HMD 247, 43. Jahrgang, Februar 2006

Business & Competitive Intelligence

Speichertechnologien für datenintensive Business-Intelligence-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

  1. Einführung in das Thema
  2. Relationale Datenbanksysteme und datenintensive BI-Anwendungen
  3. Multidimensionale Datenbanksysteme und datenintensive BI-Anwendungen
  4. Innovative Technologiekonzepte für die Verwaltung und Nutzung großer Datenbestände
    1. Spaltenbasierte Speicherform
    2. Tokenization
    3. Bitmap-Indizes
    4. Hashbasierte Verteilung in MPP-Systemen
  5. Literatur