A RS - of the AG Database-Systems

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Ziel Unscharfe Sicherungspunkte Transaktionskonzepte und Fehlerbehandlung � Reduzierung der Systembelastung durch schrittweises Weitersetzen von Sicherungspunkten Folgende Datenstrukturen werden nun benötigt � “schmutzige” Pufferseiten sind miteinander verkettet bzgl. der LSN der zuletzt in der Seite ablaufenden Änderung. – Seite am Kopf der Liste besitzt die kleinste LSN (MIN_LSN_DIRTY). – MIN_LSN_DIRTY ist quasi die LSN des Sicherungspunkts � Liste STA enthält alle zum Zeitpunkt MIN_LSN_Dirty aktiven TAs � MIN_LSN ist die kleinste LSN die in TAs aus S TA vorkommt. Seite 235
6.4.4 Rekonstruktion Transaktionskonzepte und Fehlerbehandlung � Rekonstruktion eines korrekten DB-Zustand (mit möglichst wenig Verlust) � Vorgehensweise: – DB-Kopie, ein so genannter Dump, wird benötigt zu einem zurückliegenden Zeitpunkt (sehr teuer, deshalb selten) – Verwende Dump und wiederhole alle seitdem beendete TAs � Hierzu werden folgende Daten benötigt: – “after images” veränderter Objekte (benötigt bis zum letzten Dump) – entsprechende Protokolldatei wird von vorne nach hinten gelesen T5 T4 T3 T2 T1 Dump Abbruch Zeit Seite 236
Seite 1 und 2:
Datenbanksysteme Bernhard Seeger Fa
Seite 3 und 4:
Basisliteratur Literaturliste � A
Seite 5 und 6:
Vorläufiges Inhaltsverzeichnis 1.
Seite 7 und 8:
Anwendungen von Datenbanksystemen
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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
Seite 23 und 24:
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
Seite 59 und 60:
Was ist eine Algebra: 3.3 Die relat
Seite 61 und 62:
� Projektion: Sei X � RSR, X
Seite 63 und 64:
Beispiele (abstrakt) R A B C a b c
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Durchschnitt: � R�S = R - �R-
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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
Seite 75 und 76:
Bemerkung: � Reihenfolge der Ausf
Seite 77 und 78:
Das Relationale Datenmodell Berechn
Seite 79 und 80:
Interpretation der Formel Das Relat
Seite 81 und 82:
� � � Beispiel Das Relational
Seite 83 und 84:
Definition (sicherer Ausdruck) Ein
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� Atome haben die Form: - Rx �
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M-Relation Das Relationale Datenmod
Seite 89 und 90:
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
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SQL: Die Sprache relationaler DBMS
Seite 135 und 136:
Seite 137 und 138:
Mengenwertige Unteranfragen SQL: Di
Seite 139 und 140:
Allquantifizierte Anfragen SQL: Die
Seite 141 und 142:
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 153 und 154:
Seite 155 und 156:
4.6.3 Zeitpunkt der Überprüfung S
Seite 157 und 158:
Relationsbezogene Bedingungen SQL:
Seite 159 und 160:
Seite 161 und 162:
Entwurfstheorie relationaler Datenb
Seite 163 und 164:
Verbesserung ? Lieferant(LName, LAd
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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 175 und 176:
Seite 177 und 178:
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 189 und 190: Entwurfstheorie relationaler Datenb
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 209 und 210: Sperrverfahren Transaktionskonzepte
Seite 211 und 212: Satz: Beweisskizze: Transaktionskon
Seite 213 und 214: Sperrmodi Transaktionskonzepte und
Seite 215 und 216: - Bottom-up: Feingranulare Sperren
Seite 217 und 218: 6.4 Fehlerbehandlung Transaktionsko
Seite 219 und 220: Interner Ablauf einer Lese/Schreibo
Seite 223 und 224: Beispiel: Transaktionskonzepte und
Seite 231 und 232: 6.4.2 Rücksetzen einer TA Gründe
Seite 233: Transaktionskonzepte und Fehlerbeha
Seite 237 und 238: Evolutionäre Ansätze: Kopplungsm
Seite 239 und 240: Anwendungsprogrammierung Komponente
Seite 241 und 242: 7.1.1 JDBC Anwendungsprogrammierung
Seite 243 und 244: Client/Server Kopplung in JDBC Aufb
Seite 245 und 246: Vorteil JDBC-ODBC Bridge Anwendungs
Seite 247 und 248: Natives Protokoll Anwendungsprogram
Seite 249 und 250: Anwendungsprogrammierung - Beim Lad
Seite 251 und 252: Transaktionen Anwendungsprogrammier
Seite 253 und 254: Anwendungsprogrammierung - boolean
Seite 255 und 256: ResultSet getXXX Datentypen Wichtig
Seite 257 und 258: Ergebnisse von Anfragen Anwendungsp
Seite 259 und 260: for (int i = 1; i
Seite 261 und 262: Anwendungsprogrammierung 7.1.6 Abbi
Seite 263 und 264: Erweiterungen von ResultSet Anwendu
Seite 265 und 266: Scrollen Anwendungsprogrammierung
Seite 267 und 268: Anwendungsprogrammierung - Zuerst m
Seite 269 und 270: Batch-Updates Anwendungsprogrammier
Seite 271 und 272: 7.1.8 Zusammenfassung Anwendungspro
Seite 273 und 274: SQLJ Anwendungsprogrammierung � E
Seite 275 und 276: Anwendungsprogrammierung Öffnen ei
Seite 277 und 278: Anwendungsprogrammierung - Freigabe
Seite 279 und 280: Anwendungsprogrammierung 7.3 Prozed
Seite 281 und 282: 7.3.1 PL/SQL Anwendungsprogrammieru
Seite 283 und 284: Deklarationsteil Anwendungsprogramm
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Imperative Ablaufsteuerung Kontroll
Seite 287 und 288:
Gespeicherte Prozeduren Anwendungsp
Seite 289 und 290:
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
Seite 305 und 306:
Physische Datenorganisation Funktio
Seite 307 und 308:
8.2 Speicherstrukturen Physische Da
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Recordmanager � Komponente zur Ve
Seite 311 und 312:
Ziel: 8.3 Indexstrukturen Physische
Seite 313 und 314:
8.3.1 Suchbäume Physische Datenorg
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Die schlechte Nachricht! Physische
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Definition (B+-Baum) Ein B + -Baum
Seite 319 und 320:
Beispiel � b=2, c=2 � Beachte:
Seite 321 und 322:
Speicherplatz für den B + -Baum
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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
Seite 331 und 332:
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
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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
Seite 365 und 366:
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
Seite 385 und 386:
Motivation 10.6 Materialisieren von
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Problemstellung Data-Warehouse �
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Zusammenfassung � In diesem Kapit
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