Datenbanken Kompaktkurs
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Auflage:1. 2020
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inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
ePUB
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Ja
Verkaufsrang
82470
Erscheinungsdatum
15.10.2020
Verlag
Mitp Verlags GmbH & Co.KGSeitenzahl
368 (Printausgabe)
Auflage
1. 2020
Sprache
Deutsch
EAN
9783958457843
- Fundierte Einführung in relationale Datenbanken und die Anfragesprache SQL
- Datenbanken für die Berufspraxis verstehen, anwenden und entwickeln
- Mit zwei durchgängigen Beispielen und zahlreichen Übungen
Datenbanken haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeglicher Informationssysteme entwickelt, um größere Mengen strukturierter Daten verwalten, wiederauffinden und analysieren zu können.
Die Autoren vermitteln fundiert und kompakt die zum Verständnis und auch zur Entwicklung solcher Systeme notwendigen Kenntnisse aus den Bereichen Datenbankentwurf, Datenmodellierung, Datenänderungen und Datenanalysen und stellen die relationale Datenbanksprache SQL ausführlich vor. Alle Konzepte und Sprachelemente erläutern die Autoren anhand von zwei durchgängigen Beispielen.
Des Weiteren besprechen die Autoren Themen wie Nutzersichten, Datenschutz, Integritätssicherung, Tuning von Datenbankanwendungen sowie statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining). Sie erläutern auch neuere Entwicklungen wie NoSQL-Datenbanksysteme, spaltenorientierte Speicherungsformen und die Analyse von Big Data.
Das Buch richtet sich vor allem an Schüler und Studenten außerhalb des Fachbereichs Informatik, die schnell und dennoch fundiert die Grundlagen zur Entwicklung und zum Einsatz von Datenbanken lernen wollen. Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels machen das Buch ideal für Studium und Selbststudium.
Aus dem Inhalt:- Was sind Datenbanken?
- Relationale Datenbanken: Daten als Tabellen
- Das Entity-Relationship-Modell
- Datenbankentwurf
- Normalisierung für eine redundanzfreie Datenbank
- Datendefinition und Updates in SQL
- Anfragen in SQL
- Sichten und Datenschutz
- Integrität und Trigger
- Statistische Datenanalysen (Data Warehousing, Data Mining)
- Arbeitsweise eines DBMS und Tuning
- OLTP- und OLAP-Systeme
- Row und Column Stores, NoSQL und NewSQL
- Ausblick inklusive Verarbeitung von Big Data
- Zwei durchgängige Beispiele mit Datenbankentwurf und relationaler Repräsentation
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