RésuméDieses 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.
Texte supplémentaireEine weitere Besonderheit: Am Ende von jedem Kapitel findet ihr eine Zusammenfassung und einen kurzen Aufgaben-Block. Dieser unterscheidet zwischen Aufgaben zum Wiederholen und Aufgaben zum Weiterdenken. [...] Ob nun Anfänger oder nicht, das Buch hat eine Menge Potential. Egal ob als Lehrwerk oder als Nachschlagewerk. Der Schreibstil ist verständlich und die Abbildungen sehr hilfreich. icancode, 12/2015 Die gute Verständlichkeit und das didaktisch gelungene Konzept (durchgehendes Beispiel, Zusammenfassungen, Aufgaben, Lösungen im Anhang) rechtfertigen wiederum eine breite Empfehlung. Für Praktiker und Studierende in den Anfangssemestern bestens geeignet. ekz Bibliotheksservice, 08/2014
RésuméKonzepte, Entwurf, Design, ImplementierungKonkrete Erläuterungen am PraxisbeispielZahlreiche Aufgaben mit Musterlösungen sowie Anregungen für eigene ProjekteDieses 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 MiddlewareDas relationale DatenbankmodellER-Datenbankmodellierung und NormalisierungSQL-GrundlagenProjektablauf bei der Erstellung einer DatenbankTransaktionen und konkurrierende ZugriffeFat- und Thin-ClientmodelleClient-Server-ArchitekturVerteilte DatenbanksystemeData WarehousesData MiningLINQEinführung in Big Data
