation
        • ‱ Vermeidung von fehlerhaften Eingaben
    • Standardformulare können erstellt werden:
        • ‱ in der Entwurfsansicht
        • ‱ mit dem Formular Assistenten
        • ‱ als Auto Formular (Einspaltig, Tabellarisch, Datenblatt)
  • 61. Steuerelemente
  • 62. Standardberichte
    • Vorteile von Formularen
        • ‱ Individuelle Gestaltung durch Graphiken, OLE-Objekte 

        • ‱ Übersichtliche Datenauswertung
        • ‱ zusĂ€tzliche Möglichkeiten zur Gruppierung und Sortierung
    • Standardberichte können erstellt werden
        • ‱ in der Entwurfsansicht
        • ‱ mit dem Bericht Assistenten
        • ‱ als Auto Bericht (Einspaltig, Tabellarisch)
    • Adressetiketten – besonders nĂŒtzliche Form (assistentengestĂŒtzt)
  • 63. Exporte
  • 64. Importe
  • 65. Serienbriefe mit MS Word
  • 66. Serienbriefe mit MS Word
  • 67. Quellen
    • Vladislav Richter http://www.uni-koeln.de