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
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit der Frage, ob die In-Memory Technologie die bisherige Trennung von transaktionalen (OLTP) und analytischen (OLAP) Datenbanken überwinden kann. Die Arbeit untersucht, ob eine reine OLAP-basierte In-Memory Datenbank die Funktionalitäten von OLTP-Systemen abdecken kann und ob eine hybride Struktur eine Alternative zu traditionellen OLTP-Datenbanken darstellt.
- Erläuterung der In-Memory Technologie und der Unterschiede zwischen OLTP und OLAP
- Bewertung der Einsatzmöglichkeiten von In-Memory Datenbanken für transaktionale und analytische Aufgaben
- Analyse der Vor- und Nachteile einer reinen OLAP-basierten Datenbank im Vergleich zu einer hybriden Struktur
- Bewertung der potenziellen Vorteile einer gemeinsamen Verarbeitung von Daten in einem System
- Diskussion der Auswirkungen auf die IT-Infrastruktur und die Effizienz von Geschäftsprozessen
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einführung und Zielsetzung
Die Einführung stellt die aktuelle Bedeutung von In-Memory Data Management (IMDM) im Kontext von Big Data und Data Mining dar. Sie beleuchtet die Vorteile der In-Memory Technologie für die Datenanalyse und diskutiert die Frage, ob sie sowohl transaktionale als auch analytische Operationen effizient ausführen kann. Die Arbeit zielt darauf ab, die Ersetzbarkeit von OLTP-basierten Datenbanken durch In-Memory Technologie zu untersuchen.
2 Erläuterung der Begrifflichkeiten
Dieses Kapitel erläutert die grundlegenden Begrifflichkeiten der In-Memory Technologie, einschließlich der Unterscheidung zwischen OLTP und OLAP. Es werden die Säulen der In-Memory Technologie nach Plattner vorgestellt und die SanssouciDB als Beispiel erläutert. Darüber hinaus werden die Unterschiede zwischen reihenbasierten und spaltenbasierten Speicherstrukturen im Detail dargestellt.
3 Ablösung der OLTP-basierten Datenbanken
Dieses Kapitel untersucht die Möglichkeiten der Ablösung von OLTP-basierten Datenbanken durch In-Memory Technologie. Es werden zwei Szenarien betrachtet: der exklusive Einsatz von OLAP-basierten In-Memory Datenbanken und die Verwendung einer hybriden Struktur. Die Vor- und Nachteile dieser Einsatzmöglichkeiten werden diskutiert und bewertet.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die In-Memory Technologie, OLTP, OLAP, Big Data, Data Mining, Real-Time Data Warehousing, hybride Speicherstrukturen, Performancegewinn, Entscheidungsfindung und IT-Infrastruktur.
- 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
