| Datenbanksysteme |
| DozentIn:Prof. Dr. Martin Atzmüller, Leonid Schwenke, M. Sc. |
| Veranstaltungstyp:Vorlesung und Seminar (Offizielle Lehrveranstaltungen) |
| Ort:66/E33: Di. 16:00 - 18:00 (14x)
Do. 08:00 - 10:00 (13x),
35/E01: Mi. 10:00 - 12:00 (13x),
93/E43: Mi. 10:00 - 12:00 (1x),
94/E03 - E-Prüf-Raum: Donnerstag, 27.07.2023, Mittwoch, 27.09.2023 08:30 - 15:30,
94/E01 - E-Prüf-Raum: Donnerstag, 27.07.2023, Mittwoch, 27.09.2023 08:30 - 15:30,
94/E06 - E-Prüf-Raum: Donnerstag, 27.07.2023, Mittwoch, 27.09.2023 08:30 - 15:30,
94/E08 - E-Prüf-Raum: Donnerstag, 27.07.2023, Mittwoch, 27.09.2023 08:30 - 15:30 |
| Semester:SoSe 2023 |
Zeiten:Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich) - Vorlesung, Ort: 66/E33,
Mi. 10:00 - 12:00 (wöchentlich) - Vorlesung, Ort: 35/E01, 93/E43,
Do. 08:00 - 10:00 (wöchentlich) - Übung, Ort: 66/E33,
Termine am Donnerstag, 27.07.2023, Mittwoch, 27.09.2023 08:30 - 15:30, Ort: 94/E01 - E-Prüf-Raum, 94/E06 - E-Prüf-Raum, 94/E08 - E-Prüf-Raum
Erster Termin:Dienstag, 11.04.2023 16:00 - 18:00, Ort: 66/E33 |
Beschreibung:Die Veranstaltung gibt eine Einführung in Datenbanksysteme - Modellierung und Verwaltung großer Datenbestände. Dies erfolgt ausgehend von Basis-Architekturkonzepten und grundlegenden Datenbankentwurfsprinzipien (konzeptuelle/logische Modellierung, Datenmodelle, strukturiert/semi-strukturiert, Repräsentation etc.) hin zur relationalen Entwurfstheorie bzw. -Verfahren (Normalisierung des Datenmodells, Anfragesprachen, SQL, etc.), auch unter Betrachtung von Grundlagen der physischen Datenorganisation. Weitere exemplarische Inhalte schließen Datenintegrität, Fehler/Recovery, Transaktionsverwaltung, Mehrbenutzersynchronisation, Erweiterte Datenbankmodelle, Data Warehouse, Data Mining, und Modellierung/Verwaltung von Big Data ein.
Ziel der Veranstaltung ist es, die Studierenden mit den entsprechenden Konzepten und Prinzipien auf den verschiedenen Abstraktionsebenen vertraut zu machen, sowie mit vertieften Kenntnissen über bzw. in Anwendung/Transfer der entsprechenden grundlegenden Methoden und Verfahren zur Modellierung und Verwaltung großer Datenbestände zu befähigen, um auch deren Anwendung bzw. Implementierung von/in entsprechenden Systemen zu ermöglichen. Dies wird in den begleitenden Übungen vertieft.
Die Studierenden können nach erfolgreichem Bestehen:
1) Grundlegende Architektur-, Entwurfs-, Modellierungs- und Organisationskonzepte von Datenbanksystemen nennen, detailliert einordnen und gezielt anwenden/auswählen.
2) Mittels vertiefter Kenntnisse grundlegende Methoden und Verfahren zur Modellierung und Verwaltung großer Datenbestände darstellen, erklären und differenzieren.
3) Methoden und Verfahren zur Modellierung und Verwaltung großer Datenbestände in entsprechenden Systemkontexten bzw. in einfachen Anwendungsproblemen (algorithmisch, programmatisch) implementieren und entwickeln. |
LiteraturGrundlage der Vorlesung:
• A. Kemper, A. Eickler: Datenbanksysteme – Eine Einführung, 10. aktualisierte und erweiterte Auflage. Oldenbourg Verlag, 2015. ISBN: 978-3-11-044375-2
Ein inhaltlich ähnliches Lehrbuch für Database Systems (englisch):
• R. Elmasri, S.B. Navathe: Fundamentals of Database Systems. Third Edition. Addison-Wesley. 2000
Weiterführend/Data Mining/Big Data:
• Rajaraman, Anand, and Jeffrey David Ullman. Mining of massive datasets. Cambridge University Press, 2011.
• Atzmueller, Martin. Subgroup discovery. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery 5(1):35-49, 2015.
Weitere hilfreiche Literatur/Materialien:
• MariaDB: https://mariadb.com/de/get-started-with-mariadb/
(bzw. https://mariadb.com/get-started-with-mariadb/)
• Python/Openbook: https://openbook.rheinwerk-verlag.de/python/ |
|
