Anomalie (Informatik)

In der Informatik bezeichnen Anomalien in relationalen Datenbanken Fehlverhalten der Datenbank. Sie können durch nicht normalisierte bzw. denormalisierte Datenstrukturen entstehen und führen zu Inkonsistenzen. Man unterscheidet Einfüge-, Änderungs- und Lösch-Anomalien.

Einfüge-Anomalie

Beim Einfügen von Daten in eine Datenbank spricht man von einer Einfüge-Anomalie (Insertion-Anomalie), wenn eine neue Entität eines Entitätstyps in die Datenbank nicht oder nur schwierig eingetragen werden kann, weil nicht zu allen Schlüssel-Attributen Werte vorliegen. So können beispielsweise Informationen nicht aufgenommen werden, da andere, zu diesem Zusammenhang bzw. Zeitpunkt (noch) uninteressante Angaben fehlen.

Beispiel:

In dieser Tabelle wird für Fahrzeuge der jeweilige Fahrer angegeben. Die Attribute (Kennzeichen, Hersteller) seien Identifikationsschlüssel. Hier treten Einfügeanomalien auf, wenn mehrere Fahrer mit gleichem Nachnamen dasselbe Fahrzeug fahren, oder für mehrere Fahrzeuge noch kein Fahrer bestimmt wurde.
Das Einfügen von Datensätzen mit gleichen Schlüsseln in eine Datenbank ist schwierig oder unmöglich.

Kennzeichen	Hersteller	Vorname	Nachname
K-KJ 321	VW	Peter	Schmidt
H-CH 333	Audi	Fritz	Schneider
B-MD 321	BMW	Max	Maier
B-MD 321	BMW	Tom	Lehmann
A-BC 123	Škoda	?	?
A-BC 123	Škoda	?	?

Änderungs-Anomalie

Beim Ändern von Daten in einer Datenbank spricht man von einer Änderungs-Anomalie (Update-Anomalie), wenn nicht alle (redundanten) Vorkommen einer Entität zugleich geändert werden. Dieses kann zu inkonsistenten Daten führen.

Beispiel:

Kennzeichen	Hersteller	Farbe	Vorname	Nachname
K-KJ 321	VW	Blau	Peter	Schmidt
H-CH 333	Opel	Rot	Fritz	Schneider
B-MD 321	BMW	Schwarz	Max	Maier
B-MM 473	Peugeot	Grün	Max	Maier

Es wird in dieser Tabelle davon ausgegangen, dass die Erwähnungen von „Max Meier“ für ein und dieselbe Person gelten. Wird der Name „Maier“ in „Meier“ geändert, muss dieses an zwei Stellen geschehen. Geschieht dieses nicht, spricht man von einer Update-Anomalie. Die Tabelle enthält nun inkonsistente Daten.

Um dieses Problem zu verhindern, sollte die Tabelle in die 3. Normalform überführt werden, um die Fahrerdaten losgelöst von den Fahrzeugdaten betrachten zu können.

Beispiel in 3. Normalform:

Fahrzeug Kennzeichen Hersteller Farbe Fahrer_ID K-KJ 321 VW Blau 318 H-CH 333 Opel Rot 37 B-MD 321 BMW Schwarz 93 B-MM 473 Peugeot Grün 93

Fahrer Fahrer_ID Vorname Nachname 318 Peter Schmidt 37 Fritz Schneider 93 Max Maier

Weil Fahrer_ID in der Tabelle "Fahrzeug" als Fremdschlüssel aus der Tabelle "Fahrer" eingesetzt wird, tritt die Update-Anomalie nicht mehr auf. Die Daten werden nun an zentraler Stelle und nicht mehr redundant abgelegt.

Lösch-Anomalie

Eine Lösch-Anomalie (Delete-Anomalie) entsteht, wenn durch das Löschen eines Datensatzes mehr Informationen als erwünscht verloren gehen. Sie entsteht, wenn ein Datensatz mehrere unabhängige Informationen enthält. Durch das Löschen der einen Information wird dann auch die andere gelöscht, obwohl diese noch benötigt wird.

Beispiel:

Kennzeichen	Hersteller	Farbe	Vorname	Nachname
K-KJ 321	VW	Blau	Peter	Schmidt
H-CH 333	Opel	Rot	Fritz	Schneider
B-MD 321	BMW	Schwarz	Max	Maier

Hier kann das Fahrzeug B-MD 321 nicht gelöscht werden, ohne den Fahrer ebenfalls zu löschen.

Um das Problem zu vermeiden, muss die Tabelle in die 3. Normalform überführt werden.

Beispiel in 3. Normalform:

Fahrzeug Kennzeichen Hersteller Farbe Fahrer_ID K-KJ 321 VW Blau 318 H-CH 333 Opel Rot 37 B-MD 321 BMW Schwarz 93

Fahrer Fahrer_ID Vorname Nachname 318 Peter Schmidt 37 Fritz Schneider 93 Max Maier