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Trigger-Konzept SQL: Die Sprache relationaler DBMS � Zusätzlich können komplexe Integritätsbedingungen auch über so genannte Trigger spezifiziert werden. – Trigger werden bereits seit langem von verschiedenen Herstellern angeboten, wobei diese erst mit SQL3 standardisiert wurden. – Im Gegensatz zu Assertion können mit einem Tigger auch dynamische Integritätsbedingungen definiert werden. � Da das Trigger-Konzept mit einer prozeduralen Erweiterung (PL/SQL) Hand in Hand geht, verschieben wir eine detaillierte Diskussion auf ein späteres Kapitel. Seite 160
Entwurfs<strong>the</strong>orie relationaler Datenbanken 5. Entwurfs<strong>the</strong>orie relationaler Datenbanken � Wie sieht ein gutes konzeptionelles Schema der Datenbank aus? � Wie kann die Güte eines Datenbankschemas beurteilt werden? � Beispiel: – erstes Schema: Kunde(KName, KAdr, Kto) Auftrag(KName, Ware, Menge) LieferantW(LName, LAdr, Ware, Preis) – alternatives Schema: KundenAdr(KName, KAdr) KundenKto(KName, Kto) Auftrag(KName, Ware, Menge) Lieferant(LName, LAdr) Angebot(LName, Ware, Preis) Seite 162
Seite 1 und 2:
Datenbanksysteme Bernhard Seeger Fa
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Basisliteratur Literaturliste � A
Seite 5 und 6:
Vorläufiges Inhaltsverzeichnis 1.
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Anwendungen von Datenbanksystemen
Seite 9 und 10:
Anwendungsprogramme � Anwendungsp
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Anforderungen an ein Datenbanksyste
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� Bereitsstellung verschiedener B
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Datenabstraktion DBS besitzt mehrer
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Datenmodelle � Ein Datenmodell is
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naiver Benutzer Code des Anwenderpr
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Einführung Seite 21
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Datenorientierter Ansatz � Welche
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Ziel: Konzeptioneller Entwurf � E
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Konzeptioneller Datenbankentwurf 2.
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Beziehung (Relationship) Konzeption
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Beispiele Konzeptioneller Datenbank
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min-max-Notation Konzeptioneller Da
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Konzeptioneller Datenbankentwurf Be
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Id-Beziehungen 2.1.2 Erweiterungen
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Konzeptioneller Datenbankentwurf 2.
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ER-Diagramm Konzeptioneller Datenba
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3. Das Relationale Datenmodell Das
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Notation Das Relationale Datenmodel
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Reihenfolge der Attribute Das Relat
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Datenbank Das Relationale Datenmode
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Das Relationale Datenmodell 3.2 Abb
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Umsetzung eines Beziehungstyps Das
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Konsolidierung des Schemas Das Rela
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mnr MName Beispiel (ER-Diagramm) F
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Was ist eine Algebra: 3.3 Die relat
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� Projektion: Sei X � RSR, X
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Beispiele (abstrakt) R A B C a b c
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Durchschnitt: � R�S = R - �R-
Seite 67 und 68:
Natürlicher Verbund (natural join)
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Anfragen � Finde alle Namen von P
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Semi-Join � Der Semi-Join von R u
Seite 73 und 74:
3.4.1 Das Tupelkalkül � Eine Anf
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Bemerkung: � Reihenfolge der Ausf
Seite 77 und 78:
Das Relationale Datenmodell Berechn
Seite 79 und 80:
Interpretation der Formel Das Relat
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� � � Beispiel Das Relational
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Definition (sicherer Ausdruck) Ein
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� Atome haben die Form: - Rx �
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M-Relation Das Relationale Datenmod
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Das Relationale Datenmodell � Ver
Seite 91 und 92:
Verallgemeinerung der Projektion Da
Seite 93 und 94:
Gruppierung Das Relationale Datenmo
Seite 95 und 96:
Abgeleitete Operationen Das Relatio
Seite 97 und 98:
� Eine S-Relation besteht aus (R,
Seite 99 und 100:
Zusammenfassung � Begriff der Rel
Seite 101 und 102:
Historie SQL: Die Sprache relationa
Seite 103 und 104:
Vorbemerkungen 4.1 DDL SQL: Die Spr
Seite 105 und 106:
Zeichenketten Standardtypen SQL: Di
Seite 107 und 108:
Definition neuer Datentypen SQL: Di
Seite 109 und 110: Beispiel: create table Abteilung( a
Seite 111 und 112: Beispiel (komplett) � Alle Relati
Seite 113 und 114: 4.2 DML - Grundkonzepte SQL: Die Sp
Seite 115 und 116: � Kartesisches Produkt R�S sele
Seite 117 und 118: Beispielanfragen Welche Angestellte
Seite 119 und 120: Joins in der From-Klausel SQL: Die
Seite 121 und 122: Weitere Varianten von atomaren Form
Seite 123 und 124: 4.2.4 Select-Klausel SQL: Die Sprac
Seite 125 und 126: Beispiele � Wie viele Angestellte
Seite 127 und 128: Gruppierung Allgemeinere Form der
Seite 129 und 130: Order-By-Klausel: 4.2.6 Geordnete A
Seite 131 und 132: 4.2.7 Zusammenfassung SQL: Die Spra
Seite 133 und 134: SQL: Die Sprache relationaler DBMS
Seite 137 und 138: Mengenwertige Unteranfragen SQL: Di
Seite 139 und 140: Allquantifizierte Anfragen SQL: Die
Seite 143 und 144: Motivation Rekursion SQL: Die Sprac
Seite 145 und 146: Indexe 4.5 Anlegen anderer Struktur
Seite 147 und 148: Sichten SQL: Die Sprache relational
Seite 149 und 150: Integritätsbedingungen 4.6 Datenin
Seite 151 und 152: 4.6.2 Fremdschlüssel SQL: Die Spra
Seite 155 und 156: 4.6.3 Zeitpunkt der Überprüfung S
Seite 157 und 158: Relationsbezogene Bedingungen SQL:
Seite 159: SQL: Die Sprache relationaler DBMS
Seite 163 und 164: Verbesserung ? Lieferant(LName, LAd
Seite 165 und 166: Entwurfstheorie relationaler Datenb
Seite 167 und 168: Berechnung von FDs Entwurfstheorie
Seite 169 und 170: Membership-Problem Entwurfstheorie
Seite 171 und 172: Berechnung der kanonischen Überdec
Seite 173 und 174: Zerlegung einer Relation Entwurfsth
Seite 179 und 180: Def. (3. Normalform): Entwurfstheor
Seite 181 und 182: Beispiel: � Relationenschema Prof
Seite 183 und 184: � aus FD 4 ergib sich: - {Ort, BL
Seite 185 und 186: - R i die Boyce-Codd Normalform erf
Seite 187 und 188: Beispiel: � Buch (ISBN, AUTOR, ST
Seite 191 und 192: F 1 F 2 F 3 F 4 Beispiel aus der Ge
Seite 193 und 194: 6. Transaktionskonzepte und Fehlerb
Seite 195 und 196: Operationen 6.1 Transaktionen Trans
Seite 197 und 198: Tm Tm+1 T n Transaktionsmanagement
Seite 199 und 200: Ausführungsplan (Historie) Definit
Seite 201 und 202: Transaktionskonzepte und Fehlerbeha
Seite 203 und 204: Problem der inkonsistenten Datenban
Seite 205 und 206: 6.1.2 Serialisierung von TAs Transa
Seite 207 und 208: Transaktionskonzepte und Fehlerbeha
Seite 209 und 210: Sperrverfahren Transaktionskonzepte
Seite 211 und 212:
Satz: Beweisskizze: Transaktionskon
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Sperrmodi Transaktionskonzepte und
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- Bottom-up: Feingranulare Sperren
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6.4 Fehlerbehandlung Transaktionsko
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Interner Ablauf einer Lese/Schreibo
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Transaktionskonzepte und Fehlerbeha
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Beispiel: Transaktionskonzepte und
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Seite 227 und 228:
Seite 229 und 230:
Seite 231 und 232:
6.4.2 Rücksetzen einer TA Gründe
Seite 233 und 234:
Seite 235 und 236:
6.4.4 Rekonstruktion Transaktionsko
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Evolutionäre Ansätze: Kopplungsm
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Anwendungsprogrammierung Komponente
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7.1.1 JDBC Anwendungsprogrammierung
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Client/Server Kopplung in JDBC Aufb
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Vorteil JDBC-ODBC Bridge Anwendungs
Seite 247 und 248:
Natives Protokoll Anwendungsprogram
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Anwendungsprogrammierung - Beim Lad
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Transaktionen Anwendungsprogrammier
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Anwendungsprogrammierung - boolean
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ResultSet getXXX Datentypen Wichtig
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Ergebnisse von Anfragen Anwendungsp
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for (int i = 1; i
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Anwendungsprogrammierung 7.1.6 Abbi
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Erweiterungen von ResultSet Anwendu
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Scrollen Anwendungsprogrammierung
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Anwendungsprogrammierung - Zuerst m
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Batch-Updates Anwendungsprogrammier
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7.1.8 Zusammenfassung Anwendungspro
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SQLJ Anwendungsprogrammierung � E
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Anwendungsprogrammierung Öffnen ei
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Anwendungsprogrammierung - Freigabe
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Anwendungsprogrammierung 7.3 Prozed
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7.3.1 PL/SQL Anwendungsprogrammieru
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Deklarationsteil Anwendungsprogramm
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Imperative Ablaufsteuerung Kontroll
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Gespeicherte Prozeduren Anwendungsp
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Beispiel 1 Anwendungsprogrammierung
Seite 291 und 292:
end; end if; fetch angCursor into a
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Gespeicherte Funktionen in SQL Anwe
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Einführendes Beispiel Anwendungspr
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Anwendungsprogrammierung for each r
Seite 299 und 300:
Anwendungsprogrammierung 7.3.3 Java
Seite 301 und 302:
Anwendungsprogrammierung 7.4 Weiter
Seite 303 und 304:
AWP 1 AWP 2 • • • AWP n Anfra
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Physische Datenorganisation Funktio
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8.2 Speicherstrukturen Physische Da
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Recordmanager � Komponente zur Ve
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Ziel: 8.3 Indexstrukturen Physische
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8.3.1 Suchbäume Physische Datenorg
Seite 315 und 316:
Die schlechte Nachricht! Physische
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Definition (B+-Baum) Ein B + -Baum
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Beispiel � b=2, c=2 � Beachte:
Seite 321 und 322:
Speicherplatz für den B + -Baum
Seite 323 und 324:
Vereinfachende Annahme Beispiel �
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� Suche alle Datensätze im Berei
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Einfügen im B + -Baum Physische Da
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� Einfügen von 40 in folgenden B
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Löschen im B + -Baum Physische Dat
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Cluster-Index 8.5 Indexe in Datenba
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Problem: Motivation und Problemstel
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9.1 Anfrage als Operatorbaum � Di
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Algebraische Anfrageoptimierung Zie
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Ziel: Kostenbasierte Anfrageoptimie
Seite 343 und 344:
Anforderung an ONC Anfrageverarbeit
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Anfrageverarbeitung Bei den anderen
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Phase 2: � Nach der vollständige
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Idee Hybrides Partitionieren � M
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Wie viele externe Partitionen werde
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Anfrageverarbeitung Duplikatbeseiti
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Sortieren Duplikatbeseitigung durch
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Übersicht 10. Data-Warehouse � K
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Online-Analytical Processing (OLAP)
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� aktiver Ansatz (eager, in advan
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Land Region Geschäft Repräsentati
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10.3.1 Back-End Komponenten Vorauss
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Laden von Daten ins DW Data-Warehou
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Anforderung 10.3.2 Front-End Kompon
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Rotation Data-Warehouse � Vertaus
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Ziel Data Mining � Unterstützung
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Definition Star-Schema Data-Warehou
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Beobachtung � Die Faktenrelation
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Beispiel: Data-Warehouse Finde die
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Data-Warehouse select t.VVWahl, t.V
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Data-Cube Operator Data-Warehouse
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Motivation 10.6 Materialisieren von
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Problemstellung Data-Warehouse �
Seite 389:
Zusammenfassung � In diesem Kapit
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