10. Vorlesung: Datenorganisation SS 2007

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1 10. Vorlesung: Datenorganisation SS Parallele Transaktionen Drei-Ebenen Ebenen-Architektur 9.2 Verteilte Datenbanken 9.3 Client-Server Server-Datenbanken 9.4 Föderierte Datenbanken 9.5 Das Data-Warehouse Warehouse-Konzept Dipl.-Math Frank Köller Folie 2

2 Prinzip von Föderierten Datenbanken Drei-Ebenen Ebenen-Architektur für Datenbank- systeme wird um Föderierungsschicht ergänzt Vier-Ebenen Ebenen-Architektur Föderierungsschicht nimmt Integration vor, ohne das einzelne DBMS ihre Selbstständigkeit verlieren. Dipl.-Math Frank Köller Folie 3 Schematischer Aufbau Externes Schema Logisches Schema Internes Schema Föderierungsschicht Externes Schema Logisches Schema Internes Schema Relationales DBMS Netzwerk DBMS Dipl.-Math Frank Köller Folie 4

3 Aufgaben der Föderierungsschicht Schemaintegration auf fachlicher und technologischer Ebene Verwaltung von Informationen über verwaltete Datenobjekte Ort der Speicherung eingesetzte Technologie Aktive Komponente zur Aktualisierung des Datenbestandes Dipl.-Math Frank Köller Folie 5 Föderierte Datenbank mit Middleware Datenbanken der Abteilungen oder Einzelunternehmen bleiben autonom Entkopplung der Nutzer, Einhaltung der Konsistenz- bedingungen,, Anpassung von heterogenen Daten Dipl.-Math Frank Köller Folie 6

4 Arten datenbankorientierter Middleware Native Database Middleware: schafft Zugang zu einer bestimmten Datenbanksoftware, z. B. C++ + hohe Performance und flexibler Zugriff auf eine bestimmte Datenbanksoftware - Bei Austausch der Datenbanksoftware muss die Middleware mit ausgetauscht werden Call-level level interfaces (CLI): einheitliche Schnittstelle zu verschiedenen Typen von (relationalen) Datenbanken meist auf bestimmte Plattformen beschränkt eingeschränkte Bewältigung von Heterogenität z. B. ODBC (Open DataBasease Connectivity) ) von Microsoft) Dipl.-Math Frank Köller Folie 7 Arten datenbankorientierter Middleware Database Gateways (oder SQL Gateways): Zugang zu verschiedener DB-Software auf verschiedenen Plattformen Transformieren SQL-Anfragen in ein geeignetes Format, um eine Zieldatenbank auf einer Zielplattform anzusprechen Produkte: Enterprise Data Access (EDA/SQL) von Information Builder Distributed Relational Data Access (DRDA) von IBM (insbesondere Oracle, Sybase,, IBM) Remote Data Access (RDA), Standard basierend auf OSI Standard der SAG (SQL( Access Group) Dipl.-Math Frank Köller Folie 8

5 8 Parallele Transaktionen Drei-Ebenen Ebenen-Architektur 9.2 Verteilte Datenbanken 9.3 Client-Server Server-Datenbanken 9.4 Föderierte Datenbanken 9.5 Das Data-Warehouse Warehouse-Konzept Dipl.-Math Frank Köller Folie 9 OLTP (online transaction processing) Z. B. Buchung eines Fluges, Verarbeitung einer Bestellung Realisierung des operationalen Tagesgeschäfts OLTP-Anwendungen operieren auf dem jüngsten aktuell gültigen Zustand des Datenbestands Dipl.-Math Frank Köller Folie 10

6 OLAP (online analytical processing) z. B. Auslastung der Transatlantikflüge der letzten zwei Jahre? Auswirkung der Marketingstrategien? Bestandteil umfassender Entscheidungs- Unterstützungs-Systeme (strategische Unternehmensplanung) OLAP-Anwendungen Anwendungen verarbeiten große Datenmengen und greifen auf historische Daten zurück Dipl.-Math Frank Köller Folie 11 OLTP versus OLAP OLTP-Datenbanken sind auf Änderungstransaktionen mit Zugriff auf begrenzte Datenmengen optimiert. Operationale Datenbestände sind meist auf viele Datenbanken unterschiedlicher Hersteller verteilt. OLAP-Auswertungen Auswertungen benötigen Daten in konsolidierter, integrierter Form. OLAP-Anfragen Anfragen sind komplex und können die Leistungsfähigkeit der OLTP-Anwendungen beeinflussen. Dipl.-Math Frank Köller Folie 12

7 Nachteile von Analysen auf OLTP-Systemen Geringe Glaubwürdigkeit der Daten - Zeitliche Unterschiede - Unterschiedliche Algorithmen - Unterschiedliche Extraktionsebenen - Externe Daten - keine gemeinsame Datenquelle Probleme mit der Produktivität - Datenquellen suchen - Daten extrahieren - Daten aufbereiten Dipl.-Math Frank Köller Folie 13 Konzept des Data-Warehouse Integrierte Datenbank als Basis mit entscheidungsrelevanten Informationen über die einzelnen Unternehmensbereiche Filterung aus operativen Datenbanken externen Datenquellen Unterstützung der Anwender durch eine aggregierte Metadatenbank Dipl.-Math Frank Köller Folie 14

8 Eigenschaften eines Data-Warehouse Ein Data-Warehouse ist eine themenbezogene, integrierte, dauerhafte und zeitvariante Sammlung von Daten. Dipl.-Math Frank Köller Folie 15 Elemente eines Data-Warehouse (I) Transformationsprogramme vereinheitlichen Daten aus unterschiedlichen Quellen Datenbasis zur Sammlung der Daten des Informationsbedarfs (Data( Data-Warehouse im engeren Sinne) Archivsysteme zur Erhöhung der Leistungsfähigkeit bei starkem Datenwachstum Dipl.-Math Frank Köller Folie 16

9 Elemente eines Data-Warehouse (II) Metadatenbank verwaltet Informationen über alle Systemkomponenten technische und semantische Beschreibung der Daten in Datenbasis und Archiv Informationen über die Datenherkunft Informationen über Logik der Transformationsprogramme Informationen über Auswertungsmöglichkeiten Zugriff erfolgt grundsätzlich nur lesend! Dipl.-Math Frank Köller Folie 17 Schematischer Aufbau eines Data-Warehouse Dipl.-Math Frank Köller Folie 18

10 1. Schematransformation Integration der Einzelschemata Einmalige Durchführung Ziele: Vollständigkeit Korrektheit Minimalität Verständlichkeit Dipl.-Math Frank Köller Folie 19 Transformations-Prozess im Data- Warehouse (I) Transformations-Prozess im Data- Warehouse (II) 1. Schematransformation Konflikte Semantische Konflikte Beschreibungskonflikte Heterogenitätskonflikte Strukturkonflikte Dipl.-Math Frank Köller Folie 20

11 1. Schematransformation 2. Datentransformation Überführung der Daten in neue Schemata Durchführung bei jeder Transformation Synonym-,, Homonymkonflikte Vereinheitlichung von Kodierungen Integritätsbedingungen Dipl.-Math Frank Köller Folie 21 Transformations-Prozess im Data- Warehouse (III) Transformations-Prozess im Data- Warehouse (IV) 1. Schematransformation 2. Datentransformation 3. Datenbereinigung Durchführung bei jeder Transformation Korrektheit fehlerhafter bzw. Ergänzung unvollständiger Daten Referenzielle Integrität beachten Gewährleistung hoher Datenqualität Nachvollziehbarkeit Dipl.-Math Frank Köller Folie 22

12 Literatur Kemper, A.; Eickler,, A.: Datenbanksysteme. Oldenbourg Verlag, 3. Auflage 1999, S und Muksch,, H.; Behme,, W.: Das Data-Warehouse Warehouse-Konzept als Basis einer unternehmensweiten Informationslogik. In Muksch, H.; Behme,, W.: Das Data-Warehouse Warehouse-Konzept. Gabler,, 2. Auflage 1997, S Conrad, S.: Föderierte Datenbanksysteme Konzepte der Datenintegration. Springer Dipl.-Math Frank Köller Folie 23 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Dipl.-Math Frank Köller Folie 24

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