DBM Lernkartei 2. Semester

DBM Lernkartei 2. Semester

DBM Lernkartei 2. Semester


S. H.
Diese Lernkarten bieten eine grundlegende Einführung in Datenbankkonzepte und -systeme. Sie behandeln Themen wie verschiedene Datenbanktypen, Trigger, Transaktionen und Sperrmechanismen, sowie Big Data und Data Warehousing. Die Karteikarten sind ideal für Studierende und Berufseinsteiger in der Informatik, die ein solides Verständnis der Grundlagen von Datenbanken und deren Anwendung in Unternehmen erlangen möchten.
Karten
18
Lernende
2
Sprache
Deutsch
Kategorie
Informatik
Stufe
Grundschule
Erstellt / Aktualisiert
09.06.2018 / 03.11.2019

Lernkarten

Merkmale von einem Enterprise Datenbanksystem

- parallele Massenabfragen

- Unterstützung von Multiprozessen

- Clusterunterstützung / High Availability

- Replikation

- Laufzeitoptimierung

- ERP-Unterstützungs (zb. Data Warehousing, Reporting)

Nenne 3 Datenbanksysteme

- Oracle

- MySWL

- Microsoft SQL Server

Nenne 5 Module eines Enterprise Ressource Planning System (ERP)
(Bsp: SAP)

- Materialwirtschaft

- Customer Relationship Management (CRM)

- Produktion 

- FIBU

- Controlling

- HR

- Marketing

Was ist Data Warehousing?

Dies ist ein zentrales Datenbanksystem, das zu Analysezwecken im Unternehmen eingesetzt wird. Das System extrahiert, sammelt und sichert Daten aus verschiedenen Datenquellen. 

Was ist Data Mining?

dies ist die systematische Anwendung computergestützten Methoden, um in vorhandenen Datenbästenden Muster, Trends oder Zusammenhänge zu erkennen. 

Was ist Reporting?

dies sind die automatischen Berichte 

ACID Prinzip

Atomic (Unteilbarkeit, Ununterbrechbarkeit)

Consistency (Widerspruchsfreiheit der Daten)

Isolation (Isolierter Ablauf schützt vor Seiteneffekten)

Durability (Dauerhaftigkeit setzt Rekonstruierbarkeit voraus) 

 

Das ACID-Prinzip garantiert jedem Anwender, konsistente Datenbankzustände in ebensolche überführen zu können. 

Exklusives Sperren (exclusive locks)

Ein bestimmtes Objekt wird ausschliesslich von einer Transaktion bearbeitet, die übrigen konkurrierenden Transaktionen müssen warten bis das Objekt wieder frei ist. 

Sperrprotokoll (locking protokoll)

In einem Sperrprotokoll wird festgehalten, auf welche Art und Weise Sperren berhängt bzw. aufgehoben werden. Falls die Sperrung zu früh zurückgegeben wird, können nicht serialisierbare Abläufe entstehen. 

Deadlock Situation

Wenn sich mehrere Transaktionen gegenseiteig blockieren, wird dies deadlock Situation genannt. 

Trigger

= Auslösemechanismus 

Ein Trigger ist eine benutzerdefinierte Prozedur, die automatisch bei Erfüllung einer bestimmten bedingugn eines DBMS gestartet wird. Sie kann Überprüfungs und Berechnungsfunktionen übernehmen

Merkmale eines Triggers

- Trigger sind mit einer Tabelle verknüpft

- Trigger werden automatisch aufgerufen

- Trigger können nicht direkt aufgerufen werden

- Trigger sind Teil der Transaktion, von der sie ausgelöst wurden

Was ist eine dezentrale bzw. verteilte Datenbank?

Eine Datenbank ist dezentral/ verteilt, wenn sie durch ein einziges logisches Datenbankschema beschrieben, aber mehrer physische Tabellenfragmente auf geographisch verteilten Rechnern hält. 

Was ist eine temporale Datenbank? 

Als temporale Datenbank werden Datenbanksysteme bezeichnet, die eine Unterstützung zumindest einiger Aspekte der Speicherung zeitbezogener Daten bieten

Was sind Objektrelationale Datenbanken? 

dies ist für bereits strukturierte Daten. Bsp: Buch - Autor - Schlagworte

 

(Denn bereits strukturierte Daten eigenen sich schlecht für relationale Datenbanken)

Was ist eine Multidimensionale Datenbank? 

Eine Multidimenstionale Datenbank ist ein Datenbankkonzept, bei dem die Daten in mehreren Dimensionen gespeichert werden. Es beschränkt sich nicht auf zwei Dimensionen, wie eine relationale Datenbank, sondern auf viele. Das MDB-Konzept ist speziell für Data Warehouse (DWH) und Online Analytical Processing (OLAP) respektive multidimensional OLPA (MOLAO) optimiert

Was ist eine Wissensbasierte Datenbank?

Datenbank mit Fakten und Regeln. 
Logische Programmiersprachen wie Prolog

Nenne die 4 V's von Big Data 

1. Volume

2. Velocity

3. Variety

4. Value

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