Datenbanksysteme II

Relationale Datenbank-Technologie verstehen
lernen


The Construction of a SASL Compiler

Projektpraktikum zur Vorlesung Software Engineering

Sommersemester 11
Datenbanksysteme I (INF 3131) Print

 

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Relationale Datenbanksysteme

Die Vorlesung Datenbanksysteme I ist die klassische Einführung in das spannende Gebiet der Datenbanksysteme.  Zentrales Thema sind die Relationalen Datenbanksysteme, in denen Daten in tabellarischer Form modelliert, gespeichert und angefragt werden.  Dieser strikt tabellarische Blick auf Daten ist elegant, intuitiv aber dennoch formal und durch Datenbanksysteme effizient implementierbar, wirft aber auch interessante Fragen auf, denen wir uns in dieser Vorlesung widmen werden:

  • Genau welche Services kann ein Datenbanksystem eigentlich bieten?
    [ Datenbankbegriff ]
  • Wie bringt man Daten sinnvoll in tabellarische Form, auch wenn Daten zunächst in Form von Objekten, Bäumen, etc. vorliegen?
    [ Datenmodellierung, ER-Modelle ]
  • Welche Charakteristika von Tabellen können wir ausnutzen, um Daten effizient und redundanzfrei speichern und wieder extrahieren zu können?
    [ Relationales Modell, Normalformen ]
  • Welche Sprachen eignen sich für den Zugriff auf Massen von Tabellendaten?
    [ Relationale Algebra, SQL ]
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Data Warehouses (INF 4149) Print

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Innerhalb eines Unternehmens werden typischerweise verschiedene Arten von Daten in verschiedensten Datenbanken gesammelt. So werden z.B. Verkäufe pro Laden gespeichert, Lagerbestände bei jedem Lager einzeln verwaltet, usw. Diese zunächst unabhängigen Datenbestände werden in einem Data Warehouse gemeinsam gebündelt, um eine globale Sicht auf diese Daten zu erhalten. Diese globale Sicht ermöglicht verschiedenste Analysen, um z.B. Marktforschung zu betreiben oder Quartalsergebnisse zu errechnen.

In dieser Vorlesung werden wir die Architektur und die Funktionsweise eines Data Warehouse Systems genauer beleuchten. Konkrete Themen sind unter anderem:

  • Architektur von Data Warehouse-Systemen
  • Spezialisierte Datenmodellierung und Anfragen
  • Effiziente Anfragebearbeitung in Data Warehouses mittels materialisierter Sichten und spezieller Indizes
  • Extract-Transform-Load Prozesse und Datenreinigung
  • ETL-Werkzeuge und Anwendungsfälle
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Projektbeschreibung

Was passiert tatsächlich, wenn ihr den Compiler für eure Lieblingssprache auf  Quellcode loslasst? Hier findet ihr darauf eine Antwort für die nicht-strikte funktionale Programmiersprache SASL.

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