Datenbanken für Dummies.Werden Sie Datenbänker!

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Universität Regensburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Bereits im Jahr 1998 taucht der Begriff ¿NoSQL¿ (¿No structured query language¿) im Fachjargon der IT-Welt auf, als Carlo Strozzi seine Open-Source-Datenbank vorstellte, welche zwar auf die SQL-Sprache verzichtete, jedoch nicht auf die Prinzipien von relationalen Datenbanken. Die neuere Definition von ¿NoSQL¿ ist jedoch ¿Not only SQL¿, wobei hier auch auf das Modell der relationalen Datenbanken verzichtet wird. Sicherlich war es kein Zufall, dass diese neue Art der Datenbanken kurz nach dem Durchbruch des World Wide Web auftauchten. Durch den großen Erfolg der Digitalisierung wuchsen die generierten Datenmengen in ungeahnte Höhen und somit stieg auch der Bedarf an komplexeren Datenbanken. Die Vielfalt an modernen Datenlieferanten ist frappierend: Sensoren, welche Umgebungsdaten messen, Soziale Netzwerke, Handelsplattformen, IoT etc. und ¿gleichzeitig generieren diese Anwendungen neue Daten und ermöglichen damit neue digitale Anwendungen ¿ eine Art digitales Perpetuum mobile, das eine schier unfassbare Menge an Daten produziert [¿].¿ Die Analyse der International Data Corporation in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen Seagate besagt, dass die globale Datenmenge von 33 Zettabytes im Jahr 2018 auf 175 Zettabytes im Jahr 2025 anwachsen wird. Im Jahr 2025 werden dann schätzungsweise 6 Milliarden Menschen alle 18 Sekunden mit Daten interagieren. Nicht nur wachsen die Datenmengen, sondern auch die Vernetzung derselben und deren Abhängigkeiten untereinander. Diese Zusammenhänge müssen in Datenbanken gespeichert und abgebildet werden, als auch abrufbar und bearbeitbar sein. Klassische relationalen Datenbanken haben jedoch ein Problem bei der Skalierbarkeit bezüglich der Datenmengen als auch bei der Darstellung komplexer Datenstrukturen. Aus diesen Gründen werden NoSQL-Datenbanken immer attraktiver und verdrängen zunehmend die klassischen relationalen Datenbanken.

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Universität Regensburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Bereits im Jahr 1998 taucht der Begriff ¿NoSQL¿ (¿No structured query language¿) im Fachjargon der IT-Welt auf, als Carlo Strozzi seine Open-Source-Datenbank vorstellte, welche zwar auf die SQL-Sprache verzichtete, jedoch nicht auf die Prinzipien von relationalen Datenbanken. Die neuere Definition von ¿NoSQL¿ ist jedoch ¿Not only SQL¿, wobei hier auch auf das Modell der relationalen Datenbanken verzichtet wird. Sicherlich war es kein Zufall, dass diese neue Art der Datenbanken kurz nach dem Durchbruch des World Wide Web auftauchten. Durch den großen Erfolg der Digitalisierung wuchsen die generierten Datenmengen in ungeahnte Höhen und somit stieg auch der Bedarf an komplexeren Datenbanken. Die Vielfalt an modernen Datenlieferanten ist frappierend: Sensoren, welche Umgebungsdaten messen, Soziale Netzwerke, Handelsplattformen, IoT etc. und ¿gleichzeitig generieren diese Anwendungen neue Daten und ermöglichen damit neue digitale Anwendungen ¿ eine Art digitales Perpetuum mobile, das eine schier unfassbare Menge an Daten produziert [¿].¿ Die Analyse der International Data Corporation in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen Seagate besagt, dass die globale Datenmenge von 33 Zettabytes im Jahr 2018 auf 175 Zettabytes im Jahr 2025 anwachsen wird. Im Jahr 2025 werden dann schätzungsweise 6 Milliarden Menschen alle 18 Sekunden mit Daten interagieren. Nicht nur wachsen die Datenmengen, sondern auch die Vernetzung derselben und deren Abhängigkeiten untereinander. Diese Zusammenhänge müssen in Datenbanken gespeichert und abgebildet werden, als auch abrufbar und bearbeitbar sein. Klassische relationalen Datenbanken haben jedoch ein Problem bei der Skalierbarkeit bezüglich der Datenmengen als auch bei der Darstellung komplexer Datenstrukturen. Aus diesen Gründen werden NoSQL-Datenbanken immer attraktiver und verdrängen zunehmend die klassischen relationalen Datenbanken.

Geschenk für Datenbank-Administratoren (DBA), die sich um SQL-Datenbanken kümmern. Bleiben Sie ruhig und lassen Sie die Datenbank herunter. Lustiges Programmier-Humor-Design für Software und DevOps Entwickler. Lustiges "Keep Calm Drop"-Datenbank-Design für Informatikwissenschaftler, Programmierer, Software-Entwickler und Informatik-Studenten. Das perfekte Geschenk für Computerwissenschaftler Freunde, die Datenbanken lieben. 8.5 oz, Klassisch geschnitten, doppelt genähter Saum

Geschenk für Datenbank-Administratoren (DBA), die sich um SQL-Datenbanken kümmern. Bleiben Sie ruhig und lassen Sie die Datenbank herunter. Lustiges Programmier-Humor-Design für Software und DevOps Entwickler. Lustiges "Keep Calm Drop"-Datenbank-Design für Informatikwissenschaftler, Programmierer, Software-Entwickler und Informatik-Studenten. Das perfekte Geschenk für Computerwissenschaftler Freunde, die Datenbanken lieben. Klassisch geschnitten, doppelt genähter Saum.

Diese Arbeit umfasst eine umfassende Untersuchung und Bewertung der Leistung von Datenbanken aus der Perspektive des Unternehmens oder des Dienstanbieters. Die Arbeit umfasst den Einsatz einer Datenbank in Microsoft SQL Server 2008 R2 als herkömmliche Datenbank und Windows Azure als Cloud-Datenbank und misst die Leistungstrends in skalierten Umgebungen. Die Faktoren, die bei der Bewertung berücksichtigt werden, sind Durchsatz und Antwortzeit, die sich mit den Leistungsproblemen befassen (Januar 2012 bis November 2012).

Datenbanken: Relationale Datenbanken entwerfen und realisieren Schulbuch (Angewandte Informatik)

Diese Arbeit umfasst eine umfassende Untersuchung und Bewertung der Leistung von Datenbanken aus der Perspektive des Unternehmens oder des Dienstanbieters. Die Arbeit umfasst den Einsatz einer Datenbank in Microsoft SQL Server 2008 R2 als herkömmliche Datenbank und Windows Azure als Cloud-Datenbank und misst die Leistungstrends in skalierten Umgebungen. Die Faktoren, die bei der Bewertung berücksichtigt werden, sind Durchsatz und Antwortzeit, die sich mit den Leistungsproblemen befassen (Januar 2012 bis November 2012).

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Romanistik - Italianistik, Note: 1, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn (Romanisches Seminar), Veranstaltung: Übungen zu italienischen Fachsprachen, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit versucht anhand terminologischer Fragestellungen, verschiedene europäische Datenbanken zu untersuchen und miteinander zu vergleichen. Dabei sollen die Datenbanken mittels der Anwendung von methodischen Grundlagen und speziell unter dem Blickwinkel italienischer Terminologien, auf ihre Funktionalität und Problemfelder dargestellt und analysiert werden. Terminologie stellt die grundlegende Voraussetzung des Fachübersetzens dar, dabei spielt der Rückgriff auf elektronisch gespeicherte Terminologiebestände eine sehr zentrale Rolle. Beim Anfertigen eines Textes oder einer Übersetzung mit hohen Fachlichkeitsgrad muss der Autor oft mehr als die Hälfte seiner Arbeitszeit für die Recherche der Fachterminologie aufwenden. Als traditionelle Hilfsmittel stehen ihm hierfür in der Regel nur Fachwörterbücher zur Verfügung. Diese Art von Quellen tragen aber nicht zu einer schnellen und effizienten Recherche bei, da sie häufig veraltet und für bestimmte Sachgebiete, besonders für neue Fachgebiete, nicht verfügbar sind. Die Möglichkeit des Zugriffs auf existierende Terminologiebestände ist deshalb für den Übersetzer oder Terminologen äußerst wichtig, denn dies verhilft ihm zu einem ersten Vorschlag einer brauchbaren Übersetzung. Erst seit Mitte der 80er Jahre wird Terminologie auf PCs verwaltet, so dass auch Übersetzer in kleineren Organisationsformen und Einzelübersetzer die traditionelle Terminologiearbeit mit Karteikarten oder Wortlisten durch die rechnergestützte Terminologiearbeit ersetzen konnten. Für den Benutzer, der mit den Termini eines Fachgebietes umgehen muss, ist es dabei von besonderer Bedeutung, Termini in ei-nem größeren Zusammenhang präsentiert zu bekommen. Moderne Terminologiedatenbanken werden an den Möglichkeiten der Darstellung komplexer Beziehungssysteme gemessen, denn heutzutage genügt es nicht mehr, Papierwörterbücher in elektronischem Format nachzuahmen. Die Terminologiedatenbanken sollten in benutzerfreundliche Oberflächen eingebunden sein und weit mehr Funktionalität und Anpas-sungsfähigkeit bieten. Obwohl die Funktion der einzelnen Datenbanken in den jeweiligen Unternehmen unterschiedlich ist, haben sie doch meistens auf der Basis einer begriffsorientierten Konzeption bestimmte Datenfelder gemeinsam.

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Romanistik - Italianistik, Note: 1, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn (Romanisches Seminar), Veranstaltung: Übungen zu italienischen Fachsprachen, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit versucht anhand terminologischer Fragestellungen, verschiedene europäische Datenbanken zu untersuchen und miteinander zu vergleichen. Dabei sollen die Datenbanken mittels der Anwendung von methodischen Grundlagen und speziell unter dem Blickwinkel italienischer Terminologien, auf ihre Funktionalität und Problemfelder dargestellt und analysiert werden. Terminologie stellt die grundlegende Voraussetzung des Fachübersetzens dar, dabei spielt der Rückgriff auf elektronisch gespeicherte Terminologiebestände eine sehr zentrale Rolle. Beim Anfertigen eines Textes oder einer Übersetzung mit hohen Fachlichkeitsgrad muss der Autor oft mehr als die Hälfte seiner Arbeitszeit für die Recherche der Fachterminologie aufwenden. Als traditionelle Hilfsmittel stehen ihm hierfür in der Regel nur Fachwörterbücher zur Verfügung. Diese Art von Quellen tragen aber nicht zu einer schnellen und effizienten Recherche bei, da sie häufig veraltet und für bestimmte Sachgebiete, besonders für neue Fachgebiete, nicht verfügbar sind. Die Möglichkeit des Zugriffs auf existierende Terminologiebestände ist deshalb für den Übersetzer oder Terminologen äußerst wichtig, denn dies verhilft ihm zu einem ersten Vorschlag einer brauchbaren Übersetzung. Erst seit Mitte der 80er Jahre wird Terminologie auf PCs verwaltet, so dass auch Übersetzer in kleineren Organisationsformen und Einzelübersetzer die traditionelle Terminologiearbeit mit Karteikarten oder Wortlisten durch die rechnergestützte Terminologiearbeit ersetzen konnten. Für den Benutzer, der mit den Termini eines Fachgebietes umgehen muss, ist es dabei von besonderer Bedeutung, Termini in ei-nem größeren Zusammenhang präsentiert zu bekommen. Moderne Terminologiedatenbanken werden an den Möglichkeiten der Darstellung komplexer Beziehungssysteme gemessen, denn heutzutage genügt es nicht mehr, Papierwörterbücher in elektronischem Format nachzuahmen. Die Terminologiedatenbanken sollten in benutzerfreundliche Oberflächen eingebunden sein und weit mehr Funktionalität und Anpas-sungsfähigkeit bieten. Obwohl die Funktion der einzelnen Datenbanken in den jeweiligen Unternehmen unterschiedlich ist, haben sie doch meistens auf der Basis einer begriffsorientierten Konzeption bestimmte Datenfelder gemeinsam.

Datenbanken: Datenbanken verstehen, bauen und skalieren (GANZ EINFACH, Band 22)

Relationale Datenbank und Microsoft Excel-Anwendung: Schnittstellen zwischen relationaler Datenbank und Microsoft Excel-Anwendung

Das etwas andere Datenbank-Buch: Daten denken von der Idee zur Datenbank - Grundlagen, SQL, Low-Code- und No-Code-Lösungen

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, Fachhochschule Regensburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Datenbanken bilden das zentrale Rückgrat nahezu jeder modernen Unternehmensanwendung. Neben der Datensicherheit und -integrität spielt auch die Hochverfügbarkeit, Lastverteilung und Geschwindigkeit eine zunehmend wichtigere Rolle.Diese Arbeit gibt einen Überblick über die am häufigsten auftretenden Ursachen für Performanceprobleme und deren Lösungsmöglichkeiten.Als Einstieg in die Thematik werden die erforderlichen Grundlagen aus Sicht der internen Verarbeitung von SQL-Anweisungen, der Datenverwaltung durch den SQL Server, der Möglichkeiten einer Performanceüberwachung und Leistungsmessung, sowie der technischen Systemumgebung, besprochen. Anschließend werden die vom SQL Server unterstützten Indizes, deren Verwaltung und die Rolle von Statistiken im Optimierungsprozess thematisiert. Der letzte Teil stellt die Möglichkeiten einer Daten- und Lastverteilung durch Partitionierungsmechanismen, sowie die Aspekte der SQL-Code Optimierung vor.Als technische Grundlage dieser Arbeit dient der Microsoft SQL Server 2008. Ein Großteil der hier genannten Performanceprobleme und Lösungsansätze lässt sich aber auch auf frühere Versionen des Microsoft SQL Server, wie auch auf andere relationale Datenbanksysteme übertragen.

Informatik an Beruflichen Gymnasien: Jahrgangsstufe 1: Relationale Datenbanken, Objektorientierte Systementwicklung: Schülerband: Relationale Datenbanken, Objektorientierte Systementwicklung Schulbuch

Datenbanken waren noch nie so wichtig. Diese Aussage mag überraschen, angesichts der Bedeutung, die Datenbanken in den letzten 50 Jahren schon gewonnen haben. Sie ist aber, angesichts der Herausbildung einer digitalen Parallelwelt, richtig. Sie werden überall dort benötigt, wo - im Rahmen der Digitalisierung - Informationen "erhalten bleiben sollen". Da dies für so gut wie alle Anwendungs- und Lebensbereiche gilt, ergibt sich eine entsprechende Verbreitung von Datenbanken und ein entsprechender Bedarf an Wissen über Datenbanktechniken. In einer Zeit aber, in der sich die Weltgesellschaft mit dem Internet eine digitale Parallelwelt geschaffen hat, in der sie privat, geschäftlich, kriminell, in staatlichem Auftrag, usw. aktiv ist, ist dieser Bedarf noch größer geworden. Denn alle diese Netzaktivitäten beruhen auf bzw. führen zu Datenbanken. Natürlich Datenbanken der verschiedensten Art. Um nur einige zu nennen: Netzwerkdaten im Social Web, Datenbanken der Suchmaschinen, "unstruktierte Daten" der unterschiedlichsten Art, die schon altbewährten Relationalen Datenbanken, die einen sehr großen Anteil am Gesamtbestand von Datenbanken halten. Um die Relationalen Datenbanken geht es in diesem Buch in erster Linie. Sie sollen umfassend dargestellt werden und auch der Weg zu ihnen: Vom Anwendungsbereich zur konzeptionellen und logischen Datenmodellierung, dann zum Datenbankdesign und zur Einrichtung der Datenbank. Zum Schluss werden noch die physischen Datenstrukturen beschrieben, auf denen die heutigen Speichertechniken beruhen. Daneben werden aber auch die wichtigsten Alternativen kurz beschrieben. Alternative Datenmodelle (semantische und logische) und alternative Datenbanktechnologien, von dimensionalen Datenbanken über NoSQL-Datenbanken bis zur InMemory-Technologie.

Strategische Datenbanken werden als Kernelemente computergestützter Informationssysteme zur Unterstützung des strategischen Controllings konkretisiert. Die inhaltliche Bestimmung erfolgt anhand einer Betrachtung des strategischen Informationsbedarfs. Die technologischen Anforderungen gehen vom Konzept der Executive Information Systeme aus. Vor diesem Hintergrund werden neuere Datenbanktechnologien (z.B. objektorientierte) hinsichtlich ihrer Eignungspotentiale untersucht. Als wichtige Informationsquellen werden auch externe Online-Datenbanken analysiert. Schließlich wird ein strategisches Datenmodell entworfen und ein erweiterbares Datenbanksystem zur Implementierung einer strategischen Datenbank vorgeschlagen.

Gesundheitsinformationen werden im Internet immer stärker nachgefragt. Für Verbraucher liegt eine der größten Schwierigkeiten der Internetnutzung darin, hier schnell hochwertige und für die individuelle Fragestellung hilfreiche Informationen zu finden. Der Grund dafür ist offensichtlich: Das Publizieren im Internet ist einfach – wissenschaftlich verlässliche Informationen verständlich aufzubereiten ist hingegen überaus aufwendig. Ursula Sellerberg vergleicht und bewertet in ihrer vorliegenden Studie ausgewählte Heilpflanzen-Datenbanken im Internet anhand verbraucher¬relevanter Kriterien. Dabei wird deutlich, dass die Qualität der untersuchten verbraucherorientierten Heilpflanzen-Datenbanken sehr unterschiedlich ist. Zudem enthielt keine der Datenbanken alle geforderten und für den Verbraucher hilfreichen Informationen. Ein Anhaltspunkt für eine hochwertige und umfassende Information kann für Verbraucher das Führen eines Qualitätssiegels wie Afgis oder HONcode sein, auch wenn diese keine medizinischen Inhalte bewerten. Ursula Sellerberg entwickelt ferner einen eigenen Kriterienkatalog, der nicht nur Verbrauchern hilft, die Qualität von Heilpflanzen-Datenbanken einzuschätzen, sondern auch als Leitfaden für die Entwicklung von Heilpflanzen-Datenbanken dienen.

Diese didaktisch orientierte Einführung gibt einen Einblick in die Praxis der Recherche, wobei großer Wert auf die systematische Darstellung der Zusammenhänge gelegt wurde.