@article{KlettkeStoerlScherzinger, author = {Klettke, Meike and St{\"o}rl, Uta and Scherzinger, Stefanie}, title = {Herausforderungen bei der Anwendungsentwicklung mit schema-flexiblen NoSQL-Datenbanken}, series = {HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik}, volume = {53}, journal = {HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik}, number = {4}, publisher = {Springer}, doi = {10.1365/s40702-016-0234-9}, pages = {428 -- 442}, abstract = {NoSQL-Datenbanksysteme sind in den letzten Jahren sehr popul{\"a}r geworden, gute Gr{\"u}nde sprechen f{\"u}r ihren Einsatz: Eine attraktive Eigenschaft vieler Systeme ist ihre Schema-Flexibilit{\"a}t, die insbesondere in der agilen Anwendungsentwicklung Vorteile bietet. Durch horizontale Skalierbarkeit erm{\"o}glichen NoSQL-Datenbanksysteme eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen. Einige Systeme, die f{\"u}r die Datenhaltung interaktiver Anwendungen konzipiert sind, k{\"o}nnen zudem hochfrequente Nutzeranfragen bedienen. Diesen Vorteilen stehen eine Reihe von Nachteilen gegen{\"u}ber, aus denen sich neue Herausforderungen f{\"u}r die Anwendungsentwicklung ergeben: Fehlende Standards bei den Anfragesprachen erschweren die Entwicklung datenbanksystemunabh{\"a}ngiger Anwendungen. Schema-Flexibilit{\"a}t im Datenbankmanagementsystem f{\"u}hrt dazu, dass die Verantwortung f{\"u}r das Schema-Management in die Anwendung verlagert wird. Im vorliegenden Beitrag werden wesentliche Herausforderungen identifiziert und L{\"o}sungsans{\"a}tze aus Forschung und Praxis vorgestellt. Dabei liegt der Fokus auf schema-flexiblen NoSQL-Datenbanksystemen, mit einem aggregat-orientierten Datenmodell, d. h. Key-Value Datenbanksysteme, dokumentenorientierten Datenbanksystemen und Column-Family Datenbanksystemen. NoSQL data stores have become very popular over the last years, as good reasons are justifying their application: One attractive feature of many systems is their schema flexibility, which may be preferable in agile software development projects. Due to their horizontal scalability, NoSQL data stores make it possible to efficiently process large amounts of data. Some systems, designed as data backends for interactive applications, can also manage highly frequent user requests. Apart from these advantages, there are also downsides to NoSQL data stores that create new challenges for software development: Missing standards in query languages make it difficult to build data store independent applications. Schema flexibility in the data store shifts the responsibility for schema management into the application. This article identifies substantial challenges as well as solution statements from research and practice. The focus of our survey is on schema-flexible NoSQL data management systems with an aggregate-oriented data model, i. e., key-value data management systems, as well as document and column family data management systems.}, language = {de} } @inproceedings{MoellerBertonKlettkeetal., author = {M{\"o}ller, Mark Lukas and Berton, Nicolas and Klettke, Meike and Scherzinger, Stefanie and St{\"o}rl, Uta}, title = {jHound: Large-Scale Profiling of Open JSON Data}, series = {Datenbanksysteme f{\"u}r Business, Technologie und Web (BTW 2019), 18. Fachtagung des GI-Fachbereichs "Datenbanken und Informationssysteme" (DBIS) : 4.-8. M{\"a}rz 2019 in Rostock}, volume = {289}, booktitle = {Datenbanksysteme f{\"u}r Business, Technologie und Web (BTW 2019), 18. Fachtagung des GI-Fachbereichs "Datenbanken und Informationssysteme" (DBIS) : 4.-8. M{\"a}rz 2019 in Rostock}, publisher = {GI - Gesellschaft f{\"u}r Informatik}, address = {Bonn}, isbn = {978-3-88579-683-1}, pages = {557 -- 560}, abstract = {We present jHound, a tool for profiling large collections of JSON data, and apply it to thousands of data sets holding open government data. jHound reports key characteristics of JSON documents, such as their nesting depth. As we show, jHound can help detect structural outliers, and most importantly, badly encoded documents: jHound can pinpoint certain cases of documents that use string-typed values where other native JSON datatypes would have been a better match. Moreover, we can detect certain cases of maladaptively structured JSON documents, which obviously do not comply with good data modeling practices. By interactively exploring particular example documents, we hope to inspire discussions in the community about what makes a good JSON encoding.}, language = {en} } @misc{Wiedemann, type = {Master Thesis}, author = {Wiedemann, Matthias}, title = {Datenmodelle in der Abwasserableitung}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-815}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-8157}, school = {Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg}, pages = {87}, abstract = {Das Bauwesen erf{\"a}hrt zurzeit eine zunehmende Digitalisierung von Planungs- und Bauprozessen. Ein Begriff, der dabei zwingend fallen muss, ist Building Information Modeling (BIM). Es handelt sich dabei um eine kooperative Arbeitsmethode mit dem Ziel einer h{\"o}heren Planungs-, Kosten- und Terminsicherheit. Wesentlicher Bestandteil von BIM ist das digitale Modell des Bauwerks, das {\"u}ber dessen gesamten Lebenszyklus von der Planung {\"u}ber die Ausf{\"u}hrung bis zum Unterhalt und R{\"u}ckbau mit Informationen erg{\"a}nzt wird. Der gew{\"u}nschte Effekt ist dabei eine gr{\"o}ßere Informationsdichte, auf welche die Projektbeteiligten {\"u}ber die Projektphasen hinweg zugreifen und somit einem Informationsverlust vorbeugen k{\"o}nnen.}, subject = {Abwasserableitung}, language = {de} }