Real-Time & Stream Data Management

Real-Time & Stream Data Management.
Push-Based Data in Research & Practice.
Urheber: Wingerath, Wolfram; Ritter, Norbert; Gessert, Felix
Verlag: Springer International Publishing.
23,5 x 15,5 cm. 8 Tabellen, farbig, 9 Abbildungen, schwarz-weiß, 6 Abbildungen, farbig. Seiten: 77.
ISBN-13: 9783030105549.
Erscheinungsdatum: 14.01.2019

Während traditionelle Datenbanken sich durch komplexe Abfragen über historische Daten auszeichnen, sind sie von Natur aus Pull-basiert und daher schlecht gerüstet, um neue Informationen an Kunden weiterzugeben. Systeme zur Datenstromverwaltung und -verarbeitung hingegen sind nativ pushorisiert und ermöglichen so ein reaktives Verhalten. Sie behalten jedoch nicht unbegrenzt Daten und sind daher nicht in der Lage, historische Abfragen zu beantworten. Das Buch gibt zunächst einen Überblick über die verschiedenen (push-basierten) Mechanismen der Datenbeschaffung in jeder Systemklasse und die semantischen Unterschiede zwischen ihnen. Darüber hinaus wird ein umfassender Überblick über den aktuellen Stand der Technik in Echtzeit-Datenbanken gegeben. Dazu gehört zunächst eine detaillierte Systembefragung der heutigen Echtzeitdatenbanken: Firebase, Meteor, RethinkDB, Parse, Baqend und andere. Zweitens bietet das oben veranschaulichte hochrangige Klassifizierungsschema eine sanfte Einführung in den Systemraum des Datenmanagements: Abstrakt von der extremen Systemvielfalt in diesem Bereich, hilft es den Lesern, ein mentales Modell der verfügbaren Optionen aufzubauen.

Inhalt:
Informationsrückgewinnung, Information Retrieval
Algorithmen und Datenstrukturen
Datenbankprogrammierung
Datenbanken
Data Warehousing

Echtzeit-Abfragen; Datenbankmanagement; reaktive Anwendungen; Datenmanagement-Systemklassifizierung; Stream-Verarbeitung; Datenstrommanagement; Push-basierte Datenabfrage; Echtzeit-Datenbankumfrage; Echtzeit-Datenbanken; Big Data Management