Multimediale Informationssysteme und Datenbanken
Multimediale Informationssysteme und Datenbanken
Multimediale Informationssysteme und Datenbanken
Definieren Sie „Datenelement“
Gruppierung von einem oder mehrerer Zeichen zu einem Wort, einer Gruppe von Wörtern oder einer Zahl, z.B. zu einem Artikelnamen oder einer Artikelnummer.
Definieren sie "Datensatz"
Gruppe von inhaltlich zusammenhängenden Datenelementen, die verschiedene Eigenschaften desselben Phänomens beschreiben
Definieren sie "Datei"
Zusammenfassung logisch zusammengehörender, gleichartiger Datensätze
Definieren sie "Datenbank"
Gruppe von Dateien, zwischen denen logische Abhängigkeiten bestehen
Möglichst redundanzfreie Sammlung von Daten, die so strukturiert sind, dass sie von mehreren Benutzern und Anwendungen gleichzeitig und effizient genutzt werden können
Erklären Sie die vier Merkmale des ACID-Prinzips bei Datenbanken.
Atomicity: alle Operationen werden ganz oder gar nicht ausgeführt
Consistency: Datenbank ist nie in inkonsistentem Zustand, Konsistenzregeln immer erfüllt
Isolation: nebenläufige Operationen beeinflussen sich nicht gegenseitig
Durability: ausgeführte Operationen bleiben auch bei Absturz, Stromausfall etc. erhalten
Erläutern Sie die Problematik der Speicherhierarchie.
Warum sind B-Bäume ein geeigneter Lösungsansatz für den effizienten Zugriff auf große Datenbestände?
Speicherhierarchie: Gegensatz zwischen ...
kleine, schnelle Speicher (Cache/RAM) ↔
grosse, langsame Speicher (Flash/Platte)
B-Bäume:
Indizierung grosser Datenmengen mit geringer Baum-Tiefe
→ wenige (langsame) Zugriffe
● zwischen n und 2n Unterknoten
Typische Merkmale für die Anwendungsbereiche relationaler Datenbanken
- Einfach strukturierte Datenobjekte und einfache Datentypen
-
Einfache Anfragen und Updates an die / in der Datenbank – kurze und häufige Datenbankbefehle („Transaktionen“)
-
Hohe Transaktionsraten
-
Häufige „in place“-Updates: neue Werte ersetzen alte Werte in der Datenbank
Nennen Sie 3 Gründe für den Einsatz von Systemen zum Datenbank-Management, und erläutern Sie diese kurz.
Redundanzvermeidung: zentraler Speicherort statt Einzelkopien
Garantieren von Konsistenz: DMBS kann ungültige Daten filtern
Datenunabhängigkeit: Abstraktion von physischem Speicher
Zugriffskontrolle: fein-granulare Rechtevergabe möglich
Welche 3 Ebenen des Umgangs mit Datenbanken sind in der Sprache SQL vereinigt? Nennen Sie die drei wichtigsten Bereiche, und geben Sie jeweils den Namen eines passenden SQL-Befehl als Beispiel an.
- Data Definition (CREATE TABLE)
- Data Manipulation (SELECT/INSERT/UPDATE)
- Data Administration (GRANT)
Nennen und erl.utern Sie die 5 wichtigsten Modellprimitive und Eigenschaften des ER-Modells anhand des folgenden Beispiels:
Entity: individuell identifizierbares Objekt der Wirklichkeit; z. B. der Angestellte Müller, das Projekt 3232
Attribute: Typisierung gleichartiger Eigenschaften, z. B. Nachname, Vorname und Eintrittsdatum für den Entitätstyp Angestellter
Relation: Verknüpfung / Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Entitäten; z. B. Angestellter Müller leitet Projekt 3232)
Kardinalität: legt fest, an wie vielen konkreten Beziehungen seine Entitäten beteiligt sein können oder müssen
Primärschlüssel: identifiziert einen Datensatz dieser Relation eindeutig
Wie lässt sich ein ER-Modell in ein Relationenmodell (tabellenbasiert) überführen?
- Für jede Entity eine Tabelle anlegen
- Spalten sind Attribute
- Für jede Relation eine Tabelle anlegen
- Spalten sind Primärschlüssel der Entities
Erläutern Sie knapp die grundlegende Funktion des Map-Reduce-Verfahrens. Warum eignet es sich für den Umgang mit „big data“?
- Map – jeder Datensatz wird auf ein Key-Value-Paar abgebildet
- Reduce – alle Werte mit gleichen Keys werden zusammengefasst.
- Verfahren zu effizienten parallelen Datenverarbeitung
- map und reduce jeweils sehr gut parallelisierbar
Nennen sie 3 Datenbankparadigmen
- ACID
- BASE
- CAP
BASE
- Basically Available
- Soft State
- Eventually Consistent
CAP
- consistency (C)
-
high availability (A)
-
tolerance to network partitions (P)
Eigenschaften des ACID-Prinzips
-
Starke Konsistenz der Daten
-
Isolation
-
Fokus auf „commit“-Operationen
-
Eingebettete Transaktionen
-
Verfügbarkeit?
-
Weiterentwicklung schwierig
Eigenschaften des BASE-Prinzips
-
Schwache Konsistenz
-
Verfügbarkeit zuerst
-
„best effort“
-
ungefähre Antworten OK (aggressiv / optimistisch)
-
einfacher, schneller
-
leichtere Weiterentwicklung
Wie arbeitet eine Hash-Funktion?
Nennen Sie zwei hauptsächliche Anwendungsbereiche.
- Hash-Funktion reduziert beliebigen Datensatz auf (möglichst) eindeutigen Integer fester Länge.
- Transformation eines Schlüsselwertes (Zahl, String, etc.) in einen numerischen Zielwert, der unmittelbar als Adressposition oder als Arrayindex dienen kann
Einsatz: Suche nach Datensatz, Signaturen in der Kryptographie, Integritätsprüfung
Welche Vor- und Nachteile bieten Hash-Verfahren gegenüber Suchverfahren, die mit Wertvergleichen arbeiten?
Erläutern Sie jeweils kurz
- Hashbasiert:
- schneller, da weniger Arbeitsschritte
- anfällig für Kollisionen
- trifft Annahmen über Datenmenge
- schlechtes Worst-Case-Verhalten
- keine Bereichssuche / Sortierung
- Vergleichsbasiert:
- langsamer O(log n)
- Geschwindigkeit konsistent
Adjazenz- und Inzidenzmatrix
Beispiel
Was versteht man unter dem Semantic Gap bei Multimedia-Retrievalsystemen?
Geben Sie ein konkretes Beispiel an.
Differenz zwischen semantischem Inhalt von Daten und dem für das System zugänglichen Teil
Beispiel: was stellt ein Foto dar, welche Teile des Bildinhalts sind relevant, und wie kann das System die Semantik erfassen?
Welche 3 grundlegenden Anforderungen an verteilte Datenbanken beschreibt das CAP-Theorem?
Wieviele können gleichzeitig erfüllt werden?
- Consistency
- Availablity
- Partition Tolerance
Immer nur 2 gleichzeitig
Vergleichen Sie die beiden Paradigmen ACID und BASE, insbesondere im Hinblick auf die 3 Prinzipien des CAP-Theorems
ACID
- stellt Konsistenz über alles
- auch auf Performance-Kosten
- keine Partitionstoleranz
BASE
- stellt Verfügbarkeit zuerst
- Konsistenz wird „bei Gelegenheit“ wiederhergestellt
- aber partitionstolerant
Szenario:
mehrere Personen teilen sich zur Datenverwaltung eine Excel-Datei in einem Dropbox-Ordner.
Welche zwei Prinzipien des CAP-Theorems gelten hier, und wieso?
Wie wird das fehlendePrinzip „umgangen“?
Availability: lokale Kopie ist immer verfügbar
Partition tolerance: Synchronisation nur während Verbindung
Consistency wird durch mehrfache Kopien im Konfliktfall umgangen
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Lernkarten
Definieren Sie „Datenelement“
Gruppierung von einem oder mehrerer Zeichen zu einem Wort, einer Gruppe von Wörtern oder einer Zahl, z.B. zu einem Artikelnamen oder einer Artikelnummer.
Definieren sie "Datensatz"
Gruppe von inhaltlich zusammenhängenden Datenelementen, die verschiedene Eigenschaften desselben Phänomens beschreiben
Definieren sie "Datei"
Zusammenfassung logisch zusammengehörender, gleichartiger Datensätze
Definieren sie "Datenbank"
Gruppe von Dateien, zwischen denen logische Abhängigkeiten bestehen
Möglichst redundanzfreie Sammlung von Daten, die so strukturiert sind, dass sie von mehreren Benutzern und Anwendungen gleichzeitig und effizient genutzt werden können
Erklären Sie die vier Merkmale des ACID-Prinzips bei Datenbanken.
Atomicity: alle Operationen werden ganz oder gar nicht ausgeführt
Consistency: Datenbank ist nie in inkonsistentem Zustand, Konsistenzregeln immer erfüllt
Isolation: nebenläufige Operationen beeinflussen sich nicht gegenseitig
Durability: ausgeführte Operationen bleiben auch bei Absturz, Stromausfall etc. erhalten
Erläutern Sie die Problematik der Speicherhierarchie.
Warum sind B-Bäume ein geeigneter Lösungsansatz für den effizienten Zugriff auf große Datenbestände?
Speicherhierarchie: Gegensatz zwischen ...
kleine, schnelle Speicher (Cache/RAM) ↔
grosse, langsame Speicher (Flash/Platte)
B-Bäume:
Indizierung grosser Datenmengen mit geringer Baum-Tiefe
→ wenige (langsame) Zugriffe
● zwischen n und 2n Unterknoten
Typische Merkmale für die Anwendungsbereiche relationaler Datenbanken
- Einfach strukturierte Datenobjekte und einfache Datentypen
-
Einfache Anfragen und Updates an die / in der Datenbank – kurze und häufige Datenbankbefehle („Transaktionen“)
-
Hohe Transaktionsraten
-
Häufige „in place“-Updates: neue Werte ersetzen alte Werte in der Datenbank
Nennen Sie 3 Gründe für den Einsatz von Systemen zum Datenbank-Management, und erläutern Sie diese kurz.
Redundanzvermeidung: zentraler Speicherort statt Einzelkopien
Garantieren von Konsistenz: DMBS kann ungültige Daten filtern
Datenunabhängigkeit: Abstraktion von physischem Speicher
Zugriffskontrolle: fein-granulare Rechtevergabe möglich
Welche 3 Ebenen des Umgangs mit Datenbanken sind in der Sprache SQL vereinigt? Nennen Sie die drei wichtigsten Bereiche, und geben Sie jeweils den Namen eines passenden SQL-Befehl als Beispiel an.
- Data Definition (CREATE TABLE)
- Data Manipulation (SELECT/INSERT/UPDATE)
- Data Administration (GRANT)
Nennen und erl.utern Sie die 5 wichtigsten Modellprimitive und Eigenschaften des ER-Modells anhand des folgenden Beispiels:
Entity: individuell identifizierbares Objekt der Wirklichkeit; z. B. der Angestellte Müller, das Projekt 3232
Attribute: Typisierung gleichartiger Eigenschaften, z. B. Nachname, Vorname und Eintrittsdatum für den Entitätstyp Angestellter
Relation: Verknüpfung / Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Entitäten; z. B. Angestellter Müller leitet Projekt 3232)
Kardinalität: legt fest, an wie vielen konkreten Beziehungen seine Entitäten beteiligt sein können oder müssen
Primärschlüssel: identifiziert einen Datensatz dieser Relation eindeutig
Wie lässt sich ein ER-Modell in ein Relationenmodell (tabellenbasiert) überführen?
- Für jede Entity eine Tabelle anlegen
- Spalten sind Attribute
- Für jede Relation eine Tabelle anlegen
- Spalten sind Primärschlüssel der Entities
Erläutern Sie knapp die grundlegende Funktion des Map-Reduce-Verfahrens. Warum eignet es sich für den Umgang mit „big data“?
- Map – jeder Datensatz wird auf ein Key-Value-Paar abgebildet
- Reduce – alle Werte mit gleichen Keys werden zusammengefasst.
- Verfahren zu effizienten parallelen Datenverarbeitung
- map und reduce jeweils sehr gut parallelisierbar
Nennen sie 3 Datenbankparadigmen
- ACID
- BASE
- CAP
BASE
- Basically Available
- Soft State
- Eventually Consistent
CAP
- consistency (C)
-
high availability (A)
-
tolerance to network partitions (P)
Eigenschaften des ACID-Prinzips
-
Starke Konsistenz der Daten
-
Isolation
-
Fokus auf „commit“-Operationen
-
Eingebettete Transaktionen
-
Verfügbarkeit?
-
Weiterentwicklung schwierig
Eigenschaften des BASE-Prinzips
-
Schwache Konsistenz
-
Verfügbarkeit zuerst
-
„best effort“
-
ungefähre Antworten OK (aggressiv / optimistisch)
-
einfacher, schneller
-
leichtere Weiterentwicklung
Wie arbeitet eine Hash-Funktion?
Nennen Sie zwei hauptsächliche Anwendungsbereiche.
- Hash-Funktion reduziert beliebigen Datensatz auf (möglichst) eindeutigen Integer fester Länge.
- Transformation eines Schlüsselwertes (Zahl, String, etc.) in einen numerischen Zielwert, der unmittelbar als Adressposition oder als Arrayindex dienen kann
Einsatz: Suche nach Datensatz, Signaturen in der Kryptographie, Integritätsprüfung
Welche Vor- und Nachteile bieten Hash-Verfahren gegenüber Suchverfahren, die mit Wertvergleichen arbeiten?
Erläutern Sie jeweils kurz
- Hashbasiert:
- schneller, da weniger Arbeitsschritte
- anfällig für Kollisionen
- trifft Annahmen über Datenmenge
- schlechtes Worst-Case-Verhalten
- keine Bereichssuche / Sortierung
- Vergleichsbasiert:
- langsamer O(log n)
- Geschwindigkeit konsistent
Adjazenz- und Inzidenzmatrix
Beispiel
Was versteht man unter dem Semantic Gap bei Multimedia-Retrievalsystemen?
Geben Sie ein konkretes Beispiel an.
Differenz zwischen semantischem Inhalt von Daten und dem für das System zugänglichen Teil
Beispiel: was stellt ein Foto dar, welche Teile des Bildinhalts sind relevant, und wie kann das System die Semantik erfassen?
Welche 3 grundlegenden Anforderungen an verteilte Datenbanken beschreibt das CAP-Theorem?
Wieviele können gleichzeitig erfüllt werden?
- Consistency
- Availablity
- Partition Tolerance
Immer nur 2 gleichzeitig
Vergleichen Sie die beiden Paradigmen ACID und BASE, insbesondere im Hinblick auf die 3 Prinzipien des CAP-Theorems
ACID
- stellt Konsistenz über alles
- auch auf Performance-Kosten
- keine Partitionstoleranz
BASE
- stellt Verfügbarkeit zuerst
- Konsistenz wird „bei Gelegenheit“ wiederhergestellt
- aber partitionstolerant
Szenario:
mehrere Personen teilen sich zur Datenverwaltung eine Excel-Datei in einem Dropbox-Ordner.
Welche zwei Prinzipien des CAP-Theorems gelten hier, und wieso?
Wie wird das fehlendePrinzip „umgangen“?
Availability: lokale Kopie ist immer verfügbar
Partition tolerance: Synchronisation nur während Verbindung
Consistency wird durch mehrfache Kopien im Konfliktfall umgangen
