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

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

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

Transkript

1 Index- und Zugriffsstrukturen für Data Warehousing Holger Brämer, 05IND-P

2 Index- und Zugriffstrukturen für Data Warehousing Materialisierte Sichten Bitmap-Indexe Verbundindexe

3 Materialisierte Sichten gehören nicht zum SQL-Standard Anfrageoptimierung durch vorberechnete Anfrageergebnisse, z.b. Aggregationen g und Joins Bereitstellen replizierter Daten intelligentes Query Rewrite dies geht jedoch zu Lasten des Plattenspeichers.

4 Typen: Materialisierte Sichten Materialisierte Sichten mit Aggregationen Materialisierte Sichten die ausschließlich aus Joins bestehend Verschachtelte materialisierte Sichten

5 CREATE MATERIALIZED VIEW prod_sales_mv PCTFREE 0 TABLESPACE demo STORAGE (INITIAL 16k NEXT 16k PCTINCREASE 0) BUILD DEFERRED REFRESH COMPLETE ON DEMAND ENABLE QUERY REWRITE AS SELECT p.prod_name, SUM(s.amount_sold) FROM sales s, products p WHERE s.prod_id = p.prod_id GROUP BY pprod p.prod_name; Manuelle Aktualisierung: EXEC DBMS_ MVIEW.REFRESH (list=> prod _ sales_ mv );

6 CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON sales WITH SEQUENCE, ROWID (prod_id, cust_id, time_id, channel_id, promo_id, quantity_sold, amount_sold) INCLUDING NEW VALUES; CREATE MATERIALIZED VIEW sum_salessales BUILD IMMEDIATE REFRESH FAST ON COMMIT AS SELECT s.prod_id, s.time_id, COUNT(*) AS count_grp, SUM(s.amount_sold) sold) AS sum_dollar_sales, sales COUNT(s.amount_sold) AS count_dollar_sales, SUM(s.quantity_sold) AS sum_quantity_sales, COUNT(s.quantity_sold) sold) AS count_quantity_sales FROM sales s GROUP BY s.prod_id, s.time_id;

7 Bitmap-Indexe eignen sich besonders für Anwendungen mit komplexen Anfragebedingungen auf Spalten mit kleiner bis mittlerer Kardinalität einer geringen Menge an DML Transaktionen haben im Allgemeinen aber höhere Aktualisierungskosten sind daher wegen des überwiegend lesenden Zugriffs hervorragend für Data Warehousing geeignet

8 pid name geschlecht ht familienstand 1 Hans männlich ledig 2 Werner männlich verheiratet 3 Katrin weiblich geschieden 4 Peter männlich verheiratet 5 Anna weiblich NULL Beispiel: CREATE BITMAP INDEX person_familienstand ON person(familienstand); pid familienstand ledig verheiratet geschieden NULL

9 pid familienstand ledig verheiratet geschieden NULL SELECT name FROM person WHERE familienstand = 'ledig' OR familienstand = 'geschieden' Durch die eine OR-Verknüpfung der Bitvektoren von ledig und geschieden, lässt sich das Ergebnis sehr schnell berechnen: Das erste und dritte Tupel erfüllen somit die Bedingung

10 Verbundindexe (Join-Index) die Liste der Tupel, die im Join verbunden werden, wird im Index abgelegt im Join-Index werden die Verbindungen der Zeilen der Dimensionen mit der Faktentabelle abgelegt

11 Bestellung B_ROWID K_ID 0x x x x x x Kunde K_ROWID K_ID Nachname 0x Müller 0x Meier 0x Schulze 0x Voigt joinidx 0x100: {0x001, 0x002, } 0x101: {0x003, 0x004, } 0x102: { } CREATE INDEX joinidx ON Bestellung(Kunde.K_ID) USING Bestellung.K_ID = Kunde.K_ID K

12 Bitmap-Verbundindex Kombination von Bitmap-Index und Verbundindex Durch das Speichern des Verbundresultats, kann die Performance extrem verbessert werden und ein Join vermieden werden (Vorberechnung des Joins in Form von Indexen) Effizienter in der Speicherbelegung als materialisierte Verbundansichten Häufigste Verwendung in Star Schema Umgebungen

13 SELECT time_id, id c_id, amount_sold FROM sales; TIME_ID C_ID AMOUNT_SOLD JAN JAN JAN JAN SELECT c_id, c_gender FROM customers; C_ID C_GENDER M 2 M 3 F 4 M CREATE BITMAP INDEX sales_cust_gender_bjix ON sales(customers.c_gender) FROM sales, customers WHERE sales.c_id = customers.c_id LOCAL NOLOGGING COMPUTE STATISTICS;

14 SELECT sales.time_id, id customers.c_gender, c sales.amount_sold FROM sales, customers WHERE sales.cust_id = customers.cust_id; TIME_ID C_GENDER AMOUNT_SOLD JAN-98 M JAN-98 M JAN-98 F JAN-98 M 0

15 Quellen Oracle Database Data Warehousing Guide, 10g Release 2 (10.2) [http://download.oracle.com/docs/cd/b19306_01/server.102/b14223.pdf] Oracle Database SQL Reference, 10g Release 2 (10.2) [http://download.oracle.com/docs/cd/b19306_01/server.102/b14200.pdf] Datenbanken Implementierungstechniken (Gunter Saake, Andreas Heuer) [http://wwwiti.cs.uni-magdeburg.de/iti_db/biber2/b2-folien.html] Index- und dspeicherungsstrukturen (Kai-Uwe iu Sattler, Gunter Saake) [http://wwwiti.cs.uni-magdeburg.de/iti_db/lehre/dw/06-indexstrukturen- MD.pdf] Indexstrukturen für Data Warehouse (Kai-Uwe Sattler, Gunter Saake) [http://tu-ilmenau.de/fakia/fileadmin/template/fakia/strukt- Fakultaet_IA/ipim/dbis/dwt/dwt-8.pdf]

Datenbanken II. Holger Brämer, 05IND P. Sommersemester 2008

Datenbanken II. Holger Brämer, 05IND P. Sommersemester 2008 Datenbanken II Holger Brämer, 05IND P Sommersemester 2008 Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig (FH) Fachbereich Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften Thema: Index und Zugriffstrukturen

Mehr

Data-Warehouse-Technologien

Data-Warehouse-Technologien Data-Warehouse-Technologien Prof. Dr.-Ing. Kai-Uwe Sattler 1 Prof. Dr. Gunter Saake 2 1 TU Ilmenau FG Datenbanken & Informationssysteme 2 Universität Magdeburg Institut für Technische und Betriebliche

Mehr

Oracle 9i Einführung. Performance Tuning. Kurs. Teil 12 Materialized Views. Universität Hannover. Praxisbeispiel. Migration.

Oracle 9i Einführung. Performance Tuning. Kurs. Teil 12 Materialized Views. Universität Hannover. Praxisbeispiel. Migration. Kurs Oracle 9i Einführung Performance Tuning Teil 12 Materialized Views Timo Meyer Wintersemester 2005 / 2006 Seite 1 von 9 Seite 1 von 9 Agenda 1. Einführung Materialized Views 2. 3. Materialized View

Mehr

Optimale Performance durch Constraints im Data Warehouse

Optimale Performance durch Constraints im Data Warehouse Optimale Performance durch Constraints im Data Warehouse DOAG Konferenz, 17. November 2016 Dani Schnider, Trivadis AG @dani_schnider BASEL BERN BRUGG DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. GENF HAMBURG

Mehr

Materialized Views. Jan-Peter Timmermann. DOAG Regiotreffen Hamburg: Materialized Views Seite 1

Materialized Views. Jan-Peter Timmermann. DOAG Regiotreffen Hamburg: Materialized Views Seite 1 Materialized Views Jan-Peter Timmermann DOAG Regiotreffen Hamburg: Materialized Views Seite 1 Klassische View Sind virtuelle Tabellen Erstellung nicht aufwendig, da nur ein Eintrag im Data Dictionary vorgenommen

Mehr

Ausarbeitung Datenbanken II. Index- und Zugriffsstrukturen für Data-Warehousing

Ausarbeitung Datenbanken II. Index- und Zugriffsstrukturen für Data-Warehousing Ausarbeitung Datenbanken II Index- und Zugriffsstrukturen für Data-Warehousing Kevin Müller 05 INBT HTWK Leipzig Fachbereich Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften 13. Juni 2008 Zusammenfassung

Mehr

Materialisierte Sichten in Oracle

Materialisierte Sichten in Oracle Materialisierte Sichten in Oracle Seminar Intelligente Datenbanken Prof. Dr. Rainer Manthey Kai-Lin Pang 07. Juni 2005 Seminar Intelligente Datenbanken Materialisierte Sichten in Oracle 1 Überblick Motivation

Mehr

Datenbanken zur Entscheidungsunterstützung - Data Warehousing

Datenbanken zur Entscheidungsunterstützung - Data Warehousing Datenbanken zur Entscheidungsunterstützung - Data Warehousing Prof. Dr. T. Kudraß 1 Einführung Zunehmender Bedarf nach Analyse aktueller und historischer Daten Identifizierung interessanter Patterns Entscheidungsfindung

Mehr

Analytic Views: Einsatzgebiete im Data Warehouse

Analytic Views: Einsatzgebiete im Data Warehouse Analytic Views: Einsatzgebiete im Data Warehouse Dani Schnider Trivadis AG Zürich/Glattbrugg, Schweiz Einleitung Analytic Views sind eine der wesentlichen Erweiterungen in Oracle 12c Release 2. Durch zusätzliche

Mehr

Data Warehousing. Answering Queries using Views. Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik

Data Warehousing. Answering Queries using Views. Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Data Warehousing Answering Queries using Views Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Inhalt dieser Vorlesung Materialisierte Sichten Answering Queries Using Views Query Containment Ableitbarkeit

Mehr

Model Klausel - Der Excel-Killer von Oracle?

Model Klausel - Der Excel-Killer von Oracle? Model Klausel - Der Excel-Killer von Oracle? Andrea Kennel Trivadis AG Glattbrugg, Schweiz Schlüsselworte: Model Klausel, SQL, Data Warehousing, OLAP Zusammenfassung Ein Data Mart kann als ein Würfel mit

Mehr

Einführung relationale Datenbanken. Themenblock: Erstellung eines Cube. Schlüssel. Relationenmodell Relationenname Attribut. Problem.

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

Mehr

Themenblock: Erstellung eines Cube

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

Mehr

Inhalt. 1. Indextypen B*Baum-Index Reversed Key Index Bitmap Index Funktionsbasierter Index

Inhalt. 1. Indextypen B*Baum-Index Reversed Key Index Bitmap Index Funktionsbasierter Index Inhalt 1. Indextypen B*Baum-Index Reversed Key Index Bitmap Index Funktionsbasierter Index 2. Indexverwendung Vergleich von B*Baum und Bitmap Steuerung der Indexverwendung Richtlinien für die Indizierung

Mehr

6. Sichten, Integrität und Zugriffskontrolle. Vorlesung "Informa=onssysteme" Sommersemester 2015

6. Sichten, Integrität und Zugriffskontrolle. Vorlesung Informa=onssysteme Sommersemester 2015 6. Sichten, Integrität und Zugriffskontrolle Vorlesung "Informa=onssysteme" Sommersemester 2015 Überblick Sichten Integritätsbedingungen Zugriffsrechte SQL- Schema und SQL- Katalog Das Informa=onsschema

Mehr

Datenbanksysteme 2 Frühjahr-/Sommersemester 2014 28. Mai 2014

Datenbanksysteme 2 Frühjahr-/Sommersemester 2014 28. Mai 2014 Lehrstuhl für Praktische Informatik III Prof. Dr. Guido Moerkotte Email: moer@db.informatik.uni-mannheim.de Marius Eich Email: marius.eich@uni-mannheim.de Datenbanksysteme 2 8. Übungsblatt Frühjahr-/Sommersemester

Mehr

Enrico Genauck 37327 IN04

Enrico Genauck 37327 IN04 ANFRAGEOPTIMIERUNG IN ORACLE Enrico Genauck 37327 IN04 An!ageoptimierung in Oracle 1 ANFRAGEOPTIMIERUNG IN ORACLE Enrico Genauck 37323 IN04 Einleitung Die Optimierung einer Anfrage an eine relationale

Mehr

Datawarehouses, Materialized Views, Materialized View Logs, Query Rewrite

Datawarehouses, Materialized Views, Materialized View Logs, Query Rewrite Betrifft DWH1: Materialized Views für Data-Warehouses Art der Info Technische Info, Oracle8i Quelle Aus dem AI8-EF Kurs der Trivadis (Enterprise Features) Autor Andri Kisseleff (andri.kisseleff@trivadis.com)

Mehr

Datenbanken zur Entscheidungsunterstützung - Data Warehousing. Prof. Dr. T. Kudraß 1

Datenbanken zur Entscheidungsunterstützung - Data Warehousing. Prof. Dr. T. Kudraß 1 Datenbanken zur Entscheidungsunterstützung - Data Warehousing Prof. Dr. T. Kudraß 1 Einführung Zunehmender Bedarf nach Analyse aktueller und historischer Daten Identifizierung interessanter Patterns Entscheidungsfindung

Mehr

Einführung in SQL. 1. Grundlagen SQL. Structured Query Language. Viele Dialekte. Unterteilung: i. DDL (Data Definition Language)

Einführung in SQL. 1. Grundlagen SQL. Structured Query Language. Viele Dialekte. Unterteilung: i. DDL (Data Definition Language) Einführung in SQL 1. Grundlagen Structured Query Language Viele Dialekte Unterteilung: i. DDL (Data Definition Language) ii. iii. DML (Data Modifing Language) DRL (Data Retrival Language) 1/12 2. DDL Data

Mehr

Materialisierte Sichten in Oracle

Materialisierte Sichten in Oracle Seminar Intelligente Datenbanken AG Intelligente Datenbanken Prof. Dr. Rainer Manthey Sommersemester 2005 Materialisierte Sichten in Oracle Kai-Lin Pang 07. Juni 2005 Inhaltsverzeichnis 1 Motivation 3

Mehr

IT-Symposium 2008 05.06.2008

IT-Symposium 2008 05.06.2008 Selftuning Database Ein Traum oder Wirklichkeit Ralf Durben Oracle Deutschland GmbH www.hp-user-society.de 1 Die Arbeitswelt des Gestern, heute und morgen Früher Ein für wenige Datenbanken

Mehr

Optimale Performance durch Constraints im Data Warehouse

Optimale Performance durch Constraints im Data Warehouse Optimale Performance durch Constraints im Data Warehouse Dani Schnider Trivadis AG Zürich/Glattbrugg, Schweiz Einleitung Die Frage, ob und in welchem Umfang Datenbankconstraints in einem Data Warehouse

Mehr

Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse

Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse Oracle OLAP 11g: Performance für das Oracle Data Warehouse Marc Bastien Oracle BI Presales Agenda Performanceprobleme in Oracle DWH: gibt s das überhaupt? Mögliche Gründe und Lösungen

Mehr

StarView: mit statischem SQL dynamische Abfragen auf StarSchema

StarView: mit statischem SQL dynamische Abfragen auf StarSchema StarView: mit statischem SQL dynamische Abfragen auf StarSchema DOAG Konferenz 2013 Nürnberg, 19.-21. November 2013 Slavomir Nagy metafinanz Informationssysteme GmbH Wir fokussieren mit unseren Services

Mehr

Oracle 10g Einführung

Oracle 10g Einführung Kurs Oracle 10g Einführung Teil 5 Einführung Timo Meyer Administration von Oracle-Datenbanken Timo Meyer Sommersemester 2006 Seite 1 von 16 Seite 1 von 16 Agenda 1 Tabellen und Views erstellen 2 Indizes

Mehr

GROUP BY, HAVING und Sichten

GROUP BY, HAVING und Sichten GROUP BY, HAVING und Sichten Tutorübungen 09/33 zu Grundlagen: Datenbanken (WS 14/15) Michael Schwarz Technische Universität München 11.11 / 12.11.2014 1/12 GROUP BY HAVING Sichten Eine Tabelle studenten

Mehr

SQL. Fortgeschrittene Konzepte Auszug

SQL. Fortgeschrittene Konzepte Auszug SQL Fortgeschrittene Konzepte Auszug Levels SQL92 Unterteilung in 3 Levels Entry Level (i.w. SQL89) wird von nahezu allen DBS Herstellern unterstützt Intermediate Level Full Level SQL DML 2-2 SQL92 behebt

Mehr

3.17 Zugriffskontrolle

3.17 Zugriffskontrolle 3. Der SQL-Standard 3.17. Zugriffskontrolle Seite 1 3.17 Zugriffskontrolle Datenbanken enthalten häufig vertrauliche Informationen, die nicht jedem Anwender zur Verfügung stehen dürfen. Außerdem wird man

Mehr

Relationales Datenbanksystem Oracle

Relationales Datenbanksystem Oracle Relationales Datenbanksystem Oracle 1 Relationales Modell Im relationalen Modell wird ein relationales Datenbankschema wie folgt beschrieben: RS = R 1 X 1 SC 1... R n X n SC n SC a a : i=1...n X i B Information

Mehr

Erstellen einer Datenbank. Datenbankabfragen

Erstellen einer Datenbank. Datenbankabfragen Erstellen einer Datenbank Datenbankabfragen Überblick Die fünf Stationen Semantisches Modell Logisches Modell Prüfung auf Redundanz Abfragen Softwaremäßige Implementierung Zur Erinnerung: Semantisches

Mehr

XML-Datenaustausch in der Praxis Projekt TOMIS bei der ThyssenKrupp Stahl AG

XML-Datenaustausch in der Praxis Projekt TOMIS bei der ThyssenKrupp Stahl AG Mittwoch, 9. November 2005 13h00, Bruno-Schmitz-Saal 18. Deutsche ORACLE-Anwenderkonferenz XML-Datenaustausch in der Praxis Projekt TOMIS bei der ThyssenKrupp Stahl AG Volker Husemann Thyssen Krupp Stahl

Mehr

Datenbanksysteme I. Klausur zum Praktikum. Mehrere Professoren prüfen mit genau einem Beisitzer genau einen Studenten.

Datenbanksysteme I. Klausur zum Praktikum. Mehrere Professoren prüfen mit genau einem Beisitzer genau einen Studenten. Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme Wintersemester 1999/2000 Universität Augsburg, Institut für Informatik 25. Februar 2000 Prof. Dr. Werner Kießling A. Leubner, M. Wagner Datenbanksysteme

Mehr

XML in der Oracle Datenbank "relational and beyond"

XML in der Oracle Datenbank relational and beyond XML in der Oracle Datenbank "relational and beyond" Ulrike Schwinn (Ulrike.Schwinn@oracle.com) Oracle Deutschland GmbH Oracle XML DB Ein Überblick 1-1 Agenda Warum XML in der Datenbank? Unterschiedliche

Mehr

9. Sicherheitsaspekte

9. Sicherheitsaspekte 9. Sicherheitsaspekte Motivation Datenbanken enthalten häufig sensible Daten (z.b. personenbezogene oder unternehmenskritische) Vielzahl verschiedener Benutzer hat Zugriff (z.b. Anwendungen, Mitarbeiter,

Mehr

Nutzung der Oracle Database InMemory Option für SAP BW

Nutzung der Oracle Database InMemory Option für SAP BW Nutzung der Oracle Database InMemory Option für SAP BW Schlüsselworte Oracle, SAP-BW, InMemory, Star-Schema. Jörn Bartels Oracle München Einleitung In SAP BW wurde bisher ein erweitertes Snow Flake Schema

Mehr

SQL Optimizer und SQL Performance

SQL Optimizer und SQL Performance SQL Optimizer und SQL Performance Schlüsselworte SQL, Optimizer, Explain Plan, SQL Trace Marco Mischke Robotron Datenbank Software GmbH Dresden Einleitung Dieser Vortrag beschäftigt sich mit grundlegenden

Mehr

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird.

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird. Thomas Studer Relationale Datenbanken: Von den theoretischen Grundlagen zu Anwendungen mit PostgreSQL Springer, 2016 ISBN 978-3-662-46570-7 Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung,

Mehr

Performance by Design Wie werden performante ETL-Prozesse erstellt?

Performance by Design Wie werden performante ETL-Prozesse erstellt? Performance by Design Wie werden performante ETL-Prozesse erstellt? Reinhard Mense ARETO Consulting Bergisch Gladbach Schlüsselworte: DWH, Data Warehouse, ETL-Prozesse, Performance, Laufzeiten, Partitionierung,

Mehr

Einleitung. ROLLUP, CUBE und GROUPING. Markus Jägle (markus.jaegle@trivadis.com) Art der Info Technische Background Info (April 2002)

Einleitung. ROLLUP, CUBE und GROUPING. Markus Jägle (markus.jaegle@trivadis.com) Art der Info Technische Background Info (April 2002) Betrifft Autör: GROUPING_ID Markus Jägle (markus.jaegle@trivadis.com) Art der Info Technische Background Info (April 2002) Quelle Aus dem Oracle9i Data Warehousing Guide und den Kursen New Features Oracle9i

Mehr

Optimiertes Laden in die F-Fakten-Tabelle des SAP BW

Optimiertes Laden in die F-Fakten-Tabelle des SAP BW Optimiertes Laden in die F-Fakten-Tabelle des SAP BW Schlüsselworte SAP BW Index unusable. Einleitung Jörn Bartels Oracle München Mit Oracle Database 11g Release 2 kann das Laden der F-Fakten Tabelle in

Mehr

Vergessene (?) SQL- und PL/SQL- Funktionen

Vergessene (?) SQL- und PL/SQL- Funktionen Vergessene (?) SQL- und PL/SQL- Funktionen Folge 1 Vortrag DOAG-Regiogruppe Freiburg/Südbaden 29.01.13 bulk collect (1) Aufgabenstellung: ca. 50.000 eingelesene Werte an Hand einer ID auf eine vorhandene

Mehr

Bitmap Index. Hugo Colceag

Bitmap Index. Hugo Colceag Matrikelnummer 5467 / Sommersemester 25 29.6.25 Inhalt. Geschichte. Aufbau und Wirkungsweise 2. Varianten von Bitmap Indexen Standard BI Mehrkomponenten BI Bereichskodierte BI Mehrkomponenten-bereichskodierte

Mehr

Merge und andere schnelle Statements

Merge und andere schnelle Statements Merge und andere schnelle Statements Dr. Andrea Kennel InfoPunkt Kennel GmbH CH-8600 Dübendorf Schlüsselworte: Merge, Multitable Insert, Analytische Funktionen, hilfreiche Befehle für DWH und ETL Einleitung

Mehr

Oracle 9i Einführung Performance Tuning

Oracle 9i Einführung Performance Tuning Kurs Oracle 9i Einführung Performance Tuning Teil 13 Cluster Timo Meyer Wintersemester 2005 / 2006 Seite 1 von 14 Seite 1 von 14 1. Anordnung von Zeilen in einer Tabelle 2. Einführung 3. Cluster 4. Typen

Mehr

SQL: statische Integrität

SQL: statische Integrität SQL: statische Integrität.1 SQL: statische Integrität Im allgemeinen sind nur solche Instanzen einer Datenbank erlaubt, deren Relationen die der Datenbank bekannten Integritätsbedingungen erfüllen. Integritätsbedingungen

Mehr

Kurs. Teil 7 UNDO-Management. Universität Hannover. Agenda. Einführung. Nutzung RBS Oracle 9i Einführung Performance Tuning.

Kurs. Teil 7 UNDO-Management. Universität Hannover. Agenda. Einführung. Nutzung RBS Oracle 9i Einführung Performance Tuning. Kurs Oracle 9i Performance Tuning Teil 7 UNDO-Management Timo Meyer Wintersemester 2005 / 2006 Seite 1 von 23 Seite 1 von 23 1. 2. Nutzung des Rollback Segments 3. 4. 5. Größe von UNDO- TBS berechnen 6.

Mehr

Aufbau einer Oracle Datenbank

Aufbau einer Oracle Datenbank Aufbau einer Oracle Datenbank Eike Florian Petersen 29. Juni 2015 Inhaltsverzeichnis 1. Tablespaces 1.1 Konzept, Arten 1.2 Operationen 2. Arten von Dateien 2.1 Datendateien 2.2 Redolog-Dateien 2.3 Control-Dateien

Mehr

Nützliche Oracle 12c Features für Data Warehousing DOAG BI, 8. Juni 2016 Dani Schnider, Trivadis AG

Nützliche Oracle 12c Features für Data Warehousing DOAG BI, 8. Juni 2016 Dani Schnider, Trivadis AG Nützliche Oracle 12c Features für Data Warehousing DOAG BI, 8. Juni 2016 Dani Schnider, Trivadis AG BASEL BERN BRUGG DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. GENEVA HAMBURG COPENHAGEN LAUSANNE MUNICH STUTTGART

Mehr

SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software

SQL Tutorial. SQL - Tutorial SS 06. Hubert Baumgartner. INSO - Industrial Software SQL Tutorial SQL - Tutorial SS 06 Hubert Baumgartner INSO - Industrial Software Institut für Rechnergestützte Automation Fakultät für Informatik Technische Universität Wien Inhalt des Tutorials 1 2 3 4

Mehr

SQL Data Manipulation Language (DML) und Query Language (QL)

SQL Data Manipulation Language (DML) und Query Language (QL) Innsbruck Information System University of Innsbruck School of Management Information Systems Universitätsstraße 15 6020 Innsbruck SQL Data Manipulation Language (DML) und Query Language (QL) Universität

Mehr

Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle

Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle Fortgeschrittene OLAP Analysemodelle Jens Kübler Imperfektion und erweiterte Konzepte im Data Warehousing 2 Grundlagen - Datenanalyse Systemmodell Datenmodell Eingaben System Schätzer Datentypen Datenoperationen

Mehr

Analytische Funktionen erfolgreich eingesetzt

Analytische Funktionen erfolgreich eingesetzt Analytische Funktionen erfolgreich eingesetzt Dani Schnider Trivadis AG Glattbrugg, Schweiz Schlüsselworte: Analytische Funktionen, SQL, Performance Optimierung, Data Warehousing Zusammenfassung Analytische

Mehr

Die Anweisung create table

Die Anweisung create table SQL-Datendefinition Die Anweisung create table create table basisrelationenname ( spaltenname 1 wertebereich 1 [not null],... spaltenname k wertebereich k [not null]) Wirkung dieses Kommandos ist sowohl

Mehr

Aufgabe 1: [Logische Modellierung]

Aufgabe 1: [Logische Modellierung] Aufgabe 1: [Logische Modellierung] a) Entwerfen Sie für das von Ihnen entworfene Modell aus Aufgabe 2 des 1. Übungsblattes ein Star-Schema. b) Entwerfen Sie für das vorangegangene Modell einen Teil eines

Mehr

Introduction to Data and Knowledge Engineering. 6. Übung SQL

Introduction to Data and Knowledge Engineering. 6. Übung SQL Introduction to Data and Knowledge Engineering 6. Übung SQL Aufgabe 6.1 Datenbank-Schema Buch PK FK Autor PK FK ISBN Titel Preis x ID Vorname Nachname x BuchAutor ISBN ID PK x x FK Buch.ISBN Autor.ID FB

Mehr

Kapitel 3: Indices und Sichten

Kapitel 3: Indices und Sichten Kapitel 3: Indices und Sichten Data Warehousing und Mining - 1 Gliederung im folgenden: Klassifikation Aggregationsfunktionen, Materialisierte Sichten Grundsätzliche Alternativen beim Updaten materialisierter

Mehr

Generieren Sie die Befehle zum Sammeln von Statistiken auf diesen Objekten

Generieren Sie die Befehle zum Sammeln von Statistiken auf diesen Objekten Aufgabe 1_4_1: Überprüfen Sie die Schemata DOAG auf Objekte mit Stale Statistics Generieren Sie die Befehle zum Sammeln von Statistiken auf diesen Objekten delete from doag.order_line where order_line_id>8000000;

Mehr

SODA. Die Datenbank als Document Store. Rainer Willems. Master Principal Sales Consultant Oracle Deutschland B.V. & Co. KG

SODA. Die Datenbank als Document Store. Rainer Willems. Master Principal Sales Consultant Oracle Deutschland B.V. & Co. KG SODA Die Datenbank als Document Store Rainer Willems Master Principal Sales Consultant Oracle Deutschland B.V. & Co. KG vs No Anforderungskonflikte Agile Entwicklung Häufige Schema-Änderungen Relationales

Mehr

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #6. SQL (Teil 4)

WS 2010/11 Datenbanksysteme Fr 15:15 16:45 R 1.008. Vorlesung #6. SQL (Teil 4) Vorlesung #6 SQL (Teil 4) Fahrplan Besprechung der Übungsaufgaben Einschub: Self Joins (relevant fürs Praktikum) Dynamische Intergritätsbedingungen, das Trigger - Konzept von Oracle Prozedurale Erweiterungen,

Mehr

Oracle Old Features. Vortrag für die DOAG-Konferenz Uwe M. Küchler, Valentia GmbH

Oracle Old Features. Vortrag für die DOAG-Konferenz Uwe M. Küchler, Valentia GmbH Oracle Old Features Vortrag für die DOAG-Konferenz 2011 17.11.2011 Uwe M. Küchler, Valentia GmbH Zur Person Generation C=64 Seit über 25 Jahren in der IT tätig 1997-2000 bei Oracle Seither durchgehend

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

Laden von Data Marts auch mal komplex DOAG BI, 9. Juni 2016 Dani Schnider, Trivadis AG

Laden von Data Marts auch mal komplex DOAG BI, 9. Juni 2016 Dani Schnider, Trivadis AG Laden von Data Marts auch mal komplex DOAG BI, 9. Juni 2016 Dani Schnider, Trivadis AG BASEL BERN BRUGG DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. GENEVA HAMBURG COPENHAGEN LAUSANNE MUNICH STUTTGART VIENNA

Mehr

Views in SQL. 2 Anlegen und Verwenden von Views 2

Views in SQL. 2 Anlegen und Verwenden von Views 2 Views in SQL Holger Jakobs bibjah@bg.bib.de, holger@jakobs.com 2010-07-15 Inhaltsverzeichnis 1 Wozu dienen Views? 1 2 Anlegen und Verwenden von Views 2 3 Schreibfähigkeit von Views 3 3.1 Views schreibfähig

Mehr

Data Warehouse Technologien

Data Warehouse Technologien Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler Data Warehouse Technologien Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis vii 1 Einführung in Data-Warehouse-Systeme 1 1.1 Anwendungsszenario Getränkemarkt...............

Mehr

Data Warehousing Grundbegriffe und Problemstellung

Data Warehousing Grundbegriffe und Problemstellung Data Warehousing Grundbegriffe und Problemstellung Dr. Andrea Kennel, Trivadis AG, Glattbrugg, Schweiz Andrea.Kennel@trivadis.com Schlüsselworte Data Warehouse, Cube, Data Mart, Bitmap Index, Star Queries,

Mehr

Anwendungsentwicklung Datenbanken SQL. Stefan Goebel

Anwendungsentwicklung Datenbanken SQL. Stefan Goebel Anwendungsentwicklung Datenbanken SQL Stefan Goebel SQL Structured Query Language strukturierte Abfragesprache von ANSI und ISO standardisiert deklarativ bedeutet was statt wie SQL beschreibt, welche Daten

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

Abfragen (Queries, Subqueries)

Abfragen (Queries, Subqueries) Abfragen (Queries, Subqueries) Grundstruktur einer SQL-Abfrage (reine Projektion) SELECT [DISTINCT] {* Spaltenname [[AS] Aliasname ] Ausdruck} * ; Beispiele 1. Auswahl aller Spalten SELECT * ; 2. Auswahl

Mehr

Wirtschaftsinformatik (PWIN) 6. Mentorium. Wirtschaftsinformatik (PWIN), SS 2010, Professur für Mobile Business & Multilateral Security 1

Wirtschaftsinformatik (PWIN) 6. Mentorium. Wirtschaftsinformatik (PWIN), SS 2010, Professur für Mobile Business & Multilateral Security 1 Wirtschaftsinformatik (PWIN) 6. Mentorium Datenbanken Wirtschaftsinformatik (PWIN), SS 2010, Professur für Mobile Business & Multilateral Security 1 Datenmanipulationssprache SQL Gegeben sind die folgenden

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 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

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

Download:.../~rieche. gehalten am 2. Februar 2004. Stephan Rieche. Vortrag. Thema: Index Selection. von. Seminar Advanced Data Warehouse

Download:.../~rieche. gehalten am 2. Februar 2004. Stephan Rieche. Vortrag. Thema: Index Selection. von. Seminar Advanced Data Warehouse Seminar Advanced Data Warehouse Thema: Index Selection Vortrag von Stephan Rieche gehalten am 2. Februar 2004 Download:.../~rieche Inhalt des Vortrages 1. Einleitung - Was ist das Index Selection Problem?

Mehr

Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler. 2. Auflage. Data Warehouse Technologien

Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler. 2. Auflage. Data Warehouse Technologien Veit Köppen Gunter Saake Kai-Uwe Sattler 2. Auflage Data Warehouse Technologien Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis ix 1 Einführung in Data-Warehouse-Systeme 1 1.1 Anwendungsszenario Getränkemarkt...

Mehr

Datenbankoptimierung

Datenbankoptimierung Datenbankoptimierung Lehrveranstaltung Datenbanktechnologien Prof. Dr. Ingo Claßen Prof. Dr. Martin Kempa Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin Hardware c Ingo Claßen, Martin Kempa Architektur:

Mehr

Data Warehousing und Data Mining

Data Warehousing und Data Mining Data Warehousing und Data Mining Logische Optimierung Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Inhaltsübersicht Vorlesung Einleitung & Motivation Architektur Modellierung von Daten im DWH Umsetzung

Mehr

Automatisierte Datenmigration mit dynamischen SQL

Automatisierte Datenmigration mit dynamischen SQL Automatisierte Datenmigration mit dynamischen SQL Rolf Wesp Consultant Rolf.Wesp@trivadis.com Düsseldorf, 27. Oktober 2009 Baden Basel Bern Brugg Lausanne Zürich Düsseldorf Frankfurt/M. Freiburg i. Br.

Mehr

Tipps und Tricks in der Datenbankadministration

Tipps und Tricks in der Datenbankadministration Tipps und Tricks in der Datenbankadministration Nürnberg, 17. November 2011 Volker Mach - Fachbereichsleiter IT System Services MT AG Key Facts MT AG MANAGING TECHNOLOGY ENABLING THE ADAPTIVE ENTERPRISE

Mehr

Physische Datenbankdefinition in. Arthur Bauer

Physische Datenbankdefinition in. Arthur Bauer Physische Datenbankdefinition in Arthur Bauer Inhalt Cluster Index-Cluster Hash-Cluster Vor- und Nachteile Index-Organisierte Tabelle (IOT) Partitionierung STORAGE-Klausel in DDL Indexstrukturen Oracle

Mehr

6. Datendefinition in SQL

6. Datendefinition in SQL 6. Datendefinition in SQL Datendefinition Schema, Datentypen, Domains Erzeugen von Tabellen (CREATE TABLE) Schemaevolution: Ändern/Löschen von Tabellen Sichtkonzept (Views) CREATE VIEW / DROP VIEW Problemfälle

Mehr

Data Warehousing mit Oracle9i [E]TL mit External Tables & Table Functions. Peter Welker - Trivadis Deutschland GmbH

Data Warehousing mit Oracle9i [E]TL mit External Tables & Table Functions. Peter Welker - Trivadis Deutschland GmbH Data Warehousing mit Oracle9i [E]TL mit External Tables & Table Functions Peter Welker - Trivadis Deutschland GmbH Agenda DWH-Features für die ETL-Prozesse Change Data Capture External Tables Table Functions

Mehr

Sructred Query Language

Sructred Query Language Sructred Query Language Michael Dienert 11. November 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Ein kurzer Versionsüberblick 1 2 SQL-1 mit einigen Erweiterungen aus SQL-92 2 3 Eine Sprache zur Beschreibung anderer Sprachen

Mehr

Verteilungsmechanismen in verschiedenen RDBMS

Verteilungsmechanismen in verschiedenen RDBMS Verteilungsmechanismen in verschiedenen RDBMS Vorlesung im Wintersemester 2013 (Analyse verschiedener RDBMS-Produkte hinsichtlich angebotener Verteilmechanismen) Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 1 Zielstellung

Mehr

Oracle In-Memory & Data Warehouse: Die perfekte Kombination?

Oracle In-Memory & Data Warehouse: Die perfekte Kombination? Oracle In-Memory & Data Warehouse: Die perfekte Kombination? Dani Schnider Trivadis AG Zürich/Glattbrugg, Schweiz Einleitung Als Larry Ellison in einer Keynote im Juni 2014 die Oracle In-Memory Option

Mehr

6. Datendefinition in SQL

6. Datendefinition in SQL 6. Datendefinition in SQL Datendefinition Schema, Datentypen, Domains Erzeugen von Tabellen (CREATE TABLE) Schemaevolution: Ändern/Löschen von Tabellen Sichtkonzept (Views) CREATE VIEW / DROP VIEW Problemfälle

Mehr

Erzeugung und Veränderung von Tabellen

Erzeugung und Veränderung von Tabellen Datenbanken - Objekte Erzeugung und Veränderung von Tabellen Objekt Tabelle View Sequence Index Synonym Basiseinheit zum Speichern; besteht aus Zeilen und Spalten; Logische Repräsentation; kann Teilmengen

Mehr

Copyright 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 1997 Effiziente Speicherung für SAP 8.0 Jörn Bartels Architect Oracle Database Server Technologies 2 Effiziente Speicherungsformen Ziele Index Komprimierung Index Organized Tables Ergebnisse 3 Ziele

Mehr

Grundlagen von SQL. Informatik 2, FS18. Dr. Hermann Lehner (Material von Dr. Markus Dahinden) Departement Informatik, ETH Zürich

Grundlagen von SQL. Informatik 2, FS18. Dr. Hermann Lehner (Material von Dr. Markus Dahinden) Departement Informatik, ETH Zürich Grundlagen von SQL Informatik 2, FS18 Dr. Hermann Lehner (Material von Dr. Markus Dahinden) Departement Informatik, ETH Zürich Markus Dahinden 13.05.18 1 Grundlagen von SQL (Structured Query Language)

Mehr

Data Warehousing. Sommersemester 2005. Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik

Data Warehousing. Sommersemester 2005. Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Data Warehousing Sommersemester 2005 Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik ... Der typische Walmart Kaufagent verwendet täglich mächtige Data Mining Werkzeuge, um die Daten der 300 Terabyte

Mehr

Copyright 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Effiziente Speicherung für SAP Jörn Bartels Architect Oracle Database Server Technologies 2 Oracle 12c Jörn Bartels Architect Oracle Database Server Technologies 3 1997 Effiziente Speicherung für SAP

Mehr

Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2006/2007 Dr. W.-T. Balke 27. Nov. 2006 M. Endres, A. Huhn, T. Preisinger Lösungsblatt 5

Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2006/2007 Dr. W.-T. Balke 27. Nov. 2006 M. Endres, A. Huhn, T. Preisinger Lösungsblatt 5 Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2006/2007 Dr. W.-T. Balke 27. Nov. 2006 M. Endres, A. Huhn, T. Preisinger Lösungsblatt 5 Aufgabe 1: Projektion Datenbanksysteme I π A1,...,A n (π B1,...,B

Mehr

Aufbau des SELECT-Befehls. Im Folgenden werden zunächst Abfragen aus einer Tabelle vorgenommen.

Aufbau des SELECT-Befehls. Im Folgenden werden zunächst Abfragen aus einer Tabelle vorgenommen. Datenbankabfragen (Query) mit SQL (Structured Query Language) 1 Aufbau des SELECT-Befehls Im Folgenden werden zunächst Abfragen aus einer Tabelle vorgenommen. SQL-Syntax: SELECT spaltenliste FROM tabellenname

Mehr

Datenbanksysteme. Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern. Wintersemester 2015/16. smichel@cs.uni-kl.de

Datenbanksysteme. Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern. Wintersemester 2015/16. smichel@cs.uni-kl.de Datenbanksysteme Wintersemester 2015/16 Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern smichel@cs.uni-kl.de Verschachtelte (Engl. Nested) Anfragen Wieso und wo gibt es verschachtelte Anfragen? ˆ Unteranfragen

Mehr

SQL als ETL Tool. DOAG Konferenz Nürnberg 2014 Christian König, CGI Business Intelligence Expert 18. November CGI Group Inc.

SQL als ETL Tool. DOAG Konferenz Nürnberg 2014 Christian König, CGI Business Intelligence Expert 18. November CGI Group Inc. SQL als ETL Tool DOAG Konferenz Nürnberg 2014 Christian König, CGI Business Intelligence Expert 18. November 2014 CGI Group Inc. Referent: Christian König Business Intelligence Expert, CGI (Germany) GmbH

Mehr

Performance-Optimierung bei Datentransformationen. Christian Hellwig Aus unserer Projekt- und Schulungserfahrung

Performance-Optimierung bei Datentransformationen. Christian Hellwig Aus unserer Projekt- und Schulungserfahrung Betrifft Autor: Art der Info Quelle Performance-Optimierung bei Datentransformationen Christian Hellwig (christian.hellwig@trivadis.com) Technische Background Info Aus unserer Projekt- und Schulungserfahrung

Mehr

DOAG Regionaltreffen TABLE REORG. Klaus Reimers. Leiter Beratung & Entwicklung, ORDIX AG, Paderborn

DOAG Regionaltreffen TABLE REORG. Klaus Reimers. Leiter Beratung & Entwicklung, ORDIX AG, Paderborn DOAG Regionaltreffen TABLE REORG Klaus Reimers Leiter Beratung & Entwicklung, ORDIX AG, Paderborn kr@ordix.de Agenda Reorganisationsgründe - Extents - Blockfüllgrad - Migrated Rows Workarounds - Storage

Mehr

Datenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin

Datenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin Datenbanken SQL Einführung Datenbank in MySQL einrichten mit PhpMyAdmin PhpMyAdmin = grafsches Tool zur Verwaltung von MySQL-Datenbanken Datenbanken erzeugen und löschen Tabellen und Spalten einfügen,

Mehr

Oracle 9i Einführung Performance Tuning

Oracle 9i Einführung Performance Tuning Kurs Oracle 9i Einführung Performance Tuning Teil 3 Der Optimizer Timo Meyer Wintersemester 2005 / 2006 Seite 1 von 16 Seite 1 von 16 1. auf Tabellen 2. 3. Optimizer 4. Optimizer RBO 5. Optimizer CBO 6.

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