Mit dieser Arbeit soll untersucht werden, ob die In-Memory Technologie die beiden Welten verknüpfen kann. Im ersten Schritt wird die In-Memory Technologie kurz vorgestellt und es werden die Begrifflichkeiten Online Transactional Processing (OLTP) und Online Analytical Processing (OLAP) erläutert. Anschließend wird untersucht, ob eine reine OLAP-basierte Datenbank die transaktionalen Funktionalitäten abdecken kann und ob diese eine rein reihenbasierte Speicherung ersetzen kann.
Nach dieser Untersuchung wird die hybride Struktur beleuchtet, ob sie die OLTP-basierten Datenbanken ablösen kann. Anschließend wird eine Bewertung dieser Möglichkeiten durchgeführt und ein Fazit gezogen.
Auf einen Blick
- Note: 1,7
- Vergleich von EXASOL und SAP HANA anhand transaktionaler Datenbankoperationen
- Bewertung anhand einer dreistufigen Punkteskala mit Begründungen im Anhang
- Einbeziehung der In-Memory-Marktstudie von areto consulting
- 3 Abbildungen und 6 Tabellen
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung und Zielsetzung
2 Erläuterung der Begrifflichkeiten
2.1 In-Memory Technologie
2.2 Säulen der In-Memory Technologie nach Plattner und Erläuterung der SanssouciDB
2.3 Reihenbasierte Speicherungsstruktur (OLTP) versus Spaltenbasierte Speicherungsstruktur (OLAP)
3 Ablösung der OLTP-basierten Datenbanken
3.1 Exklusiver Einsatz von OLAP-basierten In-Memory Datenbanken
3.2 Verwendung einer hybriden Struktur
3.3 Bewertung dieser Einsatzmöglichkeiten
4 Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themen
Die Arbeit untersucht, ob In-Memory-Datenbanken transaktionale und analytische Verarbeitung verbinden und herkömmliche OLTP-basierte Datenbanken ersetzen können. Dazu werden eine ausschließlich spaltenbasierte und eine hybride Speicherstruktur anhand von EXASOL und SAP HANA betrachtet und im Hinblick auf transaktionale Datenbankoperationen bewertet.
- Grundlagen der In-Memory-Technologie und Architektur der SanssouciDB
- Unterschiede zwischen OLTP und OLAP sowie zwischen Reihen- und Spaltenspeicherung
- Transaktionale Funktionen der spaltenbasierten Datenbank EXASOL
- Hybride Speicherung und Datenkompression bei SAP HANA
- Bewertung der Lösungen anhand typischer Datenbankoperationen
Auszug aus dem Buch
In-Memory Technologie
Hauptspeicherdatenbanksysteme speichern die Daten nicht auf der Festplatte, wie es traditionellen Datenbanksystemen (DBS) machen, sondern im Hauptspeicher. Das hat nach Loos (2011, S. 383) zur Folge, dass schneller auf die Daten zugegriffen werden kann und keine zeitintensiven Zugriffe auf die Festplatte von Nöten sind. Diese Ideen sind grundsätzlich nicht neu, da es nach Loos (2011, S. 384) bereits in den 1980er Untersuchungen zu diesem Thema gab. Jedoch hat das Thema erst in den letzten Jahren an Auftrieb gewonnen, da sich die technischen Möglichkeiten verbessert haben. So sind nach Matt (2012, S. 229) die Arbeitsspeicherpreise gefallen und die Entwicklung von 64-bit Prozessoren förderte die In-Memory Technologie zusätzlich, da nun auch größere Datenbestände im Hauptspeicher gehalten werden können und keine Beschränkung mehr bei vier Gigabyte besteht. Neben diesen beiden Fortschritten ist auch die Entwicklung der Multi-Core-Prozessoren (Multicore CPUs) förderlich gewesen, da nun auf einem Chip mehrere Hauptprozessoren vorhanden sind und damit mehrere Prozesse (z.B. Datenverarbeitung) gleichzeitig laufen können. Auf der Grundlage der technischen Fortschritte ergeben sich Möglichkeiten einer innovativen, zeitgemäßen Datenhaltung.
Ein wichtiger Vorteil der In-Memory Technologie ist vor allem die schnellere Verfügbarkeit von Daten. Nach Matt (2012, S. 230) können Prozesse nahezu in Echtzeit laufen und somit sind beispielsweise Ad-hoc Reports in Meetings möglich. Resultierend können Entscheidungen auf Basis der aktuellen Datenlage getroffen werden. Die schnellere Verfügbarkeit der Daten ermöglicht den Verzicht des ETL-Prozesses, der im traditionellen Data Warehouse die Daten von den operativen Systemen in die Auswertungsdatenbank lädt und gleichzeitig transformiert und vereinheitlicht. Der ETL-Prozess ist hier nicht notwendig, da die Analysen direkt auf die Daten in der Datenbank zugreifen können und nicht erst in ein anderes DBS geladen werden müssen. Neben diesem wichtigen Vorteil ist auch die vereinfachte Datenanalyse ein wichtiger Grund für die In-Memory Datenbanken. Nach Matt (2012, S. 230) können verschiedene Daten aus unterschiedlichen Einzelsystemen (z.B. ERP-System und Webanwendung) einfacher zusammengeführt werden, ohne dass zuvor eine aufwendige Konsolidierung stattfinden muss. Wie bereits angesprochen, entfällt der ETL-Prozess und deshalb entstehen hierbei keine Transformations- und Übertragungsfehler. Dementsprechend ist die Datenqualität bei In-Memory Datenbanken höher.
Eine wichtige Einsatzmöglichkeit der In-Memory Technologie ist das Controlling eines Unternehmens. Aufgrund der schnelleren Datenbereitstellung können Kennzahlen rascher abgerufen werden und Berichte stehen zeitnah zur Verfügung. Ein weiterer Nutzen zeichnet sich für das Management eines Unternehmens ab. Die Manager können mithilfe aktueller Live-Daten Entscheidungen treffen und Simulationen durchführen. Eine Einführung eines solchen In-Memory Systems ist jedoch mit einem hohen Aufwand verbunden, da viele Anpassungen in den operativen Systemen nötig sind. Des Weiteren muss die IT-Architektur des Unternehmens bereits auf eine 64-bit Infrastruktur umgestellt sein. Deshalb empfiehlt Matt (2012, S. 230) die Einführung nur bei einer hohen Anzahl an zeitlich kritischen Prozessen und Systemen.
Zusammenfassung der Kapitel
Einführung und Zielsetzung: Das Kapitel erläutert den Bedarf an aktuellen Daten und formuliert die Frage, ob In-Memory-Technologie transaktionale und analytische Verarbeitung zusammenführen kann.
Erläuterung der Begrifflichkeiten: Es stellt die Grundlagen der In-Memory-Technologie und die Architektur der SanssouciDB vor. Zudem vergleicht es OLTP und OLAP sowie reihen- und spaltenbasierte Speicherung.
Ablösung der OLTP-basierten Datenbanken: Anhand von EXASOL und SAP HANA werden eine spaltenbasierte und eine hybride Lösung untersucht. Anschließend werden ihre Möglichkeiten zur Ausführung transaktionaler Operationen bewertet.
Fazit und Ausblick: Das Kapitel fasst die Einschätzung der untersuchten Ansätze zusammen und betrachtet mögliche Entwicklungen bei Unternehmensanwendungen und Data Warehouses.
Schlüsselwörter
In-Memory-Technologie, Hauptspeicherdatenbank, OLTP, OLAP, Transaktionsverarbeitung, Datenanalyse, Reihenspeicherung, Spaltenspeicherung, hybride Speicherstruktur, EXASOL, SAP HANA, SanssouciDB, Datenkompression, Data Warehouse
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit?
Die Arbeit behandelt die Frage, ob In-Memory-Datenbanken herkömmliche transaktionale Datenbanken ersetzen und zugleich analytische Aufgaben übernehmen können.
Welche Themenfelder stehen im Mittelpunkt?
Im Mittelpunkt stehen Hauptspeicherdatenbanken, transaktionale und analytische Verarbeitung, Speicherstrukturen, Datenkompression und die Bewertung konkreter Datenbanklösungen.
Welche Forschungsfrage wird untersucht?
Untersucht wird, ob eine rein spaltenbasierte oder eine hybride In-Memory-Datenbank die Funktionen einer reihenbasierten OLTP-Datenbank abdecken kann.
Welche wissenschaftliche Vorgehensweise wird verwendet?
Die Arbeit wertet Fachliteratur, eine Marktstudie und Herstellerinformationen aus. Auf dieser Grundlage vergleicht und bewertet sie die transaktionalen Funktionen von EXASOL und SAP HANA anhand einer Punkteskala.
Was behandelt der Hauptteil?
Der Hauptteil erläutert zunächst die technischen Grundlagen und untersucht anschließend eine ausschließlich spaltenbasierte sowie eine hybride Datenbanklösung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind In-Memory-Technologie, OLTP, OLAP, Spaltenspeicherung, Reihenspeicherung, hybride Speicherstruktur, EXASOL und SAP HANA.
Welche Rolle spielen EXASOL und SAP HANA?
EXASOL dient als Beispiel für eine spaltenbasierte In-Memory-Datenbank, SAP HANA als Beispiel für eine Lösung mit reihen- und spaltenbasierter Speicherung.
Wie wird die Datenkompression veranschaulicht?
Die Arbeit erläutert anhand von Beispieldaten ein Datenlexikon, das längere Werte durch kürzere Kennungen ersetzt, und stellt weitere Kompressionsmöglichkeiten vor.
Welche Bedeutung hat die SanssouciDB?
An ihr erläutert die Arbeit den Aufbau einer In-Memory-Datenbank mit Verteilungsschicht, Haupt- und Delta-Speicher sowie nichtflüchtigem Speicher.
- Quote paper
- Carina Butz (Author), 2016, In-Memory Technologie. Untersuchung der Ersetzbarkeit von OLTP-basierten Datenbanken, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/335518
