### "Textbausteine"  der Klausurkorrektur:

### ER-Diagramm

Es musste nicht das ganze ER-Diagramm nachgebaut werden.
Termin als isolierter Entitätstyp ohne Bezug zu Person/Impfzentrum ist etwas problematisch,
 besser einfach als attrs zu Impfung, dann ist nur Datum local key.
Impfung weak entity zu Person mit einer id. Beziehung -1
Impfung: weak, ja -> Kardinalität zu Person <1,1> -1/2
Impfung: weak, ja -> braucht eine <<id>>-Beziehung -1/2
Nicht weak zu Impfzentrum -1/2
Key fehlt -1
Kardinalität zu Person <1,1> -1/2
Kardinalität zu Impfzentrum <1,1> -1/2
Kardinalität zu Arzt/Impfstoff <0,1> da zuerst noch nicht ausgefüllt -1/2  (nur 1x 1/2 abziehen)
Kardinalität Impfzentrum zu Impfung <0,*> da am Anfang 0 -1/2
Kardinalität Impfstoff zu Impfung <0,*> (nach Zulassung noch nicht verimpft) -1/2
Kardinalität Person und Arzt zu Impfung <0,*>, am Anfang ja nichts. -1/2 -1/2
datum muss key sein -1/2
(wenn Datum und Uhrzeit getrennt, muss Uhrzeit nicht PK sein - SQL: beides in einem DATE)
Attr abweichender "ort" "adresse" fehlt -1/2
(Dosis/Anzahl/Nummer kann man auch weglassen - ergibt sich aus Datum)
Verbindung zu Arzt (incl Kardinalitäten) fehlt -1.5
Impfstoff nicht als attr, sondern als Bez.    -1/2  (und -1 für Kardinalitäten)
Arzt nicht als attr, sondern als Bez.    -1/2  (und -1 für Kardinalitäten)

Impfung kann man auch als Beziehung machen (Entitätstyp ist aber besser)
(dann pro falsche Kardinalität 1P abgezogen, weil es ja nur 4 sind)
Anbindung Arzt fehlt    -1 (und -1 für Kardinalität)
Anbindung Impfstoff fehlt    -1 (und -1 für Kardinalität)
Anbindung an Impfzentrum fehlt  -1 (und -1 für Kardinalität)

Nebenwirkungen? -4P
Nebenwirkungen? nicht einfaches attr zu Impfung (hat ja mehrere Spalten und kann zu einer Impfung mehrfach auftreten)  -4
Nebenwirkung: "wie in Aufgabe 3 beschrieben"
keine Verbindung zum Impfstoff (diesen kann man ja über Person->Impfung rausfinden)
 -> es müsste ein Entitätstyp sein, keys?  (2P)
muss weak zu Person + <<id>>-Beziehung sein -1
Wenn weak, muss es eine <1,1>-id-Beziehung haben -1/2 -1/2
Wenn weak, muss die <<id>>-Beziehung <1,1> sein -1/2
Kardinalität <1,1> zu Person, immer wenn weak -1/2
Beschreibung auch key (man kann an einem Tag mehrere Nw haben) -1/2
key? -1
Datum auch key (man kann eine Nw an mehreren Tagen haben) -1/2
attr gefährlichkeit fehlt -1/2
Kardinalität Person zu Nebenwirkungen <0,*> (manche haben ja keine)
Nebenwirkungen:
Nicht zu Impfung. Dort ist (person, datum) key, aber das passt nicht zu der vorgegebenen Nebenwirkungen-Tabelle,
 man kann Nebenwirkungen an mehreren Tagen nach der Impfung haben; sondern zu Person -1

### Transformation ins Relationale Modell

PK fehlt -1
Person muss auch key sein (jede Person wird 2x geimpft, mit demselben Impfstoff, ggf selbes Impfzentrum) -1/2
Datum muss auch key sein -1/2
Impfstoff nicht zum PK (kann ja zu einem Datum nur einen bekommen)  -1/2
Impfzentrum nicht zum PK (kann ja zu einem Datum nur eines sein)  -1/2
FKs fehlen -2
Foreign key: 4 separate, mit Zielen angeben -1P
Person muss auch FK sein -1/2
FK Person -> Person.ID auf PK -1/2
FKs: Arzt muss FK sein  -1/2
FK Arzt muss auf dessen PK Person.id gehen -1/2
FK Arzt -> Person.ID, denn es gibt keine Tabelle Arzt -1/2
FK Impfzentrum fehlt -1/2
FK Impfstoff fehlt -1/2
FKs mit Zielen angeben -1
(wenn Datum und Uhrzeit getrennt, muss Uhrzeit nicht PK sein - SQL: beides in einem DATE)
Spalte ort fehlt -1/2
Spalte Nebenwirkungen geht ja nicht, wenn jemand mehrere hatte -1/2 (Tab dafür war ja vorgegeben)
(Tabellen für Nebenwirkungen und Impfung sollten hier nicht angegeben werden)
Beispieltupel fehlen -1/2
Eingetragene Tupelwerte für Arzt müssen deren id sein, nicht der Name -1/2

+1/2 Zusatzpunkt von CREATE TABLE hier dazugebucht
- bei Aufg 3 dazugebucht

### Anfragen (1)

distinct -1/2
distinct name-> distinct kreis  -1/2
Impfung hat aber keinen Kreis -> über Impfzentrum gehen + join-Bed -1
Impfung hat aber keinen Kreis (Tabelle Impfzentrum, join, pi) -1.5
rename impfzentrum[name->impfzentrum] -1/2
rename person[id->person] -1/2
person rho[id->person] muss mit dem PK joinen und Spaltenname übereinstimmen -1/2
"Person" und "Impfzentrum" haben beide eine Spalte "Stadt", die darf beim natürlichen Join nicht dabei sein -1/2
Join-Bedingung "und in diesem Impfzentrum" innen mit aussen -1/2
"arzt ist not null"  +1/2 TODO

### Anfragen (2)

count(*) statt sum(*) -1/2
woran erkennt man "bisher" und nicht "Termin in den nächsten Tagen"?   -1/2
(sysdate: kann ein nicht wahrgenommener Termin sein, besser Arzt/Impfstoff is not null)
Kreis, nicht Impfzentrum.Name (grp by Kreis!)
Join-Bedingung fehlt -1/2
group by fehlt -1
das zählt die Impfzentren, aber nicht die Impfungen.
-> Tabelle, join, woran erkennt man "bisher" und nicht "Termin in den nächsten Tagen"?  noch 2P
(nach einem grp by braucht man kein distinct mehr)

+1 für die Kreise mit 0

es war aber die Summe über die Kreise gefragt 
=> Tabelle Impfzentrum joinen, bedingung  -1

### Anfragen (3) MINUS

(distinct braucht man nach Mengen-Ops nicht)
Join-Bed innen mit aussen?  -1
Innen nicht auf Tabelle "Impfzentrum" zugreifen, das ist ja die von draussen -1
aussen FROM Impfzentrum (falls in einem noch nie geimpft wurde, macht das einen Unterschied) -1/2
In der äußeren Subquery braucht man "Impfung" nicht. Es würde sogar dazu führen, dass Impfzentren,
wo noch nicht geimpft wurde, im Ergebnis fehlen würden. -1/2
Das ergibt die Impfzentren, in denen irgendeine Personen,
mit einem anderen Impfstoff geimpft wurde -> noch 1P

### Anfragen (4) MINUS-Baum

(selbes Problem wie bei der SQL-Lösung)
beide Seiten pi unter dem minus -1
Filter auf mRNA-1273 fehlt -1/2
Kommentar: "schon geimpft" wurde hier nicht (nochmal) bewertet, die Aufgabenstellung
geht ja sowieso davon aus, dass Impfstoff null ist, wenn die Impfung noch nicht durchgeführt wurde.

renaming vor dem minus -1/2
linker Unterbaum: Projektion vor dem minus -1/2

### Anfragen (6) Komplexe Anfrage

Subquery Impfungen: count(DISTINCT person) -1/2
Aussen: count(DISTINCT person) -1/2
Subquery Nebenwirkungen: count(DISTINCT person) -1/2 (jemand kann mehrere Nebenwirkungen haben)
Beide subqueries: count(DISTINCT person) anstatt count(*)  (wenn jemand mehrere Nw hat, bzw mehrmals geimpft wurde) -1
aussen: WHERE derselbe Impfstoff -1/2
In beiden Unterbäumen noch nach Impfstoff gruppieren  -1
In beiden Unterbäumen noch nach Impfstoff gruppieren und im WHERE kombinieren und ausgeben -1.5P
Select aussenherum, dann in beiden Unterbäumen noch nach Impfstoff gruppieren und im WHERE kombinieren und ausgeben -2P
Select aussenherum, dann in beiden Unterbäumen noch nach Impfstoff gruppieren, in beiden count DISTINCT(person) und im WHERE kombinieren und ausgeben -3.5P
(subquery: group by impfstoff braucht man nicht, es ist nur derselbe wie aussen)
erste subquery: hier nicht mit Nebenwirkungen joinen (viele haben ja garkeine Nw) -1/2
aussen: group by impfstoff -1/2
subquery: WHERE derselbe Impfstoff wie aussen, nicht mit group by -1/2
innere subquery muss zur äußeren über Impfstoff korreliert werden  -1
Problem, wenn für einen Impfstoff nie Nebenwirkungen registriert wurden ->
  Tupel fehlt, weil der Impfstoff beim Join total "wegfällt" -1/2
datum=datum muss nicht sein. Kann ja in den nächsten Tagen sein.  -1/2
das zählt nur, wieviele Personen für einen Impfstoff Nebenwirkungen hatten. 2P
(das DISTINCT braucht man dann nicht, ist ja nur je ein Tupel pro Impfstoff)
(* 100 für Prozent)
(division andersrum: neben / alle *100)

  
### CREATE TABLE  #####################################################
PK fehlt -1
PK +Datum  -1/2
PK +Kreis  -1/2
PK (impfstoff,kreis,datum) -1/2
PK incl Datum -1/2
PK (impfstoff,kreis,datum) als Tabellenbedingung -1/2
PK (+impfstoff,kreis, datum) als Tabellenbedingung -1
PK (impfstoff,kreis,+datum) als Tabellenbedingung -1

anzahl im PK ist ein Entwurfsfehler:
Wenn man mehrere Lieferungen pro Tag abbilden will,
könnten die ja dieselbe Anzahl (nämlich 1 Paket) haben.
Dann müsste man eher die Uhrzeit noch dazunehmen  -1/2

FKs Impfstoff und Kreis fehlen -1
FKs einzeln, einzelne Constraints -1/2
FK Impfstoff fehlt -1/2
FK Kreis fehlt -1/2
Kreis FK refs  -1/2
anzahl not null check (anzahl >0) -1/2 -1/2
check (anzahl >0) -1/2
anzahl not null -1/2

für das check date +1/2
man könnte auch noch > 01.12.2020 dazunehmen