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| Thema: Audio-CD aus MP3-Dateien erstellen |
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| Audio-CD aus MP3-Dateien erstellen [Beitrag #54] |
Wed, 10 February 2010 22:12 |
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 erik
Beiträge: 32
Registriert: June 2009 |
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Hallo zusammen,
da ich es gerade selbst ergoogeln musste, hier kurz, wie das geht. Ich beschreibe das für K3B. Das sollte aber auch bei allen anderen Brennprogrammen, die Audio-CDs können, ähnlich funktionieren.
1. Nach dem Programmstart wählen wir "Neue Audio-CD"
2. Wir wechseln in das Verzeichnis, in dem die MP3s liegen.
3. Wir ziehen die MP3s in das Feld, in dem die zu brennenden Titel stehen. Dabei achten wir darauf, dass der Balken am unteren Rand die 80-Minuten-Grenze nicht überschreitet. Er wird dann rot.
4. Brennen anklicken. Brenndialog ausfüllen und los geht's.
Wozu braucht man das? Naja, wenn man z. B. wie meine Frau in Gegenden fliegt, in denen es noch keine MP3-Player in jedem Haushalt gibt und man dorthin seine Musik mitnehmen will. Das Dumme ist nur, dass aus einer CD dann 12 oder mehr werden. 
Liebe Grüße
Erik
Erik Roderwald
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| | Thema: Relationale Datenbanken normalisieren |
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| Relationale Datenbanken normalisieren [Beitrag #48] |
Thu, 05 November 2009 13:52 |
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erik
Beiträge: 32
Registriert: June 2009 |
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Einleitung
Die Normalisierung einer Datenbank hat folgende Ziele:
- Vermeidung der Redundanzen
- Vermeidung von Fehleingaben
- Standardisierung bestimmter Eigenschaften eines Datensatzes
Um das zu erreichen werden beim Prozess der Normalisierung die Daten eines Datensatzes auf verschiedene Tabellen verteilt, die mit Hilfe von Beziehungen zwischen diesen Tabellen zusammengehalten werden. Desweiteren werden den Datenfeldern Datentypen zugewiesen, so dass z. B. Felder nur ganze Zahlen aufnehmen können.
Definitionen
Relation, Tupel und Attribut
Als Relation wird eine Tabelle in einer Datenbank bezeichnet. Der Einfachheit halber sprechen wir im Weiteren meistens von Tabellen.
Ein Tupel bezeichnet die zusammengehörenden Daten einer Zeile einer Tabelle. Der Begriff ist ein Synonym für Datensatz.
Ein Attribut eines Datensatzes ist der Inhalt eines einzelnen Feldes dieses Datensatzes.
Redundanz, Dublette und Duplikat
Eine Redundanz ist eine auf Grund der Datenstruktur notwendige Wiederholung einer Information oder eines ganzen Datensatzes. Was das konkret heißt, werden wir gleich sehen.
Eine Dublette ist eine versehentliche Wiederholung eines Datensatzes auf Grund von Fehleingabe. Beispielsweise wurde ein Kunde in der Datenbank versehentlich zweimal aufgenommen.
Ein Duplikat ist eine zufällige Wiederholung eines Feldinhaltes. Beispielsweise taucht in einer Kundendatenbank zweimal der Name "Müller" auf, der aber zwei verschiedene Personen bezeichnet.
Entity Relationship Model - ERM
Am Ende des Normalisierungsprozesses steht ein Datenbankmodell, in dem die Tabellen mit allen Feldern, deren Datentypen und die Beziehungen zwischen den Tabellen aufgezeigt werden. Das beste mir bekannte Programm zum Erstellen solcher Modelle ist die MySQL Workbench (ehemals DB Designer).
Die unnormalisierte Relation
Der erste Schritt zur Entwicklung eines ERM ist die Sammlung der benötigten Daten. Dabei sollten wir noch nicht an die zukünftige Datenstruktur denken, sondern sämtliche Daten, die wir für unser Projekt benötigen, sammeln. Dabei kommt eine Tabelle heraus, die so aussehen könnte:
Name | Adresse | Fächer | Fachbereiche
--------------------------------------------------------------------------
Hans Müller | Ost-West-Str 1 | Deutsch, Englisch | Sprachen
| 20099 Hamburg | |
--------------------------------------------------------------------------
Peter Hansen | Schulterblatt 1 | Mathe, Französisch | Naturwissenschaften,
| 20359 Hamburg | | Sprachen
Die erste Normalform
Definition: Die erste Normalform ist dann erreicht, wenn alle Feldinhalte atomar sind. Ein Feldinhalt ist dann atomar, wenn nur er nur eine Information enthält. Desweiteren erhält ein jeder Datensatz ein eindeutiges Feld, über den er identifizierbar ist. Dieses Feld nennen wir Primärschlüssel (primary key).
Die obige Tabelle verstößt gegen diese Forderung. In allen Feldern befinden sich mehr als eine Information. Der Name lässt sich in Vorname und Nachname zerlegen, die Adresse in Straße, Postleitzahl und Ort usw. Es entsteht folgende Tabelle:
PK | Name | Vorname | Strasse | PLZ | Ort | Fach | Fachbereich
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
10 | Müller | Hans | Ost-West-Str 1 | 20099 | Hamburg | Deutsch | Sprachen
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
11 | Müller | Hans | Ost-West-Str 1 | 20099 | Hamburg | Englisch | Sprachen
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
12 | Hansen | Peter | Schulterblatt 1 | 20359 | Hamburg | Französisch | Sprachen
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
13 | Hansen | Peter | Schulterblatt 1 | 20359 | Hamburg | Mathe | Naturwissenschaften
Nanu? Wir wollten doch Redundanzen vermeiden. Bei dieser Datenstruktur entstehen aber erst Redundanzen. Wir müssen für jedes Fach, das ein Lehrer gibt, den kompletten Adressdatensatz mit speichern. Aber wir sind ja noch nicht fertig. Die nächsten Schritt dienen dazu, die Redundanzen wieder zu eliminieren.
Die zweite Normalform
Definition: Die zweite Normalform ist dann erreicht, wenn alle Attribute eines Datensatzes funktional vom Schlüsselfeld abhängen.
Warum verstößt die obige Tabelle gegen diese Forderung? Fangen wir hinten an. Deutsch ist auch dann eine Sprache, wenn sie nicht von Herrn Müller gegeben wird. Der Fachbereich ist also vom Attribut Fach und nicht vom Attribut PK abhängig. Und auch das Fach Deutsch ist nicht direkt abhängig vom Primärschlüssel. Wir könnten die beiden Fächer Deutsch und Englisch tauschen, so dass Englisch im Datensatz 10 und Deutsch im Datensatz 11 steht. Die Datenbank funktioniert also auch dann, wenn ich die Informationen an einen anderen Primärschlüssel binde. Also ist die Information nicht funktional vom Primärschlüssel abhängig.
Die Lösung des Problems liegt in einer zweiten Tabelle. Wir verteilen die Daten auf zwei Tabellen, indem wir die nicht funktional vom Schlüssel abhängenden Daten in eine neue Tabelle schreiben und diese mit Hilfe der Schlüsselfelder mit der Lehrertabelle verknüpfen. Danach ist die Information aus der Lehrertabelle verschwunden. Es entstehen zwei Tabellen:
Lehrerdaten
PK_Lehrer | Name | Vorname | Strasse | PLZ | Ort
-------------------------------------------------------------------------
10 | Müller | Hans | Ost-West-Str 1 | 20099 | Hamburg
-------------------------------------------------------------------------
12 | Hansen | Peter | Schulterblatt 1 | 20359 | Hamburg
Fächer
PK_Fach | Fach | Fachbereich | FK_Lehrer
----------------------------------------------------------
101 | Deutsch | Sprachen | 10
----------------------------------------------------------
102 | Englisch | Sprachen | 10
----------------------------------------------------------
103 | Französisch | Sprachen | 12
----------------------------------------------------------
104 | Mathe | Naturwissenschaften | 12
Das sieht schon besser aus. Wie wir sehen, wurden aus den Datensätzen der Lehrer die Detailinformationen, welches Fach in welchem Fachbereich sie geben, entfernt. In der neuen Tabelle, in denen wir die Fächer führen, finden wir eine weitere Schlüsselspalte, einen Fremdschlüssel (foreign key). In dieser Spalte vermerken wir, welcher Lehrer dieses Fach gibt, indem wir den Wert des Primärschlüssels des Lehrerdatensatzes eintragen. Möchte ich nun wissen, wer das Fach Deutsch gibt, muss ich in der Spalte FK_Lehrer nachschauen, dort den Schlüssel auslesen und in der Spalte PK_Lehrer der Lehrertabelle den entsprechenden Wert suchen. Dann habe ich den richtigen Datensatz und kann sagen, dass Herr Müller Deutsch gibt. Und umgekehrt, wenn ich wissen will, welche Fächer Herr Hansen gibt, schaue ich nach, in welchen Datensätzen der Tabelle Fächer im Schlüsselfeld FK_Lehrer die 12 steht.
Die dritte Normalform
Definition: Die dritte Normalform ist dann erreicht, wenn kein Attribut transitiv vom Schlüsselfeld abhängt.
Schauen wir uns noch einmal die Tabelle der Fächer an. Auf den ersten Blick erkennen wir, dass es auch hier noch Redundanzen gibt. Es wird der Fachbereich "Sprachen" dreimal wiederholt. Unsere Datenstruktur erlaubt es uns nicht, diesen Begriff nur einmal zu speichern. Allerdings hängt die Information funktional vom PK ab. Ebenso wie Herr Müller immer in Hamburg wohnt (zumindest so lange er nicht umzieht), ist Deutsch immer eine Sprache. Der Datensatz 101 funktioniert also nur mit dieser Information. Aber diese Information ist nicht direkt vom Schlüssel abhängig, sondern transitiv. Die Information hängt direkt von dem Nichtschlüsselfeld Fach ab. Stellen wir eine solche transitive Abhängigkeit fest, dann wandeln wir das Feld in der ursprünglichen Tabelle in ein Fremdschlüsselfeld um und speichern die tatsächliche Information wieder in einer neuen Tabelle. Es entstehen folgende Tabellen:
Fächer
PK_Fach | Fach | FK_Fachbereich | FK_Lehrer
----------------------------------------------------------
101 | Deutsch | 201 | 10
----------------------------------------------------------
102 | Englisch | 201 | 10
----------------------------------------------------------
103 | Französisch | 201 | 12
----------------------------------------------------------
104 | Mathe | 202 | 12
Fachbereiche
PK_Fachbereich | Fachbereich
------------------------------------------
201 | Sprachen
------------------------------------------
202 | Naturwissenschaften
Nun sind alle Redundanzen aus unserer Datenstruktur entfernt und wir können uns zwei anderen Problemen zuwenden. Vorab aber noch zwei Bemerkungen:
Es gibt noch eine vierte und eine fünfte Normalform. Da diese aber in der Praxis keine weitere Rolle spielen, werden sie hier nicht besprochen.
Will man die Beziehungen zwischen Tabellen ausdrücken, hat sich eingebürgert, von Eltern, Kindern, Großeltern, Enkeln usw. zu sprechen. Dabei ist die Elterntabelle, die Tabelle, von deren Primärschlüssel Datensätze der Kindtabelle abhängen. Die Eltern der Fächer wären also die Lehrer und die Fachbereiche.
Die Beziehungstypen
Die 1:1-Beziehung
Definition: Ein Datensatz der Elterntabelle bezieht sich auf genau einen Datensatz der Kindtabelle.
Dieser Beziehungstype kommt in der Praxis recht selten vor, da wir uns immer die Frage stellen sollten, warum wir denn die Daten dann nicht gleich in dieselbe Tabelle schreiben. Der einzig vernünftige Grund, Datensätze so auf verschiedene Tabellen zu verteilen, ist die Geschwindigkeitserhöhung des Datenzugriffs. Will ich Daten in einer Tabelle suchen, muss diese in den Speicher geladen werden. Je länger die Datensätze sind, desto größer wird die Datentabelle, desto mehr Speicher benötige ich, desto langsamer wird das Ganze. Habe ich also in meinen Datensätzen Informationen, die nur sehr selten benötigt werden und die sehr groß sind, dann sollte ich sie in eine andere Tabelle schreiben. Ein Beispiel wäre bei einer Personaldatenbank das Dossier über einen Angestellten, in dem z. B. eingescannte Kopien der Zeugnisse gespeichert werden. Das wird selten gebraucht und ist sehr groß.
Die 1:n-Beziehung
Definition: Ein Datensatz der Elterntabelle bezieht sich auf beliebig viele Datensätze der Kindtabelle.
Das ist der häufigste Typ einer Beziehung zwischen zwei Tabellen. Wir haben ihn weiter oben schon kennengelernt. Ein Lehrer gibt viele Fächer. Aber ein Fach gehört zu genau einem Lehrer. Oder ein Fachbereich umfasst viele Fächer. Ein Fach gehört aber zu genau einem Fachbereich.
Die m:n-Beziehung
Definition: Beliebig viele Datensätze einer Tabelle beziehen sich auf beliebig viele Datensätze einer anderen Tabelle.
Im Beispiel oben gibt es ein Problem. Eine solche Datenbankstruktur würde nur für sehr kleine Schulen funktionieren, die tatsächlich nur einen Lehrer pro Fach haben. Was machen wir aber, wenn ein Lehrer viele Fächer gibt, aber auch ein Fach von vielen Lehrern gegeben wird? Wie lösen wir das Problem und kommen doch zu einer normalisierten Datenbank?
Wir benötigen eine weitere Tabelle. Bisher haben wir in der Tabelle "Fächer" den zum Fach gehörenden Lehrer vermerkt. Das ist nicht mehr möglich, da ich in diesem Feld nur einen Fremdschlüssel speichern und auch keine weiteren Fremdschlüsselfelder für weitere Lehrer einfügen darf. Würden wir das tun, dann würden wir gegen die erste Normalform verstoßen. Auf der anderen Seite haben wir schon gesehen, dass die Information auch nicht im Datensatz des Lehrers selbst gespeichert werden kann, da es sonst zu Redundanzen kommt. Wir müssen die Information also an einem anderen Ort einfügen. Dazu erstellen wir eine Tabelle, die einem Fach einen Lehrer zuweist. Das sieht folgendermaßen aus:
Lehrerdaten
PK_Lehrer | Name | Vorname | Strasse | PLZ | Ort
-------------------------------------------------------------------------
10 | Müller | Hans | Ost-West-Str 1 | 20099 | Hamburg
-------------------------------------------------------------------------
12 | Hansen | Peter | Schulterblatt 1 | 20359 | Hamburg
-------------------------------------------------------------------------
13 | Schulz | Walter | Steediekt 1 | 21129 | Hamburg
Fächer
PK_Fach | Fach | FK_Fachbereich
----------------------------------------------
101 | Deutsch | 201
----------------------------------------------
102 | Englisch | 201
----------------------------------------------
103 | Französisch | 201
----------------------------------------------
104 | Mathe | 202
Fach_zu_Lehrer
FK_Fach | FK_Lehrer
----------------------
101 | 10
----------------------
102 | 10
----------------------
103 | 12
-----------------------
104 | 12
-----------------------
101 | 13
-----------------------
104 | 13
Das Problem ist gelöst. Will ich nun wissen, wer das Fach Deutsch gibt, dann schaue ich zunächst nach, welchen Primärschlüssel dieses Fach hat (101). Im nächsten Schritt suche ich alle Schlüssel in der Spalte FK_Lehrer in der Tabelle Fach_zu_Lehrer, bei denen im Feld FK_Fach 101 steht. Ich erhalte die Schlüssel 10 und 13. Im letzten Schritt suche ich dann in der Tabelle "Lehrer" die entsprechenden Datensätze.
Die Datentypen
Vorbemerkung
Welche Datentypen verwendet werden können, ist abhängig von der Datenbank und von den Tabellentypen, die verwendet werden. Wir werden hier die Grundtypen kennenlernen, die in jeder Datenbank vorhanden sein sollten.
Text (CHAR oder VARCHAR)
Dieser Datentyp kann alle Zeichen des Zeichensatzes aufnehmen. Er ist zwischen 1 und 255 Zeichen lang. Die Länge des Feldes überschreitet nicht die Länge der zu erwartenden Daten.
In älterer Literatur kann man noch lesen, dass die Länge des Feldes so kurz wie möglich gehalten werden soll, da ein solches Feld immer Speicherplatz für seine maximale Länge reserviert. Das ist heute nicht mehr so. Alle modernen Datenbanksysteme unterstützen variable Feldlängen (VARCHAR), so dass nur die tatsächliche Information Speicher belegt und nicht mehr wie früher der Rest mit NULL-Zeichen beschrieben wird.
Dennoch sollten wir uns Gedanken über die Feldlänge machen. Ist es zu kurz, kommt es bei der Pflege der Daten zu Fehlermeldungen oder schlimmstenfalls zu Datenverlust. Ist es zu lang, kann es zu Fehleingaben führen. Ein Beispiel: In einer Personaldatenbank wird für jeden Angestellten ein drei Zeichen langes Kürzel vergeben. Stelle ich für diese Information ein Feld der Länge 10 zur Verfügung, so kann es passieren, dass bei der Eingabe auch ein vier Zeichen langes Kürzel vergeben wird. Ist das Feld nur drei Zeichen lang, können auch nur drei Zeichen eingegeben werden.
Ganzahlen (INTEGER)
Wesentliches Merkmal dieses Datentyps ist, dass er nur ganze Zahlen aufnehmen kann. Je nach Datenbank gibt es verschieden lange Untertypen dieses Datentyps. Regelmäßig finden wir Datentypen der Länge ein Byte (0-255), zwei Byte (0-65.535) und vier Byte (0-4.294.967.295).
Ebenfalls abhängig von der verwendeten Datenbank ist, ob dieser Datentyp vozeichenbehaftet ist oder nicht bzw. ob ich dies einstellen kann. Wird ein INTEGER vorzeichenbehaftet verwendet, so wird eine Hälfte der möglichen Werte für die negativen Zahlen und eine Hälfte für die positiven Zahlen verwendet. Ein vorzeichenbehafteter INTEGER der Länge zwei Byte kann also Werte von -32.768 bis 32.767 aufnehmen. Die Zahl 0 gehört also zu den positiven Zahlen.
Ein besonderer Fall des Typs INTEGER ist der auto increment (Autowert). Wird ein solches Feld (eins pro Tabelle) eingerichtet, so werden die Werte für jeden Datensatz automatisch so erzeugt, dass kein Wert in der Datentabelle jemals mehrfach vorkommt. Auch beim Löschen eines Datensatzes wird der nunmehr gelöschte Wert kein zweites Mal verwendet. Das eignet sich besonders gut zum Erzeugen von Primärschlüsseln.
Dezimalbrüche
Zur Aufnahme von Dezimalbrüchen stehen in der Regel zwei Typen zur Verfügung: SINGLE und DOUBLE. Das steht für einfache und doppelte Rechengenauigkeit. Wie groß bzw. klein die Zahlen sein dürfen, ist eher von theoretischem Interesse. Interessant ist hier ausschließlich, wie genau die Datenbank rechnet. Beim Typ SINGLE kann es relativ schnell zu Rundungsfehlern durchaus auch vor dem Komma kommen.
In modernen Datenbanken steht meist noch ein dritter Typ zur Verfügung, der Typ DECIMAL. Bei diesem Typ wird in der Regel die Länge und die Rechengenauigkeit durch den Benutzer beim Erstellen der Tabelle festgelegt.
Datum und Uhrzeit
Meist als ein Datentyp gestaltet, über dessen Länge und Format dann bestimmt wird, was genau er aufnehmen, soll, dient dieser Typ zur Aufnahme eines gültigen Datums.
Memo
Dieser Typ, der auch LONGTEXT genannt wird, dient zur Aufnahme von Texten, die länger als 255 Zeichen sind. Die Suche auf diesem Typ ist meist komplizierter und langwieriger als die auf den vorgenannten Typen.
BLOB
BLOB steht für Binary Large Object. In einem solchen Feld lassen sich binäre Daten z. B. Bilder speichern. Vorsicht! Ein solcher Datentyp macht die Datenbank langsam. Er sollte daher mit Bedacht verwendet werden.
Boolsches Feld
Ein solches Feld kann nur WAHR oder FALSCH sein. Es dient zur Aufnahme einfacher logischer Entscheidungen. In einigen Datenbanken ist es nicht vorhanden und muss mit Hilfe anderer Typen simuliert werden.
Weiterführende Links
Wikipedia - Normalisierung (Datenbank)
Tino Hempel - Normalisierung von Datenbanken
little idiot - Sinn und Zweck der Normalisierung
Und nun viel Spaß beim Erstellen Eurer ersten Datenbank.
Erik Roderwald
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| Thema: Rechte-Vergabe bei korganizer |
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| Rechte-Vergabe bei korganizer [Beitrag #27] |
Tue, 30 June 2009 21:24 |
Mike
Beiträge: 16
Registriert: June 2009 |
Neues Mitglied |
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Guten Abend,
eine Frage zum Thema Rechte-Vergabe bei Linux:
Ich habe eine ics-Datei, auf die zwei User unter KDE Zugriff haben. Bei dieser Datei habe ich die Rechte wie folgt eingestellt:
[img=http://img171.imageshack.us/img171/7403/korganizer.jpg]
Jetzt ist aber so, dass wenn User X in korganizer einen neuen Termin einträgt, die Rechte verändert werden (Eigentümer: X, Rechte für Nicht-Eigentümer: Nur Lesen) und User Y kann nicht mehr neue Termine eingeben.
Was mache ich falsch?
Bin dankbar für jeden Tipp.
Danke
M.
[Aktualisiert am: Tue, 30 June 2009 21:27]
Um Alles aus Nichts zu erzeugen, reicht Eins.
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| Thema: Erste Schritte |
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| Erste Schritte [Beitrag #4] |
Thu, 04 June 2009 15:17 |
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erik
Beiträge: 32
Registriert: June 2009 |
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[Aktualisiert am: Thu, 04 June 2009 15:19]
Erik Roderwald
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| Forumsregeln [Beitrag #1] |
Thu, 04 June 2009 13:06 |
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erik
Beiträge: 32
Registriert: June 2009 |
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Erik Roderwald
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aktuelle Zeit: Wed Sep 8 14:23:00 CEST 2010
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