1926100

aus GlossarWiki, der Glossar-Datenbank der Fachhochschule Augsburg


Diese Prüfung wird nicht mehr angeboten.
 

Nummer 1926100
Studiengang Interaktive Medien (IAM 2006)
Modul Datenmanagement
Lehrveranstaltung Datenmanagement II
Alternativname Multimedia-Datenbanken, MMDB
Kürzel i4.DATA
Prüfer
Zweitprüfer
Prüfung Diese Prüfung wird nicht mehr angeboten.
Prüfungsart Onlineklausur
Details Dauer: 180 Min
Hilfsmittel

Termine

22. März 2020:
Abgabe der Anwendungsfälle (Use-Cases) als PDF-Dokument in Moodle.
29. März 2020:
Abgabe des Datenmodells: ER-Diagramm (als UML-Klassendiagramm mit textueller Beschreibung) + relationales Schema + CREATE-TABLE-Befehle.
Fügen sie das überarbeitete Use-Case-Diagramm, das UML-Klassendiagramm sowie das relationale Schema in ein PDF-Dokument ein. Fügen Sie außerdem die CREATE-TABLE-Befehle in eine UTF-8-Text-Datei ein und geben Sie beide Dokumente via Moodle ab.
22. April 2020 (Uhrzeiten werden in Moodle bekanntgegeben)
Zwischenpräsentation der Studienarbeit (funktionierender SQL-Code, einschließlich SQL-Anfragen)
2. Juni 2020 (Uhrzeiten werden in Moodle bekanntgegeben)
2. Zwischenpräsentation der Studienarbeit (funktionierender SQL-Code, einschließlich SQL-Anfragen)
Prüfungspraktikum entfällt
Die Teilnahme an der Prüfung ist ohne Prüfungspraktikum möglich.
12. Juli 2020
Abgabe der vollständigen Studienarbeit einschließlich einer Erstellungserklärung unter Moodle und als Inhalt eines Git-Repositories.
15./16./17. Juli 2020, J2.10 (die genauen Termine werden nach der Endabgabe bekanntgegeben):
Präsentation der Ergebnisse. Sie müssen Ihre Anwendung erklären und Ihre Anwendung demonstrieren können. Sie brauchen keine Präsentationsfolien vorzubereiten.

Beachten Sie, dass in dem Dokument Erstellungserklärung auch eine Abgabeliste enthalten ist, in der genau aufgelistet wird, was Sie in welcher Form abgeben müssen.

Darüber hinaus müssen Sie im Laufe des Semesters regelmäßig den aktuellen Stand Ihrer Arbeit im GIT-Repository, das Ihnen am Anfang des Semesters zur Verfügung gestellt wurde, zwischenspeichern. Von der eigentlichen Implementierung der Studienarbeit müssen vor der Endabgabe jeweils mindestens 20 substanziell verschiedene Versionen von jedem Gruppenmitglied ins Repository eingefügt werden.

Studienarbeit

Als Teilnehmer der Lehrveranstaltung „Datenmanagement II“ („Multimedia-Datenbanken“, MMDB) sollen Sie nachweisen, dass Sie in der Lage sind, für eine (reale oder fiktive) Anwendung eine komplexere Relationale Datenbank zu erstellen.

Sie müssen daher im Rahmen einer Studienarbeit eine Relationale Datenbank gemäß den in der Vorlesung vermittelten Prinzipien modellieren und realisieren. Am Ende des Semesters müssen Sie Ihre Arbeit präsentieren. Sie können sich das Thema (in Absprache mit mir) selbst aussuchen.

Sie können die Studienarbeit nicht im Team realisieren.

Beachten Sie, dass Sie im Falle einer Wiederholungsprüfung eine vollkommen neue Arbeit erstellen müssen.

Bewertung der Studienarbeit

In die Bewertung der Studienarbeit fließen ein:

  • Inhalt
    • ER-Diagramm in UML-Notation
      • Korrektheit (insbesondere bzgl. Use Cases)
      • die Beschreibung der Klassen und Attribute
    • Relationenschema
      • die Korrektheit bezüglich des ER-Diagramms
    • SQL-Schema (CREATE TABLE)
      • die Korrektheit bezüglich des ER-Diagramms
    • Beispielsdaten (INSERT)
      • alle für die SQL-Anfragen wesentlichen Spezialfälle werden hinreichend im Datenbestand repräsentiert (1=sehr gut, ..., 5=mangelhaft)
    • SQL-Statements der Beispielsanwendung
      • Korrektheit
      • Angemessenheit (d.h., die Anfragen, Insert-, Update- und/oder Delete-Statements sollten für die Implementierung der Use Cases geeignet sein)
  • Qualität und Umfang
    • Qualität und Komplexität der Use Cases
    • Qualität und Komplexität des ER-Diagramms (komplexere Beziehungen, Attribute mit Nullwerten, ISA-Vererbung etc.)
    • Qualität und Komplexität der SQL-Implementierung
      • Komplexität: Es müssen Anfragen, die über einfache Equijoin-Anfragen hinausgehen, vorhanden sein. Dabei müssen mindestens fünf unterschiedliche Problemgebiete behandelt werden:
        • Aggregation
        • Gruppierung
        • Subqueries in Select-Statements
        • Insert-/Delete-/Update-Befehle mit Subqueries
        • Outer Joins
        • 3-wertige Logik (Null-Werte)
        • Durchnummerierung von Ergebnissen (mittels Windowing)
        • Es-gibt-ein-/Für-alle-Anfragen
        • komplexe Views
        • Volltextsuche
        • Rekursive View, d.h., View, die sich selbst aufrufen
        • Trigger
        • etc.
      • Umfang (1=angemessen, ..., 5=viel zu wenig)
        • Ein Diagramm mit vier oder fünf Klassen ist, sofern hinreichend komplexe Beziehungen vorhanden sind, vom Umfang her angemessen.
        • Diagramme mit 10 oder mehr Klassen (pro Person) gehen deutlich über die Anforderungen hinaus.
        • Der Umfang der Beispieldaten muss nicht groß sein, es kommt nur auf die Angemessenheit der Daten an.
        • 10 bis 15 SQL-Statements (Select, komplexe Updates, Volltextsuche, Trigger etc.) pro Person (namentlich gekennzeichnet!) reichen vollkommen aus, d.h., es müssen nicht unbedingt alle Use Cases umgesetzt werden. Circa die Hälfte der Statements sollte komplexerer Natur sein (komplexer als Select/Project/Equijoin).
  • Prüfungspraktikum
    • Qualität der Lösungen des Prüfungspraktikums (1=sehr gut, ..., 5=mangelhaft)
  • Form
    • Lesbarkeit (insbesondere der SQL-Dateien und der Diagramme)
    • Inline-Dokumentation (der komplexen SQL-Statements)

Die Bewertung einer der Hauptkategorien als mangelhaft führt dazu, dass die gesamte Arbeit als mangelhaft bewertet wird.

Die Bewertung der SQL-Statements als mangelhaft führt dazu, dass die gesamte Arbeit als mangelhaft bewertet wird.

Die gesamte Arbeit wird als mangelhaft bewertet, sobald auch nur ein Plagiat enthalten ist.

Die Arbeit wird als unvollständig und damit als nicht abgegeben gewertet, wenn eine der Zwischenabgaben nicht erfolgt ist.

Die Arbeit wird als unvollständig und damit als nicht abgegeben gewertet, wenn ein wesentlicher Bestandteil fehlt, d.h., wenn in der Abgabeliste im Anschluss an die Erstellungserklärung eine wesentliche Frage mit nein beantwortet wurde oder wenn die Erstellungserklärung samt Abgabeliste fehlt.

Die Arbeit wird als unvollständig und damit als nicht abgegeben gewertet, wenn die grobe Entstehungsgeschichte der Arbeit nicht anhand der Besprechungen im Praktikum oder anhand der Versionen im SVN-Repository nachvollzogen werden kann (entweder regelmäßige Teilnahme am Praktikum oder mindestens 5 einschlägige Updates vor jeder Zwischenabgabe und anschließend mindestens 20 einschlägige Updates vor der Endabgabe).