Verteilte Data Warehouses
јул. 2005 г. · GRIN Verlag
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Studienarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: Sehr gut, Johannes Kepler Universität Linz (Institut für Data and Knowledge Engineering), Sprache: Deutsch, Abstract: Um langfristige Entscheidungen treffen zu können, muss das Management einer Organisation große Mengen an Daten verarbeiten, die üblicherweise in relationalen Datenbanken (RDBMS) gespeichert sind und SQL als Abfragesprache benutzen. Operative Datenbanken unterstützen diesen Prozess der Entscheidungsfindung allerdings nur ungenügend. Ein Data Warehouse soll diese Unzulänglichkeiten der operativen Datenhaltung beheben. Es wird daher auch als Decision Support System (DSS) bezeichnet. Zur Findung von strategischen Entscheidungen werden die Daten aus herkömmlichen Datenquellen herausgeholt, transformiert, bereinigt, aggregiert und schließlich redundant im Data Warehouse abgelegt. Dieser Prozess wird in regelmäßigen Abständen durchgeführt, um die Aktualität der Daten zu gewährleisten. Nach einer Übersicht über die existierenden Data Warehouse Topologien folgt eine kurze Einführung in den Entwurf multidimensionaler Datenstrukturen. Der darauffolgende Abschnitt behandelt komplexe OLAP Abfragen anhand des MD-Join Operators. Weiters werden verschiedene relationale Operatoren in Verbindung mit dem MD-Join und die verteilte Auswertung von MD-Joins erläutert. Anschließend werden einige Reduktionsalgorithmen zur Optimierung verteilter OLAP Abfragen erklärt. Im darauffolgenden Abschnitt folgt die Realisierung des MD-Joins durch Abfragesprachen auf Basis von Standard SQL und EMF-SQL (Extended Multi-Feature SQL). Letzteres bietet einige Vorteile in der Formulierung von Verschachtelten Aggregaten.
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