Datenintegrität

Manfred Rätzmann
RÄTZMANN GmbH, Claudiusstraße 3, 10557 Berlin

m.raetzmann@raetzmann-gmbh.de

Dieser Artikel ist ursprünglich im „Fuchs“, der Zeitschrift der deutschsprachigen FoxPro User Group (dFPUG) erschienen. Alle Codebeispiele etc. beziehen sich also auf den Umgang mit der Datenbank von Microsoft Visual FoxPro (VFP). Ich denke aber, dass einige der angesprochenen Aspekte von Datenintegrität auch für Entwickler interessant sind, die mit anderen Datenbanken arbeiten.

Datenintegrität

Die Integrität der Daten sollte für jeden Datenmodellbauer das oberste Gebot sein. Performance, Wartbarkeit und Wiederverwendbarkeit der Datenstrukturen müssen dabei zurückstehen. Denn niemandem ist mit einer superschnellen Applikation gedient, die leicht zu warten ist und deren Ergebnisse man vielfach weiterverwenden kann, wenn auf eben diese Ergebnisse kein Verlass ist. Leider hat aber die Sicherstellung der Datenintegrität durchaus Auswirkungen auf die Performance der Datenbank. Je mehr Regeln überprüft werden müssen, desto länger wird das Einfügen, Löschen oder Ändern eines Datensatzes dauern. Lassen Sie sich aber nicht verleiten, zu Gunsten der Performance auf Integritätsprüfungen zu verzichten. Vor allem dann nicht, wenn auch andere Programme in Ihrer Datenbank Sätze speichern oder verändern können. Nutzen Sie die in diesem Artikel erläuterten Techniken zur Sicherstellung der Datenintegrität einfach, um besser schlafen zu können.

Datenintegrität hat drei Aspekte:

1. Integrität der Werte (Value Integrity VI)

2. Integrität der Referenzen (Referential Integrity RI)

3. Einhaltung der Geschäftsregeln (Business Rules BR)

Integrität der Werte

Die Integrität der Werte wird durch Feldvalidierung und Satzvalidierung sichergestellt. Darüber hinaus ist die Integrität von Werten auch bei Abhängigkeiten von Datensätzen untereinander betroffen. In einem Artikeldatensatz könnte zum Beispiel der Preis des Artikels hinterlegt sein. Außerdem enthält der Artikeldatensatz eine Mengeneinheit, die angibt, auf welche Einheit sich der Preis bezieht. Eine Regel zur Aufrechterhaltung der Werteintegrität muss nun sicherstellen, dass die Mengeneinheit nicht gelöscht wird, da sonst der Preis seinen Bezug verliert. Solche Regeln werden wir weiter unten zusammen mit der referentiellen Integrität noch näher beleuchten.

Feldvalidierung

Regeln zur Feldvalidierung prüfen die Gültigkeit eines einzelnen Feldes. Typische Beispiele sind Felder vom Typ Datum, deren Werte nicht vor dem aktuellen Tagesdatum liegen dürfen oder Felder mit Preisen, die nicht kleiner Null sein dürfen. Wenn eine Feldvalidierungsregel verletzt wird, verhindert die Datenbank, dass der Feldwert gespeichert wird.

In VFP können Sie eine Regel zur Feldvalidierung in Form eines Ausdrucks hinterlegen. Der Ausdruck gibt an, wie der im Tabellenfeld eingetragene Wert auf Gültigkeit überprüft werden soll und muss einen logischen Wert .T. oder .F. zurückliefern. Wenn ein Tabellenfeld zum Beispiel nur Datumswerte enthalten soll, die größer oder gleich dem aktuellen Systemdatum sind, könnten Sie dies über den Ausdruck <Feldname> >= date() abprüfen. Statt <Feldname> muss dabei natürlich der aktuelle Feldname angegeben werden. Komplexere Abprüfungen können auch in eigenen Funktionen durchgeführt werden, die bei Gültigkeit des abzuprüfenden Wertes ein .T. zurückliefern und ein .F., wenn der Wert im Tabellenfeld nicht gültig ist. Solche Funktionen werden am besten direkt in der Datenbank gespeichert. Gespeicherte Funktionen oder Prozeduren werden beim Öffnen der Datenbank automatisch in den Speicher geladen. Sie sollten sich deshalb auf Funktionen beschränken, die immer dann verfügbar sein müssen, wenn die Datenbank-Struktur oder die in der Datenbank gespeicherten Daten verändert werden. Dies trifft generell auf die Funktionen zu, die von den Ausdrücken aufgerufen werden, die die Gültigkeitsregeln für Tabellenfelder und Tabellensätze beschreiben. Die Funktionen, die von den UPDATE-, INSERT- und DELETE- Triggern (siehe weiter unten) aufgerufen werden, gehören ebenfalls als gespeicherte Prozeduren in die Datenbank.
Die Gültigkeitsregel wird sofort überprüft, sobald der Anwender das mit dem Tabellenfeld verbundene Eingabefeld verlassen will. Dies ist unabhängig von der Art der Pufferung und gilt sowohl für Eingabemasken als auch für den BROWSE Befehl. Durch das Festlegen von Gültigkeitsregeln auf Feld oder Satzebene kann damit auch verhindert werden, dass über BROWSE oder durch andere Programme, die über ODBC auf die Tabelle zugreifen, nicht gültige Werte in ein Tabellenfeld geschrieben werden.

Wenn Sie eine Gültigkeitsregel für ein Feld später nachtragen, so sollten alle bereits in der Tabelle gespeicherten Sätze dieser Regel entsprechen. Visual FoxPro prüft dies auf Wunsch vor dem Speichern Ihrer neuen Regel ab und weigert sich, diese Regel zu speichern, wenn die Tabelle bereits Sätze enthält, die die Regel verletzen. Wenn Sie auf diese Prüfung verzichten müssen Sie selber sicherstellen, dass alle bereits gespeicherten Sätze der neuen Regel entsprechen.

Ein Tipp für xCase Anwender: Mit @FIELD können Sie einen Platzhalter für den Feldnamen bereits in der Feldvalidierungsregel der xCase Domain hinterlegen. Das obige Beispiel würde dann als Domaindefinition @FIELD >= date() lauten.

Terminprüfungen haben ihre Tücken, vor allem, wenn Sie mit datetime() arbeiten. Die Regel <Feldname> >= datetime() und der Default-Wert datetime() für ein Feld können bedeuten, dass der Satz schon beim ersten Speichern abgelehnt wird. Aber auch, wenn der Anwender einen Satz später wieder aufruft, versehentlich im Terminfeld etwas ändert kommt es zu Problemen. Selbst wenn er oder sie den Wert wieder eingibt, der vorher in diesem Feld stand, wird der Satz abgelehnt, da ja gegen date() oder datetime() abgeprüft wird. Was der Designer wollte, war eigentlich etwas anderes: Es sollten keine Sätze angelegt werden können, deren Terminangabe bereits in der Vergangenheit liegt. Irgendwann liegt aber jeder Termin in der Vergangenheit. Besser ist es also, nicht gegen date() oder datetime() abzuprüfen, sondern gegen das Erstellungsdatum das Satzes. Dazu braucht man ein weiteres, nicht änderbares Feld, das als Default-Wert beim Anlegen des Satzes datetime() aufnimmt.

Ein solches Feld für den Erstellungszeitpunkt des Satzes ist ein gutes Beispiel für Felder, die einmal beschrieben und danach nicht mehr geändert werden sollten. Auch dazu kann die Feldvalidierungsregel eingesetzt werden. In diesem Fall bietet sich der Aufruf einer kleinen Funktion DontChange() aus den Stored Procedures an:

function DontChange

lParameter cFieldName

* bei neu eingefügten Sätzen liefert oldval()ein .NULL. zurück

* die IF-Bedingung ist dann FALSE

* deshalb brauchen wir isnull() nicht gesondert zu überprüfen

if oldval(cFieldname) <> evaluate(cFieldName)

return .F.

endif

endfunc

Für das Feld RecDate (als Beispiel) wird dann DontChange(‘RecDate‘) als Feldvalidierungsregel eingetragen.

Satzvalidierung

Regeln zur Satzvalidierung prüfen die Gültigkeit eines Datensatzes. Auch hier wird das Speichern eines ungültigen Satzes durch die Datenbank verhindert. Satzvalidierung ist immer dann wichtig, wenn die gültigen Werte für Felder des Datensatzes von einander abhängen. Ein Beispiel wäre eine Auftragsposition, bei der sich Rabatt und Mindermengenzuschlag gegenseitig ausschließen. Das lässt sich auf Feldebene schlecht abprüfen, da der Anwender ja jederzeit noch den einen oder anderen Wert eintragen könnte.

Die Abprüfung, ob alle im Satz vorhandenen Fremdschlüssel auf einen gültigen Satz in der verknüpften Tabelle verweisen, ist nicht Sache der Satzvalidierung sondern der Prüfung auf referentielle Integrität, die weiter unten behandelt wird.

Pufferung beachten

Visual FoxPro führt die Prüfung der Gültigkeitsregel auf Satzebene direkt vor dem Speichern aus.
Hierbei ist jetzt aber die Frage der Pufferung wichtig. Wenn Sie, wie früher unter FoxPro 2.x, mit einer ungepufferten Tabelle arbeiten, wird die Gültigkeitsregel auf Satzebene sofort nach einer Änderung an einem Tabellenfeld überprüft. Dies führt unter Umständen zu einem Konflikt, da eine solche Regel ja voneinander abhängige Felder überprüft, die alle erst mit den richtigen Werten versorgt werden müssen. Ein satzweises Puffern ist also in den meisten Fällen erforderlich, wenn Sie eine Gültigkeitsregel auf Satzebene verwenden wollen.

Ausdrücke oder Prozeduren?

Verwenden Sie zur Feld- und Satzvalidierung VFP Ausdrücke an Stelle gespeicherter Prozeduren, wenn möglich. Der Aufruf einer gespeicherten Prozedur dauert länger als die Auswertung eines Ausdrucks, deshalb sind Tabellen, die ihre Validierungen über Ausdrücke erledigen im allgemeinen performanter als Tabellen, die zur Validierung Stored Procedures aufrufen. Wenn bei der Satzvalidierung allerdings umfangreichere Geschäftsregeln abgeprüft werden müssen, werden diese als Stored Procedure programmiert.

Satzvalidierung und Geschäftsregeln (Business-Rules)

Das, was bei der Satzvalidierung überprüft wird, sind häufig die sogenannten Geschäftsregeln oder Business-Rules. Geschäftsregeln besagen, welche Vorgehensweisen und Restriktionen der ordnungsgemäße und gewünschte Geschäftsablauf dem Umgang mit der Datenbasis auferlegt. Eine typische Geschäftsregel sagt zum Beispiel, dass ein Artikel nicht unter einem festgelegten Mindestpreis verkauft werden darf. Die Validierung von Auftragspositionssätzen könnte dies abprüfen. (Wenn bei der Ermittlung des Verkaufspreises auch Rabattsatz und eventuell folgende Rabatte auf Zwischensummen eine Rolle spielen, ist das als Feldvalidierung nicht zu machen.) Dazu muss in der Validierungsprozedur auf andere Tabellen oder auch auf andere Sätze der gleichen Tabelle zugegriffen werden. Das ist ohne weiteres möglich. Beachten Sie dabei aber, dass der Satzzeiger im aktuellen Arbeitsbereich nicht verschoben werden darf. Wenn Sie auf andere Sätze der gleichen Tabelle zugreifen müssen, öffnen Sie die Tabelle zwischenzeitlich unter einem anderen Alias noch einmal.

Eine andere typische Geschäftsregel ist, dass ein Kunde nicht gelöscht werden darf, solange noch offene Posten dieses Kunden vorliegen. Solche Regeln können bei der Satzvalidierung nicht geprüft werden, da diese beim Löschen eines Satzes nicht durchgeführt wird. (Beim Recall eines Satzes wird die Satzvalidierung jedoch durchgeführt.) Wie Prozeduren solcher Geschäftsregeln über die Trigger aufgerufen werden, sehen wir weiter unten.

Fehlende Daten ergänzen

Die Satzvalidierung kann auch dazu verwendet werden, abgeleitete Felder des Satzes mit Werten zu füllen. So könnten Sie zum Beispiel den Zeitpunkt der letzten Änderung automatisch über eine an die Satzvalidierung geknüpfte StoredProcedure fortschreiben.

function SetLastUpd

lParameter cFieldname

* wurde ein Parameter übergeben?

assert type("cFieldName") = "C"

* zeigt der Parameter auf ein Feld?

assert !inlist(type(cFieldName),"U","G")

replace &cFieldname with datetime()

endfunc

Ein solches Ergänzen von Werten im bearbeiteten Satz ist aus dem Update-Trigger (siehe unten) nicht möglich. Vermeiden Sie aber das Ergänzen von Werten in anderen Tabellen oder Sätzen der gleichen Tabelle aus der Satzvalidierung heraus. Der Grund ist einfach der, dass der Update- oder Insert-Trigger erst nach der Satzvalidierung gefeuert wird. Und dieser Trigger entscheidet darüber, ob der Satz überhaupt gespeichert wird. Wenn Sie in der Satzvalidierung bereits Daten in anderen Sätzen geändert haben, könnte das also etwas voreilig gewesen sein.

Referentielle Integrität (RI)

Ein Datensatz kann Verweise auf andere Datensätze enthalten. Eine übliche Aufteilung ist es zum Beispiel, Adressen von Kunden, Lieferanten, Vertretern und Geschäftsfreunden in einer zentralen Adresstabelle zusammen zu fassen. Weitere Daten, die zu Kunden gespeichert werden sollen, bilden dann eine eigene Kundentabelle. Jeder Datensatz der Kundendatei enthält dabei einen Verweis auf einen Adressdatensatz. Die Regeln, die die referentielle Integrität aufrecht erhalten sollen, betreffen Fragen wie: Was muss mit den Verweisen auf einen Datensatz passieren, wenn dieser Datensatz gelöscht wird?

Im folgenden benutze ich das Entity-Relationship (ER) Modeling Tool xCase um die Relationen und Regeln festzulegen, die die referentielle Integrität sicherstellen sollen. Der Grund ist einfach der, dass mit dem VFP Database Designer und dem RI Assistenten nicht alle Regeln darstellbar sind, die man bei komplexeren Datenstrukturen braucht.

Dieses ER Diagramm beschreibt eine Datenstruktur, in der eine Adresse zu genau einem oder keinem Kunden gehört. Einem Kunden können Null, Eine oder mehrere Rechnungen zugeordnet sein. Eine Rechnung besteht aus mindestens einer Position.

Welche Regeln müssen dann für Insert, Update und Delete eines Kundensatzes gelten?

1. Insert: R = RESTRICT
Wenn ein neuer Kundendatensatz angelegt wird, muss dieser einen Verweis auf einen gültigen Adresssatz enthalten. Damit wäre den RI-Regeln Genüge getan, nicht aber der Forderung, dass ein Adressdatensatz nur zu einem Kunden – also nicht zu zwei unterschiedlichen Kunden – gehören darf. Diese Forderung ist eine Geschäftsregel, die zusätzlich zu den automatisch generierten RI-Regeln programmiert werden muss.
Rechnungsseitig hat das Anlegen eines neuen Kunden keine Auswirkungen, da auch Kunden ohne Rechnungen zugelassen sind.
Für die Insert Regel gibt es nur die Alternativen RESTRICT und IGNORE. Wer Wert auf eine in sich stimmende Datenbank legt, sollte IGNORE als RI-Regel natürlich vermeiden.

2. Update: C = CASCADE
Die Änderung des Primärschlüssels im Adressdatensatz muss an den jeweils verknüpften Kundendatensatz weitergegeben werden. Die RI-Regel für Updates von natürlichen Primärschlüsseln ist eigentlich immer CASCADE, das heißt, Weitergeben dieser Änderung an die verknüpften Datensätze. Ein solcher Update kann natürlich einige Zeit in Anspruch nehmen, wenn viele verknüpfte Sätze vorhanden sind. Deshalb gibt es auch die Möglichkeit, durch RESTRICT eine Änderung des Primärschlüssels zu verhindern, falls verknüpfte Datensätze vorhanden sind.
Bei Verwendung von künstlichen Schlüsseln (Surrogat Keys) ist RESTRICT generell zu empfehlen, da eine solche Änderung nur ungewollt sein kann.

3. DELETE: C = CASCADE
Wenn ein Kundensatz gelöscht wird, müssen auch alle Rechnungssätze des Kunden gelöscht werden. Diese RI-Regel entscheidet also nicht darüber, ob ein Kunde gelöscht werden darf. Sie besagt lediglich, was zur Aufrechterhaltung der referentiellen Integrität passieren muss, wenn ein Kunde gelöscht wird.
Alternativen bei der RI-Regel für Delete sind RESTRICT, NULLIFY und DEFAULT. RESTRICT verhindert dann das Löschen, wenn verknüpfte Daten vorliegen, während NULLIFY den Fremdschlüssel im verknüpften Datensatz auf .NULL. setzt. Etwas ähnliches macht auch die DEFAULT Regel. Nur wird hier der Fremdschlüssel nicht auf .NULL. gesetzt, sondern auf den definierten Default-Wert. Dieser Default-Fremdschlüssel müsste dann auf einen Default-Datensatz verweisen, wobei wir sicherstellen müssen, dass der Default-Datensatz selbst nicht gelöscht wird.

RI und Business-Rules

Da der RI-Code nicht zwischen offenen und bezahlten Rechnungen unterscheiden kann, lässt sich die Geschäftsregel „kein Kunde mit offenen Rechnungen darf gelöscht werden“, nicht als RI-Regel darstellen. Anders wäre das, wenn die offenen Rechnungen in einer getrennten Tabelle geführt würden:

Beim Löschen eines Kunden würde der in der Datenbank hinterlegte RI-Code nun versuchen, auch alle Rechnungen dieses Kunden zu löschen. Wenn er dabei auf eine Rechnung stößt, die noch in der Tabelle der offenen Rechnungen abgelegt ist, wird das Löschen der Rechnung durch die RI-Delete Regel RESTRICT verhindert. Dadurch wird auch das Löschen des Kunden verhindert. Ein solcher, mehrstufiger RI-Code muss also in eine Transaktion gekleidet sein, damit die gesamte Aktion rückgängig gemacht werden kann. In der Praxis wird man die offenen Rechnungen jedoch selten in einer gesonderten Tabelle vermerken. Eine offene Rechnung ist im allgemeinen ja keine eigenständige Entität sondern nur ein spezieller Zustand der Entität „Rechnung“. Wenn man eine solche Struktur aus programm- oder datentechnischen Gründen vermeiden will, muss man die Geschäftsregel „Kunden mit offenen Rechnungen dürfen nicht gelöscht werden“ gesondert programmieren und mit den RI-Regeln verknüpfen.

Regeln verknüpfen

Wie macht man das? Die RI-Regeln werden in VFP von den Triggern aufgerufen. Die aufzurufenden Prozeduren können im Tabellen-Designer auf der dritten Page angegeben werden. Die aufgerufenen Prozeduren müssen .T. oder .F. zurückliefern. Abhängig von dieser Rückgabe wird der Befehl, der den Trigger ausgelöst hat (z.B. ein INSERT INTO <Tabelle> VALUES (<Wert1>,<Wert2>,...) ), durchgeführt oder nicht. Da auch dieser Aufruf der Trigger-Prozeduren nichts anderes als Ausdrücke sind, die VFP ganz normal auswertet, kann man in einem solchen Ausdruck auch mehrere Prozeduren aufrufen und diese mit AND oder OR verknüpfen.

Nehmen wir einmal an, wir haben in den Stored Procedures eine Funktion namens BR_Delete_Kunde() abgelegt, also eine Business-Rule, die abprüft, ob der aktuelle Kunde gelöscht werden darf. Diese Funktion gibt .F. zurück, wenn der Kunde nicht gelöscht werden darf, weil zum Beispiel noch offene Rechnungen vorliegen. Die Verknüpfung mit dem RI Delete Code müsste dann durch
BR_Delete_Kunde() AND __ri_delete_kunde()

erfolgen. Zunächst wird also die Geschäftsregel überprüft. Wenn die bereits .FALSE. zurückliefert, ist für VFP die Sache erledigt. Der gesamte Ausdruck liefert dann .F. zurück, die zweite Prozedur muss nicht mehr aufgerufen werden, um das zu entscheiden. Also ruft VFP sie auch nicht auf. Der Kunde wird nicht gelöscht und der RI Code nicht durchgeführt. (Merke: der RI Code wird durchgeführt BEVOR die eigentliche Aktion ausgeführt wird, die ihn getriggert hat!) Wenn die Geschäftsregel .T. zurückliefert, muss VFP auch die RI Prozedur aufrufen, um den gesamten Ausdruck zu evaluieren. Wenn auch diese .T. zurückliefert, wird der Kunde gelöscht.

Folgeaktionen durchführen

Weiter oben haben wir schon mal über das Ergänzen von Daten bei der Satzvalidierung gesprochen und festgestellt, dass diese nur für das Ergänzen von Daten im aktuellen Satz geeignet ist. Über die Triggerausdrücke können wir jetzt aber auch Funktionen aufrufen, die Folgeaktionen durchführen. Da diese Folgeaktionen immer davon abhängen, ob die Hauptaktion selbst durchgeführt werden kann, müssen sie nach dem RI Code aufgerufen werden:

BR_Delete_Kunde() AND __ri_delete_kunde() AND FO_Delete_Kunde()

Das Prinzip ist das gleiche. Die Folgeaktion FO_Delete_Kunde() wird nur dann aufgerufen, wenn die beiden vorausgehenden Aufrufe .T. zurück liefern. Aber Achtung! Die Folgeaktion kann zwar ebenfalls .F. zurück liefern, um die Hauptaktion zu verhindern. Der RI Code ist dann aber bereits ausgeführt und hat vielleicht schon verknüpfte Sätze gelöscht oder eine Wertänderung weitergegeben.

Transaktionen

Der RI Code des VFP Assistenten und auch der von xCase generierte RI Code startet für seinen Bereich eine eigene Transaktion. RI Code und Folgeaktionen müssen aber in eine gemeinsame Transaktion eingekleidet werden. Dazu brauchen wir also Start und Ende Prozeduren, die in den Triggerausdruck verknüpft werden können. Die Abfolge der Regeln wird dann über geschachtelte IIFs gesteuert. Das Schema des gesamten Triggerausdrucks sieht dann so aus:

_bt AND IIF(_br,IIF(_ri,IIF(_fo,_et,_rb),_rb),_rb)

Die Abkürzungen stehen dabei für folgende Stored Procedures:

_bt führt BEGIN TRANSACTION aus, falls noch 2 Transaktionslevel übrig sind, gibt in dem Fall .T. zurück, sonst .F.

_br Abprüfung der Geschäftsregel

_ri RI Code zur Sicherstellung der referentiellen Integrität

_fo Folgeaktionen

_et führt END TRANSACTION aus, gibt .T. zurück

_rb führt ROLLBACK aus, gibt .F. zurück

RI und Integrität der Werte

Zurück zu den RI-Regeln. Betrachten wir zunächst noch einmal die Frage, welche Regeln für die Relation gelten, speziell beim Löschen einer Adresse. Sollte dann der zugehörige Kundensatz ebenfalls gelöscht werden? Wenn man nur die referentielle Integrität seiner Daten sicherstellen will, hat man auch andere Alternativen. So könnte die NULLIFY Regel oder die DEFAULT Regel eingesetzt werden.

Für die wertmäßige Integrität der Daten bringen aber beide Regeln nicht viel. Die Kundendaten wären ohne die gelöschte Adresse in jedem Fall unvollständig.

Lassen Sie uns noch einen anderen Fall betrachten, bei dem die Integrität der Werte eine Rolle spielt.

In diesem Beispiel enthält die Rechnung einen Verweis auf die Währung, in der sie erstellt wurde. Eine Währung darf nicht gelöscht werden, solange sie noch einer Rechnung zugeordnet ist, da sonst alle Beträge der Rechnung sinnlos würden.

Echte und unechte Parent-Child Beziehungen

Warum ist die Alternative, nämlich alle Rechnungen in dieser Währung ebenfalls zu löschen, wenn die Währung gelöscht wird, unsinnig? Bei der Beziehung von Kunden zu Rechnungen haben wir doch genau dies gefordert. Warum also nicht auch bei der Beziehung Währungen zu Rechnungen? Beides sind doch sogenannte Parent-Child Beziehungen? Offensichtlich gibt es aber „echte“ und „unechte“ Parent-Child Beziehungen. In einer echten Parent-Child Beziehung ist die Parent-Entität Besitzer, Auslöser oder Ursprung der zugeordneten Child-Entitäten. In einer unechten Parent-Child Beziehung ist die Parent-Entität lediglich eine gesonderte, detaillierte Beschreibung eines Attributs der Child-Entität.

Für echte Parent-Child Beziehungen lautet die Delete RI-Regel im allgemeinen CASCADE, für unechte Parent-Child Beziehungen dagegen RESTRICT.

.NULL. Unterstützung in der Insert Regel

Gerade bei unechten Parent-Child Beziehungen kommt es häufig vor, dass die Angabe eines gültigen Parent Satzes zu einem Attribut des Childs eigentlich gar nicht so zwingend erforderlich ist. Denken Sie an Kunden, denen eine Zahlungsbedingung zugeordnet wird. Es wäre reichlich unflexibel, wenn das Speichern eines neuen Kunden nicht möglich wäre, nur weil die Zahlungsbedingung nicht angegeben wurde. Wenn dem Kunden später die erste Rechnung gestellt werden soll, kann das Programm immer noch darauf hinweisen, dass die Zahlungsbedingung fehlt. Es wäre also schön, wenn der Fremdschlüssel für die Zahlungsbedingung leer bleiben könnte. Das lässt aber der RI Code nicht zu, da eine Zahlungsbedingung mit einem leeren Primärschlüssel nicht existiert. (Es sei denn, wir hätten explizit eine solche angelegt.) Eigentlich ist ja „leer“ auch nicht der richtige Wert. Besser wäre .NULL. für „unbekannt“.

Die Insert Regel RESTRICT sollte also nur durchgesetzt werden für Fremdschlüssel, die nicht .NULL. sind. Das ist bei dem vom VFP Assistenten generierten RI Code nicht möglich. Schlimmer noch: Wenn ein Fremdschlüssel einmal .NULL. ist, kann er anschließend jeden beliebigen Wert annehmen, weil der RI Code wegen fehlender .NULL. Unterstützung dann falsch reagiert. Auch der von xCase generierte RI Code bot lange Zeit keine durchgängige .NULL. Unterstützung. Fremdschlüssel konnten zwar von der Delete Regel auf .NULL. gesetzt werden. Ein Insert mit .NULL. Fremdschlüsseln funktionierte jedoch nicht, sondern lief auf einen Fehler. Ab der xCase Version 5 ist dies aber behoben.

Zusammenfassung:

Mit den Feld- und Satzvalidierungen und den Triggern in VFP kann man eine Menge von Regeln bereits in der Datenbank verankern – Geschäftsregeln und RI-Regeln sollten dabei gedanklich unterschieden werden. Benutzen Sie die Möglichkeiten der VFP Datenbank, Ihre Daten sicher und stimmig zu speichern. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen dabei helfen.