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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/24

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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/24. Beispiel einer Anfrage Welche Umsätze sind in den Jahren 1998 und 1999 in den Abteilungen Kosmetik, Elektro und Haushaltswaren in den Bundesländern Sachsen-Anhalt und Thüringen angefallen?.

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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/24

  • Beispiel einer Anfrage
  • Welche Umsätze sind in den Jahren 1998 und 1999 in den Abteilungen Kosmetik, Elektro und Haushaltswaren in den Bundesländern Sachsen-Anhalt und Thüringen angefallen?
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 2/24

  • Fragestellungen und Aufgaben (Bsp.)
  • Überprüfung des Warensortiments zur Erkennung von Ladenhütern oder
  • Verkaufsschlagern
  • Standortanalyse zur Einschätzung der Rentabilität von Niederlassungen
  • Untersuchung der Wirksamkeit von Marketing-Aktionen
  • Auswertung von Kundenbefragungen, Reklamationen bezüglich bestimmter
  • Produkte etc.
  • Analyse des Lagerbestandes
  • Warnkorbanalyse mit Hilfe der Kassenbons
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 3/24

Ergebnis (Würfel)

Produkt

Summe

Haushalt

Elektro

Kosmetik

1998

1999

Kennzahl

Umsatz

Summe

Zeitraum

Region

Sachsen-

Anhalt

Summe

Thüringen

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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 5/24

  • Aspekte von Data Warehouses
  • Integration
  • Vereinigung von Daten aus verschiedenen, meist heterogenen Quellen
  • Überwindung der Heterogenität auf verschiedenen Ebenen (System, Schema,
  • Daten)
  • Analyse
  • Bereitstellung der Daten in einer vom Anwender gewünschten Form (bezogen
  • auf Entscheidungsgebiet)
  • erfordert Vorauswahl, Zeitbezug, Aggregation
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 6/24

  • Marktentwicklung
  • Marktgröße
  • Data Warehouse und OLAP (Quelle: OLAP Report OnLine www.olapreport.com)
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 7/24

  • Abgrenzung zu OLTP
  • Klassische operative Informationssysteme
  • Online Transactional Processing (OLTP)
  • Erfassung und Verwaltung von Daten
  • Verarbeitung unter Verantwortung der jeweiligen Abteilung
  • Transaktionale Verarbeitung: Kurze Lese-/Schreibzugriffe auf wenige
  • Datensätze
  • Data Warehouse
  • Analyse im Mittelpunkt
  • lange Lesetransaktionen auf vielen Datensätzen
  • Integration, Konsolidierung und Aggregation der Daten
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 8/24

Abgrenzung zu OLTP: Anfragen

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Abgrenzung zu OLTP: Daten

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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 10/24

Abgrenzung zu OLTP: Anwender

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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 11/24

  • Data Warehouse: Charakteristika
  • Fachorientierung (subject-oriented)
  • Zweck des Systems ist nicht Erfüllung einer Aufgabe (z.B.
  • Personaldatenverwaltung), sondern Modellierung eines spezifischen
  • Anwendungsziels
  • Integrierte Datenbasis (integrated)
  • Verarbeitung von Daten aus mehreren verschiedenen Datenquellen (intern und
  • extern)
  • Nicht-flüchtige Datenbasis (non-volatile)
  • stabile, persistente Datenbasis
  • Daten im Data Warehouse werden nicht mehr entfernt oder geändert
  • Historische Daten (time-variant)
  • Vergleich der Daten über Zeit möglich (Zeitreihenanalyse)
  • Speicherung über längeren Zeitraum
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 12/24

Data Warehouse

Datenbank, die Daten aus unterschiedlichen Quellen integriert und Analysen darauf unterstützt (Rahm/Vossen)

Data Mining

Nach Rahm/Vossen eine Sammlung von Verfahren zur Entdeckung von Mustern in großen Datenmengen.

Verfahrensklassen sind Clustering, Klassifikation und die Bestimmung von Assoziationsregeln

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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 13/24

  • Aufgabe 1 (IR)
  • Information Retrieval wird durch sogenannte Suchmaschinen (Search Engines) im Web realisiert.
  • Teilweise spezialisieren sich diese Suchmaschinen auf bestimmte Themengebiete.
  • Finden Sie solche Anbieter mit Suchmaschinen und notieren Sie sich die abgedeckten Themengebiete.
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 14/24

  • Erweiterung der Abfrage
  • Kombination
  • select *
  • from germany, cities
  • where cities.name = germany.stadt
  • and germany.hotel like arcor
  • and cities.plz like 6%
    • or cities.plz like 5%
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 15/24

  • W3QL Beispiel
  • select from n1, l1, (n2, l2), n3, l3
  • where n1 in {URL};
  • l1 in {path}
  • l2 in {path}
  • n3: PERLCOND, n3.format =~/image/‘
  • n3 in {path}
  • using ISSEARCH –d 5-l 1000
  • Ergebnis: Tabelle mit Links
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 16/24

  • XML Beispiel
  • WHERE <hotel>
  • <name>arcor<name/>
  • <inhaber>$i<inhaber/>
  • <stadt>$s<stadt/>
  • </hotel> IN „www.a.b/hotels.xml“
  • CONSTRUCT <result>
  • <inhaber>$i<inhaber/>
  • <stadt>$s</stadt>
  • <result/>
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 17/24

  • Meta Viz
  • Umgebung zur visuellen Interaktion mit Geodaten
  • Ziel: Reduktion des Informationsüberflusses anderer Geodatensuchmaschinen
  • Auswahl der Zielregion durch Zoomen
  • Suche nach Attributen in Metadaten
  • Gefundene Objekte werden im
  • selektierten Großraum angezeigt
  • Problem: einzelne Objekte
  • können verdeckt werden
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 18/24

  • Meta Viz
  • Lösung: rotierbare 3D-Darstellung
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 19/24

  • Information Retrieval
  • Art und Weise der Informationsbeschaffung
  • Ziel: effektive Verwaltung großer Datenmengen
  • Benutzerorientiertes Extrahieren von interessanten Informationen aus beliebiger
  • Datenbasis
  • Sinnvolle, interaktive, graphische Sortierung/Darstellung der Suchergebnisse
  • Abfragesprachen
  • Schnittstelle zwischen Datenbank und Benutzerinterface
  • einfache Darstellung der Abfrage, verständlich für Mensch und Maschine
  • flexible Gestaltung der Sprache für einfache und komplexe Abfragen
  • Erweiterbarkeit von Abfragen graphischer Präsentationen unterstützt
  • ausgeprägte menschliche Mustererkennungsfähigkeit
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 20/24

  • SQL
  • Erweiterungen der Sprache durch CSQL und ParaSQL
  • W3QL
  • XML basierende Abfragesprachen
  • XML-QL
  • SQL
  • allgemeiner Standard
  • SQL hat als Datengrundlage eine relationale Datenbankstruktur
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 21/24

  • Aufbau von SQL
  • Formulierung mittels Text
  • Datentypen wie Text und Zahl
  • Gliederung:
    • Definition der Rückgabe select cities
    • Datenquelle from germany
    • Suchparameter where hotel like ar%
    • Sortierreihenfolge order by inhaber
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 22/24

  • Ergänzungen von SQL
  • CSQL
  • geo-technische Funktionen
  • Abstand, Überschneidung (z.B. Flugbahnen, Straßen) und Grenzen
  • Distance (hotel, bahnhof) <= 100
  • ParaSQL
  • pattern matching auf Geodaten
  • neue Datentypen: Raum, Zeit, Raum-Zeit
  • Bsp: Circle (earth-quake(10) = high,50)
  • Kommerzielle Produkte
  • Oracle, Sybase: Ergänzungen von SQL um eigene Funktionen
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 23/24

  • W3QL
  • Struktur wie SQL
  • Datenquelle: das WWW (Domains und Pfade)
  • zur Suche regular expressions (Perl)
  • Suche nach/in verschiedenen Datei-Typen: Text, HTML, LaTeX, Bildern, Filmen
  • automatische Formbearbeitung
  • Tiefensuche
  • XML und Abfragesprachen
  • Datenquelle: XML-Dokumente (Objekt, Struktur)
  • eignet sich zur Speicherung von Metadaten
  • kein einheitlicher Standard für Abfragesprache
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Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 24/24

  • XML-QL
  • Formulierung mittels Text
  • typenlose bzw. an XML-Struktur gebunden
  • Struktur der Abfrage
    • Suchbedingungen
    • Definition der Rückgabe