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Datenbanken ... ein Schnelldurchlauf.

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Präsentation zum Thema: "Datenbanken ... ein Schnelldurchlauf."—  Präsentation transkript:

1 Datenbanken ... ein Schnelldurchlauf

2 Aspekte des Themas Datenbanken
Auswertung Suchen Ändern Löschen Verknüpfen Erweitern Sortieren Datenbank-sprache SQL Datenmaterial Web-Programmierung HTML+CSS+PHP modellieren Nutzung Objekt Attribute ER-Modell 1 n Daten-bank system Datenmodellierung Physikal. Speichern Anforderungen tabellarisch strukturieren Vermeidung von Redundanzen und Anomalien Datenschutz (Sichten) Mehrbenutzer- betrieb Zugangs- berechtigung Konsistenz (logisch korrekt) implementieren Tabelle Tabelle Zeilen Spalten Zeilen Spalten (Objekte) (Attribute) Relationale DB optimieren und normalisieren

3 Thema Datenbanken Wie funktionieren Datenbanken?
Was genau sind Datenbanken, bzw. DBS? Wozu braucht man Datenbanken? Wie benutzt man Datenbanken? Wie entwirft man Datenbanken? Wie vermeidet man Probleme mit Datenbanken?

4 Wie speichert eine DB Daten
Mechanischer Vorgänger Hüte Nummer: Nummer: Nummer: Nummer: Gegenstand: Schlüssel Gegenstand: Schlüssel Nummer: Bücher Gegenstand: Schlüssel Nummer: Nummer: Gegenstand: Schlüssel Farbe: Farbe: Gegenstand: Schlüssel Nummer: Schirme Farbe: Gegenstand: Schlüssel Nummer: Gegenstand: Schlüssel Nummer: Farbe: Funddatum: Gegenstand: Schlüssel Funddatum: Farbe: Nummer: Funddatum: Farbe: Gegenstand: Schlüssel Nummer: Farbe: Gegenstand: Schlüssel Funddatum: Fundort: Bahnhof Funddatum: Farbe: Gegenstand: Schlüssel Fundort: Bahnhof Fundort: Bahnhof Funddatum: Farbe: Art: Schlüssel Funddatum: Farbe: Fundort: Bahnhof Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger Fundort: Bahnhof Funddatum: Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger Fundort: Bahnhof Funddatum: Farbe: Farbe: Fundort: Bahnhof Funddatum: Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger Brandweg 12 Seeweg 12 Seeweg 12 Brandweg 12 Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger Fundort: Bahnhof Funddatum: Brandweg 12 Seeweg 12 Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger Fundort: Bahnhof Funddatum: Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger Fundort: Bahnhof Seeweg 12 Brandweg 12 9876 Zuchwil Brandweg 12 Seeweg 12 Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger Fundort: Bahnhof 9876 Zuchwil 9876 Zuchwil Seeweg 12 Brandweg 12 Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger Fundort: Bahnhof Brandweg 12 Seeweg 12 Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger 9876 Zuchwil 9876 Zuchwil Seeweg 12 Brandweg 12 Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger 9876 Zuchwil Seeweg 12 Brandweg 12 Finder: Hegi Roger Finder: Hegi Roger 9876 Zuchwil Brandweg 12 Seeweg 12 9876 Zuchwil Seeweg 12 Brandweg 12 9876 Zuchwil Brandweg 12 Brandweg 12 9876 Zuchwil 9876 Zuchwil 9876 Zuchwil

5 Grosse, digitaleTabellen
Eigentlich wie in Excel Nur besser – eine einheitliche Abfragesprache liefert mir genau die Daten, die ich brauche Fundstücke Anzahl Art Farbe Funddatum Fundort Finder 1 Schirm Blau Bus Nr.12 Roger Stalder Neuhausen 4 Schlüssel - Bahnhof Hegi Roger Brandweg Zuchwil 2 Schrim & Schal bunt Hauptbahnhof Hegi Roger Brandweg 12a/ Zuckwil

6 Wie speichert eine DB Daten
Nummer: Art: Schlüssel Nummer: Name: Kunz Vorname: Andy Adresse: Waldweg 12 9876 Zuchwil Tel.: ’78’99 Geb.: September 1974 Farbe: Art: Schlüssel Funddatum: Farbe: Fundort: Bahnhof Funddatum: Finder: Hegi Roger Fundort: Bahnhof Brandweg 12 Finder: Hegi Roger 9876 Zuchwil Brandweg 12 9876 Zuchwil

7 Elemente einer Tabelle
Tabelle, Entitätsmenge Zeile, Datensatz, Entität Eigenschaftswerte ~ Domain Attribute, Eigenschaften Schlüsselattribut, Hauptschlüssel Tabellenname Fundstücke Nummer Art Farbe Funddatum Fundort Finder 14555 Schirm Blau Bus Nr.12 Stalder Roger Wichleren 8779 Neuhausen 14556 Schlüssel - Bahnhof Hegi Roger Brandweg Zuchwil 14557  ...

8 Relationsschema Tabelle, Entitätsmenge Zeile, Datensatz, Entität Eigenschaftswerte Tabellenname Attribute, Eigenschaften Schlüsselattribut, Hauptschlüssel Fundstücke{Nummer, Art, Farbe, Funddatum, Fundort, Finder}

9 ER-Diagramm Tabelle, Entitätsmenge Nummer Fundort Fundstücke Farbe
Zeile, Datensatz, Entität Eigenschaftswerte Schlüsselattribut, Hauptschlüssel Tabellenname Attribute, Eigenschaften Fundstücke Farbe Finder Art Fundort Nummer Funddatum

10 Definition einer Tabelle
Tabelle, Entitätsmenge Zeile, Datensatz, Entität Eigenschaftswerte Attribute, Eigenschaften Schlüsselattribut, Hauptschlüssel Tabellenname Fundstücke Attribut Beispiel Typ? Schlüssel? Obligatorisch? Extras? Nummer: 14556 Art: Schlüssel Farbe: - Funddatum: Fundort: Bahnhof Finder: Hegi Rütli Brandweg 12 9876 Zuchwil

11 Übungsaufgabe Buch Attribut Beispiel Typ? Schlüssel? Obligatorisch? Extras? Sie wollen mithilfe eines DBS eine Anwendung zur Bibliotheksverwaltung erstellen. Definieren Sie eine Tabelle, in die alle wichtigen Eigenschaften der Bücher eingetragen werden können. Implementieren sie diese Tabelle in phpMyAdmin und tragen sie mindestens 5 Datensätze ein

12 Probleme mit Tabellen Welche (potentiellen) Probleme sehen Sie mit der untenstehende Tabelle? Fundstücke Anzahl Art Farbe Funddatum Fundort Finder 1 Schirm Blau Bus Nr.12 Roger Stalder Neuhausen 4 Schlüssel - Bahnhof Hegi Roger Brandweg Zuchwil 2 Schrim & Schal bunt Hauptbahnhof Hegi Roger Brandweg 12a/ Zuckwil

13 Schon besser Aber was machen wir mit der Redundanz? Fundstücke ID
Anzahl Art Farbe Funddatum Fundort Vorname Nachname Adresse 17 1 Schirm Blau Bus Nr.12 Roger Stalder 9876 Neuhausen 18 4 Schlüssel - Bahnhof Hegi Brandweg Zuchwil 19 Schrim bunt Hauptbahnhof Brandweg 12a/ Zuckwil 20 Schal braun Aber was machen wir mit der Redundanz?

14 Einschränkungen der Eigenschaftswerte
Fundstücke Attribut Beispiel Typ? Schlüssel? Obligatorisch? Extras? Nummer: 14556 int ja auto incr. Art: Schlüssel char nein Farbe: - Funddatum: date auto? Fundort: Bahnhof Finder: Hegi Rütli Brandweg 12 9876 Zuchwil Warum ist das wichtig? technisch: Speicherplatz reservieren, etc. logisch: Fehler vermeiden

15 Redundanz vermeiden Eine sauber designte Datenbank enthält keine Redundanzen. Die Idee ist es, einen Ausschnitt der Realität abzubilden (modellieren), und da gibt es dieselbe Information ja auch nicht mehrfach. Gründe für das Vermeiden von Redundanz: Speicherplatz sparen Vermeidung von Anomalien Es ist gerade die Grundidee von Relationalen Datenbanken, genau die richtige Art von Information durch die (z.B. mySQL-) Abfrage zusammenzusuchen  Viele Tabellen, relationale Datenbanken

16 Relationale Datenbanken
Fundstücke{ID, Anzahl, Art, Farbe, Funddatum, Fundort, ↑FinderID} Fundstücke ID Anzahl Art Farbe Funddatum Fundort FinderID 17 1 Schirm Blau Bus Nr.12 12 18 4 Schlüssel - Bahnhof 7 19 Schrim bunt Hauptbahnhof 20 Schal braun Fremdschlüssel, verweist auf den Hauptschlüssel einer anderen Tabelle Finder ID Vorname Nachname Strasse Hausnummer Zusatz PLZ Ort 12 Roger Stalder 9876 Neuhausen 7 Hegi Brandweg a/7 Zuchwil Finder{ID, Vorname, Nachname, Strasse, Hausnummer, Zusatz, PLZ, Ort}

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18 SQL-Abfragen mit mehreren Tabellen
c 1 2 3 4 5 6 S d e 3 7 5 8 6 9 R x S a b R.c S.d e 1 2 3 7 5 8 6 9 4 Schreibweise in mySQL: SELECT * FROM R,S WHERE R.c=S.d AND e < 8 mySQL in Kürze: R x S ist ein Karthesisches Produkt zusammen mit einer Selektion wird ein Verbund (Join) daraus sonst gibt es nur noch die Projektion (z.B. SELECT a,e) Achtung, identische Datensätze werden nur einmal zurückgegeben!!!!! zusätzliche Selektionen können mit AND angefügt werden

19 SQL-Abfragen mit mehreren Tabellen
SELECT * FROM R JOIN S ON R.c=S.d R a b c 1 2 3 4 5 6 S d e 3 7 5 8 6 9 R x S a b R.c S.d e 1 2 3 7 4 5 6 9 R x S a b R.c S.d e 1 2 3 7 null 5 8 4 6 9 SELECT * FROM R RIGHT JOIN S ON R.c=S.d mySQL in Kürze: mehr hierzu, Arbeitsblatt erstellen z.B. mySQL Befehle vorgeben und entziffern lassen mySQL Befehle erstelle um bestimmte Zeilen eines Karthesischen Produkts auszugeben... ein JOIN kann auch direkt erzeugt werden JOIN ... ON ... vermeidet das Erstellen der grossen (Verbund-)Tabelle die Alternativen RIGHT JOIN und LEFT JOIN ergeben auch dann eine Zeile, wenn das ON-Attribut auf der anderen Seite leer (NULL) ist

20 Thema Datenbanken Wie funktionieren Datenbanken?
Was genau sind Datenbanken, bzw. DBS? Wozu braucht man Datenbanken? Wie benutzt man Datenbanken? Wie entwirft man Datenbanken? Wie vermeidet man Probleme mit Datenbanken?

21 Datenbanken verstehen
ist nicht einfach, weil Sie eine all-inclusive Lösung für verschiedene Probleme mit der Datenverwaltung sind Sie für sehr verschiedenen Zwecke benutzt werden können, auf verschiedene Arten Sie mit so vielen anderen Dingen zusammenhängen, besonders bei online Gebrauch

22 Definition Ein Datenbanksystem (DBS) ist eine Zusammenfassung von strukturierten Daten (Datenbank, DB), die von einer speziellen Software (Data Base Management System, DBMS) verwaltet und über eine definierte Schnittstelle vielen Nutzern oder Anwendungen gleichzeitig und kontrolliert zur Verfügung gestellt werden.

23 Die „strukturierten Daten“
... stellt man sich am besten als Regale oder Tabellen vor In welcher Form die Daten tatsächlich (physikalisch) gespeichert sind, ist unerheblich, da sie sowieso nur über die Schnittstelle zugänglich sind Land LNR Name Einwohner Hauptstadt Kontinent DK Dänemark 5.16 Kopenhagen Europa D Deutschland Berlin Europa IND Indien Delhi Asien RWA Rwanda Kigali Afrika … … … … …

24 Schnittstelle SQL SQL = Structured Query Language.
Bezeichnet eine Sprache zur Kommunikation mit Datenbanken. Ist international genormt und wird von vielen DBS verstanden. Wird im Folgenden zur Formulierung von Abfragen eingesetzt. Syntax einer (einfachen) SQL-Abfrage: SELECT [Spalten] FROM [Tabelle] WHERE [Bedingung] ORDER BY [Attribute]; Die WHERE- und die ORDER BY-Klausel sind optional. Tabelle anzeigen  SQL wird schon ausgegeben.

25 Datenbankzugriff - Ein erstes Beispiel
SELECT Name, Einwohner, Kontinent FROM Land WHERE Einwohner > 10 Länder mit über 10 Mio. Einwohner Land LNR Name Einwohner Hauptstadt Kontinent DK Dänemark 5.16 Kopenhagen Europa D Deutschland Berlin Europa IND Indien Delhi Asien RWA Rwanda Kigali Afrika … … … … … Ergebnistabelle Name Einwohner Kontinent Deutschland Europa Indien Asien … … …

26 Definition Ein Datenbanksystem (DBS) ist eine Zusammenfassung von strukturierten Daten (Datenbank, DB), die von einer speziellen Software (Data Base Management System, DBMS) verwaltet und über eine definierte Schnittstelle vielen Nutzern oder Anwendungen gleichzeitig und kontrolliert zur Verfügung gestellt werden.

27 Die „Verwaltung“ der Daten (DB + DBMS!)
Anwendungen Schnittstelle: Structured Query Language (SQL) Datenbanksystem (DBS) Datenbank (DB) Datenbank Management System (DBMS)

28 Die Fundbüro Analogie Kunden Fundbüro Verwalter Fundstücke
Schnittstelle??? Fundbüro Fundstücke Verwalter

29 Definition Ein Datenbanksystem (DBS) ist eine Zusammenfassung von strukturierten Daten (Datenbank, DB), die von einer speziellen Software (Data Base Management System, DBMS) verwaltet und über eine definierte Schnittstelle vielen Nutzern oder Anwendungen gleichzeitig und kontrolliert zur Verfügung gestellt werden.

30 „viele Nutzer und Anwendungen“
Einzelbenutzersysteme (z.B. Access) Verteilte DBS (z.B. Banken mit Filialen) Mehrbenutzersysteme (z.B. in Unternehmen, Lager & Verkauf) Client-Server DBS (z.B. Internetseiten) Multidatenbanksysteme (z.B. Buchungssysteme)

31 ... „kontrolliert zur Verfügung gestellt“ Datenabstraktion (Data Abstraction)
• Die Sichten (view level): In den Sichten werden Teilmengen der Daten dargestellt. Die Sichten sind auf die Bedürfnisse/Rechte der Benutzer zugeschnitten • Die logische/konzeptionelle Ebene (conceptual level): Auf dieser Ebene wird mittels eines Datenbankschemas festgelegt, welche Daten abgespeichert sind. • Die physische Ebene (physical level): Auf dieser Ebene ist beschrieben, wie die Daten auf dem Sekundärspeicher abgelegt sind.

32 Wieder ein Schichtenmodell
Anwendungsebene (Sichten) logische Ebene (Tabellen) physikalische Ebene (Bits) Schnittstelle Schnittstelle Anwendung Betriebssystem Hardware Java (Programmierer) Bytecode (JVM) Maschinencode (CPU)

33 Definition Ein Datenbanksystem (DBS) ist eine Zusammenfassung von strukturierten Daten (Datenbank, DB), die von einer speziellen Software (Data Base Management System, DBMS) verwaltet und über eine definierte Schnittstelle vielen Nutzern oder Anwendungen gleichzeitig und kontrolliert zur Verfügung gestellt werden.

34 Anwendungen/Anwender
Die Grundidee Mal wieder ein Schichtenmodell, d.h: (unabhängige) Schicht für die Verwaltung der Daten Allgemeingültige Lösung, geht für jede Art von Daten und auch für grosse Mengen Einheitliche Abfragesprache Persistente Speicherung Details müssen die nächste Schicht nicht kümmern Anwendungen/Anwender Schnittstelle SQL DBMS<->DB

35 Wozu braucht man Datenbanken?
Vorteile Nachteile

36 Vorteile von Datenbanksystemen
Redundanz und Inkonsistenz vermeiden durch die zentrale Datenverwaltung Dauerhafte Speicherung von großen Datenbeständen Effiziente Verwaltung von großen Datenbeständen (Speicherplatz, Zugriffsgeschwindigkeit) Einheitliche Schnittstelle (Anfragesprache) für den Zugriff auf Daten Unterschiedliche Daten können leicht verknüpft und extrahiert werden Mehrere Benutzer oder Anwendungen können gleichzeitig mit Daten arbeiten Integritätsverletzungen werden intern geregelt bzw. vermieden Verschiedenen Benutzern/Anwendungen können verschiedene Zugriffsrechte zugeordnet werden Physische Datenunabhängigkeit, Anwendungen von Modifikationen an der physischen Speicherstruktur nicht betroffen Logische Datenunabhängigkeit, Änderungen an der logischen Datenstruktur beeinflussen Anwendungen nicht Ermöglicht zentrale Strategien gegen Soft- und Hardwareausfälle (Backup)

37 Nachteile von Datenbanksystemen
nur noch indirekter Zugriff auf Daten zusätzliche Abstraktionsebene zusätzlicher Aufwand (Datenbankserver bereitstellen, extra Anfragesprache lernen) zu grosse Datenbanken sind unpraktisch und unübersichtlich wenn es doch Probleme gibt, dann aber richtig

38 Wer benutzt ein DBS? und warum (nicht)?
Amazon? iTunes? Wikipedia? iPhoto? Ryanair? Picasa? Ihre Bank? Flickr? Ein Chat? Google? Ein Blog? Windows? Ihr Client?

39 ... und warum man dafür Datenbanken benötigt
Web 2.0 ... und warum man dafür Datenbanken benötigt

40 Exkurs: Datenbanken im Internet
Das Internet wird interaktiver: WEB 2.0 Inhalte (z.B. Text, Bilder, Daten,...) einer Seite werden separat gespeichert, als Datensätze in einem DBS, und erst beim Aufruf der Seite dynamisch (meist per PHP) in ein HTML-Gerüst eingebaut Damit kann der Inhalt einer dynamischen Webseite vom Benutzer abhängig gemacht werden (Identität, Rechte, Verhalten, ...) Damit kann auch der Benutzer Inhalte beitragen (Kommentare, Chats,...)

41 Benutzen Sie diese Elemente
Benutzen Sie diese Elemente* um mithilfe eines Schaubilds zu erklären, wie ein Gästebuch (online) funktioniert * es müssen nicht alle Elemente benutzt werden, manche werden mehrfach gebraucht Zeitachse HTML Anfrage Browser statische Webseiten PHP Verarbeitung dynamische Webseiten WWW-Server mySQL Auswertung CSS Server Darstellung Datenbank Server POST/GET Client Parameterübergabe Formulare Codeübergabe

42 Web2.0 auf einen Blick: Browser WWW-Server Zeitachse
statische Webseiten Browser dynamische Webseiten WWW-Server Datenbank Server DB DBS DBMS WWW-Server Browser weiss, wie man WWW-Server findet, versteht HTML (+ Formulare) & CSS, kümmert sich um die Darstellung, kann Parameter übergeben (POST/GET) weiss, wie man mit Datenbank Server spricht, kann Parameter auswerten und PHP verarbeiten, gibt HTML-Code an Browser weiter kann mySQL Anfragen beantworten und Daten dauerhaft speichern, kümmert sich um die Verwaltung der Daten Dateien, HTML Client Server PHP mySQL Client Server

43 Forms (HTML) <html><body> <form> <select> <option>Paint</option> <option>Brushes</option> <option>Erasers</option> </select> Quantity: <input type="text" /> <input type="submit" /> </form> </body></html>

44 HTML  PHP http://www.mywebsite.ch/process.php?item=##&quantity=##"
<html><body> <form action="process.php" method="get"> <select name="item"> <option>Paint</option> <option>Brushes</option> <option>Erasers</option> </select> Quantity: <input name="quantity" type="text" /> <input type="submit" /> </form> </body></html>

45 PHP SQL  HTML <html><body> <?php $quantity = $_GET['quantity']; $item = $_GET['item']; $result = mysql_query("SELECT price FROM goods WHERE item=$item") $price = ... echo "You ordered ". $quantity . " " . $item . ".<br />"; echo "Total price: ". $quantity*$price.<br />"; ?> </body></html>

46 Wo wohnen die Daten? Zeitachse Browser WWW-Server statische Webseiten
dynamische Webseiten WWW-Server Datenbank Server DB DBS DBMS WWW-Server Browser HTML kann Daten enthalten, alle vom Browser dargestellten Daten müssen letztendlich in HTML eingebunden sein PHP kann Daten enthalten PHP kann auch Daten lokal lesen oder speichern, z.B. CSV, XML Datenbanken sind speziell darauf ausgerichtet, Daten zu speichern und zu verwalten Darstellung: statisch Verarbeitung: dynamisch Bereitstellung: persistent Dateien, HTML Client Server PHP mySQL Client Server

47 XAMPP (lokal) (www-)Server inklusive PHP
Die HTML-Webseite phpMyAdmin kann lokal aufgerufen werden (über IP ) und stellt ein Interface für die interaktive Datenbankabfrage zur Verfügung – kann auch benutzt werden, um SQL zu lernen XAMPP (lokal) Browser Datenbank Server (mySQL) (www-)Server (Apache) inklusive PHP DB DBS DBMS Browser Dateien, HTML Client Server PHP mySQL Client Server

48 NICHT beschrieben werden:
Datenmodellierung Ziel: Beschreibung der Struktur großer Datenmengen (Kundendaten, Bibliotheksbestand) Beschrieben werden: - die beteiligten Objekte (Entitäten, Datensätze, ... ) - deren Eigenschaften (Attribute) - die statischen Beziehungen zwischen den Objekten (ist Teil von, ist Chef von, ..) NICHT beschrieben werden: - Abläufe, Datenflüsse oder Interaktionen, zeitliches Verhalten etc.

49 Datenbankentwicklung überkorrekt:
Systeminformation einholen Was wird hier modelliert? Wozu wird die DB gebraucht? ER-Diagramm erstellen Was soll eine Entität im Modell sein? Wie hängen die Entitäten zusammen? Relationales Modell erstellen Attribute festlegen Haupt & Fremdschlüssel festlegen Normalisieren Redundanz vermeiden Anomalien vorbeugen Modell in Datenbank implementieren

50 Externes Programm (z.B. PHP)
startet Abfragen wertet Ergebnisse aus stellt Ergebnisse dar Schnittstelle mit Benutzer Verschiedene Views Scriptsprache (z.B. mySQL) Informationsaustausch mit der Umgebung Software interpretiert und beantwortet Anfragen verwaltet Daten und stellt Konsistenz sicher regelt mögliche Konflikte Daten umfangreicher persistenter Datenbestand physikalische Speicherung

51 Suchen & Finden im Internet
... und was das mit Datenbanken zu tun hat

52 Wie Google funktioniert
„World's digital content equivalent to stack of books stretching from Earth to Pluto 10 times“ The Guardian, May 2010 Und wie durchsucht Google jetzt diesen riesigen Datenberg in 0.xx Sekunden? Gar nicht. Durchsucht wird nicht das Internet, sondern eine Datenbank.

53 Bots, Spiders, Crawlers, ... ... sind Programme, die im Internet surfen indem sie sich an Links entlang hangeln Google sammelt Informationen zu allen so gefundenen Seiten... ... und trägt sie in eine riesige Datenbank ein

54 DBS befüllen: Wort Position ... und 3, 12, 27, 31, 78 Zuege 56 Züge
Zug 23, 185 Seite Links auf ...

55 Suchanfrage Finden ist einfach: Ordnen ist schwer:
In welchen Dokumenten kommen die gesuchten Worte vor? Variationen einbeziehen (z.B. ue/ü, Zug/Züge, ...), Füllworte ignorieren (z.B. und, oder, ...)  einfache DB-Abfrage: SELECT ... Ordnen ist schwer: Geheime Formel berechnet Ranking Anzahl und Nähe der gesuchten Begriffe, wo auf der Seite sie stehen, Treffer/nicht-Treffer Verhältnis, etc. Am wichtigsten sind Links  „Wichtigkeit“ der Seite

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58 Das Herz von Google PageRank: Rekursive Link-Gewichtung
sozusagen ein popularity contest

59 ... und das war schon alles? eigentlich ja
Interessante Fakten zu Google: Google hat 2014 knapp 66 Mrd $ umgesetzt, ca. 90% davon mit Werbung Google bearbeitet mehr als 2 Mio Suchanfragen jede Sekunde Google hat eine Kopie aller im Internet frei verfügbarer Daten Google weiss (logischerweise) wer wann nach was gesucht hat „Google“ ist eine Fehlschreibung von Gogol, dem Namen für eine Zahl mit 100 Nullen

60 Google effizient einsetzen:
windows –microsoft link:www.nksa.ch site:www.nksa.ch Matura define: firewire firewire filetype:pdf 5+9-(13*9)/PI 1234 in binary 12 cm in inch the answer to life, the universe and everything

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