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Techno-Logik 263
schinen in einem anderen Verhältnis zueinander als bei relationalen Datenbanken.
Eine Konsequenz daraus sind die unterschiedlichen Oberfläche/Tiefe-Verhältnisse,
die relationale Datenbanktechnologien einerseits und Suchmaschinen andererseits
konstituieren.
Auch Websuchmaschinen werden technisch mittels Datenbankanwendungen
realisiert, die auf der Modellierung von Information basieren. Dieses Informations-
modell spiegelt jedoch nicht die Komplexität und Heterogenität der im Web
publizierten Informationen wider, sondern bildet die Topologie des Web in einer
relativ einfachen Datenstruktur ab. Bei Google findet das Bigtable-Datenmodell
Anwendung, welches die zweidimensionale Struktur von Tabellen (Zeilen, Spalten)
um zwei weitere Dimensionen erweitert (vgl. Chang et al. 2006). Erstens wird eine
Zeitdimension hinzugefĂĽgt, was zur Folge hat, dass Zellen mehrere Werte ent-
halten können, die durch einen Zeitstempel differenziert werden.96 Zweitens werden
Spalten in Spaltenfamilien gruppiert, wodurch die dynamische Erweiterung der
Tabelle um weitere Spalten möglich wird.97
Abb. 17: Bigtable-Datenstruktur am Beispiel einer Webtable
Quelle: Chang et al. 2006: 206
Die Bigtable-Datenstruktur erläutern Chang et al. am Beispiel einer Webtable,
womit sie auf ein zentrales Element der Google-Suchmaschine anspielen (vgl. Abb.
17). Obwohl das tatsächlich verwendete Informationsmodell ein Firmengeheimnis
Unterschied wird im Folgenden dargelegt, ist aber fĂĽr den Vergleich dieser Such-
technologien sekundär.
96 | Chang et al. beschreiben die erste Erweiterung von traditionellen zweidimen-
sionalen Tabellen folgendermaßen: »A Bigtable is a sparse, distributed, persistent
multidimensional sorted map. The map is indexed by a row key, column key, and a
timestamp; each value in the map is an uninterpreted array of bytes. (row:string,
column:string, time:int64) ® string« (Chang et al. 2006: 205).
97 | Durch die zweite Erweiterung werden Spaltenfamilien eingefĂĽhrt, die der Grup-
pierung von Spalten dienen: »Column keys are grouped into sets called column fami-
lies, which form the basic unit of access control. All data stored in a column family
is usually of the same type (we compress data in the same column family together)«
(Chang et al. 2006: 206).
Digitale Datenbanken
Eine Medientheorie im Zeitalter von Big Data
- Title
- Digitale Datenbanken
- Subtitle
- Eine Medientheorie im Zeitalter von Big Data
- Author
- Marcus Burkhardt
- Publisher
- transcript Verlag
- Date
- 2015
- Language
- German
- License
- CC BY-SA 4.0
- ISBN
- 978-3-8394-3028-6
- Size
- 14.7 x 22.4 cm
- Pages
- 392
- Category
- Informatik
Table of contents
- Medium: Zwischen Konstellationen und Konfigurationen 21
- Die Frage nach den Medien 22
- Wann sind Medien? 33
- Ăśber Medien reden: Medienepistemologie 58
- Computer: Zwischen Oberfläche und Tiefe 73
- Phänomeno-Technische Konfigurationen 75
- Spielräume der computertechnischen Informationsvermittlung 95
- Datenbank: Zwischen digitalen Sammlungen und Sammlungstechnologien 117
- Was sind Datenbanken? 121
- Datenbanklogiken: Zur Datenbank als symbolischer Form 131
- Gegen die Datenbank als Prinzip: Mikrologiken der digitalen Datenhaltung 145
- Banken, Basen, Reservoirs: Information Storage and Retrieval 149
- Information: Zwischen begrifflicher Abstraktion und technischer Konkretion 150
- Kommunikation mit Informationssammlungen 167
- Daten und Information: Begriffsklärung 187
- Techno-Logik: Apparaturen, Architekturen, Verfahren 205
- Direct Access: Zur Festplatte als Herausforderung digitaler Datenbanken 206
- Datenbankmodelle: Architekturen für Datenunabhängigkeit 221
- Data + Access: Datenmodelle und Algorithmen 242