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Semantische und logische Datenmodellierung multidimensionaler Strukturen am Beispiel Microsoft® SQL Server™ „Yukon“

  • Diese Diplomarbeit beschreibt die semantische und logische Datenmodellierung mehrdimensionaler Datenbanken. Aufbauend auf den Grundlagen der Modellierung für DVSysteme wird die semantische und logische Datenmodellierung erläutert. Die verschiedenen Modellierungsmöglichkeiten und Methoden zum Design einer mehrdimensionalen Datenbank werden hier vorgestellt. Dabei erfolgt ein Vergleich zwischen relationaler und multidimensionaler Datenbankentwicklung. Das Star-Schema und Snowflake- Schema werden als mehrdimensionale Datenmodelle ausführlich erklärt. Die speziellen Modellierungsaspekte von „Zeit“, welche im Data Warehouse eine besondere Rolle besitzt, wird ausführlich dargestellt. Im weiteren Verlauf erfolgt eine Illustration der Data Warehouse Referenzarchitektur und des Microsoft SQL Server 2005. Dabei werden die Business Intelligence Tools und Funktionalitäten des SQL Servers vorgestellt. Die erläuterten Modelle der gesamten Arbeit werden abschließend anhand einer Fallstudie erarbeitet und nach dem 3-Ebenen Modell semantisch, logisch und physisch auf den SQL ServerExpress 2005 implementiert. Daran kann der Entwicklungszyklus einer mehrdimensionalen Datenbank gezeigt werden.

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Metadaten
Author:Michael Jetter
URN:urn:nbn:de:bsz:900-opus4-4916
Document Type:Diploma Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2005/05/11
Release Date:2005/05/11
GND Keyword:Datenmodellierung; semantisch; logisch; Star-Schema; Snowflake-Schema; mehrdimensionale Datenbank; Business Intelligence
Contributor:Lehmann, Peter
Institutes:FB 3: Information und Kommunikation / Informationswirtschaft (Bachelor, Diplom)
DDC classes:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
Licence (German):License LogoEs gilt das UrhG