Datenbanktechnologie für Data-Warehouse-Systeme: Konzepte und Methoden
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
dpunkt-Verl.
2003
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | dpunkt.lehrbuch
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| Beschreibung: | XV, 373 S. Ill. |
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Betriebswirtschaftlicher Ursprung des Data
1.2 Statistischer Ursprung des Data
1.3 Föderativer Ursprung des Data
1.4 Definition eines Data-Warehouse-Systems. 9
1.5 Ziel und Aufbau des Buches . 11
2 Aufbau von Data-Warehouse-Systemen 15
2.1 Eigenschaften eines Data-Warehouse-Systems . 16
2.1.1 Abgrenzung aus der Perspektive der Anwendung .16
2.1.2 Abgrenzung aus der Perspektive der Datenhaltung.19
2.1.3 Abgrenzung aus der Perspektive des Entwicklungsprozesses . 20
2.1.4 Zusammenfassung.21
2.2 Architektur eines Data-Warehouse-Systems.,. 22
2.2.1 Bestandteile eines Data-Warehouse-Systems., 22
2.2.2 Konfigurationen eines Data-Warehouse-Systems.25
2.3 Data-
2.3.1 Integration durch Nutzung der Quellsysteme .29
2.3.2 Integration durch Datenextraktion und Transformation .31
2.3.3 Schritte der Integration in einem Data-Warehouse-System .33
2.3.4 Zusammenfassung.37
Inhaltsverzeichnis
2.4 Data-Warehouse-Systeme als Analyseplattform. 38
2.4.1 Aufbereitung der Datenbasen .38
2.4.2 Nutzung der Data-Warehouse-Datenbasen .40
2.5 Metadatenverwaltung in Data-Warehouse-Systemen. 45
2.5.1 Aufgaben und Rolle der Metadatenverwaltung .46
2.5.2 Ebene der Metamodellierung.46
2.5.3 Basiskonzepte des CWM-Standards .48
2.6 Zusammenfassung. 51
3
3.1 Gründe multidirnensionaler Modellierung . 53
3.1.1 Motivation multidimensionaler Modellierung .53
3.1.2 Übersicht auswertungsorientierter Modellierungsansätze .56
3.1.3 Theorie der funktionalen Abhängigkeit .58
3.2 Graphbasierte Modellierungsansätze . 59
3.2.1 Grundlegende Graphstruktur .59
3.2.2 Erweiterungen durch neue Knotentypen.61
3.2.3 Knoten zur Modellierung der Abstraktion.63
3.3 Grundlagen der multidimensionalen Datenmodellierung . 64
3.3.1 Dimensionshierarchien .65
3.3.2 Fakten, Kennzahlen und Datenwürfel .61
3.3.3 Summierbarkeit im multidimensionalen Datenmodell .69
3.3.4 Zusammenfassung.73
3.4 Zugriff auf
3.4.1
3.4.2 Die
3.4.3 Die XML-basierte Anfragespezifikation XML
3.4.4 Zusammenfassung.82
Inhaltsverzeichnis
4 Relationale Strukturen und SQL-Operatoren 83
4.1 Das TPC-H/R-Szenario. 84
4.2 Relationales Star- und Snowflake-Schemamuster. 85
4.3 Das Muster der
4.3.1 Auswertungsschritte einer
4.3.2 Gruppierungen .92
4.3.3 Aggregationsfunktionen .93
4.4 Erweiterte Abbildungstechniken . 94
4.4.1 Abbildung klassenspezifischer Attribute .94
4.4.2 Unbalancierte Hierarchien.98
4.4.3 Irreguläre Hierarchien .100
4.5 Mehrfachgruppierungen . 102
4.5.1 Gruppierungsmengen.102
4.5.2
4.5.3 Hierarchische
4.5.4 Partielle
4.5.5 Zusammenfassung.111
4.6 Spezifikation sequenzbasierter Operationen. 112
4.6.1 Konzept der attributlokalen und tupelbasierten
Aggregation.112
4.6.2 Attributlokale Partitionierung .114
4.6.3 Sequenzorientierte Analysen.115
4.6.4 Bildung dynamischer Fenster.118
4.6.5 Wechselwirkung mit Mehrfachgruppierungen.119
4.6.6 Zusammenfassung.121
4.7 Fazit der relationalen Abbildung . 122
Inhaltsverzeichnis
5 Aufbau integrierter Datenbestände 123
5.1 Daten- und Schemaintegration. 124
5.1.1 Überblick der Daten- und Schemaintegrationsproblematik . 124
5.1.2 Techniken der Schemaintegration.126
5.1.3 Phasen der Datenbereinigung .133
5.1.4 Wahrung und Bewertung der Datenqualität.134
5.2 Extraktion aus Quellsystemen . 139
5.2.1 Eigenschaften der Quellsysteme.140
5.2.2 Zugriff auf heterogene Datenquellen.142
5.2.3 Export und Import.143
5.2.4 Externe Tabellen, Tabellenfunktionen und Kapselung.147
5.3 Datenübernahmeprozess in einem Data-Warehouse-System . 151
5.3.1 Explizite Datenübernahme. 151
5.3.2 Datenübernahme durch Replikation.155
5.4 Zusammenfassung. 158
6 Aufbau konsistenter Datenbestände 161
6.1 Konsistenz in Data-Warehouse-Systemen. 161
6.1.1 Konsistenzebenen in einem Data-Warehouse-System.162
6.1.2 Konsistenzgrade in einem Data-Warehouse-System.164
6.1.3 Zusammenfassung.165
6.2 Rekonstruktion global konsistenter Zustände. 166
6.2.1 Aktualisierung einzelner Relationen .166
6.2.2 Aktualisierung zusammengesetzter Relationen .169
6.3 Gegenseitige Konsistenz. 173
6.4 Auswahl von Hilfssichten . 177
Inhaltsverzeichnis xiii
6.5 Asynchrone Aktualisierung. 181
6.5.1 Bestimmung zeitabhängiger Nettoänderungen.182
6.5.2 Propagierung durch Vorwärts- und
Kompensationsanfragen .183
6.5.3 Beispiel zur Bestimmung zeitabhängiger Nettoänderungen . 184
6.5.4 Algorithmus der asynchronen Aktualisierung.186
6.6 Nebenläufige Aktualisierungen. 187
6.6.1 Externe Kompensation .189
6.6.2 Lokale Kompensation des Fehlerterms durch verzögerte
Änderungsermittlung.191
6.6.3 Lokale Kompensation des Fehlerterms durch iterative
Änderungsermittlung.193
6.7 Zusammenfassung. 197
7 Auf bau auswertungsbezogener Datenbestände 199
7.1 Unterstützung durch logische Zugriffspfade . 200
7.1.1 Rahmenmodell .200
7.1.2 Partitionierung von Datenbeständen .203
7.1.3 Explizite relationale Repräsentation materialisierter
Summendaten.208
7.1.4 Implizite relationale Abbildung von Summendaten.212
7.1.5 Zusammenfassung.215
7.2 Voraussetzungen für materialisierte Summendaten. 216
7.2.1 Theorie der Ableitbarkeit.216
7.2.2 Analyse des Problemraums.222
7.2.3 Zusammenfassung.230
7.3 Auswahl materialisierter Summendaten. 230
7.3.1 Einflussfaktoren und Kostenmodell.231
7.3.2 Statische Auswahlalgorithmen.232
7.3.3 Auswahlverfahren unter Berücksichtigung
von Aktualisierungskosten .237
7.3.4 Dynamische Ansätze zur Auswahl von Summendaten .242
7.3.5 Zusammenfassung.246
Inhaltsverzeichnis
7.4 Pflege materialisierter Summendaten . 246
7.4.1 Überblick über Aktualisierungsalternativen.247
7.4.2 Vollständige Aktualisierung von Summendaten.250
7.4.3 Inkrementelle Aktualisierung von Summendaten.254
7.4.4 Zusammenfassung.260
7.5 Fazit über den Aufbau analyseorientierter Datenbanken. 260
8 Optimierung von Data-Warehouse-Anfragen 263
8.1 Grundlegende Methoden der Anfrageverarbeitung. 264
8.1.1 Abstrakte Sicht auf die Anfrageverarbeitung .264
8.1.2 Interndarstellung einer SQL-Anfrage.266
8.1.3 Logische Optimierung.269
8.1.4 Physische Optimierung.274
8.1.5 Zusammenfassung.277
8.2 Nutzung materialisierter Summendaten. 277
8.3 Realisierungskonzepte des Gruppierungsoperators . 283
8.3.1 Sortierungsbasierte Realisierung einer einfachen
Gruppierung.283
8.3.2 Sortierungsbasierte Realisierung von OLAP-Funktionen .285
8.3.3 Realisierungskonzepte komplexer Gruppierungs¬
anweisungen über direkte Ableitbarkeit .288
8.3.4 Auflösung komplexer Gruppierungsweisungen
durch Gruppierung über Konstanten.294
8.3.5 Optimierung komplexer Gruppierungsanweisungen
für dünnbesetzte Datenräume.298
8.4 Realisierungskonzepte der Scan-Operation. 301
8.4.1 Einsatz klassischer baumstrukturierter Indexverfahren.302
8.4.2 Bitmap-Indexstrukturen .305
8.4.3
8.4.4 Zusammenfassung.316
Inhaltsverzeichnis xv
8.5 Realisierung der Verbundoperation . 317
8.5.1 Nutzung von Indexstrukturen für den Verbundoperator .317
8.5.2
8.5.3 Realisierungsalternativen der Verbundstrategie bei
Partitionen und Parallelität.325
8.5.4 Zusammenfassung.327
8.6 Fazit und Anwendungsrichtlinien . 327
8.6.1 Leistungsmessung.328
8.6.2 Leistungsoptimierung .329
9 Zusammenfassung und Ausblick 333
A
A.l Das TPC-H-Schema im Überblick. 335
A.2 Schemadefinition. 336
А.З
A.4 Definition von Hilfssichten. 339
A.5 Ladeskript der Datenbank für IBM DB2 V7.2. 340
A.6 Aktivieren der Integritätsbedingungen . 341
Abbildungsverzeichnis 343
Tabellenverzeichnis 347
Literaturverzeichnis 349
Stichwortverzeichnis 369 |
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