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Lernziele

  • Verständnis grundlegender Datenbankkonzepte
  • Verständnis von Datenbanktechnologien anhand ausgewählter Beispielsysteme
  • Praktische Nutzung von Datenbankfunktionalität auf Grundlage von Fallbeispielen

Aspekte die im Modul behandelt werden

  • Datenbank-Abfrage-Sprachen (SQL, JSON Path Language, Cypher)
  • Nebenläufigkeit als Teil der Transaktionsverabeitung
  • Geo-Datenverarbeitung
  • Graph-Datenverarbeitung
  • JSON-Datenverarbeitung
  • NoSQL-Datenbanksysteme (insbesondere Konsistenz und Verteilung)

Die Veranstaltung hat einen technologischen Charakter verbunden mit Entwicklungstätigkeiten,
d.h. Abfragen und Programmierung sind wesentliche Bestandteile.
Programmentwicklung findet in Python auf Grundlage von Jupyter Notebooks satt.

Prüfung

  • Bearbeitung von Übungsaufgaben
  • Präsentation von Arbeitsergebnissen
  • Keine Klausur

Terminplan

Datum

InhaltAbgabe
05.04
  • Vorlesung erweiterte SQL-Konzepte
  • SQL-Aufgaben
  • Python / DB Einführung
  • Einführung Ü1

12.04
  • Abstimmung Lösungskonzept Ü1
  • Vorlesung Nebenläufigkeit
  • Anwendung Nebenläufigkeit in Postgres
  • Einführung Ü2
17.04
Ü1
19.04
  • Präsentation Studierende: Nebenläufigkeit
  • Geo-Datenverarbeitung

26.04
  • Graph-Datenverarbeitung

01.05
Ü2

03.05
  • Präsentation Studierende: NoSQL

10.05
  • NoSQL
15.05, 24:00: Ü3
17.05
  • PräsentationStudierende: NoSQL

24.05
  • Bearbeitung Ü4
29.05
Ü5


Prüfungsleistungen

P1 (Entwicklung): Betrugserkennung bei Kreditkartennutzung

  • Näheres kommt noch

P2 (Präsentation): Analyse der Nebenläufigkeitsmechanismen ausgewählter DB-Systeme

  • Näheres kommt noch

P3 (Entwicklung): Geo-Datenverarbeitung

  • Näheres kommt noch

P4 (Präsentation): Graph-Datenverarbeitung

  • Näheres kommt noch

P5 (Entwicklung): JSON-Datenverarbeitung

  • Näheres kommt noch
  • Keine Stichwörter