Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

• Konzepte der ER- und EER- Modellierung sowie des relationalen Datenmodells zu interpretieren und zur Darstellung/Beschreibung von Sachverhalten zu nutzen;
• in natürlicher Sprache beschriebene Sachverhalte zu abstrahieren, als ER- und EER-Diagrammen zu modellieren, und daraus ein entsprechendes Relationenschema abzuleiten;
• Relationenschemata (inklusive Mechanismen zur Sicherstellung der Datenintegrität) zu konzipieren und in einem relationalem Datenbankmanagementsystem mittels SQL zu implementieren;
• die Qualität eines Relationenschemas zu beurteilen und zu verbessern;
• in einem Relationenschema gespeicherte Daten mittels SQL zu manipulieren sowie abzufragen;
• Datenbankabfragen in SQL, relationaler Algebra und dem Relationenkalkül nachzuvollziehen sowie selbstständig zu verfassen (dies beinhaltet die Fähigkeit umgangssprachlich formulierte Anforderungen/Anfragen zu formalisieren);
• Prozeduren in einer prozeduralen Datenbankprogrammiersprache zu entwickeln und einzusetzen;
• Eigenschafter paralleler Transaktionen zu evaluieren sowie Probleme die bei Nebenläufigkeit auftreten können zu bestimmen;
• unterschiedliche Isolation Levels gezielt einzusetzen;
• die vorgestellten Methoden und Konzepte zur Fehlerbehebung und Mehrbenutersynchronisation anzuwenden und nachzuvollziehen.

• Semantische Datenmodellierung; EER-Diagramme
• Das Relationale Modell (Grundlagen, Überführung von EER in das Relationale Modell)
• Relationale Datenbankabfragesprachen:
• Relationale Algebra
• Relationaler Tupel/Domänenkalkül
• SQL
• Relationale Entwurfstheorie (Funktionale Abhängigkeiten, Normalformen)
• Datenbank-Programmierung (mit pgSQL)
• SQL-Erweiterungen
• Transaktionskonzepte
• Fehlerbehandlung/Recovery
• Mehrbenutzersynchronisation

• Diese Lehrveranstaltung wird in Präsenz durchgeführt.
• Diese Lehrveranstaltung wird geblockt anbgehalten: der Vorlesungsteil (nicht die Übungen) endet ca 4 Wochen vor Vorlesungsende.
• Diese Lehrveranstaltung wird zweisprachig angeboten: Die Vorlesung, die Übungen und die Prüfungen werden sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch angeboten.
• Der Stoff der Lehrveranstaltung wird in Vorlesungseinheiten präsentiert. (Englisch: Als Videos) Dabei können Teile der Vorlesung auch durch Videoaufzeichnungen zur Verfügung gestellt werden, und die Zeit im Hörsaal für Beispiele und Fragen genutzt werden. Ein genauer Ablauf wird zur Vorbesprechung bekannt gegeben.
• In einem Übungsteil wird die Anwendung der präsentierten Methoden, Konzepte und Algorithmen geübt.
• Der Übungsteil besteht aus Übungsblättern welche von den Studierenden zu Hause ausgearbeitet und abgegeben werden.
• Das Formulieren von SQL Abfragen erfolgt in einer Online Übungsumgebung.
• Vor den Abgabeterminen können Fragen im Forum gestellt werden, die von den Tutoren dort beantwortet werden.
• Abgaben werden von TutorInnen korrigiert und diskutiert werden.

ECTS Breakdown:

30h   Vorlesungsbesuch
30h   Vorlesungsvor- und Nachbereitung
52h   Ausarbeiten von Übungsbeispielen
 0,5h Kontrollgespräch
34h   Prüfungsvorbereitung
 3,5h   Prüfung
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150h (= 25h * 6ECTS) 

Die Beurteilung erfolgt auf Grund der Leistung im Übungsteil sowie zwei schriftlichen Tests.

Alle Anmeldungen von Studierenden aus Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder Data Science Master werden bestätigt. Anmeldungen von Studierenden aus anderen Studien je nach vorhandener Kapazität.

Hinweis zur STEOP: Die STEOP Regelungen sollten nun alle korrekt in TISS abgebildet sein.

Es sind keine speziellen Vorkenntnisse erforderlich. Kentnisse der Inhalte von "Einführung in die Programmierung 1" und "Grundzüge digitaler Systeme" (bzw. anderweitige Programmierkenntnisse und Kentnisse über formale Modellierungssprachen) aus dem ersten Semester sind aber hilfreich.