Datenmanagement (DM)
3. Semester
5 ECTS | 4 SWS
Klausur 90 Minuten (K90)
Strukturiere und nutze Daten effektiv: Du modellierst relationale und NoSQL-Datenbanken, entwirfst und verwaltest Datenstrukturen, setzt Abfragesprachen gezielt ein und bindest Datenbanken über moderne Schnittstellen in deine Anwendungen ein.
Inhalte
- Relationale Datenbanken
- Datenmodelle (z.B. E/R-Diagramme) und Datenmodellierung
- Relationenalgebra
- Datenbankentwurf
- Structured Query Language (SQL) und deren Grundlagen
- NoSQL und BigData
- Anbindung von Datenbanken an moderne (web-basierte) Anwendungen über JDBC und JSON
Lernziele/Kompetenzen
Die Studierenden sind in der Lage,
- die Prinzipien von Datenmodellen, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsystemen zu benennen,
- abzuwägen, ob ein NoSQL oder relationaler Ansatz für eine Datenmodellierung anzuwenden ist,
- vorgegebene Szenarien unter Anwendung der Datenmodellierung in einen Datenbankentwurf zu übertragen,
- die verschiedenen Paradigmen der Anfragesprachen anzuwenden und
- Datenbankanwendungen aus Hochsprachen heraus zu programmieren.
Literatur
- L. Piepmeyer: Grundkurs Datenbanksysteme. Von den Konzepten bis zur Anwendungsentwicklung. Hanser; 2011
- G. Saake, K.U. Sattler, A. Heuer: Datenbanken – Konzepte und Sprachen: MITP-Verlag; 3. Aufl. 2007; ISBN 978-3-8266-1644-8
- A. Kemper, A. Eickler: Datenbanksysteme – eine Einführung, Oldenbourg Verlag; 6. Aufl. 2006; ISBN 978-3486576900
- P. Kleinschmidt, Ch. Rank: Relationale DB-Systeme – Eine praktische Einführung: Springer; 3. Aufl. 2005; ISBN 978-3540224969
Dozentinnen / Dozenten
- Prof. Dr. Markus Gumbel
- Prof. Dr. Oliver Hummel
- Prof. Dr. Sven Klaus
- Prof. Dr. Anuja Hariharan
Empfohlene Vorkenntnisse
Daten zum Modul
| Semester |
3 |
| Unterrichtssprache |
Deutsch |
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Häufigkeit
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Jedes Semester
|
| Kreditpunkte (CP)
|
5 |
| Modulverantwortlich |
Prof. Dr. Sven Klaus |
| Dauer |
1 Semester |
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Studienleistung
|
Keine |
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Prüfungsvorleistung
|
Pflichtübung (PU) |
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Prüfungsleistung
|
Klausur 90 Minuten (K90) |
Semesterwochenstunden (SWS)
| Vorlesung |
3 SWS |
| Labor |
1 SWS |
| Summe |
4 SWS |
Arbeitsaufwand (Workload)
| Vorlesung |
45 h |
| Labor |
15 h |
| Selbststudium |
90 h |
| Summe |
150 h |
