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Datenbanken und
Informationssysteme

Lehrveranstaltungen SS 2011

 
Einführung in die Datenbankprogrammierung (Datenbanksysteme I) (0)
Dozent:Prof. Dr. rer. nat. habil. Udo Lipeck
Vorlesung: Di 14:15 - 15:45, Hörsaal F 102 (Hauptgebäude)
Betreuer:Dr. rer. nat. Michael Schäfers
Übung: (Übungen in Kleingruppen: Mi 9, Mi 13. Mi 13, Do 9, Fr 11)
Beginn: Vorlesung: 05.04.2011
Übung: (wird noch bekanntgegeben)
Einordnung: Grundstudium, Bachelor INF/TI: GI-Pflicht
Vorkenntnisse: Datenstrukturen und Algorithmen (notwendig)
Lernziele: Prinzipien von Datenbankmodellen, -sprachen und -systemen kennenlernen; Datenmodellierungen verstehen und selber erstellen; Fähigkeit zur Anfrageformulierung erwerben; mit der Datenbanksprache SQL praktisch umgehen, insbes. für Anfragen und zur Programmierung von Datenbankanwendungen; verschiedene Paradigmen von Anfragesprachen verstehen; Einblicke in den Aufbau von Datenbankmanagementsystemen bekommen.
Stoffplan: * Prinzipien von Datenbanksystemen
* Datenmodellierung: Entity-Relationship-Modell, Relationenmodell
* Relationale Anfragesprachen: Anfragen in SQL, Semantik in der Relationenalgebra
* Updates und Tabellendefinitionen in SQL
* Datenbankprogrammierung in PL/SQL und JDBC
* weitere Konzepte von Datenbanksprachen, insbes. zur Integritätssicherung und zum Datenschutz
* Aufbau von DBMS
Literatur: Elmasri/Navathe; Grundlagen von Datenbanksystemen, 3.Aufl., Pearson, 2009
Kemper/Eickler: Datenbanksysteme, 7.Aufl., Oldenbourg, 2009
Saake/Sattler/Heuer: Datenbanken: Konzepte und Sprachen, 3.Aufl., MITP, 2008
eigene Begleitmaterialien (Folienkopien, werden im WWW bereitgestellt)
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Datenbanksprachen: einfach - logisch - portabel [bis SS17] (2)
Dozent:Dr. rer. nat. Hans Hermann Brüggemann
Vorlesung: Di 8:30 - 10:00, Hörsaal F 128 (Hauptgebäude)
Betreuer:Dr. rer. nat. Hans Hermann Brüggemann
Übung: Do 12:00 - 12:45, Hörsaal A 310 (Hauptgebäude)
Beginn: Vorlesung: 05.04.2011
Übung: 07.04.2011
Einordnung: Master/KKB_IS (Informationssysteme), Master/KKB_ThI (Theoretische Informatik)
Vorkenntnisse: Einführung in die Datenbankprogrammierung und Datenbanksysteme
Lernziele: Die Studierenden kennen unterschiedliche Aspekte von Datenbanksprachen: Sie wissen, dass automatisierte Navigation im Datenbankschema vereinfachtes SQL ermöglicht. Sie wissen, dass Logik und Rekursion als Datenbanksprachmittel größere Ausdrucksstärke ermöglichen, aber erhebliche Anstrengungen zur Optimierung erfordern. Sie kennen XML als flexible Schnittstelle für den Datenaustausch zwischen Datenbanken und Web.
Stoffplan: 1 Anfragen an Universalrelation-Sichten
1.1 Anfragen durch Navigation im Datenbankschema
1.2 Ziele und Arbeitsweise von Universalrelation-Systemen
1.3 Für Universalrelation-Systeme geeignete Datenbankschemas
1.4 Anfragehypergraph, Verbundbedingung und Fenster
1.5 Optimierung durch inline views und natürlichen Verbund
1.6 Datenbankvariablen
1.7 Unteranfragen
1.8 Mengenoperationen
1.9 Oder-Verknüpfungen in Bedingungen
1.10 Realisierung mit Outer-Join
1.11 Aggregieren und Sortieren
1.12 Fremdschlüssel-basierte Universalrelation-Systeme
2 Logische Datenbanken
2.1 Grundbegriffe der Prädikatenlogik
2.2 Datenbanken und Prädikatenlogik
2.3 Strukturen: logische Datenbankschemas
2.4 Änderungen und Anfragen im logischen Datenmodell
2.5 Fixpunktsemantik
2.6 Sichere Klauseln
2.7 Logische und relationale Anfrageoperatoren
2.8 Exkurs: Negation
3 Optimierung von logischen Anfragen
3.1 Vereinfachung von Klauseln
3.2 Entfernen von Redundanz
3.3 Reduktion der Redundanz auf die Implikation
3.4 Tableauoptimierung
3.5 Optimierung mit materiellen Sichten
3.6 Übersetzung in relationale Ausführungspläne
3.7 Binden von Variablen
3.8 Magic Sets
4 XML und Datenbanken
4.1 XML als Dokumentbeschreibungssprache
4.2 XML-Vokabular
4.3 Dokumenttypdefinition (DTD)
4.4 XML Schema
4.5 Vokabularentwurf zu einem relationalen Schema
4.6 XQuery und XPath
4.7 SQL/XML
Literatur: J.D. Ullman, Principles of Database and Knowledge-Base Systems, Computer Science Press, 1989
A.B. Cremers, U. Griefahn, R. Hinze, Deduktive Datenbanken, Vieweg, 1994
W. Kazakos, A. Schmidt, P. Tomczyk, Datenbanken und XML, Springer, 2002, 3-540-41956-X
H. Schöning, XML und Datenbanken, Hanser, 2003, 3-446-22008-9
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Datenbankpraktikum (8)
Dozent:Prof. Dr. rer. nat. habil. Udo Lipeck
Betreuer:M. Sc. Hendrik Warneke
Exp. Übung: n.V.
Einordnung: Master/KKB_IS (Informationssysteme), Master/KKB_SE (Software Engineering), Masterstudium
Semesterthema: Integration von Datenquellen
Vorkenntnisse: notwendig: Einführung in die Datenbankprogrammierung bzw. Kenntnisse zur Datenbankprogrammierung mit SQL, PL/SQL und JDBC; außerdem: Datenbanksysteme
evtl. hilfreich: weitere Vertiefung im Gebiet Datenbanksysteme
Lernziele: Die Studierenden lernen den gesamten Lifecycle eines Datenbank-Anwendungssystems auf verschiedenen Datenbank-Managementsystemen kennen. Sie üben den praktischen Umgang mit Entwurfs-, Integrations- und Optimierungsmethoden sowie mit SQL und Datenbankprogrammierung.
Stoffplan: Entwurf, Implementierung und Optimierung eines Datenbank-Anwendungssystems einschließlich Datenaufbereitung/ -integration und Programmierung von Anwendungsschnittstellen
dabei Umgang mit den Datenbank-Managementsystemen Oracle (kommerziell) und PostgreSQL (open source)
Datenbankprogrammierung mit PL/SQL, JDBC und PHP.
Durchführung vorwiegend als projektartige Übungen in 1-2 Teams mit ca. 6 Teilnehmern.
Anmerkung: Mindestteilnehmerzahl: 5
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Data Mining (12)
Dozent:Prof. Dr. rer. nat. habil. Udo Lipeck
Vorlesung: Mi 12:30 - 14:00, Hörsaal F142 (Hauptgebäude)
Übung: Mi 14 - 15, Hörsaal F 142 (Hauptgebäude)
Beginn: Vorlesung: 06.04.2011
Übung: (wird noch bekanntgegeben)
Einordnung: Master/KKB_IS (Informationssysteme), Master/KKB_ThI (Theoretische Informatik), Katalog A (Informatik), Masterstudium
Vorkenntnisse: Stochastik; Einführung in die Datenbankprogrammierung; Datenbanksysteme
Lernziele: Kennenlernen typischer Data Mining-Methoden, Analysieren und Vergleichen von zugehörigen Algorithmen, Verstehen der Zielsetzungen des Data Mining im Unterschied zur klassischen Datenanalyse, Erkennen von Gemeinsamkeiten und Unterschieden der Data Mining-Methoden, Einsetzen von Tools und Datenbankfunktionen
Stoffplan: Einordnung in Knowledge Discovery und Machine Learning
Klassische Datenanalye
Entdeckung von häufigen Mustern und Assoziationsanalyse
Muster in Nicht-Standard-Daten, insb. Sequenzen und Graphen
Klassifikation und Vorhersage
Clustering
Entdeckung von Anomalien
Literatur: Tan/Steinbach/Kumar: Introduction to Data Mining, Pearson 2006.
Han/Kamber: Data Mining - Concepts and Technques, 2nd ed., Morgan Kaufmann Publ., 2006.
Anmerkung: Übungs-Angebot noch unter Vorbehalt, abhängig von der Nachfrage zum Datenbankpraktikum !
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Oberseminar Datenbanksysteme (16)
Dozent:Prof. Dr. rer. nat. habil. Udo Lipeck
Seminar: n.V.
Einordnung: Hauptstudium, Masterstudium
Inhalt: Vorstellung von Studien-/Bachelor-/Diplom-/Master-Arbeiten. Aktuelle Themen
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Programmiersprachen und Übersetzer [bis 2017] (20)
Dozent:Prof. Dr. Rainer Parchmann
Vorlesung: vorauss. Di 10:15-11:45, Hörsaal F 303 (Hauptgebäude)
Betreuer:Dr. rer. nat. Hans Hermann Brüggemann
Übung: (Termine für Übungsgruppen werden noch bekanntgegeben)
Beginn: Vorlesung: vorauss. 05.04.2011
Einordnung: Grundstudium, Bachelor INF/TI: GI-Pflicht
Vorkenntnisse: Gute Kenntnisse in einer höheren Programmiersprache.
Lernziele: Die Studierenden kennen den prinzipiellen Aufbau von Compilern und Interpretern sowie die wichtigsten Programmierparadigmen.
Stoffplan: Historische Entwicklung der Programmiersprachen, Aufbau eines Compilers, theoretische Grundlagen, Aufbau von Scannern, Prinzip des deterministischen top-down Parsings, tabellengesteuerter und Recursive Descent Parser, bottom-up Parser, Scanner und Parsergeneratoren, Einführung in die funktionale Programmierung (ML), in die logische Programmierung (Prolog) und in die objektorientierte Programmierung (Smalltalk)
Literatur: Skript zur Vorlesung
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letzte Änderung:  21. June 2018, 09:23
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