Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/24

1. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/24 • Beispiel einer Anfrage • Welche Umsätze sind in den Jahren 1998 und 1999 in den Abteilungen Kosmetik, Elektro und Haushaltswaren in den Bundesländern Sachsen-Anhalt und Thüringen angefallen?

2. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 2/24 • Fragestellungen und Aufgaben (Bsp.) • Überprüfung des Warensortiments zur Erkennung von Ladenhütern oder • Verkaufsschlagern • Standortanalyse zur Einschätzung der Rentabilität von Niederlassungen • Untersuchung der Wirksamkeit von Marketing-Aktionen • Auswertung von Kundenbefragungen, Reklamationen bezüglich bestimmter • Produkte etc. • Analyse des Lagerbestandes • Warnkorbanalyse mit Hilfe der Kassenbons

3. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 3/24 Ergebnis (Würfel) Produkt Summe Haushalt Elektro Kosmetik 1998 1999 Kennzahl Umsatz Summe Zeitraum Region Sachsen- Anhalt Summe Thüringen

4. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 4/24 Ergebnis (Bericht)

5. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 5/24 • Aspekte von Data Warehouses • Integration • Vereinigung von Daten aus verschiedenen, meist heterogenen Quellen • Überwindung der Heterogenität auf verschiedenen Ebenen (System, Schema, • Daten) • Analyse • Bereitstellung der Daten in einer vom Anwender gewünschten Form (bezogen • auf Entscheidungsgebiet) • erfordert Vorauswahl, Zeitbezug, Aggregation

6. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 6/24 • Marktentwicklung • Marktgröße • Data Warehouse und OLAP (Quelle: OLAP Report OnLine www.olapreport.com)

7. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 7/24 • Abgrenzung zu OLTP • Klassische operative Informationssysteme • Online Transactional Processing (OLTP) • Erfassung und Verwaltung von Daten • Verarbeitung unter Verantwortung der jeweiligen Abteilung • Transaktionale Verarbeitung: Kurze Lese-/Schreibzugriffe auf wenige • Datensätze • Data Warehouse • Analyse im Mittelpunkt • lange Lesetransaktionen auf vielen Datensätzen • Integration, Konsolidierung und Aggregation der Daten

8. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 8/24 Abgrenzung zu OLTP: Anfragen

9. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 9/24 Abgrenzung zu OLTP: Daten

10. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 10/24 Abgrenzung zu OLTP: Anwender

11. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 11/24 • Data Warehouse: Charakteristika • Fachorientierung (subject-oriented) • Zweck des Systems ist nicht Erfüllung einer Aufgabe (z.B. • Personaldatenverwaltung), sondern Modellierung eines spezifischen • Anwendungsziels • Integrierte Datenbasis (integrated) • Verarbeitung von Daten aus mehreren verschiedenen Datenquellen (intern und • extern) • Nicht-flüchtige Datenbasis (non-volatile) • stabile, persistente Datenbasis • Daten im Data Warehouse werden nicht mehr entfernt oder geändert • Historische Daten (time-variant) • Vergleich der Daten über Zeit möglich (Zeitreihenanalyse) • Speicherung über längeren Zeitraum

12. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 12/24 Data Warehouse Datenbank, die Daten aus unterschiedlichen Quellen integriert und Analysen darauf unterstützt (Rahm/Vossen) Data Mining Nach Rahm/Vossen eine Sammlung von Verfahren zur Entdeckung von Mustern in großen Datenmengen. Verfahrensklassen sind Clustering, Klassifikation und die Bestimmung von Assoziationsregeln

13. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 13/24 • Aufgabe 1 (IR) • Information Retrieval wird durch sogenannte Suchmaschinen (Search Engines) im Web realisiert. • Teilweise spezialisieren sich diese Suchmaschinen auf bestimmte Themengebiete. • Finden Sie solche Anbieter mit Suchmaschinen und notieren Sie sich die abgedeckten Themengebiete.

14. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 14/24 • Erweiterung der Abfrage • Kombination • select * • from germany, cities • where cities.name = germany.stadt • and germany.hotel like arcor • and cities.plz like 6% • or cities.plz like 5%

15. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 15/24 • W3QL Beispiel • select from n1, l1, (n2, l2), n3, l3 • where n1 in {URL}; • l1 in {path} • l2 in {path} • n3: PERLCOND, n3.format =~/image/‘ • n3 in {path} • using ISSEARCH –d 5-l 1000 • Ergebnis: Tabelle mit Links

16. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 16/24 • XML Beispiel • WHERE <hotel> • <name>arcor<name/> • <inhaber>$i<inhaber/> • <stadt>$s<stadt/> • </hotel> IN „www.a.b/hotels.xml“ • CONSTRUCT <result> • <inhaber>$i<inhaber/> • <stadt>$s</stadt> • <result/>

17. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 17/24 • Meta Viz • Umgebung zur visuellen Interaktion mit Geodaten • Ziel: Reduktion des Informationsüberflusses anderer Geodatensuchmaschinen • Auswahl der Zielregion durch Zoomen • Suche nach Attributen in Metadaten • Gefundene Objekte werden im • selektierten Großraum angezeigt • Problem: einzelne Objekte • können verdeckt werden

18. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 18/24 • Meta Viz • Lösung: rotierbare 3D-Darstellung

19. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 19/24 • Information Retrieval • Art und Weise der Informationsbeschaffung • Ziel: effektive Verwaltung großer Datenmengen • Benutzerorientiertes Extrahieren von interessanten Informationen aus beliebiger • Datenbasis • Sinnvolle, interaktive, graphische Sortierung/Darstellung der Suchergebnisse • Abfragesprachen • Schnittstelle zwischen Datenbank und Benutzerinterface • einfache Darstellung der Abfrage, verständlich für Mensch und Maschine • flexible Gestaltung der Sprache für einfache und komplexe Abfragen • Erweiterbarkeit von Abfragen graphischer Präsentationen unterstützt • ausgeprägte menschliche Mustererkennungsfähigkeit

20. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 20/24 • SQL • Erweiterungen der Sprache durch CSQL und ParaSQL • W3QL • XML basierende Abfragesprachen • XML-QL • SQL • allgemeiner Standard • SQL hat als Datengrundlage eine relationale Datenbankstruktur

21. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 21/24 • Aufbau von SQL • Formulierung mittels Text • Datentypen wie Text und Zahl • Gliederung: • Definition der Rückgabe select cities • Datenquelle from germany • Suchparameter where hotel like ar% • Sortierreihenfolge order by inhaber

22. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 22/24 • Ergänzungen von SQL • CSQL • geo-technische Funktionen • Abstand, Überschneidung (z.B. Flugbahnen, Straßen) und Grenzen • Distance (hotel, bahnhof) <= 100 • ParaSQL • pattern matching auf Geodaten • neue Datentypen: Raum, Zeit, Raum-Zeit • Bsp: Circle (earth-quake(10) = high,50) • Kommerzielle Produkte • Oracle, Sybase: Ergänzungen von SQL um eigene Funktionen

23. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 23/24 • W3QL • Struktur wie SQL • Datenquelle: das WWW (Domains und Pfade) • zur Suche regular expressions (Perl) • Suche nach/in verschiedenen Datei-Typen: Text, HTML, LaTeX, Bildern, Filmen • automatische Formbearbeitung • Tiefensuche • XML und Abfragesprachen • Datenquelle: XML-Dokumente (Objekt, Struktur) • eignet sich zur Speicherung von Metadaten • kein einheitlicher Standard für Abfragesprache

24. Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 24/24 • XML-QL • Formulierung mittels Text • typenlose bzw. an XML-Struktur gebunden • Struktur der Abfrage • Suchbedingungen • Definition der Rückgabe