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Postrelationale Datenbanken

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SQL- & NoSQL-Datenbanken

Part of the book series: eXamen.press ((EXAMEN))

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Zusammenfassung

Postrelationale Datenbanksysteme sind Erweiterungen klassischer relationaler Softwareprodukte. Mit Replikaten oder Fragmenten lassen sich föderierte Datenbanksysteme entwickeln. Eine besondere Herausforderung bildet die Gültigkeitszeit, die bei temporalen Datenbanken Anwendung findet. Ein Data Warehouse besteht im Kern aus einem mehrdimensionalen Datenwürfel, wobei die gespeicherten Kennzahlen entlang unterschiedlicher Auswertungsdimensionen analysiert werden können. Neben objektrelationalen und wissensbasierten Datenbanken versucht man mit der Hilfe von unscharfen Methoden (Fuzzy Logic) und linguistischen Ansätzen, unpräzise oder vage Sachverhalte auszuwerten. Dieser Lösungsansatz gewinnt bei Big Data an Bedeutung.

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Notes

  1. 1.

    Periodisch extrahierte Tabellenteile (sog. Snapshots) erhöhen diese lokale Autonomie .

  2. 2.

    Bei verteilten SQL-Ausdrücken garantiert das Zwei-Phasen-Freigabeprotokoll (engl. two phase commit protocol) Konsistenz .

  3. 3.

    In der Literatur werden die Indikatoren oft als Fakten bezeichnet, vgl. dazu auch Abschn. 6.7 über Fakten und Regeln wissensbasierter Datenbanken.

  4. 4.

    Vgl. den KDD-Prozess für das Knowledge Discovery in Databases.

  5. 5.

    vgl. den ETL-Prozess für Extract, Transform und Load weiter unten.

  6. 6.

    Die Forschungsliteratur nennt diese auch «komplexe Objekte».

  7. 7.

    Das sogenannte NF2-Modell (NF2 = Non First Normal Form) erlaubt geschachtelte Tabellen.

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  1. Institut für Informatik, Universität Fribourg, Fribourg, Schweiz

    Andreas Meier

  2. Hochschule Luzern, Horw, Schweiz

    Michael Kaufmann

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Meier, A., Kaufmann, M. (2016). Postrelationale Datenbanken. In: SQL- & NoSQL-Datenbanken. eXamen.press. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-47664-2_6

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