Brainscape's Knowledge GenomeTM

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Datenbanken > KAD > Flashcards

KAD Flashcards

1
Q

ACID steht für?

A

A- Atomarität
C- Konsistenz
I- Isolation
D- Dauerhaftigkeit

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2
Q

Welche 4 v’s charakterisieren Big Data?

A

V- Volume (Menge der Daten)
V- Velocity (Geschwindigkeit mit der Daten ankommen)
V- Variety (Datenvielfalt)
V- Veracity (Datenqualität)

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3
Q

Welche arten von Datenspeicher/Gattung gibt es?

A
  • Relational
  • Spaltenorientiert
  • Graphenorientiert
  • Dokumentenorientert
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4
Q

Was besagt das CAP-Theorem?

A

Ein verteiltes System kann zwei Eigenschaften (Consistency, Availability, Partition Tolerance) gleichzeitig erfüllen jedoch nicht drei.

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5
Q

Was bedeutet Consistency?

A

Jede Operation ist nach außen hin atomar.

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6
Q

Was bedeutet Availability?

A

Ergebnis steht innerhalb einer

akzeptablen Antwortzeit zur Verfügung

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7
Q

Was bedeutet Partition Tolerance?

A

Ausfall eines Knotens führt nicht zum Ausfall des Gesamtsystems.

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8
Q

Wie kann eine höhere Verfügbarkeit bei relationalen DB erreicht werden?

A

Auflockern von ACID zu BASE.

Basically Available, Soft State, Eventual Consistent

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9
Q

Wie kann eine Datenbank fragmentiert werden?

A
  • Horizontal

- Vertikal

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10
Q

Was wird unter Sharding verstanden?

A

Aufteilung der Daten in unabhängige Teile, die jeweils von einer
eigenen Serverinstanz verwaltet wird.

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11
Q

Vorteile von sharding?

A
  • Skalierbarkeit
  • Ausfallsicherheit
  • Geografische Verteilung
  • Rolling Upgrades
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12
Q

Nachteil Sharding?

A
  • Zugriff über andere Kriterien als Aufteilungskriterien machen
    Aufwand unverhältnismäßig hoch
    -> Anfrage geht an alle Server
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13
Q

Welche Partitionsstrategie gibt es?

A
  • Aufteilung durch Shard-Key
  • Erstellen von table hierachy
  • Identifikation von transaktions-intensiven Tabellen
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14
Q

Vorteile der Schemalosigkeit?

A

Unterstützung agiler Softwareentwicklung.
CI&CD
Agiles Datenbanksystem

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15
Q

Was sind Metadaten?

A

Daten über Daten

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16
Q

Was ist ein Schema?

A

Metadaten über die Struktur.

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17
Q

Welche Form von Schemalosen Daten kennst du?

A
  • JSON

- XML

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18
Q

Abkürzung NoSQL?

A

Not Only SQL

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19
Q

NoSQL-Datenbanken besitzen mehrere Merkmale, die sie von relationalen
Datenbanksystemen unterscheiden, welche?

A

– Verwendung REST
– BASE statt ACID
– Horizontale Skalierung, verteilte Datenhaltung
– Schemafreiheit

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20
Q

In wie können NoSQL Datenbanken klassifiziert werden?

A

– Key-Value-Stores
– Dokumentenorientierte Datenbanken
– Graphdatenbanken
– Spaltenorientiert / Column Stores

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21
Q

Was beschreibt das Design Pattern Polyglott?

A

Verwendung verschiedener Datenmodell (relational, spaltenorientiert,
dokumentenorientiert, etc)

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22
Q

Wie kann in einer MongoDB Aggregationen durchgeführt werden?

A
  • Aggregation Framework
  • Map-Reduce
  • Singel Purpose Aggregation Operations
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23
Q

Aus welchen 3 Phasen besteht ein Map Reduce?

A
  1. Map
  2. Shuffle - Gruppierung der Keys
  3. Reduce
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24
Q

Was sind die Ziele eines Replica Sets?

A
  • Redundanz
  • Verfügbarkeit
  • Erhöhung Lese-Kapazität
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25
Q 
Wleche CAP-Eigenschaften hat eine Relationale Datenbanksysteme
DNS
Bank/Finanz
NoSQL
Cloud?
A 
Relationale Datenbanksysteme -> CA
DNS -> AP
Bank/Finanz -> CP
NoSQL -> AP
Cloud -> AP
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26
Q

Welche drei arten von Referenzierungen gibt es in einer MongoDB?

A
  • komplettes Dokument wird gespeichert.
  • manuelle Referenz. Referenzierung durch _id-Feld
  • DBRef. Referenzierung durch Collectionname und _id-Feld
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27
Q

Welche Read Preference Modes gibt es bei Replica Sets?

A
  • Primary
  • PrimaryPreferred
  • Secondary
  • SecondaryPreferred
  • Nearest
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28
Q

Was ist der Primary Mode?

A

– Lesen beim Primary Node

– Falls dieser nicht verfügbar: Fehler oder Exception

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29
Q

Was ist der PrimaryPreferred Mode?

A

– Lesen beim Primary Node
– Falls dieser nicht verfügbar: Lesen bei Secondary Node
– Verzögerung beim Lesen > maxStalenessSeconds => Client wird nicht mehr verwendet

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30
Q

Was ist Secondary Mode?

A

– Lesen beim Secondary Node
– Falls keiner verfügbar: Fehler
– Ebenfalls Verwendung: maxStalenessSeconds

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31
Q

Was ist SecondaryPreferred Mode?

A

– Lesen beim Secondary Node

– Falls keiner verfügbar: Lesen beim Primary Node

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32
Q

Was ist der Nearest Mode?

A

– Lesen beim Knoten mit Node geringer Latenzzeit

– Primary und Secondary Nodes werden gleich verwendet

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33
Q

Nenne alle Sharding verfahren bei der MongoDB?

A
  • Ascending Shard Keys
  • Hash Based Sharding
  • Range Based Sharding
  • Location Shard Key
  • Manuel Sharding
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34
Q

Was sind Ascending Shard Keys und ihre Eigenschaften?

A

– Verwendung von ObjectId, o.ä.
– Entspricht ungefähr Datum

Eigenschaften
– Neue Dokumente werden im gleichen Chunk
gespeichert
– D.h. alle Schreibzugriffe werden in gleichen
Shard durchgeführt
– Nur ein Shard wächst

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35
Q

Was sind HashShard Keys?

A

– Bildung von Chunks durch Verwendung einer Hashfunktion
– „Zufällige“ Verteilung
– Gute Verteilung der Daten und Anfragen

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36
Q

Was ist Range Based Sharding?

A
  • Bildung von Chunks durch numerische Bereiche
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37
Q

Was sind Location Shard Keys?

A

– Verwendung IP, Adresse o.ä.

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38
Q

Wie nennt sich die Anfragesprache bei Noe4J?

A

Cypher.

39
Q

Was versteht man unter der Bacon Numer?

A

Länge der kürzesten Kette von Schauspielern, die gemeinsam in
einem Film mitspielen.

40
Q

Was sind Eigenschaften der Time Series Database?

A
  • Daten erscheinen Chronologisch
  • Append-Only
  • eine Zeile = eine Messung
41
Q

Anforderungen an eine Time Series Datenbank?

A
  • Skalierbarkeit (Big Data)
  • Hohe Schreibleistung
  • Analyse / Aggregierung der Daten
42
Q

Was ist Complex Event Processing?

A
  • Auswertung von Ereignisströmen zur Erkennung von voneinander
    abhängigen Ereignissen
  • Analyse von Echtzeitdaten.
43
Q

Was ist OLTP (Online Transaction Processing)?

A
  • Speicherung der Transaktion eines Geschäfts
  • Operative Tätigkeit eines Unternehmens
  • Zeilenorientierte Speicherung sinnvoll
44
Q

Was ist OLAP (Online Analytical Prosessing)?

A
  • Durchführung komplexer Analysevorhaben
  • Entscheidungsunterstützendes Analyseergebnis
  • Data Warehouse
  • spaltenorientierte Speicherung sinnvoll
45
Q

Row vs. Colum

Hinzufügen eines Attributs

A
  • RS: Verschieben jedes Tupels

- CS: Hinzufügen einer Datei

46
Q

Row vs. Colum

Hinzufügen eines Tupels

A
  • RS: Anhängen am Ende der Tabelle

- CS: Öffnen und Schreiben in jeder Datei

47
Q

Row vs. Colum

Update eines Tupels

A
  • RS: Ändern des Wertes

- CS: Öffnen, Suchen und Schreiben einer Datei

48
Q

Row vs. Colum

Auslesen eines Tupels

A
  • RS: Lesen des betreffenden Blocks

- CS: Lesen aller Dateien

49
Q

Row vs. Colum

Auslesen vieler Datensätze

A
  • RS: Lesen der gesamten Tabelle

- CS: Nur Lesen der Dateien für die relevanten Spalten

50
Q

Welche Datenkompressionsverfahren gibt es?

A
  • Dictionary Encoding
  • Sparse Encoding
  • Lauflängenkodierung
  • Delta Encoding
  • Bit-Vector Encoding
  • Präfix Encoding
51
Q

Was ist Dictionary Encoding?

A
  • Ersetzung häufig erscheinender Werte durch kürzere Symbole (index)
    Bundesland mappen auf 1 bis 17
52
Q

Was ist Spares Encoding?

A
  • Basierend auf Dictionary Encoding

- Weglassen des am häufigsten auftretenden Identifikator

53
Q

Was ist Lauflängenkodierung?

A
  • Bei Wiederholung eines Wertes wird Wertepaar (Wert und
    Wertanzahl) gespeichert
  • aaaa wird auf a[4] komprimiert
54
Q

Was ist Delta Encoding?

A
  • Unterschiede (deltas) zum vorherigen Attribut werden gespeichert
  • Speicherung der Position und auftreten
55
Q

Was ist die Bit-Vector Encoding?

A
  • Speicherung häufig auftretender Attribute durch Bit-Vektor
56
Q

Was ist das Präfix Encoding?

A
  • Häufig auftretende Präfixe werden nur einmal gespeichert
57
Q

Wieso finden in spaltenorientierten Datenbanksystemen häufiger Kompressionsverfahren Anwendung?

A
  • Jede Spalte kann anders komprimiert werden
58
Q

Was bedeutet Materialisierung?

A

_ Zusammensetzung der selektierten Attribute zu Tupel

59
Q

Was bedeutet Early Materialization?

A
  • Bei Column Stores ist Dekomprimierung notwendig

-

60
Q

Was bedeutet Late Materialization?

A

– Vermeidung der Tupelrekonstruktion so lange wie möglich

– Bit-Vektoren als Zwischenergebnisse in Column Stores

61
Q

Was sind Eigeschaften der Hauptspeicherdatenbanken?

A
  • Spezielle Indexstrukturen im Hauptspeicher
  • Mehrbenutzersynchronisation (Für Zugriffe weniger Zeit benötigen)
  • Verarbeitung einer ganzen Gruppe von Transaktionen: „group
    commit“
  • Kompaktifizierung der Datenbank
  • Working Set (Bruchteil der Daten sind aktiv)
62
Q

Was sind Memtables und SStables?

A

MemTables: Schreibzugriffe werden Hauptspeicher durchgeführt
Sorted Data Files
- Speicherung des Memtables (flush)
- Daten werden in Sorted Files gespeichert
- Immutable, nur zum lesen

63
Q

Was versteht man unter Compaction?

A
  • Datenbereinigung
  • Löschen veralteter und gelöschter Daten
  • wird im Hintergrund durchgeführt
64
Q

Was macht der Bloom Filter?

A
  • Probabilistische Methode
  • Prüft ob der Artikel im DataSet enthalten ist oder nicht.
  • Ziel nicht alle Sets durchlaufen müssen.
65
Q

Wie funktioniert ein Bloom Filter?

A

– m-stelliger Bitvektor, anfangs mit 0 gefüllt
– k Hash-Funktionen, Hashwerte entsprechen Position in Bitvektor
– Ermittlung der k Hashwerte, wenn mind. eine 0 enthalten ist, ist Wert
nicht im Filter enthalten

66
Q

Was ist ein LSM-Tree (Log Structured Merge Tree)?

A
  • Updates werden an neue Stelle (höhere Ebene) gespeichert
  • mergen der Daten in die Unteren ebenen durchführen
  • Merge läuft in O(n)
67
Q

Wie funktioniert Cosistent Hasing für die Skalierung in NoSQL?

A
  • Server erhalten Hashwert und werden zu Ring angeordnet
  • Datenobjekte erhalten ebenfalls Hashwerte
  • ## Zuordnung zu Server, dessen Hashwert im Uhrzeigersinn am nächsten liegt.
68
Q

Datenmodell für die Speicherstruktur von Neo4J

A

Labeled Property Graph Model.
- Knoten haben ein oder mehrere Labels zur Beschreibung der
Rolle eines Knotens
- Knoten und Kanten haben Properties (key-value Paare)

69
Q

Neo4j Graph Storage ?

A
  • Joins werden quasi vorberechnet und in der Datenbank gespeichert
  • Objekte müssen nicht über Index gesucht werden
  • Eine Liste über die man Iterieren kann
70
Q

Nenne die 5 Schichten des 5-Schichtenmodell eines DBMS?

A
  1. Datei- und Externspeicherverwaltung
  2. Pufferverwaltung
  3. Record- und Indexmanager
  4. Cursor Verwaltung
  5. Query-Übersetzung und -Optimierung
71
Q

Welche Schnittstellen gibt es zwischen den Schichten?

A
  1. Geräteschnittstelle (Spuren, Zylinder)
  2. Dateischnittstelle (Blöcke, Dateien)
  3. Systempufferschnittstelle (Seiten, Segmente)
  4. interne Satzschnittstelle (Sätze, B*-Bäume)
  5. satzorientierte Schnittstelle (Sätze, Sets)
  6. mengenorientierte Schnittstelle (Relationen, Sichten)
72
Q

Was ist die Aufgabe der Externenspeicherverwaltung?

A

– Verwaltung externer Speichermedien
– Verbergen von Geräteeigenschaften
– Abbildung von physischen Blöcken auf externe Speicher, wie Magnetplatten
- Blöcke sind Transfereinheit

73
Q

Was ist der Mean Time To Failure (MTTF)?

A

Erwartungswert für die Zeit bis zum Ausfall einer Platte

74
Q

Was ist der Mean Time to Repair (MTTR)?

A

Erwartungswert für die Zeit zur Ersetzung der Platte und der Rekonstruktion der Daten

75
Q

Was ist der Mean Time to Data Loss (MTTDL)?

A

Erwartungswert für die Zeit bis zu einem nicht maskierbaren Fehler

76
Q

Was versteht man unter PCTFREE?

A

Mindest-Angabe in Prozent, wie viel Platz in einem Block frei bleiben für Updates

77
Q

Was versteht man unter PCTUSED?

A

Mindest-Angabe in Prozent, ab wann in einem Block wieder neue Tupel gespeichert werden

78
Q

Welche Blockzuordnungsverfahren existieren?

A
  • Statische Dateizuordnung
  • Dynamische Blockzuordnung
  • Dynamische Extent-Zuordnung
79
Q

Wie funktioniert die statische Dateizuordnung?

A

– Fortlaufende Speicherung von Blöcken in zusammenhängenden Speicherbereich (benachbarte Zylinder einer Magnetplatte)

80
Q

Wie funktioniert die dynamische Blockzuordnung?

A

– Beim Erzeugen von Blöcken wird Speicherplatz zugeordnet

– Adressierung eines Blocks in einer Blocktabelle

81
Q

Wie funktioniert die dynamische Extent-Zuordnung?

A

– Verwendung einer Extent-Tabelle zum Ablegen der Startadresse und Anzahl der Blöcke pro Extent
– Zuordnung von Extents zu Dateien durch DB-Administrator

82
Q

Welches verfahren nutzt die direkte Seitenadressierung?

A

– Implizite Zuordnung zwischen Seiten eines Segments und Blöcken einer Datei
– Verwendung in vielen DBMS

83
Q

Welches verfahren nutzt die indirekte Seitenadressierung?

A

– Seitentabelle, die für jede Seite eines Segments einen Block zuweist
– Bit-liste, die aktuelle Belegung beschreibt
- hohe Flexibilität

84
Q

Was ist die Aufgabe der Pufferverwaltung?

A

Ist zuständig alle Seiten die benötigt werden im Hauptspeicher zur Verfügung zu stellen.

85
Q

Wie funktioniert das Auffinden einer Seite?

A

Suchverfahren

  1. direkte Suche im Pufferrahmen
  2. Indirekte Suche über Hilfsstrukturen (verkettete Liste, Hash-Tables)
86
Q

Welche Seitenersetzungsverfahren gibt es?

A
  • Demand-Fetching
  • Prefetching
  • FIFO
  • LFU (least Frequently Used)
  • LRU (Least Recently Used)
87
Q

Was beschreibt das Zick-Zack Verfahren?

A
  • Man erspart sich das erneute Laden der Seiten in den HS.

- Erst von links nach rechts dann rechts nach links

88
Q

Was ist der Merger-Join?

A
  • Vorrausetzung: Sortierte Eingaben
  • Lineare Aufwand
  • Kleinerer Index läuft weiter bis Werte gleich sind.
89
Q

Wie funktioniert der Index-Join?

A
  • Eine Seite ist als Indexstruktur (sortiert) organisiert.

- Suche über Indexbaum nach gleichen paaren.

90
Q

Was ist die Selektivität?

A

Selektivität hilft bei der Abschätzung der Größe von Zwischenresultaten.
Ergebnis ist in %

91
Q

Was sind Materialized Views?

A
  • Datenkopien
  • Schnellerer Zugriff auf lokale Kopien von Remote-Tabellen
  • Einmalige Berechnung von Aggregationen und mehrfache Wiederverwendung
92
Q

Wie funktioniert ein Semijoin?

A
  • Ergebnis enthält die Tupel einer Relation, die einen potenziellen Joinpartner haben
93
Q

Was ist die pessimistische Synchronisation?

A
  • Synchronisation mithilfe von Sperren
94
Q

Was ist die optische Synchronisation?

A
  • ohne Sperren

Datenbanken (1 decks)

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