Warum ADBKT?

  • Wollen sie wissen, was SQL so alles kann und verstehen, wie man damit eine Erkennung von Kreditkartenbetrug bauen kann?
  • Wollen sie verstehen, was Multi Version Concurrency Control bedeutet und untersuchen, wie verschiedene Datenbanksysteme damit Nebenläufigkeit steuern
  • Wollen sie lernen, wie Datenbanksysteme die Verarbeitung von Geodaten unterstützen und auf dieser Grundlage selbst ein geodatengesteuertes Informationssystem bauen?
  • Wollen sie verstehen, wie Graphdatenbanksysteme ticken und sehen, wie damit kürzesteste Pfade und zentrale Punkten in Graphen ermittelt werden können?
  • Wollen sie lernen, wie JSON innerhalb von Datenbanksystemen verarbeitet werden kann und wie damit serviceorientierte Systeme gebaut werden können?
  • Haben sie schon einmal die Begriffe NoSQL, Replikation, Sharding gehört und wollen verstehen, was sich dahinter verbirgt

Dann könnte diese Lehrveranstaltung für sie von Interesse sein.



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 Intro
  • Vorlesung SQL
  • Benutzung DBeaver, Python / DB Einführung / Pandas Visualisierungen
  • P1: Erkennnung Kreditkartenbetrug
    • Überblick Aufgabenstellung
    • Analyse der Daten
    • Präsentation Analyseergebnisse
  • Vorlesung Metriken für Klassifikatoren

12.04
  • P1: Statuscheck / Weiterarbeit
  • Vorlesung Nebenläufigkeit
  • Ü1: Anwendung Nebenläufigkeit in Postgres
  • Vorlesung Verteilte Transaktionen - 2 Phase Commit Protocol
  • P2: Analyse der Nebenläufigkeitsmechanismen ausgewählter DB-Systeme
P1
19.04
  • P2: Präsentation Arbeitsergebnisse
  • Vorlesung Geo-Datenverarbeitung
  • Anwendung Spatial-Queries
  • Visualisierung Geodaten
  • P3: Geodaten-Informationssystem
P2
26.04
  • P3: Statuscheck / Weiterarbeit
  • Vorlesung NoSQL


03.05
  • P3: Präsentation Arbeitsergebnisse
  • Vorlesung Graph-Datenverarbeitung
  • P4: Graph-Datenverarbeitung
P3
10.05
  • P4: Präsentation Arbeitsergebnisse
  • Vorlesung SAP Hana
P4
17.05
  • Vorlesung JSON-Datenverarbeitung
  • P5: JSON-Datenverarbeitung

24.05
  • P5: JSON-Datenverarbeitung
P5