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Mehrrechner-Datenbanksysteme

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Sommersemester 2025
  • Prof. Dr. Erhard Rahm
  • Freitag 9:15-10:45, HS4
Friday, 11.04.2025

Anmeldung

Die Anmeldung zur Vorlesung, Übung und Klausur erfolgt über AlmaWeb.

  • Achtung: Sie müssen sich für das Modul und die Veranstaltungen (Vorlesung + Übung) anmelden.
  • Bei Fragen und Problemen zur Anmeldung wenden Sie sich bitte immer an das Studienbüro via einschreibung(at)math.uni-leipzig.de

Teilnehmerkreis

  • Bachelor- und Masterstudium Informatik
  • Master Data Science
  • Master Wirtschaftsinformatik
  • Informatik-Schwerpunkt Mathematik/Wirtschaftsmathematik
  • alle Interessenten

Übersicht

Es werden die Grundlagen von verteilten und parallelen Datenbanksystemen behandelt. Die Techniken sind für relationale DBS und für NoSQL Data Stores von Bedeutung.

Inhaltsverzeichnis

KapitelThema
0Organisatorisches/Inhalt
1Einführung in Parallele und Verteilte DBS
2Klassifikation von MRDBS
3VDBS: Schemaarchitektur und Katalogverwaltung
4Datenallokation in VDBS und PDBS
5Verteilte und parallele Query-Bearbeitung
6Verteilte Transaktionsverwaltung (Synchronisation, Commit-Protokolle)
7Replizierte Datenbanken
8Blockchain / Verteilte Ledger-Systeme
9Shared-Storage (Synchronisation, Kohärenzkontrolle)

Übung

Begleitend zur Vorlesung werden zur Anwendung des Stoffes Online-Übungen im E-Learning-System LOTS angeboten. Gruppe MRDBS SS25, Kennwort: siehe Moodle Kurs

Literatur

  • Rahm, E.; Saake, G.; Sattler, K.: Verteiltes und Paralleles Datenmanagement: Von verteilten Datenbanken zu Big Data und Cloud. Springer-Verlag 2015 (Online-Version im Netz der Uni Leipzig frei zugänglich)
  • Rahm, E.: Mehrrechner-Datenbanksysteme, Addison-Wesley 1994. 
    (Komplett als PDF, HTML-Version)

Leistungsnachweise

  • Prüfungsklausur (60 Minuten)
  • Anrechnungsmöglichkeiten siehe Skript, Kap. 0

Recent publications

  • 2025 / 8: Slice it up: Unmasking User Identities in Smartwatch Health Data
  • 2025 / 6: SecUREmatch: Integrating Clerical Review in Privacy-Preserving Record Linkage
  • 2025 / 5: Federated Learning With Individualized Privacy Through Client Sampling
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