In the last two years, CS as a school subject has gained a lot of attention worldwide, although different countries have differing approaches to and experiences of introducing CS in schools. This paper reports on a study comparing current trends in CS at school, with a major focus on two countries, Germany and UK. A survey was carried out of a number of teaching professionals and experts from the UK and Germany with regard to the content and delivery of CS in school. An analysis of the quantitative data reveals a difference in foci in the two countries; putting this into the context of curricular developments we are able to offer interpretations of these trends and suggest ways in which curricula in CS at school should be moving forward.

Extract-Transform-Load (ETL) tools are used for the creation, maintenance, and evolution of data warehouses, data marts, and operational data stores. ETL workflows populate those systems with data from various data sources by specifying and executing a DAG of transformations. Over time, hundreds of individual workflows evolve as new sources and new requirements are integrated into the system. The maintenance and evolution of large-scale ETL systems requires much time and manual effort. A key problem is to understand the meaning of unfamiliar attribute labels in source and target databases and ETL transformations. Hard-to-understand attribute labels lead to frustration and time spent to develop and understand ETL workflows. We present a schema decryption technique to support ETL developers in understanding cryptic schemata of sources, targets, and ETL transformations. For a given ETL system, our recommender-like approach leverages the large number of mapped attribute labels in existing ETL workflows to produce good and meaningful decryptions. In this way we are able to decrypt attribute labels consisting of a number of unfamiliar few-letter abbreviations, such as UNP_PEN_INT, which we can decrypt to UNPAID_PENALTY_INTEREST. We evaluate our schema decryption approach on three real-world repositories of ETL workflows and show that our approach is able to suggest high-quality decryptions for cryptic attribute labels in a given schema. / Extract-Transform-Load (ETL) Tools werden häufig beim Erstellen, der Wartung und der Weiterentwicklung von Data Warehouses, Data Marts und operationalen Datenbanken verwendet. ETL Workflows befüllen diese Systeme mit Daten aus vielen unterschiedlichen Quellsystemen. Ein ETL Workflow besteht aus mehreren Transformationsschritten, die einen DAG-strukturierter Graphen bilden. Mit der Zeit entstehen hunderte individueller ETL Workflows, da neue Datenquellen integriert oder neue Anforderungen umgesetzt werden müssen. Die Wartung und Weiterentwicklung von großen ETL Systemen benötigt viel Zeit und manuelle Arbeit. Ein zentrales Problem ist dabei das Verständnis unbekannter Attributnamen in Quell- und Zieldatenbanken und ETL Transformationen. Schwer verständliche Attributnamen führen zu Frustration und hohen Zeitaufwänden bei der Entwicklung und dem Verständnis von ETL Workflows. Wir präsentieren eine Schema Decryption Technik, die ETL Entwicklern das Verständnis kryptischer Schemata in Quell- und Zieldatenbanken und ETL Transformationen erleichtert. Unser Ansatz berücksichtigt für ein gegebenes ETL System die Vielzahl verknüpfter Attributnamen in den existierenden ETL Workflows. So werden gute und aussagekräftige "Decryptions" gefunden und wir sind in der Lage Attributnamen, die aus unbekannten Abkürzungen bestehen, zu "decrypten". So wird z.B. für den Attributenamen UNP_PEN_INT als Decryption UNPAIN_PENALTY_INTEREST vorgeschlagen. Unser Schema Decryption Ansatz wurde für drei ETL-Repositories evaluiert und es zeigte sich, dass unser Ansatz qualitativ hochwertige Decryptions für kryptische Attributnamen vorschlägt.

Parsability approaches of several grammar formalisms generating also non-context-free languages are explored. Chomsky grammars, Lindenmayer systems, grammars with controlled derivations, and grammar systems are treated. Formal properties of these mechanisms are investigated, when they are used as language acceptors. Furthermore, cooperating distributed grammar systems are restricted so that efficient deterministic parsing without backtracking becomes possible. For this class of grammar systems, the parsing algorithm is presented and the feature of leftmost derivations is investigated in detail. / Ansätze zum Parsing verschiedener Grammatikformalismen, die auch nicht-kontextfreie Sprachen erzeugen können, werden diskutiert. Chomsky-Grammatiken, Lindenmayer-Systeme, Grammatiken mit gesteuerten Ersetzungen und Grammatiksysteme werden behandelt. Formale Eigenschaften dieser Mechanismen als Akzeptoren von Sprachen werden untersucht. Weiterhin werden kooperierende verteilte (CD) Grammatiksysteme derart beschränkt, dass effizientes deterministisches Parsing ohne Backtracking möglich ist. Für diese Klasse von Grammatiksystemen wird der Parsingalgorithmus vorgestellt und die Rolle von Linksableitungen wird detailliert betrachtet.

Nowadays, model-driven engineering (MDE) promises to ease software development by decreasing the inherent complexity of classical software development. In order to deliver on this promise, MDE increases the level of abstraction and automation, through a consideration of domain-specific models (DSMs) and model operations (e.g. model transformations or code generations). DSMs conform to domain-specific modeling languages (DSMLs), which increase the level of abstraction, and model operations are first-class entities of software development because they increase the level of automation. Nevertheless, MDE has to deal with at least two new dimensions of complexity, which are basically caused by the increased linguistic and technological heterogeneity. The first dimension of complexity is setting up an MDE environment, an activity comprised of the implementation or selection of DSMLs and model operations. Setting up an MDE environment is both time-consuming and error-prone because of the implementation or adaptation of model operations. The second dimension of complexity is concerned with applying MDE for actual software development. Applying MDE is challenging because a collection of DSMs, which conform to potentially heterogeneous DSMLs, are required to completely specify a complex software system. A single DSML can only be used to describe a specific aspect of a software system at a certain level of abstraction and from a certain perspective. Additionally, DSMs are usually not independent but instead have inherent interdependencies, reflecting (partial) similar aspects of a software system at different levels of abstraction or from different perspectives. A subset of these dependencies are applications of various model operations, which are necessary to keep the degree of automation high. This becomes even worse when addressing the first dimension of complexity. Due to continuous changes, all kinds of dependencies, including the applications of model operations, must also be managed continuously. This comprises maintaining the existence of these dependencies and the appropriate (re-)application of model operations. The contribution of this thesis is an approach that combines traceability and model management to address the aforementioned challenges of configuring and applying MDE for software development. The approach is considered as a traceability approach because it supports capturing and automatically maintaining dependencies between DSMs. The approach is considered as a model management approach because it supports managing the automated (re-)application of heterogeneous model operations. In addition, the approach is considered as a comprehensive model management. Since the decomposition of model operations is encouraged to alleviate the first dimension of complexity, the subsequent composition of model operations is required to counteract their fragmentation. A significant portion of this thesis concerns itself with providing a method for the specification of decoupled yet still highly cohesive complex compositions of heterogeneous model operations. The approach supports two different kinds of compositions - data-flow compositions and context compositions. Data-flow composition is used to define a network of heterogeneous model operations coupled by sharing input and output DSMs alone. Context composition is related to a concept used in declarative model transformation approaches to compose individual model transformation rules (units) at any level of detail. In this thesis, context composition provides the ability to use a collection of dependencies as context for the composition of other dependencies, including model operations. In addition, the actual implementation of model operations, which are going to be composed, do not need to implement any composition concerns. The approach is realized by means of a formalism called an executable and dynamic hierarchical megamodel, based on the original idea of megamodels. This formalism supports specifying compositions of dependencies (traceability and model operations). On top of this formalism, traceability is realized by means of a localization concept, and model management by means of an execution concept. / Die modellgetriebene Softwareentwicklung (MDE) verspricht heutzutage, durch das Verringern der inhärenten Komplexität der klassischen Softwareentwicklung, das Entwickeln von Software zu vereinfachen. Um dies zu erreichen, erhöht MDE das Abstraktions- und Automationsniveau durch die Einbindung domänenspezifischer Modelle (DSMs) und Modelloperationen (z.B. Modelltransformationen oder Codegenerierungen). DSMs sind konform zu domänenspezifischen Modellierungssprachen (DSMLs), die dazu dienen das Abstraktionsniveau der Softwareentwicklung zu erhöhen. Modelloperationen sind essentiell für die Softwareentwicklung da diese den Grad der Automatisierung erhöhen. Dennoch muss MDE mit Komplexitätsdimensionen umgehen die sich grundsätzlich aus der erhöhten sprachlichen und technologischen Heterogenität ergeben. Die erste Komplexitätsdimension ist das Konfigurieren einer Umgebung für MDE. Diese Aktivität setzt sich aus der Implementierung und Selektion von DSMLs sowie Modelloperationen zusammen. Eine solche Aktivität ist gerade durch die Implementierung und Anpassung von Modelloperationen zeitintensiv sowie fehleranfällig. Die zweite Komplexitätsdimension hängt mit der Anwendung von MDE für die eigentliche Softwareentwicklung zusammen. Das Anwenden von MDE ist eine Herausforderung weil eine Menge von heterogenen DSMs, die unterschiedlichen DSMLs unterliegen, erforderlich sind um ein komplexes Softwaresystem zu spezifizieren. Individuelle DSMLs werden verwendet um spezifische Aspekte eines Softwaresystems auf bestimmten Abstraktionsniveaus und aus bestimmten Perspektiven zu beschreiben. Hinzu kommt, dass DSMs sowie DSMLs grundsätzlich nicht unabhängig sind, sondern inhärente Abhängigkeiten besitzen. Diese Abhängigkeiten reflektieren äquivalente Aspekte eines Softwaresystems. Eine Teilmenge dieser Abhängigkeiten reflektieren Anwendungen diverser Modelloperationen, die notwendig sind um den Grad der Automatisierung hoch zu halten. Dies wird erschwert wenn man die erste Komplexitätsdimension hinzuzieht. Aufgrund kontinuierlicher Änderungen der DSMs, müssen alle Arten von Abhängigkeiten, inklusive die Anwendung von Modelloperationen, kontinuierlich verwaltet werden. Dies beinhaltet die Wartung dieser Abhängigkeiten und das sachgerechte (wiederholte) Anwenden von Modelloperationen. Der Beitrag dieser Arbeit ist ein Ansatz, der die Bereiche Traceability und Model Management vereint. Das Erfassen und die automatische Verwaltung von Abhängigkeiten zwischen DSMs unterstützt Traceability, während das (automatische) wiederholte Anwenden von heterogenen Modelloperationen Model Management ermöglicht. Dadurch werden die zuvor erwähnten Herausforderungen der Konfiguration und Anwendung von MDE überwunden. Die negativen Auswirkungen der ersten Komplexitätsdimension können gelindert werden indem Modelloperationen in atomare Einheiten zerlegt werden. Um der implizierten Fragmentierung entgegenzuwirken, erfordert dies allerdings eine nachfolgende Komposition der Modelloperationen. Der Ansatz wird als erweitertes Model Management betrachtet, da ein signifikanter Anteil dieser Arbeit die Kompositionen von heterogenen Modelloperationen behandelt. Unterstützt werden zwei unterschiedliche Arten von Kompositionen. Datenfluss-Kompositionen werden verwendet, um Netzwerke von heterogenen Modelloperationen zu beschreiben, die nur durch das Teilen von Ein- und Ausgabe DSMs komponiert werden. Kontext-Kompositionen bedienen sich eines Konzepts, das von deklarativen Modelltransformationen bekannt ist. Dies ermöglicht die Komposition von unabhängigen Transformationsregeln auf unterschiedlichsten Detailebenen. Die in dieser Arbeit eingeführten Kontext-Kompositionen bieten die Möglichkeit eine Menge von unterschiedlichsten Abhängigkeiten als Kontext für eine Komposition zu verwenden -- unabhängig davon ob diese Abhängigkeit eine Modelloperation repräsentiert. Zusätzlich müssen die Modelloperationen, die komponiert werden, selber keine Kompositionsaspekte implementieren, was deren Wiederverwendbarkeit erhöht. Realisiert wird dieser Ansatz durch einen Formalismus der Executable and Dynamic Hierarchical Megamodel genannt wird und auf der originalen Idee der Megamodelle basiert. Auf Basis dieses Formalismus' sind die Konzepte Traceability (hier Localization) und Model Management (hier Execution) umgesetzt.

While interaction with computers used to be dominated by mice and keyboards, new types of sensors now allow users to interact through touch, speech, or using their whole body in 3D space. These new interaction modalities are often referred to as "natural user interfaces" or "NUIs." While 2D NUIs have experienced major success on billions of mobile touch devices sold, 3D NUI systems have so far been unable to deliver a mobile form factor, mainly due to their use of cameras. The fact that cameras require a certain distance from the capture volume has prevented 3D NUI systems from reaching the flat form factor mobile users expect. In this dissertation, we address this issue by sensing 3D input using flat 2D sensors. The systems we present observe the input from 3D objects as 2D imprints upon physical contact. By sampling these imprints at very high resolutions, we obtain the objects' textures. In some cases, a texture uniquely identifies a biometric feature, such as the user's fingerprint. In other cases, an imprint stems from the user's clothing, such as when walking on multitouch floors. By analyzing from which part of the 3D object the 2D imprint results, we reconstruct the object's pose in 3D space. While our main contribution is a general approach to sensing 3D input on 2D sensors upon physical contact, we also demonstrate three applications of our approach. (1) We present high-accuracy touch devices that allow users to reliably touch targets that are a third of the size of those on current touch devices. We show that different users and 3D finger poses systematically affect touch sensing, which current devices perceive as random input noise. We introduce a model for touch that compensates for this systematic effect by deriving the 3D finger pose and the user's identity from each touch imprint. We then investigate this systematic effect in detail and explore how users conceptually touch targets. Our findings indicate that users aim by aligning visual features of their fingers with the target. We present a visual model for touch input that eliminates virtually all systematic effects on touch accuracy. (2) From each touch, we identify users biometrically by analyzing their fingerprints. Our prototype Fiberio integrates fingerprint scanning and a display into the same flat surface, solving a long-standing problem in human-computer interaction: secure authentication on touchscreens. Sensing 3D input and authenticating users upon touch allows Fiberio to implement a variety of applications that traditionally require the bulky setups of current 3D NUI systems. (3) To demonstrate the versatility of 3D reconstruction on larger touch surfaces, we present a high-resolution pressure-sensitive floor that resolves the texture of objects upon touch. Using the same principles as before, our system GravitySpace analyzes all imprints and identifies users based on their shoe soles, detects furniture, and enables accurate touch input using feet. By classifying all imprints, GravitySpace detects the users' body parts that are in contact with the floor and then reconstructs their 3D body poses using inverse kinematics. GravitySpace thus enables a range of applications for future 3D NUI systems based on a flat sensor, such as smart rooms in future homes. We conclude this dissertation by projecting into the future of mobile devices. Focusing on the mobility aspect of our work, we explore how NUI devices may one day augment users directly in the form of implanted devices. / Die Interaktion mit Computern war in den letzten vierzig Jahren stark von Tastatur und Maus geprägt. Neue Arten von Sensoren ermöglichen Computern nun, Eingaben durch Berührungs-, Sprach- oder 3D-Gestensensoren zu erkennen. Solch neuartige Formen der Interaktion werden häufig unter dem Begriff "natürliche Benutzungsschnittstellen" bzw. "NUIs" (englisch natural user interfaces) zusammengefasst. 2D-NUIs ist vor allem auf Mobilgeräten ein Durchbruch gelungen; über eine Milliarde solcher Geräte lassen sich durch Berührungseingaben bedienen. 3D-NUIs haben sich jedoch bisher nicht auf mobilen Plattformen durchsetzen können, da sie Nutzereingaben vorrangig mit Kameras aufzeichnen. Da Kameras Bilder jedoch erst ab einem gewissen Abstand auflösen können, eignen sie sich nicht als Sensor in einer mobilen Plattform. In dieser Arbeit lösen wir dieses Problem mit Hilfe von 2D-Sensoren, von deren Eingaben wir 3D-Informationen rekonstruieren. Unsere Prototypen zeichnen dabei die 2D-Abdrücke der Objekte, die den Sensor berühren, mit hoher Auflösung auf. Aus diesen Abdrücken leiten sie dann die Textur der Objekte ab. Anhand der Stelle der Objektoberfläche, die den Sensor berührt, rekonstruieren unsere Prototypen schließlich die 3D-Ausrichtung des jeweiligen Objektes. Neben unserem Hauptbeitrag der 3D-Rekonstruktion stellen wir drei Anwendungen unserer Methode vor. (1) Wir präsentieren Geräte, die Berührungseingaben dreimal genauer als existierende Geräte messen und damit Nutzern ermöglichen, dreimal kleinere Ziele zuverlässig mit dem Finger auszuwählen. Wir zeigen dabei, dass sowohl die Haltung des Fingers als auch der Benutzer selbst einen systematischen Einfluss auf die vom Sensor gemessene Position ausübt. Da existierende Geräte weder die Haltung des Fingers noch den Benutzer erkennen, nehmen sie solche Variationen als Eingabeungenauigkeit wahr. Wir stellen ein Modell für Berührungseingabe vor, das diese beiden Faktoren integriert, um damit die gemessenen Eingabepositionen zu präzisieren. Anschließend untersuchen wir, welches mentale Modell Nutzer beim Berühren kleiner Ziele mit dem Finger anwenden. Unsere Ergebnisse deuten auf ein visuelles Modell hin, demzufolge Benutzer Merkmale auf der Oberfläche ihres Fingers an einem Ziel ausrichten. Bei der Analyse von Berührungseingaben mit diesem Modell verschwinden nahezu alle zuvor von uns beobachteten systematischen Effekte. (2) Unsere Prototypen identifizieren Nutzer anhand der biometrischen Merkmale von Fingerabdrücken. Unser Prototyp Fiberio integriert dabei einen Fingerabdruckscanner und einen Bildschirm in die selbe Oberfläche und löst somit das seit Langem bestehende Problem der sicheren Authentifizierung auf Berührungsbildschirmen. Gemeinsam mit der 3D-Rekonstruktion von Eingaben ermöglicht diese Fähigkeit Fiberio, eine Reihe von Anwendungen zu implementieren, die bisher den sperrigen Aufbau aktueller 3D-NUI-Systeme voraussetzten. (3) Um die Flexibilität unserer Methode zu zeigen, implementieren wir sie auf einem großen, berührungsempfindlichen Fußboden, der Objekttexturen bei der Eingabe ebenfalls mit hoher Auflösung aufzeichnet. Ähnlich wie zuvor analysiert unser System GravitySpace diese Abdrücke, um Nutzer anhand ihrer Schuhsolen zu identifizieren, Möbelstücke auf dem Boden zu erkennen und Nutzern präzise Eingaben mittels ihrer Schuhe zu ermöglichen. Indem GravitySpace alle Abdrücke klassifiziert, erkennt das System die Körperteile der Benutzer, die sich in Kontakt mit dem Boden befinden. Aus der Anordnung dieser Kontakte schließt GravitySpace dann auf die Körperhaltungen aller Benutzer in 3D. GravitySpace hat daher das Potenzial, Anwendungen für zukünftige 3D-NUI-Systeme auf einer flachen Oberfläche zu implementieren, wie zum Beispiel in zukünftigen intelligenten Wohnungen. Wie schließen diese Arbeit mit einem Ausblick auf zukünftige interaktive Geräte. Dabei konzentrieren wir uns auf den Mobilitätsaspekt aktueller Entwicklungen und beleuchten, wie zukünftige mobile NUI-Geräte Nutzer in Form implantierter Geräte direkt unterstützen können.

Aspect-oriented programming, component models, and design patterns are modern and actively evolving techniques for improving the modularization of complex software. In particular, these techniques hold great promise for the development of "systems infrastructure" software, e.g., application servers, middleware, virtual machines, compilers, operating systems, and other software that provides general services for higher-level applications. The developers of infrastructure software are faced with increasing demands from application programmers needing higher-level support for application development. Meeting these demands requires careful use of software modularization techniques, since infrastructural concerns are notoriously hard to modularize. Aspects, components, and patterns provide very different means to deal with infrastructure software, but despite their differences, they have much in common. For instance, component models try to free the developer from the need to deal directly with services like security or transactions. These are primary examples of crosscutting concerns, and modularizing such concerns are the main target of aspect-oriented languages. Similarly, design patterns like Visitor and Interceptor facilitate the clean modularization of otherwise tangled concerns. Building on the ACP4IS meetings at AOSD 2002-2009, this workshop aims to provide a highly interactive forum for researchers and developers to discuss the application of and relationships between aspects, components, and patterns within modern infrastructure software. The goal is to put aspects, components, and patterns into a common reference frame and to build connections between the software engineering and systems communities.

Data obtained from foreign data sources often come with only superficial structural information, such as relation names and attribute names. Other types of metadata that are important for effective integration and meaningful querying of such data sets are missing. In particular, relationships among attributes, such as foreign keys, are crucial metadata for understanding the structure of an unknown database. The discovery of such relationships is difficult, because in principle for each pair of attributes in the database each pair of data values must be compared. A precondition for a foreign key is an inclusion dependency (IND) between the key and the foreign key attributes. We present with Spider an algorithm that efficiently finds all INDs in a given relational database. It leverages the sorting facilities of DBMS but performs the actual comparisons outside of the database to save computation. Spider analyzes very large databases up to an order of magnitude faster than previous approaches. We also evaluate in detail the effectiveness of several heuristics to reduce the number of necessary comparisons. Furthermore, we generalize Spider to find composite INDs covering multiple attributes, and partial INDs, which are true INDs for all but a certain number of values. This last type is particularly relevant when integrating dirty data as is often the case in the life sciences domain - our driving motivation.

IT systems for healthcare are a complex and exciting field. One the one hand, there is a vast number of improvements and work alleviations that computers can bring to everyday healthcare. Some ways of treatment, diagnoses and organisational tasks were even made possible by computer usage in the first place. On the other hand, there are many factors that encumber computer usage and make development of IT systems for healthcare a challenging, sometimes even frustrating task. These factors are not solely technology-related, but just as well social or economical conditions. This report describes some of the idiosyncrasies of IT systems in the healthcare domain, with a special focus on legal regulations, standards and security. / IT Systeme für Medizin und Gesundheitswesen sind ein komplexes und spannendes Feld. Auf der einen Seite stehen eine Vielzahl an Verbesserungen und Arbeitserleichterungen, die Computer zum medizinischen Alltag beitragen können. Einige Behandlungen, Diagnoseverfahren und organisatorische Aufgaben wurden durch Computer überhaupt erst möglich. Auf der anderen Seite gibt es eine Vielzahl an Fakturen, die Computerbenutzung im Gesundheitswesen erschweren und ihre Entwicklung zu einer herausfordernden, sogar frustrierenden Aufgabe machen können. Diese Faktoren sind nicht ausschließlich technischer Natur, sondern auch auf soziale und ökonomische Gegebenheiten zurückzuführen. Dieser Report beschreibt einige Besondenderheiten von IT Systemen im Gesundheitswesen, mit speziellem Fokus auf gesetzliche Rahmenbedingungen, Standards und Sicherheit.

CSOM/PL is a software product line (SPL) derived from applying multi-dimensional separation of concerns (MDSOC) techniques to the domain of high-level language virtual machine (VM) implementations. For CSOM/PL, we modularised CSOM, a Smalltalk VM implemented in C, using VMADL (virtual machine architecture description language). Several features of the original CSOM were encapsulated in VMADL modules and composed in various combinations. In an evaluation of our approach, we show that applying MDSOC and SPL principles to a domain as complex as that of VMs is not only feasible but beneficial, as it improves understandability, maintainability, and configurability of VM implementations without harming performance. / CSOM/PL ist eine Softwareproduktfamilie (software product line, SPL), die erstellt wurde, indem Techniken der mehrdimensionalen Belangtrennung (multi-dimensional separation of concerns, MDSOC) auf die Domäne der virtuellen Maschinen (VM) für höhere Programmiersprachen angewendet wurden. Dazu wurde CSOM, eine in C implementierte Smalltalk-VM, mittels VMADL (virtual machine architecture description language) in Module zerlegt. Etliche Eigenschaften von CSOM wurden in VMADL-Module gekapselt und auf unterschiedliche Weisen komponiert. Die Auswertung des Ansatzes zeigt, dass die Anwendung von MDSOC- und SPL-Prinzipien auf die komplexe VM-Domäne nicht nur machbar ist, sondern darüber hinaus auch Vorteile mit sich bringt, da die Verständlichkeit, Wartbarkeit und Konfigurierbarkeit von VM-Implementierungen ohne Beeinträchtigung der Ausführungsgeschwindigkeit verbessert werden.

Unique column combinations of a relational database table are sets of columns that contain only unique values. Discovering such combinations is a fundamental research problem and has many different data management and knowledge discovery applications. Existing discovery algorithms are either brute force or have a high memory load and can thus be applied only to small datasets or samples. In this paper, the wellknown GORDIAN algorithm and "Apriori-based" algorithms are compared and analyzed for further optimization. We greatly improve the Apriori algorithms through efficient candidate generation and statistics-based pruning methods. A hybrid solution HCAGORDIAN combines the advantages of GORDIAN and our new algorithm HCA, and it significantly outperforms all previous work in many situations. / Unique-Spaltenkombinationen sind Spaltenkombinationen einer Datenbanktabelle, die nur einzigartige Werte beinhalten. Das Finden von Unique-Spaltenkombinationen spielt sowohl eine wichtige Rolle im Bereich der Grundlagenforschung von Informationssystemen als auch in Anwendungsgebieten wie dem Datenmanagement und der Erkenntnisgewinnung aus Datenbeständen. Vorhandene Algorithmen, die dieses Problem angehen, sind entweder Brute-Force oder benötigen zu viel Hauptspeicher. Deshalb können diese Algorithmen nur auf kleine Datenmengen angewendet werden. In dieser Arbeit werden der bekannte GORDIAN-Algorithmus und Apriori-basierte Algorithmen zum Zwecke weiterer Optimierung analysiert. Wir verbessern die Apriori Algorithmen durch eine effiziente Kandidatengenerierung und Heuristikbasierten Kandidatenfilter. Eine Hybride Lösung, HCA-GORDIAN, kombiniert die Vorteile von GORDIAN und unserem neuen Algorithmus HCA, welche die bisherigen Algorithmen hinsichtlich der Effizienz in vielen Situationen übertrifft.