Einiges zum Grundverständnis relationaler Datenbanken...

Für eine strukturierte Sammlung von Informationen bietet sich im einfachsten Fall die Form einer Tabelle an. Im Tabellenkopf werden die zu sammelnden Informationen beschrieben, die Zeilen enthalten die jeweils zusammengehörenden Informationen und in den Zellen befinden sich die konkreten Einzelinformationen.

Das könnte am Beispiel einer CD-Sammlung etwa so aussehen:

CD-TitelErsch.-JahrMusik-TitelTitellängeInterpret
Greatest Hits2005Yesterday02:56Max Mustermann
Greatest Hits2005Tomorrow03:56Max Mustermann
Greatest Hits2005Last Week04:02Max Mustermann
Greatest Hits2005Next Month03:14Max Mustermann
Greatest Hits2005Last Year02:45Max Mustermann
Sunshine2008On the Sea03:56Trallala Musterfrau
Sunshine2008On the Beach04:50Trallala Musterfrau
Sunshine2008Sunshine Feeling04:10Trallala Musterfrau
Sunshine2008Rain on me01:56Trallala Musterfrau
...............
Und so weiter und so fort...

Genau auf diesem tabellarischen Prinzip beruhen relationale Datenbanken. Allerdings fällt uns an unserer Beispieltabelle auf, dass sie eine hohe Datenredundanz aufweist. Dies kann sehr schnell zu Dateninkonsistenz führen. Stell dir vor, du musst 20-mal "Max Mustermann" eingeben - da passiert es schnell, dass aus dem Interpreten "Myx Mistermann" wird.

Wie können wir aber verhindern, das gleiche Informationen zig-mal abgespeichert werden?

Wie wäre es denn, wenn wir aus unserer einen großen Tabelle mehrere kleine machen!

Jetzt haben wir drei Tabellen, die untereinander in Beziehung stehen - unsere erste relationale Datenbank!

Zum Schluss noch eine kleine Übersicht, damit du mit dem nun folgenden "Begriffe-Wirrwar" einigermaßen zurechtkommst:

Redundante Daten haben einen geringeren Informationsgehalt, da identische Informationen mehrfach gespeichert werden. In unserem Falle haben wir mehrfach den gleichen CD-Titel, das gleiche Erscheinungsjahr und ein und denselben Interpreten.
Gleiche Daten, die unterschiedliche Informationen enthalten, bezeichnet man als inkonsistent.