Titlebook: SQL- & NoSQL-Datenbanken; Andreas Meier,Michael Kaufmann Textbook 20168th edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2016 Architektur von D

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Datenmodellierung,n Datenklassen (im Fachjargon Entitätsmengen genannt) und das Bestimmen von Beziehungsmengen geschieht vorerst unabhängig davon, ob zur Datenhaltung SQL- und/oder NoSQL-Technologien angewendet werden. Erst in einem zweiten Schritt wird das logische Datenmodell (hier Entitäten-Beziehungsmodell) auf d

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Postrelationale Datenbanken,atenbanksysteme 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 anal

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Datenmanagement,len sie die international standardisierte Sprache ‚Structured Query Language (SQL)’ zur Verfügung. Bei massiv verteilten Daten im Web oder bei Big Data Anwendungen muss die relationale Datenbanktechnologie mit NoSQL-Technologien ergänzt werden, um Webdienste rund um die Uhr und weltweit anbieten zu können.

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NoSQL-Datenbanken, Schlüssel-Wertpaaren speichern. Werden die Merkmale einer Tabelle spaltenweise und nicht zeilenweise organisiert, erhðlt man die Spalten-Datenbanken, die sich zu Spaltenfamilien-Systemen erweitern lassen. Neben den Dokument- und XML-Datenbanken organisieren die Graphdatenbanken Objekte in Knoten und Beziehungen zwischen Objekten in Kanten.