Relationales Datenmodell Relationale Algebra
|
|
- Berndt Steinmann
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Institute for Web Science & Technologies WeST Grundlagen der Datenbanken Relationale Algebra Dr. Thomas Gottron Wintersemester 2012/13
2 Lernziele Grundbegriffe des Relationalen Modells Abbildung von ER-Diagrammen in Relationenschema (und umgekehrt) Operationen der Relationenalgebra: Definition und praktische Anwendung Thomas Gottron GLDB 2012/13 2
3 Thomas Gottron GLDB 2012/13 3
4 anschaulich E. F. Codd. A relational model of data for large shared data banks. Commun. ACM 13, 6 (June 1970), Abbildung von Entitäten, Beziehungen, Attributen und Rollen in flachen Tabellen Modell-Eigenschaften Einfach Mengenorientiert Professoren PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates C Russel C Kopernikus C Popper C Augustinus C Curie C Kant C4 7 Thomas Gottron GLDB 2012/13 4
5 Basisdefinitionen Seien D 1, D 2,..., D n Domänen (~ Wertebereiche) Relation: R D 1 x... x D n Beispiel: Telefonbuch string x string x integer Tupel: t R Beispiel: t = ( Mickey Mouse, Main Street, 4711) Schema Ausprägung Schemadarstellung: gibt die Struktur der gespeicherten Daten wieder Telefonbuch: {[Name: string, Adresse: string, Telefonnr:integer]} Thomas Gottron GLDB 2012/13 5
6 Darstellung als Tabelle mit n Spalten Telefonbuch Name Straße Telefonnr Mickey Mouse Main Street 4711 Minnie Mouse Broadway Donald Duck Broadway Ausprägung: der aktuelle Zustand der Datenbasis Kardinalität: Anzahl der Sätze (Tupel) in der Datenbasis Primärschlüssel: wird unterstrichen Thomas Gottron GLDB 2012/13 6
7 RM: Grundregeln Jede Zeile (Tupel) ist eindeutig und beschreibt ein Objekt (Entity) der Miniwelt Die Ordnung der Zeilen ist ohne Bedeutung Die Ordnung der Spalten ist ohne Bedeutung, da sie eindeutigen Namen (Attributnamen) tragen Jeder Datenwert innerhalb einer Relation ist ein atomares Datenelement Alle für Benutzer relevanten Informationen sind ausschließlich durch Datenwerte ausgedrückt Thomas Gottron GLDB 2012/13 7
8 Relationales Model: Formal Gegeben sei eine Menge von Wertebereichen primitiver Datentypen {D 1,, D m }, die als "Domains" bezeichnet werden. Eine Relation R ist ein Paar R = (s,v) mit einem Schema s = sch(r) = {A 1,..., A n }, das aus einer Menge von Attributen (Attributnamen) besteht und für jedes Attribut A i einen Domain dom(a i ) {D 1,..., D m } festlegt, und einer Ausprägung v = val(r) dom(a 1 ) dom(a 2 )... dom(a n ). Thomas Gottron GLDB 2012/13 8
9 Ableitung eines Relationalen Schemas aus einem ER Modell Thomas Gottron GLDB 2012/13 9
10 Aufgabe Name NutzerId Nutzer entleihen Fälligkeit Autor Titel Bücher steht Standort Signatur Quelle zitiert Referenzierendes Werk Ort RegalNr Entitätstypen und Beziehungen werden auf Relationen abgebildet? Thomas Gottron GLDB 2012/13 10
11 Entitäten Studenten MatrNr Name Studenten : {[MatrNr: integer, Name: string]} Studenten MatrNr Name 2309 Adam 2310 Berta 2311 Claus 2312 Dora Daten gehen nicht aus ER Modell hervor (Ausprägung) Thomas Gottron GLDB 2012/13 11
12 Beziehungen Studenten N hört M Vorlesungen Raum MatrNr Name Titel VorlNr hören: {[MatrNr: integer, VorlNr: integer]} Studenten hören MatrNr VorlNr Vorlesungen Thomas Gottron GLDB 2012/13 12
13 Beziehungen: Attribute der Beziehung Studenten N hört M Vorlesungen Raum MatrNr Name Versuch Titel VorlNr hören: {[MatrNr: integer, VorlNr: integer, Versuch: integer]} hören MatrNr VorlNr Versuch Thomas Gottron GLDB 2012/13 13
14 Beziehungen: Schlüsselattribute Definition Schlüssel: Minimale Menge von identifizierenden Attributen Funktionalität von Beziehungen: Entitäten in einer Beziehung lassen sich funktional aus anderen Entitäten ableiten. Minimalität Lösung: Nur Schlüsselattribute, die sich nicht funktional ableiten lassen sind Schlüsselattribute der Beziehungsrelation Thomas Gottron GLDB 2012/13 14
15 Beispiel Dozenten PersNr Studenten N 1 prüft M Vorlesungen MatrNr Note VorlNr prüfen: {[MatrNr: integer, VorlNr: integer, PersNr: integer, Note: float]} Denn: (Student, Vorlesung) Dozent Thomas Gottron GLDB 2012/13 15
16 Beziehungen: Umbenennen von Attributen Vorgänger voraus setzen Nachfolger Vorlesungen Raum Titel VorlNr voraussetzen: {[Vorgänger: integer, Nachfolger: integer]} Auch an anderen Stellen nötig, bei Überschneidung der Attributsnamen Thomas Gottron GLDB 2012/13 16
17 Verfeinerung des Schemas Bisher: Jeder Entitätstyp ergibt eine Relation Jeder Beziehungstyp ergibt eine Relation Können Relationen zusammengefasst werden? Ja, wenn gleicher Schlüssel aber auch nur dann! Begründung: Schlüssel identifiziert eindeutig den Eintrag und somit auch die anderen Attribute Thomas Gottron GLDB 2012/13 17
18 Beispiel Rang Dozenten Raum 1 M liest SWS Vorlesungen Name PersNr Titel VorlNr 1. Verwendung von drei Relationen Dozent : {[ PersNr, Name, Rang, Raum ]} Vorlesungen : {[ VorlNr, Titel, SWS ]} lesen : {[ VorlNr, PersNr ]} Zusammenfassung möglich 2. Vereinfachung zu zwei Relationen Dozent : {[ PersNr, Name, Rang, Raum ]} Vorlesungen : {[ VorlNr, Titel, SWS, gelesenvon]} PersNr Thomas Gottron GLDB 2012/13 18
19 Ausprägung von Dozenten und Vorlesungen Dozenten PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates W Russel W Kopernikus W Popper W Augustinus W Curie W Kant W3 7 Vorlesungen VorlNr Titel SWS Gelesen Von 5001 Grundzüge Ethik Erkenntnistheorie Mäeutik Logik Wissenschaftstheorie Bioethik Der Wiener Kreis Glaube und Wissen Die 3 Kritiken Dozenten 1 M liest Vorlesungen Thomas Gottron GLDB 2012/13 19
20 Vorsicht: So geht es NICHT Dozenten PersNr Name Rang Raum liest 2125 Sokrates W Sokrates W Sokrates W Augustinus W Curie W3 36?? Vorlesungen VorlNr Titel SWS 5001 Grundzüge Ethik Erkenntnistheorie Mäeutik Logik Wissenschaftstheorie Bioethik Der Wiener Kreis Glaube und Wissen Die 3 Kritiken 4 Dozenten 1 M liest Vorlesungen Thomas Gottron GLDB 2012/13 20
21 Vorsicht: So geht es NICHT: Folgen Anomalien Dozenten PersNr Name Rang Raum liest 2125 Sokrates W Sokrates W Sokrates W Augustinus W Curie W3 36?? Vorlesungen VorlNr Titel SWS 5001 Grundzüge Ethik Erkenntnistheorie Mäeutik Logik Wissenschaftstheorie Bioethik Der Wiener Kreis Glaube und Wissen Die 3 Kritiken 4 Update-Anomalie: Was passiert wenn Sokrates umzieht Lösch-Anomalie: Was passiert wenn Glaube und Wissen wegfällt Einfügeanomalie: Curie ist neu und liest noch keine Vorlesungen Thomas Gottron GLDB 2012/13 21
22 1:1 Beziehungen Studenten 1 1 hatpass Reisepass Name MatrNr PassNr. Datum Funktionalität? (Student) Reisepass (Reisepass) Student Relationen? hatpass : {[MatrNr, PassNr]} hatpass : {[MatrNr, PassNr]} 2 Möglichkeiten der Vereinfachung Thomas Gottron GLDB 2012/13 22
23 Seiteneffekt: NULL Werte Nicht jeder Student hat einen Reisepass Beziehung als partielle Abbildung NULL Wert (nicht definiert) Studenten MatrNr Name hatpass 2309 Adam NULL 2310 Berta Claus Dora NULL Genauere Betrachtung: Bei welcher Vereinfachung fallen mehr NULL Werte an Nicht alle Vereinfachungen durchführen Thomas Gottron GLDB 2012/13 23
24 Generalisierung Name Angestellte PersNr. is-a Wiss. Mitarbeiter Professoren Nichtwiss. MA Fachgebiet Rang Raum Abteilung Angestellte : WissMA : Professoren : NichtwissMA : {[PersNr,Name]} {[PersNr,Fachgebiet]} {[PersNr,Rang, Raum]} {[PersNr,Abteilung]} Nicht ALLE Informationen enthalten Thomas Gottron GLDB 2012/13 24
25 Generalisierung Alternativen Horizontale Partitionierung Jede Instanz taucht nur einmal auf: in der Relation die sie am exaktesten beschreibt Nachteil: Eindeutigkeit der Schlüssel schwierig zu gewährleisten Hoher Suchaufwand Vollständige Redundanz Jede Entität enthält alle Informationen Nachteil: Datenintegrität muss koordiniert werden (UPDATE Anomalie) Hoher Speicherplatzbedarf Thomas Gottron GLDB 2012/13 25
26 Relationale Algebra Thomas Gottron GLDB 2012/13 26
27 Algebra??? Grundmenge A Menge von Funktionen f i auf A Beispiele: Ganzen Zahlen mit Operatoren für Addition und Multiplikation Z, +, Rationale Zahlen Q, +,,,/ Permutationen mit Verknüpfung Hier: theoretische Modellierung von Abfragen Thomas Gottron GLDB 2012/13 27
28 Relationenalgebra (RA): Operationen Eine Operation der RA hat eine oder mehrere Relationen als Operanden und liefert eine Relation als Ergebnis (Abgeschlossenheit der Algebra) Operationen in RA: Selektion, Projektion Mengenoperationen Joins Umbenennung Division Ein Anfragesprache heißt relational vollständig, wenn sie mindestens so mächtig wie die relationale Algebra ist Thomas Gottron GLDB 2012/13 28
29 Selektion σ Auswahl von Tupeln einer Relation nach gegebenem Prädikat R σ Selektionsprädikat Selektionsprädikat (Auswahlkriterium) besteht aus Attributnamen ε sch R Konstanten (passend zu den Domänen) Vergleichsoperatoren =,, <,,, > Logische Operatoren,, (und, oder, nicht) Klammerung zur Angabe der Reihenfolge möglich Auswahl von Zeilen einer Tabelle Thomas Gottron GLDB 2012/13 29
30 Beispiel σ Rang=W3 Dozenten Dozenten PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates W Russel W Kopernikus W Popper W Augustinus W Curie W Kant W3 7 σ Rang=C4 Dozenten PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates W Russel W Curie W Kant W3 7 Thomas Gottron GLDB 2012/13 30
31 Beispiel σ PersNr 2133 Raum<300 Dozenten Dozenten PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates W Russel W Kopernikus W Popper W Augustinus W Curie W Kant W3 7 σ PersNr>2130 Raum<300 Dozenten PersNr Name Rang Raum 2133 Popper W Curie W Kant W3 7 Thomas Gottron GLDB 2012/13 31
32 Projektion Π Auswahl von Tupeln einer Relation nach gegebenem Kriterium R Π Attributmenge Attributmenge sch R Mengenklammern werden i.d.r. nicht notiert Auswahl von Spalten einer Tabelle Thomas Gottron GLDB 2012/13 32
33 Beispiel Π PersNr,Name Dozenten Dozenten PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates W Russel W Kopernikus W Popper W Augustinus W Curie W Kant W3 7 Π PersNr,Name Dozenten PersNr Name 2125 Sokrates 2126 Russel 2127 Kopernikus 2133 Popper 2134 Augustinus 2136 Curie 2137 Kant Thomas Gottron GLDB 2012/13 33
34 Beispiel Π Name Mitarbeiter Mitarbeiter PersNr Name 1001 Meier 1002 Müller 1003 Schmitt 1004 Maier 1005 Meier 1006 Schulz 1007 Müller Mitarbeiter Name Meier Müller Schmitt Maier Kunze Thomas Gottron GLDB 2012/13 34
35 Selektion vs. Projektion Projektion Selektion Π X,Y,Z σ A=B R Thomas Gottron GLDB 2012/13 35
36 Vereinigung Vereinigung zweier Relationen mit gleichem Schema R 1 R 2 Es muss also gelten: sch R 1 = sch R 2 Aneinanderfügen von Tabellen Äquivalent: Schnittmenge, Mengendifferenz R 1 R 2 R 1 \R 2 oder alternativ R 1 R 2 Thomas Gottron GLDB 2012/13 36
37 Beispiel Π PersNr,Name Dozenten Mitarbeiter Dozenten PersNr Name Rang Raum 2125 Sokrates W Russel W Kopernikus W Popper W Augustinus W Curie W Kant W3 7 Mitarbeiter PersNr Name 1001 Meier 1002 Müller 1003 Schmitt 1004 Maier Π PersNr,Name Dozenten Mitarbeiter PersNr Name 2125 Sokrates 2126 Russel 2127 Kopernikus 2133 Popper 2134 Augustinus 2136 Curie 2137 Kant 1001 Meier 1002 Müller 1003 Schmitt 1004 Maier Thomas Gottron GLDB 2012/13 37
38 Kartesisches Produkt Kombination zweier Relationen R 1 R 2 Ergebnis verknüpfte Relation mit allen möglichen Kombinationen Schema: sch R 1 R 2 = sch R 2 sch R 2 Anzahl Tupel: R 1 R 2 Kombination aller Einträge zweier Tabellen Thomas Gottron GLDB 2012/13 38
39 Beispiel Studenten hören Studenten MatrNr Name 2309 Adam 2310 Berta 2311 Claus 2312 Dora hören MatrNr VorlNr Studenten hören Studenten hören MatrNr Name MatrNr VorlNr 2309 Adam Adam Adam Adam Claus Dora Thomas Gottron GLDB 2012/13 39
40 Natürlicher Verbund (Natural Join) Verknüpfung zweier Relationen über gemeinsame Attribute R 1 R 2 Es muss also gelten: sch R 1 sch R 2 Kann als Kombination bisheriger Operationen dargestellt werden: Attribute A Menge gemeinsamer Attribute B Attribute nur in R 1 C Attribute nur in R 2 Dann ist R 1 R 2 = Π B,A,C σ R1.A=R 2.A R 1 R 2 Thomas Gottron GLDB 2012/13 40
41 Beispiel Studenten hören Studenten MatrNr Name 2309 Adam 2310 Berta 2311 Claus 2312 Dora hören MatrNr VorlNr Studenten hören MatrNr Name VorlNr 2309 Adam Adam Claus Dora 5022 Thomas Gottron GLDB 2012/13 41
42 Allgemeiner Verbund (Theta Join) θ Verknüpfung zweier Relationen nach gegebenem Prädikat R 1 θ R 2 Prädikat θ liefert die Bedingungen für den Join: Beispiel: Professoren Professoren.Gehalt<Mitarbeiter.Gehalt Professor.PersNr=Mitarbeiter.Boss Mitarbeiter Thomas Gottron GLDB 2012/13 42
43 Umbenennung ρ Umbennen einer Relation ρ NeuerName Schema bleibt dabei erhalten R Oder eines Attributes ρ NeuerName Attributname R Anwendung: Wenn eine Relation oder Attribut mehrfach in einer Anfrage vorkommt, ist Umbennenung zur eindeutigen Identifikation notwendig. Tabelle oder Attribut virtuell kopieren Thomas Gottron GLDB 2012/13 43
44 Beispiel Artikel Artikel.DocID= X.Quelle ρ X Referenzen X.ZitiertVon=Y.Quelle ρ Y Referenzen Artikel DocID Autor Titel 176 Azman Dark Retweets 177 Naveed Interestingness 178 Lopez DOM Tree CE 179 Lang TextSweepr 180 Hadi DANA 181 Munmun InfoDisseminator 182 Finn BTE 183 Gupta Crunch Referenzen Quelle ZitiertVon Thomas Gottron GLDB 2012/13 44
45 Weitere Joins Outer Joins: Alle Einträge bleiben erhalten Beispielhaft: R 1 A B C a1 b1 a2 b2 c1 c2 R 2 C D E c1 d1 e1 c3 d3 e3 Left Outer Join R 1 R 2 R 1 R 2 A B C D E a1 b1 c1 d1 e1 a2 b2 c2 - - Thomas Gottron GLDB 2012/13 45
46 Weitere Joins Outer Joins: Alle Einträge bleiben erhalten Beispielhaft: R 1 A B C a1 b1 a2 b2 c1 c2 R 2 C D E c1 d1 e1 c3 d3 e3 Right Outer Join R 1 R 2 R 1 R 2 A B C D E a1 b1 c1 d1 e1 - - c3 d3 e3 Thomas Gottron GLDB 2012/13 46
47 Weitere Joins Outer Joins: Alle Einträge bleiben erhalten Beispielhaft: R 1 A B C a1 b1 a2 b2 c1 c2 R 2 C D E c1 d1 e1 c3 d3 e3 Full Outer Join R 1 R 2 R 1 R 2 A B C D E a1 b1 c1 d1 e1 a2 b2 c c3 d3 e3 Thomas Gottron GLDB 2012/13 47
48 Division Ausdruck für eine Allquantifizierung R 1 R 2 Es muss gelten: sch R 2 sch R 1 Ergebnisschema ist sch R 1 \sch R 2 R 1 R 2 R 1 R 2 A a1 B b1 B b1 A a1 a1 b2 b3 a1 b3 a2 b2 a2 b3 Thomas Gottron GLDB 2012/13 48
49 Darstellung eines Ausdrucks als Operatorbaum Π Titel Π Signatur σ Autor=C.J. van R. Bücher σ Fachsemester>30 ausleihen Studenten Thomas Gottron GLDB 2012/13 49
50 Fragen? Thomas Gottron GLDB 2012/13 50
Datenbanksysteme SS 2007
Datenbanksysteme SS 2007 Frank Köster (Oliver Vornberger) Institut für Informatik Universität Osnabrück Kapitel 6b: Das relationale Modell Das Relationale Modell (vgl. Lerneinheit 6a) Wertebereiche (Domänen):
MehrDas relationale Modell
Das relationale Modell Das relationale Modell VO Datenmodellierung Katrin Seyr Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Katrin Seyr Seite 1 Das relationale Modell 1. Überblick Überblick
MehrDatenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen
Datenintegrität Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Formulierung von Integritätsbedingungen ist die wichtigste Aufgabe des DB-Administrators!
MehrDatenintegrität. Arten von Integritätsbedingungen. Statische Integritätsbedingungen. Referentielle Integrität. Integritätsbedingungen in SQL.
Datenintegrität Arten von Integritätsbedingungen Statische Integritätsbedingungen Referentielle Integrität Integritätsbedingungen in SQL Trigger 1 Datenintegrität Einschränkung der möglichen Datenbankzustände
MehrDatenintegrität. Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen
Datenintegrität Einschränkung der möglichen Datenbankzustände und -übergänge auf die in der Realität möglichen Formulierung von Integritätsbedingungen ist die wichtigste Aufgabe des DB-Administrators!
Mehr3. Das Relationale Datenmodell
3. Das Relationale Datenmodell Das Relationale Datenmodell geht zurück auf Codd (1970): E. F. Codd: A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Comm. of the ACM 13(6): 377-387(1970) DBMS wie
MehrKapitel 7 Dr. Jérôme Kunegis. Logische Kalküle. WeST Web Science & Technologies
Kapitel 7 Dr. Jérôme Kunegis Logische Kalküle WeST Web Science & Technologies Lernziele Grundideen des Domain-Relationenkalküls (DRK) und des Tupel-Relationenkalküls (TRK) Relationale Datenbank als Formelmenge
MehrInformatik für Ökonomen II: Datenintegrität. Prof. Dr. Carl-Christian Kanne
Informatik für Ökonomen II: Datenintegrität Prof. Dr. Carl-Christian Kanne 1 Konsistenzbedingungen DBMS soll logische Datenintegrität gewährleisten Beispiele für Integritätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten
MehrReferentielle Integrität
Datenintegrität Integitätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Integritätsbedingungen Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische
MehrArchitektur eines DBMS Logische Optimierung
Vorlesung Datenbanksysteme vom 16.11.2015 Anfragebearbeitung 1 Architektur eines DBMS Logische Optimierung Physische Optimierung Kostenmodelle + Tuning Architektur eines DBMS SW-Komponenten der Anfragebearbeitung
MehrRelationale Kalküle. Grundlagen der Datenbanken. Dr. Jérôme Kunegis Wintersemester 2013/14
Web Science & Technologies University of Koblenz Landau, Germany Grundlagen der Datenbanken Dr. Jérôme Kunegis Wintersemester 2013/14 Lernziele Grundideen des Domänen-Relationenkalküls (DRK) und des Tupel-Relationenkalküls
Mehr9. Einführung in Datenbanken
9. Einführung in Datenbanken 9.1 Motivation und einführendes Beispiel 9.2 Modellierungskonzepte der realen Welt 9.3 Anfragesprachen (Query Languages) 9.1 Motivation und einführendes Beispiel Datenbanken
MehrReferentielle Integrität
Datenintegrität Integitätsbedingungen Schlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Integritätsbedingungen Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische
MehrEinleitung Projektion Selektion Join Mengenop. Vollst.keit. Einleitung Projektion. Selektion Join. Vollst.keit. Einleitung Projektion Selektion Join
Parsen der Anfrage (SQL) Transformation in eine Standardform (Relationenalgebra) Logische Optimierung Transformation in alternative Zugriffspläne, Physische Optimierung Ausführung des gewählten Zugriffsplans
MehrDatenintegrität. Bisherige Integritätsbedingungen
Datenintegrität Integitätsbedingungen chlüssel Beziehungskardinalitäten Attributdomänen Inklusion bei Generalisierung statische Bedingungen an den Zustand der Datenbasis dynamische Bedingungen an Zustandsübergänge
MehrEin Schlüssel ist eine Menge von Attributen (also eines oder mehrere), die eine Datenzeile (Tupel) einer Tabelle eindeutig identifiziert
Maika Büschenfeldt Datenbanken: Skript 1 1. Was ist eine relationale Datenbank? In Datenbanken können umfangreiche Datenbestände strukturiert abgelegt werden. Das Konzept relationaler Datenbanken soll
MehrER-Modellierung am Beispiel der Universitätsdatenbank aus der DBIS-Vorlesung
ER-Modellierung am Beispiel der Universitätsdatenbank aus der DBIS-Vorlesung Datenbank-Praktikum SS 2010 Prof. Dr. Georg Lausen Florian Schmedding ER-Modell: Wiederholung Entitäten E Beziehungen B Attribute
MehrDatenbankentwurf. Entwicklungsprozess Anforderungsanalyse & Miniwelt
Datenbankentwurf Entwicklungsprozess Wollen DB entwickeln. Etwa für Comic-Sammlung, aus der Freunde ausleihen dürfen. Was ist dazu zu tun? Wie kommt man zu einer laufenden Anwendung? Datenbankentwurf Entwicklungsprozess
MehrAufgabensammlung SQL SW4 1. Einfache Anfragen
Aufgabensammlung SQL SW4 1. Einfache Anfragen Buch: Kapitel 4.6 und 4.7. Datenbank: Die folgenden Anfragen beziehen sich auf die Universitätsdatenbank des Buches. Alle Umlaute werden umschrieben (hören
MehrKapitel 3: Datenbanksysteme
LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2009 Kapitel 3: Datenbanksysteme Vorlesung:
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
MehrEntity-Relationship-Modell. Ein Studierender kann (oder muss) mehrere Vorlesungen hören. Eine Vorlesung wird i.a. von mehrerer Studierenden gehört.
Beziehungen Ein Studierender kann (oder muss) mehrere Vorlesungen hören. Eine Vorlesung wird i.a. von mehrerer Studierenden gehört. Eine Vorlesung wird von genau einem Dozenten gelesen. Ein Dozent kann
MehrDesign Theorie für relationale Datenbanken
Design Theorie für relationale Datenbanken Design von relationalen Datenbanken alternativen Datenabhängigkeiten Normalisierung Ziel: automatisches Datenbankdesign IX-1 Schlechtes Datenbank Design Frage:
MehrEinführung in das Entity-Relationship-Modell
Einführung in das Entity-Relationship-Modell Historie Entity-Relationship-Modell kurz: ER-Modell bzw. ERM 1976 von Peter Chen vorgeschlagen Standardmodell für frühe Entwurfsphasen in der Datenbankentwicklung
MehrDatenbanksysteme (1)
Kapitel 18: Datenbanksysteme (1) Einführung in die Informatik Wintersemester 2007/08 Prof. Bernhard Jung Übersicht Datenbanken und Datenbanksysteme Entity/Relationship-Modell (ERM) Das Relationale Datenmodell
MehrTermin 12: Datenbanksysteme (2) - Einführung in SQL
Termin 12: Datenbanksysteme (2) - Einführung in SQL Grundlagen der Informatik Wintersemester 2006/07 Prof. Bernhard Jung Übersicht 1. Einführung SQL 2. Datenbankanfragen mit SQL (select from where) 3.
MehrDaten- und Informationsmodellierung
Institute for Web Science & Technologies WeST Grundlagen der Datenbanken Daten- und Informationsmodellierung Dr. Thomas Gottron Wintersemester 2012/13 Lernziele Kenntnis der Vorgehensweise beim DB-Entwurf
MehrKapitel DB:III. III. Konzeptueller Datenbankentwurf
Kapitel DB:III III. Konzeptueller Datenbankentwurf Einführung in das Entity-Relationship-Modell ER-Konzepte und ihre Semantik Charakterisierung von Beziehungstypen Existenzabhängige Entity-Typen Abstraktionskonzepte
MehrDatenbankmodelle 2. Das relationale Modell
Datenbankmodelle 2 Das relationale Modell Datenbankmodelle ER-Modell Netzwerkmodell hierarchisches Modell relationales Modell objektorientierte Modelle Relationales Modell - 2 relationales Modell basiert
MehrInhalt. 2.1 Datenbankentwurf. 2.2 Relationales Modell. 2.3 Relationale Entwurfstheorie. 2.4 Relationale Algebra. 2.5 Structured Query Language (SQL)
2. Datenbanken Inhalt 2.1 Datenbankentwurf 2.2 Relationales Modell 2.3 Relationale Entwurfstheorie 2.4 Relationale Algebra 2.5 Structured Query Language (SQL) 2 2.1 Datenbankentwurf Datenbankanwendungen
MehrVO Datenmodellierung. Katrin Seyr
Datenintegrität Datenintegrität VO Datenmodellierung Katrin Seyr Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Katrin Seyr Seite 1 Datenintegrität 1. Überblick Überblick 1 Überblick 2 Integritätsbedingungen
MehrInformatik II Datenorganisation Datenbanken
Informatik II Datenorganisation Datenbanken Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen (2. Semester) Prof. Dr. Sabine Kühn Tel. (0351) 462 2490 Fachbereich Informatik/Mathematik skuehn@informatik.htw-dresden.de
MehrAls logisches Datenmodell wird hier das Relationenmodell vorgestellt, das heute den Standard für relationale Datenbanken darstellt.
Das Relationenmodell Logische Datenmodell Das Entity Relation Modell wird in ein logisches Datenmodell umgesetzt. Welches logische Datenmodell gewählt wird, hängt von dem verwendeten Datenbanksystem ab.
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
MehrProbabilistische Datenbanken
Probabilistische Datenbanken Seminar Intelligente Datenbanken AG Intelligente Datenbanken Prof. Dr. Rainer Manthey 26.04.05 Maarten van Hoek - 1 - Inhaltsverzeichnis 1.0 Einleitung...3 2.0 Modell probabilistischer
MehrDatenbanken: Relationales Datenbankmodell RDM
Das RDM wurde in den 70'er Jahren von Codd entwickelt und ist seit Mitte der 80'er Jahre definierter Standard für Datenbanksysteme! Der Name kommt vom mathematischen Konzept einer Relation: (Sind A, B
MehrObjektrelationale Datenbanken
Vorlesung Datenbanksysteme vom 26.11.2008 Objektrelationale Datenbanken Konzepte objektrelationaler DBs SQL:1999 OO vs. OR Konzepte objektrelationaler Datenbanken Große Objekte (LOBs: Large Objects) Mengenwertige
MehrEinführung in Datenbanksysteme. H. Wünsch 01.2001
Einführung in Datenbanksysteme H. Wünsch 01.2001 H. Wünsch 01/2001 Einführung Datenbanken 2 Was sind Datenbanken? Datenbanken sind Systeme zur Beschreibung, Speicherung und Wiedergewinnung von Datenmengen.
MehrLogische Datenmodelle
Kapitel 3 Logische atenmodelle In Abhängigkeit von dem zu verwendenden atenbanksystem wählt man zur computergerechten Umsetzung des Entity-Relationship-Modells das hierarchische, das netzwerkorientierte,
MehrStructured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken
Rückblick Structured Query Language (SQL) als standardisierte Anfragesprache für relationale Datenbanken Data Definition Language zur Schemadefinition (z.b. CREATE TABLE zum Anlegen von Tabellen) Data
MehrDatenbanken: ER-Modell
Beispiel: Lastenheft: Für eine Hochschule soll eine Verwaltungssoftware geschrieben werden, die alle relevanten Daten in einem relationalen Datenbanksystem speichert. Zu diesen Daten zählen die Stamm-
Mehr1. Funktionen und Datenflüsse; Tabellenkalkulationssysteme
Grundwissen Informatik 1. und Datenflüsse; Tabellenkalkulationssysteme Zellbezug relativer Zellbezug absoluter Zellbezug iterative Berechnungen Datentypyen z. B. A4 A ist der Spaltenbezeichner 4 ist die
MehrIm Fall einer Personaldatenbank würde eine Relation beispielsweise wie folgt aussehen:
Grundwissen zu relationalen Datenbanken Die Funktion einer relationalen Dankbank besteht in der elektronischen Verwaltung von Daten in Computersystemen. Die Basis für relationale Datenbanken bildet das
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,
MehrRelationale Datenbanken
Datenbanksysteme Relationale Datenbanken Relationales Datenmodell Deklarationen Anfragen! Entwurf, z.b. mit Entity Relationship Model! Deklaration! Speichern der Daten! Hauptspeicher, Cache, virtueller
MehrCarl-Christian Kanne. Einführung in Datenbanken p.1/513
Einführung in Datenbanken Carl-Christian Kanne Einführung in Datenbanken p.1/513 Kapitel 1 Einführung Einführung in Datenbanken p.2/513 Einführung Was ist ein Datenbanksystem (DBS)? Ein System zum Speichern
MehrFriihjahr. Erste Staatsprüfilrg für ein Lehramt an öffentlichen Schulen.Prüfurgsaufgaben- Prüfungsüeilnehmer Prüfungsüermin Einzelprüfungsnummer
Prüfungsüeilnehmer Prüfungsüermin Einzelprüfungsnummer Kennzahl: Kennwort: Arbeitsplatz-Nr.: Friihjahr 2003 66113 Erste Staatsprüfilrg für ein Lehramt an öffentlichen Schulen.Prüfurgsaufgaben- Fach: Einzelprüfung:
MehrU8: SQL Datenbank Daniel Baron 1
U8: SQL Datenbank Daniel Baron 1 Allgemein Eine SQL Datenbank ist eine meist serverseitige Software, die Daten speichern und verwalten kann. Dabei werden diese Daten in Tabellen abgelegt und indiziert.
MehrSoftware-Engineering Einführung
Software-Engineering Einführung 7. Übung (04.12.2014) Dr. Gergely Varró, gergely.varro@es.tu-darmstadt.de Erhan Leblebici, erhan.leblebici@es.tu-darmstadt.de Tel.+49 6151 16 4388 ES Real-Time Systems Lab
MehrKapitel 3. Relationales Modell (Relationenmodell) Transformation ER-Modell Relationenmodell. Prof. Dr. Wolfgang Weber, Vorlesung Datenbanken 1
Kapitel 3 Relationales Modell (Relationenmodell) Transformation ER-Modell Relationenmodell Prof. Dr. Wolfgang Weber, Vorlesung Datenbanken 1 Definition Relationenmodell entwickelt von Codd u. a. beruht
Mehr4. Datenabfrage mit QBE 11
Informationsbestände analysieren Datenabfrage mit QBE 4. Datenabfrage mit QBE 11 4.1. QBE vs. SQL Relationale Datenbanken haben schon früh den Anspruch gestellt, auch für Nicht- Informatiker nutzbar zu
MehrSemantische Integrität (auch: Konsistenz) der in einer Datenbank gespeicherten Daten als wichtige Anforderung
6. Datenintegrität Motivation Semantische Integrität (auch: Konsistenz) der in einer Datenbank gespeicherten Daten als wichtige Anforderung nur sinnvolle Attributwerte (z.b. keine negativen Semester) Abhängigkeiten
Mehr3. Spezielle ER-Modelle und Tabellenableitung. Transformation von ER-Diagrammen in Relationen
3. Spezielle ER-Modelle und Tabellenableitung Spezialfälle von ER-Modellen Grundlage, was sind Relationen Transformation von ER-Diagrammen in Relationen 56 Lesebeispiel Access (Realisierungmodell!) 57
MehrDBSP. Vorlesung. Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke. Unit. Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme
Handout zur Vorlesung Vorlesung DBSP Unit Datenmodellierung 1 Prof. Dr. rer. nat. Nane Kratzke Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Raum: 17-0.10 Tel.: 0451 300 5549 Email: kratzke@fh-luebeck.de
MehrKapitel 3: Datenbanksysteme
LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2008 Kapitel 3: Datenbanksysteme Vorlesung:
MehrWirtschaftsinformatik 2. Tutorium im WS 11/12
Wirtschaftsinformatik 2. Tutorium im WS 11/12 Entity/Relationship-Modell SQL Statements Tutorium Wirtschaftsinformatik WS 11/12 2.1 Datenmodellierung mit ERM (1) Datenmodellierung zur Erarbeitung des konzeptionellen
MehrSWE5 Slide 1. Software-Engineering. Vorlesung 5 vom 15.11.2004 Sebastian Iwanowski FH Wedel
SWE5 Slide 1 Software-Engineering Vorlesung 5 vom 15.11.2004 Sebastian Iwanowski FH Wedel SWE5 Slide 2 Software-Engineering Vorlesungsthemen: 1. Überblick über das Thema und die Vorlesung 2. Grundlegende
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
MehrEinführung. 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
Mehr4. Structured Query Language (SQL)
4. Structured Query Language (SQL) Rückblick Konzeptuelles Modell (ERM) können wir nun in (wenige) Relationen übersetzen Relationale Algebra gibt uns eine Sprache an die Hand, mit der wir Anfragen auf
MehrDatenbanken 1. Das Relationale Modell. Nikolaus Augsten. nikolaus.augsten@sbg.ac.at. FB Computerwissenschaften Universität Salzburg
Datenbanken 1 Das Relationale Modell Nikolaus Augsten nikolaus.augsten@sbg.ac.at FB Computerwissenschaften Universität Salzburg Sommersemester 2014 Augsten (Univ. Salzburg) Datenbanken 1 / Relationales
MehrObjektrelationale und erweiterbare Datenbanksysteme
Objektrelationale und erweiterbare Datenbanksysteme Erweiterbarkeit SQL:1999 (Objekt-relationale Modellierung) In der Vorlesung werden nur die Folien 1-12 behandelt. Kapitel 14 1 Konzepte objekt-relationaler
MehrVorlesung Informatik II
Vorlesung Informatik II Universität Augsburg Wintersemester 2011/2012 Prof. Dr. Bernhard Bauer Folien von: Prof. Dr. Robert Lorenz Lehrprofessur für Informatik 08. Exkurs: Datenbanken 1 Motivation Datenbanksysteme
MehrVorlesung Datenbankmanagementsysteme
Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Relationale Datenbanken Vorlesung Datenbankmanagementsysteme Relationale Datenbanken M. Lange, S. Weise Folie #4-1 Relationale Datenbanken Wiederholung - Datenbankmodelle,
MehrNull-Werte in Relationalen Datenbanken
Seminar: Imperfektion in Datenbanken WS03/04 Null-Werte in Relationalen Datenbanken Thomas Bierhance Einführung Null-Werte in DBen sind notwendiges Übel, da... (1) das Wissen über die tatsächliche Welt
MehrUni Duisburg-Essen Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. N. Fuhr
Raum: LF 230 Bearbeitung: 25.-29. April 2005 Datum Gruppe Vorbereitung Präsenz Aktuelle Informationen unter: http://www.is.informatik.uni-duisburg.de/courses/dbp_ss03/index.html Datenbankentwurf Der Entwurf
MehrDatenbanken. Sommersemester 2010 Probeklausur
Prof. Dr. V. Linnemann Christoph Reinke Universität zu Lübeck Institut für Informationssysteme Lübeck, den 29. Juli 2010 Datenbanken Sommersemester 2010 Probeklausur Hinweise: Es ist sinnvoll, die Aufgaben
MehrSQL 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
MehrÜbung Datenbanksysteme I Relationale Algebra. Thorsten Papenbrock
Übung Datenbanksysteme I Relationale Algebra Thorsten Papenbrock Übersicht: Relationale Algebra 2 Unäre Operatoren Binäre Operatoren Operator Beschreibung Operator Beschreibung (pi) (erweiterte)projektion
MehrSQL SQL. SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R. Grundlagen der Programmierung 2
SQL SQL = Structured Query Language (SEQUEL) IBM San Jose Research Laboratory SYSTEM R IV-1 Beispielrelationen Filiale ( Name Leiter Stadt Einlagen ) Konto ( KontoNr KundenNr FilialName Saldo ) Kredit
MehrPIWIN II. Praktische Informatik für Wirtschaftsmathematiker, Ingenieure und Naturwissenschaftler II. Vorlesung 2 SWS SS 08
PIWIN II Kap. 4: Datenbanksysteme 1 PIWIN II Praktische Informatik für Wirtschaftsmathematiker, Ingenieure und Naturwissenschaftler II Vorlesung 2 SWS SS 08 Fakultät für Informatik Technische Universität
MehrRaumbezogene Datenbanken (Spatial Databases)
Raumbezogene Datenbanken (Spatial Databases) Ein Vortrag von Dominik Trinter Alexander Christian 1 Inhalte Was ist ein raumbezogenes DBMS? Modellierung Abfragen Werkzeuge zur Implementierung Systemarchitektur
MehrRelationale Entwurfstheorie. Kapitel 5 201 / 510
Kapitel 5 Relationale Entwurfstheorie 201 / 510 Relationale Entwurfstheorie Ein schlecht entworfenes Schema führt zu folgenden Anomalien Updateanomalien: bei Änderungen eines Fakts müssen viele Tupel angefaßt
MehrRelationales Datenmodell
Relationales Datenmodell Spezialfall der logikorientierten Datenmodelle: Anfrageprogramme : Sichtrelationen : semantische Bedingungen : nur bezüglich Basisrelationen kein Relationensymbol wird rekursiv
MehrInhaltsverzeichnis. 1. Fragestellung
Inhaltsverzeichnis 1. Fragestellung... 1 2. Herleitung zum Thema... 1 3. Das Entity Relationship Modell (ERM)... 2 4. Praktisches Beispiel zum ERM... 7 5. Anhang...Fehler! Textmarke nicht definiert. 1.
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:
MehrRelationales Datenmodell
Relationales Datenmodell Ein Datenmodell hat zwei Bestandteile: Eine mathematische Notation zur Darstellung von Daten und Beziehungen. Operationen auf den Daten, um Abfragen und andere Manipulationen zu
MehrRelationales Datenmodell
Relationales Datenmodell Ein Datenmodell hat zwei Bestandteile: Eine mathematische Notation zur Darstellung von Daten und Beziehungen. Operationen auf den Daten, um Abfragen und andere Manipulationen zu
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.
MehrSuchen in Listen und Hashtabellen
Kapitel 12: Suchen in Listen und Hashtabellen Einführung in die Informatik Wintersemester 2007/08 Prof. Bernhard Jung Übersicht Einleitung Lineare Suche Binäre Suche (in sortierten Listen) Hashverfahren
MehrInformations- und Wissensmanagement
Übung zur Vorlesung Informations- und Wissensmanagement (Übung 1) Frank Eichinger IPD, Lehrstuhl für Systeme der Informationsverwaltung Zur Person Beruflicher Hintergrund Studium an der TU Braunschweig
MehrOM Datenbanken. OM Datenbanken. 8.1 Was ist ein Datenbanksystem? Motivation
1 Inhalt: Relationale Datenbanken 8.1 Was ist ein Datenbanksystem? 8.2 Relationale Datenbanksysteme 8.3 Abbildung des objektorientierten Modells auf Tabellen 2 8.1 Was ist ein Datenbanksystem? Motivation
MehrAnfragebearbeitung 3
Anfragebearbeitung 3 VL Datenbanksysteme, WS 2014/5 Reinhard Pichler Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Kostenmodelle und
MehrRelationale Datenbanken Datenbankgrundlagen
Datenbanksystem Ein Datenbanksystem (DBS) 1 ist ein System zur elektronischen Datenverwaltung. Die wesentliche Aufgabe eines DBS ist es, große Datenmengen effizient, widerspruchsfrei und dauerhaft zu speichern
MehrJava Einführung Operatoren Kapitel 2 und 3
Java Einführung Operatoren Kapitel 2 und 3 Inhalt dieser Einheit Operatoren (unär, binär, ternär) Rangfolge der Operatoren Zuweisungsoperatoren Vergleichsoperatoren Logische Operatoren 2 Operatoren Abhängig
Mehr2.1 Überblick. 2 Das Relationale Datenmodell
c M. Scholl, 2005/06 Informationssysteme: 2. Das Relationale Datenmodell 2-1 2 Das Relationale Datenmodell 2.1 Überblick Ende der 60er Jahre: Grundlagenforschung am IBM-Forschungslabor San Jose, CA., mit
MehrUni Duisburg-Essen Fachgebiet Informationssysteme Prof. Dr. N. Fuhr
Raum: LF 230 Bearbeitung: 9.-11. Mai 2005 Datum Gruppe Vorbereitung Präsenz Aktuelle Informationen unter: http://www.is.informatik.uni-duisburg.de/courses/dbp_ss03/ Tabellen in IBM DB2 Tabellen Eine relationale
MehrDatenbanken I - Einführung
- Einführung April, 2011 1 von 30 Outline 1 Organisatorisches 2 Vorlesungsinhalt 3 Begrisklärung 4 Motivation 5 Abstraktion 6 Datenmodelle 7 Literaturangabe 2 von 30 Scheinkriterien Belegübung Regelmäÿige
Mehr2 Das Entity-Relationship-Modell
2 Das Entity-Relationship-Modell Das ER-Modell geht auf Peter Pi-Shan Chen zurück: P. P. Chen: The Entity-Relationship-Model Toward a Unified View of Data, ACM Transactions on Database Systems, Vol.1,
MehrKapitel DB:V (Fortsetzung)
Kapitel DB:V (Fortsetzung) V. Grundlagen relationaler Anfragesprachen Anfragen und Änderungen Relationale Algebra Anfragekalküle Relationaler Tupelkalkül Relationaler Domänenkalkül DB:V-67 Relational Algebra
Mehr3. Übung. Einführung MS Access. TU Dresden - Institut für Bauinformatik Folie-Nr.: 1
WP3-13 Bauinformatik-Vertiefte Grundlagen 3. Übung Einführung MS Access Folie-Nr.: 1 Allgemeines Microsoft Access ist ein Datenbank-Management-System (DBMS) zur Verwaltung von Daten in Datenbanken und
MehrER-Modell. Entity-Relationship-Model
+ ER-Modell Entity-Relationship-Model + Was ist ein Modell? Worte/Zitat aus einem Physikbuch: "Modelle sind also Vorstellungshilfen und Wirklichkeitshilfen, nicht die Wirklichkeit selbst." (Metzler Physik).
MehrDatenbanksysteme (2) Einführung in SQL
Kapitel 19: Datenbanksysteme (2) Einführung in SQL Einführung in die Informatik Wintersemester 2007/08 Prof. Bernhard Jung Übersicht 1. Einführung SQL 2. Datenbankanfragen mit SQL (select from where) 3.
MehrFRANZIS PROFESSIONAL SERIES. Daniel Warner. udienausgabe. SQL für Praxis und Studium. Mit 95 Abbildungen
FRANZIS PROFESSIONAL SERIES Daniel Warner Advanced SQL. udienausgabe SQL für Praxis und Studium Mit 95 Abbildungen 11 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 21 1.1 Über das Buch und seine Zielgruppe 21 1.2 Inhalte
MehrDatenbanksprache SQL. Datenbanksprache SQL. 5.1 Anfragesprache SQL-DQL. from-klausel SS 2005
Webbasierte Informationssysteme SS 2005 8. SQL-Vertiefung Prof. Dr. Stefan Böttcher Universität Paderborn Datenbanksprache SQL Structured Query Language (SQL) - am IBM San Jose Research Laboratory entwickelt
MehrDatenbanksysteme 2015
Datenbanksysteme 2015 Kapitel 09: Datenbankapplikationen Oliver Vornberger Institut für Informatik Universität Osnabrück Datenbankapplikationen ODBC MS Visio MS Access Embedded SQL JDBC Application SQLJ
MehrProfilbezogene informatische Bildung in den Klassenstufen 9 und 10. Schwerpunktthema Daten und Datenbanken
Profilbezogene informatische Bildung in den Klassenstufen 9 und 10 Schwerpunktthema Robby Buttke Fachberater für Informatik RSA Chemnitz Fachliche Einordnung Phasen relationaler Modellierung Fachlichkeit
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
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
Mehr