NoSQL mit PostgreSQL Swiss Postgres Conference Juni Hannu Krosing Harald Armin Massa

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "NoSQL mit PostgreSQL Swiss Postgres Conference Juni 2015. Hannu Krosing Harald Armin Massa"

Transkript

1 NoSQL mit PostgreSQL Swiss Postgres Conference Juni 2015 Hannu Krosing Harald Armin Massa

2 Agenda Wer sind 2ndQuadrant, Hannu, Harald (2min) Begriffsbestimmung: NoSQL Warum NoSQL? Postrelationales PostgreSQL: Not Only SQL

3 2ndQuadrant Beiträge zu Core PostgreSQL (Beispiele) PITR Hot Standby Synchronous Replication CREATE EXTENSION BDR / UDR Ecosystem (Beispiele) pgbarman repmgr

4 Wer ist 2ndQuadrant? Zentrales Produkt: 24/7 Produktiv Support Wir finden in vereinbarter Zeit Lösungen für Bugs, die den PostgreSQL Betrieb stören. Gegen Geld. Platin Sponsor PostgreSQL Projekt Dienstleistungen rund um PostgreSQL Entwicklungen Consulting Training

5 Hannu DBA und Database Architect bei Skype Betreuung Wachstum 1 nach 100en von Servern Co-Author des Buches "PostgreSQL 9 Administration Cookbook" zusammen mit Simon Riggs. Code & Bugfixes & Designbeiträge PostgreSQL Spezialisiert auf Skalierung, Python um und in PostgreSQL

6 Harald PostgreSQL Nutzer seit 1996 Unternehmer, Python-Anwendungen mit PostgreSQL (+andere DB) Mitorganisator europäische PostgreSQL Konferenz Pilotanwender PostgreSQL unter Windows Seit ndQuadrant Partner, Geschäftsführender Gesellschafter 2ndQuadrant Deutschland GmbH

7 NoSQL - Begriffsbestimmung Initiiert als Not Only SQL = nicht nur SQL Speichern und Lesen von Daten in anderen Modellen als Tabellen / Relationen Eigentlich NoREL Aufbegehren gegen SQL

8 Warum nicht relational?

9 Herausforderungen Relationale DB 1 Struktur sehr weit weg von Relationen Verträge Webseiten gefühlter Overhead von SQL Parser / Executor kognitive Last weitere Sprache kognitive Last descriptive Sprache / Kontrollverlust Serialisierungs-Overhead Objekt Relation

10 Herausforderungen Relationale DB 2 Datenschema Transaktionales DML selten außerhalb Organisatorisches Hemmen von Änderungen Applikationskompatibilität? Schemaänderungen bei logischen Replikationen herausfordernd ALTER TABLE Reduce lock levels of CREATE TRIGGER and some ALTER TABLE, CREATE RULE actions. (Simon, 28. July 2010)

11 Herausforderungen Relationale DB 3 Anforderungen verteilte Datenbanken (WebScale) CAP (Konsistent, Verfügbar, Paritionstolerant consistent, available, partition tolerance) Konsistenz dauert länger Service Oriented Architecture Programmkommunikation über Service-APIs Relative einfache Abfragen Service-Middleware verantwortet Datenkonsistenz

12 NoSQL Varianten Column Oriented Stores Key-Value Datenbanken / Stores (z.b. REDIS, Memcache, Btrieve) Document Databases (CouchDB, MongoDB) GraphDatabases "GraphDatabase PropertyGraph" by Originally uploaded by Ahzf (Transferred by Obersachse) Licensed under CC0 via Wikimedia Commons -

13 Warum dennoch PostgreSQL ACID wird gebraucht Langlebigkeit / Fehlertoleranz mit bewährten PostgrSQL Techniken Disaster Recovery / PITR (pg_barman) Hochverfügbarkeit Kombination teilstrukturierte Daten mit relationalen Informationen z.b. Dokumente mit organisatorischer Einbindung Nutzung weltbestes Supportangebot Because you can.

14

15 Gründe, warum das möglich ist PostgreSQL = PostRelational Erweiterbarkeit PostgreSQL NoSQL als Hack PostgreSQL die Hackers Database PostgreSQL sehr verlässlich Verlässlichkeit dauert; tuning nach schneller

16 als Dokument Datenbank Unstrukturierte Daten in PostgreSQL einfach möglich seit 2003

17 Teodor Sigaev, Oleg Bartunov, Alexander Korotkov

18 hstore Id, Col1, col2, col3, col4. Viele Datenspalten Nur nach wenigen wird gesucht, andere einzig Ausgabe Speichert Key/Value Paare (inspiriert durch Perl Hashes) Binäres Speicherformat

19 hstore Vor- und Nachteile Flexible Speicherung Semi-strukturierter Daten Reichhaltige Operatoren vorhanden Kompakte Speicherung Binärformat Keine Baumstrukturen (wie in JSON verfügbar, JSON existiert seit ~2006) Abbildung in Programmiersprachen? Standard für JSON: (ECMA-404 The JSON Data Interchange Standard, JSON RFC-7159) Standard für hstore?

20 JSON

21 JSON in PostgreSQL Vor PostgreSQL 9.2: Speichern in TEXT Spalten, zugriff per PL/PERL, PL/PYTHON, PL/V8 PostgreSQL 9.2: JSON Datentyp; Speicherung als Text, Validierung, Zugriffsoperatoren PostgreSQL 9.4: JSONB November 2013: Binäres Speicherformat gemeinsam für hstore und jsonb Januar 2014: binäres Speicherformat in PostgreSQL Core

22 jsonb CREATE TABLE BUECHER ( Titel citext not null, isbn isbn not null primary key, publikationsinfo jsonb not null ) CREATE INDEX ON buecher USING GIN (publikationsinfo); Alle Operationen CREATE INDEX ON buecher USING GIN (publikationsinfo json_path_ops); nur search path operator kleinerer Index SELECT count(*) FROM buecher WHERE '{ "Verlag" : "2ndQuadrant Verlag" }';

23 Wie schnell? Benchmarks von Oleg / Teodor / Alexander MacBookAir, 8GB RAM, 256 GB SSD 1'252'973 Delicious Lesezeichen Ladezeiten TEXT: 34 s ohne Validierung JSON: 37 s - json Validierung Jsonb: 43 s - json Validierung, Binäre Speicherung (MongoDB 2.6.0: ~13 Minuten für Load)

24 Suche in JSON-Data CREATE INDEX gin_jb_path_idx ON jb USING gin(jb jsonb_path_ops); EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM jb WHERE '{"tags": [{"term":"nyc"}]}'::jsonb; QUERY PLAN Aggregate (cost= rows=1 width=0) (actual time= rows=1 loops=1) -> Bitmap Heap Scan on jb (cost= rows=1253 width=0) (actual time= rows=285 loops=1) Recheck Cond: '{"tags": [{"term": "NYC"}]}'::jsonb) Heap Blocks: exact=285 -> Bitmap Index Scan on gin_jb_path_idx (cost= rows=1253 width=0) (actual time= rows=285 loops=1) Index Cond: '{"tags": [{"term": "NYC"}]}'::jsonb) Planning time: ms Execution runtime: ms

25 Suche hier und anderswo Operator contains, in PostgreSQL Json: 10s, seqscan Jsonb: 8.5ms, GIN JSONB_OPS Jsonb: 0.7ms, GIN JSONB_PATH_OPS Mongo: 1.0ms btree index

26 Mögliche Anwendung Daten mit häufigen Änderungen in JSONb feld speichern indizieren per GIN evtl. funktionale Indizes auf Inhalte einzelner Felder wenn sich Datenmodell stabilisiert, keys / Values aus JSON Objekten nach Spalten migrieren kann über Update / Insert Trigger Applikations- Transparent erfolgen Daten in Spalten dann in kompletter relationaler Reportbarkeit

27 Geschwindigkeit Mehr im Speicher halten Verlässlichkeit reduzieren Schreiben reduzieren Scaling auf multiple Maschinen

28 PostgreSQL als in-memory-db Festplatten und Speicherformat identisch Persistenz ist durch WAL entkoppelt, kann ausgeschaltet werden Prozess-Modell mit gemeinsamen Daten + Speicherbereichen per Backend gut genug für viele Anwendungen darf's ein Terabyte mehr sein

29 Verlässlichkeit reduzieren Daten werden verloren gehen Es ist einzig unsicher, wann nur verwenden, wenn Daten nicht erhalten bleiben müssen

30 Was macht so verlässlich? 1340 in Genua erfunden

31 Was macht so verlässlich? 1340 in Genua erfunden WALrecords table files

32 Verlässlichkeit reduzieren (0) UNLOGGED TABLES Seit PostgreSQL 9.1 verfügbar CREATE UNLOGGED TABLE GRBILANZ (soll NUMERIC(40), haben NUMERIC(2)); Kein WAL wird geschrieben Messungen: 13-17% mehr TPS gemäßt pg_bench PITR, Disaster Recovery, Streaming Replication sind nicht mehr möglich

33 Verlässlichkeit reduzieren Nur bei Daten, die verlorengehen dürfen, Beispiele Load OpenGeo Daten Initialladen Datenbank aus DUMP NACH LOAD WIEDER VERLÄSSLICH MACHEN Datawarehouses, beschickt aus anderen Systemen Sessionstores bei Webservern

34 Verlässlichkeit reduzieren (1) WAL_LEVEL = minimal Weniger WAL Schreiblast Crash Recovery bleibt möglich PITR; Streaming Replication; disaster Recovery entfallen Sowieso Default Einstellung :(

35 Verlässlichkeit reduzieren (2) SYNCHRONOUS_COMMIT = off Kein Warten auf geschriebenes WAL, bevor COMMIT als erfolgreich gemeldet ist Keine Datenkorruption Transaktionen, die als geschrieben gemeldet waren, können verloren gehen Transaktionen gehen konsistent verloren Bewußt einsetzen! In Beratung durch Datenbank Experten investieren

36 Verlässlichkeit reduzieren (3) FULL_PAGE_WRITES = OFF Nach Checkpoint, erstes WAL-Schreiben nicht mehr zwingend ganze Seite weniger Schreiblast Systemcrash wird zur Datenkorruption führen Recovery kann scheitern Einzig für verlierbare Situationen Verwenden. z.b. initialload von Datenbank Dumps. Nicht im Regelbetrieb verwenden

37 Verlässlichkeit reduzieren (4) FSYNC = OFF Bestätigung des Schreibens auf Festplatte wird nicht abgewartet Datenkorruption wird passieren Sehr schnell Verwenden für: - initialload von Datenbanken - einlesen von Geodaten - Datenabzug nur schauen auf Extranet-Server NACH LOAD für Betrieb wieder einschalten! Einschalten prüfen: postgres=# show fsync; fsync on

38 Weniger Schreiblast multiple Server Umstellen Trigger Based Replikation (Slony, Bucardo, Londiste) nach Streaming Replication / UDR (BDR). Trigger basiert: Trigger auf DML (insert, update..) Speicherung in Queue-Tabelle Daten in Haupttabelle+WAL, Daten in Queue+WAL Kosten für Encoding Kosten für Queue Maintainance

39 Schreiben Reduzieren, multiple Server

40 Leseskalierung Daten werden von Applikation auf 1x PostgreSQL geschrieben PostgreSQL repliziert an viele Slaves Lesezugriffe erfolgen auf Slaves verteilt

41 Leseskalierung Schreibzugriffe Applikation Replikation Lesende Zugriffe Applikation

42 Leseskalierung pg_bouncer Replik ation Anwendung

43 Gesprächsanregungen Mittagessen, Pause Pl/proxy statt pg_bouncer - sharding mit PostgreSQL Performance PostgreSQL für Friends of Friends Queries Tasse beim 2ndQuadrant Tisch abholen pg_bouncer zusammen mit RepMgr

Tuning von PostGIS mit Read- Only-Daten von OpenStreetMap

Tuning von PostGIS mit Read- Only-Daten von OpenStreetMap Tuning von PostGIS mit Read- Only-Daten von OpenStreetMap Prof. Stefan Keller (Fach-)Hochschule für Technik Rapperswil (bei Zürich) 11.11.2011 PGConf.DE - Stefan Keller 1 Was ist OpenStreetMap? Wikipedia

Mehr

NoSQL mit Postgres 15. Juni 2015

NoSQL mit Postgres 15. Juni 2015 Tag der Datenbanken 15. Juni 2015 Dipl.-Wirt.-Inform. Agenda l Vorstellung l Marktübersicht l Warum PostgreSQL? l Warum NoSQL? l Beispielanwendung Seite: 2 Vorstellung Dipl.-Wirt.-Inform. [1990] Erste

Mehr

Indexing und Performance Tuning

Indexing und Performance Tuning Indexing und Performance Tuning Cybertec Schönig & Schönig GmbH Hans-Jürgen Schönig PostgreSQL Indexing - Jeder hat schon einmal ein Telefonbuch Benutzt - Jeder hat schon einmal Suchen durchgeführt CREATE

Mehr

Grundlagen der PostgreSQL Administration

Grundlagen der PostgreSQL Administration Jens Wilke Vortrag bei der BELUG 16.03.2011 Der Vortrag behandelt die Installation und Konfiguration von PostgreSQL, dem fortschrittlichsten Open Source Datenbanksystem. Es wird auf die wichtigsten Konfigurationsparameter

Mehr

PostgreSQL in großen Installationen

PostgreSQL in großen Installationen PostgreSQL in großen Installationen Cybertec Schönig & Schönig GmbH Hans-Jürgen Schönig Wieso PostgreSQL? - Die fortschrittlichste Open Source Database - Lizenzpolitik: wirkliche Freiheit - Stabilität,

Mehr

Cassandra Query Language (CQL)

Cassandra Query Language (CQL) Cassandra Query Language (CQL) Seminar: NoSQL Wintersemester 2013/2014 Cassandra Zwischenpräsentation 1 Gliederung Basic facts Datentypen DDL/DML ähnlich zu SQL Besonderheiten Basic facts CQL kurz für

Mehr

MySQL Performance Tuning für Entwickler

MySQL Performance Tuning für Entwickler MySQL Performance Tuning für Entwickler Cebit 2015, Hannover Oli Sennhauser Senior MySQL Consultant, FromDual GmbH oli.sennhauser@fromdual.com 1 / 18 FromDual GmbH Support Beratung remote-dba Schulung

Mehr

NoSQL. Was Architekten beachten sollten. Dr. Halil-Cem Gürsoy adesso AG. Architekturtag @ SEACON 2012 Hamburg

NoSQL. Was Architekten beachten sollten. Dr. Halil-Cem Gürsoy adesso AG. Architekturtag @ SEACON 2012 Hamburg NoSQL Was Architekten beachten sollten Dr. Halil-Cem Gürsoy adesso AG Architekturtag @ SEACON 2012 Hamburg 06.06.2012 Agenda Ein Blick in die Welt der RDBMS Klassifizierung von NoSQL-Datenbanken Gemeinsamkeiten

Mehr

CouchDB & CouchApps. Strukturlose Speicherung von Daten und Anwendungen. B1 Systems GmbH. March 18, 2012. http://www.b1-systems.de

CouchDB & CouchApps. Strukturlose Speicherung von Daten und Anwendungen. B1 Systems GmbH. March 18, 2012. http://www.b1-systems.de CouchDB & CouchApps Strukturlose Speicherung von Daten und Anwendungen B1 Systems GmbH http://www.b1-systems.de March 18, 2012 c B1 Systems GmbH 2004 2012 Chapter -1, Slide 1 CouchDB Grundlagen CouchDB

Mehr

Grundlagen der PostgreSQL Administration. Timo Pagel

Grundlagen der PostgreSQL Administration. Timo Pagel Grundlagen der PostgreSQL Administration Timo Pagel Agenda Installation/Konfiguration Backup/Restore Hochverfügbarkeit Überwachung Ausführungspläne 04.11.12 Grundlagen der PostgreSQL Administration 2/50

Mehr

Algorithmen. Consistent Hashing Bloom Filter MapReduce. Distributed Hash Tables. Einführung 1

Algorithmen. Consistent Hashing Bloom Filter MapReduce. Distributed Hash Tables. Einführung 1 Algorithmen Consistent Hashing Bloom Filter MapReduce Distributed Hash Tables Einführung 1 Consistent Hashing Problem: Wie finde ich den Speicherort für ein Objekt in einem verteilten System mit n Knoten?

Mehr

Persönlichkeiten bei bluehands

Persönlichkeiten bei bluehands Persönlichkeiten bei Technologien bei Skalierbare Anwendungen mit Windows Azure GmbH & co.mmunication KG am@.de; posts..de/am 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Immer mehr Mehr Performance Mehr Menge Mehr Verfügbarkeit

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

PostgreSQL im praktischen Einsatz. Stefan Schumacher

PostgreSQL im praktischen Einsatz. Stefan Schumacher PostgreSQL im praktischen Einsatz 2. Brandenburger Linux Infotag 2005 Stefan Schumacher , PGP Key http:/// $Header: /home/daten/cvs/postgresql/folien.tex,v 1.11 2005/04/25

Mehr

Eine Einführung in Apache CouchDB. Java-Forum Stuttgart 2011

Eine Einführung in Apache CouchDB. Java-Forum Stuttgart 2011 Eine Einführung in Apache CouchDB Java-Forum Stuttgart 2011 Johannes Schneider, cedarsoft GmbH js@cedarsoft.com http://blog.cedarsoft.com http://cedarsoft.com Vielen Dank CouchDB The VERY Basics Vorerfahrung?

Mehr

Foreign Data Wrappers

Foreign Data Wrappers -Angebot Foreign Data Wrappers Postgres ITos GmbH, CH-9642 Ebnat-Kappel Swiss Postgres Conference 26. Juni 2014 Foreign Data Wrapper Postgres -Angebot Foreign Data Wrapper? Transparente Einbindung (art-)fremder

Mehr

MySQL Replikation, Scale-Out, Master- Master Replikation, Backup

MySQL Replikation, Scale-Out, Master- Master Replikation, Backup MySQL Replikation, Scale-Out, Master- Master Replikation, Backup DOAG Regioaltreffen, München 23. März 2011 Oli Sennhauser Senior MySQL Consultant, FromDual GmbH oli.sennhauser@fromdual.com www.fromdual.com

Mehr

Java Forum Stuttgart 2013 Kai.Spichale@adesso.de twitter.com/kspichale spichale.blogspot.de

Java Forum Stuttgart 2013 Kai.Spichale@adesso.de twitter.com/kspichale spichale.blogspot.de NoSQL für Java-Entwickler Java Forum Stuttgart 2013 Kai.Spichale@adesso.de twitter.com/kspichale spichale.blogspot.de 23.06.2013 Agenda Datengröße Key-value Stores 1. Wide Column 2. Cassandra Document

Mehr

Dokumentenorientierte Datenbanken - MongoDB

Dokumentenorientierte Datenbanken - MongoDB Dokumentenorientierte Datenbanken - MongoDB Jan Hentschel Ultra Tendency UG Übersicht Dokumente sind unabhängige Einheiten Bessere Performance (zusammengehörige Daten werden gemeinsam gelesen) Objektmodell

Mehr

Installation MySQL Replikationsserver 5.6.12

Installation MySQL Replikationsserver 5.6.12 Ergänzen Konfigurationsdatei my.ini auf Master-Server:!!! softgate gmbh!!! Master und Slave binary logging format - mixed recommended binlog_format = ROW Enabling this option causes the master to write

Mehr

NoSQL. Hintergründe und Anwendungen. Andreas Winschu

NoSQL. Hintergründe und Anwendungen. Andreas Winschu NoSQL Hintergründe und Anwendungen Andreas Winschu 1 Inhalt 1. Motivation 2. RDBMS 3. CAP Theorem 4. NoSQL 5. NoSql Overview 6. NoSQl Praxis 7. Zusammenfassung und Ausblick 2 1.Motivation Datenbanken Permanente

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Lutz Fröhlich. PostgreSQL 9. Praxisbuch für Administratoren und Entwickler. ISBN (Buch): 978-3-446-42239-1

Inhaltsverzeichnis. Lutz Fröhlich. PostgreSQL 9. Praxisbuch für Administratoren und Entwickler. ISBN (Buch): 978-3-446-42239-1 Inhaltsverzeichnis Lutz Fröhlich PostgreSQL 9 Praxisbuch für Administratoren und Entwickler ISBN (Buch): 978-3-446-42239-1 ISBN (E-Book): 978-3-446-42932-1 Weitere Informationen oder Bestellungen unter

Mehr

Inhalt. Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle. Daten und Tabellen - ein Beispiel. Daten und Tabellen - Normalisierung

Inhalt. Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle. Daten und Tabellen - ein Beispiel. Daten und Tabellen - Normalisierung Inhalt Ein Einführung in die Nutzung von SQL-Datenbanken am Beispiel Oracle Daten und Tabellen Normalisierung, Beziehungen, Datenmodell SQL - Structured Query Language Anlegen von Tabellen Datentypen (Spalten,

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

Replikation mit PostgreSQL 9.0

Replikation mit PostgreSQL 9.0 Replikation mit PostgreSQL 9.0 FrOSCon 2010 21.-22.08.2010 Andreas ads Scherbaum Web: http://andreas.scherbaum.la/ E-Mail: andreas[at]scherbaum.biz PGP: 9F67 73D3 43AA B30E CA8F 56E5 3002 8D24 4813 B5FE

Mehr

Seminar Cloud Data Management WS09/10. Tabelle1 Tabelle2

Seminar Cloud Data Management WS09/10. Tabelle1 Tabelle2 Seminar Cloud Data Management WS09/10 Tabelle1 Tabelle2 1 Einführung DBMS in der Cloud Vergleich verschiedener DBMS Beispiele Microsoft Azure Amazon RDS Amazon EC2 Relational Databases AMIs Was gibt es

Mehr

SQL structured query language

SQL structured query language Umfangreiche Datenmengen werden üblicherweise in relationalen Datenbank-Systemen (RDBMS) gespeichert Logische Struktur der Datenbank wird mittels Entity/Realtionship-Diagrammen dargestellt structured query

Mehr

SQL Azure Technischer Überblick. Steffen Krause Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/steffenk

SQL Azure Technischer Überblick. Steffen Krause Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/steffenk SQL Azure Technischer Überblick Steffen Krause Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/steffenk Haftungsausschluss Microsoft kann für die Richtigkeit und Vollständigkeit

Mehr

PostgreSQL & Performance: Eine Landvermessung REDUX. Michael Renner. Metalab 22. September 2009

PostgreSQL & Performance: Eine Landvermessung REDUX. Michael Renner. Metalab 22. September 2009 PostgreSQL & Performance: Eine Landvermessung REDUX Metalab 22. September 2009 Vorstellung Sysadmin, DBA, Scrummaster Web-Affin Open Source Kein gstudierter Das theoretische ist sehr praktisch Abgrenzung:

Mehr

NoSQL-Databases. Präsentation für Advanced Seminar "Computer Engineering", Matthias Hauck, matthias.hauck@stud.uni-heidelberg.de

NoSQL-Databases. Präsentation für Advanced Seminar Computer Engineering, Matthias Hauck, matthias.hauck@stud.uni-heidelberg.de NoSQL-Databases Präsentation für Advanced Seminar "Computer Engineering", Matthias Hauck, matthias.hauck@stud.uni-heidelberg.de Klassische SQL-Datenbanken Anwendungsgebiet: Geschäftsanwendungen Behördenanwendungen

Mehr

Organisatorisches. Unit1: Intro and Basics. Bewertung. About Me.. Datenorientierte Systemanalyse. Gerhard Wohlgenannt

Organisatorisches. Unit1: Intro and Basics. Bewertung. About Me.. Datenorientierte Systemanalyse. Gerhard Wohlgenannt Organisatorisches Datenorientierte Systemanalyse Unit1: Intro and Basics Gerhard Wohlgenannt Inhalt: Datenorientierte Systemanalyse Umfang: 5 units XX.10.2013 XX.11.2013 09:00-13:30 Uhr Room XXX Infos,

Mehr

NoSQL-Datenbanken. Kapitel 1: Einführung. Lars Kolb Sommersemester 2014. Universität Leipzig http://dbs.uni-leipzig.de 1-1

NoSQL-Datenbanken. Kapitel 1: Einführung. Lars Kolb Sommersemester 2014. Universität Leipzig http://dbs.uni-leipzig.de 1-1 NoSQL-Datenbanken Kapitel 1: Einführung Lars Kolb Sommersemester 2014 Universität Leipzig http://dbs.uni-leipzig.de 1-1 Inhaltsverzeichnis NoSQL-Datenbanken Motivation und Definition Kategorisierung, Eigenschaften

Mehr

Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht)

Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht) Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht) Christian Haag, DATA MART Consulting Consulting Manager Oracle DWH Team

Mehr

NoSQL User Group Cologne

NoSQL User Group Cologne NoSQL User Group Cologne Dieser Vortrag wurde im Rahmen eines Treffens der NoSQL User Group Cologne am 07.09.2011 gehalten. Wir treffen uns immer am ersten Mittwoch des Monats. Weitere Informationen zur

Mehr

MySQL in großen Umgebungen

MySQL in großen Umgebungen MySQL in großen Umgebungen 03.03.2011 CeBIT Referent: Bernd Erk Agenda DESTINATION TIME REMARK KURZVORSTELLUNG MYSQL STATUS QUO STORAGE ENGINES MONITORING UND MANAGEMENT ENTERPRISE FEATURES FRAGEN UND

Mehr

NoSQL. Einblick in die Welt nicht-relationaler Datenbanken. Christoph Föhrdes. UnFUG, SS10 17.06.2010

NoSQL. Einblick in die Welt nicht-relationaler Datenbanken. Christoph Föhrdes. UnFUG, SS10 17.06.2010 NoSQL Einblick in die Welt nicht-relationaler Datenbanken Christoph Föhrdes UnFUG, SS10 17.06.2010 About me Christoph Föhrdes AIB Semester 7 IRC: cfo #unfug@irc.ghb.fh-furtwangen.de netblox GbR (http://netblox.de)

Mehr

Dipl. Inf. Eric Winter. PostgreSQLals HugeData Storage Ein Erfahrungsbericht

Dipl. Inf. Eric Winter. PostgreSQLals HugeData Storage Ein Erfahrungsbericht Dipl. Inf. Eric Winter Entwicklungsleiter PTC GPS-Services GmbH PostgreSQLals HugeData Storage Ein Erfahrungsbericht Inhalt 1. Problembeschreibung 2. Partielle Indexierung 3. Partitionierung 1. Vererbung

Mehr

SQL für Trolle. mag.e. Dienstag, 10.2.2009. Qt-Seminar

SQL für Trolle. mag.e. Dienstag, 10.2.2009. Qt-Seminar Qt-Seminar Dienstag, 10.2.2009 SQL ist......die Abkürzung für Structured Query Language (früher sequel für Structured English Query Language )...ein ISO und ANSI Standard (aktuell SQL:2008)...eine Befehls-

Mehr

Eine Reise durch den PostgreSQL Optimizer

Eine Reise durch den PostgreSQL Optimizer 11. November 2011 Am Anfang steht SQL SQL = Structured Query Language Eigentlich ein Eigenname Standardisiert, stetige Weiterentwicklung (SQL99, SQL 2003, SQL 2008, SQL/MED) Deklarativ, Beschreibend KEIN(!)

Mehr

MySQL Backup und Restore

MySQL Backup und Restore MySQL Backup und Restore DOAG Konferenz 2013 Nürnberg Oli Sennhauser Senior MySQL Consultant, FromDual GmbH oli.sennhauser@fromdual.com 1 / 22 Über FromDual GmbH FromDual bietet neutral und unabhängig:

Mehr

Replikation mit PostgreSQL 9.2

Replikation mit PostgreSQL 9.2 Replikation mit PostgreSQL 9.2 CLT 2013 16./17.03.2013 Andreas akretschmer Kretschmer, Andreas ads Scherbaum Web: http://a-kretschmer.de http://andreas.scherbaum.la/ / http://andreas.scherbaum.biz/ 16./17.03.2013

Mehr

MySQL 5.1. Kristian Köhntopp

MySQL 5.1. Kristian Köhntopp MySQL 5.1 Kristian Köhntopp Was ist neu? Neues InnoDB Neue Replikation Neues Logging Event Scheduler Partitions INFORMATION_SCHEMA XML Functions Was ist neu? Neues InnoDB Neue Replikation Neues Logging

Mehr

Suchen und Finden mit Lucene und Solr. Florian Hopf 04.07.2012

Suchen und Finden mit Lucene und Solr. Florian Hopf 04.07.2012 Suchen und Finden mit Lucene und Solr Florian Hopf 04.07.2012 http://techcrunch.com/2010/08/04/schmidt-data/ Suche Go Suche Go Ergebnis 1 In Ergebnis 1 taucht der Suchbegriff auf... Ergebnis 2 In Ergebnis

Mehr

Cloud-Provider im Vergleich. Markus Knittig @mknittig

Cloud-Provider im Vergleich. Markus Knittig @mknittig Cloud-Provider im Vergleich Markus Knittig @mknittig As Amazon accumulated more and more services, the productivity levels in producing innovation and value were dropping primarily because the engineers

Mehr

Einstieg in das SQL- und Datenbanktuning 14.01.2009. Loblied auf den Tabellen-Index!

Einstieg in das SQL- und Datenbanktuning 14.01.2009. Loblied auf den Tabellen-Index! 1/40 PHP-User-Group Stuttgart 14.01.2009 Warum Datenbanken einen Hals bekommen und was sich dagegen tun lässt. Tuning und Performancesteigerung ohne zusätzliche Hardware. Ein. Loblied auf den Tabellen-Index!

Mehr

MySQL kann auch NoSQL DOAG 2011

MySQL kann auch NoSQL DOAG 2011 MySQL kann auch NoSQL DOAG 2011 Erkan Yanar 24. November 2011 rkan Yanar: MySQL kann auch NoSQL,DOAG 2011 das ich erkan yanar erkan.yanar@linsenraum.de linsenraum.de/erkules www.xing.com/profile/erkan

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

MySQL Replikation Neue Features in 5.5 und 5.6

MySQL Replikation Neue Features in 5.5 und 5.6 MySQL Replikation Neue Features in 5.5 und 5.6 DOAG SIG-MySQL 2013, München Oli Sennhauser Senior MySQL Consultant, FromDual GmbH oli.sennhauser@fromdual.com 1 / 25 Über FromDual GmbH FromDual bietet neutral

Mehr

Oracle Big Data Technologien Ein Überblick

Oracle Big Data Technologien Ein Überblick Oracle Big Data Technologien Ein Überblick Ralf Lange Global ISV & OEM Sales NoSQL: Eine kurze Geschichte Internet-Boom: Erste Ansätze selbstgebauter "Datenbanken" Google stellt "MapReduce"

Mehr

RAC auf Sun Cluster 3.0

RAC auf Sun Cluster 3.0 RAC auf Sun Cluster 3.0 Schlüsselworte RAC, OPS, Sun Cluster, Performance, Availability Zusammenfassung Oracle hat mit dem Real Application Cluster (RAC) aus einer Hochverfügbarkeitslösung eine Höchstverfügbarkeitslösung

Mehr

Web Technologien NoSQL Datenbanken

Web Technologien NoSQL Datenbanken Web Technologien NoSQL Datenbanken Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass Chair in Information and Service Systems Department of Law and Economics WS 2011/2012 Wednesdays, 8:00 10:00 a.m. Room HS 021, B4

Mehr

Johannes Ahrends CarajanDB GmbH. www.carajandb.com 2013 CarajanDB GmbH

Johannes Ahrends CarajanDB GmbH. www.carajandb.com 2013 CarajanDB GmbH Johannes Ahrends CarajanDB GmbH CarajanDB Warum ist eine Anwendung langsam? Beispiele von echten Performanceproblemen 2 Experten mit über 20 Jahren Oracle Erfahrung Firmensitz in Erftstadt bei Köln Spezialisten

Mehr

MongoDB Big Data mit Open Source

MongoDB Big Data mit Open Source MongoDB Big Data mit Open Source CommitterConf Essen 2014 29. Oktober 2014 Tilman Beitter Linux Consultant & Trainer B1 Systems GmbH beitter@b1-systems.de B1 Systems GmbH - Linux/Open Source Consulting,

Mehr

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004)

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004) Nachtrag: Farben Farbblindheit (Light und Bartlein 2004) 1 Vorgeschlagene Farbskalen (Light and Bartlein 2004) Farbkodierung metrisch skalierter Daten Unterscheide: 1. Sequential Data (ohne Betonung der

Mehr

NoSQL & Big Data. NoSQL Databases and Big Data. NoSQL vs SQL DBs. NoSQL DBs - Überblick. Datenorientierte Systemanalyse. Gerhard Wohlgenannt

NoSQL & Big Data. NoSQL Databases and Big Data. NoSQL vs SQL DBs. NoSQL DBs - Überblick. Datenorientierte Systemanalyse. Gerhard Wohlgenannt NoSQL & Big Data Datenorientierte Systemanalyse NoSQL Databases and Big Data Gerhard Wohlgenannt Die besprochenen Systeme haben nicht den Anspruch und das Ziel DBS zu ersetzen, sondern für gewisse Anwendungsfälle

Mehr

Einführung in SQL Datenbanken bearbeiten

Einführung in SQL Datenbanken bearbeiten Einführung in SQL Datenbanken bearbeiten Jürgen Thomas Entstanden als Wiki-Buch Bibliografische Information Diese Publikation ist bei der Deutschen Nationalbibliothek registriert. Detaillierte Angaben

Mehr

PostgreSQL repliziert: Ein Überblick. Michael Renner. Netways OSDC 29. & 30. April 2009

PostgreSQL repliziert: Ein Überblick. Michael Renner. Netways OSDC 29. & 30. April 2009 PostgreSQL repliziert: Ein Überblick Netways OSDC 29. & 30. April 2009 Vorstellung Sysadmin, DBA, ScrumMaster Web-Affin Open Source Hang zur Perfektion Eine Gebrauchsanleitung Fragen, ja bitte Zu Schnell/langsam

Mehr

Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II SS 2015. NoSQL. http://www.w3resource.com/mongodb/nosql.php. Dr. Christian Senger.

Fakultät für Informatik & Wirtschaftsinformatik DB & IS II SS 2015. NoSQL. http://www.w3resource.com/mongodb/nosql.php. Dr. Christian Senger. NoSQL http://www.w3resource.com/mongodb/nosql.php NoSQL 1 Short History of Databases 1960s - Navigational DBs CODEASYL (COBOL) IMS (IBM) 1980s to 1990s - Object Oriented DBs Object DB's Object-Relational-

Mehr

Aktuelle Entwicklungen

Aktuelle Entwicklungen PostgreSQL Aktuelle Entwicklungen (Hans-Jürgen Schönig), [HACKERS] Are we losing momentum? Bruce Momjian: August 2003 Momjian Blog: Postgres Is Hot Bruche Momjian Blog: June 7, 2008 I have attended or

Mehr

Objekt-relationales Mapping und Performance-Tuning

Objekt-relationales Mapping und Performance-Tuning Objekt-relationales Mapping und Performance-Tuning Thomas Krüger tkrueger@vanatec.com Agenda Wege um Daten zu lesen Wege um Daten zu modellieren Wege um Datenbanken effizient zu nutzen 2 2 Wege, Daten

Mehr

Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen

Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen DATA WAREHOUSE Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen Alfred Schlaucher, Detlef Schroeder DATA WAREHOUSE Themen Big Data Buzz Word oder eine neue Dimension

Mehr

MapReduce in der Praxis

MapReduce in der Praxis MapReduce in der Praxis Rolf Daniel Seminar Multicore Programmierung 09.12.2010 1 / 53 Agenda Einleitung 1 Einleitung 2 3 Disco Hadoop BOOM 4 2 / 53 1 Einleitung 2 3 Disco Hadoop BOOM 4 3 / 53 Motivation

Mehr

SOLISYON GMBH CHRISTIAN WOLF, BENJAMIN WEISSMAN. Optimierung von Abfragen in MS SQL Server DWH-Umgebungen

SOLISYON GMBH CHRISTIAN WOLF, BENJAMIN WEISSMAN. Optimierung von Abfragen in MS SQL Server DWH-Umgebungen WEITER BLICKEN. MEHR ERKENNEN. BESSER ENTSCHEIDEN. Optimierung von Abfragen in MS SQL Server DWH-Umgebungen SOLISYON GMBH CHRISTIAN WOLF, BENJAMIN WEISSMAN VERSION 1.0 OPTIMIERUNG VON ABFRAGEN IN MS SQL

Mehr

Relationale Datenbanken Kursziele

Relationale Datenbanken Kursziele Relationale Datenbanken Kursziele DB Grundlagen Daten-Modellierung Relationales Modell und DB => Praxis: Mit SQL als Anfragesprache Mit MySQL als DB RDB 1-1 Kursinhalt (Tage) 1. DB Einleitung / Entity-Relationship

Mehr

PostgreSQL Neues und Besonderes der führenden Open-Source-Datenbank

PostgreSQL Neues und Besonderes der führenden Open-Source-Datenbank PostgreSQL Neues und Besonderes der führenden Open-Source-Datenbank Harald Armin Massa Linux Tag Augsburg, 23.März 2013 PostgreSQL Wer ist das? Warum macht der Werbung für PostgreSQL? Was versucht er zu

Mehr

SQL Cockpit & SAP HANA Prüfen Sie Ihre SQL Abfragen auf HANA-Tauglichkeit

SQL Cockpit & SAP HANA Prüfen Sie Ihre SQL Abfragen auf HANA-Tauglichkeit SQL Cockpit & SAP HANA Prüfen Sie Ihre SQL Abfragen auf HANA-Tauglichkeit Johann Fößleitner Cadaxo GmbH email: johann.foessleitner@cadaxo.com Twitter: @foessleitnerj Agenda 1 SAP HANA Integrationsszenarien

Mehr

SimpleVOC-Yetanother. Bausteine für eine Key/Value- Datenbank

SimpleVOC-Yetanother. Bausteine für eine Key/Value- Datenbank SimpleVOC-Yetanother Memcached? Bausteine für eine Key/Value- Datenbank SimpleVOC Yet another memcached? Bausteine für eine Key/Value Datenbank. Theorie (Martin Schönert) Praxis (Frank Celler) Eine Weisheit

Mehr

MySQL Queries on "Nmap Results"

MySQL Queries on Nmap Results MySQL Queries on "Nmap Results" SQL Abfragen auf Nmap Ergebnisse Ivan Bütler 31. August 2009 Wer den Portscanner "NMAP" häufig benutzt weiss, dass die Auswertung von grossen Scans mit vielen C- oder sogar

Mehr

Index- und Zugriffsstrukturen für. Holger Brämer, 05IND-P

Index- und Zugriffsstrukturen für. Holger Brämer, 05IND-P Index- und Zugriffsstrukturen für Data Warehousing Holger Brämer, 05IND-P Index- und Zugriffstrukturen für Data Warehousing Materialisierte Sichten Bitmap-Indexe Verbundindexe Materialisierte Sichten gehören

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

Datenbanken und XML Passt das?

Datenbanken und XML Passt das? IBM Software Group Datenbanken und XML Passt das? Manfred Päßler IBM Software Group Germany manfred.paessler@de.ibm.com 4 Juli 2007, Berlin 2 XML vs. Relational

Mehr

MySQL Cluster und MySQL Proxy

MySQL Cluster und MySQL Proxy MySQL Cluster und MySQL Proxy Alles Online Diese Slides gibt es auch unter: http://rt.fm/s4p Agenda (Don't) Panic Web- und MySQL-Server MySQL Master-Master Cluster MySQL Proxy und Cluster MySQL Master-Slave/Master

Mehr

SINT Rest App Documentation

SINT Rest App Documentation SINT Rest App Documentation Release 1.0 Florian Sachs September 04, 2015 Contents 1 Applikation 3 2 Rest Service 5 3 SOAP Service 7 4 Technologiestack 9 5 Deployment 11 6 Aufgabe 1: Google Webservice

Mehr

Einführung in SQL. Sprachumfang: Indizes. Datensätzen. Zugriffsrechten

Einführung in SQL. Sprachumfang: Indizes. Datensätzen. Zugriffsrechten Einführung in SQL Die Sprache SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache für relationale Datenbanksysteme, die auf dem ANSI-SQL-Standard beruht. SQL wird heute von fast jedem Datenbanksystem

Mehr

PostgreSQL optimieren

PostgreSQL optimieren Open-Source-Tag Magdeburg - 11. Oktober 2008 Web: http://andreas.scherbaum.la/ E-Mail: andreas@scherbaum.biz PGP: 9F67 73D3 43AA B30E CA8F 56E5 3002 8D24 4813 B5FE 11. Oktober 2008 Inhaltsverzeichnis 1

Mehr

MySQL Cluster. Kai Voigt MySQL AB kai@mysql.com. Kiel, 17. Februar 2006

MySQL Cluster. Kai Voigt MySQL AB kai@mysql.com. Kiel, 17. Februar 2006 MySQL Cluster Kai Voigt MySQL AB kai@mysql.com Kiel, 17. Februar 2006 1 Agenda Warum? Wie? Wie genau? Was sonst? 2 Warum? 3 Kosten runter Hochverfügbarkeit (99,999%) Redundante Daten und Systeme Wiederherstellung

Mehr

Apache HBase. A BigTable Column Store on top of Hadoop

Apache HBase. A BigTable Column Store on top of Hadoop Apache HBase A BigTable Column Store on top of Hadoop Ich bin... Mitch Köhler Selbstständig seit 2010 Tätig als Softwareentwickler Softwarearchitekt Student an der OVGU seit Oktober 2011 Schwerpunkte Client/Server,

Mehr

IBM Informix Tuning und Monitoring

IBM Informix Tuning und Monitoring Seminarunterlage Version: 11.01 Copyright Version 11.01 vom 25. Juli 2012 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht. Copyright. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen

Mehr

ANDREAS PROUZA. Wien, 2015-03-27. andreaspr@aon.at andreas@prouza.at. http://www.prouza.at

ANDREAS PROUZA. Wien, 2015-03-27. andreaspr@aon.at andreas@prouza.at. http://www.prouza.at DB2 & SQL E I N F Ü H R U N G T U N I N G O P T I M I E R U N G S E C R E T S ANDREAS PROUZA andreaspr@aon.at andreas@prouza.at http://www.prouza.at Wien, 2015-03-27 1 Inhaltsverzeichnis 1 Inhaltsverzeichnis...

Mehr

MySQL Performance Tuning für Entwickler

MySQL Performance Tuning für Entwickler MySQL Performance Tuning für Entwickler Linux-Tage 2015, Chemnitz Oli Sennhauser Senior MySQL Consultant, FromDual GmbH oli.sennhauser@fromdual.com 1 / 29 FromDual GmbH Support Beratung remote-dba Schulung

Mehr

Datenbankstammtisch. Replikation in heterogenen Datenbankumgebungen am Beispiel des Sybase Replication Servers. 1. Februar 2006

Datenbankstammtisch. Replikation in heterogenen Datenbankumgebungen am Beispiel des Sybase Replication Servers. 1. Februar 2006 Datenbankstammtisch Replikation in heterogenen Datenbankumgebungen am Beispiel des Sybase Replication Servers 1. Februar 2006 Autoren: Andreas Reis, Sebastian Mehl Dipl.-Phys. Thomas Richter Gliederung

Mehr

Configuration Management mit Verbosy 17.04.2013 OSDC 2013. Eric Lippmann www.netways.de

Configuration Management mit Verbosy 17.04.2013 OSDC 2013. Eric Lippmann www.netways.de Configuration Management mit Verbosy 17.04.2013 OSDC 2013 Eric Lippmann Kurzvorstellung NETWAYS Expertise OPEN SOURCE SYSTEMS MANAGEMENT OPEN SOURCE DATA CENTER Monitoring & Reporting Configuration Management

Mehr

Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr?

Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr? Big Data Hype und Wirklichkeit Bringtmehrauchmehr? Günther Stürner, Vice President Sales Consulting 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights Überschrift 2 Copyright 2011, Oracle and/or

Mehr

Referenzielle Integrität SQL

Referenzielle Integrität SQL Referenzielle Integrität in SQL aus Referential Integrity Is Important For Databases von Michael Blaha (Modelsoft Consulting Corp) VII-45 Referenzielle Integrität Definition: Referenzielle Integrität bedeutet

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Installationsübersicht. A. Installationsübersicht

Inhaltsverzeichnis. Installationsübersicht. A. Installationsübersicht Inhaltsverzeichnis A. Installationsübersicht B. und Optimierungsbereiche B.1 Hardware B.2 OperatingSystem Z/OS B.3 Databasemanagementsystem DB2 B.4 Applikation C. Organisation BSS_Chart-library 1 Installationsübersicht

Mehr

Datenbank - Teil 3. Ziele: Eine Datenbank anlegen mit SQL. Daten eingeben mit SQL. Abfragen stellen mit SQL und PHP.

Datenbank - Teil 3. Ziele: Eine Datenbank anlegen mit SQL. Daten eingeben mit SQL. Abfragen stellen mit SQL und PHP. Ziele: Eine Datenbank anlegen mit SQL Daten eingeben mit SQL Abfragen stellen mit SQL und PHP 1 Datenbankserver Entwickelt von der schwedischen Aktiengesellschaft MySQL Unter GNU General Public License

Mehr

SQL Server 2014 Roadshow

SQL Server 2014 Roadshow 1 SQL Server 2014 Roadshow Kursleitung: Dieter Rüetschi (ruetschi@ability-solutions.ch) 2 Inhalt Allgemeine Informationen Buffer Pool Extension Column Store Index In Memory OLTP Scripting Security SQL

Mehr

MySQL Replikation. Erkan Yanar erkan.yanar@linsenraum.de linsenraum.de 19.11.2013. linsenraum.de

MySQL Replikation. Erkan Yanar erkan.yanar@linsenraum.de linsenraum.de 19.11.2013. linsenraum.de MySQL Replikation Erkan Yanar erkan.yanar@linsenraum.de linsenraum.de linsenraum.de 19.11.2013 Erkan Yanar erkan.yanar@linsenraum.de linsenraum.de (linsenraum.de) MySQL Replikation 19.11.2013 1 / 37 Who

Mehr

DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken

DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken DB2 SQL, der Systemkatalog & Aktive Datenbanken Lehr- und Forschungseinheit Datenbanken und Informationssysteme 1 Ziele Auf DB2 Datenbanken zugreifen DB2 Datenbanken benutzen Abfragen ausführen Den Systemkatalog

Mehr

Think Big. Skalierbare Anwendungen mit Azure. Aydin Mir Mohammadi Bluehands GmbH & co.mmunication KG

Think Big. Skalierbare Anwendungen mit Azure. Aydin Mir Mohammadi Bluehands GmbH & co.mmunication KG Skalierbare Anwendungen mit Azure Bluehands GmbH & co.mmunication KG 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Immer mehr Mehr Performance Mehr Menge Mehr Verfügbarkeit Skalierung http://www.flickr.com/photos/39901968@n04/4864698533/

Mehr

Transaktionen in der Praxis. Dr. Karsten Tolle

Transaktionen in der Praxis. Dr. Karsten Tolle Transaktionen in der Praxis Dr. Karsten Tolle Praxisbeispiel in Java Connection con = null; try { con = DriverManager.getConnection("jdbc:db2:sample"); } catch (Exception e) { e.printstacktrace(); } con.setautocommit(false);

Mehr

Allgemeines. veröffentlicht unter http://www.profv.de/uni/ lizensiert unter. Creative Commons BY-SA 3.0. XQuery in MS SQL Server 2005

Allgemeines. veröffentlicht unter http://www.profv.de/uni/ lizensiert unter. Creative Commons BY-SA 3.0. XQuery in MS SQL Server 2005 Volker Grabsch 14. Januar 2008 Allgemeines veröffentlicht unter http://www.profv.de/uni/ lizensiert unter Creative Commons BY-SA 3.0 Quelle Dieser Vortrag basiert auf dem Paper XQuery Implementation in

Mehr

Datensicherheit und Hochverfügbarkeit

Datensicherheit und Hochverfügbarkeit Datensicherheit und Hochverfügbarkeit 1. Instanzfehler Aussage: Instanzfehler werden durch Crash Recovery vom DBS automatisch behandelt. Recovery Zeiten? Ausfall von Speichersubsystem, Rechner,...? Ausfall

Mehr

PostgreSQL optimieren

PostgreSQL optimieren CLT 2010 13.-14.03.2010 Web: http://andreas.scherbaum.la/ E-Mail: andreas[at]scherbaum.biz PGP: 9F67 73D3 43AA B30E CA8F 56E5 3002 8D24 4813 B5FE 13.-14.03.2010 Was ist PostgreSQL? Relationale Datenbank

Mehr

The Unbreakable Database System

The Unbreakable Database System The Unbreakable Database System Real Application Cluster Unterföhring, 04.2005 M. Kühn 1 Comparisson HA - HA Ziele, DataGuard, HA Oracle, RAC RAC Features - Cache Fusion, TAF, Load Balancing RAC on Solaris

Mehr

Einführung in die Informatik II

Einführung in die Informatik II Einführung in die Informatik II Die Structured Query Language SQL Prof. Dr. Nikolaus Wulff SQL Das E/R-Modell lässt sich eins zu eins auf ein Tabellenschema abbilden. Benötigt wird eine Syntax, um Tabellen

Mehr

Erste Schritte, um selber ConfigMgr Reports zu erstellen

Erste Schritte, um selber ConfigMgr Reports zu erstellen Thomas Kurth CONSULTANT/ MCSE Netree AG thomas.kurth@netree.ch netecm.ch/blog @ ThomasKurth_CH Erste Schritte, um selber ConfigMgr Reports zu erstellen Configuration Manager Ziel Jeder soll nach dieser

Mehr