Business & Competitive Intelligence
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Speichertechnologien für datenintensive BI-Anwendungen |
Peter Gluchowski, Michael Hahne |
Zusammenfassung
Seit vor mehr als einem Jahrzehnt die ersten Data-Warehouse-Systeme als dedizierte Speicherbausteine für
dispositive Anwendungen konzipiert und implementiert
wurden, ist der Umfang des dauerhaft abzulegenden
Datenvolumens stetig gewachsen, ohne dass die Nutzer dabei
Einbußen hinsichtlich der Antwortzeitgeschwindigkeit
akzeptieren wollen. Auch große Datenmengen, die heute
nicht selten im Terabyte-Bereich anzusiedeln sind, sollen
ohne Verzug und flexibel abfragbar bleiben, was die
verfügbaren Datenbanksysteme vor erhebliche
Herausforderungen stellt. Vor diesem Hintergrund geht der
vorliegende Beitrag auf die Konzepte und Einsatzbereiche
relationaler und multidimensionaler Datenbanksysteme ein
und diskutiert deren Speichertechnologie in Bezug auf
datenintensive Anwendungen im Business-Intelligence-(BI-)Umfeld. Darüber hinaus erfolgt eine eingehende
Betrachtung vergleichsweise neuer und innovativer
Speicherkonzepte, die explizit auf große Datenbestände
ausgerichtet sind.
Inhaltsübersicht
- Einführung in das Thema
- Relationale Datenbanksysteme und datenintensive BI-Anwendungen
- Multidimensionale Datenbanksysteme und datenintensive BI-Anwendungen
- Innovative Technologiekonzepte für die Verwaltung und Nutzung großer Datenbestände
- Spaltenbasierte Speicherform
- Tokenization
- Bitmap-Indizes
- Hashbasierte Verteilung in MPP-Systemen
- Literatur
HMD, Heft 247, Februar 2006
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