Verteilte Data Warehouses

Studienarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: Sehr gut, Johannes Kepler Universit?t Linz (Institut f?r Data and Knowledge Engineering), Sprache: Deutsch, Abstract: Um langfristige Entscheidungen treffen zu k?nnen, muss das Management einer Organisation gro e Mengen an Daten verarbeiten, die ?blicherweise in relationalen Datenbanken (RDBMS) gespeichert sind und SQL als Abfragesprache benutzen. Operative Datenbanken unterst?tzen diesen Prozess der Entscheidungsfindung allerdings nur ungen?gend. Ein Data Warehouse soll diese Unzul?nglichkeiten der operativen Datenhaltung beheben. Es wird daher auch als Decision Support System (DSS) bezeichnet. Zur Findung von strategischen Entscheidungen werden die Daten aus herk?mmlichen Datenquellen herausgeholt, transformiert, bereinigt, aggregiert und schlie lich redundant im Data Warehouse abgelegt. Dieser Prozess wird in regelm? igen Abst?nden durchgef?hrt, um die Aktualit?t der Daten zu gew?hrleisten. Nach einer ?bersicht ?ber die existierenden Data Warehouse Topologien folgt eine kurze Einf?hrung 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 erl?utert. Anschlie end werden einige Reduktionsalgorithmen zur Optimierung verteilter OLAP Abfragen erkl?rt. 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.

Author: Thomas Wetzlmaier

Publisher: Grin Verlag

Publication Date: Jul 04, 2007

Number of Pages: 40 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 3638656446

ISBN-13: 9783638656443