Datenbanken
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| Partner: | buecher.de |
| Hersteller: | Mitp-Verlag (Geisler, Frank) |
| Stand: | 2015-08-04 03:50:33 |
Produktbeschreibung
Konzepte, Entwurf, Design, Implementierung Konkrete Erläuterungen am Praxisbeispiel Zahlreiche Aufgaben mit Musterlösungen sowie Anregungen für eigene Projekte Dieses Buch richtet sich an alle, die sich grundlegend und fundiert in das Thema Datenbanken einarbeiten wollen. Der Fokus liegt dabei auf einer strukturierten, leicht nachvollziehbaren und praxisrelevanten Darstellung des Stoffes, der anhand eines durchgängigen Beispiels präsentiert wird. Der Autor stellt die Inhalte soweit möglich herstellerneutral dar, so dass die verwendeten Techniken auf jedem relationalen Datenbanksystem umgesetzt werden können.Zunächst wird der Leser in die unterschiedlichen Datenbankmodelle eingeführt und lernt als grundlegendes Handwerkszeug das relationale Datenbankmodell, die ER-Datenbankmodellierung und die Normalisierung kennen. Nach der Darstellung der Datenbankentwicklung auf konzeptioneller Ebene werden die Umsetzung des Datenbankmodells und die Abfrage von Daten mithilfe von SQL beschrieben. Auch konzeptionelle Themen wie der Projektablauf bei der Erstellung eines Datenbanksystems, Transaktionen, Fat- und Thin-Clientmodelle, Client-Server-Architekturen, verteilte Datenbanksysteme, Data Warehouses, Data Mining, LINQ als mögliche Lösung des Impedance Mismatches und eine Einführung in Big Data finden in den entsprechenden Kapiteln ihren Platz. Der Leser wird umfassend in das Thema Datenbanken eingeführt und erhält zugleich eine praxisnahe Sichtweise auf die professionelle Realisierung von Datenbanksystemen von einem seit Langem in der Praxis arbeitenden Datenbankentwickler. Aus dem Inhalt: Datenbanksysteme, Datenbankanwendungen und Middleware Das relationale Datenbankmodell ER-Datenbankmodellierung und Normalisierung SQL-GrundlagenProjektablauf bei der Erstellung einer Datenbank Transaktionen und konkurrierende Zugriffe Fat- und Thin-Clientmodelle Client-Server-Architektur Verteilte Datenbanksysteme Data Warehouses Data Mining LINQ Einführung in Big Data
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