Architekturprinzipien von Data-Warehouse-Systemen
Datenstrukturen und Algorithmen
Anwendungsfeld Business Intelligence
Dieses Lehrbuch behandelt Konzepte und Techniken von Data-Warehouse-Systemen, die eine wesentliche Komponente in betrieblichen Entscheidungsprozessen darstellen. Im Mittelpunkt stehen dabei Architekturprinzipien sowie die Umsetzung des multidimensionalen Datenwürfels als zentrale Komponente des Data Warehouse. Die Zusammenführung der Daten aus verschiedenen betrieblichen und externen Quellen spielt eine ebenso wichtige Rolle wie Datenstrukturen und Algorithmen für die Realisierung von Speicher- und Indexstrukturen. Die Navigation im Datenwürfel und die Anfrageverarbeitung sowie Anwendungen aus dem Themenfeld Business Intelligence geben einen Einblick in den Umgang mit dem Data Warehouse.Detailliert werden sowohl der Aufbau als auch die Nutzung von Data-Warehouse-Systemen beleuchtet. Dabei stehen Modellierungskonzepte und die Thematik der multidimensionalen Anfragen im Vordergrund. Zudem werden Interna wichtiger Systemlösungen von Oracle, IBM und Microsoft anhand zahlreicher Beispiele erläutert.Das Buch fokussiert auf relationale Umsetzungsstrategien des Data Warehouse. Es ist daher empfehlenswert, sich ebenfalls mit den Grundlagenwerken Datenbanken – Konzepte und Sprachen sowie Datenbanken – Implementierungstechniken auseinanderzusetzen; sie erlauben es dem Leser, die Konzepte aus Datenbanken für das Data Warehouse leichter zu transferieren. Das Buch ist geeignet für Studierende der Informatik oder verwandter Fächer im Masterbereich und bietet gleichzeitig auch dem Anwender bzw. Entwickler vertiefende Hintergrundinformationen zu aktuellen Data-Warehouse-Technologien.Die Autoren lehren und forschen im Bereich Datenbanken und Informationssysteme sowie Business Intelligence – Veit Köppen und Gunter Saake an der Universität Magdeburg und Kai-Uwe Sattler an der TU Ilmenau.
Aus dem Inhalt:
Data Warehousing
Architekturkonzepte
Extraktion, Transformation und Laden
Datenqualität
Business Intelligence
Modellierung
Multidimensionales Modell
Relationale Umsetzung
Star- und Snowflake-Schema
Slowly Changing Dimensions
Speicher- und Indexstrukturen
ROLAP und MOLAP
Partitionierung
Row Stores, Column Stores und In-MemoryBitmap-Indexe
Mehrdimensionale Indexstrukturen
Data Warehouse:Anfragen und Verarbeitung
OLAP-Anfrage-operatoren
SQL-Operatoren im Data Warehouse
Anfrageplanung
Materialisierte Sichten
Aktualisiert: 2023-07-01
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Architekturprinzipien von Data-Warehouse-Systemen
Datenstrukturen und Algorithmen
Anwendungsfeld Business Intelligence
Dieses Lehrbuch behandelt Konzepte und Techniken von Data-Warehouse-Systemen, die eine wesentliche Komponente in betrieblichen Entscheidungsprozessen darstellen. Im Mittelpunkt stehen dabei Architekturprinzipien sowie die Umsetzung des multidimensionalen Datenwürfels als zentrale Komponente des Data Warehouse. Die Zusammenführung der Daten aus verschiedenen betrieblichen und externen Quellen spielt eine ebenso wichtige Rolle wie Datenstrukturen und Algorithmen für die Realisierung von Speicher- und Indexstrukturen. Die Navigation im Datenwürfel und die Anfrageverarbeitung sowie Anwendungen aus dem Themenfeld Business Intelligence geben einen Einblick in den Umgang mit dem Data Warehouse.Detailliert werden sowohl der Aufbau als auch die Nutzung von Data-Warehouse-Systemen beleuchtet. Dabei stehen Modellierungskonzepte und die Thematik der multidimensionalen Anfragen im Vordergrund. Zudem werden Interna wichtiger Systemlösungen von Oracle, IBM und Microsoft anhand zahlreicher Beispiele erläutert.Das Buch fokussiert auf relationale Umsetzungsstrategien des Data Warehouse. Es ist daher empfehlenswert, sich ebenfalls mit den Grundlagenwerken Datenbanken – Konzepte und Sprachen sowie Datenbanken – Implementierungstechniken auseinanderzusetzen; sie erlauben es dem Leser, die Konzepte aus Datenbanken für das Data Warehouse leichter zu transferieren. Das Buch ist geeignet für Studierende der Informatik oder verwandter Fächer im Masterbereich und bietet gleichzeitig auch dem Anwender bzw. Entwickler vertiefende Hintergrundinformationen zu aktuellen Data-Warehouse-Technologien.Die Autoren lehren und forschen im Bereich Datenbanken und Informationssysteme sowie Business Intelligence – Veit Köppen und Gunter Saake an der Universität Magdeburg und Kai-Uwe Sattler an der TU Ilmenau.
Aus dem Inhalt:
Data Warehousing
Architekturkonzepte
Extraktion, Transformation und Laden
Datenqualität
Business Intelligence
Modellierung
Multidimensionales Modell
Relationale Umsetzung
Star- und Snowflake-Schema
Slowly Changing Dimensions
Speicher- und Indexstrukturen
ROLAP und MOLAP
Partitionierung
Row Stores, Column Stores und In-MemoryBitmap-Indexe
Mehrdimensionale Indexstrukturen
Data Warehouse:Anfragen und Verarbeitung
OLAP-Anfrage-operatoren
SQL-Operatoren im Data Warehouse
Anfrageplanung
Materialisierte Sichten
Aktualisiert: 2023-07-01
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Das Standardwerk zum Thema Datenbanken in der aktualisierten 6. Auflage Inkl. neuer Kapitel u.a. zu NoSQL und NewSQL Zusätzliche Kapitel kostenfrei als Download verfügbar Dieses Buch behandelt die für die Anwendung von Datenbanksystemen und die Entwicklung von Datenbankanwendungen wichtigen Konzepte und Sprachen in systematischer und fundierter Weise. Neben theoretischen Konzepten und Modellierungstechniken werden viele praktische Aspekte der Arbeit mit SQL, der Entwicklung von Anwendungssystemen, des Einsatzes von XML, multimedialer und raumbezogener Daten sowie von OLAP- und Data-Warehouse-Systemen behandelt, wobei die aktuellen Entwicklungen und Standards berücksichtigt werden. Das Buch eignet sich somit als Lehrbuch für Studierende der Informatik und verwandter Fächer wie auch für Anwender und Entwickler, die sich über den Einsatz aktueller Datenbanktechnologie genauer informieren möchten. Zahlreiche Übungsaufgaben erleichtern das Selbststudium.
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Das Standardwerk zum Thema Datenbanken in der aktualisierten 6. Auflage Inkl. neuer Kapitel u.a. zu NoSQL und NewSQL Zusätzliche Kapitel kostenfrei als Download verfügbar Dieses Buch behandelt die für die Anwendung von Datenbanksystemen und die Entwicklung von Datenbankanwendungen wichtigen Konzepte und Sprachen in systematischer und fundierter Weise. Neben theoretischen Konzepten und Modellierungstechniken werden viele praktische Aspekte der Arbeit mit SQL, der Entwicklung von Anwendungssystemen, des Einsatzes von XML, multimedialer und raumbezogener Daten sowie von OLAP- und Data-Warehouse-Systemen behandelt, wobei die aktuellen Entwicklungen und Standards berücksichtigt werden. Das Buch eignet sich somit als Lehrbuch für Studierende der Informatik und verwandter Fächer wie auch für Anwender und Entwickler, die sich über den Einsatz aktueller Datenbanktechnologie genauer informieren möchten. Zahlreiche Übungsaufgaben erleichtern das Selbststudium.
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Architekturprinzipien von Data-Warehouse-Systemen
Datenstrukturen und Algorithmen
Anwendungsfeld Business Intelligence
Dieses Lehrbuch behandelt Konzepte und Techniken von Data-Warehouse-Systemen, die eine wesentliche Komponente in betrieblichen Entscheidungsprozessen darstellen. Im Mittelpunkt stehen dabei Architekturprinzipien sowie die Umsetzung des multidimensionalen Datenwürfels als zentrale Komponente des Data Warehouse. Die Zusammenführung der Daten aus verschiedenen betrieblichen und externen Quellen spielt eine ebenso wichtige Rolle wie Datenstrukturen und Algorithmen für die Realisierung von Speicher- und Indexstrukturen. Die Navigation im Datenwürfel und die Anfrageverarbeitung sowie Anwendungen aus dem Themenfeld Business Intelligence geben einen Einblick in den Umgang mit dem Data Warehouse.Detailliert werden sowohl der Aufbau als auch die Nutzung von Data-Warehouse-Systemen beleuchtet. Dabei stehen Modellierungskonzepte und die Thematik der multidimensionalen Anfragen im Vordergrund. Zudem werden Interna wichtiger Systemlösungen von Oracle, IBM und Microsoft anhand zahlreicher Beispiele erläutert.Das Buch fokussiert auf relationale Umsetzungsstrategien des Data Warehouse. Es ist daher empfehlenswert, sich ebenfalls mit den Grundlagenwerken Datenbanken – Konzepte und Sprachen sowie Datenbanken – Implementierungstechniken auseinanderzusetzen; sie erlauben es dem Leser, die Konzepte aus Datenbanken für das Data Warehouse leichter zu transferieren. Das Buch ist geeignet für Studierende der Informatik oder verwandter Fächer im Masterbereich und bietet gleichzeitig auch dem Anwender bzw. Entwickler vertiefende Hintergrundinformationen zu aktuellen Data-Warehouse-Technologien.Die Autoren lehren und forschen im Bereich Datenbanken und Informationssysteme sowie Business Intelligence – Veit Köppen und Gunter Saake an der Universität Magdeburg und Kai-Uwe Sattler an der TU Ilmenau.
Aus dem Inhalt:
Data Warehousing
Architekturkonzepte
Extraktion, Transformation und Laden
Datenqualität
Business Intelligence
Modellierung
Multidimensionales Modell
Relationale Umsetzung
Star- und Snowflake-Schema
Slowly Changing Dimensions
Speicher- und Indexstrukturen
ROLAP und MOLAP
Partitionierung
Row Stores, Column Stores und In-MemoryBitmap-Indexe
Mehrdimensionale Indexstrukturen
Data Warehouse:Anfragen und Verarbeitung
OLAP-Anfrage-operatoren
SQL-Operatoren im Data Warehouse
Anfrageplanung
Materialisierte Sichten
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Architekturprinzipien von Data-Warehouse-Systemen
Datenstrukturen und Algorithmen
Anwendungsfeld Business Intelligence
Dieses Lehrbuch behandelt Konzepte und Techniken von Data-Warehouse-Systemen, die eine wesentliche Komponente in betrieblichen Entscheidungsprozessen darstellen. Im Mittelpunkt stehen dabei Architekturprinzipien sowie die Umsetzung des multidimensionalen Datenwürfels als zentrale Komponente des Data Warehouse. Die Zusammenführung der Daten aus verschiedenen betrieblichen und externen Quellen spielt eine ebenso wichtige Rolle wie Datenstrukturen und Algorithmen für die Realisierung von Speicher- und Indexstrukturen. Die Navigation im Datenwürfel und die Anfrageverarbeitung sowie Anwendungen aus dem Themenfeld Business Intelligence geben einen Einblick in den Umgang mit dem Data Warehouse.Detailliert werden sowohl der Aufbau als auch die Nutzung von Data-Warehouse-Systemen beleuchtet. Dabei stehen Modellierungskonzepte und die Thematik der multidimensionalen Anfragen im Vordergrund. Zudem werden Interna wichtiger Systemlösungen von Oracle, IBM und Microsoft anhand zahlreicher Beispiele erläutert.Das Buch fokussiert auf relationale Umsetzungsstrategien des Data Warehouse. Es ist daher empfehlenswert, sich ebenfalls mit den Grundlagenwerken Datenbanken – Konzepte und Sprachen sowie Datenbanken – Implementierungstechniken auseinanderzusetzen; sie erlauben es dem Leser, die Konzepte aus Datenbanken für das Data Warehouse leichter zu transferieren. Das Buch ist geeignet für Studierende der Informatik oder verwandter Fächer im Masterbereich und bietet gleichzeitig auch dem Anwender bzw. Entwickler vertiefende Hintergrundinformationen zu aktuellen Data-Warehouse-Technologien.Die Autoren lehren und forschen im Bereich Datenbanken und Informationssysteme sowie Business Intelligence – Veit Köppen und Gunter Saake an der Universität Magdeburg und Kai-Uwe Sattler an der TU Ilmenau.
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Data Warehousing
Architekturkonzepte
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Datenqualität
Business Intelligence
Modellierung
Multidimensionales Modell
Relationale Umsetzung
Star- und Snowflake-Schema
Slowly Changing Dimensions
Speicher- und Indexstrukturen
ROLAP und MOLAP
Partitionierung
Row Stores, Column Stores und In-MemoryBitmap-Indexe
Mehrdimensionale Indexstrukturen
Data Warehouse:Anfragen und Verarbeitung
OLAP-Anfrage-operatoren
SQL-Operatoren im Data Warehouse
Anfrageplanung
Materialisierte Sichten
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Fundierte Einführung in relationale Datenbanken und die Anfragesprache SQL
Datenbanken für die Berufspraxis verstehen, anwenden und entwickeln
Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
Aus dem Inhalt:
Was sind Datenbanken?
Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
Datendefinition und Updates in SQL
Anfragen in SQL
Sichten und Datenschutz
Integrität und Trigger
Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
OLTP- und OLAP-Systeme
Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
Ausblick inklusive Verarbeitung von Big Data
Zwei durchgängige Beispiele mit Datenbankentwurf und relationaler Repräsentation
Aktualisiert: 2023-07-01
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Fundierte Einführung in relationale Datenbanken und die Anfragesprache SQL
Datenbanken für die Berufspraxis verstehen, anwenden und entwickeln
Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
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Was sind Datenbanken?
Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
Datendefinition und Updates in SQL
Anfragen in SQL
Sichten und Datenschutz
Integrität und Trigger
Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
OLTP- und OLAP-Systeme
Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
Ausblick inklusive Verarbeitung von Big Data
Zwei durchgängige Beispiele mit Datenbankentwurf und relationaler Repräsentation
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Datenbanken für die Berufspraxis verstehen, anwenden und entwickeln
Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
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Was sind Datenbanken?
Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
Datendefinition und Updates in SQL
Anfragen in SQL
Sichten und Datenschutz
Integrität und Trigger
Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
OLTP- und OLAP-Systeme
Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
Ausblick inklusive Verarbeitung von Big Data
Zwei durchgängige Beispiele mit Datenbankentwurf und relationaler Repräsentation
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Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
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Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
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Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
Datendefinition und Updates in SQL
Anfragen in SQL
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Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
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Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
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Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
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Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
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Zwei durchgängige Beispiele mit Datenbankentwurf und relationaler Repräsentation
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Datenbanken für die Berufspraxis verstehen, anwenden und entwickeln
Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
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Was sind Datenbanken?
Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
Datendefinition und Updates in SQL
Anfragen in SQL
Sichten und Datenschutz
Integrität und Trigger
Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
OLTP- und OLAP-Systeme
Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
Ausblick inklusive Verarbeitung von Big Data
Zwei durchgängige Beispiele mit Datenbankentwurf und relationaler Repräsentation
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Detaillierte Einführung in die Datenbanktechnologie in der 6. aktualisierten Neuauflage
Konzepte relationaler Datenbanken: Architekturen, Modelle, Entwurfsmethoden, Relationenalgebra
Ausführliche Behandlung von SQL sowie Einblick in weitere Datenbanksprachen
Datenbanken sind eines der wichtigsten Teilgebiete der Informatik und dank Big Data, Industrie 4.0, Internet of Things & Co. müssen immer mehr Daten effizient verwaltet, performant analysiert und sinnvoll ausgegeben werden.
Das Buch behandelt systematisch und fundiert die wichtigsten Konzepte und Sprachen, die für den Einsatz von Datenbanksystemen und die Entwicklung von Datenbankanwendungen eine Rolle spielen. Die Grundlagen relationaler Datenbanken werden dabei umfassend erklärt. Die Autoren gehen außerdem auf Theorie, Entwurfsmethoden sowie Sprachkonzepte für relationale Datenbanken inklusive der ausführlichen Behandlung von SQL ein. Des Weiteren werden Alternativen und Erweiterungen von Datenbankmodellen vorgestellt.
Eine durchgehende Beispielanwendung liefert einen wertvollen Praxisbezug und hilft Ihnen dabei, die zugrundeliegenden theoretischen Konzepte besser zu verstehen. Zusammenfassungen und Übungsaufgaben am Ende eines jeden Kapitels erleichtern Ihnen außerdem das Selbststudium und ermöglichen Ihnen eine optimale Prüfungsvorbereitung.
Das Buch eignet sich als Lehrbuch für Studierende der Informatik und verwandter Fächer, aber auch für Anwender und Entwickler, die sich über aktuelle Datenbanktechnologie genauer informieren möchten. Zusätzliche Kapitel sind als kostenloser Download verfügbar.
Aus dem Inhalt:
Kernkonzepte relationaler Datenbanken
Konzepte und Architektur
Datenbankentwurf
Entity-Relationship-Modell
Relationenalgebra
Die relationale Datenbanksprache SQL (SQL:2016)
Erweiterte Konzepte
Erweiterte Entwurfsmodelle
QUEL, QBE und Datalog
Sichten, Transaktionen, Integrität und Trigger
Datenbankanwendungsentwicklung
Zugriffskontrolle & Privacy
Weitere Datenbankmodelle
Multimediale, raum- und zeitbezogene Daten
Objektorientierte und objektrelationale Datenbankmodelle
XML, XPath, XQuery und SQL/XML
NoSQL und Graphdatenbanken
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Konzepte relationaler Datenbanken: Architekturen, Modelle, Entwurfsmethoden, Relationenalgebra
Ausführliche Behandlung von SQL sowie Einblick in weitere Datenbanksprachen
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Das Buch behandelt systematisch und fundiert die wichtigsten Konzepte und Sprachen, die für den Einsatz von Datenbanksystemen und die Entwicklung von Datenbankanwendungen eine Rolle spielen. Die Grundlagen relationaler Datenbanken werden dabei umfassend erklärt. Die Autoren gehen außerdem auf Theorie, Entwurfsmethoden sowie Sprachkonzepte für relationale Datenbanken inklusive der ausführlichen Behandlung von SQL ein. Des Weiteren werden Alternativen und Erweiterungen von Datenbankmodellen vorgestellt.
Eine durchgehende Beispielanwendung liefert einen wertvollen Praxisbezug und hilft Ihnen dabei, die zugrundeliegenden theoretischen Konzepte besser zu verstehen. Zusammenfassungen und Übungsaufgaben am Ende eines jeden Kapitels erleichtern Ihnen außerdem das Selbststudium und ermöglichen Ihnen eine optimale Prüfungsvorbereitung.
Das Buch eignet sich als Lehrbuch für Studierende der Informatik und verwandter Fächer, aber auch für Anwender und Entwickler, die sich über aktuelle Datenbanktechnologie genauer informieren möchten. Zusätzliche Kapitel sind als kostenloser Download verfügbar.
Aus dem Inhalt:
Kernkonzepte relationaler Datenbanken
Konzepte und Architektur
Datenbankentwurf
Entity-Relationship-Modell
Relationenalgebra
Die relationale Datenbanksprache SQL (SQL:2016)
Erweiterte Konzepte
Erweiterte Entwurfsmodelle
QUEL, QBE und Datalog
Sichten, Transaktionen, Integrität und Trigger
Datenbankanwendungsentwicklung
Zugriffskontrolle & Privacy
Weitere Datenbankmodelle
Multimediale, raum- und zeitbezogene Daten
Objektorientierte und objektrelationale Datenbankmodelle
XML, XPath, XQuery und SQL/XML
NoSQL und Graphdatenbanken
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Detaillierte Einführung in die Datenbanktechnologie in der 6. aktualisierten Neuauflage
Konzepte relationaler Datenbanken: Architekturen, Modelle, Entwurfsmethoden, Relationenalgebra
Ausführliche Behandlung von SQL sowie Einblick in weitere Datenbanksprachen
Datenbanken sind eines der wichtigsten Teilgebiete der Informatik und dank Big Data, Industrie 4.0, Internet of Things & Co. müssen immer mehr Daten effizient verwaltet, performant analysiert und sinnvoll ausgegeben werden.
Das Buch behandelt systematisch und fundiert die wichtigsten Konzepte und Sprachen, die für den Einsatz von Datenbanksystemen und die Entwicklung von Datenbankanwendungen eine Rolle spielen. Die Grundlagen relationaler Datenbanken werden dabei umfassend erklärt. Die Autoren gehen außerdem auf Theorie, Entwurfsmethoden sowie Sprachkonzepte für relationale Datenbanken inklusive der ausführlichen Behandlung von SQL ein. Des Weiteren werden Alternativen und Erweiterungen von Datenbankmodellen vorgestellt.
Eine durchgehende Beispielanwendung liefert einen wertvollen Praxisbezug und hilft Ihnen dabei, die zugrundeliegenden theoretischen Konzepte besser zu verstehen. Zusammenfassungen und Übungsaufgaben am Ende eines jeden Kapitels erleichtern Ihnen außerdem das Selbststudium und ermöglichen Ihnen eine optimale Prüfungsvorbereitung.
Das Buch eignet sich als Lehrbuch für Studierende der Informatik und verwandter Fächer, aber auch für Anwender und Entwickler, die sich über aktuelle Datenbanktechnologie genauer informieren möchten. Zusätzliche Kapitel sind als kostenloser Download verfügbar.
Aus dem Inhalt:
Kernkonzepte relationaler Datenbanken
Konzepte und Architektur
Datenbankentwurf
Entity-Relationship-Modell
Relationenalgebra
Die relationale Datenbanksprache SQL (SQL:2016)
Erweiterte Konzepte
Erweiterte Entwurfsmodelle
QUEL, QBE und Datalog
Sichten, Transaktionen, Integrität und Trigger
Datenbankanwendungsentwicklung
Zugriffskontrolle & Privacy
Weitere Datenbankmodelle
Multimediale, raum- und zeitbezogene Daten
Objektorientierte und objektrelationale Datenbankmodelle
XML, XPath, XQuery und SQL/XML
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Datenbanken für die Berufspraxis verstehen, anwenden und entwickeln
Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
Aus dem Inhalt:
Was sind Datenbanken?
Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
Datendefinition und Updates in SQL
Anfragen in SQL
Sichten und Datenschutz
Integrität und Trigger
Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
OLTP- und OLAP-Systeme
Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
Ausblick inklusive Verarbeitung von Big Data
Zwei durchgängige Beispiele mit Datenbankentwurf und relationaler Repräsentation
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Fundierte Einführung in relationale Datenbanken und die Anfragesprache SQL
Datenbanken für die Berufspraxis verstehen, anwenden und entwickeln
Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
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Was sind Datenbanken?
Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
Datendefinition und Updates in SQL
Anfragen in SQL
Sichten und Datenschutz
Integrität und Trigger
Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
OLTP- und OLAP-Systeme
Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
Ausblick inklusive Verarbeitung von Big Data
Zwei durchgängige Beispiele mit Datenbankentwurf und relationaler Repräsentation
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Datenbanken für die Berufspraxis verstehen, anwenden und entwickeln
Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
Aus dem Inhalt:
Was sind Datenbanken?
Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
Das Entity-Relationship-Modell
Datenbankentwurf
Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
Datendefinition und Updates in SQL
Anfragen in SQL
Sichten und Datenschutz
Integrität und Trigger
Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
OLTP- und OLAP-Systeme
Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
Ausblick inklusive Verarbeitung von Big Data
Zwei durchgängige Beispiele mit Datenbankentwurf und relationaler Repräsentation
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Architekturprinzipien und Datenstrukturen moderner Datenbanksysteme
Algorithmen und optimierte Anfragen für Datenbankoperationen
Transaktionsmodelle sowie Transaktionsverwaltung im Mehrbenutzerbetrieb
Datenbankmanagementsysteme (DBMS) bilden häufig die Kernkomponente von Informationssystemen und ermöglichen die integrierte Speicherung von großen Datenbeständen, auf die mehrere Anwendungen gleichzeitig zugreifen können. Bei der Implementierung dieser Systeme müssen einige Anforderungen berücksichtigt werden:
Effiziente Speicherung und schnelles Wiederauffinden der Daten
Datenunabhängigkeit
Zuverlässiger Mehrbenutzerbetrieb
Wiederherstellung der Daten nach Systemausfällen
Kompatibilität zu verschiedenen Rechnerarchitekturen
Die Autoren behandeln die wichtigsten Konzepte und Techniken der Implementierung von DBMS, wobei der Schwerpunkt auf den Konzepten und Basistechnologien kommerzieller, meist relationaler Datenbanksysteme liegt: Architektur, Datenorganisation, Anfragebearbeitung, Synchronisation im Mehrbenutzerbetrieb und Recovery.
Darüber hinaus gehen die Autoren auch auf aktuelle Entwicklungen bei Speichermedien, alternativen Speichermodellen, der Bearbeitung von Data-Warehouse-Anfragen, Anfrageoptimierern und Transaktionsmodellen ein. Angaben zu vertiefender Literatur sowie Übungen am Ende der Kapitel helfen beim Vertiefen des Gelernten sowie bei Selbststudium und Prüfungsvorbereitung.
Zum Verständnis des Buches sind Grundkenntnisse der theoretischen Grundlagen von DBMS wie Relationenalgebra sowie Basiskenntnisse in SQL notwendig.
Aus dem Inhalt:
Externspeicher- und Pufferverwaltung
Speicherhierarchie und -medien
Seiten, Datensätze und ihre Adressierung
Row Stores und Column Stores
Seitenersetzungsstrategien
Dateiorganisation und Indexstrukturen
B-Bäume
Partitionierung
Dynamisches Hashing
Mehrdimensionale und geometrische Indexstrukturen
Bitmap-Indexe
Anfrageverarbeitung und -optimierung
Anfrageoperatoren
Logische und physische Optimierung
Kostenmodelle und Statistiken in DBMS
Transaktionsverwaltung und Recovery
Serialisierbarkeit
Sperrprotokolle und nichtsperrende Verfahren
Commit-Protokolle
Logging und Recovery-Strategien
Aktualisiert: 2023-07-01
> findR *
Architekturprinzipien und Datenstrukturen moderner Datenbanksysteme
Algorithmen und optimierte Anfragen für Datenbankoperationen
Transaktionsmodelle sowie Transaktionsverwaltung im Mehrbenutzerbetrieb
Datenbankmanagementsysteme (DBMS) bilden häufig die Kernkomponente von Informationssystemen und ermöglichen die integrierte Speicherung von großen Datenbeständen, auf die mehrere Anwendungen gleichzeitig zugreifen können. Bei der Implementierung dieser Systeme müssen einige Anforderungen berücksichtigt werden:
Effiziente Speicherung und schnelles Wiederauffinden der Daten
Datenunabhängigkeit
Zuverlässiger Mehrbenutzerbetrieb
Wiederherstellung der Daten nach Systemausfällen
Kompatibilität zu verschiedenen Rechnerarchitekturen
Die Autoren behandeln die wichtigsten Konzepte und Techniken der Implementierung von DBMS, wobei der Schwerpunkt auf den Konzepten und Basistechnologien kommerzieller, meist relationaler Datenbanksysteme liegt: Architektur, Datenorganisation, Anfragebearbeitung, Synchronisation im Mehrbenutzerbetrieb und Recovery.
Darüber hinaus gehen die Autoren auch auf aktuelle Entwicklungen bei Speichermedien, alternativen Speichermodellen, der Bearbeitung von Data-Warehouse-Anfragen, Anfrageoptimierern und Transaktionsmodellen ein. Angaben zu vertiefender Literatur sowie Übungen am Ende der Kapitel helfen beim Vertiefen des Gelernten sowie bei Selbststudium und Prüfungsvorbereitung.
Zum Verständnis des Buches sind Grundkenntnisse der theoretischen Grundlagen von DBMS wie Relationenalgebra sowie Basiskenntnisse in SQL notwendig.
Aus dem Inhalt:
Externspeicher- und Pufferverwaltung
Speicherhierarchie und -medien
Seiten, Datensätze und ihre Adressierung
Row Stores und Column Stores
Seitenersetzungsstrategien
Dateiorganisation und Indexstrukturen
B-Bäume
Partitionierung
Dynamisches Hashing
Mehrdimensionale und geometrische Indexstrukturen
Bitmap-Indexe
Anfrageverarbeitung und -optimierung
Anfrageoperatoren
Logische und physische Optimierung
Kostenmodelle und Statistiken in DBMS
Transaktionsverwaltung und Recovery
Serialisierbarkeit
Sperrprotokolle und nichtsperrende Verfahren
Commit-Protokolle
Logging und Recovery-Strategien
Aktualisiert: 2023-07-01
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