3. Datenbanken Flashcards

1
Q

Daten

A

Def: Folge maschinell bearbeitbare Zeichen, die Objekte und Objektbezeichnungen der Realwelt durch ihre Merkmale beschreiben und repräsentieren

  • können Info werden
  • konsistent + ohne Redundanz
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2
Q

Datenbank

A

Def: Sammlung von logisch zusammenhörende Dateien, die auf einem geeigneten Trärmedium gespeichert sind

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3
Q

Datenbanksystem (DBS)

A

Besteht aus Datenbank + Datenbankmanagementsystem (DBMS)

Anforderungen (Requisitos)
Daten( K + I + S) + Ausfallsicherheit

Konsistenz: Redundanzbegrenzung
Integrität: Korrektheit/Vollständigkeit (Vermeidung von Fehler)
Schutz: vor Verfälschung bewahren
Ausfallsicherheit:

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4
Q

Datenbankmanagementsystem

A

DBMS: stellt den Programm logischen Dateien zur Verfügung
+Trennung logischen Datenstrukturierung von physischen Datenspeicherung (vermeidet Inkonsistenz und Redundanz)
+Unabhängigkeit der Daten von einzelnen Programmen

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5
Q

3 Ebene Architechtur (Transformation mit DBMS)

A

Physische und logische Datenorganisieren, um Redundanz + inkonsistent zu vermeiden

Abajo-arriba

Interne Schicht: physische Datenorganisation mit DSDL (Art und Weise von Datenspeicherung)

Konzeptionelle Schicht: Beschreibung von Datenstrukturen (DDL)

Externe Schicht: wie auf Daten zuzugreifen (entrevistas…)

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6
Q

Struktur 1

A

Datenfeld (Element): kleinsten logische DatenEH (#)

Datensatz: zusammenhängende Datenfelder (Artikel#)

Datei: gleichartige Datensätze werden in eine Datei gespeichert

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7
Q

Struktur 2 (wie zu adressieren)

A

Schlüssel:

  • ermöglicht Unterscheidung zw. Datensätze und Datenbank
  • besteht aus Datenfeldern, die einen Datensatz eindeutig identifizieren
  • unabhängig von vorhanden Datensätze

Primärschlüssel: eindeutige Identifizierung d. Datensätzen
Sekundärschlüssel: alle nicht primärschlüssel

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8
Q

Data Warehouse

A

Def: Sammlung von integrierten, zeitabhängigen und nicht-volatiler Daten, aus denen Info für Management-Entscheodungen gewonnen werden

OLAP Würfel

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9
Q

Einordnung von Big Data

A

VeVoVeVaVa

Velocity: Häufigkeit/Frequenz v. Datengenerierung
Volumen: riesige Datenmenge 
Veracity: validität
Value
Variety
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