Schema - Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden

Datenbankunterstützung für
Data-Warehouse-Systeme
Von statistischen Datenbanken zum KDD
Technische Universität Dresden
Fakultät für Informatik
Institut für Systemarchitektur
Professur für Datenbanksysteme
Wolfgang Lehner
DB-Stammtisch, 12.11.2003
Inhaltsübersicht
Teil 1:
Einleitung
Teil 2:
Anwendungen
Teil 3:
Datenbanktechnik
Historie
Multidimensionale
Analyse
Optimierungsmöglichkeiten
Infrastruktur
Assoziationsregeln
MatViews
Cluster-Suche
Von Statistischen Datenbanken zum KDD
© Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Lehner
Von statistischen Datenbanken zum KDD
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2
1 EINLEITUNG: HISTORIE UND ANWENDUNGEN
❏ Statische Auswertung empirisch erfasster Massendaten
• erste erfolgreiche Anwendung von Datenverarbeitungsanlagen
• 1890 Geburtsstunde
•
rechnergestützte Auswertung der amerikanischen und österreichischen
Volkszählungsdaten
•
Verwendung von Hollerith-Maschinen
• bis in die 50er Jahre
•
Dominanz der elektromechanischen
Lochkartenmaschine (Bull, 1925)
• weitere Meilensteine
•
Transistortechnologie
(v. Neumann-Konzept!)
•
Magnettrommelspeicher
(Billing & Booth, 1947)
•
Magnetband im Mark III (Aiken)
• ... zukünftige Entwicklungen ...
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Einleitung: Historie und Anwendungen
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3
Datenbankgestützte Auswertung von Massendaten
❏ ... von statistischen Datenbanken zu Data-Warehouse-Systemen
• 1970: Codd stellt das relationale Datenmodell vor
• 1975
•
1st SIGMOD-Datenbankkonferenz, San Jose (CA)
•
1st VLDB-Konferenz, Framingham (MA)
• 1981: 1st LBL Workshop on Statistical Database Management, Melno Park (CA)
SSDB
Auswertung
wissenschaftlicher
Datenbestände
Zensusdaten
Betriebswirtschaftliche
Kennzahlen
MIS / EIS / Reporting / ...
• 1995: Definition: “Data-Warehouse-System” von W.H. Inmon
• 200x: Datenbankbasierte Infrastruktur für Integration und Analyse
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Typische SSDB-/Data-Warehouse-Anwendungen
❏ Palomar Observatory Sky Survey Projekt
•
3 Terabyte Bilddaten
•
schätzungsweise 2 Milliarden astronomisch relevante Objekte
•
Auswertung: SKICAT (http://www-aig.jpl.nasa.gov/public/mls/skicat/skicat_home.html)
•
Bildsegmentierung und Feature-Belegung (40 Attribute)
•
Klassifikation von Objekten (Sterne bzw. Galaxien)
❏ NASA Earth Observing System (EOS)
• 1,9 TeraByte Datenvolumen pro Tag
(10 PetaByte Gesamtvolumen)
• Erfassungszeitraum: 15 Jahre
• nur 10% des Datenmaterials wird analysiert
• Echtzeit-Übernahme des Messdatenstroms
(51 MegaBit/sec bzw. 553 GigaByte pro Tag)
• jährlich ca. 100.000 Benutzer der EOS-Datenbank
mittlere Objektgröße als Resultat einer Anfrage: 10 MegaByte
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Betriebswirtschaftlicher Bereich
❏ Woolworth
• 800 Filialen, 45000 Produkte, 16.000 Angestellte
• 300 Millionen Kundentransaktionen / Jahr
• zwischen 32-750 parallele Benutzer des DWS
• Zentrales DHW integriert 20 operative Systeme
(Verkaufszahlen, Lagerverwaltung, Planungsinstrumente, ...)
➪ enormer Integrationsaufwand
❏ BMW-Group
• 97.300 Angestellte, 40Mrd. Euro Umsatz
• zweistufige IT-Infrastruktur
• Zentrale IT pflegt seit 20 Jahren UWDM
• Resort-IT-Projekte müssen sich gegenüber dem UWDM abgleichen
➪ minimaler Integrationsaufwand beim Aufbau eines zentralen DWS
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Klassisch statistischer Bereich
❏ GfK Nürnberg
Gesellschaft für Absatz, Markt- und Konsumforschung
• weltweit tätig, Marktführerschaft in Europa, Kooperationen in USA und Asien
• TV-Einschaltquotenermittlung, Außenwerbung, Regionalforschung, Ad-HocMarktforschung, Konsumentenverhalten
• DWH im Bereich Non-food
•
250.000 betrachtete Artikel, 8000 Geschäfte in Deutschland (15 Kanäle, 50 Regionen)
•
wöchentliche/monatliche Berichtsperiodizität
•
Aufzeichnung aller Abverkäufe von Gebrauchs- und Konsumartikel
•
Datenbestand online: 5 Jahre für Trendanalyse
❏ Beispiel IMS Health
• erfasst seit 1969 alle in Apotheken eingelösten (Kassen-) Rezepte
•
Identifikation von Arzneimitteln und verschreibenden Arzt
•
Klassifikation nach geographischen Aspekten, Fachrichtungen, Wirkstoffen
•
Kunden: überwiegend Pharmafirmen
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Methoden im Bereich der statistischen Datenanalyse
Analyse
Integration
Extraktion
Transformation
Schemaanpassung
Datenanpassung
Laden
Reporting,...
gemeinsame
Datenbasis
- logisch konsistent
- physisch optimiert
Business
Intelligence
OLAP
Data
Mining
Knowledge
Discovery
...
Data-Warehouse-Systeme
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Versuch einer Definition
❏ ... nach W.H. Inmon
• A Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-varying, non-volatile
collection of data in support of the management's decision-making process.
❏ ... nach Fayyad, Piatetsky-Shapiro & Smyth 1996
• Knowledge Discovery in Databanken (KDD) ist der Prozess der (semi-)
automatischen Extraktion von Wissen aus Datenbanken, das
gültig,
bisher unbekannt und
potentiell nützlich ist.
• Data Mining ist die Anwendung effizienter Algorithmen, die die in einer Datenbank
enthaltenen Muster liefern.
Data Mining
Vorgehensmodelle ...
Interpretation
Evaluation
Wissen
Transformation
Vorverarbeitung
Fokussieren
Selektion
vorverarbeitete
Muster
transformierte
Daten
Daten
Daten
Zieldaten
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9
Anforderungen an das Datenbanksystem
Data
Mining
Erweiterung der
Anfragesprache
Komplexität
der Anwendung
OLAP
Reporting,...
SQL
Interne Unterstützung/
Optimierung
Integration von
Funktionalität
in das DBS
Datenbankverwaltungssystem
Datenbank
Datenbanksystem
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Gründe für den Einsatz von Datenbanksystemen
❏ Konsistenzerhaltung der Datenbasis
• strukturelle Konsistenz
•
Widerspruchsfreiheit: logische und physische Konsistenz
•
Vermeidung redundanter Daten (keine privaten / lokale abgelegten) Daten
• operationale Konsistenz
•
Transaktionenkonzept
❏ Effizienz
• Unterstützung bei der Suche nach abgelegten Daten
• Deskriptive Formulierung von Anfragen
❏ Fehlertoleranz
• Synchronisation im Mehrbenutzerbetrieb
• Abfangen von System-, Geräte- und Medienfehler
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Gründe für den Einsatz von Datenbanksystemen (2)
❏ Integrationswerkzeug
• ANSI/SPARC 3-Schema-Schichtenarchitektur
Anwendungen
Externe Schemata
Datenneutralität
Transformation
Konzeptionelles Schema
.
.
.
Datenunabhängigkeit
Interne Schemata
Speichermedien
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Komponenten eines Data-Warehouse-Systems
Data-Warehouse-System
Konzept.
Schema
Metadaten-Repositorium
Externe
Schemata
Bereich zur
Datenanalyse
Data-Mart-Datenbasen
Interne Aktualisierung
Bereich zur
Datenbereitstellung
Dispositive
Datenbasis
Detaildaten
ANSI SPARC
3-SchemaSchichtenarchitektur!
Summendaten
Interne Aktualisierung
Bereich zur
Datenkonsolidierung
Konsolidierte
Datenbasis
Externe Aktualisierung
Interne Aktualisierung
Interne
Schemata
Transformation
Basisdaten
OperationalData-StoreSysteme
Bereich zur
Datenbeschaffung
und Transformation
Externe Aktualisierung
Externe
Aktualisierung
Quellsysteme
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Data-Warehouse-System als Integrationsplattform
Externe Schemata
Externe
Schemata
Konzeptionelles
Schema
Externe
Schemata
Data-MartSchema
Externe
Schemata
...
Externe
Data-WarehouseSchemata
Data-MartSchema
Externe
Schemata
.
.
.
Interne Schemata
Analyseschema
Konzeptionelles
Data-WarehouseSchema
Schematranslation
Externe
Schemata
Basisschema
Partielle
Schemaintegration
Schematranslation
ODSSchema
Data-StagingSchema
...
Datenextraktion
Extraktionsschema
Extraktionsschema
...
Interne
Data-WarehouseSchemata
Extraktionsschema
Schemaextraktion
Lokales
konzeptionelles
Quellenschema
Lokales
konzeptionelles
Quellenschema
Lokale
interne
Quellenschemata
Lokale
interne
Quellenschemata
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14
Eigenschaften eines Data-Warehouse-Systems
❏ Auswertungsorientierte Organisation der Daten
• Fachorientierung (engl. subject orientation)
• Modellierung eines spezifischen Anwendungsziels
❏ Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellsystem
• Integrierte Datenbasis (engl. integration)
• Integration auf struktureller Ebene und Datenebene mehrerer Datenbanken
❏ Keine Aktualisierung durch den Benutzer
• Nicht flüchtige Datenbasis (engl. non-volatile)
• Stabile Datenbasis; einmal eingebrachte Daten werden nicht mehr entfernt oder
geändert, nur lesender Zugriff
❏ (Optionale Historisierung mit expliziter temporaler Modellunterstützung)
• Historische Daten (engl. time variance)
• Daten werden über einen längeren Zeitraum gehalten
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Inhaltsübersicht
Teil 1:
Einleitung
Teil 2:
Anwendungen
Teil 3:
Datenbanktechnik
Historie
Multidimensionale
Analyse
Optimierungsmöglichkeiten
Infrastruktur
Assoziationsregeln
MatViews
Cluster-Suche
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2 MULTIDIMENSIONALE ANALYSE
❏ Ausgangspunkt für OLAP (OnLine Analytical Processing)
• Komplex Strukturierte Statistische Tabelle
• Direkte Abbildung auf multidimensionale Datenwürfel
Süddeutschland
Norddeutschland
Verkäufe
Supermarkt
Fachmarkt
Einzelhandel
Σ
Supermarkt
Fachmarkt
Einzelhandel
Σ
Σ
Sony
JVC
Grundig
Σ
12
48
58
118
31
67
66
164
15
55
51
121
58
170
175
403
22
50
67
139
51
100
57
208
41
62
51
154
114
172
212
382
175
350
501
904
Multidimensionaler
Datenwürfel
58
114 212 175
170 175
403
172
382
350
12
48
904
58
66
51
Statistische Tabelle
501
118
164
121
139
Supermarkt
208
Fachmarkt
154
Einzelhandel
Süddeutschland
Norddeutschland
Sony JVC Grundig
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Multidimensionale Analyse
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Eigenschaften der multidimensionalen Modellierung
❏ Eigenschaften
• Abbildung komplex strukturierter
Begriffswelten in Form hierarchischer
Dimensionsstrukturen
• Spezifische Operatoren zur
Unterstützung des explorativen Charakters
nd
La e gio n
R dt
S ta
Produkte
• Inhärente Unterscheidung
quantifizierender und qualifizierender
Attribute
...
...
• “Verallgemeinerung” der flachen
Tabelle eines relationalen Ansatzes
Jahr
Monat
Tag
Gebiet
Gruppe
Familie
Artikel
Zeit
Ge
o
p
g ra
hieMenge Preis
❏ Instanz eines Datenwürfels
• alle Würfelzellen aus dem Definitionsbereich des Datenwürfels
• nicht Teilmenge wie im relationalen Modell!
❏ Achtung: Würfel ist nur eine Metapher!
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Multidimensionale Analyse
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Operatoren im Multidimensionalen Modell
❏ “Slice and Dice”
• Selektion eines Teilwürfels
❏ “Roll Up” / “Drill-Down”
• Aggregation / De-Aggregation
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Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells
MOLAP-Ansatz
ROLAP-Ansatz
HOLAP-Ansatz
Client
Client
Client
Präsentation
Präsentation
Server
Präsentation
Server
Server
MDDB
OLAP Interface
OLAP-Server
Anwendungslogik
und
multidimensionale
Datenhaltung
(MDDB)
RDBMS
relationale
Datenhaltung
OLAP-Server
RDBMS
relationale
Datenhaltung
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Multidimensionale Analyse
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Vergleich der Datenbankentwurfstechniken
Anforderungsanalyse
Konzeptioneller
DB-Entwurf
Logischer
DB-Entwurf
Physischer
DB-Entwurf
Konzeptionelles
Schema
(unabhängig vom
Zieldatenmodell)
Logisches
Schema
(in konkretem
Datenmodell)
Internes
Schema
(in konkretem
Datenbanksystem)
Klassisch
relationaler
DB-Entwurf
Varianten der
Entity-RelationshipMethode
Relationen
mit
Attributen
Speicherorganisation
(Primär- und
Sekundärindexe,
Partitionierung, ...)
Multidimensionaler
DB-Entwurf
diverse Entwurfsnotationen
(mE/R, mUML, ...)
- Datenwürfel mit
Summenattributen:
- Fakten und Kennzahlen
Dimensionshierarchien mit
Kategorieattributen:
- Relationale
Speicherorganisation
(ROLAP)
- Multidimensionale
Speicherorganisation
(MOLAP)
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Relationale Abbildung
❏ Star-Schema
PART
PartKey
• Zentrale Faktentabelle
•
kompositer Primärschlüssel aus den
Dimensionen - eindeutige
Kennzeichnung der Fakten
relativ wenig Tupel
(weniger als 10% der Fact-Table)
LINEITEM
Faktentabelle
N
Size
N
1
OrderStatus
OrderDate
N
Name
PartKey
Address
SuppKey
Nation
Region
Quantity
LineStatus
ShipMode
Faktentabelle
...
•
Quantity
LineStatus
ShipMode
...
OrderKey
Nation
viele Spalten, da Strukturdaten
• normalisierte
Dimensionstabellen
Type
Name
•
...
...
LINEITEM
SuppKey
• Dimensionstabellen
OrderKey N
PartKey
SuppKey
MFGR
OrderKey
...
wenige Spalten - viele Tupel
(Millionen - Milliarden Tupel)
❏ SnowflakeSchema
1
Brand
...
•
ORDERS
1
SUPPLIER
ORDERS
1
OrderKey
CustKey N
OrderStatus
OrderDate
...
CUSTOMER
1
CustKey
Name
Address
NationKey N
Phone
...
NATION
1
NationKey
Name
RegionKey
Comment
REGION
1
N
RegionKey
Name
Comment
normalisierte Auftragsdimension
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Multidimensionale Analyse
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Unterstützung vom Datenbanksystem: CUBE-Operator
Verkäufe( Region
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Süddeutschland
Süddeutschland
Süddeutschland
Süddeutschland
...
58
114 212 175
170 175
403
172
382
350
12
48
Geschäftstyp
Supermarkt
Supermarkt
Supermarkt
Fachmarkt
Fachmarkt
Fachmarkt
Einzelhandel
Einzelhandel
Einzelhandel
Supermarkt
Supermarkt
Supermarkt
Fachmarkt
Marke Verkäufe)
Sony
12
JVC
48
Grundig
58
Sony
31
JVC
67
Grundig
66
Sony
15
JVC
55
Grundig
51
Sony
22
JVC
50
Grundig
67
Sony
51
501
Anwendung des
CUBE-Operators
904
58
118
66
164
Verkäufe( Region
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Norddeutschland
Süddeutschland
...
Süddeutschland
ALL
ALL
ALL
ALL
ALL
...
ALL
ALL
ALL
ALL
139
Supermarkt
208
Fachmarkt
Einzelhandel
121
Süddeutschland
Norddeutschland
Geschäftstyp
Supermarkt
Supermarkt
Supermarkt
Supermarkt
Fachmarkt
Fachmarkt
Fachmarkt
Fachmarkt
Einzelhandel
Einzelhandel
Einzelhandel
Einzelhandel
ALL
Supermarkt
Marke Verkäufe)
Sony
12
JVC
48
Grundig
58
ALL
118
Sony
31
JVC
67
Grundig
66
ALL
164
Sony
15
JVC
55
Grundig
51
ALL
121
ALL
403
Sony
22
ALL
Supermarkt
Supermarkt
Supermarkt
Supermarkt
Fachmarkt
ALL
Sony
JVC
Grundig
ALL
Sony
501
34
98
155
257
82
ALL
ALL
ALL
ALL
Sony
JVC
Grundig
ALL
172
382
350
904
154
51
Sony JVC Grundig
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Multidimensionale Analyse
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23
Inhaltsübersicht
Teil 1:
Einleitung
Teil 2:
Anwendungen
Teil 3:
Datenbanktechnik
Historie
Multidimensionale
Analyse
Optimierungsmöglichkeiten
Infrastruktur
Assoziationsregeln
MatViews
Cluster-Suche
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Multidimensionale Analyse
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3 ASSOZIATIONSREGELN
❏ Ziel
•
Beschreibung häufig auftretender und starker Zusammenhänge in Datenbanken
•
Beispiel Warenkorbanalyse: Einkäufe im Supermarkt “{Mehl, Eier} ⇒ {Butter}”
•
allgemein: X ⇒ Y, wobei X ∩ Y = ∅
•
Einschränkung: X ⇒ Y hat mindestens Support smin und Konfidenz cmin
❏ Terminologie
• Transaktion: Menge von Datenobjekten (items), die zusammen auftreten
• Support der Menge X
•
Prozentsatz der Transaktionen, die X enhalten
•
“frequent item set”: supp(X) > smin
• Support s einer Assoziationsregel X ⇒ Y
•
relative Häufigkeit des gemeinsamen Auftretens aller in der Regel vorkommenden
Datenobjekte (Support von X ∪ Y)
• Konfidenz c einer Assoziationsregel X ⇒ Y
•
c% aller Transaktionen, die X enthalten, enthalten auch Y
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Assoziationsregeln
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25
Bestimmung von Assoziationsregeln
❏ Beispiel
• Bestimmung des Supports
•
(A):
75%
•
(B), (C):
50%
•
(D), (E), (F):
25%
•
(A, C):
50%
•
(A, B), (A, D), (B, C),
(B, E), (B, F), (E, F): 25%
• Bestimmung von Assoziationsregeln, deren
Support und Konfidenz größer als vorgegebene
Schranken sind
•
A ⇒ C (Support = 50%, Konfidenz = 66.6%)
•
C ⇒ A (Support = 50%, Konfidenz = 100%)
Lfd Nr.
Objekte
1
A,B,C
2
A,C
3
A,D
4
B,E,F
smin = 50%
cmin = 50%
A
C
❏ Naiver Ansatz
• Generierung aller und nachträgliche Eliminierung schwacher Regeln
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Apriori-Ansatz
❏ Auffinden aller häufig auftretenden Itemsets
• Beobachtung (Monotonie-Eigenschaft)
•
Jede Teilmenge eines häufig auftretenden Itemsets ist selbst auch häufig
• Folgerung
•
Nur Test von Itemsets der Größe k, die durch häufig auftretende Itemsets der Größe k-1
gebildet werden können
❏ Bildung von Assoziationsregeln für alle häufig auftretende Itemsets X
• Beobachtung
•
für jede Teilmenge A ⊆ X besitzt die Regel A ⇒ (X − A) minimalen Support
• Folgerung
•
Betrachtung aller möglichen Teilmengen
•
(X)
Bestimmung der Konfidenz: conf(A ⇒ (X − A)) := supp
----------------------supp ( A )
❏ Datenbankunterstützung
• ?
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Assoziationsregeln
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Unterstützung durch Datenbanksysteme
❏ ... eigentlich: Fehlanzeige !!!
• Nutzung von OLAP-Operatoren,
z.B. CUBE()-Operator
• Problem
•
Generierung ALLER möglichen
Kombinationen
•
Explosion bei Vielzahl von
Artikeln
•
z.B. Woolworth mit 45.000 Artikel
CUBE(A, B, C)
CUBE(A)
-> 245.000 Kombinationen
CUBE(A, B)
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Unterstützung durch Datenbanksysteme
❏ ... eigentlich: Fehlanzeige !!!
• Nutzung von OLAP-Operatoren,
z.B. CUBE()-Operator
CUBE(A, B, C)
• Problem
•
Generierung ALLER möglichen
Kombinationen
•
Explosion bei Vielzahl von
Artikeln
•
z.B. Woolworth mit 45.000 Artikel
-> 245.000 Kombinationen
GROUPING
COMBINATIONS((A, B, C),2)
❏ SQL-Erweiterung
• GROUPING COMBINATIONS()
•
d
Generierung aller ⎛⎝ k⎞⎠ Gruppierungskombinationen
•
interne Selektionsmöglichkeit hinsichtlich Support
•
interne Optimierung der Berechnung
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Assoziationsregeln
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Inhaltsübersicht
Teil 1:
Einleitung
Teil 2:
Anwendungen
Teil 3:
Datenbanktechnik
Historie
Multidimensionale
Analyse
Optimierungsmöglichkeiten
Infrastruktur
Assoziationsregeln
MatViews
Cluster-Suche
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Assoziationsregeln
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30
4 CLUSTER-SUCHE
❏ Problem
• Auffinden von Häufungen im multidimensionalen Datenraum
❏ Ziel des Clustering
• Identifikation einer endlichen Menge von Kategorien/Klassen (Clustern)
•
Objekte im gleichen Cluster sind möglichst ähnlich zueinander
•
Objekte aus verschiedenen Clustern sind möglichst unähnlich zueinander
❏ notwendig: Distanzfunktion / Metrik
• Für Datensätze x = (x1, ..., xd) mit numerischen Attributswerten xi
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Cluster-Suche
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31
Klassen von Clusterverfahren
❏ Partionierende Verfahren
• Konstruktion zentraler Punkte (Centroide) / repräsentativer Punkte (Medoide)
Schlechtes Clustering
Optimales Clustering
x
5
x
5
x
x
x
5
1
x
1
1
x
1
Mittelwerte
x
1
5
Schlechtes Clustering
1
Mittelwerte
5
Optimales Clustering
Medoide
5
5
5
1
1
1
5
Medoide
1
5
❏ Hierarchische Verfahren
• Erstellung von Dendogrammen
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Cluster-Suche
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32
Klassen von Clusterverfahren
❏ Dichtebasiertes Clustering
• Erreichbarkeit / Verbundenheit innerhalb einer ε-Umgebung
❏ Dichteschätzungsbasierte Verfahren
• Anwendung einer Kern-Funktion und Bestimmung der Dichte
• Suche nach attraktiven Punkten x*: fD(x*) > ξ
Datenmenge
Kern Funktion
Dichte Funktion
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Cluster-Suche
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33
Eigenschaften
❏ Vorteil dichtebasierter Verfahren
• Trennung von Dichteschätzung und Clusterermittlung
Cluster-Algorithmus
Ergebnis
Dichteschätzung
Cluster-Analyse
❏ Dichteschätzung
• ... basierend auf Histogrammen
• ... basierend auf Repräsentanten
❏ Unterstützung durch Datenbanksysteme ???
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Cluster-Suche
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34
Probleme in hochdimensionalen Datenräumen
❏ Beobachtung
• Qualität der Dichteschätzung nimmt mir zunehmender
Dimensionalität ab
❏ Idee
• Clustersuche in niedrig-dimensionalen Teilräumen
DB-Unterstützung ?
•
GROUPING COMBINATIONS()-Operator
•
generiert alle k-dimensionalen Teilräume eines
n-dimensionalen Raum
• Nutzung von Assoziationsregeln, um Cluster im hochdimensionalen Raum zu
identifizieren
DB-Unterstützung ?
•
GROUPING COMBINATIONS()-Operator
•
generiert alle häufigen Itemsets zur Berechnung der Assoziationsregeln
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Cluster-Suche
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35
Inhaltsübersicht
Teil 1:
Einleitung
Teil 2:
Anwendungen
Teil 3:
Datenbanktechnik
Historie
Multidimensionale
Analyse
Optimierungsmöglichkeiten
Infrastruktur
Regelsuche
MatViews
Cluster-Suche
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Cluster-Suche
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5 DATENBANKOPTIMIERUNG
❏ Aufgabe der Anfrageverarbeitung
• korrekte und möglichst effiziente Abarbeitung der Anfrage zu planen
• Initiierung der tatsächlichen Ausführung
•
Lese-Anweisungen (SELECT)
•
Modifikationsansweisungen (INSERT, UPDATE, DELETE, ref. Integritäten)
❏ Übersicht der Anfrageverarbeitung
Anfrageoptimierung
Anfrage
Interndarstellung
Zugriffs- &
Integritätskontrolle
Anfragerestrukturierung
Anfragetransformation
Anfrageausführungsplan (QEP)
Ergebnis
Ausführungskontrolle &
Ergebnisbereitstellung
Codeerzeugung
Planparametrierung
Logischer
DB-Prozessor
(Anfrageprozessor)
Übersetzungszeit
Laufzeit
Physischer
DB-Prozessor
(Anfrageauswertungssystem)
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Rahmenmodell für logische Zugriffspfade
Externe Schemata
Ebene der
Basisdaten
R1
Konzeptionelles
Schema
R2
.
.
.
Interne Schemata
Ebene der
Materialisierung
MV2
MV1
logische
Zugriffspfade
P11
Ebene der
Partitionierung
Ebene der
Indexstrukturen
P12
P31
B*-Baum
Grid-File
kB-Baum
Bestandteil des
konzeptionellen Schemas
HeaderCompression
R*-Baum
UB-Baum
physische
Zugriffspfade
Bestandteil des
internen Schemas
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Idee der Materialisierten Sichten
❏ Beobachtung
• statistische Anfragen folgen bestimmten
Mustern (Star-Queries)
• (partielle) Vorberechnung zur Ladezeit
-> einmalig !
• transparente Nutzung zur Anfragezeit
-> vielfach !
❏ Query
SELECT P.Group, L.State, SUM(F.Sales)
FROM Fact_Sales F NATURAL JOIN
Product P NATURAL JOIN
Location L
WHERE L.Country = "France„
GROUP BY P.Group, L.State;
❏ Zentrale Probleme
• Transparentes Query-ReRouting
(analog zur Index-Nutzung)
• Synchronisierung mit Änderungen der
Basisdaten
• Auswahl von zu materialisierenden
Sichten
❏ Summary Table
CREATE TABLE Fact_Sales_View AS (
SELECT P.Family, L.City, T.Year,
SUM(F.Sales),
COUNT(F.Sales)
FROM Fact_Sales F NATURAL JOIN
Product P NATURAL JOIN
Location L NATURAL JOIN
Time T
GROUP BY P.Family, L.City, T.Year);
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Beispiel zur transparenten Nutzung von Vorberechnungen
SELECT prodid, SUM(sales)
FROM fact
GROUP BY prodid;
CREATE TABLE ast2 AS (
SELECT prodid , SUM(sales) AS sum_sales, COUNT(*) AS cnt
FROM fact
GROUP BY prodid)
data initially deferred refresh immediate;
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Beispiel zur transparenten Nutzung von Vorberechnungen (2)
SELECT city, brand, group
FROM fact f, products p, shops s
WHERE f.shopid = s.shopid
AND f.prodid = p.prodid
GROUP BY city, brand, group;
CREATE table ast1 AS (
SELECT city, state, country, familiy, group,
area, color, brand
FROM fact f , products p, shops s
WHERE f.shopid = s.shopid
AND f.prodid = p.prodid
GROUP BY ROLLUP(country, state, city),
ROLLUP(area, group, familiy),
CUBE(brand, color))
data initially deferred refresh immediate;
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Beispiel zur transparenten Nutzung von Vorberechnungen (3)
a) Anfrageausführungsplan
ohne materialisierte Summendaten
Geschätzte Kostenreduktion: ca. 90%
b) Anfrageausführungsplan
mit materialisierten Summendaten
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6 ZUSAMMENFASSUNG
❏ Data-Warehouse-Systeme
• Rahmenmodell für die Integration heterogener / operativ betriebender Datenbanken
• Umfassende Auswertung lokal abgelegter Datenbestände
❏ Methoden der Datenanalyse
• Multidimensionale Analyse
• Assoziationsregeln
• Bestimmung von Cluster
❏ Anforderungen an Datenbanktechnik
• Speicherung & Auswertung “großer” Datenbestände
• Zentrale Frage
•
Wieviel spezifische Funktionalität geht in das
Datenbanksystem
•
Was sind erweiterte Datenbankoperatoren
•
Interne Realisierung
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Zusammenfassung
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