Zielsetzung:
\nHiWis sollen in der Lage sein, Daten aus einzelnen oder mehreren Tabell der Datenbank abzufragen, \u00e4ndern (Vorsicht!).<\/p>\n

\n
• Theorie<\/strong>: Aufbau einer relationalen Datenbank\n
  \n
  • Was bedeutet \"relational\" und warum?<\/li>\n
  • Welche Relationen gibt es?\n
    \n
    • 1:1<\/li>\n
    • 1:n<\/li>\n
    • n:n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
    • Aufbau der VerbaAlpina-Datenbank va_xxx<\/em>\n
      \n
      • relevante Tabellen<\/li>\n
      • Workflow: wie durchl\u00e4uft Information die Datenbank\n
        \n
        • Vorbereitung\n
          \n
          • Anlegen der Stimuli (obligatorisch)<\/li>\n
          • Anlegen der Informanten (obligatorisch)<\/li>\n
          • Anlegen der Konzepte (optional)\n
            \n
            • `vtbl_stimulus_konzept`<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
            • Transkription: Erfassung der \u00c4u\u00dferungen\n
              \n
              • `aeusserungen`<\/em> Aeusserung, Klassifizierung, ID<\/span>_Informant, ID<\/span>_Stimulus, Erfasst_Am, Tokenisiert<\/li>\n
              • `vtbl_aeusserungen_konzept`<\/em> \u00c4u\u00dferung wird mit Konzept verkn\u00fcpft<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
              • Tokenisierung\n
                \n
                • Splitten der Aeusserung<\/em> in Einzeltokens<\/li>\n
                • Trennung der lexikalischen von der grammatischen Information, z.B. Artikel, Pr\u00e4position usw.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                • Typisierung\n
                  \n
                  • Token\u00a0\u2192 Konzept `vtbl_token_konzept`<\/em><\/li>\n
                  • Token\u00a0\u2192 Morphtyp `vtbl_token_konzept`
                    \n<\/em><\/li>\n
                  • Morphtyp\u00a0\u2192 Basistyp\u00a0 `vtbl_morph_basistyp`<\/em><\/li>\n
                  • Morphtyp\u00a0\u2192 Lemmata `vtbl_morph_typ_lemma`<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                  • Praxis<\/strong>: SQL<\/span>\n
                    \n
                    • Was ist die Struktur eine Abfrage\/Query in SQL<\/span>?\n
                      \n
                      • SELECT <was?>
                        \nFROM <woraus?>
                        \nWHERE <was?> <LIKE<\/span>, RLIKE<\/span>> <Bedingung>
                        \n(AND <was?> <LIKE, RLIKE> <Bedingung>)
                        \n(OR <was?> <LIKE, RLIKE> <Bedingung>)Bsp.:
                        \n
                        \n-- Alle Informanten des AIS<\/span>
                        \nSELECT *<\/span>
                        \nFROM informanten
                        \nWHERE Erhebung LIKE 'AIS'<\/span><\/span><\/span> \n

                        -- Alle Informanten des AIS und ASLEF
                        \nSELECT *
                        \nFROM informanten
                        \nWHERE Erhebung LIKE 'AIS'
                        \nAND Erhebung LIKE 'ASLEF'<\/span><\/span><\/span> <\/p>\n

                        Aufgaben:
                        \n- Alle Crowd-Informanten ausw\u00e4hlen, die slawisch als Sprache angegeben haben.
                        \n- Alle deutschsprachigen Informanten ohne Crowd-Informanten.
                        \n- Alle Crowd-Informanten, die sich nicht angemeldet haben.
                        \n- Alle Crowd-Informanten, die sich angemeldet haben. (NOT LIKE)<\/p><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

                        LIKE vs.<\/span> RLIKE<\/p>\n

                        \n
                        • \n
                          \n
                          • LIKE\u00a0 \u2013 sucht nach einer Zeichenkette und nur danach
                            \nSELECT\u00a0 * FROM stimuli WHERE Erhebung like 'ALJA'<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\n\n\n\n

                            Erhebung<\/th>\n	Karte<\/th>\n	Nummer<\/th>\n	Stimulus<\/th>\n	va_phase<\/th>\n	Bemerkung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
                            ALJA<\/td>\n	151<\/td>\n	1<\/td>\n	un pr\u00e9; deux pr\u00e9s<\/td>\n	2<\/td>\n	2533<\/td>\n<\/tr>\n
                            ALJA<\/td>\n	152<\/td>\n	1<\/td>\n	un pr\u00e9 long et \u00e9troit<\/td>\n	4<\/td>\n	ist relevant?<\/td>\n<\/tr>\n
                            ALJA<\/td>\n	153<\/td>\n	1<\/td>\n	un mauvais pr\u00e9<\/td>\n	4<\/td>\n	ist relevant?<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n \n Operator % % \u2013 sucht nach einer Zeichenkette im Ganzen: % steht f\u00fcr ein beliebiges Zeichen \nSELECT\u00a0 * FROM stimuli WHERE Erhebung like '%AL%' \n<\/span><\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n Erhebung<\/th>\n Karte<\/th>\n Nummer<\/th>\n Stimulus<\/th>\n va_phase<\/th>\n Bemerkung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n ALD-I<\/td>\n 76<\/td>\n 1<\/td>\n la caldaia<\/td>\n 1<\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n ALD-II<\/td>\n 15<\/td>\n 1<\/td>\n l'asilo<\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n ALEPO<\/td>\n 2342 (76.1a)<\/td>\n 1<\/td>\n La mammella(della vacca)<\/td>\n 0<\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n ALF<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n abeille<\/td>\n 2<\/td>\n 2525<\/td>\n<\/tr>\n ALI<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n scheletro<\/td>\n 0<\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n ALJA<\/td>\n 151<\/td>\n 1<\/td>\n un pr\u00e9; deux pr\u00e9s<\/td>\n 2<\/td>\n 2533<\/td>\n<\/tr>\n ALL<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n noms officiels des localit\u00e9s<\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n ALP<\/td>\n 166<\/td>\n 1<\/td>\n pr\u00e9; pr\u00e9s<\/td>\n 2<\/td>\n 166_1<\/td>\n<\/tr>\n ALTR<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n Sennh\u00fctte<\/td>\n 1<\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n VALTS<\/td>\n I_8<\/td>\n 1<\/td>\n r + Konsonant in Arbeit<\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n VIVALDI<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n l'acqua<\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n SELECT * FROM stimuli WHERE Erhebung like '%ALT%'<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n Erhebung<\/th>\n Karte<\/th>\n Nummer<\/th>\n Stimulus<\/th>\n va_phase<\/th>\n Bemerkung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n ALTR<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n Sennh\u00fctte<\/td>\n 1<\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n VALTS<\/td>\n I_8<\/td>\n 1<\/td>\n r + Konsonant in Arbeit<\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n \n RLIKE oder REGEXP \u2013 sucht nach einer definierten Zeichenkette im ganzen Feld \nSELECT * from stimuli WHERE Erhebung rlike 'ALT'<\/span><\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\n\n\n Erhebung<\/th>\n Karte<\/th>\n Nummer<\/th>\n Stimulus<\/th>\n va_phase<\/th>\n Bemerkung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n ALTR<\/td>\n 1<\/td>\n 1<\/td>\n Sennh\u00fctte<\/td>\n 1<\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n VALTS<\/td>\n I_8<\/td>\n 1<\/td>\n r + Konsonant in Arbeit<\/td>\n <\/td>\n <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n gleiches Ergebnis, wie in SELECT * FROM stimuli WHERE Erhebung like '%ALT%'<\/span><\/p>\n \n RLIKE oder REGEXP erm\u00f6glicht eine exakte Suche nach bestimmten Zeichen, bzw. Gruppen von Zeichen. Hier kommen die sog.<\/span> regul\u00e4ren Ausdr\u00fccke zum Einsatz. \n \n Unter \u201eregul\u00e4ren Ausdr\u00fccken\u201c (kurz auch: RA, regex oder RE<\/span>[engl.: Regular Expression]) versteht man ein Verfahren, mit dem man nahezu beliebige Zeichenfolgen beschreiben und suchen bzw. suchen und ersetzen kann.<\/div>\n<\/blockquote>\n <\/div>\n<\/li>\n \n Literale: Zeichen, die f\u00fcr sich selbst stehen: a bezeichnet exakt das Zeichen a<\/div>\n<\/li>\n Metazeichen: besitzen eine Sonderfunktion:\n \n . Der Punkt steht f\u00fcr ein beliebiges Zeichen (Zahl, Buchstabe, Spatium etc.)SELECT * FROM morph_typen where Orth rlike<\/span> 'bat' \n<\/span><\/li>\n \\ Der Backslash \"maskiert\" Zeichen mit Sonderfunktion<\/li>\n Alternativen []\n \n einzelne Zeichen \nSELECT * FROM<\/li>\n Zeichenbereiche<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n  <\/p>\n  <\/p>\n  <\/p>\n \n \n \n \n \n JOINS (Verbindung mindestens 2 Tabellen) \n1. M\u00f6glichkeit: wenn Spalten, \u00fcber die ein JOIN gemacht wird, denselben Namen tragen\n \n SELECT <was?> \nFROM <woraus?> \nJOIN <was?> USING <gemeinsames Feld> \nWHERE <was?> <LIKE, RLIKE> <Bedingung> \n(AND <was?> <LIKE, RLIKE> <Bedingung>) \n(OR <was?> <LIKE, RLIKE> <Bedingung>)Bsp.: \n-- <\/span> \nSELECT *<\/span> \nFROM aeusserugen \nJOIN stimuli USING (id_Stimulus)<\/span> \nWHERE Erhebung LIKE 'AIS'<\/span><\/li>\n \n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul> Identifikationsnummer<\/div> structured query language<\/div> lat.<\/span> versus (deu.<\/span> im Gegensatz zu) Latein (ISO 639-3)<\/div> Deutsch (ISO 639-3)<\/div><\/div> sogenannt<\/div> Paulys Realencyclop\u00e4die der klassischen Altertumswissenschaft<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Zielsetzung: HiWis sollen in der Lage sein, Daten aus einzelnen oder mehreren Tabell der Datenbank abzufragen, \u00e4ndern (Vorsicht!). Theorie: Aufbau einer relationalen Datenbank Was bedeutet „relational“ und warum? Welche Relationen gibt es? 1:1 1:n n:n Aufbau der VerbaAlpina-Datenbank va_xxx relevante Tabellen Workflow: wie durchl\u00e4uft Information die Datenbank Vorbereitung Anlegen der Stimuli (obligatorisch) Anlegen der Informanten […]<\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[21,48],"btdb_keywords":[],"coauthors":[],"class_list":["post-8184","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-informationsmaterial","category-sql"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8184","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/12"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=8184"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8184\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8190,"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8184\/revisions\/8190"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=8184"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=8184"},{"taxonomy":"btdb_keywords","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fbtdb_keywords&post=8184"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcoauthors&post=8184"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}