TY - JOUR A1 - Klettke, Meike A1 - Störl, Uta A1 - Scherzinger, Stefanie T1 - Herausforderungen bei der Anwendungsentwicklung mit schema-flexiblen NoSQL-Datenbanken JF - HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik N2 - NoSQL-Datenbanksysteme sind in den letzten Jahren sehr populär geworden, gute Gründe sprechen für ihren Einsatz: Eine attraktive Eigenschaft vieler Systeme ist ihre Schema-Flexibilität, die insbesondere in der agilen Anwendungsentwicklung Vorteile bietet. Durch horizontale Skalierbarkeit ermöglichen NoSQL-Datenbanksysteme eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen. Einige Systeme, die für die Datenhaltung interaktiver Anwendungen konzipiert sind, können zudem hochfrequente Nutzeranfragen bedienen. Diesen Vorteilen stehen eine Reihe von Nachteilen gegenüber, aus denen sich neue Herausforderungen für die Anwendungsentwicklung ergeben: Fehlende Standards bei den Anfragesprachen erschweren die Entwicklung datenbanksystemunabhängiger Anwendungen. Schema-Flexibilität im Datenbankmanagementsystem führt dazu, dass die Verantwortung für das Schema-Management in die Anwendung verlagert wird. Im vorliegenden Beitrag werden wesentliche Herausforderungen identifiziert und Lösungsansätze 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. KW - Abfragesprache KW - Applikationsentwicklung KW - Datenbank KW - Datenbanksystem KW - Datenmodell KW - Datensystem KW - horizontale Skalierbarkeit KW - Kolonnendaten KW - Managementsystem KW - Software-Entwicklung Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.1365/s40702-016-0234-9 VL - 53 IS - 4 SP - 428 EP - 442 PB - Springer ER - TY - CHAP A1 - Möller, Mark Lukas A1 - Berton, Nicolas A1 - Klettke, Meike A1 - Scherzinger, Stefanie A1 - Störl, Uta T1 - jHound: Large-Scale Profiling of Open JSON Data T2 - Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2019), 18. Fachtagung des GI-Fachbereichs "Datenbanken und Informationssysteme" (DBIS) : 4.-8. März 2019 in Rostock N2 - 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. KW - Datenerhebung KW - Datenformat KW - Datenmodell KW - Eigenschaftskennwert KW - Hauptspeicher KW - Histogramm KW - Zeitüberwachung Y1 - 2018 UR - https://btw.informatik.uni-rostock.de/index.php/de/tagungsbaende/send/3-tagungsbaende/tagungsband.pdf SN - 978-3-88579-683-1 VL - 289 SP - 557 EP - 560 PB - GI - Gesellschaft für Informatik CY - Bonn ER - TY - THES A1 - Wiedemann, Matthias T1 - Datenmodelle in der Abwasserableitung BT - Ansatz zur Konvertierung von ISYBAU-XML-Daten nach IFC N2 - Das Bauwesen erfährt 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 höheren Planungs-, Kosten- und Terminsicherheit. Wesentlicher Bestandteil von BIM ist das digitale Modell des Bauwerks, das über dessen gesamten Lebenszyklus von der Planung über die Ausführung bis zum Unterhalt und Rückbau mit Informationen ergänzt wird. Der gewünschte Effekt ist dabei eine größere Informationsdichte, auf welche die Projektbeteiligten über die Projektphasen hinweg zugreifen und somit einem Informationsverlust vorbeugen können. KW - Abwasserableitung KW - Building Information Modeling KW - Datenmodell Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-8157 CY - Regensburg ER -