# 8.1 Datenquellen

## Arten von Datenquellen

### Datenbanken

```
Datenbank-Typen
├── Relational (MySQL, PostgreSQL, Oracle)
├── NoSQL (MongoDB, Cassandra)
├── Graph (Neo4j)
└── Zeitreihen (InfluxDB)
```

### Dateisysteme

| Format | Typ | Einsatz |
|--------|-----|----------|
| CSV | Text | Tabellarische Daten |
| JSON | Text | Strukturierte Daten |
| XML | Text | Konfiguration, Austausch |
| Excel | Binär | Tabellenkalkulation |
| PDF | Binär | Dokumente |

### Externe Quellen

```
Externe Datenquellen
├── APIs (REST, SOAP)
├── Webservices
├── Cloud-Speicher
├── Stream-Daten (IoT)
└── Drittanbieter
```

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## Datenbank-Anbindung

### JDBC (Java)

```java
// Verbindung zu Datenbank
Connection conn = DriverManager.getConnection(
    "jdbc:mysql://localhost:3306/datenbank",
    "benutzer",
    "passwort"
);

// Abfrage
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM tabelle");
```

### Python (SQLAlchemy)

```python
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine(
    'postgresql://user:password@localhost:5432/database'
)

# Daten lesen
df = pd.read_sql("SELECT * FROM tabelle", engine)
```

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## Dateien einlesen

### CSV

```python
import pandas as pd

# CSV einlesen
df = pd.read_csv('daten.csv')

# Mit Trennzeichen
df = pd.read_csv('daten.txt', sep='\t')
```

### JSON

```python
import json

# JSON laden
with open('daten.json') as f:
    daten = json.load(f)

# Zu DataFrame
df = pd.json_normalize(daten)
```

### Excel

```python
import pandas as pd

# Excel einlesen
df = pd.read_excel('daten.xlsx')

# Bestimmtes Sheet
df = pd.read_excel('daten.xlsx', sheet_name='Tabelle1')
```

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## Datenbanktypen im Vergleich

| Kriterium | Relational | NoSQL |
|-----------|-----------|-------|
| Schema | Fest | Flexibel |
| Skalierung | Vertikal | Horizontal |
| Transaktionen | ACID | Eventual Consistency |
| Komplexität | Mittel | Niedrig |
| Beispiele | MySQL, PostgreSQL | MongoDB, Redis |

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## Querverweise

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- [[LF3-Datenbanken|Datenbanken]]

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*Stand: 2024*