Datenbanken Unit 9: OLAP, OLTP und objektrelationale...

Organisatorisches SQL OLTP, OLAP, SAP, and Data Warehouse Objekt-relationale Datenbanken

DatenbankenUnit 9: OLAP, OLTP und objektrelationale

Datenbanken

Ronald Ortner

17. V. 2017

Ronald Ortner

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1 Organisatorisches

3 OLTP, OLAP, SAP, and Data WarehouseOLTP and OLAPSAPData Warehouse & OLAP

4 Objekt-relationale DatenbankenBeispielObjekt-relationale Datenbanken

Ronald Ortner

Organisatorisches

Nächste Woche entfallen VO und UE

Aktuelle ÜBeispiele bis in zwei Wochen

Noch drei Wissensüberprüfungen am 17.5., 31.5. und 7.6.

UE-Abschlusstest am 14. Juni(Gruppe 1: 14:45–16:00, Gruppe 2: 16:00–17:15 )

Am 21. Juni finden beide Übungsgruppen gleichzeitig statt(16–17:30 Uhr im RWZ HS).

Ronald Ortner

Heute:Nachbetrachtung WissensüberprüfungenDatentyp Date und Regular Expressions

Ronald Ortner

Nachbetrachtung Zwischentest

HAVING für Bedingungen an Aggregatfunktionen(Korrelierte Subqueries sind aufwendig, sollten also nurverwendet werden, wenn es wirklich notwendig ist!)COUNT 6= SUM

Kein GROUP BY ohne Aggregatfunktion!!!Eine Subtilität:Oft sollte im GROUP BY nicht der Ausdruck im SELECT sondernentsprechende id verwendet werden.

Ronald Ortner

OLTP and OLAP

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1 Organisatorisches

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OLTP and OLAP

OLTP vs. OLAP

OLTP: online transaction processingOnline-DatenbankanwendungenBeispiele: Bestellungen, Buchungen, etc.wichtig ist die Verarbeitung aktuell anfallender Daten→ viele Updates und neue Einträge in der Datenbank

OLAP: online analytical processingDatenbankanwendungen für Analyse und Decision SupportBeispiele: Trendanalyse, Big Datahistorische Daten sind wichtig→ viele Daten, die meist in aggregierter Form benötigt werden

Ronald Ortner

OLTP and OLAP

OLTP vs. OLAP

OLTP: online transaction processingOnline-DatenbankanwendungenBeispiele: Bestellungen, Buchungen, etc.wichtig ist die Verarbeitung aktuell anfallender Daten→ viele Updates und neue Einträge in der Datenbank

Ronald Ortner

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1 Organisatorisches

Ronald Ortner

SAP: Softwaresystem, hauptsächlich für OLTP

SAP hat drei Ebenen:großes relationales Datenbanksystem im HintergrundApplikationen, die auf Datenbank aufsetzenGUI

Zugriff auf dahinterliegende Datenbanken:Auf einige Tabellen kann normal via SQL zugegriffen werden.Dabei ist meist nur lesender Zugriff sinnvoll.Auf andere Tabellen kann nur via SAP zugegriffen werden.

Ronald Ortner

SAP hat drei Ebenen:großes relationales Datenbanksystem im HintergrundApplikationen, die auf Datenbank aufsetzenGUI

Zugriff auf dahinterliegende Datenbanken:Auf einige Tabellen kann normal via SQL zugegriffen werden.Dabei ist meist nur lesender Zugriff sinnvoll.Auf andere Tabellen kann nur via SAP zugegriffen werden.

Ronald Ortner

SAP hat drei Ebenen:große relationales Datenbanksystem im HintergrundApplikationen, die auf Datenbank aufsetzenGUI

Eigene Applikationen könne mit ABAP/4 geschrieben werden –Datenbankzugriff mit

Native SQL (mit speziellem User Interface)Open SQL (direkter Zugriff auf Datenbanken)

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Data Warehouse & OLAP

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1 Organisatorisches

Ronald Ortner

OLTP vs. OLAP

OLTP: online transaction processingOnline-DatenbankanwendungenBeispiele: Bestellungen, Buchungen, etc.wichtig ist de Verarbeitung aktuell anfallender Daten→ viele Updates und neue Einträge in der Datenbank

→ Es ist keine gute Idee, OLTP und OLAP auf derselben Datenbankauszuführen.

Ronald Ortner

OLTP vs. OLAP

OLTP: online transaction processingOnline-DatenbankanwendungenBeispiele: Bestellungen, Buchungen, etc.wichtig ist de Verarbeitung aktuell anfallender Daten→ viele Updates und neue Einträge in der Datenbank

→ Es ist keine gute Idee, OLTP und OLAP auf derselben Datenbankauszuführen.

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Data Warehouse

Grundidee von Data Warehouse:Operationale Datenbank für OLTPSpeichere regelmäßig (aber nicht online!) Daten von operationalerDatenbank in Data Warehouse

Datenbankschemata für Data Warehouse:Sternschema:

eine zentrale Faktentabelleandere Tabellen nicht normalisiert

Schneeflockenschema:eine zentrale Faktentabelleandere Tabellen normalisiert (→ benötigt mehr Joins)

Ronald Ortner

Data Warehouse

Ronald Ortner

Data Warehouse

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Roll Up und Drill Down

Abfragen auf Data Warehouse typischerweise in aggregierter Form(→ GROUP BY)

Drill down: mehr Attribute im GROUP BY

Roll up: weniger Attribute im GROUP BY

Daten können in einer Tabelle bzw. allgemein im “Data cube”dargestellt werden.

Ronald Ortner

Cube Operator

Data cube:

Ausführung aller nötigen Abfragen aufwendig

können Tabelle für Data cube speichern(mit NULL Werten, wo aggregiert wird)immer noch recht aufwendig und unpraktisch→ Idee: neuer SQL Operator CUBEVerwendung: GROUP BY CUBE( attr1, attr2, . . .)Weitere Möglichkeit:

speichern Tabelle, die maximal “drilled-down” istaggregieren diese Tabelle(weniger aufwendig als Aggregation jedesmal neu zu machen)

Ronald Ortner

Cube Operator

Data cube:

Ausführung aller nötigen Abfragen aufwendigkönnen Tabelle für Data cube speichern(mit NULL Werten, wo aggregiert wird)

immer noch recht aufwendig und unpraktisch→ Idee: neuer SQL Operator CUBEVerwendung: GROUP BY CUBE( attr1, attr2, . . .)Weitere Möglichkeit:

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Cube Operator

Data cube:

Ausführung aller nötigen Abfragen aufwendigkönnen Tabelle für Data cube speichern(mit NULL Werten, wo aggregiert wird)immer noch recht aufwendig und unpraktisch

→ Idee: neuer SQL Operator CUBEVerwendung: GROUP BY CUBE( attr1, attr2, . . .)Weitere Möglichkeit:

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Cube Operator

Data cube:

Ausführung aller nötigen Abfragen aufwendigkönnen Tabelle für Data cube speichern(mit NULL Werten, wo aggregiert wird)immer noch recht aufwendig und unpraktisch→ Idee: neuer SQL Operator CUBEVerwendung: GROUP BY CUBE( attr1, attr2, . . .)

Weitere Möglichkeit:speichern Tabelle, die maximal “drilled-down” istaggregieren diese Tabelle(weniger aufwendig als Aggregation jedesmal neu zu machen)

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Cube Operator

Data cube:

Ausführung aller nötigen Abfragen aufwendigkönnen Tabelle für Data cube speichern(mit NULL Werten, wo aggregiert wird)immer noch recht aufwendig und unpraktisch→ Idee: neuer SQL Operator CUBEVerwendung: GROUP BY CUBE( attr1, attr2, . . .)Weitere Möglichkeit:

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Row Store vs. Column Store

Typischerweise werden Tabellen zeilenweise gespeichert.

Bei vielen Spalten, kann es aus Performancegründen u.U. auchbesser sein, spaltenweise zu speichern:

Die meisten Abfragen betreffen nur wenige Spalten.Spaltenwerte sind ähnlicher und können leichter komprimiertwerden. Verwendung von Wörterbuch-Tabelle

Ronald Ortner

Typischerweise werden Tabellen zeilenweise gespeichert.Bei vielen Spalten, kann es aus Performancegründen u.U. auchbesser sein, spaltenweise zu speichern:

Ronald Ortner

Die meisten Abfragen betreffen nur wenige Spalten.

Spaltenwerte sind ähnlicher und können leichter komprimiertwerden. Verwendung von Wörterbuch-Tabelle

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Die meisten Abfragen betreffen nur wenige Spalten.Spaltenwerte sind ähnlicher und können leichter komprimiertwerden.

Verwendung von Wörterbuch-Tabelle

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Beispiel

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1 Organisatorisches

Ronald Ortner

Beispiel

Beispiel: Bücherdatenbank

Ronald Ortner

Beispiel

Wir führen IDs für Autoren, Bücher und Keywords ein.

Dann:eine Tabelle für jeden Entitätstyp (mit den IDs alsPrimärschlüssel):Autoren: {[a_id, Name]}Bücher: {[b_id, Titel, Verlag]}Keywords: {[k_id, Keyword]}eine Tabelle für jede Relation:schreibt: {[a_id, b_id]}hat_Keyword: {[b_id, k_id, Gewicht]}

→ brauchen fünf (!) Tabellen für einen Entitätstyp

Ronald Ortner

Beispiel

Wir führen IDs für Autoren, Bücher und Keywords ein.

Dann:eine Tabelle für jeden Entitätstyp (mit den IDs alsPrimärschlüssel):Autoren: {[a_id, Name]}Bücher: {[b_id, Titel, Verlag]}Keywords: {[k_id, Keyword]}eine Tabelle für jede Relation:schreibt: {[a_id, b_id]}hat_Keyword: {[b_id, k_id, Gewicht]}

→ brauchen fünf (!) Tabellen für einen Entitätstyp

Ronald Ortner

Objekt-relationale Datenbanken

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1 Organisatorisches

Ronald Ortner

Objektorientierte Erweiterungen

→ erweitern relationale Datenbanktheorie mit objektorientierten Ideen:

Mögliche Ansätze:

zusätzliche Struktur in Datenbanken:→ implizite Joins (keine Join-Bedingung nötig)

geben 1.NF auf und erlauben strukturierte Informationen:→ können z.B. mehrere Autoren oder Keywords speichern

Ronald Ortner

Mögliche Ansätze:

Ronald Ortner

Mögliche Ansätze:

Ronald Ortner

In objekt-relationaler Datenbank gibt es weiters:

Möglichkeit, Objekte mithilfe anderer Objekte zu definierenVererbungObjektmethoden

→ objekt-orientierte Programmiersprachen wie etwa Java

Ronald Ortner

Datenbanken Unit 9: OLAP, OLTP und objektrelationale...

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