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

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

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

10. Vorlesung: Datenorganisation SS 2007

10. Vorlesung: Datenorganisation SS 2007 10. Vorlesung: Datenorganisation SS 2007 8 Parallele Transaktionen 9 9.1 Drei-Ebenen Ebenen-Architektur 9.2 Verteilte Datenbanken 9.3 Client-Server Server-Datenbanken 9.4 Föderierte Datenbanken 9.5 Das

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

Seminar im Sommersemester 2004 an der Universität Karlsruhe (TH)

Seminar im Sommersemester 2004 an der Universität Karlsruhe (TH) Seminar im Sommersemester 2004 an der Universität Karlsruhe (TH) Verteilung und Integration von Informationen im Verkehrsbereich Thema: OLAP in verteilten Data-Warehouse- Umgebungen Vortrag: Christian

Mehr

Objektorientierte Datenbanken

Objektorientierte Datenbanken OODB 11 Slide 1 Objektorientierte Datenbanken Vorlesung 11 vom 01.07.2004 Dr. Sebastian Iwanowski FH Wedel OODB 11 Slide 2 Inhalt heute: Datenbanken in betriebswirtschaftlichen Anwendungen OTLP (SAP) Data

Mehr

Performance-Vergleich zwischen InterSystems Caché und Oracle in einer Data-Mart-Applikation

Performance-Vergleich zwischen InterSystems Caché und Oracle in einer Data-Mart-Applikation Performance-Vergleich zwischen InterSystems Caché und Oracle in einer Data-Mart-Applikation Kurzfassung Im Rahmen einer simulierten Data-Mart-Applikation testete ein globaler Anbieter von Software für

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

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

Fachbericht zum Thema: Anforderungen an ein Datenbanksystem

Fachbericht zum Thema: Anforderungen an ein Datenbanksystem Fachbericht zum Thema: Anforderungen an ein Datenbanksystem von André Franken 1 Inhaltsverzeichnis 1 Inhaltsverzeichnis 1 2 Einführung 2 2.1 Gründe für den Einsatz von DB-Systemen 2 2.2 Definition: Datenbank

Mehr

Marketing Update. Enabler / ENABLER aqua / Maestro II

Marketing Update. Enabler / ENABLER aqua / Maestro II Marketing Update Enabler / ENABLER aqua / Maestro II Quartal 01/2012 1 Kommentar des Herausgebers Liebe Kunden und Partner, dieser Marketing Update gibt Ihnen einen kurzen Überblick über die aktuell verfügbaren

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

Sizing von WebForms-Umgebungen

Sizing von WebForms-Umgebungen Sizing von WebForms-Umgebungen Torsten Schlautmann OPITZ CONSULTING Gummersbach GmbH Seite 1 Agenda Probemdarstellung Grundlegendes Sizing Lasttests zur Validierung Fazit Seite 2 Agenda Probemdarstellung

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

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

Einführung. Informationssystem als Abbild der realen Welt

Einführung. Informationssystem als Abbild der realen Welt Was ist ein Datenbanksystem? Anwendungsgrundsätze Betrieb von Datenbanksystemen Entwicklung von Datenbanksystemen Seite 1 Informationssystem als Abbild der realen Welt Modellierung (Abstraktion) Sachverhalte

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

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

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

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

Kapitel 8 Verteilte Datenbanken

Kapitel 8 Verteilte Datenbanken Kapitel 8 Verteilte Datenbanken Flien zum Datenbankpraktikum Wintersemester 2012/13 LMU München 2008 Thmas Bernecker, Tbias Emrich 2010 Tbias Emrich, Erich Schubert unter Verwendung der Flien des Datenbankpraktikums

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

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

Produktinformation eevolution OLAP

Produktinformation eevolution OLAP Produktinformation eevolution OLAP Was ist OLAP? Der Begriff OLAP steht für Kurz gesagt: eevolution -OLAP ist die Data Warehouse Lösung für eevolution. Auf Basis verschiedener

Mehr

Entwicklung eines Benchmarks für die Performance von In-Memory OLAP-Systemen. Abschlusspräsentation Master-Thesis

Entwicklung eines Benchmarks für die Performance von In-Memory OLAP-Systemen. Abschlusspräsentation Master-Thesis Entwicklung eines Benchmarks für die Performance von In-Memory OLAP-Systemen Abschlusspräsentation Master-Thesis Zu meiner Person Informatik- und Wirtschaftsinformatik-Studium an der HS Karlsruhe seit

Mehr

OLAP und der MS SQL Server

OLAP und der MS SQL Server OLAP und der MS SQL Server OLAP und der MS SQL Server OLAP-Systeme werden wie umfangreiche Berichtssysteme heute nicht mehr von Grund auf neu entwickelt. Stattdessen konzentriert man sich auf die individuellen

Mehr

Datenbanken 16.1.2008. Die Entwicklung der Datenbanksysteme ist eng an die der Hardware gekoppelt und wird wie jene in Generationen eingeteilt:

Datenbanken 16.1.2008. Die Entwicklung der Datenbanksysteme ist eng an die der Hardware gekoppelt und wird wie jene in Generationen eingeteilt: Datenbanksysteme Entwicklung der Datenbanksysteme Die Entwicklung der Datenbanksysteme ist eng an die der Hardware gekoppelt und wird wie jene in Generationen eingeteilt: 1. Generation: In den fünfziger

Mehr

Performanceaspekte in der SAP BI Modellierung

Performanceaspekte in der SAP BI Modellierung Performanceaspekte in der SAP BI Modellierung SAP BW 7.3 & SAP HANA Performance Indizes Aggregate DSO & InfoCube BWA SAP HANA Empfehlung 2 Performance Performance bedeutet, unter gegebenen Anforderungen

Mehr

SAP HANA als In-Memory-Datenbank-Technologie für ein Enterprise Data Warehouse

SAP HANA als In-Memory-Datenbank-Technologie für ein Enterprise Data Warehouse www.osram-os.com SAP HANA als In-Memory-Datenbank-Technologie für ein Enterprise Data Warehouse Oliver Neumann 08. September 2014 AKWI-Tagung 2014 Light is OSRAM Agenda 1. Warum In-Memory? 2. SAP HANA

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

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

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

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

Darunter versteht man die Anmeldung eines Benutzers beim System unter Angabe einer Benutzererkennung.

Darunter versteht man die Anmeldung eines Benutzers beim System unter Angabe einer Benutzererkennung. Datenmanagement 60 5 Datenschutz und Datensicherheit 5.1 Datenschutz Wer wird hier geschützt? Personen Ein anderer Begriff für Datenschutz ist Zugriffskontrolle. Datenschutz soll sicherstellen, dass alle

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

IT-Symposium 2007 19. April 2007

IT-Symposium 2007 19. April 2007 Einhaltung von Service Level Agreements Jutta Adam-Fuss Server Technology Competence Center www.it-symposium2007.de 1 Einhaltung von SLAs Welche Service Level Anforderungen sind für

Mehr

Grundlagen von Datenbanken

Grundlagen von Datenbanken Grundlagen von Datenbanken Aufgabenzettel 1 Grundlagen Datenbanken: Kurzer historischer Überblick (1) Anwendung 1 Anwendung 2 Datei 1 Datei 2 Datei 3 Zugriff auf Dateien ohne spezielle Verwaltung 2 Exkurs:

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

Ein Schlüssel ist eine Menge von Attributen (also eines oder mehrere), die eine Datenzeile (Tupel) einer Tabelle eindeutig identifiziert

Ein Schlüssel ist eine Menge von Attributen (also eines oder mehrere), die eine Datenzeile (Tupel) einer Tabelle eindeutig identifiziert Maika Büschenfeldt Datenbanken: Skript 1 1. Was ist eine relationale Datenbank? In Datenbanken können umfangreiche Datenbestände strukturiert abgelegt werden. Das Konzept relationaler Datenbanken soll

Mehr

Dokumentation QuickHMI-Schnittstelle für Oracle Datenbanken

Dokumentation QuickHMI-Schnittstelle für Oracle Datenbanken Dokumentation QuickHMI-Schnittstelle für Oracle Datenbanken Version 2.0 D-28359 Bremen info@indi-systems.de Tel + 49 421-989703-30 Fax + 49 421-989703-39 Inhaltsverzeichnis Was ist die QuickHMI-Schnittstelle

Mehr

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

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

Technische Mitteilung. Nutzung von Oracle für die VIP CM Suite 8 Offene Cursor

Technische Mitteilung. Nutzung von Oracle für die VIP CM Suite 8 Offene Cursor Technische Mitteilung Nutzung von Oracle für die VIP CM Suite 8 Offene Cursor Informationen zum Dokument Kurzbeschreibung Dieses Dokument gibt Hinweise zur Konfiguration des RDBMS Oracle und von VIP ContentManager

Mehr

Softwaretechnik. Vertretung von Prof. Dr. Blume Fomuso Ekellem WS 2011/12

Softwaretechnik. Vertretung von Prof. Dr. Blume Fomuso Ekellem WS 2011/12 Vertretung von Prof. Dr. Blume WS 2011/12 Inhalt Test, Abnahme und Einführung Wartung- und Pflegephase gp Vorlesung Zusammenfassung Produkte und Recht (Folien von Prof. Blume) 2 , Abnahme und Einführung

Mehr

Vorwort zur 5. Auflage... 15 Über den Autor... 16

Vorwort zur 5. Auflage... 15 Über den Autor... 16 Vorwort zur 5. Auflage...................................... 15 Über den Autor............................................ 16 Teil I Grundlagen.............................................. 17 1 Einführung

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

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

P.A. Bernstein, V. Hadzilacos, N. Goodman

P.A. Bernstein, V. Hadzilacos, N. Goodman TRANSAKTIONEN UND DATENINTEGRITÄT Concurrency Control and Recovery in Database Systems P.A. Bernstein, V. Hadzilacos, N. Goodman Addison Wesley, 1987. Kapitel 1. und 6. Grundlagen der Datenbanksysteme

Mehr

2 Datenbanksysteme, Datenbankanwendungen und Middleware... 45

2 Datenbanksysteme, Datenbankanwendungen und Middleware... 45 Vorwort 15 Teil I Grundlagen 19 i Einführung In das Thema Datenbanken 21 I.I Warum ist Datenbankdesign wichtig? 26 i.2 Dateisystem und Datenbanken 28 1.2.1 Historische Wurzeln 29 1.2.2 Probleme bei der

Mehr

IT-basierte Kennzahlenanalyse im Versicherungswesen

IT-basierte Kennzahlenanalyse im Versicherungswesen Angelina Jung IT-basierte Kennzahlenanalyse im Versicherungswesen Kennzahlenreporting mit Hilfe des SAP Business Information Warehouse Diplomica Verlag Angelina Jung IT-basierte Kennzahlenanalyse im Versicherungswesen:

Mehr

Datenbanken. Dateien und Datenbanken:

Datenbanken. Dateien und Datenbanken: Dateien und Datenbanken: Professionelle Anwendungen benötigen dauerhaft verfügbare, persistent gespeicherte Daten. Datenbank-Systeme bieten die Möglichkeit, Daten persistent zu speichern. Wesentliche Aspekte

Mehr

Data Warehouse ??? Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle

Data Warehouse ??? Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle ??? Zusammenfassung, Ergänzung, Querverbindungen, Beispiele A.Kaiser; WU-Wien MIS 188 Data Warehouse Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle

Mehr

ENTERBRAIN Reporting & Business Intelligence

ENTERBRAIN Reporting & Business Intelligence Überblick Vorhandene Listen/Analysen in ENTERBRAIN Die Daten in ENTERBRAIN Das Fundament des BI - Hauses Details zur ENTERBRAIN Staging Area Reports und Cubes auf Basis der Staging Area Data Mining mit

Mehr

Kapitel 2 Transaktionsverwaltung

Kapitel 2 Transaktionsverwaltung LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS DATABASE Skript zur Vorlesung: Datenbanksysteme II Sommersemester 2014 Kapitel 2 Transaktionsverwaltung Vorlesung: PD Dr. Peer

Mehr

Online Analytical Processing

Online Analytical Processing Online Analytical Processing Online Analytical Processing Online Analytical Processing (OLAP) ermöglicht die multidimensionale Betrachtung von Daten zwecks E rmittlung eines entscheidungsunterstützenden

Mehr

1 Transaktionen in SQL. 2 Was ist eine Transaktion. 3 Eigenschaften einer Transaktion. PostgreSQL

1 Transaktionen in SQL. 2 Was ist eine Transaktion. 3 Eigenschaften einer Transaktion. PostgreSQL 1 Transaktionen in SQL Um Daten in einer SQL-Datenbank konsistent zu halten, gibt es einerseits die Möglichkeit der Normalisierung, andererseits sog. Transaktionen. 2 Was ist eine Transaktion Eine Transaktion

Mehr

Profilbezogene informatische Bildung in den Klassenstufen 9 und 10. Schwerpunktthema Daten und Datenbanken

Profilbezogene informatische Bildung in den Klassenstufen 9 und 10. Schwerpunktthema Daten und Datenbanken Profilbezogene informatische Bildung in den Klassenstufen 9 und 10 Schwerpunktthema Robby Buttke Fachberater für Informatik RSA Chemnitz Fachliche Einordnung Phasen relationaler Modellierung Fachlichkeit

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

Erstellen von Business Intelligence mit Office XP und SQL 2000 Analysis Services

Erstellen von Business Intelligence mit Office XP und SQL 2000 Analysis Services Erstellen von Business Intelligence mit Office XP und SQL 2000 Analysis Services (Engl. Originaltitel: Building Business Intelligence with Office XP and SQL 2000 Analysis Services) In diesem Artikel wird

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

Allgemeines zu Datenbanken

Allgemeines zu Datenbanken Allgemeines zu Datenbanken Was ist eine Datenbank? Datensatz Zusammenfassung von Datenelementen mit fester Struktur Z.B.: Kunde Alois Müller, Hegenheimerstr. 28, Basel Datenbank Sammlung von strukturierten,

Mehr

Gliederung Datenbanksysteme

Gliederung Datenbanksysteme Gliederung Datenbanksysteme 5. Datenbanksprachen 1. Datendefinitionsbefehle 2. Datenmanipulationsbefehle 3. Grundlagen zu SQL 6. Metadatenverwaltung 7. DB-Architekturen 1. 3-Schema-Modell 2. Verteilte

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

Zabbix Performance Tuning

Zabbix Performance Tuning Zabbix Performance Tuning Getting most out of your hardware 1/31 Zabbix Webinar Inhalte des Webinars Übersicht über Zabbix Performance Faktoren Step 1. Identifizieren und Beheben von Problemen Step 2.

Mehr

MapReduce und Datenbanken Thema 15: Strom bzw. Onlineverarbeitung mit MapReduce

MapReduce und Datenbanken Thema 15: Strom bzw. Onlineverarbeitung mit MapReduce MapReduce Jan Kristof Nidzwetzki MapReduce 1 / 17 Übersicht 1 Begriffe 2 Verschiedene Arbeiten 3 Ziele 4 DEDUCE: at the intersection of MapReduce and stream processing Beispiel 5 Beyond online aggregation:

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis. Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Das Script für die Lehrveranstaltung Datenmanagement wurde im Wintersemester 2007/2008 komplett überarbeitet und neu strukturiert. Wir bitten darum, eventuelle Fehler im Script an Milan

Mehr

Systemanforderungen. Sage Personalwirtschaft

Systemanforderungen. Sage Personalwirtschaft Systemanforderungen Sage Personalwirtschaft Inhalt 1.1 für die Personalwirtschaft... 3 1.1.1 Allgemeines... 3 1.1.2 Betriebssysteme und Software... 3 1.2 Hinweise zur Verwendung von Microsoft Office...

Mehr

Die Grundbegriffe Die Daten Die Informationen

Die Grundbegriffe Die Daten Die Informationen Die Grundbegriffe Die Daten sind diejenigen Elemente, die vom Computer verarbeitet werden. Die Informationen sind Wissenselemente, welche durch die Analyse von Daten erhalten werden können. Die Daten haben

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

Teil VI. Datenbanken

Teil VI. Datenbanken Teil VI Datenbanken Überblick 1 Grundlegende Begriffe Motivation 2 Relationale Datenbanksysteme Das Relationale Datenmodell SQL 3 Entwurf von Datenbanken Das Enity Relationship (ER) Modell Abbildung von

Mehr

Datenbanken. Ein DBS besteht aus zwei Teilen:

Datenbanken. Ein DBS besteht aus zwei Teilen: Datenbanken Wikipedia gibt unter http://de.wikipedia.org/wiki/datenbank einen kompakten Einblick in die Welt der Datenbanken, Datenbanksysteme, Datenbankmanagementsysteme & Co: Ein Datenbanksystem (DBS)

Mehr

Total Cost of Ownership Vergleich Linux/Windows

Total Cost of Ownership Vergleich Linux/Windows Aktuelle Themen der Informatik Total Cost of Ownership Vergleich Linux/Windows Tobias Walter CN7 Mai 2006 1 Agenda Was ist Total Cost of Ownership? 2005 North American Linux and Windows TCO Comparison

Mehr

WHITEPAPER SanDisk DAS Cache: OLTP-Performance

WHITEPAPER SanDisk DAS Cache: OLTP-Performance WHITEPAPER SanDisk DAS Cache: OLTP-Performance 951 SanDisk Drive, Milpitas, CA 95035 2014 SanDisk Corporation. Alle Rechte vorbehalten. www.sandisk.com Einführung Dieses Dokument beschreibt die Leistungsfunktionen

Mehr

Projekt für Systemprogrammierung WS 06/07

Projekt für Systemprogrammierung WS 06/07 Dienstag 30.01.2007 Projekt für Systemprogrammierung WS 06/07 Von: Hassan Bellamin E-Mail: h_bellamin@web.de Gliederung: 1. Geschichte und Definition 2. Was ist Virtualisierung? 3. Welche Virtualisierungssoftware

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

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

fbi h_da Datenbanken Kapitel 1: Einführung Schestag Datenbanken (Bachelor) Kapitel 1-1

fbi h_da Datenbanken Kapitel 1: Einführung Schestag Datenbanken (Bachelor) Kapitel 1-1 Datenbanken Kapitel 1: Einführung Schestag Datenbanken (Bachelor) Kapitel 1-1 Einführung Inhalte des Kapitels Einsatzgebiete von Datenbanken Datenbank Datenbanksystem Datenbankmanagementsystem Historische

Mehr

IGT-Richtlinie 01: Anforderungen an Smarthome-Systeme

IGT-Richtlinie 01: Anforderungen an Smarthome-Systeme Bewertungskriterien inklusive Vorlagen zur Unterscheidung der Funktionalität von Smarthome- Systemen aus Nutzersicht bzw. aus technischer Sicht. Version 03, August 2015 Prof. Dr. Michael Krödel IGT - Institut

Mehr

Software-Engineering und Datenbanken

Software-Engineering und Datenbanken Software-Engineering und Datenbanken Prof. Dr. Bernhard Schiefer bernhard.schiefer@fh-kl.de http://www.fh-kl.de/~schiefer Prof. Dr. Bernhard Schiefer 1-1 Wesentliche Inhalte Begriff DBS Datenbankmodelle

Mehr

1 Einleitung. 1.1 Caching von Webanwendungen. 1.1.1 Clientseites Caching

1 Einleitung. 1.1 Caching von Webanwendungen. 1.1.1 Clientseites Caching 1.1 Caching von Webanwendungen In den vergangenen Jahren hat sich das Webumfeld sehr verändert. Nicht nur eine zunehmend größere Zahl an Benutzern sondern auch die Anforderungen in Bezug auf dynamischere

Mehr

Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1. OLAP und Datawarehousing

Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1. OLAP und Datawarehousing Seminar in der Seminarreihe Business Intelligence 1 OLAP und Datawarehousing OLAP & Warehousing Die wichtigsten Produkte Die Gliederung Produkt Bewertung & Vergleiche Die Marktentwicklung Der aktuelle

Mehr

Datenbanken Konsistenz und Mehrnutzerbetrieb III

Datenbanken Konsistenz und Mehrnutzerbetrieb III Datenbanken Konsistenz und Mehrnutzerbetrieb III 1. Oracle Architektur! Komponenten des Oracle Servers! Zugriff über Netzwerk 2. Zugriffsrechte! Starten und Schließen der Datenbank! Nutzer und Rollen!

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

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

Data Cube. Aggregation in SQL. Beispiel: Autoverkäufe. On-line Analytical Processing (OLAP) 1. Einführung. 2. Aggregation in SQL, GROUP BY

Data Cube. Aggregation in SQL. Beispiel: Autoverkäufe. On-line Analytical Processing (OLAP) 1. Einführung. 2. Aggregation in SQL, GROUP BY Data Cube On-line Analytical Processing (OLAP). Einführung Ziel: Auffinden interessanter Muster in großen Datenmengen 2. Aggregation in SQL, GROUP BY 3. Probleme mit GROUP BY 4. Der Cube-Operator! Formulierung

Mehr

Handbuch. MiniRIS-Monitor

Handbuch. MiniRIS-Monitor Handbuch MiniRIS-Monitor Ersteller: EWERK MUS GmbH Erstellungsdatum: 09.05.2011 Inhalt 1 Vorwort... 3 2 Installation... 4 2.1 Voraussetzungen... 4 2.2 Installation... 4 3 Einstellungen... 5 4 Handhabung...

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

System Center Essentials 2010

System Center Essentials 2010 System Center Essentials 2010 Microsoft System Center Essentials 2010 (Essentials 2010) ist eine neue Verwaltungslösung aus der System Center-Produktfamilie, die speziell für mittelständische Unternehmen

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

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

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

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

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

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

Datenkollektor für SAP Business Warehouse (BW) Status: 09.12.08

Datenkollektor für SAP Business Warehouse (BW) Status: 09.12.08 Datenkollektor für SAP Business Warehouse (BW) Status: 09.12.08 Inhaltsverzeichnis SAP BUSINESS WAREHOUSE (BW) DATENKOLLEKTOR 3 GRUNDSÄTZLICHES:...3 DER BW DATENKOLLEKTOR ÜBERWACHT DIE FOLGENDEN KERNPROZESSE

Mehr

Marketing Update. Enabler / ENABLER aqua / Maestro II

Marketing Update. Enabler / ENABLER aqua / Maestro II Marketing Update Enabler / ENABLER aqua / Maestro II Quartal 01/2013 1 Kommentar des Herausgebers Liebe Kunden und Partner, dieser Marketing Update gibt Ihnen einen kurzen Überblick über die aktuell verfügbaren

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

Technische Basis für den Betrieb von ONTRAM

Technische Basis für den Betrieb von ONTRAM Technische Basis für den Betrieb von ONTRAM hello system Technische Basis für den Betrieb von ONTRAM Bestandteile von ONTRAM ONTRAM setzt sich aus mehreren Komponenten zusammen, die ebenso auf mehrere

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