Verschieben von Daten von Excel nach Access

Wichtig :  Dieser Artikel wurde maschinell übersetzt. Bitte beachten Sie den Haftungsausschluss. Die englische Version des Artikels ist als Referenz hier verfügbar: hier.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten aus Excel nach Access verschieben und die Daten in relationale Tabellen konvertieren, sodass Sie Microsoft Office Excel und Access zusammen verwenden können. Kurz gesagt eignet sich Access ideal für das Erfassen, Speichern, Abfragen und Teilen von Daten, während Excel optimal zum Berechnen, Analysieren und Visualisieren von Daten geeignet ist.

In zwei Artikeln Verwalten von Daten mit Access oder Excel und Die 10 wichtigen Gründe für die Verwendung von Access mit Excel wird erörtert, welches Programm sich für eine bestimmte Aufgabe besonders eignet und wie Excel und Access gemeinsam in einer praktischen Lösung verwendet werden.

Inhalt dieses Artikels

Die Grundidee von relationalen Datenbanken und Datenmodellierung

Die Komponenten einer relationalen Tabelle

Was ist Normalisierung?

Tabellen können in verschiedenen Normalformen vorliegen

Beziehungen und Schlüssel

Datenintegrität und Gültigkeit

Zusammenfassung

Die grundlegenden Schritte zum Verschieben von Daten aus Excel nach Access

Schritt 1: Importieren von Daten aus Excel in Access

Automatisches Anfügen von Daten auf einfache Weise

Schritt 2: Normalisieren von Daten mithilfe des Tabellenanalyse-Assistenten

Schritt 3: Herstellen von Verbindungen mit Access-Daten aus Excel

Einbringen Ihrer Daten in Access

Die Grundidee von relationalen Datenbanken und Datenmodellierung

Viele Datendateien, einschließlich Excel, werden als Flatfiles bezeichnet. Diese Dateien sind oft groß und enthalten redundante Daten, Spalten, die nur selten verwendet werden, und viele leere Werte. Sie haben diese Dateien vielleicht von einem anderen System oder Benutzer geerbt, oder sie haben sich in dieser Weise entwickelt, da Spalten im Lauf der Zeit hinzugefügt wurden, um den sich ändernden Anforderungen zu genügen. Zwar funktioniert die Struktur der Daten in einer Flatfile für einen bestimmten Zweck, sie sind jedoch nicht flexibel, und es kann schwierig werden, Antworten auf unvorhergesehene Fragen zu Ihren Daten zu finden.

Eine Flatfile

Die bewährte Lösung für eine Flatfile ist eine relationale Datenbank. Access ist ein relationales Datenbankprogramm, das besonders gut funktioniert, wenn Tabellen gut entworfen sind und Beziehungen im Sinn des relationalen Datenbankmodells aufweisen.

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Die Komponenten einer relationalen Tabelle

In einer gut entworfenen relationalen Datenbank ist jede Tabelle eine Sammlung von benannten Spalten und mehreren Zeilen, in denen Informationen zu einem einzelnen Thema gespeichert sind, wie etwa Mitarbeitern. Jede Spalte der Tabelle weist einen eindeutigen Namen auf und enthält Informationen über das Thema, wie etwa den Vornamen eines Mitarbeiters und seine Adresse. Die Zeilen der Tabelle enthalten Vorkommen des Themas, wie etwa alle aktuellen Mitarbeiter des Unternehmens. Ein einzelner Wert ist am Schnittpunkt einer Zeile mit einer Spalte gespeichert und stellt ein einzelnes Faktum dar, wie z. B. "Düsseldorf". Schließlich kann die Anordnung der Zeilen und Spalten geändert werden, ohne die Bedeutung der Tabelle zu verändern.

Eine relationale Tabelle

1. Eine Tabelle stellt ein einzelnes Thema dar – eine Person, einen Ort, einen Gegenstand, ein Ereignis oder ein Konzept

2. Jede Zeile ist eindeutig und weist einen Primärschlüssel auf, wie die Nummer eines Mitarbeiterausweises

3. Jede Spalte hat einen eindeutigen, kurzen und aussagekräftigen Namen

4. Alle Werte in einer Spalte ähneln sich in Bedeutung und Format.

5. Jeder Wert in der Tabelle (die Entsprechung einer Zelle in Excel) stellt ein einzelnes Faktum dar

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Was ist Normalisierung?

Leider kommt eine gut entworfene relationale Tabelle in einer Access-Datenbank nicht einfach automatisch zustande. Sie müssen eine Methode verwenden, um die Daten in einer Flatfile zu analysieren und sie aus einer Tabelle in zwei oder mehr aufeinander bezogenen Tabellen neu anzuordnen. Diese Methode wird als Normalisierung bezeichnet. In einem schrittweisen Prozess teilen Sie eine Tabelle in zwei oder mehr kleinere Tabellen auf, indem Sie wiederholte Werte in einer Spalte entfernen, redundante Daten aus Zeilen entfernen und Primärschlüssel (ein Feld, das jeden Datensatz in einer Tabelle eindeutig bezeichnet) und Fremdschlüssel (ein Feld, das Werte enthält, die im Primärschlüsselfeld in einer zugeordneten Tabelle gefunden werden) hinzufügen, um Beziehungen zwischen den neuen Tabellen zu definieren.

Ein relationales Diagramm

1. Eine relationale Tabelle

2. Spaltennamen

3. Ein Primärschlüssel

4. Ein Fremdschlüssel

5. Relationale Zeilen und Symbole

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Tabellen können in verschiedenen Normalformen vorliegen

Eine Tabelle kann in einer von vier verschiedenen Normalformen vorliegen: nullte, erste, zweite und dritte. Jede Form beschreibt den Organisationsgrad, bis zu dem die Daten in einer Tabelle strukturiert sind und erfolgreich in einer relationalen Datenbank verwendet werden können. Die nullte Normalform ist die am wenigsten strukturierte und die dritte Normalform die am effizientesten strukturierte.

Nullte Normalform    Ein Anzeichen, dass sich eine Tabelle im am wenigsten strukturierten Zustand befindet, der als "nullte Normalform" bezeichnet wird, liegt vor, wenn eine oder mehrere Spalten "nicht atomare" Werte enthalten, was bedeutet, dass mehrere Werte in einer einzelnen Zelle enthalten sind. Beispielsweise kann eine Kundenadresse aus einer Straßenanschrift (wie etwa "Poststr. 7"), einer Stadt, einem Land und einer Postleitzahl bestehen. Im Idealfall ist jedes dieser Elemente der Adresse in einer eigenen Spalte gespeichert. Als weiteres Beispiel sollte eine Spalte, die vollständige Namen enthält, wie etwa "König, Lilly" oder "Marie Krause" in getrennte Spalten für Vor- und Nachnamen aufgeteilt werden. Das Speichern von Vor- und Nachnamen in separaten Spalten stellt eine bewährte Methode dar, die Ihnen hilft, Ihre Daten schnell zu finden und zu sortieren.

Ein weiteres Zeichen für Daten in der nullten Normalform ist das Vorkommen von Informationen zu verschiedenen Themen, wie etwa Vertriebsmitarbeitern, Produkten, Kunden und Bestellungen. Wann immer möglich sollten die Daten für jedes Thema auf separate Tabellen aufgeteilt werden.

Erste Normalform    Eine Tabelle befindet sich in der ersten Normalform, wenn jede Spalte atomare Werte enthält, aber eine oder mehrere Spalten einige redundante Daten enthalten, wie etwa Verkäufer- oder Kundeninformationen für jeden Teil einer Bestellung. Beispielsweise wird Krause, Marie, fünf Mal auf dem Arbeitsblatt wiederholt, da sie zwei verschiedene Bestellungen aufweist (eine mit drei Produkten und eine mit zwei Produkten).

Zweite Normalform    Eine Tabelle befindet sich in der zweiten Normalform, wenn die redundanten Daten entfernt wurden, aber eine oder mehrere Spalten entweder nicht auf dem Primärschlüssel basieren oder berechnete Werte enthalten (wie etwa Preis * Rabatt).

Dritte Normalform    Eine Tabelle befindet sich in der dritten Normalform, wenn alle Spalten in der Tabelle ausschließlich auf dem Primärschlüssel basieren. Wie in der folgenden Abbildung dargestellt, sind Produkt- und Lieferanteninformationen in separaten Tabellen gespeichert und werden bei einer Suche mit dem Feld "Lieferanten-ID" in der Tabelle "Lieferanten" verknüpft.

Tabellen in der nullten, ersten und zweiten Normalform können beim Ändern von Daten Probleme verursachen. Beispielsweise ist das Aktualisieren von Werten, die häufig wiederholt werden, äußerst zeitaufwändig. Bei jeder Aktualisierung eines Werts müssen Sie überprüfen, ob andere Zeilen diesen Wert ebenfalls enthalten. Das wird schnell zur Zeitverschwendung und kann ein fehlerträchtiger Vorgang sein. Darüber hinaus ist es schwierig, Spalten, die wiederholte Werte enthalten, effektiv zu sortieren und zu filtern. Tabellen in der ersten und zweiten Normalform stellen einen großen Fortschritt gegenüber der nullten Normalform dar, können beim Einfügen, Aktualisieren oder Löschen von Daten aber immer noch zu Problemen führen.

Wenn Sie den Prozess der Normalisierung Ihrer Daten durchlaufen, konvertieren Sie eine Tabelle aus einer niedrigeren Form in eine höhere Form, bis alle Tabellen sich in der dritten Normalform befinden. In den meisten Fällen ist die dritte Normalform aus den folgenden Gründen ideal:

  • Änderungsbedingte Probleme beim Einfügen, Löschen oder Aktualisieren von Daten können ausgeschaltet werden.

  • Die Integrität der Daten kann mithilfe von Dateneinschränkungen und Geschäftsregeln gewahrt werden.

  • Sie können die Daten auf eine Vielzahl von Arten abfragen, um Antworten auf Ihre Fragen zu erhalten.

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Beziehungen und Schlüssel

Eine gut definierte relationale Datenbank enthält verschiedene Tabellen, von denen jede in der dritten Normalform vorliegt, es gibt aber außerdem Beziehungen zwischen diesen Tabellen, die den Zusammenhang der Daten definieren. Beispielsweise gehören Mitarbeiter zu Abteilungen und sind Projekten zugeordnet , Projekte haben Teilvorgänge, Teilvorgänge sind im Besitz von Mitarbeitern, und Abteilungen verwalten Projekte. In diesem Szenario wären in einer relationalen Datenbank vier Tabellen definiert: Mitarbeiter, Projekte, Teilvorgänge und Abteilungen, für die diese Schlüsselbeziehungen definiert sind: gehören zu, zugeordnet sein zu, haben, im Besitz sein von und verwalten.

Es gibt drei Typen von Beziehungen:

  • Eins-zu-eins (1:1)    Beispielsweise weist jeder Mitarbeiter eine eindeutige Mitarbeiterausweisnummer auf, und jede Mitarbeiterausweisnummer bezieht sich eindeutig auf einen Mitarbeiter.

  • Eins-zu-viele (1:M)    Beispielsweise ist jeder Mitarbeiter einer Abteilung zugeordnet, aber eine Abteilung hat viele Mitarbeiter. Dies wird auch als eine hierarchische Beziehung bezeichnet.

  • Viele-zu-viele (M:M)    Beispielsweise kann ein Mitarbeiter vielen Projekten zugeordnet sein, und jedem Projekt können viele Mitarbeiter zugeordnet sein. Beachten Sie, dass häufig eine besondere Tabelle, die als Verknüpfungstabelle bezeichnet wird, zum Erstellen einer Eins-zu-viele-Beziehung zwischen jeder von insgesamt drei Tabellen in der dritten Normalform verwendet wird, die zusammen die Viele-zu-viele-Beziehung bilden.

Sie erstellen Beziehungen zwischen zwei oder mehr Tabellen auf der Grundlage von Primär- und Fremdschlüsseln. Ein Primärschlüssel ist eine Spalte in einer Tabelle, deren Werte jede Zeile in einer Tabelle eindeutig identifizieren, wie etwa eine Mitarbeiterausweisnummer oder ein Abteilungscode. Ein Fremdschlüssel ist eine Spalte in einer Tabelle, deren Werte mit dem Primärschlüssel einer anderen Tabelle übereinstimmen. Sie können sich einen Fremdschlüssel als eine Kopie des Primärschlüssels aus einer anderen relationalen Tabelle vorstellen. Die Beziehung zwischen zwei Tabellen wird durch Abgleichen der Werte des Fremdschlüssels in der einen Tabelle mit den Werten des Primärschlüssels in einer anderen Tabelle hergestellt.

Primärschlüssel- und Fremdschlüsselbeziehungen

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Datenintegrität und Gültigkeit

Nachdem Sie eine relationale Datenbank mit allen Tabellen in der dritten Normalform und definierten korrekten Beziehungen erstellt haben, ist es sinnvoll, die Integrität der Daten sicherzustellen. Datenintegrität bedeutet, dass Sie korrekt und konsistent in den Beziehungen und Tabellen der Datenbank navigieren und diese verändern können, während die Datenbank im Lauf der Zeit aktualisiert wird. Zwei grundlegende Regeln stellen bei relationalen Datenbanken die Datenintegrität sicher.

Die Entitätsregel    Jede Zeile in einer Tabelle muss über einen Primärschlüssel verfügen, und dieser Primärschlüssel muss einen Wert aufweisen. Diese Regel stellt sicher, dass jede Zeile in einer Tabelle eindeutig identifiziert werden kann und unter keinen Umständen versehentlich verloren geht. Ferner können die Eindeutigkeit und das Bestehen aller Primärschlüssel bei jedem Einfügen, Aktualisieren oder Löschen von Daten aufrecht erhalten werden.

Die Regel der referentiellen Integrität    Diese Regel steuert die Einfügungs- und Löschregeln der Eins-zu-viele-Beziehung. Wenn eine Tabelle einen Fremdschlüssel aufweist, muss jeder Wert des Fremdschlüssels entweder NULL (kein Wert) sein oder mit den Werten in der relationalen Tabelle übereinstimmen, in denen dieser Fremdschlüssel den Primärschlüssel bildet.

Bearbeiten von Beziehungen

Darüber hinaus können Sie die Datenintegrität in einer relationalen Datenbank sicherstellen, indem Sie verschiedene Regeln der Datenvalidierung verwenden, einschließlich des Datentyps (z. B. Integer), der Datenlänge (wie etwa 15 Zeichen oder weniger), des Datenformats (z. B. Währung), eines Standardwerts (wie etwa 10) und der Einschränkungen (z. B. Lager_Menge > Nachbestell_Menge). Diese Regeln zur Datenvalidierung helfen mit, sicherzustellen, dass die Datenbank Daten von hoher Qualität aufweist und den festgelegten Geschäftsregeln entspricht.

Es sollte beachtet werden, dass bei der Dateneingabe ein wichtiger Unterschied zwischen einer Access-Datenbank und einer Excel-Arbeitsmappe besteht. Das Eingeben von Daten in einem Excel-Arbeitsblatt erfolgt "formlos". Sie können die Daten so ziemlich überall eingeben und eine Änderung leicht rückgängig machen. Eine Access-Datenbank ist jedoch viel strukturierter und unterliegt strengeren Einschränkungen. Wenn Sie Daten in einer Tabelle eingeben, wird die Änderung darüber hinaus in der Datenbank festgeschrieben (Commit). Sie können die Dateneingabe nicht in der gleichen Weise wie in Excel rückgängig machen, obwohl Sie die Daten löschen oder aktualisieren können, um Fehler zu korrigieren.

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Zusammenfassung

Nach dem Normalisieren der Daten in relationalen Tabellen mit klar definierten Beziehungen und dem Definieren der Datenintegrität werden diese Vorgänge sehr viel einfacher:

  • Sparen von Platz und Verbessern der Leistung, da sich wiederholende und redundante Daten physisch entfernt werden.

  • Präzises Aktualisieren von Daten unter Wahrung der Datenintegrität.

  • Sortieren, Filtern, Erstellen berechneter Spalten, Aggregieren und Zusammenfassen von Daten.

  • Abfragen von Daten auf verschiedene Weise, um Antworten auf erwartbare und unvorhergesehene Fragen zu finden.

Wir wollen nicht verschweigen, dass es erweiterte Aspekte beim relationalen Datenbankentwurf gibt, wie etwa zusammengesetzte Schüssel (einen Schlüssel, der aus Werten von zwei oder mehr Spalten besteht), weitere Normalformen (vierte Normalform — eine mehrwertige Abhängigkeit) und Denormalisierung. Aber für die meisten einfachen bis mittleren Datenbankanforderungen besitzen Sie jetzt die grundlegenden Informationen, die Sie zum Verständnis der folgenden Fallstudien in diesem Artikel benötigen.

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Die grundlegenden Schritte beim Verschieben von Daten aus Excel nach Access

Beim Verschieben von Daten von Excel nach Access sind drei grundlegende Schritte auszuführen.

Drei grundlegende Schritte

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Schritt 1: Importieren von Daten aus Excel in Access

Das Importieren von Daten ist ein Vorgang, der sehr viel reibungsloser ablaufen kann, wenn Sie sich ein bisschen Zeit nehmen, um Ihre Daten vorzubereiten und zu bereinigen. Das Importieren von Daten ist so ähnlich wie der Einzug in ein neues Haus. Wenn Sie Ihren Besitz vor dem Umzug aussortieren und ordnen, wird der Einzug in das neue Haus viel einfacher.

Bereinigen von Daten vor dem Importieren

Bevor Sie Daten in Access importieren, sollten Sie in Excel diese Schritte ausführen:

  • Konvertieren von Zellen, die nicht atomare Daten (das heißt mehrere Werte in einer Zelle) enthalten, in mehrere Spalten. Beispielsweise sollte eine Zelle in einer Spalte "Qualifikationen", die mehrere Werte für die Qualifikation enthält, wie z. B. "C#-Programmierung", "VBA-Programmierung" und "Webdesign", in separate Spalten aufgeteilt werden, von denen jede nur einen Wert für die Qualifikation enthält.

  • Verwenden Sie den Befehl GLÄTTEN, um führende, schließende und mehrfache eingebettete Leerzeichen zu entfernen.

  • Entfernen Sie nicht druckende Zeichen.

  • Suchen und beheben Sie Rechtschreib- und Zeichensetzungsfehler.

  • Entfernen Sie doppelt vorhandene Zeilen oder doppelte Felder.

  • Stellen Sie sicher, dass die Spalten mit Daten keine gemischten Formate enthalten, insbesondere Zahlen, die im Textformat und Datumswerte, die im Zahlenformat vorliegen.

Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Excel-Hilfethemen:

Hinweis : Wenn Ihre Anforderungen für die Bereinigung von Daten komplex sind oder Sie nicht über die Zeit oder die Ressourcen zum Automatisieren des Vorgangs in eigener Regie verfügen, können Sie die Einbeziehung eines Drittanbieters erwägen. Weitere Informationen finden Sie, wenn Sie in Ihrer bevorzugten Suchmaschine im Webbrowser nach "Software zur Datenbereinigung" oder "Datenqualität" suchen.

Wählen Sie beim Importieren den besten Datentyp aus

Sie sollten vor dem Importvorgang in Access eine kluge Wahl treffen, damit Sie nur mit wenigen Konvertierungsfehlern (falls überhaupt) konfrontiert werden, für die ein manueller Eingriff erforderlich ist. Die folgende Tabelle fasst zusammen, wie Excel-Zahlenformate und Access-Datentypen beim Importieren von Daten aus Excel in Access konvertiert werden, und gibt einige Hinweise zu den am besten geeigneten Datentypen zum Auswählen im Import-Assistenten für Kalkulationstabellen.

Excel-Zahlenformat

Access-Datentyp

Kommentare

Empfehlung

Text

Text, Memo

Der Access-Datentyp "Text" speichert alphanumerische Daten bis zu 255 Zeichen. Der Access-Datentyp "Memo" speichert alphanumerische Daten bis zu 65.535 Zeichen.

Wählen Sie Memo aus, um das Abschneiden von Daten zu vermeiden.

Zahl, Prozent, Bruch, Wissenschaft

Zahl

Access verfügt über einen Datentyp "Zahl", der auf der Grundlage der Eigenschaft "Feldgröße" abgestuft ist (Byte, Integer, Long Integer, Single, Double, Decimal).

Wählen Sie Double aus, um Fehler bei der Datenkonvertierung zu vermeiden.

Datum

Datum

Access und Excel verwenden die gleiche serielle Datumszahl zum Speichen von Datumswerten. In Access ist der Datumsbereich jedoch größer: von -657.434 (1. Januar 100 n. Chr.) bis 2.958.465 (31. Dezember 9999 n. Chr.).

Da Access das 1904-Datumssystem (das in Excel für Macintosh verwendet wird) nicht kennt, müssen Sie die Datumswerte entweder in Excel oder in Access konvertieren, um falsche Werte zu vermeiden.

Weitere Informationen finden Sie unter Ändern des Datumssystems, der Formate oder der Interpretation zweistelliger Jahresangaben und Importieren von oder Verknüpfen mit Daten in einer Excel-Arbeitsmappe

.

Wählen Sie Datum aus.

Zeit

Zeit

Access und Excel speichern Uhrzeitwerte unter Verwendung des gleichen Datentyps.

Wählen Sie Uhrzeit aus, was normalerweise die Standardeinstellung ist.

Währung, Buchhaltung

Währung

In Access speichert der Datentyp "Währung" Daten als Zahlen mit 8 Byte und einer Genauigkeit bis zu vier Dezimalstellen; er wird zum Speichern von Finanzdaten und zur Vermeidung von Rundungsfehlern verwendet.

Wählen Sie Währung aus, was normalerweise den Standardwert bildet.

Boolesch

Ja/Nein

Access verwendet "-1" für alle Ja-Werte und "0" für alle Nein-Werte, während Excel "1" für alle WAHR-Werte und "0" für alle FALSCH-Werte verwendet.

Wählen Sie Ja/Nein aus, wodurch die zugrundeliegenden Werte automatisch konvertiert werden.

Hyperlink

Hyperlink

Ein Link enthält in Excel und Access eine URL oder eine Webadresse, auf die Sie klicken und der Sie folgen können.

Wählen Sie Hyperlink aus, andernfalls verwendet Access möglicherweise standardmäßig den Datentyp "Text".

Sobald sich die Daten in Access befinden, können Sie die Excel-Daten löschen. Vergessen Sie nicht, die ursprüngliche Excel-Arbeitsmappe zu sichern, bevor Sie sie löschen.

Weitere Informationen finden Sie im Access-Hilfethema Importieren von oder Verknüpfen mit Daten in einer Excel-Arbeitsmappe.

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Automatisches Anfügen von Daten auf einfache Weise

Eine allgemeine Problem Excel Benutzer haben Anfügen von Daten mit den gleichen Spalten in einem großen Arbeitsblättern ist. Beispielsweise müssen Sie möglicherweise einen bestandsnachverfolgung Lösung, die in Excel begonnen, aber jetzt ist gewachsen Dateien aus vielen Arbeitsgruppen und Abteilungen aufnehmen möchten. Diese Daten möglicherweise in anderen Arbeitsblättern und Arbeitsmappen oder in Textdateien, die von anderen Systemen Datenfeeds sind. Es gibt keine User Interface (Befehl) oder Anfügen ähnliche Daten in Excel auf einfache Weise aus.

Die beste Lösung besteht in der Verwendung von Access, in dem Sie Daten einfach mithilfe des Import-Assistenten für Kalkulationstabellen in eine Tabelle importieren bzw. an eine Tabelle anfügen können. Darüber hinaus können Sie wirklich viele Daten an eine Tabelle anfügen. Sie können die Importvorgänge speichern, sie als geplante Aufgaben in Microsoft Office Outlook hinzufügen und den Vorgang sogar mithilfe von Makros automatisieren.

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Schritt 2: Normalisieren von Daten mithilfe des Tabellenanalyse-Assistenten

Auf den ersten Blick kann der Vorgang des Normalisierens Ihrer Daten als einschüchterndes Vorhaben erscheinen. Glücklicherweise ist das Normalisieren von Tabellen in Access dank des Tabellenanalyse-Assistenten ein erheblich einfacherer Vorgang.

Der Tabellenanalyse-Assistent

1. Ziehen Sie die ausgewählten Spalten auf eine neue Tabelle, und erstellen Sie dabei automatisch Beziehungen

2. Verwenden Sie Schaltflächenbefehle, um eine Tabelle umzubenennen, einen Primärschlüssel hinzuzufügen, eine vorhandene Spalte zum Primärschlüssel oder die letzte Aktion rückgängig zu machen

Mithilfe des Assistenten können Sie die folgenden Aktionen ausführen:

  • Konvertieren einer Tabelle in eine Reihe kleinerer Tabellen bei automatischer Erstellung einer Primär- und Fremdschlüsselbeziehung zwischen den Tabellen.

  • Hinzufügen eines Primärschlüssels zu einem vorhandenen Feld, das eindeutige Werte enthält, oder Erstellen eines neuen ID-Felds, das den Datentyp "AutoNumber" verwendet.

  • Automatisches Erstellen von Beziehungen, um referenzielle Identität mit Updateweitergabe durchzusetzen. Löschweitergabe wird nicht automatisch hinzugefügt, um das versehentliche Löschen von Daten zu verhindern, jedoch kann die Löschweitergabe später leicht hinzugefügt werden.

  • Durchsuchen von neuen Tabellen nach redundanten oder doppelt vorhandenen Daten (wie etwa der gleiche Kunde mit zwei verschiedenen Telefonnummern) und deren Aktualisierung nach Wunsch.

  • Sichern der ursprünglichen Tabelle und deren Umbenennung durch Anhängen von "_OLD" an den Namen. Anschließend erstellen Sie eine Abfrage, die die ursprüngliche Tabelle mit dem ursprünglichen Tabellennamen rekonstruiert, sodass alle vorhandenen Formulare oder Berichte, die auf der ursprünglichen Tabelle beruhen, mit der neuen Tabellenstruktur funktionieren.

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Schritt 3: Herstellen von Verbindungen mit Access-Daten aus Excel

Nach der Normalisierung der Daten in Access und dem Erstellen einer Abfrage oder Tabelle zur Wiederherstellung der ursprünglichen Daten ist das Verbinden mit den Access-Daten von Excel aus keine große Schwierigkeit mehr. Ihre Daten befinden sich jetzt in Access als externer Datenquelle und können über eine Datenverbindung mit der Arbeitsmappe verbunden werden; die Datenverbindung ist ein Informationscontainer, der zur Suche in, zur Anmeldung bei und zum Zugriff auf die externe Datenquelle verwendet wird. Die Verbindungsinformationen sind in der Arbeitsmappe gespeichert und können außerdem in einer Verbindungsdatei, wie etwa einer Office Data Connection-Datei (Dateinamenerweiterung ODC) oder einer Datenquellennamen-Datei (Erweiterung DSN) gespeichert werden. Nachdem Sie die Verbindung mit den externen Daten hergestellt haben, können Sie die Excel-Arbeitsmappe darüber hinaus automatisch aktualisieren , sobald die Daten in Access aktualisiert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über das Verbinden (Importieren) von Daten und Austauschen (Kopieren, Importieren, Exportieren) von Daten zwischen Excel und Access.

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Einbringen Ihrer Daten in Access

Dieser Abschnitt führt Sie schrittweise durch die folgenden Phasen der Normalisierung Ihrer Daten: Aufbrechen der Werte in den Spalten "Verkäufer" und "Adresse" in ihre atomarsten Bestandteile, Aufteilen von verwandten Themen auf eigene Tabellen, Kopieren und Einfügen dieser Tabellen von Excel in Access, Erstellen von Schlüsselbeziehungen zwischen den neu erstellten Access-Tabellen sowie Erstellen und Ausführen einer einfachen Abfrage in Access zum Zurückgeben von Informationen.

Beispieldaten in nicht normalisierter Form

Das folgende Arbeitsblatt enthält nicht atomare Werte in der Spalte "Verkäufer" und der Spalte "Adresse". Beide Spalten sollten in zwei oder mehr separate Spalten aufgeteilt werden. Dieses Arbeitsblatt enthält darüber hinaus Informationen über Verkäufer, Produkte, Kunden und Bestellungen. Diese Informationen sollten ebenfalls anhand des Themas auf separate Tabellen aufgeteilt werden.

Verkäufer

Bestellungs-ID:

Bestelldatum

Artikel-Nr:

Menge

Preis

Kundenname

Adresse

Telefon

König, Lilly

2348

2.3.09

J-558

3500

8,50 €

Contoso, Ltd.

Poststr. 7. Deutschland

0425-55 50 22 2

König, Lilly

2348

2.3.09

B-205

3500

4,50 €

Contoso, Ltd.

Poststr. 7. Deutschland

0425-55 50 22 2

König, Lilly

2348

2.3.09

D-4420

18

7,25 €

Contoso, Ltd.

Poststr. 7. Deutschland

0425-55 50 22 2

König, Lilly

2349

4.3.09

C-789

4

7,00 €

Fourth Coffee

Krumpholzstr. 18, 93048 Regensburg, Deutschland

0941 55 50 20 1

König, Lilly

2349

4.3.09

C-795

19

9,75 €

Fourth Coffee

Krumpholzstr. 18, 93048 Regensburg, Deutschland

0941 55 50 20 1

Krause, Marie

2350

4.3.09

A-2275

3500

16,75 €

Adventure Works

Messekreisel 3, 50679 Köln, Deutschland

0221 55 50 18 5

Krause, Marie

2350

4.3.09

F-198

19

5,25 €

Adventure Works

Messekreisel 3, 50679 Köln, Deutschland

0221 55 50 18 5

Krause, Marie

2350

4.3.09

B-205

Sonntag

4,50 €

Adventure Works

Messekreisel 3, 50679 Köln, Deutschland

0221 55 50 18 5

Schneider, Detlef

2351

4.3.09

C-795

19

9,75 €

Contoso, Ltd.

Poststr. 7. Deutschland

0425-55 50 22 2

Schneider, Detlef

2352

5.3.09

A-2275

3500

16,75 €

Adventure Works

Messekreisel 3, 50679 Köln, Deutschland

0221 55 50 18 5

Schneider, Detlef

2352

5.3.09

D-4420

4

7,25 €

Adventure Works

Messekreisel 3, 50679 Köln, Deutschland

0221 55 50 18 5

Krüger, Heiko

2353

7.3.09

A-2275

19

16,75 €

Fourth Coffee

Krumpholzstr. 18, 93048 Regensburg, Deutschland

0941 55 50 20 1

Krüger, Heiko

2353

7.3.09

C-789

18

7,00 €

Fourth Coffee

Krumpholzstr. 18, 93048 Regensburg, Deutschland

0941 55 50 20 1

Otto, Lorenz

2354

7.3.09

A-2275

4

16,75 €

Contoso, Ltd.

Poststr. 7. Deutschland

0425-55 50 22 2

Krause, Marie

2355

8.3.09

D-4420

3500

7,25 €

Adventure Works

Messekreisel 3, 50679 Köln, Deutschland

0221 55 50 18 5

Krause, Marie

2355

8.3.09

C-795

4

9,75 €

Adventure Works

Messekreisel 3, 50679 Köln, Deutschland

0221 55 50 18 5

König, Lilly

2356

10.3.09

C-789

19

7,00 €

Contoso, Ltd.

Poststr. 7. Deutschland

0425-55 50 22 2

Information in ihren kleinsten Einheiten: atomare Daten

Beim Arbeiten mit den Daten in diesem Beispiel können Sie den Befehl Text in Spalten in Excel verwenden, um die atomaren Teile einer Zelle (wie etwa die Straßenanschrift, die Stadt, das Land und die Postleitzahl) in diskrete Spalten aufzuteilen.

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Spalten des gleichen Arbeitsblatts nachdem sie aufgeteilt wurden, um alle Werte atomar zu machen. Beachten Sie, dass die Informationen in der Spalte "Verkäufer" in die Spalten "Nachname" und "Vorname" aufgeteilt wurden und die Informationen in der Spalte "Adresse" in "Straßenanschrift", "Ort", "Land" und "Postleitzahl" aufgeteilt wurden. Diese Daten befinden sich in der "ersten Normalform".

Nachname

Vorname

 

Straßenanschrift

Ort

Land

Postleitzahl

König

Lilly

Poststr. 7

Detmold

Deutschland

98227

Krause

Marie

Messekreisel 3

Köln

Deutschland

98234

Schneider

Detlef

Poststr. 7

Detmold

Deutschland

98227

Krüger

Heiko

Krumpholzstr. 18, Regensburg

Regensburg

Deutschland

98199

Otto

Lorenz

Poststr. 7

Detmold

Deutschland

98227

Aufteilen von Daten in strukturierte Themen in Excel

Die verschiedenen Tabellen mit Beispieldaten, die sich anschließen, zeigen die gleichen Informationen von dem Excel-Arbeitsblatt nach der Aufteilung in Tabellen für Verkäufer, Produkte, Kunden und Bestellungen. Der Tabellenentwurf ist nicht endgültig, aber die Richtung stimmt.

Die Tabelle "Verkäufer" enthält nur Informationen über Vertriebsmitarbeiter. Beachten Sie, dass jeder Datensatz über eine eindeutige ID verfügt (Verkäufer-ID). Der Wert "Verkäufer-ID" wird in der Tabelle "Bestellungen" verwendet, um Bestellungen mit Verkäufern zu verknüpfen.

Verkäufer

Verkäufer-ID

Nachname

Vorname

101

König

Lilly

103

Krause

Marie

105

Schneider

Detlef

107

Krüger

Heiko

109

Otto

Lorenz

Die Tabelle "Produkte" enthält nur Informationen zu Produkten. Beachten Sie, dass jeder Datensatz über eine eindeutige ID verfügt (Artikel-Nr.). Der Wert von "Artikel-Nr." wird verwendet, um die Produktinformationen mit der Tabelle "Bestellungsdetails" zu verknüpfen.

Produkte

Artikel-Nr:

Preis

A-2275

16,75

B-205

4,50

C-789

7,00

C-795

9,75

D-4420

7,25

F-198

5,25

J-558

8,50

Die Tabelle "Kunden" enthält nur Informationen über Kunden. Beachten Sie, dass jeder Datensatz über eine eindeutige ID verfügt (Kunden-Nr.). Der Wert von "Kunden-Nr." wird verwendet, um die Kundeninformationen mit der Tabelle "Bestellungen" zu verknüpfen.

Kunden

Kunden-Nr

Name

Straßenanschrift

Ort

Land

Postleitzahl

Telefon

1001

Contoso, Ltd.

Poststr. 7

Detmold

Deutschland

98227

0425-55 50 22 2

1003

Adventure Works

Messekreisel 3

Köln

Deutschland

98234

0221 55 50 18 5

1005

Fourth Coffee

Krumpholzstr. 18

Regensburg

Deutschland

98199

0941 55 50 20 1

Die Tabelle mit Bestellungen enthält Informationen über Bestellungen, Verkäufer, Kunden und Produkte. Beachten Sie, dass jeder Datensatz über eine eindeutige ID (Bestellungs-ID) verfügt. Einige der Informationen in dieser Tabelle müssen in eine zusätzliche Tabelle aufgeteilt werden, die Bestellungsdetails enthält, sodass die Tabelle "Bestellungen" nur vier Spalten enthält – die eindeutige Bestellungs-ID, das Bestelldatum, die Verkäufer-ID und die Kunden-Nr. Die hier gezeigte Tabelle wurde noch nicht in die Tabelle "Bestellungsdetails" aufgeteilt.

Bestellungen

Bestellungs-ID:

Bestelldatum

Verkäufer-ID

Kunden-Nr

Artikel-Nr:

Menge

2348

2.3.09

101

1001

J-558

3500

2348

2.3.09

101

1001

B-205

3500

2348

2.3.09

101

1001

D-4420

18

2349

4.3.09

101

1005

C-789

4

2349

4.3.09

101

1005

C-795

19

2350

4.3.09

103

1003

A-2275

3500

2350

4.3.09

103

1003

F-198

19

2350

4.3.09

103

1003

B-205

Sonntag

2351

4.3.09

105

1001

C-795

19

2352

5.3.09

105

1003

A-2275

3500

2352

5.3.09

105

1003

D-4420

4

2353

7.3.09

107

1005

A-2275

19

2353

7.3.09

107

1005

C-789

18

2354

7.3.09

109

1001

A-2275

4

2355

8.3.09

103

1003

D-4420

3500

2355

8.3.09

103

1003

C-795

4

2356

10.3.09

101

1001

C-789

18

Bestellungsdetails, wie etwa die Artikel-Nr. und die Menge werden aus der Tabelle "Bestellungen" verschoben und in einer Tabelle mit dem Namen "Bestellungsdetails" gespeichert. Beachten Sie, dass 9 Bestellungen vorliegen, daher ergibt es Sinn, dass die Tabelle 9 Datensätze enthält. Beachten Sie, dass die Tabelle "Bestellungen" eine eindeutige ID (Bestellungs-ID) aufweist, auf die die Tabelle "Bestellungsdetails" verweist.

Der endgültige Entwurf der Tabelle "Bestellungen" sollte wie folgt aussehen:

Bestellungen

Bestellungs-ID:

Bestelldatum

Verkäufer-ID

Kunden-Nr

2348

2.3.09

101

1001

2349

4.3.09

101

1005

2350

4.3.09

103

1003

2351

4.3.09

105

1001

2352

5.3.09

105

1003

2353

7.3.09

107

1005

2354

7.3.09

109

1001

2355

8.3.09

103

1003

2356

10.3.09

101

1001

Die Tabelle "Bestellungsdetails" enthält keine Spalten, für die eindeutige Werte erforderlich sind (d. h., es gibt keinen Primärschlüssel), daher dürfen einzelne oder sogar alle Spalten "redundante" Daten enthalten. Jedoch sollten keine zwei Datensätze in dieser Tabelle vollständig identisch sein (diese Regel gilt für jede Tabelle in einer Datenbank). Diese Tabelle sollte 17 Datensätze enthalten – jeder entspricht einem Produkt in einer einzelnen Bestellung. Beispielsweise bilden in der Bestellung 2349 drei C-789-Artikel einen der zwei Teile der gesamten Bestellung.

Die Tabelle "Bestellungsdetails" sollte daher folgendermaßen aussehen:

Bestellungsdetails

Bestellungs-ID:

Artikel-Nr:

Menge

2348

J-558

3500

2348

B-205

3500

2348

D-4420

18

2349

C-789

4

2349

C-795

19

2350

A-2275

3500

2350

F-198

19

2350

B-205

Sonntag

2351

C-795

19

2352

A-2275

3500

2352

D-4420

4

2353

A-2275

19

2353

C-789

18

2354

A-2275

4

2355

D-4420

3500

2355

C-795

4

2356

C-789

18

Kopieren und Einfügen von Daten aus Excel in Access

Da jetzt die Informationen über Verkäufer, Kunden, Produkte, Bestellungen und Bestellungsdetails in Excel in getrennte Themen aufgeteilt wurden, können Sie die Daten direkt nach Access kopieren, wo sie zu Tabellen werden.

Erstellen von Beziehungen zwischen den Access-Tabelle und Ausführen einer Abfrage

Nachdem Sie Ihre Daten nach Access verschoben haben, können Sie Beziehungen zwischen Tabellen erstellen und anschließend Abfragen erstellen, um Informationen über verschiedene Themen zurückzugeben. Beispielsweise können Sie eine Abfrage erstellen, die die Bestellungs-ID und die Namen der Verkäufer für Bestellungen zurückgibt, die zwischen dem 5.3.09 und dem 8.3.09 eingegangen sind.

Darüber hinaus können Sie Formulare und Berichte erstellen, um die Dateneingabe und die Umsatzanalyse zu vereinfachen.

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