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.
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
A Anhang
A.1 Tabelle für die Bewertung von EXASOL
A.2 Tabelle für die Bewertung von SAP HANA
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, ob die In-Memory Technologie in der Lage ist, die Trennung zwischen transaktionalen (OLTP) und analytischen (OLAP) Systemen aufzuheben, indem sie deren Funktionalitäten in einer gemeinsamen Datenbankarchitektur vereint. Das primäre Ziel ist die Evaluierung, ob hybride Speicherstrukturen oder rein analytische Ansätze eine Ablösung traditioneller, rein zeilenbasierter OLTP-Datenbanken ermöglichen können.
- Grundlagen der In-Memory Technologie und deren technische Säulen
- Gegenüberstellung von reihen- und spaltenbasierten Speicherstrukturen
- Analyse der Leistungsfähigkeit von EXASOL und SAP HANA im transaktionalen Kontext
- Evaluierung der hybriden Speicherstruktur als Schlüssel zur Systemintegration
Auszug aus dem Buch
2.1 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.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einführung und Zielsetzung: Hinführung zum Thema In-Memory Data Management und Definition der Forschungsfrage zur Ablösung klassischer OLTP-Systeme.
2 Erläuterung der Begrifflichkeiten: Erläuterung der technologischen Grundlagen von In-Memory Systemen sowie der Unterschiede zwischen zeilen- und spaltenbasierten Speicherstrukturen.
3 Ablösung der OLTP-basierten Datenbanken: Detaillierte Untersuchung von EXASOL und SAP HANA sowie deren Eignung für transaktionale Anforderungen anhand hybrider Architekturen.
4 Fazit und Ausblick: Zusammenfassende Bewertung der Ergebnisse mit dem Resultat, dass insbesondere hybride Systeme wie SAP HANA die Integration von OLTP und OLAP ermöglichen.
A Anhang: Detaillierte tabellarische Bewertungen der betrachteten Datenbanklösungen.
Schlüsselwörter
In-Memory Technologie, OLTP, OLAP, SAP HANA, EXASOL, Datenhaltung, hybride Speicherstruktur, Data Dictionary, Echtzeit, Datenbankarchitektur, Transaktionsverarbeitung, Performance, Business Intelligence, Data Warehouse, Arbeitsspeicher.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, ob die In-Memory Technologie die traditionelle Trennung von transaktionalen (OLTP) und analytischen (OLAP) Datenbanksystemen überwinden kann.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf In-Memory Datenmanagement, Speicherungsstrukturen (Zeile vs. Spalte), hybriden Datenbankarchitekturen und der Bewertung führender Anbieter wie SAP HANA und EXASOL.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Die zentrale Frage ist, ob durch den Einsatz moderner In-Memory Datenbanken auf rein transaktionale OLTP-Systeme verzichtet werden kann.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es erfolgt eine Literaturanalyse kombiniert mit einer vergleichenden Untersuchung technischer Funktionen und Einsatzmöglichkeiten der Datenbanken EXASOL und SAP HANA.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil widmet sich der technischen Erläuterung von In-Memory Architekturen sowie der Prüfung, wie verschiedene Datenbanklösungen mit transaktionalen und analytischen Aufgaben umgehen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind In-Memory, OLTP, OLAP, hybride Speicherung, SAP HANA, EXASOL und Echtzeit-Datenverarbeitung.
Wie schneidet EXASOL in der Bewertung ab?
EXASOL bietet zwar technische Ansätze für Transaktionen, ist jedoch primär für analytische Aufgaben optimiert, weshalb es eine Ablösung klassischer OLTP-Datenbanken nicht vollständig leistet.
Warum ist SAP HANA für transaktionale Prozesse besser geeignet?
Aufgrund des hybriden Ansatzes, der sowohl spalten- als auch reihenbasierte Speicherung unterstützt, kann SAP HANA transaktionale Operationen performanter abwickeln.
- Arbeit zitieren
- Carina Butz (Autor:in), 2016, In-Memory Technologie. Untersuchung der Ersetzbarkeit von OLTP-basierten Datenbanken, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/335518
