Datenbanksysteme Kapitel 6: Neue Konzepte der Datenbanktechnologie

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Datenbanksysteme Kapitel 6: Neue Konzepte der Datenbanktechnologie"

Transkript

1 Datenbanksysteme Kapitel 6: Neue Konzepte der Datenbanktechnologie Prof. Dr. Peter Chamoni Mercator School of Management Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Business Intelligence Prof. Dr. Peter Chamoni - Prof. Datenbanksysteme Dr. Peter Chamoni - Wintersemester 2014/ Gliederung 1 Grundlagen - Datenbanksysteme 2 SQL Data Definition Language 3 Datenorganisation 4 Datenintegrität und Transaktionsverwaltung 5 SQL Data Manipulation Language 6 Neue Konzepte der Datenbanktechnologie Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 2

2 Gliederung 6 Neue Konzepte der Datenbanktechnologie 6.1 Grenzen relationaler Datenbanksysteme 6.3 Kategorisierung von NoSQL-Systemen Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme Grenzen relationaler Datenbanksysteme Relationale Datenbanksysteme (I) Ausgerichtet auf komplexe Datenbankanwendungen - Große Datenmodelle - Transaktionen: strenge Einhaltung des ACID-Prinzips zur Sicherstellung der Datenintegrität, d.h. Datenkonsistenz, Datensicherheit und des Datenschutzes DBS ist von Anbeginn nicht auf Skalierbarkeit ausgerichtet, vielmehr wird ein Server auf mehr Leistungsfähigkeit technisch aufgerüstet. Skalierung: vertikal ( Scale Up ) bezeichnet die vertikale Vergrößerung von Ressourcen eines Datenbanksystems in Form von Speicher und/oder CPU. Scale Up - führt zu Groß-Systemen - verlangt extrem zuverlässige Hardware - verursacht überproportionale Kosten - erzeugt single point of failure Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 4

3 6.1 Grenzen relationaler Datenbanksysteme Relationale Datenbanksysteme (II) Zunehmende Performance-Probleme entstanden bei RDBS durch fortwährend steigende Anforderungen im Verlauf der Entwicklung Beispiel: Systemaufrufe Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 5 Gliederung 6 Neue Konzepte der Datenbanktechnologie 6.1 Grenzen relationaler Datenbanksysteme 6.3 Kategorisierung von NoSQL-Systemen Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 6

4 NoSQL Datenbanksysteme (I) NoSQL (not only SQL) (1) Die neuen Systeme sind unabhängig voneinander - aus praktischen Anforderungen heraus - entstanden, z.b. - aus Performance-Anforderungen beim Umgang mit großen Datenmengen (Web 2.0), - Speichern unstrukturierter Daten etc. Diese unabhängigen Wurzeln spiegeln sich auch in einer gewissen Vielfalt von Konzepten wieder. Antwort auf die Anforderungen großer Internet-Sites (Facebook, Google, Amazon ) Seit ca steht NoSQL (not only SQL) für eine Familie von sehr gut skalierbaren Datenbanksystemen, die einen nicht-relationalen Ansatz verfolgen. Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 7 NoSQL Datenbanksysteme (II) NoSQL (not only SQL) (2) Zahlreiche NoSQL-Konzepte lehnen sich an folgende Definition an: Unter NoSQL wird eine neue Generation von Datenbanksystemen verstanden, die meistens einige der nachfolgenden Punkte berücksichtigen: Das zugrundeliegende Datenmodell ist nicht relational. Die Systeme sind von Anbeginn an auf eine verteilte und horizontale Skalierbarkeit ausgerichtet. Das NoSQL-System ist Open Source. Fortsetzung der Definition nächste Folie [http://nosq-ldatabase.org. Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 8

5 NoSQL Datenbanksysteme (III) NoSQL (not only SQL) (3) Ergänzt wird die Definition mit folgenden Merkmalen: Das System ist schemafrei oder hat nur schwache Schemarestriktionen. Aufgrund der verteilten Architektur unterstützt das System eine einfache Datenreplikation. Das System bietet eine einfache API. Dem System liegt meistens auch als Konsistenzmodell zugrunde: eventually consistent / BASE, aber nicht ACID. [http://nosq-ldatabase.org. Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 9 NoSQL Datenbanksysteme (IV) NoSQL Datenbanksysteme (4) Ausgerichtet auf Internet-Anwendungen - Rasantes Daten-Wachstum - Stabile Zugriffszeiten - Hohe Verfügbarkeit NoSQL-Systemen sind i.d.r. von Anbeginn auf Skalierbarkeit ausgerichtet, d.h. es können Rechnerknoten dynamisch eingebunden werden, die einen Teil der Last/Daten tragen können. Skalierung: horizontal ( Scale Out )... bezeichnet die Erweiterung des Systems durch Einfügen zusätzlicher Computerressourcen Scale Out - führt zu verteilten Systemen, - erzeugt many points of failure Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 10

6 NoSQL Datenbanksysteme (V) NoSQL Datenbanksysteme (5) Skalierung: horizontal ( Scale Out ) Erweiterung des Systems durch Einfügen zusätzlicher Computerressourcen. Verteilte Systeme sind nicht einfach zu betreiben bzgl. - Homogenität, Heterogenität - Sicherheit - Administration - Kommunikation, Bandbreite, Transportkosten u.v.m Konsistenzmodell in verteilten Datenbanksystemen: Ist es möglich, ein Datenbanksystem zu entwickeln, - ausgehend vom Konsistenzprinzip wie bei dem Entwurf relationaler Datenbanksysteme, - ABER: es gleichzeitig bzgl. der horizontalen Skalierbarkeit einfacher und performanter zu gestalten? Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 11 NoSQL Datenbanksystem (VI) CAP-Theorem (1) (Eric Brewer, PODC 2000) In einem verteilten System können jeweils höchstens zwei der Eigenschaften gleichzeitig erfüllt sein: Konsistenz (Consistency) Die verteilte Datenbank erreicht nach Abschluss einer Transaktion einen konsistenten Zustand. Consistency Verfügbarkeit (Availability) Das System muss für einen konkreten Anwendungsfall eine akzeptable Reaktionszeit aufweisen, die bis zu einer vordefinierten Last eingehalten werden muss. Availability Partition Tolerance Ausfalltoleranz (Partition Tolerance) Das System kann weiterarbeiten trotz Ausfall eines Knotens oder einer Kommunikationsverbindung zwischen den Knoten. Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 12

7 NoSQL Datenbanksystem (VII) CAP-Theorem (2) In der Praxis steht ein Unternehmen gemäß des CAP-Theorems somit vor der Entscheidung: Lockerung der Forderung nach strikter Einhaltung der Konsistenz im System oder Consistency das Risiko zu tragen, dass das System bei einem Ausfall der Verbindungen gar nicht oder nicht mit einer akzeptablen Reaktionszeit antwortet. Availability Partition Tolerance Für ein Webunternehmen, dessen Profit von der Erreichbarkeit seines Dienstes abhängt, ist dieses Risiko wohl eher nicht tragbar! Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 13 NoSQL Datenbanksystem (VIII) Alternatives Konsistenzmodell: BASE ist ein Gegenkonzept zu ACID, basierend auf der Annahme, dass ein Verzicht auf Strong Consistency und dafür eine höhere Achtsamkeit auf Verfügbarkeit des Systems eine Steigerung der Skalierbarkeit ermöglicht. wird zur Lösung des Konflikts des CAP-Theorems herangezogen. BASE Eine NoSQL-Datenbank sollte über folgende Eigenschaften verfügen: grundsätzlich verfügbar (Basically Available) loser Zustand Konsistenz (Soft State) schlussendlich konsistent (Eventually Consistent) (schwache Konsistenz) Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 14

8 NoSQL Datenbanksystem (IX) Map/Reduce Framework (1) spielt eine zentrale Rolle im Kontext von NoSQL-Datenbanken. Das Verfahren ist geeignet, große verteilte Datenmengen bei paralleler Ausführung effizient zu durchsuchen. Die Ursprünge des Verfahrens liegen in der funktionalen Programmierung: LISP erlaubt Entwicklern die Nutzung der Map/Reduce-Routinen, um parallele Programme zu erstellen, ohne dass der Entwickler sich um die Programmierung - der Kommunikation innerhalb des Rechner-Clusters - des Aufgaben-Monitorings oder - der Fehlerbehandlung kümmern muss. Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 15 NoSQL Datenbanksystem (X) Map/Reduce Framework (2) Das Framework nutzt zwei Algorithmen, die jeweils nebenläufig auf verschiedenen Rechnerknoten in zwei Phasen hintereinander ausgeführt werden: Map verteilt Aufgaben an die verschiedenen Knoten im Netzwerk; Reduce Die Funktion map() wendet eine Funktion sukzessive auf alle Elemente einer Liste an und gibt eine durch die Funktion modifizierte Liste zurück. sortiert die Aufgaben; Eingabe Die Funktion reduce() akkumuliert einzelne Funktionsergebnisse der Listenpaare und reduziert sie damit auf einen Ausgabewert. Zwischenergebnisse Ausgabe Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 16

9 NoSQL Datenbanksystem (XI) Map/Reduce Framework (3) Beispiel: durchschnittl. erreichte Punktzahl im letzten Semester auf Jahresebene MatrikelnummerDatumPunktzahl Eingabe MAP Combine Reduce (2014,25) (2014, [25, 47]) (2014,36) (2015,57) (2015,57) (2015,57) (2014,47) Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 17 NoSQL Datenbanksystem (XII) Map/Reduce Framework (4) wird zur Lösung einer Vielzahl von Aufgaben genutzt, die eine Berechnung großer Datenmengen in einem Verbund von Rechnern erfordern. Beispielhaft sollen folgende Anwendungsbereiche genannt werden - Zählen von Zugriffen auf eine URL Map: verarbeitet die Zugriffe auf Webseiten aus vorhandenen Aufzeichnungen und gibt die Key/Value-Paare (URL, 1 ) aus. Reduce: addiert die Zwischenergebnisse pro URL und liefert als Ergebnisse die Zugriffe pro URL. - Wortindex Erstellung - Suchen in verteilten Datenbeständen (Grep) oder Sortieren - Erstellung des Link-Graphen über die Verlinkung von Webseiten zu einem Ziel Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 18

10 NoSQL Datenbanksystem (XIII) Map/Reduce Framework (5) ist für viele Einsatzbereiche effizient anwendbar. Aus diesem Grunde wurden seit der ersten Vorstellung zahlreiche Implementierungen erzeugt, z.b. Implementierungen - Google Map/Reduce Framework ist in C ++ implementiert und bietet APIs für Python und Java. - Hadoop ist ein Apache Open Source-Java-Framework für skalierbare, verteilte Software. - CouchDB nutzt ein Map/Reduce Framework zur Definition von Views über verteite Dokumente. - u.v.m (z.b. Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 19 Gliederung 6 Neue Konzepte der Datenbanktechnologie 6.1 Grenzen relationaler Datenbanksysteme 6.3 Kategorisierung von NoSQL-Systemen Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 20

11 6.3 Kategorisierung von NoSQL-Systemen NoSQL Systemkategorien (I) Aufgrund der weit gefassten Definition zählen zu NoSQL eine Vielzahl verschiedener Konzepte, wobei die derzeit wichtigsten sind: Column Stores /Column Families Document Stores Key/Value/Tuple Stores Graph-Datenbanken u.v.m. Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme Kategorisierung von NoSQL-Systemen NoSQL Systemkategorien (II) Key Value Store Schema: verwendet Schlüssel (Keys) zur Indizierung von Daten (Values). Struktur der Daten ist nicht vorgegeben. Datentyp zumeist nicht vorgegeben Das einfache Datenmodell ermöglicht eine schnelle und effiziente Datenverwaltung. Abfragen sind auf Schlüssel beschränkt. Nachteilig: eigene, beliebig komplexe Abfragen können oft nicht selbst geschrieben werden, sondern entscheidend ist die Mächtigkeit des API. Membase (Couchbase), Redis (Vmware), Azure Table Storage (Microsoft), Berkeley DB (Oracle) Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 22

12 6.3 Kategorisierung von NoSQL-Systemen NoSQL Systemkategorien (III) Dokumentorientierte Datenbank (Document Store) Ähnlich zu Key Value Datenbank Daten sind jedoch Dokumente. Diese Dokumente werden nach einem bestimmten Format (XML, JSON, etc.) ausgetauscht und gespeichert. Neben Schlüssel-Abfragen kann auch nach Inhalten oder Meta-Daten (z.b. Tags, Sammlungen etc.) gesucht werden. BaseX (XML), CouchDB (Apache, JSON), MongoDB (JSON), Lotus Notes (IBM, Domino XML) Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme Kategorisierung von NoSQL-Systemen NoSQL Systemkategorien (IV) Spaltenorientierte Datenbank (Column Store) (1) Ein Schlüssel zeigt auf beliebig viele Versionen eines Tupels. In einem solchen Tupel kann es zahlreiche sog. Column-Families geben. Die Column-Families werden über Schlüssel identifiziert. Struktur der Daten ist nicht vorgegeben. Performance-Vorteile gegenüber RDBS bei Operationen über viele Einträge mit Schlüsseln geringer Dimensionalität (wenige Spalten). Cassandra (Apache), Hadoop / HBase (Apache), BigTable (Google), Dynamo (Amazon) Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 24

13 6.3 Kategorisierung von NoSQL-Systemen NoSQL Systemkategorien (V) Spaltenorientierte Datenbank (Column Store) (2) Zeilenorientiert 1 Meier Paul EUR 2 Schulze Peter EUR 3 Schlauch Mike EUR 4 Schmidt Bert EUR Operation: Ermittlung des durchschnittlichen Gehalts Spaltenorientiert 1,2,3,4 Meier, Schulze, Schlauch, Schmidt Paul, Peter, Mike, Bert EUR, EUR, EUR, EUR Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme Kategorisierung von NoSQL-Systemen NoSQL Systemkategorien (VI) Graph-Datenbank Verwaltung von Graph- oder Baumstrukturen, in denen die Elemente miteinander verknüpft sind. - Knoten des Graphen = Daten - Kanten des Graphen = Beziehungen zwischen den Daten - Knoten und Kanten des Graphen können mit properties, also Eigenschaften versehen oder gewichtet werden. Absatz Kunde im Monat Die Daten werden über ihre (relative) Position im Graphen identifiziert (traversieren), somit wird kein Schlüssel benötigt. 10 PCE Web 3.0 Semantisches Web Neo4J, sones GraphDB, Trinity (Microsoft), AllegroGraph Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 26

14 6.3 Kategorisierung von NoSQL-Systemen Neue Konzepte der Datenbanktechnologie Polyglot Persistence der kombinierte Einsatz von relationalen Datenbanksystemen und NoSQL-Systemen. Idee: Für jede unterschiedliche Anforderung die perfekte Datenbank Problem: Cost of Complexity Einsatz, Wartung, Weiterentwicklung und Interkonnektivität von mehr als einer Datenbank sind sehr zeitaufwändig und kostenintensiv. Database-as-a-Service (DaaS) Datenbanken können in der Cloud als Service verwendet werden. senkt die cost of complexity Prof. Dr. Peter Chamoni Datenbanksysteme 27

Überblick und Vergleich von NoSQL. Datenbanksystemen

Überblick und Vergleich von NoSQL. Datenbanksystemen Fakultät Informatik Hauptseminar Technische Informationssysteme Überblick und Vergleich von NoSQL Christian Oelsner Dresden, 20. Mai 2011 1 1. Einführung 2. Historisches & Definition 3. Kategorien von

Mehr

ANALYTICS, RISK MANAGEMENT & FINANCE ARCHITECTURE. NoSQL Datenbanksysteme Übersicht, Abgrenzung & Charakteristik

ANALYTICS, RISK MANAGEMENT & FINANCE ARCHITECTURE. NoSQL Datenbanksysteme Übersicht, Abgrenzung & Charakteristik ARFA ANALYTICS, RISK MANAGEMENT & FINANCE ARCHITECTURE NoSQL Datenbanksysteme Übersicht, Abgrenzung & Charakteristik Ralf Leipner Domain Architect Analytics, Risk Management & Finance 33. Berner Architekten

Mehr

Stefan Edlich Achim Friedland Jens Rampe Benjamin Brauer. NoSQL. Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken HANSER

Stefan Edlich Achim Friedland Jens Rampe Benjamin Brauer. NoSQL. Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken HANSER Stefan Edlich Achim Friedland Jens Rampe Benjamin Brauer NoSQL Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken HANSER Geleitwort 1 Vorwort 1 1 Einführung 1 1.1 Historie 1 1.2 Definition und

Mehr

NoSQL HANSER. Einstieg in die Web 2.0 Datenbanken. Stefan Edlich Achim Friedland Jens Hampe Benjamin Brauer Markus Brückner

NoSQL HANSER. Einstieg in die Web 2.0 Datenbanken. Stefan Edlich Achim Friedland Jens Hampe Benjamin Brauer Markus Brückner Stefan Edlich Achim Friedland Jens Hampe Benjamin Brauer Markus Brückner NoSQL Einstieg in die Web 2.0 Datenbanken 2., akutalisierte und erweiterte Auflage HANSER Geleitwort Vorwort Vorwort zur 2. Auflage

Mehr

Web Technologien NoSQL Datenbanken

Web Technologien NoSQL Datenbanken Web Technologien NoSQL Datenbanken Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass Chair in Information and Service Systems Department of Law and Economics WS 2011/2012 Wednesdays, 8:00 10:00 a.m. Room HS 021, B4

Mehr

NoSQL. Was Architekten beachten sollten. Dr. Halil-Cem Gürsoy adesso AG. Architekturtag @ SEACON 2012 Hamburg

NoSQL. Was Architekten beachten sollten. Dr. Halil-Cem Gürsoy adesso AG. Architekturtag @ SEACON 2012 Hamburg NoSQL Was Architekten beachten sollten Dr. Halil-Cem Gürsoy adesso AG Architekturtag @ SEACON 2012 Hamburg 06.06.2012 Agenda Ein Blick in die Welt der RDBMS Klassifizierung von NoSQL-Datenbanken Gemeinsamkeiten

Mehr

Charakteristika und Vergleich von SQL- und NoSQL- Datenbanken

Charakteristika und Vergleich von SQL- und NoSQL- Datenbanken Universität Leipzig Fakultät für Mathematik und Informatik Abteilung Datenbanken Dozent: Prof. Dr. Erhard Rahm Betreuer: Stefan Endrullis Problemseminar NoSQL-Datenbanken Semester: WS 11/12 Charakteristika

Mehr

SQL- & NoSQL-Datenbanken. Speichern und Analysen von großen Datenmengen

SQL- & NoSQL-Datenbanken. Speichern und Analysen von großen Datenmengen SQL- & NoSQL-Datenbanken Speichern und Analysen von großen Datenmengen 1 04.07.14 Zitat von Eric Schmidt (Google CEO): There was 5 exabytes of information created between the dawn of civilization through

Mehr

NoSQL-Datenbanken. Kapitel 1: Einführung. Lars Kolb Sommersemester 2014. Universität Leipzig http://dbs.uni-leipzig.de 1-1

NoSQL-Datenbanken. Kapitel 1: Einführung. Lars Kolb Sommersemester 2014. Universität Leipzig http://dbs.uni-leipzig.de 1-1 NoSQL-Datenbanken Kapitel 1: Einführung Lars Kolb Sommersemester 2014 Universität Leipzig http://dbs.uni-leipzig.de 1-1 Inhaltsverzeichnis NoSQL-Datenbanken Motivation und Definition Kategorisierung, Eigenschaften

Mehr

NoSQL-Databases. Präsentation für Advanced Seminar "Computer Engineering", Matthias Hauck, matthias.hauck@stud.uni-heidelberg.de

NoSQL-Databases. Präsentation für Advanced Seminar Computer Engineering, Matthias Hauck, matthias.hauck@stud.uni-heidelberg.de NoSQL-Databases Präsentation für Advanced Seminar "Computer Engineering", Matthias Hauck, matthias.hauck@stud.uni-heidelberg.de Klassische SQL-Datenbanken Anwendungsgebiet: Geschäftsanwendungen Behördenanwendungen

Mehr

NoSQL & Big Data. NoSQL Databases and Big Data. NoSQL vs SQL DBs. NoSQL DBs - Überblick. Datenorientierte Systemanalyse. Gerhard Wohlgenannt

NoSQL & Big Data. NoSQL Databases and Big Data. NoSQL vs SQL DBs. NoSQL DBs - Überblick. Datenorientierte Systemanalyse. Gerhard Wohlgenannt NoSQL & Big Data Datenorientierte Systemanalyse NoSQL Databases and Big Data Gerhard Wohlgenannt Die besprochenen Systeme haben nicht den Anspruch und das Ziel DBS zu ersetzen, sondern für gewisse Anwendungsfälle

Mehr

NoSQL Databases and Big Data

NoSQL Databases and Big Data Datenorientierte Systemanalyse NoSQL Databases and Big Data Gerhard Wohlgenannt NoSQL & Big Data Die besprochenen Systeme haben nicht den Anspruch und das Ziel DBS zu ersetzen, sondern für gewisse Anwendungsfälle

Mehr

Soziotechnische Informationssysteme

Soziotechnische Informationssysteme Soziotechnische Informationssysteme 8. NoSQL Relationale Datenbank NoSQL Datenbank Relationale Datenbank? NoSQL Datenbank RDBM 2 Warum? Skalierbarkeit Riesige Datenmengen Performanz und Elastizität Auslastung

Mehr

NoSQL. Einblick in die Welt nicht-relationaler Datenbanken. Christoph Föhrdes. UnFUG, SS10 17.06.2010

NoSQL. Einblick in die Welt nicht-relationaler Datenbanken. Christoph Föhrdes. UnFUG, SS10 17.06.2010 NoSQL Einblick in die Welt nicht-relationaler Datenbanken Christoph Föhrdes UnFUG, SS10 17.06.2010 About me Christoph Föhrdes AIB Semester 7 IRC: cfo #unfug@irc.ghb.fh-furtwangen.de netblox GbR (http://netblox.de)

Mehr

Kapitel 4 Teil 2 NoSQL-Datenbanksysteme

Kapitel 4 Teil 2 NoSQL-Datenbanksysteme Kapitel 4 Teil 2 NoSQL-Datenbanksysteme Inhalt: CAP (Consistency/Availability/Partition-Tolerance); BASE (Basically Available, Soft State, Eventually Consistent); Datenmodelle: Key-Value-Stores, Spaltenbasierte

Mehr

Eine Einführung in Apache CouchDB. Java-Forum Stuttgart 2011

Eine Einführung in Apache CouchDB. Java-Forum Stuttgart 2011 Eine Einführung in Apache CouchDB Java-Forum Stuttgart 2011 Johannes Schneider, cedarsoft GmbH js@cedarsoft.com http://blog.cedarsoft.com http://cedarsoft.com Vielen Dank CouchDB The VERY Basics Vorerfahrung?

Mehr

Big Data Management Thema 14: Cassandra

Big Data Management Thema 14: Cassandra Thema 14: Cassandra Jan Kristof Nidzwetzki Thema 14: Cassandra 1 / 25 Übersicht 1 Grundlagen Überblick Geschichte Datenmodel 2 Architektur Der logische Ring Persistenz der Daten Tunable Consistency Read

Mehr

Seminar WS 2012/13. S. Chaudhuri et al, CACM, Aug. 2011. Parallel DBS vs. Open Platforms for Big Data, e.g. HaDoop Near-Realtime OLAP

Seminar WS 2012/13. S. Chaudhuri et al, CACM, Aug. 2011. Parallel DBS vs. Open Platforms for Big Data, e.g. HaDoop Near-Realtime OLAP Seminar WS 2012/13 S. Chaudhuri et al, CACM, Aug. 2011 Parallel DBS vs. Open Platforms for Big Data, e.g. HaDoop Near-Realtime OLAP 2 Vorkonfigurierte, komplette Data Warehouse-Installation Mehrere Server,

Mehr

Datenbanktechnologien für Big Data

Datenbanktechnologien für Big Data Datenbanktechnologien für Big Data Oktober 2013 Prof. Dr. Uta Störl Hochschule Darmstadt Big Data Technologien Motivation Big Data Technologien NoSQL-Datenbanksysteme Spaltenorientierte Datenbanksysteme

Mehr

Big Data Informationen neu gelebt

Big Data Informationen neu gelebt Seminarunterlage Version: 1.01 Copyright Version 1.01 vom 21. Mai 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht. Copyright. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen

Mehr

Oracle Big Data Technologien Ein Überblick

Oracle Big Data Technologien Ein Überblick Oracle Big Data Technologien Ein Überblick Ralf Lange Global ISV & OEM Sales NoSQL: Eine kurze Geschichte Internet-Boom: Erste Ansätze selbstgebauter "Datenbanken" Google stellt "MapReduce"

Mehr

Seminar Cloud Data Management WS09/10. Tabelle1 Tabelle2

Seminar Cloud Data Management WS09/10. Tabelle1 Tabelle2 Seminar Cloud Data Management WS09/10 Tabelle1 Tabelle2 1 Einführung DBMS in der Cloud Vergleich verschiedener DBMS Beispiele Microsoft Azure Amazon RDS Amazon EC2 Relational Databases AMIs Was gibt es

Mehr

Einführung in CouchDB

Einführung in CouchDB Einführung in CouchDB Zurücklehnen und entspannen! http://slog.io Thomas Schrader (@slogmen) 12/2010 Übersicht Bestandsaufnahme Ansatz Geschichte Technologien Features Skalierbarkeit Kurz & Gut Fazit Relationale

Mehr

Algorithmen. Consistent Hashing Bloom Filter MapReduce. Distributed Hash Tables. Einführung 1

Algorithmen. Consistent Hashing Bloom Filter MapReduce. Distributed Hash Tables. Einführung 1 Algorithmen Consistent Hashing Bloom Filter MapReduce Distributed Hash Tables Einführung 1 Consistent Hashing Problem: Wie finde ich den Speicherort für ein Objekt in einem verteilten System mit n Knoten?

Mehr

whitepaper NoSQL Not only... but also SQL: Flexibilität und Vielfalt in der Persistenz

whitepaper NoSQL Not only... but also SQL: Flexibilität und Vielfalt in der Persistenz whitepaper NoSQL Not only... but also SQL: Flexibilität und Vielfalt in der Persistenz NoSQL Not only... but also SQL: Flexibilität und Vielfalt in der Persistenz Dieses Dokument soll die Technologien,

Mehr

Ein Beispiel. Ein Unternehmen will Internettechnologien im Rahmen des E- Business nutzen Welche Geschäftsprozesse?

Ein Beispiel. Ein Unternehmen will Internettechnologien im Rahmen des E- Business nutzen Welche Geschäftsprozesse? Ein Beispiel Ein Unternehmen will Internettechnologien im Rahmen des E- Business nutzen Welche Geschäftsprozesse? Dipl.-Kfm. Claus Häberle WS 2015 /16 # 42 XML (vereinfacht) visa

Mehr

Institut für Verteilte Systeme

Institut für Verteilte Systeme Institut für Verteilte Systeme Prof. Dr. Franz Hauck Seminar: Multimedia- und Internetsysteme, Wintersemester 2010/11 Betreuer: Jörg Domaschka Bericht zur Seminarssitzung am 2011-01-31 Bearbeitet von :

Mehr

Aktuelle SE Praktiken für das WWW

Aktuelle SE Praktiken für das WWW Aktuelle SE Praktiken für das WWW SQL vs. NoSQL W. Mark Kubacki 23.06.2010 Gliederung Zusammenfassung Entstehungsgeschichte SQL vs. NoSQL Systemarchitekturen und Wachstumsmuster SQL NoSQL Überblick und

Mehr

Rein relationale DB in Prod? Datenbanken in produktiven Einsatz? SQL + NoSQL DB in Prod? (MongoDB, Redis, CouchDB, Cassandra)

Rein relationale DB in Prod? Datenbanken in produktiven Einsatz? SQL + NoSQL DB in Prod? (MongoDB, Redis, CouchDB, Cassandra) 1 Rein relationale DB in Prod? Datenbanken in produktiven Einsatz? 2 SQL + NoSQL DB in Prod? (MongoDB, Redis, CouchDB, Cassandra) 3 DB-Cluster in der Cloud? NoSQL?!? SQL Normalformen Come as you are Warum

Mehr

Datenbanken und SQL. Kapitel 1. Übersicht über Datenbanken. Edwin Schicker: Datenbanken und SQL (1)

Datenbanken und SQL. Kapitel 1. Übersicht über Datenbanken. Edwin Schicker: Datenbanken und SQL (1) Datenbanken und SQL Kapitel 1 Übersicht über Datenbanken Übersicht über Datenbanken Vergleich: Datenorganisation versus Datenbank Definition einer Datenbank Bierdepot: Eine Mini-Beispiel-Datenbank Anforderungen

Mehr

NoSQL Datenbanken. Seminar:Software as a Service, Cloud-Computing und aktuelle Entwicklungen Dozent: Dipl. Inf. Andreas Göbel

NoSQL Datenbanken. Seminar:Software as a Service, Cloud-Computing und aktuelle Entwicklungen Dozent: Dipl. Inf. Andreas Göbel NoSQL Datenbanken Seminar:Software as a Service, Cloud-Computing und aktuelle Entwicklungen Dozent: Dipl. Inf. Andreas Göbel 17. Juni 2010 Gliederung Der Begriff NoSQL Wichtige Konzepte NoSQL-Arten Cassandra

Mehr

ISBN: 978-3-8428-0679-5 Herstellung: Diplomica Verlag GmbH, Hamburg, 2011

ISBN: 978-3-8428-0679-5 Herstellung: Diplomica Verlag GmbH, Hamburg, 2011 Nils Petersohn Vergleich und Evaluation zwischen modernen und traditionellen Datenbankkonzepten unter den Gesichtspunkten Skalierung, Abfragemöglichkeit und Konsistenz Diplomica Verlag Nils Petersohn Vergleich

Mehr

Apache HBase. A BigTable Column Store on top of Hadoop

Apache HBase. A BigTable Column Store on top of Hadoop Apache HBase A BigTable Column Store on top of Hadoop Ich bin... Mitch Köhler Selbstständig seit 2010 Tätig als Softwareentwickler Softwarearchitekt Student an der OVGU seit Oktober 2011 Schwerpunkte Client/Server,

Mehr

Persönlichkeiten bei bluehands

Persönlichkeiten bei bluehands Persönlichkeiten bei Technologien bei Skalierbare Anwendungen mit Windows Azure GmbH & co.mmunication KG am@.de; posts..de/am 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Immer mehr Mehr Performance Mehr Menge Mehr Verfügbarkeit

Mehr

SQL- & NoSQL-Datenbanken - Speichern und Analysen von großen Datenmengen

SQL- & NoSQL-Datenbanken - Speichern und Analysen von großen Datenmengen SQL- & NoSQL-Datenbanken - Speichern und Analysen von großen Datenmengen Lennart Leist Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 2 1.1 Aufgaben einer Datenbank...................... 2 1.2 Geschichtliche Entwicklung

Mehr

Apache Hadoop. Distribute your data and your application. Bernd Fondermann freier Software Architekt bernd.fondermann@brainlounge.de berndf@apache.

Apache Hadoop. Distribute your data and your application. Bernd Fondermann freier Software Architekt bernd.fondermann@brainlounge.de berndf@apache. Apache Hadoop Distribute your data and your application Bernd Fondermann freier Software Architekt bernd.fondermann@brainlounge.de berndf@apache.org Apache The Apache Software Foundation Community und

Mehr

The R(E)volution of Data Stores

The R(E)volution of Data Stores The R(E)volution of Data Stores Willkommen Schön, dass sie in diese Session kommen, ich bin Dominik Wagenknecht NoSQL Initiative Lead Technology Architect Accenture Wien Mobil: +43 676 8720 33921 dominik.wagenknecht@accenture.com

Mehr

NoSQL Please! Wie Web2.0, Big Data und die Cloud neue Datenbanksysteme erfordern und hervorbringen. Datenbank-Stammtisch, 8.

NoSQL Please! Wie Web2.0, Big Data und die Cloud neue Datenbanksysteme erfordern und hervorbringen. Datenbank-Stammtisch, 8. A Database Administrator walks into a NoSQL bar, but turns and leaves because he cannot find a table. NoSQL Please! Wie Web2.0, Big Data und die Cloud neue Datenbanksysteme erfordern und hervorbringen.

Mehr

DATENBANK LÖSUNGEN. mit Azure. Peter Schneider Trainer und Consultant. Lernen und Entwickeln. www.egos.co.at

DATENBANK LÖSUNGEN. mit Azure. Peter Schneider Trainer und Consultant. Lernen und Entwickeln. www.egos.co.at DATENBANK LÖSUNGEN mit Azure Peter Schneider Trainer und Consultant Agenda Cloud Services, Data Platform, Azure Portal Datenbanken in Virtuelle Maschinen Azure SQL Datenbanken und Elastic Database Pools

Mehr

Einführung in NoSql-Datenbanken und der Vergleich zu relationalen Datenbanken

Einführung in NoSql-Datenbanken und der Vergleich zu relationalen Datenbanken Fachhochschule Aachen Fachbereich 9 Medizintechnik und Technomathematik Seminararbeit im Studiengang Scientific Programming Einführung in NoSql-Datenbanken und der Vergleich zu relationalen Datenbanken

Mehr

Wide Column Stores. Felix Bruckner Mannheim, 15.06.2012

Wide Column Stores. Felix Bruckner Mannheim, 15.06.2012 Wide Column Stores Felix Bruckner Mannheim, 15.06.2012 Agenda Einführung Motivation Grundlagen NoSQL Grundlagen Wide Column Stores Anwendungsfälle Datenmodell Technik Wide Column Stores & Cloud Computing

Mehr

VERSCHLÜSSELUNG MITTELS QUERY- REWRITING AUF DER CLOUD-DATENBANK AMAZON DYNAMODB

VERSCHLÜSSELUNG MITTELS QUERY- REWRITING AUF DER CLOUD-DATENBANK AMAZON DYNAMODB Eingereicht von Michaela Wakolbinger, MSc VERSCHLÜSSELUNG MITTELS QUERY- REWRITING AUF DER CLOUD-DATENBANK AMAZON DYNAMODB Angefertigt am Institut für Wirtschaftsinformatik - Data & Knowledge Engineering

Mehr

Hadoop. Eine Open-Source-Implementierung von MapReduce und BigTable. von Philipp Kemkes

Hadoop. Eine Open-Source-Implementierung von MapReduce und BigTable. von Philipp Kemkes Hadoop Eine Open-Source-Implementierung von MapReduce und BigTable von Philipp Kemkes Hadoop Framework für skalierbare, verteilt arbeitende Software Zur Verarbeitung großer Datenmengen (Terra- bis Petabyte)

Mehr

Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II SS 2015. NoSQL. http://www.w3resource.com/mongodb/nosql.php. Dr. Christian Senger.

Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II SS 2015. NoSQL. http://www.w3resource.com/mongodb/nosql.php. Dr. Christian Senger. NoSQL http://www.w3resource.com/mongodb/nosql.php NoSQL 1 Short History of Databases 1960s - Navigational DBs CODEASYL (COBOL) IMS (IBM) 1980s to 1990s - Object Oriented DBs Object DB's Object-Relational-

Mehr

MapReduce in der Praxis

MapReduce in der Praxis MapReduce in der Praxis Rolf Daniel Seminar Multicore Programmierung 09.12.2010 1 / 53 Agenda Einleitung 1 Einleitung 2 3 Disco Hadoop BOOM 4 2 / 53 1 Einleitung 2 3 Disco Hadoop BOOM 4 3 / 53 Motivation

Mehr

Dominik Wagenknecht Accenture. Der No Frills Big Data Workshop -Teil3

Dominik Wagenknecht Accenture. Der No Frills Big Data Workshop -Teil3 Dominik Wagenknecht Accenture Der No Frills Big Data Workshop -Teil3 Der no frills BigData Workshop JAX 2012, 16.4.2012, Mainz Teil 3 Google ist ein Pionier von BigData und hat mit MapReduce und BigTable

Mehr

Clouds. Erwartungen der Nutzer. Wolkig bis Heiter. (c) 2013, Peter Sturm, Universität Trier. Er ist verwöhnt! Er ist nicht dankbar!

Clouds. Erwartungen der Nutzer. Wolkig bis Heiter. (c) 2013, Peter Sturm, Universität Trier. Er ist verwöhnt! Er ist nicht dankbar! Clouds Wolkig bis Heiter Erwartungen der Nutzer Er ist verwöhnt! Verfügbarkeit Viele Anwendungen Intuitive Interfaces Hohe Leistung Er ist nicht dankbar! Mehr! Mehr! Mehr! Moore 1 Erwartungen der Entwickler

Mehr

Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung

Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH Dortmund, 07.05.2014 Bild-Quelle: Web-Seite von Pasta ZARA, Big Artikel Data So und entstehen Oracle bringen unsere die Nudeln Logistik in Bewegung http://de.pastazara.com/so-entstehen-unsere-nudeln

Mehr

Wide Column Stores mit Map/Reduce im Bereich Web Analytics am Beispiel von Apache HBase und Cassandra

Wide Column Stores mit Map/Reduce im Bereich Web Analytics am Beispiel von Apache HBase und Cassandra Wide Column Stores mit Map/Reduce im Bereich Web Analytics am Beispiel von Apache HBase und Cassandra René Trauner M A S T E R A R B E I T eingereicht am Fachhochschul-Masterstudiengang Interactive Media

Mehr

Big Data Mythen und Fakten

Big Data Mythen und Fakten Big Data Mythen und Fakten Mario Meir-Huber Research Analyst, IDC Copyright IDC. Reproduction is forbidden unless authorized. All rights reserved. About me Research Analyst @ IDC Author verschiedener IT-Fachbücher

Mehr

NoSQL. Hintergründe und Anwendungen. Andreas Winschu

NoSQL. Hintergründe und Anwendungen. Andreas Winschu NoSQL Hintergründe und Anwendungen Andreas Winschu 1 Inhalt 1. Motivation 2. RDBMS 3. CAP Theorem 4. NoSQL 5. NoSql Overview 6. NoSQl Praxis 7. Zusammenfassung und Ausblick 2 1.Motivation Datenbanken Permanente

Mehr

Eclipse und EclipseLink

Eclipse und EclipseLink Eclipse und EclipseLink Johannes Michler Johannes.Michler@promatis.de PROMATIS, Ettlingen Zugriff auf Oracle Datenbanken aus Eclipse RCP Anwendungen via EclipseLink 18.09.2009 1 Gliederung Eclipse als

Mehr

Dokumentenorientierte Datenbanken - MongoDB

Dokumentenorientierte Datenbanken - MongoDB Dokumentenorientierte Datenbanken - MongoDB Jan Hentschel Ultra Tendency UG Übersicht Dokumente sind unabhängige Einheiten Bessere Performance (zusammengehörige Daten werden gemeinsam gelesen) Objektmodell

Mehr

SimpleVOC-Yetanother. Bausteine für eine Key/Value- Datenbank

SimpleVOC-Yetanother. Bausteine für eine Key/Value- Datenbank SimpleVOC-Yetanother Memcached? Bausteine für eine Key/Value- Datenbank SimpleVOC Yet another memcached? Bausteine für eine Key/Value Datenbank. Theorie (Martin Schönert) Praxis (Frank Celler) Eine Weisheit

Mehr

NoSQL-Datenbanksysteme

NoSQL-Datenbanksysteme NoSQL-Datenbanksysteme Hochschule Harz 14.06.2013 Prof. Dr. Uta Störl Hochschule Darmstadt uta.stoerl@h-da.de NoSQL: DAS aktuelle Datenbank Buzzword Quelle: http://geekandpoke.typepad.com/geekandpoke/2011/01/nosql.html

Mehr

Big Data in der Forschung

Big Data in der Forschung Big Data in der Forschung Dominik Friedrich RWTH Aachen Rechen- und Kommunikationszentrum (RZ) Gartner Hype Cycle July 2011 Folie 2 Was ist Big Data? Was wird unter Big Data verstanden Datensätze, die

Mehr

25.09.2014. Zeit bedeutet eine Abwägung von Skalierbarkeit und Konsistenz

25.09.2014. Zeit bedeutet eine Abwägung von Skalierbarkeit und Konsistenz 1 2 Dies ist ein Vortrag über Zeit in verteilten Anwendungen Wir betrachten die diskrete "Anwendungszeit" in der nebenläufige Aktivitäten auftreten Aktivitäten in einer hochgradig skalierbaren (verteilten)

Mehr

Extended Abstract Obserseminar: Datenbanksysteme - Aktuelle Trends. Cloud-Datenbanken. Franz Anders 02.07.2015

Extended Abstract Obserseminar: Datenbanksysteme - Aktuelle Trends. Cloud-Datenbanken. Franz Anders 02.07.2015 Extended Abstract Obserseminar: Datenbanksysteme - Aktuelle Trends Cloud-Datenbanken Franz Anders 02.07.2015 Dies ist das erweiterte Abstract zum Vortrag Cloud-Datenbanken für das Oberseminar Datenbanksysteme

Mehr

Configuration Management mit Verbosy 17.04.2013 OSDC 2013. Eric Lippmann www.netways.de

Configuration Management mit Verbosy 17.04.2013 OSDC 2013. Eric Lippmann www.netways.de Configuration Management mit Verbosy 17.04.2013 OSDC 2013 Eric Lippmann Kurzvorstellung NETWAYS Expertise OPEN SOURCE SYSTEMS MANAGEMENT OPEN SOURCE DATA CENTER Monitoring & Reporting Configuration Management

Mehr

Kein blasses Schema? NoSQL und Big Data mit Hibernate OGM

Kein blasses Schema? NoSQL und Big Data mit Hibernate OGM Kein blasses Schema? NoSQL und Big Data mit Hibernate OGM Thomas Much thomas@muchsoft.com www.muchsoft.com 1 NoSQL und Big Data Herzlich Willkommen in der NoSQL-Welt OnlySQL Not 2 NoSQL und Big Data NoSQL

Mehr

NoSQL-Datenbanken und Hadoop im Zusammenspiel mit dem Data Warehouse

NoSQL-Datenbanken und Hadoop im Zusammenspiel mit dem Data Warehouse NoSQL-Datenbanken und Hadoop im Zusammenspiel mit dem Data Warehouse Carsten Czarski Oracle Deutschland B.V. & Co KG Big Data Betrachten von Daten die bislang nicht betrachtet wurden

Mehr

HS München Fakultät 07. Studienarbeit. Big Data. Hype oder Chance?

HS München Fakultät 07. Studienarbeit. Big Data. Hype oder Chance? HS München Fakultät 07 Studienarbeit Big Data Hype oder Chance? Verfasser: Sebastian Kraubs Matrikelnummer: 03315808 Erstprüfer/-in / Betreuer/-in: Michael Theis Ich, Sebastian Kraubs, versichere, dass

Mehr

Definition Informationssystem

Definition Informationssystem Definition Informationssystem Informationssysteme (IS) sind soziotechnische Systeme, die menschliche und maschinelle Komponenten umfassen. Sie unterstützen die Sammlung, Verarbeitung, Bereitstellung, Kommunikation

Mehr

FH JOANNEUM Gesellschaft mbh. NoSQL Datenbanken. Bachelorarbeit 1. Betreuer: DI Johannes Feiner

FH JOANNEUM Gesellschaft mbh. NoSQL Datenbanken. Bachelorarbeit 1. Betreuer: DI Johannes Feiner FH JOANNEUM Gesellschaft mbh NoSQL Datenbanken Bachelorarbeit 1 eingereicht am 29.04.2015 Fachhochschul-Studiengang Software Design Betreuer: DI Johannes Feiner eingereicht von: Daniel Frech Personenkennzahl:

Mehr

7. Big Data und NoSQL-Datenbanken

7. Big Data und NoSQL-Datenbanken 7. Big Data und NoSQL-Datenbanken Motivation Big Data Herausforderungen Einsatzbereiche Systemarchitekturen für Big Data Analytics Analyse-Pipeline Hadoop, MapReduce, Spark/Flink NoSQL-Datenbanken Eigenschaften

Mehr

Abstrakt zum Vortrag im Oberseminar. Graphdatenbanken. Gero Kraus HTWK Leipzig 14. Juli 2015

Abstrakt zum Vortrag im Oberseminar. Graphdatenbanken. Gero Kraus HTWK Leipzig 14. Juli 2015 Abstrakt zum Vortrag im Oberseminar Graphdatenbanken Gero Kraus HTWK Leipzig 14. Juli 2015 1 Motivation Zur Darstellung komplexer Beziehungen bzw. Graphen sind sowohl relationale als auch NoSQL-Datenbanken

Mehr

Think Big. Skalierbare Anwendungen mit Azure. Aydin Mir Mohammadi Bluehands GmbH & co.mmunication KG

Think Big. Skalierbare Anwendungen mit Azure. Aydin Mir Mohammadi Bluehands GmbH & co.mmunication KG Skalierbare Anwendungen mit Azure Bluehands GmbH & co.mmunication KG 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Immer mehr Mehr Performance Mehr Menge Mehr Verfügbarkeit Skalierung http://www.flickr.com/photos/39901968@n04/4864698533/

Mehr

NoSQL-Datenbanken. Markus Kramer. deren Probleme herauszuarbeiten und andere Grundlagen zu erläutern.

NoSQL-Datenbanken. Markus Kramer. deren Probleme herauszuarbeiten und andere Grundlagen zu erläutern. 1 NoSQL-Datenbanken Markus Kramer Zusammenfassung NoSQL-Datenbanken sind zu einer interessanten Alternative zu herkömmlichen Datenbanken geworden. In dieser Arbeit werden die dahinter liegenden Konzepte

Mehr

NoSQL - schöne neue Datenbankwelt oder vorübergehender Hype?

NoSQL - schöne neue Datenbankwelt oder vorübergehender Hype? NoSQL - schöne neue Datenbankwelt oder vorübergehender Hype? Bis vor kurzem war die Frage, welche Datenbank man in seiner Applikation verwenden soll, normalerweise kein heiß diskutiertes Thema. Wo aus

Mehr

Java Forum Stuttgart 2013 Kai.Spichale@adesso.de twitter.com/kspichale spichale.blogspot.de

Java Forum Stuttgart 2013 Kai.Spichale@adesso.de twitter.com/kspichale spichale.blogspot.de NoSQL für Java-Entwickler Java Forum Stuttgart 2013 Kai.Spichale@adesso.de twitter.com/kspichale spichale.blogspot.de 23.06.2013 Agenda Datengröße Key-value Stores 1. Wide Column 2. Cassandra Document

Mehr

Überblick über NoSQL Datenbanken

Überblick über NoSQL Datenbanken 1 Überblick über NoSQL Datenbanken Seminararbeit Software Systems Engineering - WS 2012 / 2013 Mario David - Student - Master Informatik (SSE) Universität zu Lübeck Zusammenfassung Diese Seminararbeit

Mehr

NoSQL mit Postgres 15. Juni 2015

NoSQL mit Postgres 15. Juni 2015 Tag der Datenbanken 15. Juni 2015 Dipl.-Wirt.-Inform. Agenda l Vorstellung l Marktübersicht l Warum PostgreSQL? l Warum NoSQL? l Beispielanwendung Seite: 2 Vorstellung Dipl.-Wirt.-Inform. [1990] Erste

Mehr

EHCache und Terracotta. Jochen Wiedmann, Software AG

EHCache und Terracotta. Jochen Wiedmann, Software AG EH und Terracotta Jochen Wiedmann, Software AG Autor Perl-Contributor DBD::mySQL 2, DBI::Proxy, DBI::Shell, DBD::CSV, Net::Daemon, RPC::Pl(Client Server) (Autor) DBI (Developer) ASF-Member (Apache Software

Mehr

1. Einführung. Datenbanken Grundlagen

1. Einführung. Datenbanken Grundlagen 1. Einführung Datenbanken Grundlagen Wo finden wir Datenbanken? Was sind Datenbanken/ Datenbankensysteme(DBS)? A collection of related data items mit folgenden Eigenschaften: Eine Datebank repräsentiert

Mehr

NoSQL-Datenbanksysteme: Revolution oder Evolution?

NoSQL-Datenbanksysteme: Revolution oder Evolution? NoSQL-Datenbanksysteme: Revolution oder Evolution? Kolloquium Institut für Informatik, Universität Rostock 24.01.2013 Prof. Dr. Uta Störl Hochschule Darmstadt uta.stoerl@h-da.de NoSQL: DAS aktuelle Datenbank-Buzzword

Mehr

Teil VI. Datenbanken

Teil VI. Datenbanken Teil VI Datenbanken Überblick 1 Grundlegende Begriffe Motivation 2 Relationale Datenbanksysteme Das Relationale Datenmodell SQL 3 Entwurf von Datenbanken Das Enity Relationship (ER) Modell Abbildung von

Mehr

XML in der Oracle Datenbank

XML in der Oracle Datenbank XML in der Oracle Datenbank Oracle XML DB Eine kurze Einführung Gruppe A Michaela Geierhos Galina Hinova Maximilian Schöfmann AGENDA Warum XML in einer Datenbank? Was bietet die Oracle XML DB? Unterschiedliche

Mehr

Einführung. Kapitel 1 2 / 508

Einführung. Kapitel 1 2 / 508 Kapitel 1 Einführung 2 / 508 Einführung Was ist ein Datenbanksystem (DBS)? Ein System zum Speichern und Verwalten von Daten. Warum kein herkömmliches Dateisystem verwenden? Ausfallsicherheit und Skalierbarkeit

Mehr

SharePoint Provider for Oracle

SharePoint Provider for Oracle SharePoint Provider for Oracle DOAG 2011 (Atos) (Oracle) SharePoint Provider for Oracle Integration der Oracle Datenbank als zentrales Repository für alle Dokumente in Microsoft SharePoint Farmen Aufwertung

Mehr

Neo4J & Sones GraphDB. Graph-Datenbanken. Von Toni Fröschke. Problemseminar NoSQL-Datenbanken (WS 2011/12)

Neo4J & Sones GraphDB. Graph-Datenbanken. Von Toni Fröschke. Problemseminar NoSQL-Datenbanken (WS 2011/12) Neo4J & Sones GraphDB Graph-Datenbanken Von Toni Fröschke Problemseminar NoSQL-Datenbanken (WS 2011/12) Gliederung Neo4J Überblick Neo4J-Komponenten Datenhaltung/ -verwaltung Verfügbarkeit & Recovery I/O

Mehr

BigTable. 11.12.2012 Else

BigTable. 11.12.2012 Else BigTable 11.12.2012 Else Einführung Distributed Storage System im Einsatz bei Google (2006) speichert strukturierte Daten petabyte-scale, > 1000 Nodes nicht relational, NoSQL setzt auf GFS auf 11.12.2012

Mehr

Treffpunkt Semicolon. NoSQL. mit JPA und Hibernate OGM. Thomas Much 09.09.2014

Treffpunkt Semicolon. NoSQL. mit JPA und Hibernate OGM. Thomas Much 09.09.2014 Treffpunkt Semicolon NoSQL mit JPA und Hibernate OGM Thomas Much 09.09.2014 Über... Thomas Much Dipl.-Inform. (Universität Karlsruhe (TH)) Berater, Architekt, Entwickler, Coach (seit 1990) Trainer für

Mehr

Semantic Web: Resource Description Framework (RDF)

Semantic Web: Resource Description Framework (RDF) Big Data Semantic Web: RDF Information Retrieval Map Reduce: Massiv parallele Verarbeitung Datenströme Peer to Peer Informationssysteme No SQL Systeme Multi-Tenancy/Cloud-Datenbanken Semantic Web: Resource

Mehr

Die Grundbegriffe Die Daten Die Informationen

Die Grundbegriffe Die Daten Die Informationen Die Grundbegriffe Die Daten sind diejenigen Elemente, die vom Computer verarbeitet werden. Die Informationen sind Wissenselemente, welche durch die Analyse von Daten erhalten werden können. Die Daten haben

Mehr

Big Data Analytics: Herausforderungen und Systemansätze. Prof. Dr. Erhard Rahm. http://dbs.uni-leipzig.de

Big Data Analytics: Herausforderungen und Systemansätze. Prof. Dr. Erhard Rahm. http://dbs.uni-leipzig.de Big Data Analytics: Herausforderungen und Systemansätze Prof. Dr. Erhard Rahm http://dbs.uni-leipzig.de 2 Massives Wachstum an Daten Gartner: pro Tag werden 2.5 Exabytes an Daten generiert 90% aller Daten

Mehr

MapReduce. www.kit.edu. Johann Volz. IPD Snelting, Lehrstuhl Programmierparadigmen

MapReduce. www.kit.edu. Johann Volz. IPD Snelting, Lehrstuhl Programmierparadigmen MapReduce Johann Volz IPD Snelting, Lehrstuhl Programmierparadigmen KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Großforschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu Wozu MapReduce?

Mehr

Lehrplan. Datenbanken. Höhere Berufsfachschule für Automatisierungstechnik. Ministerium für Bildung

Lehrplan. Datenbanken. Höhere Berufsfachschule für Automatisierungstechnik. Ministerium für Bildung Lehrplan Datenbanken Höhere Berufsfachschule für Automatisierungstechnik Ministerium für Bildung Hohenzollernstraße 60, 66117 Saarbrücken Postfach 10 24 52, 66024 Saarbrücken Saarbrücken 2010 Hinweis:

Mehr

SQL on Hadoop für praktikables BI auf Big Data.! Hans-Peter Zorn und Dr. Dominik Benz, Inovex Gmbh

SQL on Hadoop für praktikables BI auf Big Data.! Hans-Peter Zorn und Dr. Dominik Benz, Inovex Gmbh SQL on Hadoop für praktikables BI auf Big Data! Hans-Peter Zorn und Dr. Dominik Benz, Inovex Gmbh War nicht BigData das gleiche NoSQL? 2 Wie viele SQL Lösungen für Hadoop gibt es mittlerweile? 3 ! No SQL!?

Mehr

Das Zettabyte. CeBIT 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor

Das Zettabyte. CeBIT 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Das Zettabyte CeBIT 2011 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Das Zetabyte: analytische Datenbanken Die Datenflut. Analytische Datenbanken: Was ist neu? Analytische Datenbanken:

Mehr

Datenbanken (WS 2015/2016)

Datenbanken (WS 2015/2016) Datenbanken (WS 2015/2016) Klaus Berberich (klaus.berberich@htwsaar.de) Wolfgang Braun (wolfgang.braun@htwsaar.de) 0. Organisatorisches Dozenten Klaus Berberich (klaus.berberich@htwsaar.de) Sprechstunde

Mehr

Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr?

Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr? Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr? Günther Stürner, Vice President Sales Consulting 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights Überschrift 2 Copyright 2011, Oracle and/or

Mehr

Archivierung in DBMS

Archivierung in DBMS Archivierung in DBMS Marcus Brisgen 9. März 2004 Gliederung Gliederung Motivation Archivierung Grundlagen Anwendungsorientiertes Archivieren Architekturen Erweiterungen ASQL XML-Archivierungsoperator Beispiele

Mehr

Einführung in Hadoop

Einführung in Hadoop Einführung in Hadoop Inhalt / Lern-Ziele Übersicht: Basis-Architektur von Hadoop Einführung in HDFS Einführung in MapReduce Ausblick: Hadoop Ökosystem Optimierungen Versionen 10.02.2012 Prof. Dr. Christian

Mehr

N SQL EINSTIEG IN DIE WELT NICHT RELATIONALER WEB 2.0 DATENBANKEN. EXTRA: Mit kostenlosem E-Book

N SQL EINSTIEG IN DIE WELT NICHT RELATIONALER WEB 2.0 DATENBANKEN. EXTRA: Mit kostenlosem E-Book stefan EDLICH achim FRIEDLAND jens HAMPE benjamin BRAUER markus BRÜCKNER N SQL 2. Auflage EINSTIEG IN DIE WELT NICHT RELATIONALER WEB 2.0 DATENBANKEN EXTRA: Mit kostenlosem E-Book NEU: Jetzt mit Kapiteln

Mehr

NoSQL Datenbanken am Beispiel von CouchDB

NoSQL Datenbanken am Beispiel von CouchDB NoSQL Datenbanken am Beispiel von CouchDB OIO - Hauskonferenz 2011 Version: 1.0 Orientation in Objects GmbH Weinheimer Str. 68 68309 Mannheim www.oio.de info@oio.de Ihr Sprecher Thomas Bayer Programmierer

Mehr

8. Big Data und NoSQL-Datenbanken

8. Big Data und NoSQL-Datenbanken 8. Big Data und NoSQL-Datenbanken Motivation Big Data wachsende Mengen und Vielfalt an Daten Herausforderungen Einsatzbereiche Systemarchitekturen für Big Data Analytics Analyse-Pipeline, Hadoop, MapReduce

Mehr

RAC Architektur und Installation

<Insert Picture Here> RAC Architektur und Installation RAC Architektur und Installation Elmar Ströhmer Michael Künzner Oracle Server Technologies Competence Center Agenda Überblick und Architekturen von HA-Systemen Hardware Die Basis

Mehr

Big Data. Prof. Robert Jäschke Forschungszentrum L3S Leibniz Universität Hannover

Big Data. Prof. Robert Jäschke Forschungszentrum L3S Leibniz Universität Hannover Big Data Prof. Robert Jäschke Forschungszentrum L3S Leibniz Universität Hannover Agenda Was ist Big Data? Parallele Programmierung Map/Reduce Der Big Data Zoo 2 3Vs oder: Was ist Big Data? Deutsche Telekom:

Mehr

4. Hierarchische und netzwerkartige Datenbankmodelle

4. Hierarchische und netzwerkartige Datenbankmodelle 4. Hierarchische und netzwerkartige Datenbankmodelle 4.1 Hierarchische Datenbanken Hierarchien können durch Baumgraphen beschrieben werden. Datensätze einer hierarchischen Datenbank (HDB) sind in Segmenten

Mehr

Industrie 4.0 und Smart Data

Industrie 4.0 und Smart Data Industrie 4.0 und Smart Data Herausforderungen für die IT-Infrastruktur bei der Auswertung großer heterogener Datenmengen Richard Göbel Inhalt Industrie 4.0 - Was ist das? Was ist neu? Herausforderungen

Mehr