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SQL- & NoSQL-Datenbanken

BuchKartoniert, Paperback
258 Seiten
Deutsch
Springererschienen am25.07.20168. Aufl.
Das Buch richtet sichsowohl an Studierende, die eine Einführung in das Gebiet der SQL- undNoSQL-Datenbanken suchen, wie auch an Praktiker, denen es hilft, Stärken undSchwächen relationaler Ansätze sowie Entwicklungen für Big-Data-Anwendungenbesser einschätzen zu können.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR54,99
BuchKartoniert, Paperback
EUR44,99
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR42,99
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR34,99

Produkt

KlappentextDas Buch richtet sichsowohl an Studierende, die eine Einführung in das Gebiet der SQL- undNoSQL-Datenbanken suchen, wie auch an Praktiker, denen es hilft, Stärken undSchwächen relationaler Ansätze sowie Entwicklungen für Big-Data-Anwendungenbesser einschätzen zu können.
Details
ISBN/GTIN978-3-662-47663-5
ProduktartBuch
EinbandartKartoniert, Paperback
Verlag
Erscheinungsjahr2016
Erscheinungsdatum25.07.2016
Auflage8. Aufl.
ReiheeXamen.press
Reihen-Nr.eXamen.press
Seiten258 Seiten
SpracheDeutsch
Gewicht480 g
IllustrationenXX, 258 S. 112 Abb., 111 Abb. in Farbe.
Artikel-Nr.37683948

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
Datenmanagement.- Datenmodellierung.- Datenbanksprachen.- Systemarchitektur.- Erweiterungen für Big Data.- Postrelationale Datenbanken.mehr

Autor

Andreas Meier ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der Universität Fribourg, Schweiz. Seine Schwerpunkte sind Electronic Business, Daten- und Informationsmanagement. Nach Musikstudien in Wien diplomierte er in Mathematik an der ETH in Zürich, doktorierte und habilitierte am Institut für Informatik. Er war Systemingenieur bei der IBM Schweiz, Direktor bei der Großbank UBS und Geschäftsleitungsmitglied bei der CSS Versicherung.

Michael Kaufmann ist seit 2014 an der Hochschule Luzern als Dozent für Datenbanken tätig. Er konzentriert sich auf Datenbanken und Datenmanagement. In der Forschung erkundet er die Anwendung von Datenbanken für den prototypischen Bau von innovativen Informationssystemen, insbesondere für die Wissenstechnologie als antizyklischer Ansatz für die Bewältigung von Big Data.