• Keine Ergebnisse gefunden

Anleitung: MySQL-Workbench | informatikZentrale

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Aktie "Anleitung: MySQL-Workbench | informatikZentrale"

Copied!
20
0
0

Wird geladen.... (Jetzt Volltext ansehen)

Volltext

(1)

MySQL-Workbench

(2)

Serververbindung einrichten

MySQL-Server starten (z.B.: WAMP oder xampp (Windows), MAMP (Mac))

i.d.R. kann Verwaltung der DBs auch über phpmyadmin erfolgen.

Startbildschirm: New Connection, Daten

abhängig von Serversoftware.

WAMP (Windows) User: root

Passwort: root

Hostname: 127.0.0.1 (oder localhost) Port: 3306

(3)

Voreinstellungen für ER-Modellierung

Edit -> Preferences (Windows) bzw. MySQLWorkbench -> Preferences (oder deutsch: "Einstellungen")

Reiter "Diagram"

unten "Hide Captions" abwählen,

"Center Captions over line" anwählen

(4)

Neue Datenbank anlegen

Möglichkeit 1)

In ein SQL-Query-Fenster "CREATE DATABASE databasename" eingeben, Statement ausführen (entweder über entsprechendes Icon oder über

Query -> Execute Current Query oder mit Tastenkürzel Strg + Eingabe (Strg + Shift + Eingabe für alle Statements im SQL-Editor))

Taucht dann in der linken Liste auf.

(5)

Neue Datenbank anlegen

Möglichkeit 2)

Rechtsklick in die Schema-Palette (links)

"Create Schema"

 Name eingeben

 "Apply" und dann "Apply MySQL-Script"

Oder:

„Add Schema“

Falls neue DB nicht auftaucht, Rechtsklick in Schema-Palette und

"Refresh All"

Hinweis:

CREATE DATABASE und CREATE SCHEMA sind in MySQL als synonym aufzufassen.

(6)

Neue Tabelle(n) anlegen

Entweder über Rechtsklick auf "Tables"  "Create Table"

... oder durch MySQL-Befehl (s.u.)

... oder via ERD  Forward Engineering (s.u.)

(7)

SQL-Befehle ausführen

In einem Script-Tab (falls keiner offen:

Strg T oder File -> New Script Tab)

Achtung: Entweder gewünschte DB mit Punktnotation referenzieren

(SELECT * FROM

datenbankname.tabellenname) oder DB als default einstellen:

(8)

Neues ER-Diagramm erstellen

1 File -> New Model

2 bei Bedarf Schema umbenennen 3 Add Diagram

2

3

(9)

ERD: Entitäten + Beziehungen anlegen

non-identifying relationships (gestrichelt) -- Entitäten können autonom existieren

identifying relationships (durchgezogen)

-- Kind-Entität (z.B. "Buch") kann nicht ohne Eltern-Entität (z.B. "Autor") existieren.

siehe http://www.informatikzentrale.de/mysql-workbench.html

Verwenden Sie vorerst nur non-identifying (außer bei n:m)

gestrichelt, wenn immer es geht

(10)

ERD: Tabellen bearbeiten

Doppelklick auf Tabelle

unten:

Reiter "Table"  Name ändern Reiter "Columns"  Attribute

Checkboxen:

PK = PRIMARY KEY NN = NOT NULL

AI = AUTO_INCREMENT

(11)

ER-Diagramme: Notationsweise

Für einigermaßen klassische Ansicht nach Chen:

Model  Relationship Notation  Classic

(12)

ER-Diagramme: Symbole

(13)

ER-Diagramm speichern

File  Save Model As ...

(14)

Forward Engineering:

Diagramm  MySQL-Code

Database

 Forward Engineer

(15)

Forward Engineering:

Diagramm  MySQL-Code

2x "Continue" ...

(16)

Forward Engineering:

Diagramm  MySQL-Code

MySQL-Code kopieren oder direkt auf

Server ausführen

(17)

Forward Engineering:

Diagramm  MySQL-Code

Meist ist

Rechtsklick -> "Refresh"

notwendig, anschließend

Tabellen zu- und wieder aufklappen!

(18)

Reverse Engineering

Aus MySQL-DB ein ERD generieren

(19)

Reverse Engineering

Aus MySQL-DB ein ERD generieren

(20)

Reverse Engineering

Aus MySQL-DB ein ERD generieren

Referenzen

ÄHNLICHE DOKUMENTE

1 Query Tuning Query Processing Problematic Queries Minimizing DISTINCTs Rewriting of Nested Queries.. Augsten (Univ. Salzburg) DBT – Query Tuning Sommersemester 2019 2

1 Index Tuning Query Types Index Types Data Structures Composite Indexes Indexes and Joins Index Tuning Examples.. Augsten (Univ. Salzburg) DBT – Index Tuning Sommersemester 2019 2

1 Index Tuning Query Types Index Types Data Structures Composite Indexes Indexes and Joins Index Tuning Examples.. Augsten (Univ. Salzburg) DBT – Index Tuning SS 2017/18 2

1 Query Tuning Query Processing Problematic Queries Minimizing DISTINCTs Rewriting of Nested Queries.. Nikolaus Augsten (DIS) DBT – Query Tuning Unit 2 – WS 2016/17 2

1 Index Tuning Query Types Index Types Data Structures Composite Indexes Indexes and Joins Index Tuning Examples.. Nikolaus Augsten (DIS) DBT – Index Tuning Unit 3 – WS 2015/16 2

WHERE salary = (SELECT AVG(e2.salary) FROM Employee e2, Techdept WHERE e2.dept = e1.dept AND e2.dept = Techdept.dept) without aggregates in the inner query (uncommon). Nikolaus

input: relational algebra expression output: query plan..

WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM Employee) without aggregates in the inner query. SELECT ssnum