Auf Wunsch von Herrn Mittendorfer stellen wir auch die Präsentationsfolien zur Verfügung:

Präsentation: Projekt SQL-Trainings-Datenbank

Zum Abschluss des Projektes im WS07/08 haben wir uns überlegt wie eine konzeptionelle Erweiterung des Datenmodells aussehen könnte. Dabei haben uns dazu entschlossen auch den Einkaufsprozess der Buchhandlung vereinfacht abzubilden. Dazu werden dem bestehenden Datenmodell (NEU) die Relationen "Einkaufsauftrag" und "Einkaufssauftragspos" hinzugefügt.

->siehe Modellgrafik

Dieser Erweiterungsvorschlag unseres zuvor aufgestellten Modells beinhaltet nun neben der Abbildung des Bestellprozesses auch eine vereinfachte Abbildung des Einkaufsprozesses der Buchhandlung. Pro Tag müssen die nach Verlagen kumulierten Kundenaufträge per Hand in das System eingegeben werden, wodurch ein Bestellprozess an den jeweiligen Verlag ausgelöst wird.
Damit könnte z.B. auch eine Bewertung der Lieferanten (Verlage) anhand derer durchschnittlichen Lieferzeiten durchgeführt werden.

Nach einiger Arbeit am Datenbestand des SQL-Trainings-Servers (Datenbank: buch(7)) haben wir einige Ergänzungen sowie Veränderungen vorgenommen um der Zielgruppe (SQL-Anfänger) bzw. Verwender dieser Lernplattform die Möglichkeit zu bieten, basierend auf dem neuen Datenbestand detailliertere, aussagekräftigere bzw.erweiterte Abfragen erstellen zu können. Dabei richteten sich die Bemühungen darauf das Datenmodell der Zielgruppe entsprechend zu überarbeiten ohne es zu komplex zu gestalten. Im folgenden werden die vorgenommenen Änderungen beschrieben:

Alle Änderungen am bestehenden Datenbestand wurden in den Excel-Spreadsheets rot markiert.

*Tabelle "PLZ": Download PLZ.xls

Hier wurde das Attribut „Bezirk“ hinzugefügt. Anhand der Postleizahlen wurde einen Zusammenfassung zu Bezirken vorgenommen. Dabei haben wir uns an die politischen Bezirke und Statutarstädte der jeweiligen Bundeländer orientiert. Gleichzeitig wurde das bisherige Attribut „ Region“ in „Bundesland“ umbenannt, da dieses Feld auch bisher nur Daten enthalten hat welches das Bundesland in abgekürzter Form wiedergibt.
Der Vorteil: Durch eine weitere Aufgliederung der Regionen in weitere Teilregionen (Bezirke) ist es nun möglich auch detaillierte (weniger aggregierte) Abfragen zu erstellen. Bspw. Ermittlung umsatzstarker Bezirke.

*Tabelle "Kunde": Download Kunde.xls

Hier wurden das Attribut „Schulname“ und „Schultyp“ in die Tabelle aufgenommen. Der Schultyp (Volksschule, Hauptschule, AHS Unterstufe, Oberstufe, etc.) soll dabei die Schulstufe innerhalb des österreichischen Schulsystems (Quelle: www.wikipedia.org) erkennen lassen.
Bisher waren nur Vorname und Nachname vorhanden, weshalb man keine Rückschlüsse auf die einkaufende Schule ziehen konnte. Diese Ergänzung ist auch für das Marketing von besonderer Bedeutung, da man nun den tatsächlichen Kunden - die einkaufende Institution - erkennbar macht.

Diese zusätzlichen Daten sollen auch hier erweiterte Abfragemöglichkeiten zulassen. Bspw. könnte abgefragt werden welche Schultypen in welchen Bezirken häufiger vertreten sind als in andern, welche Bücher präferiert werden, etc.

*Tabelle "Auftrag": Download Auftrag.xls

Status Quo:

Es sind bisher nur Daten für vier Jahre 2000-2003 in der Datenbank:
Jahr 2000: ca. 1000 Aufträge vorhanden.
Jahr 2001, 2002 und 2003: Hier ist die Verteilung der Anzahl der täglichen Aufträge wesentlich geringer. In diesen Jahren sind nur etwa halb so viele Aufträge vorhanden wie im Jahr 2000. Des weiteren konnte man bisher den Abschluss eines Bestellprozesses, d.h. den Zeitpunkt des Auftragsabschlusses nicht feststellen.

VORGENOMMENE ÄNDERUNGEN:

Das Feld „Datum“ wurde in „Bestelldatum“ umbenannt um es vom neu hinzukommenden Attribut „Versanddatum“ zu unterscheiden. Das letztere Feld wurde gleichzeitig mit neuen Daten gefüllt (Annahme: Versanddatum = Bestelldatum + Lieferzeit von 9 bis 15 Tagen).
Nun kann auch das Ende des Bestellprozesses eines Kunden-Auftrags ermittelt werden oder z.B. die Durchlaufzeiten pro Kundenauftrag ermittelt und ausgewertet werden.

Entwicklung neuer Aufträge (neue Datensätze) für das Jahr 2001 bis 2002: Die bisherigen Daten wurden komplett überarbeitet. Dabei haben wir uns an das Bezugsjahr 2000 gehalten in welchem der Datenbestand noch umfassender bzw. repräsentativer zu sein scheint. Die neue Tabelle „Auftrag“ ist im Excel Spread-Sheet: Auftrag.xls einsehbar (Alle Änderungen sind rot markiert).

*Tabelle "Auftragspos": Download Auftragspos.xls

Status Quo:
Es sind nur im Jahr 2000 vollständige Auftragsdaten (Positionen) vorhanden. Im Jahr 2001 sind nur Auftragspositionen für den Monat Jänner vorhanden. 2002 und 2003 fehlen sämtliche Auftragspositionen zu den in der Tabelle „Auftrag“ erfassten Aufträgen.
Deshalb sind derzeit auch keine Jahresvergleiche (bspw. Umsatzvergleiche) möglich.

Des weiteren fällt auf, dass die Umsatzverteilung / Absatzverlauf in den einzelnen Monaten noch etwas abgeändert werden sollte um noch realistischere Daten zu gewährleisten.

VORGENOMMENE ÄNDERUNGEN:

Ausgangspunkt sind die Daten aus dem Jahr 2000. Hier wurden die Bestellmengen der Kunden geändert um einen noch realistischeren Absatzverlauf zu gewährleisten und stärkere Quartalsschwankungen zu generieren. Ausgehend vom Jahr 2000 (Basisjahr) wurden neue Auftragspositionen für die Folgejahre 2001 und 2002 generiert.
Die zeitliche Verteilung der Auftragsmengen richtet sich dabei auf eine quartalsweise verstärkte bzw. geringere Auftragshäufigkeit. Wir gehen davon aus, dass ein Schulbuchhandel in den Quartalen I und 3 (und ev. Quartal 4) die höchsten Stück-Absatzzahlen aufweisen wird als in den anderen beiden Quartalen. Deshalb wurden die Datenbestände (Mengen) für die Jahre 2000-2002 geändert. Eine detaillierte Aufstellung der prozentuellen Mengenänderungen sind aus dem Änderungsprotokoll zu entnehmen.

Diese Änderungen der Mengen sind nur beispielhaft anzusehen und sollen Nachfrageschwankungen über die Jahre hinweg simulieren. Anstieg im Jahr 2001 und noch stärker im Jahr 2002.

Diese Tabelle wurde so erweitert, dass zu jedem erfassten Auftrag (Tabelle: Auftrag) auch Auftragspositionen zur Verfügung stehen.

*Tabelle "Buch": Download Buch.xls

VORGENOMMENE ÄNDERUNGEN:

Die Relation "Buch" wurde ergänzt um die Attribute „Kategorie“ und „Einkaufspreis“. Deshalb war es notwendig das Attribut „Preis“ in „Verkaufspreis“ abzuändern.

Das Attribut "Kategorie" erscheint deshalb wichtig, da man nur mit dem Buchtitel keine aussagekräftigen Auswertungen - z.B. für die Marketingabteilung - erstellen kann.

Das Attribut "Einkaufspreis" erscheint für das Rechnungswesen/Buchhaltung der Buchhandlung interessant, weil damit z.B. die Gewinne ermittelt werden können.

Für dieses Modell gingen wir von der vereinfachten Annahme aus, dass der Verkaufspreis doppelt so hoch angesetzt wird als sein Einkaufspreis.

Zur Kategorisierung der einzelnen Bücher wurden beispielhafte Kategorien im Schulbuchhandel aus einer Internetrecherche herangzogen.
Die in unserer Arbeit angewendeten Kategorien sind dem Änderungsprotokoll zu entnehmen.

Die Kategorisierung der Bücher findet man in der Tabelle Buch.xls (Änderungen sind rot markiert).

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Das neue Datenmodell sieht wir folgt aus:

Datenmodell NEU

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Wurde am Datenbestand, insbesondere aus betriebswirtschaftlicher Sicht, gearbeitet? Wenn ja, wäre es sinnvoll, Ergebnisse anhand von in die Dokumentation intergrierten Beispielen zu zeigen.

Wir möchten die Schulbücher an der folgenden Kategorisierung orientieren:

Literatur
zB: Weltliteratur; Europaliteratur;Oesterreich Literatur;biographical;Literatur theory;novella;Schreibungstechnik; lesenstechnik

Informatik
zB: Telekommunikation; Computergrundlage; Anwendung; Theorie; Netz; Hardware; Software; Informationsarbeitung

Industrielle Technologie (oder sagt: Ingenieurwissenschaften)
zB: Minenindustrie; Metallurgie; Erdgas; Metallfertigkeit; Energie und Energie; Im Allgemeinen industrielle Technologie; Atomenergietechnologie

Wirtschaftwissenschaften
zB: Ökonomisch; Unternehmensgründung; Unternehmenswirtschaft; Finanzierung Management;Kontrolling; Personalwissenschaft

Sprachen
zB: Lehren Buch der verschiedne Sprachen

Historik
zB: Oesterreich Geschichte; Geschichtentheorie; Universalgeschichte;cultural Archäologie

Pädagogik
zB: Pädagogik Theorie

Sozialwissenschaften
zB: Politik; Gesetz; Militär; Soziologie; Statistiken; Ethnologie; Demographie

Medizin
zB: Grundlagenmedizin; Klinische Medizin; Chinesische Medizin; Abteilung der internen Medizin; Chirurgische Abteilung; Abteilung von Kinderheilkunde; Augenheilkundeabteilung; Spezielle Medizin; Apotheke; Ernährung;Gesundheit

Mathematik

Physik

Chemie

Kulturelle Kunst
zB: Kulturtheorie; Kultur der verschiedenen Länder; Kunst;Sport; Kochentechnik

Philosophiereligion und Psychologie
zB: Philosophie; Religion; Ästhetik; Logik; Klassische Theorie; Psychologie; Ethik

Naturwissenschaften
zB: Astronomie; Ozeanographie; Geologie; Landwirtschaft; Biologie

Architektur und Aufbauen
zB: Architekturtechnikmaschinerie; Architekturentwurf; Straßentechnik; Bahntransport; Transport

Am bestehenden Datenmodell ist es unserer Meinung nach vorteilhafter einige Attribute umzubenennen um eine durchgängige Namensgebung zu gewährleisten. Bisher werden für ein und dasselbe Attribut, in verschiedenen Tabellen, unterschiedliche Bezeichnungen verwendet. Als Beispiel sei hier das Attribut "Auftragsnummer" in der Relation "Auftragspos" genannt, welches in der Relation "Auftrag" lediglich die abgekürzte Bezeichnung "Nr" trägt. Da beide Attribute identisch sind sollten diese auch gleich benannt werden um zu vermeiden, dass man den Überblick verliert. Sogenannte "sprechende Bezeichnungen" helfen die Lesbarkeit des Datenmodells zu verbessern. Diese Vereinheitlichung in der Namensgebung würde vor allem für Anfänger und Lernende, welche die SQL-Trainings-Datenbank zum erstenmal benutzen oder mit der Datenbankabfragesprache SQL noch nicht so vertraut sind, eine ungemeine Erleichterung darstellen.
Bei unserem letzten Treffen haben wir uns auch überlegt ein aussagekräftigerer Datenbestand aussehen könnte. Dazu ist es notwendig den Datenbestand um einige Attribute zu erweitern. Dabei haben wir uns vorerst auf die Erweiterung des schon abgebildeten Bestellprozesses beschränkt.

Die Grafik zeigt das bisherige Datenmodell des SQL-Trainings-Servers:



...durch Click auf die Grafik erhalten Sie eine größere Version angezeigt

Eine genaue Aufstellung über die vorgenommenen Änderungen in den betreffenden Tabellen sind dem
Änderungsprotokoll (06.12.2007) zu entnehmen.

Relation Kunde:
Hier werden das Attribut "Kunde" welches den Namen den einkaufenden Institution aufnehmen soll (z.B. Johannes Kepler Universität Linz), "Typ" welches den Kundentyp erfassen soll (z.B. Hauptschule, Gymnasium, Universität) und das Attribut "Funktion" das die Stellung der Ansprechperson innerhalb der einkaufenden Institution darstellen soll, eingefügt.
Die Attribute "Vorname" und "Nachname" sollen im neuen Modell die Daten der Ansprechperson aufnehmen.
Uns war nicht klar was das Attribut "Kundennummer" in der Relatoin "Verlag" aussagen soll. In diesem Bestellprozess hat es auch keinen Sinn dem Verlag eine Kundennummer zuzuordnen, da er ja keinen Kunden darstellt. Deshalb gehen wir davon aus, dass damit die Verlagnummer gemeint ist und haben dieses Feld entsprechend umbenannt.

Relation Buch:
Die Relation wurde um das Attribut "Buchtyp" ergänzt. Bisher war es nicht möglich anhand des Titels eine eindeutige Zuordnung eines Buches zu einer Gruppe bzw. eines Genres zu erkennen. Durch diese Erweiterung können nun auf einen Blick erkannt werden um welche Buchkategorie es sich handelt.

Das neue Datenmodell ist in folgender Grafik abgebildet:


...Click auf Grafik um sie zu vergrößern

Desweiteren wurde ein Drop vom aktuellen Datenbestand erstellt. In den nächsten Arbeitsschritten wird dieser in Excel Spreadsheets weiter bearbeitet werden.
Daher werden wir uns in den nächsten Tagen mit dem Datenbestand beschäftigen, prüfen und nach Bedarf an das bestehende Datenmodell anpassen, ergänzen bzw. an das vorgeschlagene neue Modell anpassen.

In der letzten Einheit hat uns Herr Mittendorfer gebeten unseren Projektschwerpunkt auf den aktuellen Datenbestand des SQL-Trainings-Servers zu setzen. Dabei soll der Datenbestand in Excel neuerlich überarbeitet bzw. ergänzt und mit dem Datenmodell der Buchhandlung in Übereinstimmung gebracht werden. Weiters besteht die Möglichkeit das Modell auf Konzeptebene zu erweitern oder zu ändern.
Die Neukonzipierung des Layouts würde damit für unsere Gruppe nicht mehr relevant sein.

Nach Rücksprache mit meiner Kollegin kann ich ihnen (Herr Mittendorfer) sagen, dass wir den geänderten Projektauftrag gerne annehmen.

Layout:

Wie bereits in erwähnt haben wir folgenden Vorschlag das Layout des SQL-Trainings-Servers abzuändern. Die Vorschläge beruhen darauf, dem User ein leichteres Navigieren zu ermöglichen (siehe Vorschlag):

Vorschlag: Layout Neu

Datenmodell:

Um genauere bzw. betriebswirtschaftlich aussagekräftigere Abfragen erstellen zu können sind wir der Meinung, dass eine Erweiterung des zugrundeliegenden Datenmodells vorgenommen werden sollte.
Beispielsweise sollte die Relation "Kunde" um das Feld "Name" ergänzt werden, das den Namen der einkaufenden Institution aufnehmen soll (z.B. Name der Schule). Die Felder "Nachname" und "Vorname" sollten sich dann auf die Bezugsperson - den physischen Einkäufer - beziehen.

Damit der aktuelle Bestand festgestellt werden kann,
ist es sinnvoll die Relation "Auftrag" um das Feld "Ausgangsdatum" (Datum der Auslieferung an den Kunden - Zeitpunkt der Bestandsreduzierung) zu ergänzen.

Die Relation "Buch" wurde um die Information "Buchtyp" (Genre) ergänzt um die Bücher den Fachrichtungen zuordnen zu können. Bisher fehlte diese Angabe.

Es gäbe weitere sinnvolle Ergänzungen des Modells. Da wir aber nicht genau wissen ob dies in diesem Projekt gewünscht wird bedarf es noch der Rücksprache mit Herrn Mittendorfer am kommenden Freitag.

Die vorgeschlagenen Änderungen und die daraus resultierende Veränderung der Relationsbeziehungen sind den folgenden Grafiken zu entnehmen.

Datenmodell alt

Vorschlag : Datenmodell neu (Version 1)

Wir müssen die SQL-Trainings-Servers gewissenschaftlich verbesseren., abe nicht nur die Gestaltung der Website. Damit erklären wir zuerst die Hintergrunde der Datenbank.
Die Datenbank ist über eine Buchgesellschaft, der focusieren auf die Institute oder Schule, statt die Private Kunden. Deshalb die bestehende Infomationsstruktur der Kunde kann nicht die Bedürfnis passen. Und ändere seit, die Beziehung der Tabellen ist auch nicht optimal. zB. durch die bestehend Tabellen, kann man die Zeitpunkt der Bestand menge nicht finden. Aufgrund die ober Analyse, werden wir zuerst die Tabellen noch mal struktieren, besonders verbessern die Beziehungen der Daten.Nachdann werde wir die Beispiel zeigen, welche nutzlich in Praxis sind. Sortieren die Beispiel zu folgend Bereich:
1. Umsazt kalkulieren:
zu Beispiel:

Umsatz je Region

2. Kunden Analyse und Segment
zu Beispiel:

Am Best Kunden

3. Buch analyse
zu Beispiel

Meist bestellte Autoren

4. Verlag analyse
zu Beispiel

Anzahl der Buecher je Verlag, wo haben Verlage ihren Sitz

5. Lagerbestand

Der Kontakt zu Herrn Rösch bezüglich der Zugangsdaten zur Webdokumentation des SQL-Trainings-Servers wurde hergestellt. Er hat mir zugesichert die Zugangsdaten in Kürze an mich zu übermitteln.

Änderungen können daher erst nach Erhalt der Zugangsdaten erfolgen.

Die Aufgabe der Gruppe ist weitere sinnvolle Abfragen für den SQL-Trainings-Server zu erstellen. Deshalb versuchen wir die Beispiel mit andere Navigation. Sortieren die Beispiele bei zwei Richtungen, Technik und Nutzung.

Bei der erste Richtung, sortiert die Beispiele mit Technik Aufgabe, damit der Lerner einfach es verstehen, dass welche Befehle passt welche Aufgabe.

1. Listen die Entitätsmengen in ein Tabelle
Beispiel Aufgabe:
Listen die Bestand und Titel des Buch in Tabelle „Buch“
Lösung:
select bestand, Titel from Buch
2. Listen die Entitätsmengen in ein Tabelle, aber nehmen die Spaltsname selbst
Beispiel Aufgabe:
Listen die Bestand und Titel des Buch in Tabelle „Buch“
Lösung:
select Bestand as "Lage Bestand", Titel as "Name des Buchs"
from Buch
3. Listen die Entitätsmengen in zwei oder mehr Tabelle
Beispiel Aufgabe:
Listen die Bestand und Titel des Buch und seinen Verlag
Lösung:
select Buch.bestand, Buch.Titel, Verlag.Name
from Buch, Verlag
where Verlag.Kurzbezeichnung=Buch.Verlag

4. Listen die Entitätsmenge mit der bestimmten Orderung. (ASC oder DESC)
Beispiel Aufgabe:
Listen die Bestand und Titel des Buch und seinen Verlag, ordern die Bestand von mehr zu wenig. (von wenig zu mehr)
Lösung:
select Buch.bestand, Buch.Titel, Verlag.Name
from Buch, Verlag
where Verlag.Kurzbezeichnung=Buch.Verlag
Order by Buch.bestand DESC
(Order by Buch.bestand ASC)


5. Auswählen die bestimmte Daten
Beispiel Aufgabe:
Zeigen alles Kunden, wer in Oberösterreich
Lösung:
select Kunde.Vorname, Kunde.Nachname, Kunde.Strasse as Address, PLZ.Ort
from PLZ, Kunde
where (PLZ.Plz=Kunde.Plz) and PLZ.Region ="O"


6. Auswählen die Daten mit gegebene Bedingungen.
a) „<“, „<=“, „>“, „>=“
Beispiel Aufgabe:
Zeigen die Aufgelaufen Buche, die die Preis größer als € 70,00.
Lösung:
select Buch.Titel, Buch.Preis
from Buch
where Auslaufend = "y" and Preis>=70

b) bestimmten Schlüsselwörtern (like „%...%“)
Beispiel Aufgabe I:
Zeigen alles Buche, wem gibt es „Metalltechnik“ in Name
Lösung:
select Titel
from Buch
where Titel like "%Metalltechnik %"

Beispiel Aufgabe II:
Suchen die Kunde, wem Nachname mit „Br“ anfangen.
Lösung:
select Vorname, Nachname
from Kunde
where Nachname like "Br%"

c) between… and…
Beispiel Aufgabe:
Zeigen alles Buche, die in April. 2000 vergekauft.
Lösung:
select Buch.Titel, Auftrag.Datum
from Buch, Auftrag, Auftragspos
where Buch.Nr = Auftragspos.Buchnummer and Auftragspos.Auftragsnummer = Auftrag.Nr and Auftrag.Datum between "2000-04-01" and "2000-04-31"
order by Auftrag.Datum ASC

7. Kalkulieren die datum
a) Count (Anzahl)
Beispiel Aufgabe:
Anzahl die Kunde beim Ort.
Lösung:
select PLZ.Ort, count(Kunde.Nr) as Kundenzahl
from PLZ, Kunde
where PLZ.Plz = Kunde.Plz
group by PLZ.Ort

b) Sum
Beispiel Aufgabe:
Umsatz in 2000 Jahr.
Lösung:
select Sum(Auftragspos.Menge*Buch.Preis) as Umsatz
from Auftrag, Auftragspos, Buch
where Auftrag.Nr=Auftragspos.Auftragsnummer AND Auftragspos.Buchnummer=Buch.Nr And Auftrag.Datum BETWEEN '2000-01-01' AND '2000-12-31'
</fomt>

c) Max, Min, und Durchschnitt
Beispiel Aufgabe:
Vergleich die Durchschnitt Umsatz der Region in 2000 Jahr
Lösung:
select PLZ.Region, AVG(Auftragspos.Menge*Buch.Preis) as Durchschnitte Umsatz
from Auftrag, Auftragspos, Buch, PLZ , Kunde
where PLZ.Plz=Kunde.Plz and Kunde.Nr=Auftrag.Kundennummer and Auftrag.Nr=Auftragspos.Auftragsnummer AND Auftragspos.Buchnummer=Buch.Nr And Auftrag.Datum BETWEEN '2000-01-01' AND '2000-12-31'
group by PLZ.Region
order by Umsatz DESC

d) Über Date
Beispiel Aufgabe:
Wie viel menge in welch Tag der April hat das Buch „Der Tischler 2“ vergekauft.
Lösung:
select day(Auftrag.Datum) as day, count(Auftragspos.Menge)as menge
FROM Buch, Auftrag, Auftragspos
where Buch.Nr = Auftragspos.Buchnummer and Auftragspos.Auftragsnummer = Auftrag.Nr and Buch.Titel="Der Tischler 2" and month(Auftrag.Datum)=4
group by day(Auftrag.Datum)



Bei zweiter Richtung sortiert die Aufgaben durch unterschiedliche Abteilung der Buchgesellschaft. Es fokus auf täglich Arbeite. Deshalb sind die Beispiele kompliziert. Die alles Technik werden gemischt.
1) Marketing und Vertrieb Abteilung
2) Buchhaltung Abteilung
3) Kunden Service Abteilung

Nachdem der im vergangenen Sommersemester erarbeitete Datenbestand zum Einsatz gekommen ist, hat sich herausgestellt, dass dieser ein unrealistisches Bild bzw. Geschäftsmodell zeichnet.

Die Aufträge sind jeweils zu Jahresbeginn kumuliert und folgen keiner Logik. Aus der Zusammensetzung der Produkte (Bücher bzw. Buchtitel) kann nicht auf den Schultyp (sprachwissenschaftlich, naturwissenschaftlich, wirtschaftsorientiert, HTL, ..) geschlossen werden.

Eine wichtige Aufgabe des laufenden Projektes wird demnach die abermalige Überarbeitung, Neugenerierung und Austestung eines betriebswirtschaftlich "sinnvollen" Datenbestandes sein.

TeilneherInnen des Kurses Informationsverarbeitung 2 arbeiten gerade an Datenbank-Auswertungen und dokumentieren diese in ihren persönlichen Weblogs.

Die Liste der TeilnehmerInnen mit Verweisen auf ihre Weblogs finden Sie unter:
http://newmedia.idv.edu/dvlehre/iv207w/teilnehmer.qry

Nachdem es eine der Aufgaben der Gruppe ist in diesem Semester weitere sinnvolle Abfragen für den SQL-Trainings-Server zu erstellen habe ich in diesem Beitrag schonmal 3 Beispiele angeführt.

1) Absteigende Auflistung der Orte je Region aus denen die meisten Bücher geordert werden.

Lösung:

SELECT PLZ.Region, PLZ.Ort, SUM(Auftragspos.Menge) AS Menge
FROM PLZ, Auftragspos, Auftrag, Kunde
WHERE PLZ.Plz = Kunde.Plz AND Kunde.Nr = Auftrag.Kundennummer AND Auftrag.Nr = Auftragspos.Auftragsnummer
GROUP BY PLZ.Ort
ORDER BY PLZ.Region, Menge DESC

Diese Abfrage lässt Rückschlüsse auf die Beschaffenheit und Attraktivität der Kundenregionen bzw. Orte zu. Diese Abfrage könnte bspw. zur Unterstützung stragegischer Entscheidungen wie z.B. zur Filialstandortentscheidungen beitragen.

2) Bestseller-Liste pro Ort. Welcher Bücher welchen Verlags werden in den einzelnen Orten am meisten nachgefragt? Auflistung nach Region, Verlagname, Buchtitel und verkaufter Menge.

Lösung:

SELECT PLZ.Region, PLZ.Ort, Verlag.Name, Buch.Titel, SUM(Auftragspos.Menge) AS Menge
FROM PLZ, Verlag, Buch, Auftragspos
WHERE PLZ.Plz = Verlag.Plz AND Verlag.Kurzbezeichnung = Buch.Verlag AND Buch.Nr = Auftragspos.Buchnummer
GROUP BY Buch.Titel
HAVING Menge > 500
ORDER BY PLZ.Region, Menge DESC

Um die Trefferquote einzuschränken sollen nur jene Titel angezeigt werden, wovon mehr als 500 Stück verkauft wurden.

Diese Abfrage lässt Schlüsse über die Kundenpräferenzen in den einzelnen Orten zu. Beispielsweise könnte dabei auf den Bildungsgrad der Region geschlossen werden wenn vorwiegend Bücher bestimmter Verlage gekauft werden.

3) Ermittlung jener Kunden, welche eine bestimmte Anzahl an Aufträgen im Jahr erteilt hat. Zum Beispiel: Kunden die im Jahr 2000 mehr als 3 Aufträge erteilt haben.

Lösung:

SELECT Kunde.Nr, Kunde.Vorname, Kunde.Nachname, Count(Auftrag.Nr) AS Jahresauftraege
FROM Kunde, Auftrag
WHERE Kunde.Nr = Auftrag.Kundennummer AND Year(Auftrag.Datum) = 2000
GROUP BY Kunde.Nr
HAVING Jahresauftraege > 3
ORDER BY Kunde.Nr ASC

Stammkundenermittlung. Hierbeit können bspw. Verkaufsförderungsprogramme initiiert werden um die Kauffrequenz zu erhöhen.

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Weitere Beispiele folgen...

* Änderung der Mindest-Bildschirmauflösung auf 1024x768 Pixel

* Verlagerung der Menüs aus dem Themen-Frame in den Frame rechts außen oder in den Kopfbereich des Bildschirms, damit das Menü für den Benutzer immer sichtbar bleibt. Auf diese Weise wäre ein schnelleres Navigieren möglich.

* Farbgebung: Abstimmung des Hauptmenüs mit den Menüs in Frame „thema“ (Themen-Frame).

* Wenn Menüeinträge aus dem Hauptmenü gewählt werden sollten diese farblich hinterlegt sein damit der User sofort sieht wo er sich gerade befindet.

* Anpassung der Schriftgößen im Themen-Frame. Menüschriftgrößen wirken zu groß im Vergleich zum geschriebenen Text.

* Neue Grafiken:
- Datenmodell in „Interaktive Abfrage“. Grafik sehr unscharf!
- Datenmodell andere Darstellungsformen ist nicht aktuell -> Richtigstellung bzw. Aktualisierung. Neue Relationsbezeichnung "Auftragspos".

Ich möchte kurz die Gruppe vorstellen, die sich in
diesem Semester (WS2007) mit der Fortsetzung
der Überarbeitung des SQL-Trainings-Servers
beschäftigen wird.

Gruppenmitglieder:

* Manuel Lindner
* Yiting Sun

Nachdem beim letzten Termin leider nicht mehr die Möglichkeit bestand genauer über das Projekt und die Aufgabenstellung zu sprechen haben wir einen groben Terminplan mit den unserer Meinung nach wichtigen Meilensteinen erstellt (siehe Tabelle):

Meilensteine (Grobplan):

Termin	Aufgabe
19.10.07	Abklärung der Projektanforderungen mit Herrn Prof. Mittendorfer
26.10.07	Ermittlung bisher vorgenommener Änderungen und deren Umsetzung
09.11.07	Klärung technischer Fragen/Voraussetzungen: Kontaktaufnahme mit Herrn Rösch. Zugangsdaten zum Server, Änderungen direkt oder an einer Kopie (wie in bisherigen Semestern) vorgenommen werden sollen, etc.
09.11.07	Einarbeiten in das Thema SQL bzw. Auffrischen der bisherigen Kenntnisse. Änderungsvorschläge bezüglich Layout und aufstellen beispielhafter SQL-Abfragen
------	Rücksprache mit Herrn Mittendorfer
ab 09.11.07	Ausarbeitung weiterer didaktischer Verbesserungsvorschläge und deren möglichen Umsetzung
---------	Sukzessive Implementierung der Verbesserungsvorschläge
01.02.2008	Endpräsentation

Die hier angegebenen Soll-Termine können sich aufgrund verschiedener noch nicht vorhersehbarer bspw. technischer Schwierigkeiten nach hinten verschieben. Wir sind aber guter Dinge und hoffen, dass dies nicht der Fall sein wird.

Alle Änderungen werden von uns laufend in diesem Weblog dokumentiert und veröffentlicht werden.

Ich interessiere sich das Thema SQL. Als ich die IV II besucht habe, habe ich die erstmal die SQL benützt. Es ist ziemlich interessant und nützlich. Datenbank werden von mehre und mehre Instituten und grosse Firma benützt.
Aber es war in der IV II nur der Anfang. Ich hoffe, dass ich die Kenntnisse durch Forschung vertiefen kann.

Ich habe die ganz Weblog über diese Thema gelesen. Ich daran denke, dass die Kollegen der letzt Semester viele gemacht haben. Sie haben viele interessanten und guten Vorschlage gegeben.