Ausarbeitung im Fach Datenbanken II

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Ausarbeitung im Fach Datenbanken II"

Transkript

1 Ausarbeitung im Fach Datenbanken II Datenbanken Benchmarks Michael Heinrich IN05

2 Inhalt OLTP... 3 OLAP / Decision Support... 4 Decision Support System... 4 Online Analytical Processing... 4 Benchmark... 5 TPC... 6 TPC A... 7 TPC B... 8 TPC C... 9 TPC E TPC H Quellen

3 OLTP OLTP [1] ist die Abkürzung für Online Transaction Processing und steht für die Verwendung von Datenbankensystemen im Hinblick auf die Verarbeitung von Transaktionen. Im Vordergrund stehen die Lese und Schreibtransaktionen auf der Datenbank. Dabei geht es um Daten die häufigen Änderungen unterliegen, wie zum Beispiel die Verarbeitung von Daten mit denen eine Firma tagtäglich arbeiten muss, also das Verwalten von Aufträgen, Abfragen und Änderungen. Allgemein werden diese Anwendungen als operationales Tagesgeschäft oder Geschäftsprozesse eines Unternehmens bezeichnet. Wichtige Merkmale von OLTP Systemen sind Transaktionssicherheit bei parallelen Anfragen Minimierung der Antwortzeit von Anfragen Datendurchsatz Wahrung der Konsistenz der Daten nach dem ACID Prinzip Mit Datendurchsatz ist die Anzahl von Transaktionen pro Zeiteinheit gemeint. ACID steht für Atomarität (atomicity) Konsistenz (consistency) Isoliertheit (isolation) Dauerhaftigkeit (durability) und spielt eine Rolle bei allen Datenbankenmanagementsystemen und verteilten Systemen. [2] Weitere Anwendungen [1] sind Content Management Wissensdatenbanken Webshops Verzeichnisdienste 3

4 OLAP / Decision Support Decision Support System (engl. Entscheidungsunterstützungssystem ) Ein Decision Support System hilft Spezialisten, z.b. Beratern und Manager eines Unternehmens, die Planung von Vorgehensweisen auf der Basis von gesammelten Daten zu begründen und zu entscheiden. Auf diesen Daten können durch mathematische Methoden und Modelle Berechnungen, Statistiken und ähnliches erstellt werden, die Möglichkeiten zum weiteren Verlauf des Unternehmens aufzeigen und Stärken bzw. Schwächen aufdecken können. [3] Online Analytical Processing OLAP wird zur Analyse von Unternehmensdaten verwendet. Ziel ist es aus mehrdimensionalen Daten verschiedene Dimensionen zu erstellen und zusammen zu fassen, um daraus Informationen abzuleiten, die Entscheidungen unterstützen können. Die Analysefunktionen können durch den Entscheidungsträger selbstständig eingesetzt werden, ohne dass Fachpersonal mit speziellen Programmierkenntnissen diese erstellen muss [4]. Besagte Zielgruppe wäre vor allem das Management eines Unternehmens, das durch OLAP als System für Decision Support unterstützt werden soll [5]. Die Daten können aus den operationalen Datenbeständen eines Unternehmens oder einem Data Warehouse bezogen werden. Im Vordergrund stehen komplexe Anfragen, die den Datenbestand analysieren. Im Unterschied zu OLTP Anfragen wird durch die Komplexität ein hohes Datenaufkommen erzeugt [5]. Die OLAP zugrunde liegende Struktur ist ein Data Cube, der aus der operationalen Datenbank erstellt wurde. Dieser ist meist nach dem Sternschema aufgebaut: mit einer Faktentabelle und den jeweiligen Dimensionstabellen [5]. 4

5 Wie aus den Beschreibungen der einzelnen Varianten von Datenbanksystem hervorgeht, sind sie in der Art und Weise wie sie verwendet werden sehr unterschiedlich. Auf der einen Seite steht das schnelle parallele Ausführen von einfachen Transaktionen auf kurzlebigen Datenbeständen und auf der anderen komplexe Analysen auf Daten, die einen längeren Zeitraum gesammelt, quasi archiviert wurden und bei der Auswertung ein hohes Datenaufkommen verursachen. Daraus lässt sich ableiten, dass die Systeme, die diese Anwendungen zulassen, sehr unterschiedlich aufgebaut und konfiguriert werden können, um die Anforderungen bestmöglich zu erfüllen. Das heißt für eine vergleichende Analyse dieser Systeme müssen unterschiedliche Richtlinien herangezogen werden. Ein Vergleich zwischen verschiedenen Systemen zieht man am besten, indem man unabhängige Benchmarks durchführt. Benchmark Benchmark (engl. Maßstab ) oder Benchmarking (engl. Maßstäbe setzen ) Ein Benchmark ist eine vergleichende Analyse mit einem festgelegten Referenzwert. Benchmarking ist in vielen verschiedenen Gebieten mit unterschiedlichen Methoden und Zielen angewendet. Es ist ein systematischer und kontinuierlicher Prozess des Vergleichens von Produkten, Dienstleistungen und Prozessen. Erstellt werden sie oft, um die eigenen Systeme mit dem Referenzwert zu vergleichen und daraus Stärken und Schwächen abzuleiten [6][7]. Für den Vergleich der verschiedenen Datenbanksysteme werden also Benchmarks benötigt, die möglichst System unabhängig sind und für alle, die eine gewisse Grundfunktionalität bieten, durchführbar sein müssen. Diese Benchmarks zu erstellen hat sich eine Organisation auf den Leib geschrieben, die sich TPC nennt. Bevor die Benchmarks von TPC erschienen sind, wurden vor allem Hersteller eigene Benchmark Ergebnisse veröffentlicht, also z.b. von IBM, und teilweise auch deren öffentlich gemachte Varianten (TP1 [8]). Problem an diesen war das liegt in der Natur der Sache geringe Aussagekraft im Vergleich mit anderen Systemen mit anderer Soft und Hardware. Aus diesem Grund wurde die TPC 1989 gegründet und schuf seitdem einige Standard Benchmarks, die eine objektivere Bewertung der Systeme möglich macht und einen ersten Anlaufpunkt bei der Konzipierung von Datenbanksystemen im Bereich OLTP/OLAP darstellen. 5

6 TPC TPC ist die Abkürzung für Transaction Processing Performance Council Das TPC wurde 1989 als gemeinnützige Organisation gegründet, mit dem Ziel allgemeingültige Benchmarks für Transaktionssysteme und DBMS zu entwerfen und zur Verfügung zu stellen. Heute gehören alle namhaften Systemhersteller dieser Organisation an. Einige Beispiele [11] sind HP Fujitsu Siemens Oracle IBM Benchmarks von TPC werden stets mit dem Kürzel TPC * bezeichnet. [10] Es folgt ein Überblick zu einigen TPC Benchmarks Allgemein zu allen Benchmarks muss angemerkt werden, was das Preis/Leistungsverhältnis bedeutet. Gemeint ist jeweils, was es kostet das erreichte Benchmark Ergebnis zu ermöglichen. Berechnet werden die Kosten der eingesetzten Soft und Hardware, sowie die Wartung des Systems für einen Zeitabschnitt von 5 Jahren. 6

7 TPC-A TPC A ist das erste Benchmark, was von der TPC 1989 herausgegeben wurde. Es soll ein einfaches OLTP System darstellen. Einfach insofern, dass es nicht ein wirkliche OLTP Anwendung simuliert, sondern nur Teile daraus aufgreift und diese anwendet. Zum Beispiel ist eine normale OLTP Anwendung darauf ausgelegt ein Datenbanksystem häufig mit vielen parallelen Anfragen zu konfrontieren, die jeweils eine unterschiedliche Komplexität besitzen. Ziel ist die schnellstmögliche Beantwortung der Anfragen. Daher wird in diesem Benchmark gemessen wie viele Transaktionen das System pro Sekunde bearbeiten kann und was es kostet diese Leistung zu erreichen. Das System wird mit einer einfachen Schreibtransaktion (update) unter Last gesetzt und die Anzahl der bearbeiteten Transaktionen gemessen. Das Benchmark kann von mehreren Rechnern aus parallel gestartet und angewendet werden. Gemessen wird in tpsa (Transaktionen pro Sekunde) und Preis/tpsA (Preis/Leistung). Da dieses Benchmark 1995 für veraltet erklärt wurde, gibt es keine Statistiken mehr. Es wird nicht empfohlen dieses Benchmark weiter zu verwenden. 7

8 TPC-B TPC B ist in derselben Zeit wie TPC A entstanden. Es gibt Ähnlichkeiten bei den Profil und Datenbankschemata, jedoch können die Ergebnisse nicht verglichen werden, da TPC B andere Anwendungen des Systems testet. Gedacht ist es für Anwender die Batch Anwendungen von Datenbankmanagementsystemen oder back end Datenbanken einsetzen wollen. Mit Batch Anwendungen sind Programme gemeint, die zum Beispiel über Nacht laufen, also zu Zeiten von geringer Belastung der Datenbank, und mit den Daten der Datenbank arbeiten. TPC B besteht aus verschiedenen Benchmark Programmen, die direkt auf dem System, dass das DBS ausführt, gestartet werden können und ein Stresstest für das komplette System in Gang setzen. Dabei setzt jedes dieser Programme, ohne die Simulation einer realitätsnahen OLTP Umgebung, Transaktionen ab. Das heißt es wird zum Beispiel nicht wie in moderneren Benchmarks von einer Bedenkzeit für Folgeanfragen von einem bestimmten Nutzer ausgegangen, sondern ohne Pause werden hintereinander Anfragen gestellt, auf die Antwort gewartet und neue angestoßen. Dabei wird gemessen zu wie vielen Transaktionen das System in der Lage ist. Sinnvoll ist dieser Benchmark auf Systemen, die viele verschiedene Transaktionen verarbeiten sollen und bei denen der maximale Durchsatz interessant ist. Es belastet alle Systemkomponenten (CPU, RAM, Laufwerke) stark, da zum einen die erwähnten Wartezeiten fehlen und zum anderen Softwarekomponenten, wie das Betriebssystem und der Datenbank Manager getestet werden. Das System muss bei dieser Ausführung ständig zwischen den Prozessen umschalten und ist so gezwungen die Balance zu finden. Für TPC B sind zusätzlich Tests zu der Transaktionssicherheit, also der Einhaltung des ACID Konzeptes vorgesehen: ausschalten des Systems, damit das DBS gezwungen wird, Recovery Funktionen zu starten Simulation eines Festplattenfehler Wie für TPC A gilt, dass es 1995 für veraltet erklärt wurde und daher keine Statistiken mehr geführt werden. Es wird nicht empfohlen dieses Benchmark weiter zu verwenden. 8

9 TPC-C TPC C wurde konzipiert um einen Vergleich von OLTP Systemen zu ermöglichen. Freigegeben wurde es 1992 und seitdem beständig weiter entwickelt. Heute ist dieses bereits in der Version 5 zu bekommen. TPC C ist wesentlich komplexer als TPC A. Es werden verschiedene Transaktionsarten unterstützt, die Datenbank und die Ausführung sind komplexer geworden. Verwendet werden 5 verschiedene Transaktionen, die sich im Typ und der Komplexität unterscheiden. Die Datenbank ist aus 9 Tabellen mit unterschiedlichen Füllgrad und Größe zusammengesetzt. Das heißt die Tabellen sind mit unterschiedlich vielen Datensätzen besetzt und die Datentypen variieren von Tabelle zu Tabelle. Gemessen wird in Transaktionen pro Minute (tpmc) und im Zusammenhang zusätzlich Preis/Leistungsverhältnis (Preis/tpmC). TPC C simuliert eine komplette OLTP Umgebung mit verschiedenen Benutzern und deren Anfragen an eine Datenbank. Die Beispielumgebung ist ein Großhandelsunternehmen mit kleineren Aktionen wie der Verwaltung von Bestellungen (also Aufnahme, Auslieferung und Bezahlung) und Statusabfragen, sowie einer größeren Anfrage, die die Überwachung des Warenbestands darstellen soll. 90 % der Anfragen macht die Transaktion, die neue Bestellungen anlegt, aus. TPC C gibt Grenzen für die Antwortzeiten vor, das heißt alle Anfragen müssen innerhalb einer Zeitspanne beantwortet werden, ansonsten zählen sie nicht. Beispiel für eine Ergebnis Tabelle von der TPC C [9] 9

10 TPC-E TPC E ist der Nachfolger von TPC C und damit ein Benchmark für die OLTP Performance. Es wurde entwickelt, damit Hersteller weniger Möglichkeiten zur Manipulation der Benchmark Ergebnisse haben. Vor allem bei einfacheren Benchmarks, die sehr speziell auf einzelne einfache Transaktionen bzw. ein kleines Spektrum von Anwendungsfällen spezialisiert sind, könnten Hersteller ihre Systeme auf diese zuschneiden und so bessere Ergebnisse erzeugen. TPC E soll günstiger beim Aufsetzen und Durchführen der Test sein, sowie mehr den Anwendungen von moderneren Datenbanksystemen entsprechen. Daher wurde das Umfeld der Simulation angepasst und in ein neues Szenario versetzt. Es wird eine Umgebung einer Firma mit Brokern und Tradern, also Vermittlern zwischen Anlegern und der Börse, simuliert. Hinzu gekommen sind verschiedene Transaktionstypen: Consumer To Business und Business To Business. Es entsteht ein weiterer Unterschied des Benchmarks, nämlich das einzelne Transaktionen von anderen abhängig sein können [16]. Die normalerweise im Hintergrund ablaufenden komplexen Transaktionen zwischen den Systemen werden in diesem Benchmark ebenfalls nur simuliert. Gemessen wird in tpse (Transaktionen pro Sekunde) und Preis/tpsE (Preis/Leistung). Beispiel Ergebnisse zu TPC E [12] 10

11 TPC-H TPC H ist als Benchmark für OLAP / Decision Support Systeme entworfen und hat daher andere Schemata, Datenmengen und Anfragen als die bisher betrachteten Benchmarks. Bei OLAP werden häufig Anfragen mit hohem Komplexitätsgrad benötigt, um überhaupt unterstützende Analysen der (Geschäfts )Prozesse zu erhalten. Daher ist das Benchmark auf große Datenmengen und entsprechende Anfragen ausgelegt. Gestellt werden nur ad hoc Anfragen, das heißt die Datenbankensysteme haben kein Vorwissen über die Anfragen und können diese somit nicht im Vorfeld optimieren oder andere Aktionen ausführen, die eventuell im normalen Betrieb die Ausführungsgeschwindigkeit der Anfragen erhöhen würden. Das Modell für das Benchmark sieht vor, dass davon ausgegangen wird, dass die Datenbank ist 24 Stunden am Tag und 7 Tage die Woche verfügbar ist, mit Ausnahme eines Wartungstermins im Monat Anfragen Ad hoc von verschiedenen Benutzer formuliert und ausgeführt werden Daten in allen Tabellen verändert werden können Aktualisierung der Daten zu jeder Zeit unter Beachtung des ACID Konzeptes durchgeführt werden Das Modell für die Daten des Benchmarks sieht vor, dass ein Minimum von Geschäftsdaten für Lieferanten enthalten ist. Dies entspricht 10 Millionen Datensätze, die etwa einer Größe von einem Gigabyte entsprechen. Das Benchmark ist skalierbar und kann damit von der Menge der Datensätze abhängig gemacht werden. Wesentlich größere Datenmengen von 100 GB und mehr sind möglich. Gemessen wird in (Anfragen pro Stunde ( Query per Hour )). Entscheidender Unterschied gegenüber den Einheiten für die OLTP Benchmarks TPC C und TPC E ist, dass hierbei die Größe der Datenmenge und die Komplexität der Anfragen beachtet und in das Ergebnis mit eingerechnet werden. Zusätzlich wird unterschieden in welchem Umfeld die Anfrage ausgeführt wurde, das heißt, ob sie als einzige Anfrage bearbeitet wurde oder weitere gleichzeitig ausgeführt werden mussten. Zusätzlich muss das Preis/Leistungsverhältnis in angegeben werden. Laut dem TPC sind Vergleiche der Ergebnisse nur zulässig, wenn die Benchmarks mit derselben Datenbankgröße durchgeführt wurden. [13] 11

12 12 Datenbank Schema für TPC H [14]

13 Benchmark Ergebnisse für TPC H: 100GB Performance [15] Benchmark Ergebnisse für TPC H : 1000GB Performance [15] 13

14 Quellen [1] [2] [3] glossar/5 3_1.htm [4] leipzig.de/~kudrass/lehrmaterial/infosysteme/03 Informationsmanagement.ppt Prof.Dr. Ing. T.Kudrass, Skript zum Fach Informationssysteme HTWK Leipzig SS08 [5] [6] [7] Harm Knolle: Optimierung von Datenbanken und Leistungsbewertung, in: Taschenbuch Datenbanken, Hanser, [8] The State of Nature [9] [10] [11] [12] [13] [14] Kapitel 1.2. [15] [16] 14

Kap. 7: DB/TP Benchmarks

Kap. 7: DB/TP Benchmarks Kap. 7: DB/TP Benchmarks Einleitung Anforderungen an Benchmarks TPC-Benchmarks TPC-C TPC-W TPC-H 7-1 Benchmarks Leistungsbewertung eines DBMS bzw. Transaktionssystems für standardisierte Last und Ausführungsbedingungen

Mehr

Softwaretechnik AI7. Wesentliche Inhalte der Vorlesung

Softwaretechnik AI7. Wesentliche Inhalte der Vorlesung Softwaretechnik AI7 schiefer@informatik.fh-kl.de http://www.informatik.fh-kl.de/~schiefer Einleitung-1 Wesentliche Inhalte der Vorlesung Softwarequalität Profiling Leistungsmessung, -bewertung Kennzahlen

Mehr

Kap. 7: DB/TP Benchmarks

Kap. 7: DB/TP Benchmarks Kap. 7: DB/TP Benchmarks Einleitung Anforderungen an Benchmarks TPC-Benchmarks OLTP: TPC-C und TPC-E OLAP: TPC-H und TPC-DS Big Data Benchmarks BigBench 7-1 Benchmarks Leistungsbewertung eines DBMS / Transaktionssystems

Mehr

Data Warehouses und Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen

Data Warehouses und Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen Data Warehouses und Moderne Betriebliche Anwendungen von Datenbanksystemen (Folien von A. Kemper zum Buch 'Datenbanksysteme') Online Transaction Processing Betriebswirtschaftliche Standard- Software (SAP

Mehr

Logische Modellierung von Data Warehouses

Logische Modellierung von Data Warehouses Logische Modellierung von Data Warehouses Vertiefungsarbeit von Karin Schäuble Gliederung. Einführung. Abgrenzung und Grundlagen. Anforderungen. Logische Modellierung. Methoden.. Star Schema.. Galaxy-Schema..

Mehr

Mit Transbase Hypercube Data Warehouse Anwendungen effizient betreiben. Die Hypercube-Technologie

Mit Transbase Hypercube Data Warehouse Anwendungen effizient betreiben. Die Hypercube-Technologie Mit Transbase Hypercube Data Warehouse Anwendungen effizient betreiben Transbase Hypercube ist eine Transbase -Option, die die innovative Hypercube-Technologie für komplexe analytische Anwendungen (OLAP)

Mehr

SQL- & NoSQL-Datenbanken. Speichern und Analysen von großen Datenmengen

SQL- & NoSQL-Datenbanken. Speichern und Analysen von großen Datenmengen SQL- & NoSQL-Datenbanken Speichern und Analysen von großen Datenmengen 1 04.07.14 Zitat von Eric Schmidt (Google CEO): There was 5 exabytes of information created between the dawn of civilization through

Mehr

Möglichkeiten für bestehende Systeme

Möglichkeiten für bestehende Systeme Möglichkeiten für bestehende Systeme Marko Filler Bitterfeld, 27.08.2015 2015 GISA GmbH Leipziger Chaussee 191 a 06112 Halle (Saale) www.gisa.de Agenda Gegenüberstellung Data Warehouse Big Data Einsatz-

Mehr

25.09.2014. Zeit bedeutet eine Abwägung von Skalierbarkeit und Konsistenz

25.09.2014. Zeit bedeutet eine Abwägung von Skalierbarkeit und Konsistenz 1 2 Dies ist ein Vortrag über Zeit in verteilten Anwendungen Wir betrachten die diskrete "Anwendungszeit" in der nebenläufige Aktivitäten auftreten Aktivitäten in einer hochgradig skalierbaren (verteilten)

Mehr

MIS by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001

MIS by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001 MIS Glossar by Franziska Täschler, Winformation GmbH ftaeschler@winformation-gmbh.ch Ausgabe 01/2001 Aggregat Data Cube Data Marts Data Mining Data Warehouse (DWH) Daten Decision Support Systeme (DSS)

Mehr

5.4 Benchmarks für Data Warehouses

5.4 Benchmarks für Data Warehouses 5.4 Benchmarks für Data Warehouses Benchmark ( Massstab ) zum Vergleich der Leistungsfähigkeit von Systemen Für Datenbanken: Serie von Benchmarks des Transaction Processing Performance Council (www.tpc.org)

Mehr

Inhaltsverzeichnis. BüroWARE Systemanforderungen ab Version 5.31. Generelle Anforderungen SoftENGINE BüroWARE SQL / Pervasive. 2

Inhaltsverzeichnis. BüroWARE Systemanforderungen ab Version 5.31. Generelle Anforderungen SoftENGINE BüroWARE SQL / Pervasive. 2 Inhaltsverzeichnis Generelle Anforderungen SoftENGINE BüroWARE SQL / Pervasive. 2 1. Terminal-Server-Betrieb (SQL)... 3 1.1. Server 3 1.1.1. Terminalserver... 3 1.1.2. Datenbankserver (bei einer Datenbankgröße

Mehr

vfabric-daten Big Data Schnell und flexibel

vfabric-daten Big Data Schnell und flexibel vfabric-daten Big Data Schnell und flexibel September 2012 2012 VMware Inc. All rights reserved Im Mittelpunkt: Daten Jeden Morgen wache ich auf und frage mich: Wie kann ich den Datenfluss optimieren,

Mehr

Kapitel 2 Terminologie und Definition

Kapitel 2 Terminologie und Definition Kapitel 2 Terminologie und Definition In zahlreichen Publikationen und Fachzeitschriften tauchen die Begriffe Data Warehouse, Data Warehousing, Data-Warehouse-System, Metadaten, Dimension, multidimensionale

Mehr

SQL- & NoSQL-Datenbanken - Speichern und Analysen von großen Datenmengen

SQL- & NoSQL-Datenbanken - Speichern und Analysen von großen Datenmengen SQL- & NoSQL-Datenbanken - Speichern und Analysen von großen Datenmengen Lennart Leist Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 2 1.1 Aufgaben einer Datenbank...................... 2 1.2 Geschichtliche Entwicklung

Mehr

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse

Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Data Warehouse Definition (1) http://de.wikipedia.org/wiki/data-warehouse Ein Data-Warehouse bzw. Datenlager ist eine zentrale Datensammlung (meist eine Datenbank), deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher

Mehr

In die Zeilen würden die Daten einer Adresse geschrieben werden. Das Ganze könnte in etwa folgendermaßen aussehen:

In die Zeilen würden die Daten einer Adresse geschrieben werden. Das Ganze könnte in etwa folgendermaßen aussehen: 1 Einführung in Datenbanksysteme Fast jeder kennt Excel und hat damit in seinem Leben schon einmal gearbeitet. In Excel gibt es Arbeitsblätter, die aus vielen Zellen bestehen, in die man verschiedene Werte

Mehr

Data Warehouse. Kapitel 17. Abbildung 17.1: Zusammenspiel zwischen OLTP und OLAP. Man unterscheidet zwei Arten von Datenbankanwendungen:

Data Warehouse. Kapitel 17. Abbildung 17.1: Zusammenspiel zwischen OLTP und OLAP. Man unterscheidet zwei Arten von Datenbankanwendungen: Kapitel 17 Data Warehouse OLTP Online Transaction Processing OLAP Online Analytical Processing Decision Support-Anfragen Data Mining opera- tionale DB opera- tionale DB opera- tionale DB Data Warehouse

Mehr

Data Warehousing mit Oracle

Data Warehousing mit Oracle Data Warehousing mit Oracle Business Intelligence in der Praxis von Claus Jordan, Dani Schnider, Joachim Wehner, Peter Welker 1. Auflage Hanser München 2011 Verlag C.H. Beck im Internet: www.beck.de ISBN

Mehr

Transaktionsverwaltung

Transaktionsverwaltung Transaktionsverwaltung VU Datenbanksysteme vom 21.10. 2015 Reinhard Pichler Arbeitsbereich Datenbanken und Artificial Intelligence Institut für Informationssysteme Technische Universität Wien Transaktionsverwaltung

Mehr

Verschiedene Arten des Datenbankeinsatzes

Verschiedene Arten des Datenbankeinsatzes 1 Beispiele kommerzieller DBMS: Kapitelinhalt Was charakterisiert und unterscheidet verschiedene Einsatzbereiche für. Welche prinzipiell unterschiedlichen Anforderungen ergeben sich für das DBMS bei Ein-

Mehr

AGM Project & Education GmbH

AGM Project & Education GmbH AGM Project & Education GmbH Leipzig Datenschutzkonferenz dtb Kassel November 2011 20.11.2011 Detlev.Sachse@agm-onside.com 1 Zur Person 20.11.2011 Detlev.Sachse@agm-onside.com 2 Thema Data-Mining am Beispiel

Mehr

Was tun mit Big Data? Workshop-Angebote der PROFI AG

Was tun mit Big Data? Workshop-Angebote der PROFI AG Was tun mit Big Data? Workshop-Angebote der PROFI AG Jetzt anmelden! Die Teilnehmerzahl ist begrenzt. Was ist Big Data? 3 Herzlich willkommen. Die PROFI AG bietet Kunden ein breites Spektrum an Software-Lösungen,

Mehr

Datenanalyse und Messungen

Datenanalyse und Messungen Datenanalyse und Messungen Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information

Mehr

Oracle 10g und SQL Server 2005 ein Vergleich. Thomas Wächtler 39221

Oracle 10g und SQL Server 2005 ein Vergleich. Thomas Wächtler 39221 Oracle 10g und SQL Server 2005 ein Vergleich Thomas Wächtler 39221 Inhalt 1. Einführung 2. Architektur SQL Server 2005 1. SQLOS 2. Relational Engine 3. Protocol Layer 3. Services 1. Replication 2. Reporting

Mehr

Datenbanksysteme 1. Organisation. Prof. Stefan F. Keller. Ausgabe 2005. Copyright 2005 HSR SS 2005

Datenbanksysteme 1. Organisation. Prof. Stefan F. Keller. Ausgabe 2005. Copyright 2005 HSR SS 2005 Datenbanksysteme 1 Organisation Ausgabe 2005 Prof. Stefan F. Keller SS 2005 Copyright 2005 HSR Inhalt Einführung Relationales Datenmodell, Datenmodellierung DB-Entwurf, Normalisierung SQL-Data Definition

Mehr

Lehrgebiet Informationssysteme

Lehrgebiet Informationssysteme Lehrgebiet AG Datenbanken und (Prof. Michel, Prof. Härder) AG Heterogene (Prof. Deßloch) http://wwwlgis.informatik.uni-kl.de/ Was sind? Computergestützte Programmsysteme, die Informationen erfassen, dauerhaft

Mehr

Einführung in OLAP und Business Analysis. Gunther Popp dc soft GmbH

Einführung in OLAP und Business Analysis. Gunther Popp dc soft GmbH Einführung in OLAP und Business Analysis Gunther Popp dc soft GmbH Überblick Wozu Business Analysis mit OLAP? OLAP Grundlagen Endlich... Technischer Background Microsoft SQL 7 & OLAP Services Folie 2 -

Mehr

Management Support Systeme

Management Support Systeme Folie 1 Management Support Systeme Literatur zur Vorlesung MSS Gluchowski, Peter; Gabriel, Roland; Chamoni, Peter (1997): Management Support Systeme. Computergestützte Informationssysteme für Führungskräfte

Mehr

eevolution Business Intelligence

eevolution Business Intelligence eevolution Business Intelligence Haben Sie sich schon häufig gefragt, warum Ihr Berichtswesen so kompliziert sein muss? Warum Sie nicht einfach mit wenigen Handgriffen Ihr Berichtswesen einrichten und

Mehr

Hochverfügbare Server-Hardware: Eine Fallstudie (Logistik-Zentrum)

Hochverfügbare Server-Hardware: Eine Fallstudie (Logistik-Zentrum) Hochverfügbare Server-Hardware: Eine Fallstudie (Logistik-Zentrum) Anforderungen aus heutiger Sicht Wesentliche Merkmale der Anwendung Leistungsbestimmende Komponenten Zuverlässigkeitsbestimmende Komponenten

Mehr

OLAP und Data Warehouses

OLAP und Data Warehouses OLP und Data Warehouses Überblick Monitoring & dministration Externe Quellen Operative Datenbanken Extraktion Transformation Laden Metadaten- Repository Data Warehouse OLP-Server nalyse Query/Reporting

Mehr

Spezialisierung Business Intelligence

Spezialisierung Business Intelligence Spezialisierung Business Intelligence Peter Becker Fachbereich Informatik Hochschule Bonn-Rhein-Sieg peter.becker@h-brs.de 10. Juni 2015 Was ist Business Intelligence? Allgemein umfasst der Begriff Business

Mehr

Abstrakt zum Vortrag im Oberseminar. Graphdatenbanken. Gero Kraus HTWK Leipzig 14. Juli 2015

Abstrakt zum Vortrag im Oberseminar. Graphdatenbanken. Gero Kraus HTWK Leipzig 14. Juli 2015 Abstrakt zum Vortrag im Oberseminar Graphdatenbanken Gero Kraus HTWK Leipzig 14. Juli 2015 1 Motivation Zur Darstellung komplexer Beziehungen bzw. Graphen sind sowohl relationale als auch NoSQL-Datenbanken

Mehr

Kapitel 4: Data Warehouse Architektur

Kapitel 4: Data Warehouse Architektur Data Warehousing, Motivation Zugriff auf und Kombination von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen, Kapitel 4: Data Warehousing und Mining 1 komplexe Datenanalyse über mehrere Quellen, multidimensionale

Mehr

Prüfungsberatungs-Stunde Datenbanksysteme 1 (Dbs1)

Prüfungsberatungs-Stunde Datenbanksysteme 1 (Dbs1) Prüfungsberatungs-Stunde Datenbanksysteme 1 (Dbs1) Herbstsemester 2013/14 Prof. S. Keller Informatik HSR Januar 2014, HS13/14 Dbs1 - Prüfungsvorbereitung 1 Dbs1 Ziele Grundlagenwissen in folgenden Gebieten

Mehr

Data Warehouse. Kapitel 16. Abbildung 16.1: Zusammenspiel zwischen OLTP und OLAP. Man unterscheidet zwei Arten von Datenbankanwendungen:

Data Warehouse. Kapitel 16. Abbildung 16.1: Zusammenspiel zwischen OLTP und OLAP. Man unterscheidet zwei Arten von Datenbankanwendungen: Kapitel 16 Data Warehouse OLTP Online Transaction Processing OLAP Online Analytical Processing Decision Support-Anfragen Data Mining operationale DB operationale DB operationale DB Data Warehouse operationale

Mehr

Intelligente Kanzlei

Intelligente Kanzlei Seite 1 von 5 Intelligente Kanzlei Datawarehouse und OLAP in der Steuerkanzlei Notwendigkeit eines Kanzleiinformationssystems Seit einigen Jahren sind enorme Veränderungen am Beratungsmarkt durch einen

Mehr

SQL Server 2012. Administration, Entwicklung und Business Intelligence. Roland Bauch. 1. Ausgabe, Mai 2012. Der kompakte Einstieg SQL2012A

SQL Server 2012. Administration, Entwicklung und Business Intelligence. Roland Bauch. 1. Ausgabe, Mai 2012. Der kompakte Einstieg SQL2012A SQL Server 2012 Roland Bauch 1. Ausgabe, Mai 2012 Administration, Entwicklung und Business Intelligence Der kompakte Einstieg SQL2012A 2 SQL Server 2012 - Administration, Entwicklung und Business Intelligence

Mehr

Relationale Datenbanken Datenbankgrundlagen

Relationale Datenbanken Datenbankgrundlagen Datenbanksystem Ein Datenbanksystem (DBS) 1 ist ein System zur elektronischen Datenverwaltung. Die wesentliche Aufgabe eines DBS ist es, große Datenmengen effizient, widerspruchsfrei und dauerhaft zu speichern

Mehr

TECHNISCHE PRODUKTINFORMATION CARUSO

TECHNISCHE PRODUKTINFORMATION CARUSO 1111 TECHNISCHE PRODUKTINFORMATION CARUSO TECHNISCHE PRODUKTINFORMATION Seite 0/7 Inhalt 1 Systemdefinition............2 2 Technische Details für den Betrieb von CARUSO......2 2.1 Webserver... 2 2.2 Java

Mehr

Data Warehousing. Fragen des Marketingleiters. Beispiel: : Amazon. Technisch... Amazon weltweit... Datenbank. Aufbau eines DWH OLAP <-> OLTP Datacube

Data Warehousing. Fragen des Marketingleiters. Beispiel: : Amazon. Technisch... Amazon weltweit... Datenbank. Aufbau eines DWH OLAP <-> OLTP Datacube Fragen des Marketingleiters Data Warehousing Wie viele Bestellungen haben wir jeweils im Monat vor Weihnachten, aufgeschlüsselt nach? Aufbau eines DWH OLAP OLTP Datacube Beispiel: : Amazon Technisch

Mehr

Jan Hendrik Bartels Seminar: Leistungsanalyse unter Linux

Jan Hendrik Bartels Seminar: Leistungsanalyse unter Linux Jan Hendrik Bartels Seminar: Leistungsanalyse unter Linux Jan H. Bartels XXX XXX XXX XXX XXX Einführung Leistungskennzahlen & Komponenten Methoden der Leistungsanalyse Zusammenfassung XXX XXX 23.06.2011

Mehr

Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück

Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware Falk Neubert, Universität Osnabrück Zusammenspiel von Business Intelligence mit betrieblicher Anwendungssoftware 14. März 2013, IHK Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim Geschichte Kassenbuch des Liederkranz, 1886 Hutmachergesangvereins

Mehr

Transaktionsverwaltung

Transaktionsverwaltung Transaktionsverwaltung Commit Eigenschaften von Transaktionen (ACID) Transaktionen in SQL Kapitel 9 1 Transaktionsverwaltung Beispiel einer typischen Transaktion in einer Bankanwendung: 1. Lese den Kontostand

Mehr

Systemanforderungen Daten und Fakten

Systemanforderungen Daten und Fakten Daten und Fakten NTConsult GmbH Lanterstr. 9 D-46539 Dinslaken fon: +49 2064 4765-0 fax: +49 2064 4765-55 www.ntconsult.de Inhaltsverzeichnis 1. für die Online-Dokumentation... 3 2. Server... 3 2.1 Allgemein...

Mehr

Die maßgeschneiderte IT-Infrastruktur aus der Südtiroler Cloud

Die maßgeschneiderte IT-Infrastruktur aus der Südtiroler Cloud Die maßgeschneiderte IT-Infrastruktur aus der Südtiroler Cloud Sie konzentrieren sich auf Ihr Kerngeschäft und RUN AG kümmert sich um Ihre IT-Infrastruktur. Vergessen Sie das veraltetes Modell ein Server,

Mehr

Definition Informationssystem

Definition Informationssystem Definition Informationssystem Informationssysteme (IS) sind soziotechnische Systeme, die menschliche und maschinelle Komponenten umfassen. Sie unterstützen die Sammlung, Verarbeitung, Bereitstellung, Kommunikation

Mehr

Performance Zertifizierung

Performance Zertifizierung Performance Zertifizierung Alois Schmid alois.schmid@itf-edv.de www.itf-edv.de Copyright 2012 ITF-EDV Fröschl GmbH Inhalt Firma.... Kapitel 1 Gründe für die Zertifizierung der Massendatentauglichkeit.....

Mehr

Data Warehouse. für den Microsoft SQL SERVER 2000/2005

Data Warehouse. für den Microsoft SQL SERVER 2000/2005 Warehouse für den Microsoft SQL SERVER 2000/2005 Begriffe 1 DWH ( Warehouse) ist eine fachübergreifende Zusammenfassung von Datentabellen. Mart ist die Gesamtheit aller Datentabellen für einen fachlich

Mehr

Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Vorstellung der Softwarekomponenten Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Übersicht über die Systemlandschaft Übersicht über die Werkzeuge Workshop Systemlandschaft 1/8 Klassische

Mehr

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse Einführungsveranstaltung: 1 Anwendungsbeispiele Berichtswesen Analyse Planung Forecasting/Prognose Darstellung/Analyse von Zeitreihen Performancevergleiche (z.b. zwischen Organisationseinheiten) Monitoring

Mehr

Performance Report OXID eshop 5.0 Enterprise Edition

Performance Report OXID eshop 5.0 Enterprise Edition Performance Report OXID eshop 5.0 Enterprise Edition supported by SysEleven September 2013 OXID esales AG www.oxid-esales.com info@oxid-esales.com 1/14 Copyright Kontakt OXID esales AG www.oxid-esales.com

Mehr

Datenbanken und SQL. Kapitel 1. Übersicht über Datenbanken. Edwin Schicker: Datenbanken und SQL (1)

Datenbanken und SQL. Kapitel 1. Übersicht über Datenbanken. Edwin Schicker: Datenbanken und SQL (1) Datenbanken und SQL Kapitel 1 Übersicht über Datenbanken Übersicht über Datenbanken Vergleich: Datenorganisation versus Datenbank Definition einer Datenbank Bierdepot: Eine Mini-Beispiel-Datenbank Anforderungen

Mehr

Systemanforderungen ab Version 5.31

Systemanforderungen ab Version 5.31 Systemanforderungen ab Version 5.31 Auszug aus BüroWARE Erste Schritte Version 5.4 Generelle Anforderungen SoftENGINE BüroWARE SQL / Pervasive Das Programm kann sowohl auf 32 Bit- als auch auf 64 Bit-en

Mehr

Konzeption eines Master-Data-Management-Systems. Sven Schilling

Konzeption eines Master-Data-Management-Systems. Sven Schilling Konzeption eines Master-Data-Management-Systems Sven Schilling Gliederung Teil I Vorstellung des Unternehmens Thema der Diplomarbeit Teil II Master Data Management Seite 2 Teil I Das Unternehmen Vorstellung

Mehr

Integration Services Übersicht

Integration Services Übersicht Integration Services Übersicht Integration Services Übersicht Integration Services stellt umfangreiche integrierte Tasks, Container, Transformationen und Datenadapter für die En t- wicklung von Geschäftsanwendungen

Mehr

In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden

In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden Jens Kaminski ERP Strategy Executive IBM Deutschland Ungebremstes Datenwachstum > 4,6 Millarden

Mehr

Themenblock: Erstellung eines Cube

Themenblock: Erstellung eines Cube Themenblock: Erstellung eines Cube Praktikum: Data Warehousing und Data Mining Einführung relationale Datenbanken Problem Verwaltung großer Mengen von Daten Idee Speicherung der Daten in Form von Tabellen

Mehr

Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses

Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses Vergleich von Open-Source und kommerziellen Programmen zur Durchführung eines ETL-Prozesses Exposé zur Diplomarbeit Humboldt-Universität zu Berlin Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II Institut

Mehr

Projektphasen und Technische Vorbereitung eines NX Refiles mit dem PLMJobManager

Projektphasen und Technische Vorbereitung eines NX Refiles mit dem PLMJobManager Projektphasen und Technische Vorbereitung eines NX Refiles mit dem PLMJobManager Dieses Dokument dient zur Information über die Organisation der Projektphasen und der technischen Vorbereitung eines Refile

Mehr

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme 1 1 Einleitung Data Warehousing hat sich in den letzten Jahren zu einem der zentralen Themen der Informationstechnologie entwickelt. Es wird als strategisches Werkzeug zur Bereitstellung von Informationen

Mehr

theguard! ApplicationManager (Version 2.4)

theguard! ApplicationManager (Version 2.4) theguard! ApplicationManager (Version 2.4) Stand 01/2005 Der ApplicationManager ist eine 3-schichtige Client-Server Applikation für die es System- Voraussetzungen in verschiedenen Ausprägungen gibt Das

Mehr

Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin

Software EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin Software EMEA Performance Tour 2013 17.-19 Juni, Berlin HP Autonomy Information Governance Strategie: Die Kontrolle über die Informationsflut Petra Berneaud - Account Manager Autonomy Status in vielen

Mehr

eg e s c h ä f t s p r o z e s s MEHR ZEIT FÜR IHR GESCHÄFT SHD managed Ihre IT-Services

eg e s c h ä f t s p r o z e s s MEHR ZEIT FÜR IHR GESCHÄFT SHD managed Ihre IT-Services eg e s c h ä f t s p r o z e s s erfahrung service kompetenz it-gestützte MEHR ZEIT FÜR IHR GESCHÄFT SHD managed Ihre IT-Services erfolgssicherung durch laufende optimierung Als langjährig erfahrenes IT-Unternehmen

Mehr

Was tun mit Big Data? Workshop-Angebote der PROFI AG

Was tun mit Big Data? Workshop-Angebote der PROFI AG Was tun mit Big Data? Workshop-Angebote der PROFI AG Jetzt anmelden! Die Teilnehmerzahl ist begrenzt. Herzlich willkommen. Die PROFI AG bietet Kunden ein breites Spektrum an Software-Lösungen, um Geschäftsprozesse

Mehr

eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator

eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator Agenda Was ist Business Intelligence? Was ist OLAP? Unterschied zwischen OLAP und OLTP? Bestandteile

Mehr

Der Adapter der Serie QLE10000 bietet Anwendungsvorteile durch I/O-Caching

Der Adapter der Serie QLE10000 bietet Anwendungsvorteile durch I/O-Caching Der Adapter der Serie QLE10000 bietet Anwendungsvorteile durch I/O-Caching Die QLogic FabricCache-Caching-Technologie liefert skalierbare Leistung für Unternehmensanwendungen Wichtige Erkenntnisse Der

Mehr

Star-Schema-Modellierung mit ERwin - eine kritische Reflexion der Leistungspotentiale und Anwendungsmöglichkeiten

Star-Schema-Modellierung mit ERwin - eine kritische Reflexion der Leistungspotentiale und Anwendungsmöglichkeiten Star-Schema-Modellierung mit ERwin - eine kritische Reflexion der Leistungspotentiale und Anwendungsmöglichkeiten Michael Hahne T&I GmbH Workshop MSS-2000 Bochum, 24. März 2000 Folie 1 Worum es geht...

Mehr

DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle

DATA WAREHOUSE. Big Data Alfred Schlaucher, Oracle DATA WAREHOUSE Big Data Alfred Schlaucher, Oracle Scale up Unternehmensdaten zusammenfassen Noch mehr Informationen aus Unternehmens- Daten ziehen! Datenmengen, Performance und Kosten Daten als Geschäftsmodell

Mehr

1 Einführung. Unbekannte Begriffe: Business Intelligence, Knowledge Management, Unternehmensportale, Information Warehouse.

1 Einführung. Unbekannte Begriffe: Business Intelligence, Knowledge Management, Unternehmensportale, Information Warehouse. 1 Einführung mysap Business Intelligence stellt mit Hilfe von Knowledge Management die Verbindung zwischen denen, die etwas wissen und denen, die etwas wissen müssen her. mysap Business Intelligence integriert

Mehr

Systemvoraussetzungen

Systemvoraussetzungen Systemvoraussetzungen Gültig ab Stotax Update 2016.1 Stand 03 / 2015 1 Allgemeines... 2 2 Stotax Online Variante (ASP)... 2 3 Stotax Offline Variante (Inhouse)... 3 3.1 Einzelplatz... 3 3.1.1 Hardware...

Mehr

Learning Suite Talent Suite Compliance Suite. Systemvoraussetzungen

Learning Suite Talent Suite Compliance Suite. Systemvoraussetzungen Learning Suite Talent Suite Compliance Suite Systemvoraussetzungen Vorwort Dieses Dokument beschreibt, welche Anforderungen an die Installationsumgebung zu stellen sind, um die Plattform unter optimalen

Mehr

In-Memory Analytics. Marcel Poltermann. Fachhochschule Erfurt. Informationsmanagement

In-Memory Analytics. Marcel Poltermann. Fachhochschule Erfurt. Informationsmanagement Marcel Poltermann Fachhochschule Erfurt Informationsmanagement Inhaltsverzeichnis Glossar...III Abbildungsverzeichnis...III 1 Erläuterung:... 2 2 Technische Grundlagen... 2 2.1 Zugriff physische Datenträger:...

Mehr

Systemanforderungen Daten und Fakten

Systemanforderungen Daten und Fakten Daten und Fakten buchner documentation GmbH Lise-Meitner-Straße 1-7 D-24223 Schwentinental Tel 04307/81190 Fax 04307/811999 www.buchner.de Inhaltsverzeichnis 1. für die Online-Dokumentation... 3 2. Server...

Mehr

XEN Performance. Projektpraktikum Informatik. Arne Klein 2008-02-26. Arne Klein () XEN Performance 2008-02-26 1 / 25

XEN Performance. Projektpraktikum Informatik. Arne Klein 2008-02-26. Arne Klein () XEN Performance 2008-02-26 1 / 25 XEN Performance Projektpraktikum Informatik Arne Klein 2008-02-26 Arne Klein () XEN Performance 2008-02-26 1 / 25 1 Virtualisierung mit XEN 2 Performance von XEN Allgemeines Netzwerk-Performance IO-Performance

Mehr

Projektbericht Gruppe 12. Datenbanksysteme WS 05/ 06. Gruppe 12. Martin Tintel Tatjana Triebl. Seite 1 von 11

Projektbericht Gruppe 12. Datenbanksysteme WS 05/ 06. Gruppe 12. Martin Tintel Tatjana Triebl. Seite 1 von 11 Datenbanksysteme WS 05/ 06 Gruppe 12 Martin Tintel Tatjana Triebl Seite 1 von 11 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis... 2 1. Einleitung... 3 2. Datenbanken... 4 2.1. Oracle... 4 2.2. MySQL... 5 2.3 MS

Mehr

SOA und Business Intelligence. Whitepaper von Thomas Volz

SOA und Business Intelligence. Whitepaper von Thomas Volz SOA und Business Intelligence Whitepaper von Thomas Volz I N H A LT 1 Zielsetzung dieses Whitepapers 2 Was ist SOA? 3 Warum ist das gerade jetzt ein Thema? 3 Was ist der Nutzen für den BI-Anwender? 4 Wird

Mehr

Kapitel 6 Einführung in Data Warehouses

Kapitel 6 Einführung in Data Warehouses Kapitel 6 Einführung in Data Warehouses Skript zur Vorlesung: Datenbanksysteme II Sommersemester 2008, LMU München 2008 Dr. Peer Kröger Dieses Skript basiert zu einem Teil auf dem Skript zur Vorlesung

Mehr

Fachbereich Informatik Praktikum 1

Fachbereich Informatik Praktikum 1 Hochschule Darmstadt DATA WAREHOUSE SS2015 Fachbereich Informatik Praktikum 1 Prof. Dr. S. Karczewski Dipl. Inf. Dipl. Math. Y. Orkunoglu Datum: 14.April.2015 1. Kurzbeschreibung In diesem Praktikum geht

Mehr

Check_MK. 11. Juni 2013

Check_MK. 11. Juni 2013 Check_MK 11. Juni 2013 Unsere Vision IT-Monitoring muss werden: 1. einfach 2. performant 2 / 25 Was macht IT-Monitoring? IT-Monitoring: Aktives Überwachen von Zuständen Verarbeiten von Fehlermeldungen

Mehr

Verteilte Systeme - 5. Übung

Verteilte Systeme - 5. Übung Verteilte Systeme - 5. Übung Dr. Jens Brandt Sommersemester 2011 Transaktionen a) Erläutere was Transaktionen sind und wofür diese benötigt werden. Folge von Operationen mit bestimmten Eigenschaften: Atomicity

Mehr

DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER

DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER DATENBANKEN SQL UND SQLITE VON MELANIE SCHLIEBENER INHALTSVERZEICHNIS 1. Datenbanken 2. SQL 1.1 Sinn und Zweck 1.2 Definition 1.3 Modelle 1.4 Relationales Datenbankmodell 2.1 Definition 2.2 Befehle 3.

Mehr

Next Generation Database Computing: SAP HANA

Next Generation Database Computing: SAP HANA Seite 1 von 5 Next Generation Database Computing: SAP HANA SAP HANA ist als ein echtes Erfolgsprodukt gestartet. Mit der In-Memory-Datenbank konnte SAP für 2011 alle Prognosen deutlich übertreffen. Mit

Mehr

NOCTUA by init.at DAS FLEXIBLE MONITORING WEBFRONTEND

NOCTUA by init.at DAS FLEXIBLE MONITORING WEBFRONTEND NOCTUA by init.at DAS FLEXIBLE MONITORING WEBFRONTEND init.at informationstechnologie GmbH - Tannhäuserplatz 2 - A-1150 Wien - www.init.at Dieses Dokument und alle Teile von ihm bilden ein geistiges Eigentum

Mehr

Systemvoraussetzungen

Systemvoraussetzungen Systemvoraussetzungen Gültig ab Stotax Update 2013.1 1 Allgemeines... 2 2 Stotax Online Variante (ASP)... 2 3 Stotax Offline Variante (Inhouse)... 3 3.1 Einzelplatz... 3 3.1.1 Hardware... 3 3.1.2 Software...

Mehr

Systemvoraussetzungen

Systemvoraussetzungen Systemvoraussetzungen Gültig ab Stotax Update 2014.2 Stand 05 / 2014 1 Allgemeines... 2 2 Stotax Online Variante (ASP)... 2 3 Stotax Offline Variante (Inhouse)... 3 3.1 Einzelplatz... 3 3.1.1 Hardware...

Mehr

Systemvoraussetzungen SIMBA WiN-ner

Systemvoraussetzungen SIMBA WiN-ner Systemvoraussetzungen SIMBA WiN-ner Stand Juni 2010 SIMBA Computer Systeme GmbH Schönbergstraße 20 73760 Ostfildern 2 Systemvoraussetzungen SIMBA WiN-ner Inhaltsverzeichnis 1. Allgemeines... 3 2. Einzelplatzsystem...

Mehr

Dokumentation QuickHMI-Schnittstelle. Datenbanken

Dokumentation QuickHMI-Schnittstelle. Datenbanken Dokumentation QuickHMI-Schnittstelle für SQLServer Datenbanken Version 1.0 D-28359 Bremen info@indi-systems.de Tel + 49 421-989703-30 Fax + 49 421-989703-39 Inhaltsverzeichnis Was ist die QuickHMI-Schnittstelle

Mehr

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Beispiel: Pantara Holding Der Begriff Business Intelligence Übersicht über ein klassisches BI-System

Mehr

Systemvoraussetzungen

Systemvoraussetzungen Systemvoraussetzungen Gültig ab Stotax Update 2015.1 Stand 09 / 2014 1 Allgemeines... 2 2 Stotax Online Variante (ASP)... 2 3 Stotax Offline Variante (Inhouse)... 3 3.1 Einzelplatz... 3 3.1.1 Hardware...

Mehr

HAFTUNGSAUSSCHLUSS URHEBERRECHT

HAFTUNGSAUSSCHLUSS URHEBERRECHT SYSTEM REQUIREMENTS 2 HAFTUNGSAUSSCHLUSS Die in diesem Handbuch gemachten Angaben können sich jederzeit ohne vorherige Ankündigung ändern und gelten als nicht rechtsverbindlich. Die beschriebene Software

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 1 Der SQL Server 2008 stellt sich vor 15. 2 Die grafischen Tools des SQL Server 2008 59. 3 Eine neue Datenbank erstellen 87

Inhaltsverzeichnis. 1 Der SQL Server 2008 stellt sich vor 15. 2 Die grafischen Tools des SQL Server 2008 59. 3 Eine neue Datenbank erstellen 87 Vorwort 11 1 Der SQL Server 2008 stellt sich vor 15 1.1 SQL Server wer ist das? 16 1.1.1 Der SQL Server im Konzert der Datenbanksysteme 16 1.1.2 Entscheidungsszenarien für Datenbanksysteme 17 1.1.3 Komponenten

Mehr

Qualität 1. 1 Qualität

Qualität 1. 1 Qualität Qualität 1 1 Qualität Nach dem Durcharbeiten dieses Kapitels sollten Sie die Qualität für ein Softwaresystem definieren können, typische Qualitätskriterien kennen, Qualitätskriterien messbar festlegen

Mehr

Data Warehouse Grundlagen

Data Warehouse Grundlagen Seminarunterlage Version: 2.10 Version 2.10 vom 24. Juli 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht.. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen sind Warenzeichen

Mehr

Informa(onssysteme Übersicht Sommersemester 2015

Informa(onssysteme Übersicht Sommersemester 2015 Prof. Dr.-Ing. Stefan Deßloch AG Heterogene Informationssysteme Zi. 36/329, Tel.: 0631-205-3275 E-Mail: dessloch@cs.uni-kl.de Informa(onssysteme Übersicht Sommersemester 2015 h8p://wwwlgis.informa(k.uni-

Mehr

SAP BI Business Information

SAP BI Business Information Aus der Praxis für die Praxis. SAP BI Business Information Thomas Wieland Berlin, 24. November 2006 SAP BW Architektur Seite 2 Business Intelligence Aufgaben Bereitstellung harmonisierter Daten, Informationen

Mehr

Vertrautmachen mit Daten

Vertrautmachen mit Daten Kapitel III Vertrautmachen mit Daten 2004 AIFB / FZI 1 III Vertrautmachen mit Daten (see also Data Preparation ) 2004 AIFB / FZI 2 III Vertrautmachen mit Daten III.1 OLAP III.1.1 Einführung in OLAP Wie

Mehr

Einführung in Hauptspeicherdatenbanken

Einführung in Hauptspeicherdatenbanken Einführung in Hauptspeicherdatenbanken Harald Zankl Probevorlesung 13. 01., 13:15 14:00, HS C Inhaltsverzeichnis Organisation Überblick Konklusion Harald Zankl (LFU) Hauptspeicherdatenbanken 2/16 Organisation

Mehr