diff --git a/documentations/Ergebnisse/Abschlussbericht_und_Praesentation/PhHo/4-4-2-database-generator.md b/documentations/Ergebnisse/Abschlussbericht_und_Praesentation/PhHo/4-4-2-database-generator.md
index e6679e7..a457919 100644
--- a/documentations/Ergebnisse/Abschlussbericht_und_Praesentation/PhHo/4-4-2-database-generator.md
+++ b/documentations/Ergebnisse/Abschlussbericht_und_Praesentation/PhHo/4-4-2-database-generator.md
@@ -73,13 +73,15 @@ 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.
 
 ```python
 Base.metadata.create_all(db.bind)
 ```
 
 Dabei ist `db` eine `sqlalchemy.orm.Session` welche über eine SQL-Engine mit einer Datenbank verbindet.
-
+Die Datenbank wird am Anfang des `dataprocessing` nach dem fast vollständigen Reset der Datenbank.
+Ausgeschlossen davon ist eine Tabelle, welche nicht Firmen listed für die Verbindungen gefunden wurde, ohne das diese in unseren Daten gefunden wurden.
 
 Das resultierende SQL-Schema sieht dann wie folgt aus:
 ```{eval-rst}
@@ -87,3 +89,6 @@ Das resultierende SQL-Schema sieht dann wie folgt aus:
    :format: png
    :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.