Added docs on FK and PK (#504)

documentations/Ergebnisse/Abschlussbericht_und_Praesentation/PhHo/4-4-2-database-generator.md

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 ### Database Generator (Philipp Horstenkamp)
 
-Zur Definition eines Relationalen Datenbankschemas und zur Härtung gegen SQL-Injections wurde SQLAlchemy als SQL-Interface / Driver / Abstraction layer genutzt.
-SQLAlchemy sorgt dabei für ein Dialekt unabhängiges Interface, um unabhängig von der verwendeten Datenbank zu sein.
+Zur Definition eines relationalen Datenbankschemas und zur Absicherung gegen SQL-Injections nutzen wir SQLAlchemy.
+Es dient als SQL-Interface, Treiber und Abstraktionsschicht.
+SQLAlchemy bietet ein dialektunabhängiges Interface, um datenbankunabhängig zu arbeiten.
 
-Auch wenn es seit einiger Zeit SQLAlchemy2 gibt haben wir uns entschieden Version 1.4 zu nutzen da es zur Version 2 nur wenig Dokumentation, externe Dokumentation und Beispiele gab.
-SQLAlchemy ist ein sehr mächtiges und beliebtes Werkzeug, leider ist die Projektdokumentation sehr undurchsichtig.
-Da aber SQLAlchemy1.4 zurzeit noch gewartet wird, ist dies für dieses Projekt kein Problem.
+Obwohl SQLAlchemy2 existiert, entschieden wir uns für Version 1.4.
+Der Grund ist die begrenzte Dokumentation und weniger externe Ressourcen für Version 2.
+SQLAlchemy ist ein mächtiges und beliebtes Tool, aber seine Projektdokumentation ist oft undurchsichtig.
+Da SQLAlchemy1.4 jedoch noch unterstützt wird, stellt dies für unser Projekt kein Problem dar.
 
-Hier ein kurzes Beispiel einer SQL-Definition via SQLAlchemy.
+Im Folgenden ein kurzes Beispiel einer SQL-Definition mittels SQLAlchemy.
 
 ```python
 import sqlalchemy as sa
@@ -47,7 +49,15 @@ class Company(Base):
     founding_date = sa.Column(sa.Date, nullable=True)
 ```
 
-### TODO PK - FK Definition
+Primärschlüssel und Fremdschlüssel (*PK*/*FK*) werden durch SQL-Alchemy-Klassen definiert.
+Wir setzen `primary_key=True` für jede PK-Spalte, was auch über `__table_args__` möglich ist.
+`__table_args__` umfasst alle Eigenschaften, die üblicherweise durch Tabelleneinstellungen definiert werden.
+In unserem Fall beinhalten diese meist Constraints zur Datenvalidierung.
+Fremdschlüssel definieren wir mit dem zusätzlichen Argument `sa.ForeignKey("district_court.id")`.
+Dies zeigt an, dass eine Spalte einen FK zu einer anderen Spalte in einer anderen Tabelle darstellt.
+In unserem Beispiel ist es die `id`-Spalte der Tabelle `district_court`.
+Da wir in unserer Softwarearchitektur fast ausschließlich Daten einfügen, verzichten wir auf die Definition von `on_delete` und `on_update`.
+Die einzige Tabelle, die Änderungen unterliegt, verwendet keine FKs.
 
 Natürlich ist es manchmal sinnvoll SQL-Tabellen dynamischer und mit wenig Code-Duplication zu generieren.
 Eine Möglichkeit dazu ist die folgende Definition in der die Union einiger Teildefinitionen als Dictionary.
@@ -71,9 +81,9 @@ AnnualFinanceStatement = type(
 )
 ```
 
-Das Anlegen der Klassen alleine reicht nicht aus, um diese in einer SQL-Datenbank anzulegen.
-Diese müssen über das `Base`-Objekt wie folgt Initialisiert werden.
-Dabei werden nur fehlende Tabellen initialisiert.
+Das bloße Anlegen der Klassen genügt nicht, um sie in einer SQL-Datenbank zu erstellen.
+Sie müssen über das `Base`-Objekt wie folgt initialisiert werden:
+Nur fehlende Tabellen werden dabei initialisiert.
 
 ```python
 Base.metadata.create_all(db.bind)
@@ -90,5 +100,5 @@ Das resultierende SQL-Schema sieht dann wie folgt aus:
    :page-index: 1
 ```
 
-Es gibt Schema verändernde, versionierende Erweiterungen für `SQLAlchemy`, wie `Alembic` oder `SQLAlchemy-mirgrate`.
-Durch ein Softwaredesign welche die Produktivtabellen aber regelmäßig reinitialisiert wird dies unnötig.
+Es existieren schemaändernde, versionierende Erweiterungen für `SQLAlchemy`, wie `Alembic` oder `SQLAlchemy-migrate`.
+Unser Softwaredesign, das die Produktivtabellen regelmäßig reinitialisiert, macht diese jedoch überflüssig.

documentations/Ergebnisse/Zwischenbericht_und_Praesentation/PhHo/prompts.md

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