Aufgabe 1: XML Retrieval (theoretisch / praktisch)
|
|
- Ina Salzmann
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 In dieser Übung wollen wir XML Retrieval auf einer relationalen Datenbank implementieren (siehe entsprechende Ansätze bei Textretrieval). Hierzu sei das folgende Beispiel XML Dokument gegeben. a) Für ein einfaches Boolesches Retrieval benötigen wir eigentlich nur 2 Tabellen: eine Tabelle mit allen Elementdaten (id, id des Vaterelements, der eindeutige XPath-Ausdruck im XML-Dokument und der 'label path', d.h. der Typ des Elements) und die Termtabelle (gibt an, welche Terme in welchen Elementen auftreten). Wir wollen hier aber bereits die Augmentierung berücksichtigen. Deshalb speichern wir die Augmentierungsgewichte in einer separaten Tabelle (siehe Grafik unten; ohne Query-Tabelle). Beim Einfügen eines Dokumentes werden Terme zuerst beim entsprechenden Element hinzugefügt (tf ist hier die Anzahl der Termvorkommen). Dann wird mit Hilfe der 'parent'-beziehung und der Gewichte die tf-werte der Vorfahrelemente angepasst (bis hinauf zur Wurzel). Mit anderen Worten: jedes Termvorkommen wird mehrfach in die Datenbank geschrieben; dies kann mit einem SAX-Parser sehr einfach realisiert werden (man muss sich zu jeder Zeit die Vorfahrelemente merken). Eine mögliche Implementierung könnte wie auf der nächste Seite aussehen. Beachte: die konkrete SQL Syntax kann von Datenbank zu Datenbank leicht variieren (besonders die Datentypen). Alle Skripte liegen auf dem Web- Server der Vorlesung. create table Augmentation ( parent VARCHAR(1024), child VARCHAR(1024), weight FLOAT create table XMLElement ( parent INTEGER REFERENCES XMLElement(elid), elid INTEGER PRIMARY KEY, xpath VARCHAR(1024), labelpath VARCHAR(1024)
2 create table XMLIndex ( elid INTEGER REFERENCES XMLElement(elid), term VARCHAR(128), tf FLOAT, PRIMARY KEY (elid,term) create table XMLQuery ( term VARCHAR(128) PRIMARY KEY, tf FLOAT insert into Augmentation VALUES('/MANAGER','/MANAGER/NAME', insert into XMLElement VALUES(NULL,10,'/MANAGER[1]','/MANAGER' insert into XMLElement VALUES(10,0,'/MANAGER[1]/NAME[1]','/MANAGER/NAME'... insert into XMLIndex VALUES(0,'janine',1... /* update der parent Elemente */ insert into XMLIndex select e.parent,i.term,sum(i.tf*a.weight) from XMLIndex i,xmlelement e,augmentation a where i.elid=e.elid AND e.labelpath=a.child group by e.parent,i.term; delete from XMLQuery; insert into XMLQuery VALUES('the',1 insert into XMLQuery VALUES('money',1 select e.elid,e.xpath from XMLElement e,xmlindex i,xmlquery q where i.term=q.term AND i.elid=e.elid AND e.labelpath='/manager' group by e.elid,e.xpath having count(i.term)=(select count(*) from XMLQuery
3 b) Analog zum Trick mit der Query-Tabelle soll eine zusätzliche Tabelle (XMLSelection) die Elemente aufzählen, welche die 'harten' Prädikate überhaupt erfüllen. Das Vorgehen ist dann wie folgt: zuerst bestimmt man die Elemente, welche den 'harten' Bedingungen entsprechen (z.b. mit Hilfe eines XQuery Evaluators). Gewisse Prädikate können auch sehr einfach mit Hilfe der 'label path' Angaben innerhalb der Tabelle XMLElement evaluiert werden (siehe auch Anfragebeispiel unten). Dann benutzt man die neue Tabelle XMLSelection, um die Elemente zu eliminieren, welche die 'harten' Prädikate nicht erfüllen (mit Hilfe eines Joins). Eine mögliche Implementierung könnte wie folgt aussehen: create table XMLSelection ( elid INTEGER REFERENCES XMLElement(elid) delete from XMLQuery; insert into XMLQuery VALUES('the',1 insert into XMLQuery VALUES('money',1 delete from XMLSelection; insert into XMLSelection select elid from XMLElement where labelpath='/manager/review' or labelpath='/project'; select e.elid,e.xpath from XMLElement e,xmlindex i,xmlquery q,xmlselection s where i.term=q.term AND i.elid=e.elid AND i.elid=s.elid group by e.elid,e.xpath having count(i.term)=(select count(*) from XMLQuery
4 c) Vektorraumretrieval benötigt Statistiken über die Elemente und Termvorkommen. Diese können entweder global sein (d.h. für alle Anfragen gültig) oder Anfrage abhängig. Für die Aufnahme der Statistiken brauchen wir eine neue Tabelle XMLTerm, welche je nach Ansatz unterschiedlich ausschaut. Die Berechnung mit globalen Statistiken erfolgt dann wie folgt: create table XMLTerm ( term VARCHAR(128) PRIMARY KEY, ief FLOAT insert into XMLTerm select term, log(1.0*(select count(*) from XMLElement)/count(*)) from XMLIndex group by term; select e.elid,e.xpath,sum(q.tf * t.ief * i.tf * t.ief) from XMLElement e,xmlindex i,xmlquery q, XMLTerm t,xmlselection s where q.term=t.term AND i.term=t.term AND i.elid=e.elid AND i.elid=s.elid group by e.elid,e.xpath order by 3 desc; Bei gloablen Statistiken muss das insert-statement nicht für jede Anfrage neu ausgeführt werden. Anders beim Retrieval mit Anfrage abhängigen Statistiken: basierend auf den ausgewählten Elementen (in XMLSelection) müssen die ief-werte neu bestimmt werden. Hierzu brauchen wir keine XMLTerm-Tabelle mehr, sondern erweitern die Tabelle XMLQuery um ein Feld ief. Genau genommen müssen wir nämlich nur die Statistiken der Anfrageterme bestimmen: create table XMLQuery ( term VARCHAR(128) PRIMARY KEY, tf FLOAT, ief FLOAT delete from XMLQuery; insert into XMLQuery VALUES('this',1,0 insert into XMLQuery VALUES('project',1,0 insert into XMLQuery VALUES('costs',1,0 insert into XMLQuery VALUES('money',1,0
5 delete from XMLSelection; insert into XMLSelection select elid from XMLElement where labelpath='/manager/review' OR labelpath='/project'; update XMLQuery set ief=(select log(1.0*(select count(*) from XMLSelection)/count(*)) from XMLIndex i,xmlselection s where i.elid=s.elid AND i.term=xmlquery.term select e.elid,e.xpath,sum(q.tf * q.ief * i.tf * q.ief) from XMLElement e,xmlindex i,xmlquery q,xmlselection s where q.term=i.term AND i.elid=e.elid AND i.elid=s.elid group by e.elid,e.xpath order by 3 desc; Die Berechnung der Statistiken kann dadurch beschleunigt werden, in dem man nur Statistiken auf Pfadebene verwendet. Dabei müssen wir uns die Elementhäufigkeiten der Terme und die Anzahl Elemente für jeden 'label path' merken. Die beiden Tabellen können wie folgt aufgefüllt werden (genauso wie bei den globalen Statistiken müssen diese Tabelle nicht jedes Mal neu berechnet werden): create table XMLTerm ( labelpath VARCHAR(600), term VARCHAR(128), ef FLOAT create table XMLPath ( labelpath VARCHAR(600) PRIMARY KEY, cnt FLOAT insert into XMLTerm select e.labelpath,i.term,count(*) from XMLIndex i,xmlelement e where i.elid=e.elid group by e.labelpath,i.term; insert into XMLPath select labelpath,count(*) from XMLElement group by labelpath;
6 Die Berechnung der ief-werte für die Anfrageterme sieht dann wie folgt aus (die Evaluation einer Anfrage bleibt gleich): update XMLQuery set ief=( select log(1.0*(select sum(cnt) from XMLPath where labelpath='/manager/review' OR labelpath='/project') /sum(ef)) from XMLTerm t where t.term=xmlquery.term AND (t.labelpath='/manager/review' OR t.labelpath='/project')
SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software
SQL Tutorial SQL - Tutorial SS 06 Hubert Baumgartner INSO - Industrial Software Institut für Rechnergestützte Automation Fakultät für Informatik Technische Universität Wien Inhalt des Tutorials 1 2 3 4
MehrSQL structured query language
Umfangreiche Datenmengen werden üblicherweise in relationalen Datenbank-Systemen (RDBMS) gespeichert Logische Struktur der Datenbank wird mittels Entity/Realtionship-Diagrammen dargestellt structured query
MehrISU 1. Ue_08/02_Datenbanken/SQL. 08 Datenbanken. Übung. SQL Einführung. Eckbert Jankowski. www.iit.tu-cottbus.de
08 Datenbanken Übung SQL Einführung Eckbert Jankowski www.iit.tu-cottbus.de Datenmodell (Wiederholung, Zusammenfassung) Objekte und deren Eigenschaften definieren Beziehungen zwischen den Objekten erkennen/definieren
MehrDATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER
DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER INHALTSVERZEICHNIS 1. Datenbanken 2. SQL 1.1 Sinn und Zweck 1.2 Definition 1.3 Modelle 1.4 Relationales Datenbankmodell 2.1 Definition 2.2 Befehle 3.
MehrMySQL-Befehle. In diesem Tutorial möchte ich eine kurze Übersicht der wichtigsten Befehle von MySQL geben.
MySQL-Befehle 1. Einleitung In diesem Tutorial möchte ich eine kurze Übersicht der wichtigsten Befehle von MySQL geben. 2. Arbeiten mit Datenbanken 2.1 Datenbank anlegen Eine Datenbank kann man wie folgt
MehrSQL für Trolle. mag.e. Dienstag, 10.2.2009. Qt-Seminar
Qt-Seminar Dienstag, 10.2.2009 SQL ist......die Abkürzung für Structured Query Language (früher sequel für Structured English Query Language )...ein ISO und ANSI Standard (aktuell SQL:2008)...eine Befehls-
Mehr7. Datenbank-Zugriff. Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn. Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2
5 Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn 7 7. Datenbank-Zugriff Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2 Struktur einer Datenbank 7-3 Erzeugen von Datenbanken
MehrSQL und MySQL. Kristian Köhntopp
SQL und MySQL Kristian Köhntopp Wieso SQL? Datenbanken seit den frühen 1950er Jahren: Hierarchische Datenbanken Netzwerkdatenbanken Relationale Datenbanken = SQL Relational? 10 9 8 7 6 f(y) := y = x r(y)
MehrIV. Datenbankmanagement
Wirtschaftsinformatik 2 (PWIN) IV. Datenbankmanagement Kapitel 2: Datenmanipulationssprache SQL Wirtschaftsinformatik 2 (PWIN) SS 2009, Professur für Mobile Business & Multilateral Security 1 Agenda 1.
MehrLösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 10
Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 10 1. Legen Sie mit einem SQL - Befehl eine neue Tabelle PERSON_KURZ mit den Feldern Kurz_Id, Kurz_Name an. Machen Sie das so, dass Kurz_Id der Primärschlüssel wird
MehrEinführung in SQL. Sprachumfang: Indizes. Datensätzen. Zugriffsrechten
Einführung in SQL Die Sprache SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache für relationale Datenbanksysteme, die auf dem ANSI-SQL-Standard beruht. SQL wird heute von fast jedem Datenbanksystem
MehrHochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft- 10.7.2013. Anhänge: Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Prof. Schmidt.
Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik SS 2013 Datenbanken und Informationssysteme II Szenario: Projektverwaltung. Es gibt Projekte, Projektleiter, Mitarbeiter und ihre Zuordnung zu Projekten.
MehrAllgemeines. veröffentlicht unter http://www.profv.de/uni/ lizensiert unter. Creative Commons BY-SA 3.0. XQuery in MS SQL Server 2005
Volker Grabsch 14. Januar 2008 Allgemeines veröffentlicht unter http://www.profv.de/uni/ lizensiert unter Creative Commons BY-SA 3.0 Quelle Dieser Vortrag basiert auf dem Paper XQuery Implementation in
Mehr7. Datenbank-Zugriff. Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn. Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2
5 Vorlesung und Übung Dr. Peter Pfahler Institut für Informatik Universität Paderborn 7 7. Datenbank-Zugriff Zum Beispiel aus PHP-Skripten: Client 7-2 Struktur einer Datenbank 7-3 Erzeugen von Datenbanken
MehrViews in SQL. 2 Anlegen und Verwenden von Views 2
Views in SQL Holger Jakobs bibjah@bg.bib.de, holger@jakobs.com 2010-07-15 Inhaltsverzeichnis 1 Wozu dienen Views? 1 2 Anlegen und Verwenden von Views 2 3 Schreibfähigkeit von Views 3 3.1 Views schreibfähig
MehrInformatik Datenbanken SQL-Einführung
Informatik Datenbanken SQL-Einführung Gierhardt Inhaltsverzeichnis 1 Vorbemerkungen 1 2 Auswahl-Abfragen mit SELECT 2 2.1 Selektion...................................... 2 2.2 Projektion.....................................
MehrEinführung in SQL. 1. Grundlagen SQL. Structured Query Language. Viele Dialekte. Unterteilung: i. DDL (Data Definition Language)
Einführung in SQL 1. Grundlagen Structured Query Language Viele Dialekte Unterteilung: i. DDL (Data Definition Language) ii. iii. DML (Data Modifing Language) DRL (Data Retrival Language) 1/12 2. DDL Data
MehrMengenvergleiche: Alle Konten außer das, mit dem größten Saldo.
Mengenvergleiche: Mehr Möglichkeiten als der in-operator bietet der θany und der θall-operator, also der Vergleich mit irgendeinem oder jedem Tupel der Unteranfrage. Alle Konten außer das, mit dem größten
MehrDatenbanken für Online Untersuchungen
Datenbanken für Online Untersuchungen Im vorliegenden Text wird die Verwendung einer MySQL Datenbank für Online Untersuchungen beschrieben. Es wird davon ausgegangen, dass die Untersuchung aus mehreren
MehrACCESS SQL ACCESS SQL
ACCESS SQL Datenbankabfragen mit der Query-Language ACCESS SQL Datenbankpraxis mit Access 34 Was ist SQL Structured Query Language Bestehend aus Datendefinitionssprache (DDL) Datenmanipulationssprache
Mehr5.8 Bibliotheken für PostgreSQL
5.8 Bibliotheken für PostgreSQL Haskell/WASH: Modul Dbconnect PHP: pqsql-funktionen Java/JSP: JDBC Perl: DBI database interface modul Vorläufige Version 80 c 2004 Peter Thiemann, Matthias Neubauer 5.9
MehrDatumsangaben, enthält mindestens Jahr, Monat, Tag
Datenbanken mit SQL Informatik - Sprenger Häufig wird mit Tabellenkalkulationen gearbeitet, obwohl der Einsatz von Datenbanken sinnvoller ist. Tabellenkalkulationen wie Microsoft Excel oder LibreOffice
MehrDatenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin
Datenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin PhpMyAdmin = grafsches Tool zur Verwaltung von MySQL-Datenbanken Datenbanken erzeugen und löschen Tabellen und Spalten einfügen,
MehrKapitel 33. Der xml-datentyp. In diesem Kapitel: Der xml-datentyp 996 Abfragen aus xml-datentypen 1001 XML-Indizierung 1017 Zusammenfassung 1023
Kapitel 33 Der xml-datentyp In diesem Kapitel: Der xml-datentyp 996 Abfragen aus xml-datentypen 1001 XML-Indizierung 1017 Zusammenfassung 1023 995 996 Kapitel 33: Der xml-datentyp Eine der wichtigsten
MehrSET SQL_MODE="NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO";
phpmyadmin SQL Dump version 3.2.4 http://www.phpmyadmin.net Host: localhost Erstellungszeit: 13. April 2011 um 18:44 Server Version: 5.1.41 PHP-Version: 5.3.1 SET SQL_MODE="NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO"; /*!40101
MehrWS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #5. SQL (Teil 3)
Vorlesung #5 SQL (Teil 3) Fahrplan Besprechung der Übungsaufgaben Rekursion Rekursion in SQL-92 Rekursion in DBMS- Dialekten (Oracle und DB2) Views (Sichten) - gespeicherte Abfragen Gewährleistung der
MehrBibliografische Informationen digitalisiert durch http://d-nb.info/995021198
Auf einen Blick 1 Einleitung 15 2 Datenbankentwurf 23 3 Datenbankdefinition 43 4 Datensätze einfügen (INSERT INTO) 95 5 Daten abfragen (SELECT) 99 6 Daten aus mehreren Tabellen abfragen (JOIN) 143 7 Unterabfragen
MehrWirtschaftsinformatik 2
Wirtschaftsinformatik 2 Prof. Dr. Dr. L. Schmidt-Thieme MSc. André Busche Übung 4 1. Übungsblatt 4 2. Allgemeines zu XML 25.05.12 2/ Übungsblatt 4 Allgemeiner Hinweis: in den nachfolgenden SQL-Kommandos
MehrSQL-Befehlsliste. Vereinbarung über die Schreibweise
Vereinbarung über die Schreibweise Schlüsselwort [optionale Elemente] Beschreibung Befehlsworte in SQL-Anweisungen werden in Großbuchstaben geschrieben mögliche, aber nicht zwingend erforderliche Teile
MehrNachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004)
Nachtrag: Farben Farbblindheit (Light und Bartlein 2004) 1 Vorgeschlagene Farbskalen (Light and Bartlein 2004) Farbkodierung metrisch skalierter Daten Unterscheide: 1. Sequential Data (ohne Betonung der
MehrSructred Query Language
Sructred Query Language Michael Dienert 11. November 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Ein kurzer Versionsüberblick 1 2 SQL-1 mit einigen Erweiterungen aus SQL-92 2 3 Eine Sprache zur Beschreibung anderer Sprachen
MehrSQL: statische Integrität
SQL: statische Integrität.1 SQL: statische Integrität Im allgemeinen sind nur solche Instanzen einer Datenbank erlaubt, deren Relationen die der Datenbank bekannten Integritätsbedingungen erfüllen. Integritätsbedingungen
MehrUniversität Augsburg, Institut für Informatik WS 2006/2007 Dr. W.-T. Balke 27. Nov. 2006 M. Endres, A. Huhn, T. Preisinger Lösungsblatt 5
Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2006/2007 Dr. W.-T. Balke 27. Nov. 2006 M. Endres, A. Huhn, T. Preisinger Lösungsblatt 5 Aufgabe 1: Projektion Datenbanksysteme I π A1,...,A n (π B1,...,B
MehrCassandra Query Language (CQL)
Cassandra Query Language (CQL) Seminar: NoSQL Wintersemester 2013/2014 Cassandra Zwischenpräsentation 1 Gliederung Basic facts Datentypen DDL/DML ähnlich zu SQL Besonderheiten Basic facts CQL kurz für
MehrKapitel 5 Dr. Jérôme Kunegis. SQL: Grundlagen. WeST Institut für Web Science & Technologien
Kapitel 5 Dr. Jérôme Kunegis SQL: Grundlagen WeST Institut für Web Science & Technologien Lernziele Kenntnis der Grundkonzepte von SQL Fähigkeit zur praktischen Anwendung von einfachen SQL-Anweisungen
MehrImplementierung der XPath-Anfragesprache für XML-Daten in RDBMS unter Ausnutzung des Nummerierungsschemas DLN
Vorstellung der Diplomarbeit Implementierung der XPath-Anfragesprache für XML-Daten in RDBMS unter Ausnutzung des Nummerierungsschemas DLN Oberseminar Datenbanken WS 05/06 Diplomand: Oliver Schmidt Betreuer:
MehrDie SQL-Syntax für den Befehl CREATE TABLE sieht folgendermassen aus:
Einführung in MySQL SQL (Structured Query Language) ist eine Computersprache zum Speichern, Bearbeiten und Abfragen von Daten in relationalen Datenbanken. Eine relationale Datenbank kann man sich als eine
MehrSQL. strukturierte Datenbankabfragesprache eine Datenbanksprache zur. Structured Query Language:
SQL Structured Query Language: strukturierte Datenbankabfragesprache eine Datenbanksprache zur Definition, Abfrage und Manipulation von Daten in relationalen Datenbanken In der SQL-Ansicht arbeiten In
MehrMicrosoft Access 2010 SQL nutzen
Microsoft Access 2010 SQL nutzen Welche Bestellungen hat Kunde x aufgegeben? Welche Kunden haben noch nie bestellt? Wer hat welche Bestellungen von welchen Kunden aufgenommen? S(tructured)Q(uery)L(anguage)
MehrDatenbank - Teil 3. Ziele: Eine Datenbank anlegen mit SQL. Daten eingeben mit SQL. Abfragen stellen mit SQL und PHP.
Ziele: Eine Datenbank anlegen mit SQL Daten eingeben mit SQL Abfragen stellen mit SQL und PHP 1 Datenbankserver Entwickelt von der schwedischen Aktiengesellschaft MySQL Unter GNU General Public License
Mehr(Von der Nähe zur Distanz zum User geordnet)
Datebanken Was ist eigentlich eine Datenbank? Datenbanken, Datenhaltungsschicht und Datenbankensysteme (hier als Synonyme zu verstehen) finden viele unterschiedliche Anwendungsbereiche. Datenbanken kann
MehrOracle: Abstrakte Datentypen:
Oracle: Abstrakte Datentypen: Oracle bietet zwei mögliche Arten um abstrakte Datentypen zu implementieren: Varying Array Nested Table Varying Array (kunde) kdnr kdname gekaufteart 1 Mustermann 1 4 5 8
MehrForeign Keys. MySQL 4, 5. Kapitel 16: Fremdschlüssel. Marcel Noe
MySQL 4, 5 Kapitel 16: Fremdschlüssel Gliederung 1 Gliederung 1 Fremdschlüssel sichern die Referenzielle Integrität voneinander abhängiger Tabellen. Um Fremdschlüssel definieren zu können, müssen Sie die
MehrDatenbank- und Informationssysteme. Lösungsvorschläge zu Übungsblatt 2. Sommersemester 1999. CREATE DOMAIN KennzeichenDomain AS VARCHAR(9);
Institut für Angewandte Informatik AIFB und Formale Beschreibungsverfahren Universität Karlsruhe (TH) Prof. Dr. W. Stucky U. Schmidle Tel.: 0721 / 608-3812, 3509 Fax.: 0721 / 693717 e-mail: stucky schmidle
MehrEinführung in die Informatik II
Einführung in die Informatik II Die Structured Query Language SQL Prof. Dr. Nikolaus Wulff SQL Das E/R-Modell lässt sich eins zu eins auf ein Tabellenschema abbilden. Benötigt wird eine Syntax, um Tabellen
MehrInhalt. Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle. Daten und Tabellen - ein Beispiel. Daten und Tabellen - Normalisierung
Inhalt Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle Daten und Tabellen Normalisierung, Beziehungen, Datenmodell SQL - Structured Query Language Anlegen von Tabellen Datentypen (Spalten,
MehrXML in der Oracle Datenbank "relational and beyond"
XML in der Oracle Datenbank "relational and beyond" Ulrike Schwinn (Ulrike.Schwinn@oracle.com) Oracle Deutschland GmbH Oracle XML DB Ein Überblick 1-1 Agenda Warum XML in der Datenbank? Unterschiedliche
MehrFakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II - SS 2015. XMLType. Christian Senger/Andreas Schmidt XMLType 1/32
XMLType Christian Senger/Andreas Schmidt XMLType 1/32 XMLType von Oracle vordefinierter Typ zur Speicherung von nativen XML-Dokumenten unterstützt verschiedene Speichermodelle für XML structured storage
MehrDB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken
DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken Lehr- und Forschungseinheit Datenbanken und Informationssysteme 1 Ziele Auf DB2 Datenbanken zugreifen DB2 Datenbanken benutzen Abfragen ausführen Den Systemkatalog
Mehr5.3 Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML)
5.3 Datenänderung/-zugriff mit SQL (DML) Hinweis: - DML-Anweisungen sind mengenorientiert - Mit einer Anweisungen kann mehr als ein Tupel eingefügt, geändert, gelöscht oder gelesen werden Benutzungs- und
MehrDBS ::: SERIE 5. Join Right Semi- Join Left Semi-Join Projektion Selektion Fremdschlüssel. Kreuzprodukt
DBS ::: SERIE 5 Die Relation produkt enthält Hersteller, Modellnummer und Produktgattung (pc, laptop oder drucker aller Produkte. Die Modellnummer ist (der Einfachheit halber eindeutig für alle Hersteller
MehrMarcus Throll, Oliver Bartosch. Einstieg in SQL. Verstehen, einsetzen, nachschlagen. Galileo Press
Marcus Throll, Oliver Bartosch Einstieg in SQL Verstehen, einsetzen, nachschlagen Galileo Press Auf einen Blick 1 Einleitung 15 2 Datenbankentwurf 23 3 Datenbankdefinition 43 4 Datensätze einfügen (INSERT
MehrXQuery Implementation in a Relational Database System
Humboldt Universität zu Berlin Institut für Informatik XQuery Implementation in a Relational Database System VL XML, XPath, XQuery: Neue Konzepte für Datenbanken Jörg Pohle, pohle@informatik.hu-berlin.de
MehrFakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II - SS 2015. Metadaten
Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik Metadaten Metadaten sind Daten über Daten Data-Dictionary speichert Informationen über die Struktur der Daten, z.b.: Tabellen, Spalten, Datentypen Primär-
MehrBeispiel 1: Filmdatenbank
Beispiel 1: Filmdatenbank Die Filmdatenbank hat drei Tabellen (ACTOR, MOVIE, PLAYED) Aufgabe 1: Erstelle mit Hilfe der SQL-DDL die drei Tabellen und die Datenbank (MOVIEDB) ACTOR (ActorID, Name, Birthday,
MehrAbbildung 1: Das ERM. Nun zu den Tabellen: Zunächst wird aus jeder Entity eine Tabelle, d.h. wir erhalten:
Lösung Casino 1 Zunächst das Entity-Relationship-Modell: Kundenverzeichnis wird getätigt von Bestellung führt aus enthält Personal n 1 beherrscht Speisekarte Tätigkeiten Abbildung 1: Das ERM Nun zu den
MehrRelationales Modell: SQL-DDL. SQL als Definitionssprache. 7. Datenbankdefinitionssprachen. Anforderungen an eine relationale DDL
Relationales Modell: SQLDDL SQL als Definitionssprache SQLDDL umfaßt alle Klauseln von SQL, die mit Definition von Typen Wertebereichen Relationenschemata Integritätsbedingungen zu tun haben Externe Ebene
Mehrdesk.modul : WaWi- Export
desk.modul : WaWi- Export Die Schnittstelle besteht aus einem Programm, welches die Daten aus der OfficeLine ausliest und in eine XML-Datei exportiert. Die Schnittstelle ist als ein eigenständiges Programm
MehrDynamisches SQL. Folien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2009/10 LMU München
Kapitel 4 Dynamisches SQL Folien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2009/10 LMU München 2008 Thomas Bernecker, Tobias Emrich unter Verwendung der Folien des Datenbankpraktikums aus dem Wintersemester
MehrSQL-Anweisungen. SELECT (SQL Data Query Language)
SQL-Anweisungen SELECT (SQL Data Query Language) SELECT * SELECT * FROM "meine Tabelle"; SELECT feldname1, feldname2 SELECT feldname1, feldname2 FROM meinetabelle ORDER BY feldname2, feldname1 DESC; WHERE
MehrThemenblock: Erstellung eines Cube
Themenblock: Erstellung eines Cube Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen
MehrProjektbericht Gruppe 12. Datenbanksysteme WS 05/ 06. Gruppe 12. Martin Tintel Tatjana Triebl. Seite 1 von 11
Datenbanksysteme WS 05/ 06 Gruppe 12 Martin Tintel Tatjana Triebl Seite 1 von 11 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis... 2 1. Einleitung... 3 2. Datenbanken... 4 2.1. Oracle... 4 2.2. MySQL... 5 2.3 MS
MehrFakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II - SS 2015. noch einmal. XQuery... Andreas Schmidt Oracle XQuery 1/12
noch einmal XQuery... Andreas Schmidt Oracle XQuery 1/12 Oracle XML DB Repository Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik Erlaubt Speichern von Dokumenten wie in einem Filesystem (Daten liegen
MehrPHP & MySQL. MySQL Einführung. Zellescher Weg 12 Willers-Bau A109 Tel. +49 351-463 - 32424. Michael Kluge (Michael.Kluge@tu-dresden.
Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH) PHP & MySQL MySQL Einführung Zellescher Weg 12 Willers-Bau A109 Tel. +49 351-463 - 32424 (Michael.Kluge@tu-dresden.de) Inhalt Grundsätzliches
MehrEinführung relationale Datenbanken. Themenblock: Erstellung eines Cube. Schlüssel. Relationenmodell Relationenname Attribut. Problem.
Themenblock: Erstellung eines Cube Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen
MehrDatenbankanfragen und -operationen mittels SQL
Datenbankanfragen und -operationen mittels SQL Über den verschiedenen Tabellen einer Datenbank werden Operationen ausgeführt, die immer wieder eine Tabelle als Ergebnis zurückgeben. Mathematisch modelliert
MehrWeb-Technologien. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke SQL. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme
Handout zur Unit Web-Technologien SQL 1 Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Raum: 17-0.10 Tel.: 0451 300 5549 Email: nane.kratzke@fh-luebeck.de (Praktische
MehrÜbung Datenbanken in der Praxis. Datenmodifikation mit SQL
Datenmodifikation mit SQL Folie 45 SQL - Datenmodifikation Einfügen INSERT INTO Relation [(Attribut, Attribut,...)] VALUES (Wert, Wert,...) INSERT INTO Relation [(Attribut, Attribut,...)] SFW-Anfrage Ändern
MehrMultimedia im Netz. Übung zur Vorlesung. Ludwig-Maximilians-Universität Wintersemester 2010/2011
Übung zur Vorlesung Multimedia im Netz Ludwig-Maximilians-Universität Wintersemester 2010/2011 Ludwig-Maximilians-Universität München Multimedia im Netz - Übung - 2-1 Übungsblatt - 2 Thema: HTML, PHP und
MehrAufgaben zu XPath und XQuery
Aufgaben zu XPath und XQuery Dr. Arno Schmidhauser Letzte Revision: März 2005 Email: arno.schmidhauser@sws.bfh.ch Webseite: http://www.sws.bfh.ch/db Inhalt 1 XPath... 2 2 XQuery... 2 3 XPath/SQL Umsetzung...
Mehr5. SQL: Erstellen von Tabellen. Erzeugen und Löschen von Tabellen. Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten
5. SQL: Erstellen von Tabellen Erzeugen und Löschen von Tabellen Umgang mit Bedingungen (Constraints) Einfügen und Löschen von Daten 106 SQL Structured Query Language Historie: Anfänge ca. 1974 als SEQUEL
MehrInformatik 12 Datenbanken SQL-Einführung
Informatik 12 Datenbanken SQL-Einführung Gierhardt Vorbemerkungen Bisher haben wir Datenbanken nur über einzelne Tabellen kennen gelernt. Stehen mehrere Tabellen in gewissen Beziehungen zur Beschreibung
MehrKlausur Interoperabilität
Klausur 21. Juni 2012 9.30 11.00 Uhr Workflow Systems and Technology Group Fakultät für Informatik Universität Wien Univ.-Prof. Dr. Stefanie Rinderle-Ma Allgemeine Hinweise: Die Bearbeitungszeit beträgt
MehrMySQL, phpmyadmin & SQL. Kurzübersicht
MySQL, phpmyadmin & SQL Kurzübersicht Referenzen MySQL Documentation: http://dev.mysql.com/doc PHP 5 / MySQL5. Studienausgabe. Praxisbuch und Referenz (Kannengießer & Kannengießer) 2 Datenbank anlegen
MehrLabor 3 - Datenbank mit MySQL
Labor 3 - Datenbank mit MySQL Hinweis: Dieses Labor entstand z.t. aus Scripten von Prof. Dr. U. Bannier. 1. Starten des MySQL-Systems MySQL ist ein unter www.mysql.com kostenlos erhältliches Datenbankmanagementsystem.
MehrMultimedia im Netz Wintersemester 2013/14. Übung 03 (Nebenfach)
Multimedia im Netz Wintersemester 2013/14 Übung 03 (Nebenfach) Ludwig-Maximilians-Universität München Multimedia im Netz WS 2013/14 - Übung 3-1 Datenbanken und SQL Mit Hilfe von Datenbanken kann man Daten
MehrEinführung in SQL Datenbanken bearbeiten
Einführung in SQL Datenbanken bearbeiten Jürgen Thomas Entstanden als Wiki-Buch Bibliografische Information Diese Publikation ist bei der Deutschen Nationalbibliothek registriert. Detaillierte Angaben
MehrWhitepaper. Produkt: combit Relationship Manager. Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005. combit GmbH Untere Laube 30 78462 Konstanz
combit GmbH Untere Laube 30 78462 Konstanz Whitepaper Produkt: combit Relationship Manager Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005 Datensatzhistorie mit dem SQL Server 2000 und 2005-2 - Inhalt
MehrSQL,Teil 1: CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, DROP
SQL,Teil 1: CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, DROP W. Spiegel Übersicht DDL & DML Relationen definieren: CREATE Primärschlüssel setzen mit primary key Tabellen löschen: DROP Daten speichern: INSERT Daten
MehrEinstieg in das SQL- und Datenbanktuning 14.01.2009. Loblied auf den Tabellen-Index!
1/40 PHP-User-Group Stuttgart 14.01.2009 Warum Datenbanken einen Hals bekommen und was sich dagegen tun lässt. Tuning und Performancesteigerung ohne zusätzliche Hardware. Ein. Loblied auf den Tabellen-Index!
MehrHerbstsemester 2009. Datenbanken mit Übungen Kapitel 4: SQL. H. Schuldt. Inhalt
Herbstsemester 2009 Datenbanken mit Übungen Kapitel 4: SQL H. Schuldt Inhalt Datenmanipulationssprache SQL: SQL (Structured Query Language) ist die Standardsprache für die Datendefinition und Datenmanipulation
MehrDatenbanktechnologie mit praktischen Übungen in MySQL und PHP
Datenbanktechnologie mit praktischen Übungen in MySQL und PHP Übung, Sommersemester 2013 29. April 2013 - MySQL 2 Sebastian Cuy sebastian.cuy@uni-koeln.de Aufgaben Anmerkungen Best practice: SQL Befehle
Mehr6. Sichten, Integrität und Zugriffskontrolle. Vorlesung "Informa=onssysteme" Sommersemester 2015
6. Sichten, Integrität und Zugriffskontrolle Vorlesung "Informa=onssysteme" Sommersemester 2015 Überblick Sichten Integritätsbedingungen Zugriffsrechte SQL- Schema und SQL- Katalog Das Informa=onsschema
MehrWeb Technologien Klassische Datenbanken am Beispiel von MySQL
Web Technologien Klassische Datenbanken am Beispiel von MySQL Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass Chair in Information and Service Systems Department of Law and Economics WS 2011/2012 Wednesdays, 8:00
MehrObjektrelationale, erweiterbare Datenbanken WS 04/05
Eidgenössische Technische Hochschule Zürich Swiss Federal Institute of Technology Zurich Institut für Informationssysteme Dr.C.Türker Objektrelationale, erweiterbare Datenbanken WS 0405 Übung 8 Aufgabe
MehrNeugestaltung der Datenbank des Chemnitzer Studentennetzes
12.12.2012 Neugestaltung der Datenbank des Chemnitzer Studentennetzes Verteidigung Bachelorarbeit Morris Jobke Prüfer: Dr. Frank Seifert Betreuer: Dipl.-Inf. Johannes Fliege Neugestaltung der Datenbank
MehrSeminar XML und Datenbanken Andreas Krug. XML -Unterstützung durch IBM DB2
Seminar XML und Datenbanken Andreas Krug XML -Unterstützung durch IBM DB2 Fahrplan 1. XML-enabled Unterstützung vs. native XML Unterstützung 2. Nachteile der relationalen XML- Unterstützung 3. Native XML-Verarbeitung
MehrÜbungsblatt 8- Lösungsvorschlag
Universität Innsbruck - Institut für Informatik Prof. Günther Specht, R.Binna, N.Krismer, M. Tschuggnall 30. November 2012 Proseminar Datenbanksysteme Übungsblatt 8- Lösungsvorschlag Aufgabe 1 (Trigger)
MehrEntwicklungsumgebung für die Laborübung
Entwicklungsumgebung für die Laborübung VU Datenbanksysteme Wolfgang Fischl Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Wintersemester
MehrBegleitskript. zum PHP/MySQL. Kurs
Begleitskript zum PHP/MySQL Kurs http://www.online-platform.net Dieser Text unterliegt der GNU General Public License. Er darf als ganzes oder in Auszügen kopiert werden, vorausgesetzt, dass sich dieser
MehrÜbung 1: Ein Website News-System mit MySQL
Übung 1: Ein Website News-System mit MySQL In der Vorübung haben wir bereits mit Hilfe eines ERMs den Datenbankentwurf erstellt und daraus die folgenden Tabellen abgeleitet: Nun muss diese Datenbank in
MehrUnterabfragen (Subqueries)
Unterabfragen (Subqueries) Die kürzeste Formulierung ist folgende: SELECT Felderliste FROM Tabelle1 WHERE Tabelle1.Feldname Operator (SELECT Feldname FROM Tabelle2 WHERE Bedingung); wobei Tabelle1 und
MehrDatenbanksysteme I. Klausur zum Praktikum. Mehrere Professoren prüfen mit genau einem Beisitzer genau einen Studenten.
Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme Wintersemester 1999/2000 Universität Augsburg, Institut für Informatik 25. Februar 2000 Prof. Dr. Werner Kießling A. Leubner, M. Wagner Datenbanksysteme
MehrMySQL: Einfaches Rechnen. www.informatikzentrale.de
MySQL: Einfaches Rechnen Vorweg: Der Merksatz Warum geht Herbert oft laufen? Vorweg: Der Merksatz Warum geht Herbert oft laufen?...... WHERE... GROUP BY... HAVING... ORDER BY... LIMIT Beispieldatenbank
MehrKapitel 3: Datenbanksysteme
LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2015 Kapitel 3: Datenbanksysteme Vorlesung:
MehrIBM Informix SQL. Seminarunterlage. Version 11.04 vom
Seminarunterlage Version: 11.04 Version 11.04 vom 27. April 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht.. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen sind Warenzeichen
MehrSQL-INJECTIONS. N E T D E V E L O P E R S G R O U P B E R L I N B R A N D E N B U R G, 0 5. 0 4. 2 0 1 2
SQL-INJECTIONS. N E T D E V E L O P E R S G R O U P B E R L I N B R A N D E N B U R G, 0 5. 0 4. 2 0 1 2 Wie sind die nur wieder an meine Kreditkartendaten gekommen? http://www.testedich.de/quiz29/picture/pic_1312394875_7.jpg
MehrDatenbanken SQL. Insert, Update, Delete, Drop. Krebs
Datenbanken SQL Insert, Update, Delete, Drop Krebs Inhalt 1. Datensätze einfügen: INSERT 2. Datensätze verändern: UPDATE 3. Datensätze löschen: DROP vs. DELETE Beispiel Datenbank Schule Klasse P_Klasse
MehrKapitel DB:VI (Fortsetzung)
Kapitel DB:VI (Fortsetzung) VI. Die relationale Datenbanksprache SQL Einführung SQL als Datenanfragesprache SQL als Datendefinitionssprache SQL als Datenmanipulationssprache Sichten SQL vom Programm aus
Mehr