Datenbanktechnologien

Präsenzstudium: ca. 42 Std., Eigenstudium: ca. 108 Std.

• Grundlegende Kenntnisse aus der Informatik, erworben z.B. in einer Vorlesung über Wirtschaftsinformatik, Theoretische Informatik oder ähnliches.
• Fundierte Kenntnisse bzgl. der Grundlagen der ER-Modellierung , des Relationenmodells und physischer DBS-Organisation, z.B. aus dem Bachelorstudium (etwa aus den Module Datenbanksysteme und Datenmanagement des Bachelorstudiums)
• Gute Kenntnisse in SQL (Minimaler Standard: SQL92).
• Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Programmiersprache wie Java oder C++, z.B. aus dem Bachelorstudium (Module Softwareentwicklung I und II) und in SQL.

Lernziele: Nach der Teilnahme an der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage vertiefte Datenbank-Kenntnisse in praxisrelevanten Aufgaben anzuwenden. Sie kennen die Vor- und Nachteile unterschiedlicher relationaler Datenbank- und NoSQL-Systeme und können deren Einsatz für diverse Aufgaben beurteilen. Die Studierenden kennen sich mit den unterschiedlichen Datenbanksystemen aus und sind in der Lage mit diesen Systemen effektiv zu arbeiten.

Fach- & Methodenkompetenz: Die Studierenden erlangen eine fachspezifische Vertiefung im Bereich der Datenbanksysteme und somit die Fertigkeit zur Analyse und Strukturierung von Problemstellungen. Darüber hinaus können die Studierenden diese komplexen, praxisrelevanten Aufgabenstellungen auf dem Gebiet Datenbanken analysieren, bewerten und lösen. Sie können durch logisches und konzeptionelles Denken eine geeignete Lösung für komplexe Problemstellungen unter praxisnahen Randbedingungen verfassen.

Überfachliche Kompetenzen: Die Studierenden können neben ihren Datenbankkenntnissen auch ihre Schlüsselkompetenzen erweitern. Der Einsatz verschiedener DB-Systeme kann ganzheitlich beurteilt werden, logisches Denken wird dabei gefördert. Die Lösung der im Projekt gestellten Aufgaben helfen den Studierenden ihre Teamarbeit sowie ihre Präsentation- und Kommunikations-Fähigkeit zu verbessern. Insbesondere wird dabei interdisziplinäres Arbeiten und die Fertigkeit zur Analyse und Strukturierung komplexer Informatikproblemstellungen gefördert.

• Vertiefung in Relationale Datenbanken: Logischer Datenbankentwurf, Normalformen, Dekomposition und Synthese
• Ausgewählte Implementierungstechniken, wie etwa Anfrageoptimierung, Datenbankalgorithmen, Indexierung, Concurrency Control, Recovery-Strategien etc.
• Verteilte Systeme: Grundlagen und spezielle Aspekte, wie etwa Fragmentierung, Allokationsstrategien, Transaktionskonzepte, etc.
• Objektrelationale Datenbanksysteme: Datenmodell und Spracherweiterungen von SQL.
• Multidimensionale Datenbanken: Data Warehousing sowie OLAP.
• Nicht-Relationale DB-Modelle: NoSQL, Key-Value Stores, Extensible Record Stores, JSON, Graph-Datenbanken, Hadoop Framework und seine Bestandteile
• Spezielle Anwendungen und Aspekte, wie etwa Aktive und Deduktive Datenbanksysteme, Knowledge Discovery in Datenbanken, etc.

Veranstaltungsspezifische Website, Tafel und Folien, allgemeine Informationen, eigenes Skriptum. Im Praktikum angewandte Projekte und selbständige Lösung von Aufgaben zur aktiven Erarbeitung wichtiger Aspekte.

• Blaha, M.R..: A Managers Guide To Database Technology, Prentice-Hall, 2001
• Cremers, A.B.; Griefahn, U.; Hinze, R.: Deduktive Datenbanken, Vieweg, 1994
• Delaney, K., Beauchemin, B., Cunningham, C., Kehayias, J., Randal, P.S., Nevarez, B., 2013. Microsoft SQL Server 2012 Internals, 1 edition. ed. Microsoft Press, Sebastopol, Calif.
• Dittrich, K.; Gatziu, S.: Aktive Datenbanksysteme, dpunkt, 2.Auflage, 2000
• Elmasri, R..; Navathe, S.: Fundamentals Of Database Systems, Pearson Education, 3.Auflage, 2009
• Ester M.; Sander J.: Knowledge Discovery in Databases, Springer, 2000
• Korotkevitch, D., 2014. Pro SQL Server Internals, 2014 edition. ed. Apress.
• Panny, W.; Taudes, A.: Einführung in den Sprachkern von SQL-99, Springer, 2000
• Türker, C.: SQL:1999 & SQL:2003, dpunkt, 2003
• Vossen, G.: Datenbankmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagement-Systeme, Oldenbourg, 5.Auflage, 2008
• Bauer, A.; Günzel, H.: Data Warehouse Systeme, dpunkt 2008
• White, T., 2012. Hadoop: The definitive guide. O’Reilly Media.