Dozent: Prof. Dr. Ralf Möller

Übungen: Tanya Braun und Felix Kuhr

Inhalt:

• Einführung (pdf, pptx)
• Semistrukturierte Datenbanken (JSON, XML) und Volltextsuche (pdf, pptx)
• Information Retrieval (pdf, pptx)
• Mehrdimensionale Indexstrukturen (pdf, pptx)
• Cluster-Bildung (pdf, pptx)
• Einbettungstechniken (pdf, pptx)
• First-n-, Top-k-, und Skyline-Anfragen (pdf, pptx)
• Probabilistische Datenbanken, Anfragebeantwortung, Anfragetransformation, Safe-Plan-Anfrage, Top-k-Anfragen (Monte-Carlo-Simulation, Luby-Karp-Verfahren, Multisimulation), Open-World-Annahme (pdf, pptx)
• Probabilistische Modellierung, Bayes-Netze, Anfragebeantwortungsalgorithmen, Lernverfahren für Modelle (pdf, pptx)
• Temporale Datenbanken und das relationale Modell (pdf, pptx)
• Probabilistische Temporale Datenbanken (pdf, pptx)
• SQL: neue Entwicklungen (z.B. JSON-Strukturen und Arrays), Zeitreihen (z.B. TimescaleDB) (pdf, pptx)
  LIteratur: SQL:2016, SQL/MDA, TimescaleDB
• Stromdatenbanken, Prinzipien der Fenster-orientierten inkrementellen Verarbeitung (pdf, pptx)
• Approximationstechniken für Stromdatenverarbeitung, Stream-Mining (pdf, pptx)
• Probabilistische raum-zeitliche Datenbanken und Stromdatenverarbeitungsssysteme: Anfragen und Indexstrukturen, Raum-zeitliches Data Mining, probabilistische Skylines (pdf, pptx)
• Von NoSQL- zu NewSQL-Datenbanken, CAP-Theorem, CALM-Theorem, Blockchain-Datenbanken (pdf, pptx)

Umfang: 2x2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung, gesamt: 8 ECTS