DBS - HSLU

ETL (Extract, Transform, Load) ist ein Prozess, welcher Daten aus mehreren gegebenenfalls
unterschiedlich strukturierten Datenquellen in einer Zieldatenbank (Data-Warehouse)
vereinigt.

Hauptmerkmal eines Sternschemas (engl. star schema) ist die Klassifikation der Daten in
die zwei Gruppen Indikatorendaten und Dimensionsdaten. Die Indikatorentabelle steht im
Zentrum, um welches die deskriptiven Dimensionstabellen angesiedelt sind; pro Dimension je
eine Tabelle. Die Dimensionstabellen hängen also sternartig an der Indikatorentabelle.

Häufig 2. oder 3. Normalform

Mithilfe von Schnittstellen und Ladeprozessen werden Daten in ein Data Warehouse integriert
(siehe ETL).

• Integration von Daten aus unterschiedlich strukturierten und verteilten Datenbeständen, um eine globale Sicht auf die Quelldaten und damit übergreifende Auswertungen zu ermöglichen
• Ermittlung verborgener Zusammenhänge zwischen Daten durch Data-Mining
• Schnelle und flexible Verfügbarkeit von Berichten, Statistiken und Kennzahlen, um etwa Zusammenhänge zwischen Markt und Leistungsangebot erkennen zu können
• Umfassende Information über Geschäftsobjekte und Zusammenhänge
• Transparenz im Zeitablauf zu Geschäftsprozessen, Kosten und Ressourceneinsatz
• Informationsbereitstellung, zum Beispiel für die Erstellung von Produktkatalogen.

Um die Auswertungsdaten themenorientiert für die OLAP-Analyse zur Verfügung zu stellen,
werden einzelne Themenbereiche in so genannte Data Marts geladen, welche oft
multidimensional mit Stern-Schemas realisiert werden.

Sammelbegriff für den IT-gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT-gestützte Analyse
und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen
vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem neu gewonnenen Wissen soll
es sich um relevantes, handlungsorientiertes Wissen handeln, welches
Managemententscheidungen zur Steuerung des Unternehmens unterstützt.

Ein Cursor ist ein Zeiger auf eine Tabellen Zeile, welche den Zugriff auf die Daten des Datensatzes
und auf den nächsten Datensatz erlaubt.

Weil man nicht alle Operationen mengenorientiert abarbeiten kann, und damit dient Der Cursor
dazu, mit Fallunterscheidungen und Schleifen einzelne Datensätze verschieden zu verarbeiten

GUI, Schnittstellen zu Nutzern und anderen Applikationen, zentrale Speicherung der Daten in
einer DB und Zugriff aus mehreren Softwareapplikationen

OODB speichern Datensätze als Objekte und weisen die gleiche Datenstruktur und Semantik auf
wie OOP-Sprachen. ORDBMS speichern Datensätze als Tupel in Tabellen, haben aber einige
Eigenschaften von OOP übernommen.

Ein Surrogat ist ein künstlicher Schlüssel. Dies wird im OP verwendet um automatisch Objekt-IDS
(OIDS) zu generieren.

Ein strukturiertes Objket ist per Definition nicht erste normalform (not first normal form, nf2)

Software, die zwischen objekten in oop und tupen in rdbms vermittelt. Vorteil: OOP-Software
kann einfacher mit RDBMS kommunizieren ohne dass ein OODB eingesetzt werden muss

• ’Trust’ security (Achtung: PostgreSQL default)

=> Authentication Methode definieren (z.B: SSPI, LDAP)

• Passwords / authentication theft

=> Hashing von Passwörtern (z.B. MD5, SCRAM)

=> Starke Passwörter

• Network snooping

=> SSL Verschlüsselung der Kommunikation

• Network pass-through spoofing

=> SSL-Zertifizierung von Client und Sever (SSL „Verify-CA“)

• Server / backup theft

=> Datenverschlüsselung in Tabellenspalten

=> Disk- und Backup-Verschlüsselung

Ein Datenbanksystem umfasst die Datenbasis und die Verwaltungsprogramme, die als Einheit gekapselt sind. Ein Dateisystem bietet nur Speicherplatz für die Datenbasis, die Verwaltungsprogramme müssen pro Dateityp separat installiert werden.

SQL-Datenbanken sind relational, NoSQL-Datenbanken sind typischerweise nicht-relational und bieten keine Schnittstelle für die SQL-Sprache. Zudem sind NoSQL für grosse Datenmengen (Sharding, scale-out) und flexible Schemas ausgerichtet.

System vs. Prozess

IDS kapselte erstmals die Datenspeicherung und den Datenzugriff bzw. deren Verwaltung in
einem einheitlichen, integrierten System unabhängig von der Applikationslogik (Data-
Independence)

DBMS fehlt, Kapselung fehlt, Sprache für DQL usw.

Beispiel: Börse Stuttgart

• Architektur
  • Dimensionen wie Kunden, Kundengruppen, Anlageprodukte, Zeiträume
  • Datenmodellierung mit Fokus auf Erweiterbarkeit
  • Schema-Integration
• Administration
  • In-House Administration
  • Zentralisiertes Metadaten-Management: Datenherkunft und Verwendung
• Technik
  • Einsatz von Standardkomponenten
  • Integration IBM Tools und Microsoft SQL Server
  • Tools für Business Analytics (Cognos)
• Nutzung
  • Zentrale Datenplattform für Reports und Analysen zur Steuerung des zentralen Handelsprozesses
  • Datenquelle: Ausgeführte Orders
  • Zugriff über Web
  • Kostensenkung bei Reporterstellung

Vorteile

• Schnelligkeit, Zeitersparnis 
• Räumliche Unabhängigkeit 
• Interaktivität 
• Suchvariabilität: eine Suche kann großen Zeitraum umfassen, mehrere Datenbanken können gleichzeitig abgefragt werden 
• Aktualität
• Mehrdimensionale Verknüpfungen möglich 
• Suchstrategie kann problemlos nachvollzogen werden (bei Recherchen in gedruckten Diensten oft problematisch) 
• mehr Einstiegspunkte pro Dokument 

Nachteile

• Erschwerter Benutzungszugang 
• "Kenntnis" einer Datenbank nur über Erfahrungswissen
• Unterschiedlichkeit der Suchsprachen und -oberflächen
• Daten reichen selten früher als vor 1965 zurück
• Abrechnung komplizierter als bei Print- oder CD-ROM-Produkt 
• Kosten "erscheinen" hoch
• Abhängigkeit von Technik (Hard- und Software, Verbindung zum Host-Rechner)
• Schwierigkeit des Browsing 

1, c, m, mc (genau eins, keins oder eins, eins oder mehrere, keins, eins oder mehrere)

Vollständig: Deckt alle Individuen der Superklasse ab.

Disjunkt: Individuen können nur in einer
der Subklassen vorkommen.

Um Redundanz in Daten und die damit verbundenen Anomalien zu vermeiden

Wenn z.B. In einer Adressliste eines Vereins zum Mitglied auch die Mitgliederkategorie
gespeichert wird, und alle Mitglieder einer Kategorie aus der Adressliste gelöscht werden,
verschwindet die Kategorie aus der Datenbank, obwohl sie in den Statuen nach wie vor
existiert.

Eine injektive Abbildung

Bei zusammengesetzten Schlüsseln wird ein Datenwert durch eine Kombination sämtlicher
Teilschlüsselattribute bestimmt, nicht nur eine Untermenge davon

A bestimmt B, B bestimmt C, C bestimmt nicht A: Dann ist C transitiv abhängig von A.