Einführung in Datenbanken

1. Einführung in Datenbanken Dozentin: Dr. Brigitte Mathiak (mathiak@gmail.com)

2. Warum sollten Sie sich für Datenbanken interessieren?(1 min; Jeder für sich mit Zettel und Stift)

3. Warum sollten Sie sich für Datenbanken interessieren? • Daten sind wertvoll

4. Wertvolle Daten • Addressdaten • Personaldaten • Kundendaten (einer Bank…) • Umfragedaten • Warenbestandsdaten • Transaktionsdaten (Telefonanrufe, Einkäufe,…) • Konstruktionsdaten (Auto, Motor, Kugellager,…) • Geoinformationsdaten (Straßen, Leitungen, Flüsse, Immissionen,…) • ….

5. Kosten / Wert  Google (Börsenwert 250 Mrd $) Google kauft YouTube für 1.6 Mrd $ (2006) für Software (?), die Google selbst hat Daten 100 Software Bekannte Suchalgorithmen + Data Management 10 Hardware 100,000 Rechner a 500 Euro 1

6. Warum sollten Sie sich für Datenbanken interessieren? • Daten sind wertvoll • In fast jeder größeren Applikation steckt heutzutage eine Datenbank

7. Berühmte Systeme • Datenbanksysteme: Oracle DB, IBM DB2, Mysql, Postgres, Microsoft SQL Server, Microsoft Access, etc. • Suchsysteme:Google, Yahoo • Berühmte/interessante Anwendungen:SAP R3Ihr BankkontoIhre HaftpflichtversicherungThe GDB Human Genome DatabaseFlickr, YouTubeAmazon…

8. Warum sollten Sie sich für Datenbanken interessieren? • Daten sind wertvoll • In fast jeder größeren Applikation steckt heutzutage eine Datenbank • Datenmodellierung ist ein wichtiges Thema

9. Daten – Information – Wissen  • Wissen: Vorlesung „Datenbanken“ am 10. Oktober 2012, Block 3 in B14/7 • Informationen: „10. Oktober 2012, Block 3“, …. • Daten: „20121210101200B14/7“,… Kein Wissen ohne Daten Übergang vom Daten- zum Wissensmanagement ist nahtlos

10. Wo benötigt man Methoden des Data Engineering?  • Desktop • Einloggen (single sign-on)  • Textverarbeitung  • Filesystem  • Addressen  • Handy, Smartcards, Auto • Nein, aber oft schmerzlich vermisst! → Neuere Entwickungen:Eingebettete Datenbanken (z.B. für Smartcards) • Banken • Telekom • … • Besser wäre die Frage: Wo benötigt man keine Methoden des Data Engineering?!

11. Data Engineering  Prozesse Modellierung Data Engineering & Management Statistik Algorithmen Logik Systembau

12. Warum sollten Sie sich für Datenbanken interessieren?  • Daten sind wichtig! • In fast jeder größeren Applikation steckt heutzutage eine Datenbank • Datenmodellierung ist ein wichtiges Thema • Bei vielen Arbeitgebern und vielen Arbeitsfeldern ein Muss

13. Junior Entwickler (w/m)

14. SAP Basis- und Datenbank-Administrator (m/w) • Sie haben ein abgeschlossenes Studium der Fachrichtung Informatik (UNI, FH, BA) bzw. in einer anderen adäquaten Fachrichtung oder eine vergleichbare Ausbildung mit mehrjähriger Berufserfahrung • Ihre praktische Erfahrungen in der Administration von SAP Produkten unter Windows ist umfangreich, die Erfahrung im Betrieb unter UNIX (AIX und Linux) ist stabil • Idealerweise haben Sie zudem gute Kenntnisse in der Administration von Oracle-, DB2- , SQL Server und MaxDB Datenbanken. Den Schwerpunkt erwarten wir auf Windows SQL, Erfahrung mit Oracle Datenbanken ist gewünscht.

15. Systemingenieur /-in Oracle • abgeschlossenes Studium der Informatik oder vergleichbare Qualifikation mit IT-Bezug • fachlich bezogene Ausbildung bzw. umfangreiche Praxiskenntnisse zu relationalen Datenbanken, fundiertes fachliches Knowhow und einschlägige Betriebserfahrung im Umfeld von Oracle-Datenbanken • Grundkenntnisse zu DB2 für LUW oder Microsoft SQL von Vorteil • sehr gute Kenntnisse in den Bereichen Unix-Betriebssystemen (Linux, Solaris) und Performance-Analyse (Systeme, Datenbanken) • erweitertes Knowhow in der Perl-Programmierung und im Scripting auf Unix-Systemen, Basis-Know-how in Java-Programmierung

16. Kernfragen  • Wie verwaltet man Daten? • Intuitiv? • Konsistent? • Effizient? • Sicher? • Nebenläufig? → Data & Knowledge Engineering

17. Ziele der Vorlesung  • Analytisches Verständnis des Data Engineering • Kenntnisse verschiedener Datenbankparadigmen • Erweiterte Kenntnisse der Standard-Datenbankanfragesprache SQL Didaktische Methoden • Vorlesung (v.a. sinnvoll durch mitdenken und fragen!) • Papierübung: analytisches Verständnis • Praxisübung: Umgang mit praktischen Problemen • Arbeit in mehreren Teams • Übernahme von Verantwortung für die Arbeit anderer

18. Aufgaben • Theoretische Aufgaben • Orientiert am Vorlesungsstoff • Praktische Aufgaben • Erstellen und Benutzen einer DB • Umgang mit einfachen Datenmengen • Integration mit Anwendungen

19. Wann und wo? • Mittwoch Vorlesung in B14/7 von 12.00 bis 13.30 • In x-Wochen bis 15.45 (mit Pause) • 3 Übungsgruppen: • Mi x von 16.00 bis 17.30 in D15/202 • Mi y von 16.00 bis 17.30 in D15/202 • Mi y von 17.45 bis 19.15 in D15/202 • Hausaufgaben müssen in der Vorlesung abgegeben werden oder in der Übung testiert werden • Voraussichtliche Abgabetermine: 31.10.12, 21.11.12, 5.12.12, 19.12.12, 16.1.13 • Sie müssen alle Hausaufgaben abgeben! • Davon maximal eine schlechte Abgabe

20. Folgendes Buch liegt der Vorlesung zugrunde: Alfons Kemper und Andre Eickler Oldenbourg Verlag, München, 2009 7. aktualisierte und erweiterte Auflage Die Folien wurden weitgehend von den Autoren übernommen. (Siehe auch http://www-db.in.tum.de/research/publications/books/DBMSeinf) Weitere Folien und Ideen stammen von Sergej Sikov, York Sure-Vetter, Donald Kossmann und dem Internet (insbesondere Wikipedia)

21. Literatur: • A. Kemper , A. Eickler Datenbanksysteme – Eine Einführung. Oldenbourg Verlag, 2009. 7. Auflage. • Wikipedia: (folgende Artikel sind besonders zu empfehlen)Datenbankrelationale DatenbankSQLKlassendiagrammNormalisierung_(Datenbank)IntegritätsbedingungB-BaumHashtabelleTransaktion_(Informatik)(Stand 9.10.12) • Webquellen: http://docs.oracle.com/javase/tutorial/jdbc/TOC.html

22. Die Lernampel Zusatzinformation Empfehlenswert  Sehr prüfungsrelevant!

23. Noch etwas… Bitte bringen Sie Zettel und Stift mit zur Vorlesung !!!

24. Jetzt geht’s los!