Analytische Bestimmung einer Datenallokation für Parallele Data Warehouses

Die stark wachsende Bedeutung der Analyse von Data Warehouse-Inhalten und bequemere Anfrageschnittstellen für Endbenutzer erhöhen das Aufkommen an OLAP-Queries signifikant. Bei der Reduktion des Arbeitsumfanges und dem Erreichen kurzer Antwortzeiten für diese komplexen Anfragen ist neben der Nutzung von Verarbeitungs- und I/O-Parallelität eine adäquate Datenallokation der Schlüssel zu guter Leistungsfähigkeit. Allerdings ist die Bestimmung einer geeigneten Fragmentierung und Allokation für große Datenmengen, wie sie z.B. in Form von Faktentabellen oder Indexstrukturen in relationalen Sternschemas vorliegen, ein schwieriges Problem. Hierfür existiert heutzutage praktisch keine Werkzeugunterstützung. Wir präsentieren daher einen Ansatz zur analytischen Bestimmung einer passenden multi-dimensionalen, hierarchischen Datenallokation. Unser Ansatz dürfte recht einfach in ein Werkzeug zur automatischen Unterstützung des Allokationsproblems integriert werden können

Analytische Bestimmung einer Datenallokation für Parallele Data Warehouses

Die stark wachsende Bedeutung der Analyse von Data Warehouse-Inhalten und bequemere Anfrageschnittstellen für Endbenutzer erhöhen das Aufkommen an OLAP-Queries signifikant. Bei der Reduktion des Arbeitsumfanges und dem Erreichen kurzer Antwortzeiten für diese komplexen Anfragen ist neben der Nutzung von Verarbeitungs- und I/O-Parallelität eine adäquate Datenallokation der Schlüssel zu guter Leistungsfähigkeit. Allerdings ist die Bestimmung einer geeigneten Fragmentierung und Allokation für große Datenmengen, wie sie z.B. in Form von Faktentabellen oder Indexstrukturen in relationalen Sternschemas vorliegen, ein schwieriges Problem. Hierfür existiert heutzutage praktisch keine Werkzeugunterstützung. Wir präsentieren daher einen Ansatz zur analytischen Bestimmung einer passenden multi-dimensionalen, hierarchischen Datenallokation. Unser Ansatz dürfte recht einfach in ein Werkzeug zur automatischen Unterstützung des Allokationsproblems integriert werden können

Analytische Bestimmung einer Datenallokation für Parallele Data Warehouses

Die stark wachsende Bedeutung der Analyse von Data Warehouse-Inhalten und bequemere Anfrageschnittstellen für Endbenutzer erhöhen das Aufkommen an OLAP-Queries signifikant. Bei der Reduktion des Arbeitsumfanges und dem Erreichen kurzer Antwortzeiten für diese komplexen Anfragen ist neben der Nutzung von Verarbeitungs- und I/O-Parallelität eine adäquate Datenallokation der Schlüssel zu guter Leistungsfähigkeit. Allerdings ist die Bestimmung einer geeigneten Fragmentierung und Allokation für große Datenmengen, wie sie z.B. in Form von Faktentabellen oder Indexstrukturen in relationalen Sternschemas vorliegen, ein schwieriges Problem. Hierfür existiert heutzutage praktisch keine Werkzeugunterstützung. Wir präsentieren daher einen Ansatz zur analytischen Bestimmung einer passenden multi-dimensionalen, hierarchischen Datenallokation. Unser Ansatz dürfte recht einfach in ein Werkzeug zur automatischen Unterstützung des Allokationsproblems integriert werden können