Query Translation from XPath to SQL in the Presence of Recursive DTDs
|
|
- Nikolas Küchler
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Humboldt Universität zu Berlin Institut für Informatik Query Translation from XPath to SQL in the Presence of Recursive DTDs VL XML, XPath, XQuery: Neue Konzepte für Datenbanken Jörg Pohle, Daniel Apelt,
2 Überblick Das Problem Unser Beispiel Ablauf des Algorithmus XPath Reg. XPath Zurück zum Beispiel Simple LFP Operator Reg. XPath SQL Zurück zum Beispiel
3 Das Problem Eine formale Beschreibung Gegeben: Gesucht: DTD D Mapping τd: D R Relationenschema R = τ(d) Xpath Query Q SQL Query Q', so daß für jedes XML-Dokument T mit T valid zu D gilt: Q(T) = Q'(τ(T))
4 Unser Beispiel * Firma * Abt * Name AbtNr Mitarb UAbt * Person Mitglied_von Name Vorname PKZ R Firma (From, ID Firma ) R Abt R Person (From, ID Abt, AbtNr, Name, Mitarb, UAbt) (From, Id Person, Mitglied_von, Name, Vorname, PKZ)
5 Beispiel-Query XPath Query Q = //Abt/Name SQL Query Q' =?
6 Ablauf des Algorithmus Eingabe XPath Query Q Übersetzen in einen regulären XPath-Ausdruck E Q in Abhängigkeit einer DTD D E Q Übersetzung in eine Sequenz von SQL-Queries Q' mit einem einfachen LFP-Operator (R) in Abhängigkeit von d Ausgabe Q' DTD D Mapping von D nach R Grafik nach: Query Translation from XPath to SQL in the Presence of Recursive DTDs
7 XPath Reg. XPath 1/2 Ziel: Übersetzung einer XPath-Query Q in eine reguläre XPath-Query E Q, wobei E Q (T) = Q(T) Ablauf: lokale Übersetzung für jede SubQuery E p = x2r(p,a) Zusammenfügen der lokalen Übersetzungen E Q = x2r(q,r), wobei r Wurzel von D ist Herausforderung: Umgang mit Zyklen in D
8 XPath Reg. XPath 2/2 Umgang mit Zyklen in D 1. Tarjan: teilen des Graphen in Zusammenhangskomponenten, Berechnen der regulären Ausdrücke mit Hilfe der Gaußschen Elimination und Zusammenführung der Lösungen 2. Cycle Contraction: suchen von Kreisen C j, danach suchen von A-B-Pfaden L 1,...,L n Kodieren von L i = A... B in E i = A/.../B für jeden Kreis C j verbunden mit Knoten A i, A i wird ersetzt durch A i /E * Cj
9 Zurück zum Beispiel C 1 : Abt Mitarb Person Mitglied_von Abt C 2 : Abt UAbt Abt A-B-Pfad //Abt: Firma Abt E 1 = Firma/Abt = Firma/Abt/E * C E 2 = Name E Q = Firma/Abt/E * C /Name mit E* C = (E C1 E C2 )*
10 Simple LFP Operator 1/2 Problem: Kleenesche Hülle in SQL? Entweder: with...recursive von SQL99 (nur in IBM DB2 unterstützt) Oder: mit Simple LFP Operator (IBM DB2, Oracle, Microsoft)
11 Simple LFP Operator 2/2 Fixpunkt: Punkt, der bei einer Abbildung mit sich selbst zusammenfällt (f(x)=x) Simple LFP Operator: Φ(R) R 0 R R i R i 1 R i 1 join C R 0
12 Reg. XPath SQL findet alle Teilausdrücke von E Q und sortiert sie topologisch in aufsteigender Ordnung mit dem innersten Ausdruck beginnend wird dann die SQL-Query zusammen gebaut (versch. Fälle) Einschränken auf das was von r erreicht werden kann Optimieren des Ergebnis durch Eliminieren von leeren Mengen und Extrahieren von common subqueries
13 Zurück zum Beispiel R C1 R P. F, R A. ID R P join R P. ID=R A. F R A R C2 R A R R C1 R C2 R R ID, ID R C R E RA.Name R F join R P.ID = R A.F R A join R A.ID = R. F R join R. ID =R A.F R A.ID
14 Zusammenfassung Über einer (rekursiven) DTD D wird aus einer (rekursiven) XPath-Query Q über den Zwischenschritt einer regulären XPath-Query E Q eine SQL-Abfrage Q' erzeugt. Es wird dabei eine SQL-Abfrage erzeugt, die von (fast) allen kommerziellen RDBMS unterstützt wird.
15 Literatur Wenfei Fany, Jeffrey Xu Yu, Hongjun Lu, Jianhua Lu, Rajeev Rastogi: Query Translation from XPath to SQL in the Presence of Recursive DTDs in VLDB, 2005 (& Slides) Rajasekar Krishnamurthy, Venkatesan T. Chakaravarthy, Raghav Kaushik, Jeffrey F. Naughton: Recursive XML Schemas, Recursive XML Queries, and Relational Storage: XML-to-SQL Query Translation; University of Wisconsin-Madison; 2004; Robert Endre Tarjan: Fast Algorithms for Solving Path Problems JACM, Volume 28, Issue 3, p ; 1981 Stephan Kreutzer, Nicole Schweikardt: Logik und Informatik; it - Information Technology 46 (2004) 3;
16 Humboldt Universität zu Berlin Institut für Informatik Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit
17 SQLGen-R A S FA für XML-Schema A Q FA für XPath-Query AS A Q = A SQ FA Partitionierung von A SQ in starke Zusammenhangskomponenten c 1,...,c n und c 0 (linearer Rest) für die Partitionen werden SQL-Abfragen berechnet und dann zusammengefügt
XTRACT ein Überblick VL XML, XPath, XQuery: Neue Konzepte für Datenbanken
Humboldt Universität zu Berlin Institut für Informatik XTRACT ein Überblick VL XML, XPath, XQuery: Neue Konzepte für Datenbanken Jörg Pohle, pohle@informatik.hu-berlin.de Daniel Apelt, apelt@informatik.hu-berlin.de
Mehr7. XML-Datenbanksysteme und SQL/XML
7. XML-Datenbanksysteme und SQL/XML Native XML-DBS vs. XML-Erweiterungen von ORDBS Speicherung von XML-Dokumenten Speicherung von XML-Dokumenten als Ganzes Generische Dekomposition von XML-Dokumenten Schemabasierte
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
MehrÜbungsbeispiel 1 Erstellen Sie eine Homepage für Ihre Gruppe in XML und überprüfen Sie die Wohlgeformtheit in einem Editor/Browser.
Erstellen Sie eine Homepage für Ihre Gruppe in XML und überprüfen Sie die Wohlgeformtheit in einem Editor/Browser. Verwenden Sie folgende XML-Sprachmittel: Leeres Element, geschachtelte Elemente, Element
MehrIn diesem Abschnitt wollen wir uns mit dem Thema XML Datenbank beschäftigen. Das Ziel ist, herauszufinden, was XML Datenbank überhaupt sind und was
1 In diesem Abschnitt wollen wir uns mit dem Thema XML Datenbank beschäftigen. Das Ziel ist, herauszufinden, was XML Datenbank überhaupt sind und was die wichtigsten Konzepte sind. Den Themenbereich XML
MehrElectronic Design Automation (EDA) Technology Mapping
Electronic Design Automation (EDA) Technology Mapping Überblick digitale Synthese Technology Mapping Abbildung durch die Abdeckung eines Baumes Partitionierung des DAG Dekomposition und Abdeckung Beispiel
Mehr7. XML-Datenbanksysteme und SQL/XML
7. XML-Datenbanksysteme und SQL/XML Native XML-DBS vs. XML-Erweiterungen von ORDBS Speicherung von XML-Dokumenten Speicherung von XML-Dokumenten als Ganzes Generische Dekomposition von XML-Dokumenten Schemabasierte
MehrEntwicklung eines Tutorials für XQuery
Informatik Dimitar Menkov Entwicklung eines Tutorials für XQuery Development of a Tutorial for XQuery Masterarbeit Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek: Die Deutsche Bibliothek
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
MehrSQL. SQL SELECT Anweisung SQL-SELECT SQL-SELECT
SQL SQL SELECT Anweisung Mit der SQL SELECT-Anweisung werden Datenwerte aus einer oder mehreren Tabellen einer Datenbank ausgewählt. Das Ergebnis der Auswahl ist erneut eine Tabelle, die sich dynamisch
MehrXML in Oracle 12c. Wolfgang Nast
XML in Oracle 12c Wolfgang Nast Agenda Vorstellung der Möglichkeiten Klassisch XDB Beispiel XML Schema Umsetzung klassisch Umsetzung XDB Zusammenfassung 2 XML in Oracle 12c Im Überblick Technologie-orientiert
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:
MehrSpeicherung von XML in (objekt-)relationalen Datenbanken. Burkhard Schäfer
Speicherung von XML in (objekt-)relationalen Datenbanken Burkhard Schäfer Übersicht Motivation Anforderungen Ansätze modellorientiert strukturorientiert Zusammenfassung Motivation Warum XML in Datenbanken
MehrARBEITSBLATT ZUR SQL-BEFEHLEN
Gegeben ist die folgende Datenbank: ARBEITSBLATT ZUR SQL-BEFEHLEN In einer Firma gibt es Mitarbeiter. Jeder Mitarbeiter ist eindeutig einer Abteilung zugeordnet. Manche Mitarbeiter sind an einem Projekt
Mehr5. Programmierschnittstellen für XML
5. Programmierschnittstellen für für Medientechnologen Dr. E. Schön Wintersemester 2015/16 Seite 146 Notwendigkeit: Programmierschnittstelle Zugriff auf -Daten durch Applikationen wiederverwendbare Schnittstellen
MehrTheoretische Grundlagen der Informatik
Theoretische Grundlagen der Informatik Vorlesung am 15.01.2015 INSTITUT FÜR THEORETISCHE 0 KIT 15.01.2015 Universität des Dorothea Landes Baden-Württemberg Wagner - Theoretische und Grundlagen der Informatik
MehrInformation Systems Engineering Seminar
Information Systems Engineering Seminar Algorithmische Prüfung der Planarität eines Graphen Marcel Stüttgen, 22.10.2012 FH AACHEN UNIVERSITY OF APPLIED SCIENCES 1 Planarität - Definition Ein Graph heißt
MehrAlgorithmen zur Berechnung der Transitiven Hülle einer Datenbankrelation
Algorithmen zur Berechnung der Transitiven Hülle einer Datenbankrelation Daniel Reinhold Shenja Leiser 6. Februar 2006 2/28 Gliederung Einführung Transitive Hülle Definition Iterative Algorithmen 1. Naive
MehrXML-Datenaustausch in der Praxis Projekt TOMIS bei der ThyssenKrupp Stahl AG
Mittwoch, 9. November 2005 13h00, Bruno-Schmitz-Saal 18. Deutsche ORACLE-Anwenderkonferenz XML-Datenaustausch in der Praxis Projekt TOMIS bei der ThyssenKrupp Stahl AG Volker Husemann Thyssen Krupp Stahl
Mehr5. Programmierschnittstellen für XML
5. Programmierschnittstellen für Grundlagen Dr. E. Schön FH Erfurt Sommersemester 2015 Seite 135 Programmierschnittstelle Notwendigkeit: Zugriff auf -Daten durch Applikationen wiederverwendbare Schnittstellen
MehrIndexstrukturen in XML
Seminar XML und Datenbanken Indexstrukturen in XML Vanessa Schäfer 07.02.2003 Übersicht Einführung Indexstrukturen in XML Ein Vergleich SphinX vs. Lore Zusammenfassung und Ausblick Seminar XML und Datenbanken
MehrGrundzüge und Vorteile von XML-Datenbanken am Beispiel der Oracle XML DB
Grundzüge und Vorteile von XML-Datenbanken am Beispiel der Oracle XML DB Jörg Liedtke, Oracle Consulting Vortrag zum Praxis-Seminar B bei der KIS-Fachtagung 2007, Ludwigshafen Agenda
MehrCarsten Czarski, Nina Neuwirth Oracle Deutschland. Volltextsuche in XML-Dokumenten mit Oracle
Carsten Czarski, Nina Neuwirth Oracle Deutschland Volltextsuche in XML-Dokumenten mit Oracle $JHQGD Oracle XML DB: Kurzabriß Volltextsuche in XML-Dokumenten Tipps und Tricks 2UDFOH;0/'%.XU]SURILO XML und
Mehr16. All Pairs Shortest Path (ASPS)
. All Pairs Shortest Path (ASPS) All Pairs Shortest Path (APSP): Eingabe: Gewichteter Graph G=(V,E) Ausgabe: Für jedes Paar von Knoten u,v V die Distanz von u nach v sowie einen kürzesten Weg a b c d e
MehrXML 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
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-
MehrData Warehousing. Sommersemester Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik
Data Warehousing Sommersemester 2004 Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik ... Der typische Walmart Kaufagent verwendet täglich mächtige Data Mining Werkzeuge, um die Daten der 300 Terabyte
MehrDatenstrukturen und Algorithmen D-INFK
Eidgenössische Technische Hochschule Zürich Ecole polytechnique fédérale de Zurich Politecnico federale di Zurigo Federal Institute of Technology at Zurich Institut für Theoretische Informatik Peter Widmayer
MehrDigraphen, DAGs und Wurzelbäume
Digraphen (gerichtete Graphen) Slide 1 Digraphen, DAGs und Wurzelbäume Digraphen (gerichtete Graphen) Slide 2 Eingangs- und Ausgangsgrad Bei einer gerichteten Kante e = (u,v) E heißt u Startknoten von
MehrDatenbanken und XML Passt das?
IBM Software Group Datenbanken und XML Passt das? Manfred Päßler IBM Software Group Germany manfred.paessler@de.ibm.com 4 Juli 2007, Berlin 2 XML vs. Relational
MehrUniversität zu Köln Informationsverarbeitung WS 2009/10. Datenbanken vs. Markup Prof. Dr. M.Thaller 25.11.2009. XML als Datenbank
Universität zu Köln Informationsverarbeitung WS 2009/10 HS: Dozent: Referentin: 25.11.2009 Datenbanken vs. Markup Prof. Dr. M.Thaller Frauke Schmidt XML als Datenbank Inhalt XML Datenbanken Anforderungen
MehrOperationen auf Relationen
Existierende relationale Datenbanken Beispiele von relationalen DB-Systemen: DB2, SQL (v. IBM), ORACLE, INGRES, INFORMIX, SYBASE, ACCESS u.v.a.m. Die dominierende Query-, DB-Language: SQL (Structured Query
MehrDatenbanken und Informationssysteme Sommersemester 2012 Probeklausur
Datenbanken und Informationssysteme Sommersemester 2012 Probeklausur 1 Konzeptuelle Modellierung (12 Punkte) Die folgende Beschreibung skizziert ein Informationssystem zur Verwaltung von Musikern: Jeder
MehrExkurs: Graphtraversierung
Sanders: Informatik III November 28, 2006 1 Exkurs: Graphtraversierung Begriffe Graphrepräsentation Erreichbarkeit mittels Tiefensuche Kreise Suchen Sanders: Informatik III November 28, 2006 2 Gerichtete
MehrGliederung / Inhaltsüberblick
Datenbanken und Informationssysteme 2 SS 2002 Prof. Dr. Stefan Böttcher Universität Paderborn Datenbanken und Informationssysteme 2 - Prof. Dr. Stefan Böttcher Folie XSW - 1 Gliederung / Inhaltsüberblick
MehrXML-Abfragen der neuen Art: XQuery
Mittwoch, 9. November 2005 15h00, Bruno-Schmitz-Saal XML-Abfragen der neuen Art XQuery Carsten Czarski ORACLE Deutschland GmbH, München Ulrike Schwinn ORACLE Deutschland GmbH, München Schlüsselworte XML,
MehrDas Steinerbaumproblem
Das Steinerbaumproblem Natalie Richert Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik, Universität Paderborn 4. Februar 008 / 3 Überblick Problembeschreibung Vorstellung von zwei Approimationsalgorithmen
MehrWissensentdeckung in Datenbanken
Wissensentdeckung in Datenbanken SQL, Häufige Mengen Nico Piatkowski und Uwe Ligges 11.05.2017 1 von 16 Überblick Was bisher geschah... Modellklassen Verlustfunktionen Numerische Optimierung Regularisierung
MehrNoSQL Datenbanken EIN ÜBERBLICK ÜBER NICHT-RELATIONALE DATENBANKEN UND DEREN POTENTIALE IM ALLGEMEINEN UND IN DER INDUSTRIE
NoSQL Datenbanken EIN ÜBERBLICK ÜBER NICHT-RELATIONALE DATENBANKEN UND DEREN POTENTIALE IM ALLGEMEINEN UND IN DER INDUSTRIE Was bedeutet NoSQL? Ein Sammelbegriff für alternative Datenbanklösungen, die
MehrXML und Datenbanken. Wintersemester 2003/2004. Vorlesung: Dienstag, 13:15-15:00 Uhr IFW A36. Übung: Dienstag, 15:15-16:00 Uhr IFW A36
XML und Datenbanken Wintersemester 2003/2004 Vorlesung: Dienstag, 13:15-15:00 Uhr IFW A36 Übung: Dienstag, 15:15-16:00 Uhr IFW A36 Dozenten: Dr. Can Türker IFW C47.2 Email: WWW: tuerker@inf.ethz.ch http://www.dbs.ethz.ch/~xml
MehrUniversität Augsburg, Institut für Informatik WS 2007/2008 Prof. Dr. W. Kießling 18. Jan Dr. A. Huhn, M. Endres, T. Preisinger Übungsblatt 12
Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2007/2008 Prof Dr W Kießling 18 Jan 2008 Dr A Huhn, M Endres, T Preisinger Übungsblatt 12 Datenbanksysteme I Hinweis: Das vorliegende Übungsblatt besteht
MehrRavenDB, schnell und skalierbar
RavenDB, schnell und skalierbar Big Data & NoSQL, Aydin Mir Mohammadi bluehands GmbH & Co.mmunication KG am@bluehands.de Immer mehr Mehr Performance Mehr Menge Mehr Verfügbarkeit Skalierung http://www.flickr.com/photos/39901968@n04/4864698533/
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen
Universität Innsbruck Institut für Informatik Zweite Prüfung 16. Oktober 2008 Algorithmen und Datenstrukturen Name: Matrikelnr: Die Prüfung besteht aus 8 Aufgaben. Die verfügbaren Punkte für jede Aufgabe
MehrAktuelles Schlagwort Semi-strukturierte Daten
Aktuelles Schlagwort Semi-strukturierte Daten François Bry, Michael Kraus, Dan Olteanu und Sebastian Schaffert Institut für Informatik, Universität München, Oettingenstraße 67, 80538 München, http://www.pms.informatik.uni-muenchen.de
MehrIn-Memory Technologie Hekaton
Einleitende Worte 11. Juli 2014 Inhaltsverzeichnis I Einleitende Worte 1 Einleitende Worte 2 3 4 5 6 Hekaton... I Einleitende Worte griech:hekaton 100 (Zahlwort) Einsatz für OLTP (Echtzeit-Transaktionsverarbeitung)
MehrProjektseminar "Texttechnologische Informationsmodellierung"
Projektseminar "Texttechnologische Informationsmodellierung" Speicherung von Korpora Ziele dieser Sitzung Nach dieser Sitzung sollten Sie: einen Überblick über die Alternativen zur Speicherung von Korpusdaten
MehrKapitel 3: Ehrenfeucht-Fraïssé Spiele
Kapitel 3: Ehrenfeucht-Fraïssé Spiele Kapitel 3: Ehrenfeucht-Fraïssé Spiele Abschnitt 3.0: In diesem Kapitel werden Ehrenfeucht-Fraïssé-Spiele (kurz: EF-Spiele) eingeführt. Diese liefern ein Werkzeug,
MehrZustandsraumsuche: Blinde und Heuristische Suche. Blinde und Heuristische Suche
Zustandsraumsuche: Blinde und Heuristische Suche Einführung in die KI Übungsstunde am 01.11.04 Benmin Altmeyer 1 Heute im Angebot Was ist Suche? Suche als Probemlösung Zustandsraumsuche Vollständigkeit
MehrProgrammierkurs Python II
Programmierkurs Python II Stefan Thater & Michaela Regneri Universität des Saarlandes FR 4.7 Allgemeine Linguistik (Computerlinguistik) Übersicht Topologische Sortierung (einfach) Kürzeste Wege finden
MehrCriteria API: Komplexe SQL Queries mit Eclipslink bauen
Schlüsselworte Criteria API: Komplexe SQL Queries mit Eclipslink bauen Thomas Haskes Triestram & Partner GmbH Bochum rapid.java, EclipseLink, Oracle, Criteria API, JPA, Datenbank, SQL Einleitung In der
MehrGeodatenbanksysteme in Theorie und Praxis
Themas Brinkheff Geodatenbanksysteme in Theorie und Praxis Einführung in objektrelationale Geodatenbanken unter besonderer Berücksichtigung von Grade Spatial 2., überarbeitete und erweiterte Auflage @
MehrXML, QPATH, XQUERY: NEUE KONZEPTE FÜR DATENBANKEN. Prüfungsvorbereitung
XML, QPATH, XQUERY: NEUE KONZEPTE FÜR DATENBANKEN Prüfungsvorbereitung Hinweis 2 Hier sind nur die Fragen zu den Originalfolien der Vorbereitungsveranstaltung aufgeführt. Diese stellen lediglich einen
MehrBringing Probabilistic Programming to MS Excel
to MS Excel 30. Juni 2016 1/57 Inhaltsverzeichnis 1 2 eines probabilistischen Modells 3 Vorstellung des s 4 Referenzen 2/57 Inhaltsverzeichnis 1 2 eines probabilistischen Modells 3 Vorstellung des s 4
MehrPraxisteil. Seminar experimentelle Evaluierung in IR WS05/06 Gruppe A
Praxisteil Seminar experimentelle Evaluierung in IR WS05/06 Gruppe A Experimental setup Collections: TREC-123, wt10g Index: BM25 und TFIDF Queries: - Topics 51-100 aus trec123.topics (für den ersten Teil)
MehrNash-Gleichgewichte in 2-Spieler Systemen. Katharina Klost Freie Universität Berlin
Nash-Gleichgewichte in 2-Spieler Systemen Katharina Klost Freie Universität Berlin Seminar über Algorithmen, 29.10.2013 Grundlegende Definitionen A Gewinnmatrix für Spieler 1, B Gewinnmatrix für Spieler
MehrAnfragesprachen mit Rekursion Datalog
Beispiel: Frankfurter U-Bahn-Netz Hier vereinfacht: Eine Relation U-Bahn-Netz mit Attributen Linie, Halt, nächsterhalt 7.1 7.2 Statische Analyse 7.3 U-Bahn-Netz Linie Halt nächsterhalt U4 Bockenheimer
MehrDieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird.
Thomas Studer Relationale Datenbanken: Von den theoretischen Grundlagen zu Anwendungen mit PostgreSQL Springer, 2016 ISBN 978-3-662-46570-7 Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung,
MehrInhalt. 1 Einleitung Warum dieses Buch? Der rote Faden Danksagung URL zum Buch 4. TEIL I Einführung 5
Inhalt 1 Einleitung 1 1.1 Warum dieses Buch? 1 1.2 Der rote Faden 2 1.3 Danksagung 3 1.4 URL zum Buch 4 TEIL I Einführung 5 2 XML-Grundlagen 7 2.1 Einleitung 7 2.2 WasistXML? 7 2.3 Dokumenttypen und Namensräume
MehrAlgorithmische Graphentheorie
Algorithmische Graphentheorie Vorlesung 4: Suchstrategien Babeş-Bolyai Universität, Department für Informatik, Cluj-Napoca csacarea@cs.ubbcluj.ro 14. April 2017 HALBORDNUNG TOPOLOGISCHE ORDNUNG TOPOLOGISCHES
MehrÜbersicht über Informatik und Softwaresystemtechnik WS 99/00, Prof. Dr. Andreas Schwill
Konvexe Hülle Hierbei handelt es sich um ein klassisches Problem aus der Algorithmischen Geometrie, dem Teilgebiet der Informatik, in dem man für geometrische Probleme effiziente Algorithmen bestimmt.
MehrObjektorientierte Datenbanken
OODB 11 Slide 1 Objektorientierte Datenbanken Vorlesung 11 Sebastian Iwanowski FH Wedel OODB 11 Slide 2 Wesentliche Eigenschaften von Hibernate Transparente Persistenz Transitive Persistenz (Persistenz
MehrMinimal spannende Bäume
http://www.uni-magdeburg.de/harbich/ Minimal spannende Fakultät für Informatik Otto-von-Guericke-Universität 2 Inhalt Definition Wege Untergraphen Kantengewichtete Graphen Minimal spannende Algorithmen
MehrXML-Handling in SQL Server 2000
ITMAGAZINE XML-Handling in SQL Server 2000 22. Januar 2001 - XML-Support ist beim Austausch von Informationen unerlässlich geworden. Die Unterstützung in SQL Server 2000 eröffnet Entwicklern neue Möglichkeiten.
MehrWie wird ein Graph dargestellt?
Wie wird ein Graph dargestellt? Für einen Graphen G = (V, E), ob gerichtet oder ungerichtet, verwende eine Adjazenzliste A G : A G [i] zeigt auf eine Liste aller Nachbarn von Knoten i, wenn G ungerichtet
MehrWeb 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
MehrDatenmodellierung VU Einführung SS 2016
184.685 Datenmodellierung VU Einführung SS 2016 Nysret Musliu, Sebastian Skritek Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Nysret Musliu, Sebastian Skritek Seite 1 1. Motivation Motivation
MehrTU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Dr. Thomas Neumann
TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Dr. Thomas Neumann Blatt Nr. 10 Übung zur Vorlesung Einsatz und Realisierung von Datenbanksystemen im SoSe15 Moritz Kaufmann (moritz.kaufmann@tum.de)
MehrTheoretische Informatik 1
heoretische Informatik 1 uringmaschinen David Kappel Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung echnische Universität Graz 11.03.2016 Übersicht uring Maschinen Algorithmusbegriff konkretisiert
MehrVorlesung Datenstrukturen
Vorlesung Datenstrukturen Graphdurchläufe Maike Buchin 22. und 27.6.2017 Graphexploration Motivation: Für viele Zwecke will man den gesamten Graphen durchlaufen, zb. um festzustellen ob er (stark) zusammenhängt.
MehrDatenbankbasierte Lösungen
Technologische Beiträge für verteilte GIS - Anforderungen an verteilte GIS und Lösungsansätze Datenbankbasierte Lösungen Johannes Kebeck Senior Systemberater ORACLE Deutschland GmbH Agenda TOP Thema 1
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
MehrAnfragen & Transformation
Anfragen & Transformation mit XQuery XML Proseminar Le Huan Stefan Tran I 21.06.2010 Reales Beispiel Alle Weltmeister und ihre Finalgegner worldchampions.xml 2006 italy
MehrXML und Datenbanken. Tobias Lohmann Michael Mussil Mark Wiesemann. 4. Februar 2003
XML und Datenbanken Tobias Lohmann Michael Mussil Mark Wiesemann 4. Februar 2003 Gliederung (1) Einführung (2) Struktur und Datenmodelle (3) Datenorientierte vs. textorientierte Dokumente (4) Ablage und
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
MehrProjektseminar Texttechnologische Informationsmodellierung
Projektseminar Texttechnologische Informationsmodellierung XQuery Ziele der Sitzung Nach dieser Sitzung sollten Sie: XQuery als wesentlichen Standard zur Abfrage von in XML kodierten Daten kennen Mit Hilfe
MehrXML, QPATH, XQUERY: NEUE KONZEPTE FÜR DATENBANKEN. 4. Übung SQL/XML
XML, QPATH, XQUERY: NEUE KONZEPTE FÜR DATENBANKEN 4. Übung SQL/XML Agenda 2 XML zum Abbilden von DB-Inhalten Motivation Abbildungsvorschriften Vollständige Abbildung mithilfe von XML-Schema Beispiel Laender
MehrSemi-Skylines und Skyline Snippets
Skyline von Manhattan, NY, USA Semi-Skylines und Skyline Snippets Markus Endres Universität Augsburg 10. Februar 2011 Skyline Queries Finde preiswerte Hotels in Strandnähe! Distance to the beach [km] 2.0
MehrXML - Extensible Markup Language. Agenda - Oracle XML DB
Architektur und Funktionalitäten der Oracle XML DB - ein Überblick mit ausgewählten praktischen Beispielen - im Rahmen des 17. Workshop Grundlagen von Datenbanken 2005 in Wörlitz Annegret Warnecke Senior
MehrDas Leben der Anderen
Das Leben der Anderen Twitter-Analyse mit Oracle12c, JSON und APEX Carsten Czarski Business Unit Database Oracle Deutschland B.V. & Co KG About: Carsten Czarski 1973 München Verheiratet zwei Kinder ORACLE
Mehr4.2 Minimale Spannbäume: Der Algorithmus von Jarník/Prim Definition 4.2.1
Allgemeines. Minimale Spannbäume: Der Algorithmus von Jarník/Prim Definition.. (a) Ein Graph G =(V, E) heißt kreisfrei, wenn er keinen Kreis besitzt. Beispiel: Ein kreisfreier Graph: FG KTuEA, TU Ilmenau
MehrBioinformatik Für Biophysiker
Bioinformatik Für Biophysiker Sommersemester 2009 Silke Trißl / Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Wissensmanagement in der Bioinformatik Schwerpunkte Algorithmen der Bioinformatik Management
MehrParsing regulärer Ausdrücke. Karin Haenelt
Karin Haenelt 25.4.2009 1 Inhalt kontextfreie Grammatik für reguläre Ausdrücke Grundlagen Parsebaum: konkrete Syntax Syntaxbaum: abstrakte Syntax Algorithmus: rkennung Konstruktion des Syntaxbaumes 2 Grammatik
MehrDatenbankanwendung. Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern. Wintersemester 2014/15. smichel@cs.uni-kl.de
Datenbankanwendung Wintersemester 2014/15 Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern smichel@cs.uni-kl.de Wiederholung: Anfragegraph Anfragen dieses Typs können als Graph dargestellt werden: Der
MehrBioinformatik Für Biophysiker
Bioinformatik Für Biophysiker Wintersemester 2005 / 2006 Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Wissensmanagement in der Bioinformatik Lehrstuhl seit 10/2002 Schwerpunkte Algorithmen der Bioinformatik
MehrXML Schema Marco Skulschus Marcus Wiederstein Sarah Winterstone
www.comelio-medien.com XML Schema Marco Skulschus Marcus Wiederstein Sarah Winterstone XML Schema Marco Skulschus Marcus Wiederstein Sarah Winterstone XML Schema Marco Skulschus Marcus Wiederstein Sarah
MehrGeodatenbanksysteme in Theorie und Praxis
2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Thomas Brinkhoff Geodatenbanksysteme in Theorie und Praxis Einführung
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
MehrVorlesung Suchmaschinen Semesterklausur Wintersemester 2013/14
Universität Augsburg, Institut für Informatik Wintersemester 2013/14 Prof. Dr. W. Kießling 10. Oktober 2013 F. Wenzel, D. Köppl Suchmaschinen Vorlesung Suchmaschinen Semesterklausur Wintersemester 2013/14
MehrKonjunktive Anfragen II
Azyklische Anfragen Vorlesung Datenbanktheorie Vorlesung vom Mittwoch, 21. Juni 2006 Nicole Schweikardt Humboldt-Universität zu Berlin Sommersemester 2006 Letzte Vorlesung: effiziente Auswertung von azyklischen
MehrVisualisierung in Informatik und Naturwissenschaften
Visualisierung in Informatik und Naturwissenschaften Datenbankvisualisierung Sven Bernhard 12.06.1999 Datenbankvisualisierung Datenbanktheorie in 5 Minuten Visualisierung vs. Datenbanken Visualisierung
MehrQuery Transformation based on XSLT
Query Transformation based on XSLT Gesamtsystem XML format 2 transformation component XML format 1 query transformation query XP2 query XP1 transformed XML fragment F2 XSLT stylesheet XSL processor XML
MehrFlüsse, Schnitte, bipartite Graphen
Flüsse, chnitte, bipartite Graphen Matthias Hoffmann 5.5.009 Matthias Hoffmann Flüsse, chnitte, bipartite Graphen 5.5.009 / 48 Übersicht Einführung Beispiel Definitionen Ford-Fulkerson-Methode Beispiel
MehrOracle native json Support. Erste Schritte
Oracle native json Support Erste Schritte 1 Ausgangslage Als erster Schritt erstellen wir eine Tabelle, die wir für den weiteren Verlauf brauchen werden. Die Felder Id, Created und Username sind normale
MehrVorlesung Suchmaschinen Semesterklausur Sommersemester 2015
Universität Augsburg, Institut für Informatik Sommersemester 2015 Prof. Dr. W. Kießling 15. Juli 2015 F. Wenzel, L. Rudenko Suchmaschinen Vorlesung Suchmaschinen Semesterklausur Sommersemester 2015 Hinweise:
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen 2-2. Seminar -
Algorithmen und Datenstrukturen 2-2. Seminar - Dominic Rose Bioinformatics Group, University of Leipzig Sommersemster 2010 Outline 2. Übungsserie: 3 Aufgaben, insgesamt 30 Punkte A4 Flußnetzwerk, Restgraphen
MehrTerminierungs-Analyse von SQL-Triggern. Sommersemester 05 T. Jahn Seminar Intelligente Datenbanken SQL-Trigger: Terminierungs-Analyse 1
Terminierungs- von SQL-Triggern T. Jahn Seminar Intelligente Datenbanken SQL-Trigger: Terminierungs- 1 Terminierungs- von SQL-Triggern Seminar Intelligente Datenbanken Prof. Dr. R. Manthey Andreas Behrend
MehrTutoraufgabe 1 (Starke Zusammenhangskomponenten):
für Informatik Prof. aa Dr. Ir. Joost-Pieter Katoen Allgemeine Hinweise: Datenstrukturen und Algorithmen SS1 Übungsblatt (Abgabe 4.0.01) Christian Dehnert, Friedrich Gretz, Benjamin Kaminski, Thomas Ströder
MehrMichael Seemann. Native XML-Datenbanken im Praxiseinsatz
Michael Seemann Native XML-Datenbanken im Praxiseinsatz Software & Support Verlag GmbH Frankfurt 2003 Inhaltsverzeichnis VORWORT 13 1 XML IN DATENBANKEN 15 1.1 DATEN ODER DOKUMENTE 15 1.2 SEMISTRUKTURIERTE
Mehr