Dbs Inhalte Diskussion

Siehe auch DbsInhalteStand2011 (Dbs1, Dbs2, inkl. Curriculum-Quellen)

Datenbanksysteme 1 - Grundlagen, aktuell, ab HS 2012 im 3. Semester. Vgl. Dbs1FS11. Tools: PostgreSQL (inkl. pgAdminIII), astah (UML, ggf. EA), Eclipse/Java (JDBC) sowie EclipseLink (ORM).

Datenbanksysteme 2 - Aufbau ^

Dbs2 bisher (mit Anteil Informationssysteme), im 6. Semester (bis FS 2013) ^

1. Einführung; Datenbank-Architekturen; Constraints; Stored Procedures (Oracle)
2. Cursors; Triggers; Updatable Views (Oracle)
3. Objektrelationale Datenbanksysteme (ORDBMS) inkl. JDBC (Oracle)
4. Geodatenbanksysteme (1/3): Einführung, Datentypen
5. Geodatenbanksysteme ff. (2/3): Standards; Funktionen (PostgreSQL)
6. Geodatenbanksysteme ff. (3/3): Funktionen ff.; Geodatenquellen; Diskussion
7. Objektorientierte Datenbanksysteme (ODBMS) (db4o)
8. Data Warehouses - Von Decision Support zu Data Warehouses
9. Data Warehouses - OLAP - Online Analytical Processing
10. Data Mining - Klassifikation
11. Data Mining - Assoziationsanalyse
12. Data Mining - Clustering
13. Interne Ebene: Indexstrukturen
14. Interne Ebene ff.: Materialisierte Tabellen/Views; Optimierung; NoSQL; Ausblick

Tools: Oracle 11g (mit SQLdeveloper), PostgreSQL 9 (mit PostGIS und pgAdminIII), MS SQL Server (mit Visual Studio).

Dbs2 neu mit 'reinen' DB-Themen, weiterhin 6. Semester (ab FS 2013), in Abstimmung mit Modul "Informationssysteme" ^

1. Architekturen; Stored Procedures (PL/SQL) (KES)
2. Stored Procedures ff. (KES)
3. Cursors, Triggers (Packages); Updateable Views (KES)
4. Backup und Recovery (KES)
5. Interne Ebene: Indexe (KES)
6. Interne Ebene ff.: multidim. Indexe, Optimierung (KES)
7. Daten-Replikation und -Synchronisierung (KES)
8. Datenstrukturen in RDBMS: Semistrukturierte Daten (XML) (KES)
9. Datenstrukturen in RDBMS ff.: Arrays, EAV, Trees, Graphs) (KES)
10. NoSQL-Datenbanksysteme: Einführung, Kategorien, Beispiele (KES)
11. Verteilte und Cloud Datenbanksysteme (KES? HUS?)
12. Objektrelationale Datenbanksysteme (HUS)
13. Objektorientierte Datenbanksysteme (ODBMS, db4o) (HUS)
14. In-Memory-Datenbanksysteme (HUS)

Tools: Oracle 11g (mit SQLdeveloper), PostgreSQL 9 (mit pgAdminIII).

Anpassungen:

• Ohne ODBMS, ohne OLAP und Data Warehouses => Informationssysteme
• Ohne multidim. Typen, SQL/MM (GIS) => Informationssysteme

Informationssysteme - Spezielle DB-Technologien und Data Mining ^

Neues Modul im 6. Semester (ab FS 2013, wie Dbs2) (KES) ^

1. Einführung; Geodatenbank- und Geoinformationssysteme (multidim. Datentypen) (KES)
2. Geodatenbank- und Geoinformationssysteme (multidim. Datentypen) ff. (KES)
3. Geodatenbank- und Geoinformationssysteme (multidim. Datentypen) ff. (KES)
4. Information Retrieval und maschinelle Sprachverarbeitung (KES)
5. Information Retrieval und maschinelle Sprachverarbeitung ff. (KES)
6. Data Warehouses - Von Decision Support zu Data Warehouses (HUS)
7. Data Warehouses - OLAP - Online Analytical Processing (HUS)
8. Data Mining / Data Analysis (HUS)
9. Data Mining / Data Analysis ff. (HUS)
10. Zeitlich-räumliches Data Mining (HUS)
11. Master Data Management (ZIO)
12. Information Integration Patterns (ZIO)
13. Enterprise Integration Patterns (ZIO)
14. Architekturentscheidungen und Kriterien im Bereich Datenbank- und Informationssysteme (ZIO)

Tools: Oracle (mit SQLdeveloper), PostgreSQL (mit pgAdminIII), db4o, MS SQL Server (mit Visual Studio) (weitere?).

Weitere DB-Themen:

• Temporale Datenbanksysteme
• Unklar: OLAP und Data Warehouses: Datenintegration und -Transformation (ETL)?
• DB-Programmierung: Unit-Testing, Benchmarking
• Interne Ebene: Optimierung, Performance Tuning
• Embedded Databases

Data Management (MSE) ^

Aktuell (HS 2012)

1. I. Databases beyond RDBMS (30%)
   1. Overview ODBMS, ODMG and db4o
   2. Array, Tree and Graph Types
   3. Key/Value and Document Stores
   4. Cloud Databases
2. II. Data Warehouse and OLAP Technology (20%)
   1. Introduction to Data Warehouses; A Multidimensional Data Model
   2. Data Warehouse Architecture and Data Warehouse Implementation
   3. Data Cube Computation and Data Generalization
3. III. Data Mining (30%)
   1. Introduction to Data Mining, Data Preprocessing
   2. Market Basket Analysis (Association Rules)
   3. Classification and Prediction (Decision Trees)
   4. Clustering (Hierarchical and Non-Hierarchical Methods); Applications and future research directions
4. IV. Information Retrieval (20%)
   1. Fuzzy String Matching and Free Text Search
   2. Architectures/Models, Search Engines and Crawlers
   3. Web-Information Retrieval, Text Mining

Bis 2011:

1. I. Databases beyond RDBMS (30%)
   1. Object-Oriented Databases (db4o and Query Languages)
   2. Object-Relational Mapping and Persistence frameworks
   3. XML Databases
   4. (Object-Relational Databases, Parallel and Distributed Databases, Multimedia databases, Multidimensional databases)
2. II. Data Warehouse and OLAP Technology (20%)
   1. Introduction to Data Warehouses; A Multidimensional Data Model
   2. Data Warehouse Architecture and Data Warehouse Implementation
   3. Data Cube Computation and Data Generalization
3. III Data Mining (30%)
   1. Introduction to Data Mining, Data Preprocessing
   2. Market Basket Analysis (Association Rules)
   3. Classification and Prediction (Decision Trees)
   4. Clustering (Hierarchical and Non-Hierarchical Methods); Applications and future research directions
4. IV. Information Retrieval (20%)
   1. Architecture of IR systems, Information retrieval models (Boolean), Text indexing techniques
   2. Information retrieval models (Vector Space Model), Query operations, Query languages, Performance evaluation
   3. Web-Information Retrieval
   4. (Spiders, Introduction to multimedia IR)