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KeyValueStore/README.md

@@ -40,7 +40,8 @@ ausser hier.
 
 Als Vorbereitung wird voraussgesetzt, dass Sie die [Übung 12 "In-Memory
 Column Store MonetDB"](ColumnStore/README.md) durchgearbeitet haben
-sowie Zugang zu MonetDB mit geladener Datenbank Ds2 (DVD Store) haben.
+sowie Zugang zu MonetDB mit geladener [Datenbank ds2 (DVD
+Store)](Databases/dvdstore_500mb) haben.
 
 Lesen Sie zudem mindestens diese MonetDB-Unterkapitel durch:
 
@@ -56,7 +57,7 @@ MonetDB:
 
 ``` sql
 sql\>select avg(customerid) from cust_hist;
-
+    ...
     sql:0.000 opt:18.483 run:32.425 clk:54.105 ms
 ```
 
@@ -73,9 +74,9 @@ ds2=\# explain analyze select avg(customerid) from cust_hist;
 Obschon solche einfachen Tests immer mit Vorsicht zu geniessen sind,
 lassen sich folgende Aussagen machen:
 
--   Der MonetDB-Server benötigt beispielsweise $`54.105ms`$ (clk)
-    während PostgreSQL $`807.310ms`$ (Execution time) benötigt für die
-    obige Aggregations-Query (ausgeführt auf einem *alten* Laptop).
+-   Der MonetDB-Server benötigt beispielsweise 54.105ms (clk) während
+    PostgreSQL 807.310ms (Execution time) benötigt für die obige
+    Aggregations-Query (ausgeführt auf einem *alten* Laptop).
 -   MonetDB ist schnell bzw. schneller als z.B. PostgreSQL, wenn es um
     Aggregationsfunktionen geht (GROUP BY, SUM/AVG) und wenn nur wenige
     Ausgabe-Felder (Columns, Attributes) benötigt werden.
@@ -143,6 +144,7 @@ Frage:
 -   Was ist eine In-Memory DB und wie passt MonetDB dazu?
 
     <!-- SOLUTION
+    An in-memory database is a database that keeps the whole dataset in RAM. It means that each time you query a database or update data in a database, you only access the main memory. So, there's no disk involved into these operations. A good example of such a database is Memcached.
     SOLUTION -->
 
 Frage:
@@ -159,8 +161,8 @@ Frage:
 
 -   Kennenlernen, wie MongoDB Sharding implementiert und auf was
     geachtet werden muss
--   Kennenlernen wie was es für Beziehungs-Funktionen in MongoDB gibt
-    (v.a. für `1:m`-Beziehungen)
+-   Kennenlernen, was es für Beziehungs-Funktionen in MongoDB gibt (v.a.
+    für `1:m`-Beziehungen)
 
 ### Vorbereitung
 
@@ -205,7 +207,7 @@ danach folgende Fragen:
     Collection. Die Shard Key-Konfiguration kann danach nicht mehr
     verändert werden.
     SOLUTION -->
-4.  Was sind die Vorteil des Sharding?
+4.  Was sind die Vorteile des Sharding?
 
     <!-- SOLUTION
     Die Vorteile des Sharding sind
@@ -264,7 +266,7 @@ db.employees.insert({_id: ObjectId("4d85c7039ab0fd70a117d734"), name: 'Ghanima',
 ```
 
 Finde alle Angestellten zum Manager mit Namen `Leto` mit folgender
-AUsgabe:
+Ausgabe:
 
 ``` js
 { "name" : "Duncan", "manager" : ObjectId("4d85c7039ab0fd70a117d730") }

KeyValueStore/README.solutions.md

@@ -40,7 +40,8 @@ ausser hier.
 
 Als Vorbereitung wird voraussgesetzt, dass Sie die [Übung 12 "In-Memory
 Column Store MonetDB"](ColumnStore/README.md) durchgearbeitet haben
-sowie Zugang zu MonetDB mit geladener Datenbank Ds2 (DVD Store) haben.
+sowie Zugang zu MonetDB mit geladener [Datenbank ds2 (DVD
+Store)](Databases/dvdstore_500mb) haben.
 
 Lesen Sie zudem mindestens diese MonetDB-Unterkapitel durch:
 
@@ -56,7 +57,7 @@ MonetDB:
 
 ``` sql
 sql\>select avg(customerid) from cust_hist;
-
+    ...
     sql:0.000 opt:18.483 run:32.425 clk:54.105 ms
 ```
 
@@ -73,9 +74,9 @@ ds2=\# explain analyze select avg(customerid) from cust_hist;
 Obschon solche einfachen Tests immer mit Vorsicht zu geniessen sind,
 lassen sich folgende Aussagen machen:
 
--   Der MonetDB-Server benötigt beispielsweise $`54.105ms`$ (clk)
-    während PostgreSQL $`807.310ms`$ (Execution time) benötigt für die
-    obige Aggregations-Query (ausgeführt auf einem *alten* Laptop).
+-   Der MonetDB-Server benötigt beispielsweise 54.105ms (clk) während
+    PostgreSQL 807.310ms (Execution time) benötigt für die obige
+    Aggregations-Query (ausgeführt auf einem *alten* Laptop).
 -   MonetDB ist schnell bzw. schneller als z.B. PostgreSQL, wenn es um
     Aggregationsfunktionen geht (GROUP BY, SUM/AVG) und wenn nur wenige
     Ausgabe-Felder (Columns, Attributes) benötigt werden.
@@ -142,6 +143,12 @@ Frage:
 
 -   Was ist eine In-Memory DB und wie passt MonetDB dazu?
 
+    An in-memory database is a database that keeps the whole dataset in
+    RAM. It means that each time you query a database or update data in
+    a database, you only access the main memory. So, there's no disk
+    involved into these operations. A good example of such a database is
+    Memcached.
+
 Frage:
 
 -   Diskutieren Sie die Vorteile von Column-Stores gegenüber Row-Stores
@@ -153,8 +160,8 @@ Frage:
 
 -   Kennenlernen, wie MongoDB Sharding implementiert und auf was
     geachtet werden muss
--   Kennenlernen wie was es für Beziehungs-Funktionen in MongoDB gibt
-    (v.a. für `1:m`-Beziehungen)
+-   Kennenlernen, was es für Beziehungs-Funktionen in MongoDB gibt (v.a.
+    für `1:m`-Beziehungen)
 
 ### Vorbereitung
 
@@ -196,7 +203,7 @@ danach folgende Fragen:
     Collection. Die Shard Key-Konfiguration kann danach nicht mehr
     verändert werden.
 
-4.  Was sind die Vorteil des Sharding?
+4.  Was sind die Vorteile des Sharding?
 
     Die Vorteile des Sharding sind
     [hier](https://docs.mongodb.com/manual/sharding/) beschrieben.
@@ -254,7 +261,7 @@ db.employees.insert({_id: ObjectId("4d85c7039ab0fd70a117d734"), name: 'Ghanima',
 ```
 
 Finde alle Angestellten zum Manager mit Namen `Leto` mit folgender
-AUsgabe:
+Ausgabe:
 
 ``` js
 { "name" : "Duncan", "manager" : ObjectId("4d85c7039ab0fd70a117d730") }