Kapitel 1 - Einführung

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Einführung in Datenbanken
Dozentin: Dr. Brigitte Mathiak (mathiak@gmail.com)
Übungsbetreuung: TBA
1
Warum sollten Sie
sich für Datenbanken
interessieren?
(1 min; Jeder für sich mit Zettel und Stift)
2
Warum sollten Sie sich für
Datenbanken interessieren?
 Daten sind wertvoll
3
Wertvolle Daten
 Addressdaten
 Personaldaten
 Kundendaten (einer Bank…)
 Umfragedaten
 Warenbestandsdaten
 Transaktionsdaten (Telefonanrufe, Einkäufe,…)
 Konstruktionsdaten (Auto, Motor, Kugellager,…)
 Geoinformationsdaten
(Straßen, Leitungen, Flüsse, Immissionen,…)
 ….
4
Kosten / Wert
100
Daten
Google
(Börsenwert
174,8 Mrd $)

Google kauft YouTube
für 1.6 Mrd $
(2006) für Software (?),
die Google selbst hat
10
Software
Bekannte
Suchalgorithmen +
Data Management
1
Hardware
100,000 Rechner
a 500 Euro
5
Warum sollten Sie sich für
Datenbanken interessieren?
 Daten sind wertvoll
 In fast jeder größeren Applikation steckt heutzutage
eine Datenbank
6
7
Berühmte Systeme
 Datenbanksysteme:
Oracle DB, IBM DB2, Mysql, Postgres, Microsoft SQL Server,
Microsoft Access, etc.
 Suchsysteme:
Google, Yahoo
 Berühmte/interessante Anwendungen:
SAP R3
Ihr Bankkonto
Ihre Haftpflichtversicherung
The GDB Human Genome Database
wer-kennt-wen
Flickr, YouTube
Amazon
…
8
Warum sollten Sie sich für
Datenbanken interessieren?
 Daten sind wertvoll
 In fast jeder größeren Applikation steckt heutzutage eine
Datenbank
 Datenmodellierung ist ein wichtiges Thema
9

Daten – Information – Wissen
 Wissen:
Vorlesung „Datenbanken für Mathematik“
am 5. Oktober 2011, Block 3 in C10 8.02
 Informationen:
„5. Oktober 2011, Block 3“, ….
 Daten:
„2011100503C108.02“,…
Kein Wissen ohne Daten
Übergang vom Daten- zum Wissensmanagement ist nahtlos
10
Wo benötigt man Methoden
des Data Engineering?

 Desktop
Einloggen (single sign-on) 
Textverarbeitung 
Filesystem 
Addressen 
 Handy, Smartcards, Auto
Nein, aber oft schmerzlich vermisst!
→ Neuere Entwickungen:
Eingebettete Datenbanken (z.B. für Smartcards)
 Banken
 Telekom
…
 Besser wäre die Frage:
Wo benötigt man keine Methoden des Data Engineering?!
11

Data Engineering
Modellierung
Prozesse
Algorithmen Data Engineering
& Management
Logik
Statistik
Systembau
12
Warum sollten Sie sich für
Datenbanken interessieren?

 Daten sind wichtig!
 In fast jeder größeren Applikation steckt heutzutage eine
Datenbank
 Datenmodellierung ist ein wichtiges Thema
 Bei vielen Arbeitgebern und vielen Arbeitsfeldern ein
Muss
13
Junior Entwickler (w/m)
IHR PROFIL •Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik oder
eine vergleichbare Ausbildung
•Sehr gute Kenntnisse in der objektorientierten
Frontendentwicklung mit JSP, ExtJS, CSS, JavaScript und
XML
•Sicherer Umgang mit einem oder mehreren MVCFrameworks (z. B. jQuery, ExtJS)
•Kein Muss aber schön wären erste Erfahrungen mit dem
JBoss Framework
•Kenntnisse in Oracle PL SQL, MySQL oder MS SQL
•Logisches und analytisches Denkvermögen sowie
Teamfähigkeit
•Flüssiges Deutsch und gutes Englisch
14
SAP Basis- und DatenbankAdministrator (m/w)
 Sie haben ein abgeschlossenes Studium der Fachrichtung
Informatik (UNI, FH, BA) bzw. in einer anderen adäquaten
Fachrichtung oder eine vergleichbare Ausbildung mit
mehrjähriger Berufserfahrung
 Ihre praktische Erfahrungen in der Administration von SAP
Produkten unter Windows ist umfangreich, die Erfahrung im
Betrieb unter UNIX (AIX und Linux) ist stabil
 Idealerweise haben Sie zudem gute Kenntnisse in der
Administration von Oracle-, DB2- , SQL Server und MaxDB
Datenbanken. Den Schwerpunkt erwarten wir auf Windows
SQL, Erfahrung mit Oracle Datenbanken ist gewünscht.
15
Systemingenieur /-in Oracle
 abgeschlossenes Studium der Informatik oder vergleichbare
Qualifikation mit IT-Bezug
 fachlich bezogene Ausbildung bzw. umfangreiche
Praxiskenntnisse zu relationalen Datenbanken, fundiertes
fachliches Knowhow und einschlägige Betriebserfahrung im
Umfeld von Oracle-Datenbanken
 Grundkenntnisse zu DB2 für LUW oder Microsoft SQL von
Vorteil
 sehr gute Kenntnisse in den Bereichen Unix-Betriebssystemen
(Linux, Solaris) und Performance-Analyse (Systeme,
Datenbanken)
 erweitertes Knowhow in der Perl-Programmierung und im
Scripting auf Unix-Systemen, Basis-Know-how in JavaProgrammierung
16

Kernfragen
 Wie verwaltet man Daten?
Intuitiv?
Konsistent?
Effizient?
Sicher?
Nebenläufig?
→ Data & Knowledge Engineering
17

Ziele der Vorlesung
 Analytisches Verständnis des Data Engineering
 Kenntnisse verschiedener Datenbankparadigmen
 Erweiterte Kenntnisse der Standard-Datenbankanfragesprache
SQL
Didaktische Methoden
 Vorlesung (v.a. sinnvoll durch mitdenken und fragen!)
 Papierübung: analytisches Verständnis
 Praxisübung: Umgang mit praktischen Problemen
Arbeit in mehreren Teams
Übernahme von Verantwortung für die Arbeit anderer
18
Aufgaben
 Theoretische Aufgaben
 Orientiert am Vorlesungsstoff
 Praktische Aufgaben
 Erstellen und Benutzen einer DB
 Umgang mit einfachen Datenmengen
 Integration mit Anwendungen
19
Wann und wo?
 Donnerstags Vorlesung in D14/204 von 16.00 bis 17.30
 In x-Wochen bis 19.15
 3 Übungsgruppen:
Do x von 12 bis 13.30 in D14/112
Do y von 12 bis 13.30 in D14/112
Do y von 17.45 bis 19.15 in D15/202
 3 Hausaufgaben abzugeben am 10.5., 31.5 und 21.6
 Sie müssen alle Hausaufgaben abgeben!
 Davon maximal eine schlechte Abgabe
 Am Liebsten per Email (mathiak@gmail.com) oder in der
Vorlesung an dem Tag
20
Folgendes Buch liegt der Vorlesung zugrunde:
Alfons Kemper und Andre Eickler
Oldenbourg Verlag, München, 2009
7. aktualisierte und erweiterte Auflage
Die Folien wurden weitgehend von den Autoren übernommen.
(Siehe auch http://www-db.in.tum.de/research/publications/books/DBMSeinf)
Weitere Folien und Ideen stammen von Sergej Sikov, York Sure-Vetter, Donald
Kossmann und dem Internet (insbesondere Wikipedia)
21
Literatur:
 A. Kemper , A. Eickler
Datenbanksysteme – Eine Einführung.
Oldenbourg Verlag, 2009. 7. Auflage.
 A. Silberschatz, H. F. Korth und S. Sudarshan
Database System Concepts, 4. Auflage, McGraw-Hill Book Co.,
2002.
 R. Elmasri, S.B. Navathe: Fundamentals of Database Systems,
Benjamin Cummings,
Redwood City, Ca, USA, 2. Auflage,
1994
 R. Ramakrishnan, J. Gehrke: Database Management Systems,
3. Auflage, 2003.
 G. Vossen : Datenmodelle, Datenbanksprachen und DatenbankManagement-Systeme. Oldenbourg, 2001.
22
 D. Maier: The Theory of Relational Databases. Computer
Science Press. 1983.
 S. M. Lang, P.C. Lockemann: Datenbankeinsatz. Springer
Verlage, 1995.
 C. Batini, S. Ceri, S.B. Navathe: Conceptual Database Design,
Benjamin Cummings,
Redwood City, Ca, USA, 1992.
 C. J. Date: An Introduction to Database Systems. McGraw-Hill,
8. Aufl., 2003.
 J.D. Ullmann, J. Widom: A First Course in Database Systems,
McGraw Hill, 2. Auflage, 2001.
23
 A. Kemper, G. Moerkotte: Object-Oriented Database
Management: Applications in Engineering and Computer
Science, Prentice Hall, 1994
 E. Rahm: Mehrrechner-Datenbanksyseme. Addison-Wesley,
1994.
 P. Dadam: Verteilte Datenbanken und Client/Server Systeme.
Springer Verlag, 1996
 G. Weikum, G. Vossen: Transactional Information Systems:
Theory, Algorithms, and the Practice of Concurrency Control.
Morgan Kaufmann, 2001.
 T. Härder, E. Rahm: Datenbanksysteme – Konzepte und
Techniken der Implementierung, 2001.
24
Die Lernampel
Sehr prüfungsrelevant!

Empfehlenswert
Zusatzinformation
25
Jetzt geht’s los!
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